JP2001003696A - コンクリート類の吹付け施工における品質管理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】目標基準を満足し得る吹付けコンクリートの配
合条件や施工条件を数値的に決定する。 【解決手段】第１段階ニューラルネットワーク２におい
て、前記ベースコンクリート類の配合条件要素および吹
付け機器類の設定条件要素の内の任意条件要素を入力項
目として脈動状態評価を推定し、次いで前記脈動状態評
価が所定の基準値以上であることを条件として前記第２
段階ニューラルネットワーク３において、前記ベースコ
ンクリート類の配合条件要素、吹付け機器類の設定条件
要素および施工箇所条件要素の内の任意条件要素と共
に、前記第１段階ニューラルネットワーク２によって推
定された脈動状態評価を入力項目として、吹付けされる
コンクリート類の品質を推定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、コンクリート、モ
ルタル等の吹付け施工における品質をニューラルネット
ワークを用いて推定する品質管理方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】たとえば吹付けコンクリートは、近年、
施工機械の発達や混和材料等の研究開発が急速に行われ
た結果、仮設部材としての適用はもとより、道路、鉄道
および導水路などのトンネル工事における一次ライニン
グ材や石油備蓄基地等の地下構造物の覆工ライニング
材、法面防護材として重要な役割を果たすようになって
きた。また、近年はシングルシェルライニングなどの永
久構造物として設計される例に代表されるように、コン
クリートなどと同様に重要な構造材料の一つとして位置
づけられつつある。このような状況の中で、吹付けコン
クリートも普通コンクリートと同様に、設計基準以上の
強度および耐久性を満たすように配合設計や施工管理を
行う必要が生じてきた。

【０００３】しかし、吹付けコンクリート工法は、型枠
を用いずに練り上がったコンクリートを圧縮空気と共に
施工面に吹き付ける特殊な工法であるとともに、特にト
ンネル施工のように、掘削直後の壁面に対する支保とし
て用いられる場合等には早期強度が要求されることから
急結剤が添加されるといった、この施工法独自の特殊性
を有する。したがって、施工性や品質は、過去の実績や
試験データ等に基づいて使用する材料の特性や吹付け前
のコンクリート配合条件が決定されるとしても、吹付け
圧力、コンクリート吐出量、配管径、急結材添加位置お
よび吹付け距離といった吹付け機器類の設定条件や吹付
け方向、角度、吹付け厚、土質条件、地山の種類、気
温、湧水の有無といった施工箇所条件に左右され易い。
そのため、施工箇所の条件変化への対応はノズルマンや
吹付け施工機器の操作員の勘や経験にその大部分が委ね
られていた。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前述の
ように過去の実績や実験室での結果を参考にしたり、操
作員やノズルマンの勘や経験を頼りに計画および設計が
行われている状況下では、吹付けされたコンクリートの
品質的な裏付けができない。また、実際の施工現場でも
事前の試験実施が行われているが、過去の実績や実験結
果で参考となるものが存在しない場合、条件を絞り込む
ことが出来ないため、配合や施工機器条件を変えた数多
くの実験を行わなければならず、このような実験に多く
の手間と時間を費やさなければならないなどの問題があ
った。

【０００５】また、吹付けコンクリート施工箇所の条件
変化に対する対応が、操作員やノズルマンの経験や勘に
頼って決められているため、吹付けコンクリートの品質
が操作員やノズルマンの熟練度や能力によって左右され
易いためバラツキが生じ易く、また操作員やノズルマン
の経験不足や認識の違いから、混和剤の過剰添加や不適
切な吹付け機器の設定により目標基準に満たない品質の
吹付けコンクリートが施工されている可能性があるな
ど、品質の信頼性が乏しい現状にあった。

【０００６】一方で、吹付けされたコンクリートの品質
は、初期圧縮強度（1hr,3hr,24hr)、中長期圧縮強度(3
日、28日、91日）、空隙率、曲げ強度、引張強度などの項
目で評価され、施工性はリバウンド率、粉塵濃度、配管
脈動状態などで評価される。上記品質および施工性評価
に影響を与える要因としては、吹付け機器類の設定条件
要因、ベースコンクリートの配合条件要因および吹付け
施工箇所の条件要因の３つに分類でき、それぞれの因子
を要因毎に列記すると図７のようになる。以上の説明か
ら判るように、事前の試験から得られた配合条件や機器
設定により吹付けコンクリート施工を行うとしても、吹
付けコンクリートの場合には事前の試験では対応しえな
い数多くの因子、たとえば配管脈動状態やリバウンド率
などの因子を有するため、施工中に吹付けコンクリート
品質が変化するにも拘わらず、これに対応した品質管理
がまったく出来ずにいた。また、圧縮強度などは吹付け
中または吹付け施工後にサンプリングを行い試験を行う
ようにしているが、前述した各因子の変化が圧縮強度へ
及ぼす影響を施工中に把握することはできず、管理が事
後管理となっていた。

【０００７】他方、近年パターン認識問題、数式化や定
式化が困難な問題の解決、組合せが膨大な問題の準最適
解の究明などにニューラルネットワークによる手法が用
いられている。このニューラルネットワークは、人間の
脳の神経回路（ニューロン）の働きとその結合をモデル
化したもので、多数のユニットが結合し合ったネットワ
ークによって形成されているものである。その特徴とし
ては、従来のコンピューターが逐次直列型の情報処理を
行い論理的な推論をしているのに対しニューラルネット
ワークでは並列分散型の情報処理より直感的な推論を行
っている点と、教師データを与えることにより正しい答
えが出るように学習していくこと、すなわち学習による
自己組織化を行っている点等を挙げることができる。な
お、このニューラルネットワークを土木分野に応用する
試みはごく最近であるが、コンクリートの品質管理を行
ったものとしては、たとえば特開平７−２２７８３２号
公報が存在する。

【０００８】そこで本発明の主たる課題は、ニューラル
ネットワークの活用により、目標基準を満足し得る吹付
けコンクリートの配合条件や施工条件を数値的に決定で
きるようにするとともに、最適化手法との組み合わせに
より現場環境や施工箇所の条件変化に対しても吹付けさ
れたコンクリートの品質推定が容易かつ確実に行えるよ
うにすることにより、品質の確保が確実に行えるように
したコンクリート類の吹付け施工における品質管理方法
を提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】前記課題を解決するため
の本発明は、吹付けされるコンクリート類が所定の品質
基準を満たすようにベースコンクリート類の配合条件要
素、吹付け機器類の設定条件要素および施工箇所条件要
素の内の任意条件要素をニューラルネットワークを用い
て決定するための品質管理方法であって、前記ニューラ
ルネットワークを第１段階ニューラルネットワークと第
２段階ニューラルネットワークとにより構成し、前記第
１段階ニューラルネットワークにおいて、前記ベースコ
ンクリート類の配合条件要素および吹付け機器類の設定
条件要素の内の任意条件要素を入力項目として脈動状態
評価を推定し、次いで、前記脈動状態評価が所定の基準
値以上であることを条件として前記第２段階ニューラル
ネットワークにおいて、前記ベースコンクリート類の配
合条件要素、吹付け機器類の設定条件要素および施工箇
所条件要素の内の任意条件要素と共に、前記第１段階ニ
ューラルネットワークによって推定された脈動状態評価
を入力項目として、吹付けされるコンクリート類の品質
を推定することを特徴とするものである。

【００１０】上記発明に加えて、前記推定した吹付けコ
ンクリート類の品質が所定の品質基準値を満たさない場
合、これら推定した吹付けコンクリート類の品質と品質
基準値との差に基づいて最適化手法により吹付け条件要
素の修正を行うとともに、この修正された吹付け条件要
素の下で前記ニューラルネットワークにより再推定し、
この推定した吹付けコンクリート類の品質が前記品質基
準値を満たすまで繰り返し計算を行うようにすることを
特徴とするものである。

【００１１】前記吹付け条件要素の変更の下で行う最適
化手法による再推定計算において、修正される吹付け条
件要素として、吹付け機器類の設定条件要素およびベー
スコンクリート類の配合条件要素の内の任意条件要素を
選定するとともに、これら要素に数値変更可能限界幅を
設定しておき、第１段階として前記選定された任意条件
要素の修正により前記再推定計算を行い、前記数値変更
可能限界幅内の修正では推定した吹付けコンクリート類
の品質が前記品質基準値を満たさない場合に、第２段階
として少なくともベースコンクリート類の配合条件要素
の修正を行い前記再推定計算を行うようにすることが望
ましい。この場合において、好適には前記再推定計算の
第１段階で修正される、吹付け機器類の設定条件要素お
よびベースコンクリート類の配合条件要素として、吹付
け圧力、コンクリート吐出量、吹付け距離および急結剤
添加量の４要素が選定される。また、前記第２段階ニュ
ーラルネットワークにおいて、吹付けされるコンクリー
ト類の品質の出力項目として初期強度、圧縮強度および
リバウンド率の３項目を選定するのが望ましい。

【００１２】なお、本発明において、前記「コンクリー
ト類」には、コンクリートの他、モルタル、ファイバー
モルタルなどの吹付け施工される粘性硬化材料のすべて
を含むものである。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照しながら詳述する。

【００１４】〔本ニューラルネットワーク構成〕本ニュ
ーラルネットワーク１（以下、単にネットワークともい
う。）は、図１に示されるように、２段階のネットワー
クにより構築されている。先ず、第１段階のネットワー
ク２では、図２に示されるように、急結剤添加前のコン
クリート（ベースコンクリート）の配合条件と、吹付け
機器類の設定条件を入力項目として、脈動状態評価（脈
動状態の目視による５段階評価）を出力項目とするネッ
トワークが構築されている。

【００１５】具体的に、上記第１段階ネットワーク２に
おける入力因子としては、図２に示されるように、ベー
スコンクリートの配合条件として、水セメント比、細骨
材率、単位セメント量、急結剤添加率、空気量、高性能
減水剤量の６因子を選び、吹付け機器類の設定条件とし
ては吹付け圧力、コンクリート吐出量、配管径、急結剤
添加位置、吹付け距離の５因子を選定している。

【００１６】第１段階ネットワーク２は、図３に示され
るように、入力層、中間層および出力層の３層からなる
ネットワークから構成され、前記ベースコンクリートの
配合条件としての６因子と、吹付け機器類の設定条件と
しての５因子が入力層より入力、すなわちキーボードか
らコンピューターに入力される。

【００１７】各ニューロン素子（図３の○印を指す。以
下、ユニットともいう。）を繋ぐシナプス（ニューロン
素子同士を繋ぐ線であり神経伝達網に相当する。）は、
シナプス毎に独自の重み係数（結合の重み）を有し、図
６に示されるように、中間層の各ニューロン素子では入
力層での入力値ｙ_ｉに結合の重みω_ｊｉを掛けたものの
総和から自己が保有する閾値θ_ｉを減算し、これをある
応答関数ｆ、たとえば出力を０または１とする階段関数
または０〜１の間で出力値を連続的に変化させたシグモ
イド関数によって自己の出力値Ｚ_ｊｉが計算される。中
間層は本例のように入力層を１１個とした場合には、た
とえば１２〜２２個のニューロン数とされる。一般的に
中間層のニューロン数は一義的に決定することはできな
いが、ニューロン数が少ない場合には後述の学習が終了
しなかったり、多過ぎる場合には学習回数を多く必要と
し出力が不安定になるなどの問題が生ずることになる。

【００１８】中間層の各ニューロン素子が出力された数
値は、最後の出力層の単一のニューロン素子に入力さ
れ、ここから５段階評価の１〜５の評価数値として出力
される。前記５段階評価のための教師データは、経験を
有する技術者により各サンプル毎に５段階の目視評価に
よって点数付けを行った結果のもので、具体的には実験
で基本とした吹付けによる配管や圧送されるコンクリー
トの脈動状態の評価を基準点を３として、１：非常に悪
い、２：悪い、４：良好、５：非常によい、としてい
る。つまり、吹付け時に配管や圧送されるコンクリート
に激しく脈動が生じ閉塞が起こる可能性が高い状態を１
とし、脈動がまったく生じない吹付け状態を５と評価し
ている。なお、本例では、前記脈動状態評価を５段階と
したが、この評価方法は任意である。たとえば１０段階
評価あるいは小数点まで含めた連続的な数値評価とする
ことでもよい。

【００１９】因みに、入力項目と脈動（または圧力変
動）との関係について、本発明者等は過去の実験等によ
り、吹付け圧力が大きくなるほど圧力変動は小さくな
る。吐出量が大きくなると圧力変動も大きくなる傾向
にある、空気圧送方式の場合、急結剤添加位置がノズ
ル先端から離れるほど圧力変動は大きくなる、ポンプ
圧送の場合、圧送空気の挿入位置がノズル先端から離れ
るほど圧力変動は小さくなる、急結剤添加率による影
響は見られなかった、細骨材率が大きくなると若干で
はあるが脈動が増加する傾向にある、水セメント比と
の相関は強く、水セメント比が小さくなると配管の脈動
が著しくなる傾向となる、などの事実を知見している。

【００２０】一方、第２段階のニューラルネットワーク
３では、図４に示されるように、第１段階のニューラル
ネットワーク２の入力項目の他、吹付け施工箇所の条件
と、第１段階ニューラルネットワーク２の出力項目であ
る脈動状態評価を入力項目として加え、出力項目として
は吹付けコンクリートの品質項目である材令３時間の初
期強度、材令28日の圧縮強度および施工性評価としての
リバウンド率の３項目を出力項目としている。なお、出
力項目の選定は、上記３項目以外に空隙率、曲げ強度、
引張強度、粉塵濃度などを加えることができる。

【００２１】本ニューラルネットワーク１において、ネ
ットワークを特に２段階構成としているのは以下の理由
によるものである。本発明では最終的に最適化の手法を
用いて吹付けコンクリートの品質が目標基準を満たすよ
うに、ベースコンクリートの配合条件や吹付け機器類の
設定条件を変化させることを目的としているが、やみく
もにベースコンクリートの配合条件や吹付け機器類の設
定条件を変化させた場合には、施工上好ましくない設定
条件により、配管内部がコンクリートによって閉塞を起
こしたり、激しい配管の脈動が生じて急結剤の混合状態
が不均一となり吹付けコンクリートの品質が著しく低下
することが過去の実験等から判明しているためであり、
このような事態が生じた場合には配管復旧のために作業
が中止されたり、著しく低品質のコンクリートが施工さ
れることにより重大な事故に繋がる可能性もあるため、
本発明では第１段階のネットワーク２で脈動状態評価を
行い、この段階で「吹付け可能」の判断を得た上で第２
段階のネットワーク３に移行するようにしている。

【００２２】さらに第２の理由としては、後述の実施例
で示すように、第１段階ネットワーク２で脈動状態評価
を出力し、この結果を第２段階ネットワークの入力項目
とした方が格段に精度のよい品質推定が行えるようにな
るためである。これは、初期強度（材令３時間）、圧縮
強度（材令２８日）およびリバウンド率と、脈動との間
に相関性が存在し、品質に対する影響が大きいためであ
ると推察できるが、圧送時の脈動は、ベースコンクリー
トの配合条件や吹付け機器類の設定条件の結果として発
生するものであるため、単一のニューラルネットワーク
構成ではこの因子をうまく評価することができない。本
例のように、ニューラルネットワークを第１段階と第２
段階とに分け、第１段階ネットワーク２により脈動状態
評価を行い、この脈動状態評価を第２段階ネットワーク
３の入力因子とすることで初めて可能となる。

【００２３】したがって、図１に示すように、第１段階
のネットワーク２で脈動状態評価が基準値（例えば３以
上）よりを下回り、１：非常に悪い、または２：悪い、
となった場合には、ベースコンクリートの配合条件や吹
付け機器類の設定条件の見直しを行うようにし、第１段
階ネットワーク２において基準値以上の評価値３〜５が
得られた場合のみ、次の第２段階ネットワーク３による
品質推定を行うようにしている。そして、この第２段階
ネットワーク３のコンクリート推定結果が品質管理目標
以上である場合にはニューラルネットワークによる計算
を終了し、品質管理目標値を満たさない場合には、後述
の最適化計算によりベースコンクリートの配合条件の変
更および／または吹付け機器類の設定条件の変更を行
い、第１段階ネットワーク２からの繰り返し計算を行う
ようにする。

【００２４】

【実施例】以下、本発明者等が過去に行った実験結果を
用いて前述したニューラルネットワーク１により試算定
を行った結果について詳述する。

【００２５】〔ニューラルネットワーク１の学習〕

【００２６】

【表１】

【００２７】配合条件および吹付け機器類の設定条件を
表１に示されるように変化させたNo１〜No２８の２８個
の実験データの内、ニューラルネットワーク１の学習に
２６個のデータを使用し、残りの２個のデータはネット
ワークの学習が適切に行われ、実験で行わなかったケー
スについても実験結果の推定が可能か否かの検証に用い
た。なお、表１中、No１〜No１０のデータは配合条件の
影響を調べることを目的に吹付け機器類の設定条件や施
工箇所の条件を１つに固定して配合のみを変化させた場
合の実験データであり、No１１〜No２８は配合条件を変
化させた実験も追加しているが基本的には１種類の配合
を用いて吹付け機器類の設定条件や施工箇所の条件を変
化させてその影響を調べた際の実験データである。

【００２８】使用したネットワークモデルは、図３に示
される階層型のネットワークモデルとし、中間層の数と
ユニット数については、既往の研究等を参考に第１段階
ネットワーク２および第２段階ネットワーク３共に中間
層を１層とし、中間層のユニット数を２０ユニットとし
た。

【００２９】学習方法はバックプロパゲーション法を使
用した。このバックプロパゲーション法は、入力層に入
力信号を与え、この信号が中間層を経て出力層から出力
信号として出てくると、この出力信号と教師信号とを比
較し、この差が小さくなるように出力層の各素子の学習
信号を求め、この学習信号に基づいて出力層に入るシナ
プス荷重を修正するものであり、これをいろいろな入力
信号と対応する出力信号のセットに対して繰り返し行う
と出力信号が教師信号に近くなって行き学習したことに
なるという学習手法である。学習は、過剰学習を防止し
て汎用性を持たせるために、未学習データの平均二乗誤
差が増加傾向に転じる前に学習を終わらせるようにし
た。

【００３０】前述した要領により行った学習結果の内、
第１段階ネットワーク２の学習結果を表２に示し、第２
段階ネットワーク３の学習結果を表３に示す。なお、前
記表２および表３では、学習の効果を検証するために、
学習データと未学習データとの比較を行い、さらに第２
段階ネットワーク３においては、第１段階ネットワーク
２の出力である脈動状態評価を入力因子とした場合と、
これを入力因子としない場合の２ケースについて行い両
者の比較を行っている。

【００３１】

【表２】

【００３２】

【表３】

【００３３】第１段階ネットワーク２においては、出力
となる脈動状態評価は５段階の整数値で与えられるた
め、推定値と教示値の誤差の絶対値が０．５より小さけ
れば、推定値の小数点以下を四捨五入した整数値となり
両者の誤差は無くなると考えられる。表２より、誤差の
絶対値の最大値は学習データ（２６個）および未学習デ
ータ（２個）でそれぞれ０．４４５と０．４２７であっ
たことから第１段階ネットワーク２が適切に構築できた
と判断した。

【００３４】一方、第２段階ネットワーク３において
は、表３から明らかなように、第１段階ネットワーク２
の出力である脈動状態の５段階評価を入力因子として考
慮する場合の方が考慮しない場合よりも、格段に精度よ
い推定結果が得られた。また、誤差の大きさについて
は、リバウンド率の推定結果で若干大きくなったが、本
管理方法で最終的に管理の対象とした強度については実
用上問題となる程度の大きさの誤差ではないと判断し適
切なネットワークの構築ができたものと判断した。

【００３５】〔吹付け施工に適用する場合の一具体例〕
吹付けコンクリートの施工ではベースコンクリートの配
合条件や吹付け機器の種類・配管径の構成など工事に先
だって試験施工や過去の実績から判断して決めておくべ
きことと、吹付け圧力・コンクリート吐出量・吹付け距
離および急結剤添加率などの吹付け機器類の設定条件の
ように、現場において施工箇所の条件や土質条件や吹付
け方向など条件に応じてノズルマンや機器の操作員の経
験や勘に基づいて調節され設定されるものとがある。本
システムでは基本的に、吹付けコンクリートの品質がば
らつく主要原因の一つであると考えられる、吹付け機器
類の設定条件およびベースコンクリートの配合条件の
内、「現場において可変可能な設定条件」の探索を行う
ものとした。

【００３６】具体的には，修正前の品質が目標基準を満
足するか否かの判定を行い目標基準を満足しない場合
は、それを満たすように現場において変化させることの
できる条件を繰り返し変化することで修正していく。修
正方法は，変換法の１つである内点法によって，制約条
件付きの問題を制約条件無しの問題に帰着させ、ニュー
ラルネットワークの学習アルゴリズムに用いられている
最急降下法によって最適化を行うことにより行うものと
した。前記最急降下法は、目的関数を極小化（あるいは
極大化）するように、関数の傾斜の最も急な方向へ設計
変数を変化させて行く方法であり、この傾斜の急な方向
を各ステップ毎に探索し、設計変数を繰り返し変更して
いけば、極小点へ短時間で効率良く到達させることが可
能となる。

【００３７】一方、現場において変化できる条件変更に
よっても基準を満たす吹付けコンクリートの品質が得ら
れない場合は、ベースコンクリートの配合条件や吹付け
機器類の種類などの計画段階からの変更が必要であると
判断しそれらの変更を行うものとした。

【００３８】〔最適吹付け施工の試算定〕前述した２段
階のネットワークシステムと、内点法および最急降下法
を用いた最適化の手法を用いて，最適吹付け施工の試算
定を行った。

【００３９】吹付け箇所の施工条件の一例として、ここ
ではトンネルを施工する場合に欠くことができない円周
方向に角度を変えて吹付け施工を行う場合を考えた。図
５は円周方向の角度以外の条件はすべて一定として行っ
た吹付け実験の２８日圧縮強度について示したものであ
る。この吹付け実験の結果では，吹付ける方向によって
２８日圧縮強度に違いが現れ，上向き方向に吹付けた場
合に圧縮強度の低下がみられた。この事はつまり、吹付
けコンクリートの圧縮強度についての品質管理を水平に
吹付けを行った供試体で行っていたとすると，上向きに
角度をつけて吹付けた場合には，基準に満たない品質の
吹付けコンクリートの施工が行われている可能性がある
ことを示唆している。

【００４０】そこで、本システムを用いて吹付ける方向
を変えた場合にも吹付けコンクリートの品質が目標とす
る基準を満たすように設定条件の探索を行った。目標と
した品質基準は、材令３時間初期強度と材令２８日圧縮
強度について表４に示すように管理目標値１、管理目標
値２の２種類を設定し、ベースコンクリートの配合条件
および吹付け機器類の種類、配管の構成は実験で行った
条件で固定し、現場で変化させることが可能な、吹付
け圧力、コンクリート吐出量、吹付け距離、急結
剤添加率の４つの設定を最適化手法を用いて変化させ
た。

【００４１】

【表４】

【００４２】変化させるに当たっては、吹付け機器の能
力の現実的な範囲とニューラルネットワークへの学習の
範囲を考慮して下記に示すような制約条件を設けた。

【００４３】吹付け圧力：３．０≦吹付け圧力 (MPa)
≦５．５ コンクリート吐出量：４≦コンクリート吐出量 (m^３/
hr)≦１０ 吹付け距離：０．５≦吹付け距離 (m)≦２．０ 急結剤添加量：４≦急結剤添加量 (C×%)≦１０ また，設定条件を変更した場合に１段階目のネットワー
ク２で適時行われる吹付け可否の判定について，脈動状
態評価が２より小さい値、つまり，２：悪い，１：非常
に悪いとなった場合や，上記の設定を制約条件内で変化
させても基準品質を満たさない場合には，計画時点から
の見直しが必要であると判断してベースコンクリートの
配合条件を表５に示す配合条件１から配合条件２に変更
することとした。

【００４４】

【表５】

【００４５】〔試算定結果〕前記条件の下で最適吹付け
条件を試算した結果の内、初期強度、圧縮強度、リバウ
ンド率および脈動状態評価の修正前後の変化を表６に示
し、これに伴う吹付け圧力、コンクリート吐出量、
吹付け距離、急結剤添加率の４条件とベースコンク
リート配合の設定条件の修正前後の変化を表７に示し
た。

【００４６】

【表６】

【００４７】

【表７】

【００４８】管理目標値１に対しては、目標品質に満た
ない「上向き吹付け」の場合について最適化が行われ
た。すなわち、上向きに吹付けた場合について４条件を
最適化手法により変更した条件（表７中段の条件）で吹
付け施工を行うことで，すべての方向で目標品質を満た
す施工が可能となることが判明した。

【００４９】また、管理目標値２に対しては、現場で変
更出来る前記４条件の変化だけでは目標とした品質が得
られないことが判明したため、ベースコンクリートの配
合条件を配合条件１から配合条件２へと変化させ、再度
最適化計算を行った結果、表７下段の条件で吹付け施工
を行うことで、すべての吹付け方向で目標基準を満たす
施工が可能となることが判明した。

【００５０】

【発明の効果】以上詳説のとおり本発明によれば、ニュ
ーラルネットワークの活用により、目標基準を満足し得
る吹付けコンクリート類の配合条件や施工条件を数値的
に決定できるようになるとともに、最適化手法とを組み
合わせにより現場環境や施工箇所の条件変化に対しても
吹付けされたコンクリートの品質推定が容易かつ確実に
行えるようになる。これにより、従来ノズルマンや操作
員の勘や経験に頼っていた品質管理が数値的に確実に行
えるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本ニューラルネットワーク１のフロー図であ
る。

【図２】第１段階ネットワーク２の入力項目と出力項目
を示す図である。

【図３】第１段階ネットワーク２のネットワーク図であ
る。

【図４】第２段階ネットワーク３の入力項目と出力項目
を示す図である。

【図５】吹付け方向と材令２８日圧縮強度との関係を示
す図である。

【図６】ニューラルネットワークの中間層ユニットでの
計算処理を示す図である。

【図７】吹付けコンクリートの品質に影響を及ぼす各条
件要因を示す図である。

【符号の説明】

１…ニューラルネットワーク、２…第１段階ネットワー
ク、３…第２段階ネットワーク

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (71)出願人 000147626 株式会社青木建設 大阪府大阪市北区大淀南１丁目４番15号 (71)出願人 398012786 株式会社エヌエムビー 東京都港区六本木３丁目16番26号 (71)出願人 000000549 株式会社大林組 大阪府大阪市中央区北浜東４番33号 (71)出願人 000001373 鹿島建設株式会社 東京都港区元赤坂１丁目２番７号 (71)出願人 000001317 株式会社熊谷組 福井県福井市中央２丁目６番８号 (71)出願人 000002299 清水建設株式会社 東京都港区芝浦一丁目２番３号 (71)出願人 000206211 大成建設株式会社 東京都新宿区西新宿一丁目25番１号 (71)出願人 000150110 株式会社竹中土木 東京都中央区銀座８丁目21番１号 (71)出願人 000219875 東急建設株式会社 東京都渋谷区渋谷１丁目16番14号 (71)出願人 000235543 飛島建設株式会社 東京都千代田区三番町２番地 (71)出願人 000195971 西松建設株式会社 東京都港区虎ノ門１丁目20番10号 (71)出願人 000000240 太平洋セメント株式会社 東京都千代田区西神田三丁目８番１号 (71)出願人 000140982 株式会社間組 東京都港区北青山２丁目５番８号 (71)出願人 000201478 前田建設工業株式会社 東京都千代田区富士見２丁目10番26号 (72)発明者 魚本 健人 神奈川県川崎市麻生区岡上71−２−２− 302 (72)発明者 小林 裕二 東京都中央区日本橋本町四丁目12番20号 佐藤工業株式会社内 (72)発明者 荒木 昭俊 新潟県西頸城郡青海町大字青海2209 電気 化学工業株式会社青海工場内 (72)発明者 駒田 憲司 茨城県つくば市要36−１ 株式会社青木建 設研究所内 (72)発明者 富山 徹 神奈川県茅ヶ崎市萩園2722 株式会社エヌ エムビー中央研究所内 (72)発明者 田湯 正孝 東京都港区港南二丁目15番２号 株式会社 大林組東京本社内 (72)発明者 大野 俊夫 東京都調布市飛田給二丁目19番１号 鹿島 建設株式会社技術研究所内 (72)発明者 石関 嘉一 東京都新宿区津久戸町２−１ 株式会社熊 谷組東京本社内 (72)発明者 浅野 篤 東京都港区芝浦一丁目２番３号 清水建設 株式会社内 (72)発明者 坂本 淳 東京都新宿区西新宿一丁目25番１号 大成 建設株式会社内 (72)発明者 安藤 慎一郎 東京都中央区銀座八丁目21番１号 株式会 社竹中土木内 (72)発明者 伊藤 正憲 神奈川県相模原市田名曽根下3062−１ 東 急建設株式会社技術研究所内 (72)発明者 平間 昭信 東京都千代田区三番町２番地 飛島建設株 式会社内 (72)発明者 松浦 誠司 東京都港区虎ノ門一丁目20番10号 西松建 設株式会社内 (72)発明者 綾田 隆史 千葉県佐倉市大作二丁目４番２号 太平洋 セメント株式会社佐倉研究所内 (72)発明者 杉山 律 東京都港区北青山二丁目５番８号 株式会 社間組内 (72)発明者 赤坂 雄司 東京都練馬区旭町一丁目39番16号 前田建 設工業株式会社技術研究所内 Ｆターム(参考） 2D055 DB05 5B049 BB05 CC21 DD01 EE03 EE12 EE14 EE36

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】吹付けされるコンクリート類が所定の品質
   基準を満たすようにベースコンクリート類の配合条件要
   素、吹付け機器類の設定条件要素および施工箇所条件要
   素の内の任意条件要素をニューラルネットワークを用い
   て決定するための品質管理方法であって、 前記ニューラルネットワークを第１段階ニューラルネッ
   トワークと第２段階ニューラルネットワークとにより構
   成し、 前記第１段階ニューラルネットワークにおいて、前記ベ
   ースコンクリート類の配合条件要素および吹付け機器類
   の設定条件要素の内の任意条件要素を入力項目として脈
   動状態評価を推定し、 次いで、前記脈動状態評価が所定の基準値以上であるこ
   とを条件として前記第２段階ニューラルネットワークに
   おいて、前記ベースコンクリート類の配合条件要素、吹
   付け機器類の設定条件要素および施工箇所条件要素の内
   の任意条件要素と共に、前記第１段階ニューラルネット
   ワークによって推定された脈動状態評価を入力項目とし
   て、吹付けされるコンクリート類の品質を推定すること
   を特徴とするコンクリート類の吹付け施工における品質
   管理方法。
2. 【請求項２】前記推定した吹付けコンクリート類の品質
   が所定の品質基準値を満たさない場合、これら推定した
   吹付けコンクリート類の品質と品質基準値との差に基づ
   いて最適化手法により吹付け条件要素の修正を行うとと
   もに、この修正された吹付け条件要素の下で前記ニュー
   ラルネットワークにより再推定し、この推定した吹付け
   コンクリート類の品質が前記品質基準値を満たすまで繰
   り返し計算を行うようにする請求項１記載のコンクリー
   ト類の吹付け施工における品質管理方法。
3. 【請求項３】前記吹付け条件要素の変更の下で行う最適
   化手法による再推定計算において、修正される吹付け条
   件要素として、吹付け機器類の設定条件要素およびベー
   スコンクリート類の配合条件要素の内の任意条件要素を
   選定するとともに、これら要素に数値変更可能限界幅を
   設定しておき、第１段階として前記選定された任意条件
   要素の修正により前記再推定計算を行い、前記数値変更
   可能限界幅内の修正では推定した吹付けコンクリート類
   の品質が前記品質基準値を満たさない場合に、第２段階
   として少なくともベースコンクリート類の配合条件要素
   の修正を行い前記再推定計算を行うようにする請求項２
   記載のコンクリート類の吹付け施工における品質管理方
   法。
4. 【請求項４】前記再推定計算の第１段階で修正される、
   吹付け機器類の設定条件要素およびベースコンクリート
   類の配合条件要素として、吹付け圧力、コンクリート吐
   出量、吹付け距離および急結剤添加量の４要素を選定す
   る請求項３記載のコンクリート類の吹付け施工における
   品質管理方法。
5. 【請求項５】前記第２段階ニューラルネットワークにお
   いて、吹付けされるコンクリート類の品質の出力項目と
   して初期強度、圧縮強度およびリバウンド率の３項目を
   選定してある請求項１〜４のいずれかに記載されるコン
   クリート類の吹付け施工における品質管理方法。