JP2825147B2 - コンクリートの品質管理方法及び装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、コンクリートの品質管
理方法及び装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】公知の如くコンクリートは、水，セメン
ト，砂，砂利その他の種々の材料を所定の配合比で練り
混ぜることにより製造される。ところで、製造されたコ
ンクリートが硬いと実際に型枠内に打設する際にその型
枠の隅々まで行き渡らないおそれがあり、一方逆に軟ら
かいと一度各材料が均一にまざっても、その後放置（例
えばコンクリート打設後硬化まで）されると、その間に
各材料の重量の差などにより材料分離を生じてしまうお
それがある。また、コンクリートは建築・建造物などに
用いられるので、設計通りの強度が発揮されている必要
がある。

【０００３】そこで、製造されたコンクリートの品質の
評価・監理を行う必要が生じる。そして、係るコンクリ
ートの品質の評価は、一般に各材料が均一に練り混ぜら
れた時（練り上がり時）の３つの特性（スランプ，空気
量並びに圧縮強度）を用いて行われる。

【０００４】すなわちスランプは、練り上がりしたコン
クリートを所定形状のコーン内に打設し、円錐台形の試
料を成型し、その後コンクリートの硬化前にコーンを取
り外す。すると、試料は崩れて高さが低くなる。この高
さの低下量は、コンクリートが硬い（水分が少ない）ほ
ど、また、砂利の表面が粗いほど少なくなる。そして、
空気量は、コンクリート内に内包された空気の量を測定
するもので、さらに圧縮強度は所定形状（例えば円柱
形）のブロック（試料）を成型・硬化後水中に２８日間
浸漬させ、その後取り出して軸方向に圧力を加えること
により圧縮強度を測定するようにしている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記し
た従来の品質評価では、以下に示す種々の問題を有して
いる。評価する試料は実際に製造したコンクリートを用
い、それを所定の型枠内に打設する等して製造しなけれ
ばならず、その作業が煩雑なばかりでなく、評価に時間
も要する。特に圧縮強度を求めるためには、２８日間も
待たなければならない。従って、係る圧縮強度の評価を
待ってその時に製造したコンクリートを実際の構造物等
へのコンクリート打設に用いることは実用上困難であ
り、少なくとも圧縮強度に関しての品質管理は、時後管
理となる。

【０００６】また、各材料の練り混ぜ処理は、ミキサー
を用いて行うことになるが、所定の量のコンクリートを
ミキサーで製造後、その都度コンクリートの品質管理を
行うのは、品質管理に要する労力が多大になるばかりで
なく、管理のために試料を製造しなければならないの
で、コンクリートの有効利用ができなくなる。その結
果、所定のタイミングでサンプリングして品質の評価を
行うことになるが、係る場合には、サンプリングされな
かったコンクリートに対する評価の信頼性が低下する。

【０００７】さらに、コンクリートの材料の中の砂等の
骨材は、水分を保有しているので、仮に設定では砂をＸ
［ｋｇ］必要とした場合に、そのままＸ［ｋｇ］の砂を
投入すると、その中のｘ［ｋｇ］は水であるので、結局
砂の重量は（Ｘ−ｘ）［ｋｇ］となってしまう（その分
水の量は増加する）。そして、その水の含有量（表面水
量）は、砂によって変わり、しかも実際の混練時に使用
される大量の砂等に対する表面水量をリアルタイムで求
めることは困難である。

【０００８】従って、過去の経験則に基づいて所定の品
質をするための配合比率がわかっていても、その配合比
率で練り混ぜても表面水量が不明であり、しかも一定で
はないので、実際の配合比率は必ずしも設定値通りにな
らず、品質がばらつき、基準値を外れるものが製造され
る確率が高くなる。

【０００９】さらに、配合比と各特性の関係は一義的に
決まらないため、特性が基準値（許容範囲内を含む）か
ら外れたとしても、どの様な配合に変えると基準値内に
入るのかを知ることもできなかった。

【００１０】本発明は、上記した背景に鑑みてなされた
もので、その目的とするところは、コンクリート製造後
（練り上げ後）、サンプルのコンクリートを打設したり
することなくしかもリアルタイムでスランプ，空気量，
圧縮強度等の所定の特性を求め、正確な品質評価をする
ことができ、かつ、砂の表面水量を問わず上記品質の評
価を行うことができ、品質の悪いコンクリートは実際の
建築物等への打設前にその評価結果を得て例えば廃棄処
分などすることにより質の高いコンクリートを使用する
ことのできるコンクリートの品質管理方法及び装置を提
供するものである。また、他の目的としては、品質の評
価の結果、所望の品質でない場合に係る所望の品質を得
るに必要な各材料の配合比等を求めることができるコン
クリートの品質管理方法及び装置を提供することであ
る。

【００１１】

【課題を解決するための手段】上記した目的を達成する
ため、本発明に係るコンクリートの品質管理方法では、
コンクリートを製造するための各材料を所定の配合比で
攪拌手段内に供給し、前記攪拌手段を駆動する駆動モー
タを回転駆動させて前記各材料を練り混ぜてコンクリー
トを製造するに際し、前記駆動モータの消費電力を検出
するとともに、所定の特徴量を抽出し、その特徴量と前
記配合比に基づいて製造されたコンクリートの品質を推
定するようにすることを前提とする。

【００１２】そして、上記した前提において、まず、前
記品質の推定をニューラルネットワークを用いて行うよ
うにし、そのニューラルネットワークに与える特徴量と
しては、検出した消費電力の時系列データから、少なく
とも総消費電力，消費電力の収束値，収束前の一定期間
の積算電力及び消費電力の最大値の４つを含むようにし
た。

【００１３】そして、上記方法を実施するために適した
本発明に係る品質管理装置では、各材料を練り混ぜてコ
ンクリートを製造するコンクリート製造装置に実装され
る駆動モータの消費電力を測定する測定手段と、前記測
定手段から出力される消費電力を受け、その受け取った
消費電力の時系列データから、少なくとも総消費電力，
消費電力の収束値，収束前の一定期間の積算電力及び消
費電力の最大値を特徴量として抽出する特徴量抽出手段
と、前記特徴量抽出手段から与えられる特徴量と、前記
各材料の配合比に基づいて製造された前記コンクリート
の品質を、ニューラルネットワークを用いて推定する品
質解析手段と、その品質解析手段により求められた前記
品質を出力する出力手段とから構成した。

【００１４】また、目的を達成するための別の品質管理
方法としては、まず、コンクリートを製造するための各
材料を所定の配合比で攪拌手段内に供給し、前記攪拌手
段を駆動する駆動モータを回転駆動させて前記各材料を
練り混ぜてコンクリートを製造するに際し、前記駆動モ
ータの消費電力を検出するとともに、検出した消費電力
の時系列データから、少なくとも総消費電力，消費電力
の収束値，収束前の一定期間の積算電力及び消費電力の
最大値を特徴量として抽出し、その特徴量と前記配合比
に基づいてニューラルネットワークを用いて前記各材料
のうち所定の骨材の表面水量を推定し、その推定した表
面水量に基づいて実際の各材料の配合比を補正し、少な
くともその補正した配合比に基づいてニューラルネット
ワークを用いて前記コンクリートの品質を推定する。

【００１５】そして、上記のようにして求められた前記
推定したコンクリートの品質と、その品質と設定値との
差に基づいて、修正配合比を求め、次いでその修正配合
比に基づいてコンクリートの品質を再評価する。そし
て、前記修正配合比が所望の基準を満たすまで上記配合
比の修正・再評価を繰り返し行うようにした。

【００１６】そして、係る方法を実施するための本発明
に係る品質管理装置では、まず、各材料を練り混ぜてコ
ンクリートを製造するコンクリート製造装置に実装され
る駆動モータの消費電力を測定する測定手段と、前記測
定手段から出力される消費電力を受け、その受け取った
消費電力の時系列データから、少なくとも総消費電力，
消費電力の収束値，収束前の一定期間の積算電力及び消
費電力の最大値を特徴量として抽出する特徴量抽出手段
と、前記特徴量抽出手段から与えられる特徴量と、前記
各材料の配合比に基づいて製造された前記コンクリート
の品質を、ニューラルネットワークを用いて推定する品
質解析手段と、前記品質解析手段から出力される前記コ
ンクリートの品質を受け、その品質が所定の基準を満た
しているか否かを判断し、満たしていない場合には配合
比の修正を行う修正配合比決定手段とを備えるようにし
た。

【００１７】そしてさらに、前記品質解析手段が、２段
のニューラルネットワークを有し、前段の第１のニュー
ラルネットワークでは与えられた特徴量と配合比の設定
値から少なくとも前記材料を構成する所定の骨材への表
面水量を求めるとともに、後段の第２のニューラルネッ
トワークではその求めた表面水量に基づいて前記コンク
リートの品質を推定するようにしてなり、さらに、前記
第１ニューラルネットワークで求めた表面水量に基づい
て実際の各材料の配合比を算出する配合比算出手段を有
し、前記修正配合比決定手段が、求めた修正配合比が基
準を満たしていると判断した際に、前記第１のニューラ
ルネットワークから出力された表面水量を受け、使用さ
れる骨材の表面水量に応じた配合比を算出するとともに
出力する機能を有するようにした。

【００１８】

【作用】所定の配合比（設定値）になるように各材料を
攪拌手段に供給し、そこにおいて練り混ぜ作業をする。
この時、駆動モータの消費電力に着目すると、消費電力
は一旦上昇していきピーク（最大消費電力）を向かえ、
その後徐々に減少し、ある値（収束値）に達するという
ような特性を示す。そして、この特性（波形）は、各材
料の配合比，水分の量，粗骨材の大きさや表面の凹凸の
状態等により変化する。また、たとえ設定時の配合比は
同じであっても、砂等の骨材が保有する水（表面水量）
が異なると、やはりその差が波形データの差に現れる。

【００１９】そこで、消費電力の波形データから所定の
特徴量を抽出し、その特徴量データと設定した配合比を
例えばニューラルネットワークに入力すると、品質が推
定される。これにより、リアルタイムで品質が求めら
れ、しかも、コンクリートを実際に打設して試料を作る
必要がないので、無駄な使用が無くなる。また、所望の
品質が得られ無かったコンクリートがあった場合に、そ
の評価が製造後短時間で得られるので、品質の劣悪なコ
ンクリートを誤って実際に使用してしまうおそれが可及
的に減少する。

【００２０】また、品質の解析を行うに際し、ニューラ
ルネットワークを２段に構成すると、前段で表面推量を
求め、それに基づいて得られる実際の配合比（表面水量
に基づく補正を行う）に基づいて後段のニューラルネッ
トワークでコンクリートの品質を求めることもできる。
そして、この様に表面水率を求めることにより、実際の
正確な配合比を知ることができるので、最急降下法等の
最適化処理等を用いることにより、品質解析手段で求め
られた品質が悪い場合に、所定の基準値との差を最小限
に小さくするための修正配合比が求められる。

【００２１】よって、使用者は、製造されたコンクリー
トの品質が悪いと判断されたなら、自動的に最適な配合
比（修正）が出力されるので、その１回目に製造したコ
ンクリートは無駄に捨てることになるが、その後に製造
するコンクリートは係る最適な配合比に基づいて製造す
ることになる。

【００２２】

【実施例】以下、本発明に係るコンクリートの品質管理
方法及び装置の好適な実施例について添付図面を参照に
して詳述する。図１，図２は本発明に係る品質管理装置
の第１実施例を示している。まず図１に示すように、コ
ンクリートを製造するにはセメント，水，砂・砂利その
他の材料をミキサー１内に充填し、駆動モータ２を回転
することによりミキサー１内の各材料を所定時間攪拌
し、練り混ぜることにより行う。なお、ミキサー１は常
時運転しておき、所定の配合比になるように各材料を徐
々にミキサー１内に供給していく。

【００２３】ところで練り混ぜ作業をしている時の駆動
モータ２の消費電力に着目すると、図３に示すように所
定量のすべての材料をミキサー１内に供給（ｔ１）した
直後は消費電力は上昇していきピーク（最大消費電力）
を向かえ、その後徐々に減少し、ある値（収束値）に達
するというような特性を示す。そして、この特性（波
形）は、各材料の配合比，水分の量，粗骨材の大きさや
表面の凹凸の状態等により変化する（図４（Ａ），
（Ｂ）参照）。また、たとえ設計時での配合比等は同じ
であっても、上記したごとく砂への表面水量が異なって
いると、やはりその差が波形データの差に現れる。な
お、上記図４（Ａ），（Ｂ）のコンクリートを製造した
ときの条件は、下記表に示すようになっている。なおま
た表中Ｗは水，Ｃはセメント，Ｆはフライアッシュ，Ｓ
は砂，ａは砂利である。

【００２４】

【表１】 そこで、本発明では、係るミキサー１での攪拌時の駆動
モータ２の消費電力に着目し、その消費電力の波形デー
タから所定の特徴量を抽出し、それに基づいて所定の解
析を行うことにより製造されたコンクリートの品質（ス
ランプ，空気量，圧縮強度）を求めるようにしている。
これにより、リアルタイムで品質を求めることができ、
しかも、コンクリートを実際に打設して試料を作る必要
がないので、無駄な使用が無くなり製造されたコンクリ
ートをすべて実際の建築物等の製造に使用できる。

【００２５】具体的には、図１に示すように、駆動モー
タ２に電力量検出装置（電圧計，電流計等）３を接続
し、そこにおいて駆動モータ２での消費電力を常時測定
する。そして、電力量検出装置３の出力を特徴量抽出装
置４に送り、そこにおいて解析に必要な特徴量を抽出
し、次段の品質解析装置５に送るようになっている。

【００２６】本例では、抽出する特徴量として、すべて
の材料をミキサー１に投入後、収束するまでに要した総
積算電力量と、収束する前の一定期間（本例では２０
秒）の積算電力量と、消費電力の収束値及び消費電力量
の最大値の４つのデータとしている。

【００２７】これは、供給した各材料が、抵抗が大きく
混ざりにくい場合には、上記各特性は大きな値になると
考えられるからである。そして、抵抗が大きくなる原因
としては、水分が少ない配合比であったり、コンクリー
トが硬かったり、また砂利の表面の凹凸が多く、隣接す
る砂利同士が引っ掛かって一体化すること等が考えられ
る。

【００２８】そして、特徴量抽出装置４では、例えば逐
次送られてくる電力量を連続して、或いは所定のサンプ
リングタイム毎に取り込み、１回のコンクリートの製造
分の電力量の変化の履歴データを蓄積し（これにより図
３に示すような波形データが蓄積される）、そのデータ
に基づいて所定の特徴量を抽出することになる。なお本
例では、図３から明らかなように、各材料を投入してい
ない空練時にも所定の消費電力を費やす（図示の例では
数ｋＷ）ため、各特徴量を抽出する際には、係る空練時
の消費電力に基づいてオフセットした状態で処理するよ
うになっている。

【００２９】品質解析装置５は、本例では、図２に示す
ような入力層，中間層，出力層の３層からなるニューラ
ルネットワークから構成される。そして、入力データと
しては、上記４つの特徴量データに加え、材料や配合比
等の既知（設定値）のデータを用いる。そして、係る既
知のデータは、キーボード等の入力装置６を介して品質
解析装置５に与えられ、具体的なデータの種類として
は、例えば、粗骨材の最大寸法，水・セメント比，単位
水量，混和剤等があり本例では入力層を構成するニュー
ロンの数を８〜１２個としている。

【００３０】また、中間層は１０〜１６個のニューロン
で構成し、さらに出力層は、検出する３つの特性（スラ
ンプ，空気量，圧縮強度）に対応して３個のニューロン
から構成している。そして、係るニューラルネットワー
クにより与えられた入力データから３つの特性を求める
のであるが、コンクリートが軟らかければ、スランプの
値も大きくなり、多数の微細な気泡が存在する（空気量
が大）。さらに、圧縮強度も配合比や各材料の形状等か
ら特定される。そして、たとえ砂の表面水量が不明であ
り、予想以上に表面水量が高いまたは低い場合であって
も、その表面水量に応じて特徴量が現れるため、予め分
かっているデータ（入力装置６から設定）に上記特徴量
を加えることにより、表面水量や、その他の入力した設
定データと実際のものとの間に差があったとしても、係
る差が仮想的に補正（校正）され、正しいコンクリート
の品質を表す３つの特性が求められる そして、このようにしてニューラルネットワークの出力
層から出力された各特性値は、品質解析装置５に接続さ
れたＣＲＴ等の表示装置８及びまたはプリンタ等の印刷
装置９を介して出力されることになる。

【００３１】また、上記した装置を用いて本発明に係る
品質管理方法の一実施例について説明すると、まず駆動
モータ２を作動させてミキサー１を回転駆動させてお
く。一方、入力装置６から品質解析装置５に対して配合
比（設定値）を入力する。そしてその状態で所定の配合
比（設定値）になるように各材料をミキサー内に供給す
る。また、本例では駆動モータ２作動中は電力量測定装
置３にて駆動モータ２の消費電力を計測し、特徴量抽出
装置４にそのデータを送る。そして、すべての材料が供
給されたなら、入力装置６から開始命令信号を入力す
る。すると、特徴量抽出装置４では、その開始命令を受
けた時からの電力量に基づいて所定の特徴量を抽出す
る。

【００３２】そして、各材料が均一に混ざり合ったな
ら、入力装置６から終了命令信号を送る。すると、特徴
量抽出装置４では、その時の電力量の値を収束値とし、
その終了命令信号を受けた時から２０秒間遡りその間の
積算電力量を求める。また、それとは別に電力量の最大
値及び開始命令信号を受けてから終了命令信号を受ける
までの総積算電力量も算出する。そして、それら求めた
各特徴量を品質解析装置５に送る。

【００３３】そして、品質解析装置５では、与えられた
特徴量データ及び配合比（設定値）からニューラルネッ
トワークを用いて３つの特性を推定し、その推定結果を
各出力装置８，９に出力する。

【００３４】＊実験結果 配合比等の条件の異なる８６個のサンプルデータに基づ
いて、実際にコンクリートを製造し、その時の駆動モー
タの消費電力から所定の特徴量データを抽出するととも
に、従来の方法による実際にコンクリートを打設して試
料を製造し、それに基づいてスランプ，空気量並びに圧
縮強度を求め、それを教師データとする。

【００３５】そして、上記８６個のサンプルデータの中
から任意に抽出した８０個のデータを用いて品質解析装
置５を構成するニューラルネットワークの学習を行う。
すなわち、ニューラルネットワークの入力層に配合比及
び特徴量を入力し、その時の出力と教師データとを例え
ば最小２乗法などにより比較する。そして、その差が最
小になるように所定の学習方法を実行する。

【００３６】次いで学習終了後、残った６個のデータに
基づいてそれぞれのコンクリートの特性（品質）を推定
した。その結果を図５に示す。同図に示すように、いず
れも実測値（実際に試料を作成し求めた値で学習時の教
師データに相当）と、品質解析装置５で求めた推定値は
ほぼ一致した。なお、空気量（同図（Ｂ））については
若干の差が認められるものの、従来の試料に基づく品質
管理でも基準値に対し±１０％〜±２０％の誤差が公差
として認められていることに鑑みると、充分な精度が得
られていることがわかる。

【００３７】図６は本発明に係るコンクリートの品質管
理装置の第２実施例の要部を示している。同図に示すよ
うに、本例では、品質解析装置５′を縦列接続した２つ
のニューラルネットワーク１０，１１から構成し、しか
も、その品質解析装置５′の出力に基づいて、所望の品
質が得られなかった場合にその品質を得るための配合条
件を求める修正配合比決定部１３を備えている。

【００３８】具体的には、第１，第２のニューラルネッ
トワーク１０，１１はともに３層構造からなり、前段の
第１のニューラルネットワーク１０に対する入力は、上
記した第１実施例と略同様に入力装置から与えられる配
合比等の設定データと、特徴量抽出装置から与えられる
ミキサーの駆動モータの電力量に基づく上記４つの特徴
量が与えられるようになっている。但し、本例では配合
比等の設定データは、水、セメント、フライアッシュ、
細骨材（２種）、粗骨材（３種）、減水剤及び補助剤の
各材料の計量値としている。

【００３９】この第１のニューラルネットワーク１０で
は、コンクリートの品質を表す特性の一つである空気量
と共に表面水量も推定するようになっている。また空気
量は、そのまま後段の第２のニューラルネットワーク１
１に入力するようになっており、表面水量は、配合比算
出部１５に与えられるようになっている。なお、本例で
は、表面水量は、細骨材（砂）の表面水量と、全骨材
（砂＋砂利）の表面水量を求めるようにしている。

【００４０】またこの配合比算出部１５には、予め設定
した配合条件（第１のニューラルネットワーク１０に入
力したものと同一データ）も与えられ、そこにおいて、
推定された表面水量に基づいてコンクリートを製造した
ときの実際の配合条件を求めるようになっている。すな
わち、具体的には、設定（設計）値では水の重量がＸ1
で砂の重量がＸ2 であったとし、推定された砂の表面水
量がｎ％とすると、配合比算出部１５では、各材料の重
量をたとえば下記式に基づいて算出し、

【００４１】

【数１】水の重量Ｘ1 ′＝Ｘ1 ＋（Ｘ2 ×ｎ／１００） 砂の重量Ｘ2 ′＝Ｘ2 ×（１００−ｎ）／１００ その後、予め設定された配合条件のうち対応するデータ
を上記求めた重量に置き換えスランプ等の特性を推定す
るに必要な実際のものに合致した配合条件を求めるよう
にしている。そして、そのようにして求められた配合条
件並びに攪拌に要した時間も第２のニューラルネットワ
ーク１１に入力し、そこにおいて上記空気量をも用いて
推定し、スランプ並びに圧縮強度を出力するようにして
いる。また、第１のニューラルネットワーク１０の出力
の１つの空気量は、途中で分岐させ、上記２つの特性
（スランプ，圧縮強度）と共に、品質解析装置５′から
出力されるようになっている。

【００４２】そして、その出力された品質を特定する３
つの特性は、修正配合比決定部１３に与えられるように
なっている。この修正配合比決定部１３では、与えられ
たコンクリートの品質が所望の値（基準）を満たしてい
るか否かを判断し、満たしていない場合には、各特性毎
の基準値（目標値）からのずれ具合に基づいて、所望の
品質になるような修正配合条件を求めるようになってい
る。そして、その求めた修正配合条件は、再度第２のニ
ューラルネットワーク１１に入力され、品質の再評価を
行えるようにしている。さらにこの修正配合比決定部１
３の出力は、図外の表示装置及びまたは印刷装置に接続
され、最終的に決定された修正配合条件を出力できるよ
うになっている。

【００４３】そして具体的な修正処理は、推定値と設定
値との差の二乗の和（目的関数）を求め、その値が一定
の範囲内か否かを求める。そして、範囲外の場合に行う
修正は、上記目的関数を最小化するように最急降下法を
用いて配合条件（主成分となる水，セメント，フライア
ッシュ，砂の量について変動させる）の最適化を図るよ
うにしている。ところで、最急降下法を実行する際に必
要な目的関数の入力因子（各材料の重量）の感度は、第
２のニューラルネットワーク１１を用い、各種の配合条
件の元で、いずれか１つの材料を単位幅だけ変動させた
ときの特性（スランプＳｌ，空気量Ａｉ，圧縮強度Ｓ
ｔ）の変化を求めることにより決定される。その一例を
示すと、配合条件の異なる３つのコンクリート（配合比
〜）の感度解析結果は、それぞれ下記表のようにな
る。

【００４４】

【表２】

【００４５】

【表３】

【００４６】

【表４】 これら各感度解析結果から、それぞれの特性に影響の大
きい材料は、下記表のようになる。

【００４７】

【表５】 そして、このようにして求めた各感度も修正配合比決定
部１３に記憶させておき、最急降下法による修正配合条
件決定時に所定のデータを参照するようになっている。

【００４８】さらに、修正した配合条件が所定の基準を
満たした場合には、上記したごとくその修正配合比を出
力するのであるが、係る修正配合比は表面水量を考慮し
て砂等に含まれている水分は、水の重量の中に含めると
ともに、砂等の骨材の重量は水分を除去した真の重量と
して求めたため、実際に材料を練り混ぜる時の配合比
は、砂の重量の中に表面水量に応じた水分が含まれるよ
うにする必要がある。

【００４９】そこで、本例では品質の基準値を満たす条
件が決定したなら、上記表面水量に基づいて水の重量を
水自体と各骨材に含まれる水分に分けて、最終的に出力
する修正配合比を決定するようになっている。そしてか
かる決定を行うために、第１のニューラルネットワーク
１０の出力の１つである表面水量を、修正配合比決定部
１３にも入力するようにしている。

【００５０】図７は上記した実施例を用いたコンクリー
トの品質管理方法の一実施例を示している。図示するよ
うに、まず入力装置から各材料の配合条件（設定値）を
第１のニューラルネットワーク１０に入力する。また、
ミキサーに各材料を供給後の消費電力量から抽出された
所定の特徴量を第１のニューラルネットワーク１０に入
力する（ＳＴ１）。

【００５１】そして、その第１のニューラルネットワー
ク１０にて骨材の表面水量を推定し（ＳＴ２）、その表
面水量を配合比算出部１５に送り、表面水量を考慮した
実際の各材料の配合比を算出する（ＳＴ３）。

【００５２】次いで、そのようにして求められた配合比
並びに混ぜ練り時間等を第２のニューラルネットワーク
１１に入力し（ＳＴ４）、そこにおいて実際にコンクリ
ートを製造した各材料の混合比に基づいて品質を推定す
る（ＳＴ５）。すると、上記第１実施例と同様に正確な
品質（特性）を瞬時に求めることができる。そして、そ
の様にして求めた特性を修正配合比決定部１３に送り、
そこにおいて設定値との差が基準以下か否か、すなわ
ち、製造されたコンクリートの品質が許容範囲内か否か
を判断し（ＳＴ６）、品質が悪い場合には、最適化理論
（最急降下法）を用いて配合比の修正を行う（ＳＴ
７）。その後、ステップ４に戻り修正した配合比に基づ
いて再度品質の推定を行う。

【００５３】一方、ステップ６で所望の品質が得られて
いると判断されたなら、その配合比及び表面水量から、
実際にミキサーに供給する材料の最終的な配合条件を表
示装置及びまたは印刷装置に出力する（ＳＴ８）。これ
らステップ６〜８は修正配合比決定部１３で行う。

【００５４】なお、ステップ５での品質の推定結果（現
在製造したコンクリートの品質）も所定の出力手段を介
して出力することになる。そして、使用者は、製造され
たコンクリートの品質が悪いと判断されたなら、自動的
に最適な配合比（修正）が出力されるので、その１回目
に製造したコンクリートは無駄に捨てることになるが、
次に製造するコンクリートは係る最適な配合比に基づい
て製造することができる。

【００５５】本例では、ニューラルネットワークを２段
に分け、１段目で表面水量を求め、それに基づいて２段
目でコンクリートの特性・品質を推定するようにしたた
め、係る表面水量がわかるのでたとえ品質が所望の水準
に達しないことがあっても、所望の品質を得るために必
要な配合条件を求めることができる。なお、その他の構
成並びに作用効果は上記した第１実施例のものと同様で
あるので、その説明を省略する。

【００５６】＊実験結果 上記表２〜５に示した配合比〜に基づいて各種の材
料をミキサー内に供給し、練り混ぜることによりコンク
リートを製造し、評価した。そして、配合比（スラン
プ１３．５，空気量５．５，圧縮空気２５４を得るため
の配合条件）につき、２１個のサンプルデータについて
コンクリート製造後品質の評価並びに最適な配合比の決
定を行った結果を図８〜図１０に示す。図中実線が設定
値（目標値）で、「白抜き丸印」が最適化前の実際に製
造したコンクリートの品質の評価であり、「黒塗り丸
印」が最適化処理後の配合条件にしたがって求めたコン
クリートの品質である。図から明らかなように、いずれ
も当初ばらつきがあったが、最適化処理をすることによ
り、いずれも所望の品質を得ることができるようになっ
た。

【００５７】なお、この配合比に基づいて製造されたコ
ンクリートに用いられる骨材の表面水量、すなわち、第
１のニューラルネットワーク１０からの出力は、所定の
学習処理を経た後図１１（Ａ），（Ｂ）に示すように、
いずれも実際に測定した表面水量（教師データ）と、推
定値とはほぼ一致したことが確認された。

【００５８】また、本実施例におけるコンクリートの品
質の推定（評価）の効果、すなわち、品質解析装置５′
の出力であるスランプ，空気量並びに圧縮強度の実験値
（従来方式により求める）と、推定値（本実施例により
求める）との相関関係を取ると、図１２〜図１４に示す
ようにほぼ一致することが分かる。

【００５９】さらに配合比，も上記配合比と同様
の実験を行った結果、同一傾向の結果が得られた。すな
わち、各配合比に対し作成した所定数のサンプルデータ
に基づいて得られた最適化前後の品質（平均）は、表６
に示すようになり、いずれも最適化処理をすることによ
り設定値（目標値）となる品質に近づくことが確認され
た。

【００６０】

【表６】 なお、その時の配合比の最適化前後の各材料の値は、表
７に示すようになっている。そして最適化前は予め設定
した配合比であり、最適化後は実際の表面水量に鑑みて
求められたその材料に適した修正配合比を意味する。

【００６１】

【表７】 なお、上記した各実施例では、消費電力に基づいて抽出
される特徴量データは、総積算電力量，電力の最大値及
び収束値並びにラスト一定時間の積算電力量としたが、
必ずしもこれら４つをすべて使用する必要はなく、任意
のものを使用することができ、さらにこれ以外の特徴量
を使用することもできるのはもちろんである。

【００６２】

【発明の効果】以上のように本発明に係るコンクリート
の品質管理方法及び装置では、駆動モータの消費電力か
ら得られる所定の特徴量データに基づいて製造されたコ
ンクリートの品質の評価をすることができるので、コン
クリート製造後（練り上げ後）、サンプルのコンクリー
トを打設したりすることなくしかもリアルタイムでスラ
ンプ，空気量，圧縮強度等の所定の品質を表す特性を求
め、正確な品質評価をすることができる。そして、砂等
の骨材に含まれる表面水量が不明であっても、その表面
水量が消費電力に基づく特徴量に影響を与えるので品質
の評価を正しく行うことができる。その結果、品質の悪
いコンクリートは実際の建築物等への打設前にその評価
結果を得て、例えば廃棄処分などすることにより質の高
いコンクリートを使用することのできる。

【００６３】また、品質の解析を行うに際し、ニューラ
ルネットワークを２段に構成すると、前段で表面水量を
求め、それに基づいて得られる実際の配合比（表面水量
に基づく補正を行う）に基づいて後段のニューラルネッ
トワークでコンクリートの品質を求めることができる。
すなわち、この様に表面水率を求めることにより、実際
の正確な配合比を知ることができ、所定の基準値との差
を最小限に小さくするための修正配合比が求めることが
できる。

【００６４】よって、使用者は、製造されたコンクリー
トの品質が悪いと判断されたなら、自動的に最適な配合
比（修正）が出力されるので、その１回目に製造したコ
ンクリートは無駄に捨てることになるが、その後に製造
するコンクリートは係る最適な配合比に基づいて製造す
ることができ、材料の有効利用が図れる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係るコンクリートの品質管理装置の第
１実施例を示す図である。

【図２】その要部を示す図である。

【図３】抽出する特徴量を説明する図である。

【図４】配合比の相違による消費電力の変化を説明する
図である。

【図５】本実施例の効果を実証する図である。

【図６】本発明に係るコンクリートの品質管理装置の第
２実施例の要部を示す図である。

【図７】本発明に係るコンクリートの品質管理方法の一
実施例を示すフローチャート図である。

【図８】本実施例の効果を実証する図である。

【図９】本実施例の効果を実証する図である。

【図１０】本実施例の効果を実証する図である。

【図１１】本実施例の効果を実証する図である。

【図１２】本実施例の効果を実証する図である。

【図１３】本実施例の効果を実証する図である。

【図１４】本実施例の効果を実証する図である。

【符号の説明】

１ ミキサー ２ 駆動モータ ３ 電力測定装置 ４ 特徴量抽出装置 ５，５′ 品質解析装置 １０ 第１のニューラルネットワーク １１ 第２のニューラルネットワーク １３ 修正配合比決定部 １５ 配合比算出部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 大矢 孝 東京都立川市富士見町１−５−１ (56)参考文献 特開 昭64−53811（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−329830（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) B28C 7/02

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 コンクリートを製造するための各材料を
   所定の配合比で攪拌手段内に供給し、前記攪拌手段を駆
   動する駆動モータを回転駆動させて前記各材料を練り混
   ぜてコンクリートを製造するに際し、 前記駆動モータの消費電力を検出するとともに、検出し
   た消費電力の時系列データから、少なくとも総消費電
   力，消費電力の収束値，収束前の一定期間の積算電力及
   び消費電力の最大値を特徴量として抽出し、 製造されたコンクリートの品質を、前記抽出した特徴量
   と前記配合比に基づいてニューラルネットワークを用い
   て推定するようにしたコンクリートの品質管理方法。
2. 【請求項２】 各材料を練り混ぜてコンクリートを製造
   するコンクリート製造装置に実装される駆動モータの消
   費電力を測定する測定手段と、 前記測定手段から出力される消費電力を受け、その受け
   取った消費電力の時系列データから、少なくとも総消費
   電力，消費電力の収束値，収束前の一定期間の積算電力
   及び消費電力の最大値を特徴量として抽出する特徴量抽
   出手段と、 前記特徴量抽出手段から与えられる特徴量と、前記各材
   料の配合比に基づいて製造された前記コンクリートの品
   質を、ニューラルネットワークを用いて推定する品質解
   析手段と、 その品質解析手段により求められた前記品質を出力する
   出力手段とを備えたコンクリートの品質管理装置。
3. 【請求項３】 コンクリートを製造するための各材料を
   所定の配合比で攪拌手段内に供給し、前記攪拌手段を駆
   動する駆動モータを回転駆動させて前記各材料を練り混
   ぜてコンクリートを製造するに際し、 前記駆動モータの消費電力を検出するとともに、検出し
   た消費電力の時系列データから、少なくとも総消費電
   力，消費電力の収束値，収束前の一定期間の積算電力及
   び消費電力の最大値を特徴量として抽出し、 その抽出した特徴量と前記配合比に基づいてニューラル
   ネットワークを用いて前記各材料のうち所定の骨材の表
   面水量を推定し、 その推定した表面水量に基づいて実際の各材料の配合比
   を補正し、少なくとも その補正した配合比に基づいてニ
   ューラルネットワークを用いて前記コンクリートの品質
   を推定し、 前記推定したコンクリートの品質と、その品質と設定値
   との差に基づいて、修正配合比を求め、 その修正配合比に基づいてコンクリートの品質を再評価
   し、 前記修正配合比が所望の基準を満たすまで上記配合比の
   修正・再評価を繰り返し行うようにしたコンクリートの
   品質管理方法。
4. 【請求項４】 各材料を練り混ぜてコンクリートを製造
   するコンクリート製造装置に実装される駆動モータの消
   費電力を測定する測定手段と、 前記測定手段から出力される消費電力を受け、その受け
   取った消費電力の時系列データから、少なくとも総消費
   電力，消費電力の収束値，収束前の一定期間の積算電力
   及び消費電力の最大値を特徴量として抽出する特徴量抽
   出手段と、 前記特徴量抽出手段から与えられる特徴量と、前記各材
   料の配合比に基づいて製造された前記コンクリートの品
   質を、ニューラルネットワークを用いて推定する品質解
   析手段と、 前記品質解析手段から出力される前記コンクリートの品
   質を受け、その品質が所定の基準を満たしているか否か
   を判断し、満たしていない場合には配合比の修正を行う
   修正配合比決定手段とを備え、 かつ、前記品質解析手段が、２段のニューラルネットワ
   ークを有し、前段の第１のニューラルネットワークでは
   与えられた特徴量と配合比の設定値から少なくとも前記
   材料を構成する所定の骨材への表面水量を求めるととも
   に、後段の第２のニューラルネットワークではその求め
   た表面水量に基づいて前記コンクリートの品質を推定す
   るようにしてなり、さらに、前記第１ニューラルネット
   ワークで求めた表面水量に基づいて実際の各材料の配合
   比を算出する配合比算出手段を有し、 前記修正配合比決定手段が、求めた修正配合比が基準を
   満たしていると判断した際に、前記第１のニューラルネ
   ットワークから出力された表面水量を受け、使用される
   骨材の表面水量に応じた配合比を算出するとともに出力
   する機能を有することを特徴とするコンクリートの品質
   管理装置。