JP3924458B2

JP3924458B2 - High fluidity concrete quality control system

Info

Publication number: JP3924458B2
Application number: JP2001377485A
Authority: JP
Inventors: 隆充郡司; 哲治浅川
Original assignee: パシフィックシステム株式会社
Priority date: 2001-12-11
Filing date: 2001-12-11
Publication date: 2007-06-06
Anticipated expiration: 2021-12-11
Also published as: JP2003177115A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、高流動コンクリートの品質管理に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、生コンクリートの軟らかさを表す指標にスランプがあり、目標値に近づけるよう品質管理を行なっている。従来の生コンクリートの場合は練り上がり時ミキサ負荷(電力、電流、油圧力)値とスランプとに高い相関があり、練り上がり時のミキサ負荷からスランプの推定をしていた。また、使用材料は設計時の条件を満たすよう最善の管理を行なっているが、現実には使用材料の品質的なバラツキや、細骨材の表面水の見積り誤差などから、スランプが目標値からかけ離れることがある。このようなときには、細骨材の表面水が誤差の最大要因と思われるので、表面水計指示値や出来上がった生コンのスランプ値などを考慮し細骨材の表面水を巧みに調整しながら製造している。このときモニタ画面でスランプの目視チェックも行なっている。
【０００３】
近年、高流動コンクリートの需要が高まっている。この高流動コンクリートは、例えば断面の薄い部分や、鉄筋量の多い構造物など、一般のコンクリートでは十分に充填させることが困難な打設箇所に用いるのに適したコンクリートで、打設後の締め固め作業を必要としない程の流動性を有するコンクリートである。すなわち、高流動コンクリートは、一般のコンクリートと比較して高い流動性を有するとともに、適度な粘性を有するため材料の分離が少なく均質なコンクリートを容易に得ることができるとともに、ポンプ圧送などにおける施工性に優れたコンクリートである。
【０００４】
また、高流動コンクリートのフレッシュ性状すなわちフレッシュコンクリートの品質を評価する方法として、流動性に対しスランプフロー、粘性には５０ｃｍスランプフロー時間、分離抵抗性に対しては漏斗流下時間を測定する方法等が知られている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
そこで、従来技術にのっとり、高流動コンクリートの生コン練り上がり時のミキサ負荷(電力、電流、油圧力)値からスランプフローを推定しようとしたが、高流動コンクリートの場合この相関が小さい(無相関に近い)ためスランプフロー推定は困難である。また、熟練者により混練中・排出中のＩＴＶ画像を見ても、スランプフローの見極めが全くつかない。そこで、ミキサ負荷(電力、電流、油圧力)値以外の混練中・排出中の様子を観察した値をもとに、高流動コンクリートの品質管理を行なえるようにすることを目的とする。
【０００６】
前述の課題を解決するため、本発明に係る請求項１の高流動コンクリート品質管理システムでは、高流動コンクリートを混練中にミキサ負荷の振動を計測する計測手段と、前記計測したミキサ負荷の振動をスペクトル解析するスペクトル解析手段と、前記スペクトル解析した結果に基づいて、所定の品質の指標と強い相関関係の周波数を求め、相関の認められる周波数でのパワー値から高流動コンクリートの前記所定の品質の指標を推定して、高流動コンクリートに関する品質を推定する品質推定手段と、を備える。
【０００７】
上記構成の高流動コンクリート品質管理システムでは、高流動コンクリートを混練中にミキサ負荷の振動をスペクトル解析することで高流動コンクリートの混練り中の異常を推定したり、混練後の高流動コンクリートが所望通りの品質に練りあがっているかを推定することができる。
【０００８】
また、請求項２では、請求項１記載の高流動コンクリート品質管理システムにおいて、ミキサ負荷の振動は、高流動コンクリートを混練中にミキサの電流、電力または油圧力の振動であることを特徴とする。
【０００９】
上記構成では、高流動コンクリートの混練時のミキサの電流、電力または油圧力の振動をスペクトル解析することで高流動コンクリートの品質を管理することができる。
【００１４】
また、請求項３では、請求項１または２記載の高流動コンクリート品質管理システムにおいて、前記品質推定手段では、前記スペクトル解析した結果から流動性の指標であるスランプフローを推定して高流動コンクリートの品質を推定することを特徴とする。
【００１５】
上記構成では、スペクトル解析した結果と、流動性の指標であるスランプフローとの相関からスランプフローを推定して高流動コンクリートの品質管理をする。
【００１６】
また、請求項４では、請求項１〜３いずれか記載の高流動コンクリート品質管理システムにおいて、前記品質推定手段では、前記スペクトル解析した結果から粘性や材料分離抵抗性の指標となるスランプフロー時間、５０ｃｍスランプフロー時間、漏斗流下時間などを推定して高流動コンクリートの品質を推定することを特徴とする。
【００１７】
上記構成では、スペクトル解析した結果と、粘性や材料分離抵抗性の指標となるスランプフロー時間・５０ｃｍスランプフロー時間・漏斗流下時間との相関からスランプフロー時間・５０ｃｍスランプフロー時間・漏斗流下時間を推定して高流動コンクリートの品質管理をする。
【００１８】
また、請求項５では、請求項１〜４いずれか記載の高流動コンクリート品質管理システムにおいて、前記スペクトル解析した結果に加え、温度、細骨材の表面水、セメント種類、混和剤使用量などの混練に関する情報も含めて高流動コンクリートの品質を推定することを特徴とする。
【００１９】
上記構成では、スペクトル解析した結果だけでなく、温度、細骨材の表面水、セメント種類、混和剤などの混練に関する情報も含めてコンクリートの配合を考慮して高流動コンクリートの品質を推定することができる。
セメント種類は、普通ポルトランドセメント・高炉セメント・低熱ポルトランドセメントなどがあり、それ以外にも、メーカによる違いも含むものである。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明にかかる第１の実施の形態を、図を用いて説明する。
本実施形態における高流動コンクリート品質管理システム１は、図1に示すように、高流動コンクリートの混練中や排出時において、生コンクリート混練時のミキサの振動や生コンクリート排出時の振動などを計測する計測部２と、計測した振動をスペクトル解析する解析部３と、解析したスペクトルから品質を推定する品質推定部４で概略構成する。
また、コンクリート混練する装置には、一般に、骨材・セメントなどを蓄えておく貯蔵ビン５と、貯蔵ビン５から取り出す材料を計量する計量ビン６と、生コンクリートを混練するミキサ７と、練りあがった生コンクリートを排出するコンクリートホッパ８などからなる。
【００２５】
また、高流動コンクリートとは、フレッシュ時の材料分離抵抗性を損なうことはなく流動性を著しく高めたコンクリートで、超流動コンクリート、締め固め不要コンクリート、自己充填コンクリート、ハイパフォーマンスコンクリート、高性能コンクリートなどを含む概念である。
【００２６】
計測部２では、高流動コンクリートを混練しているときのミキサ７の振動やミキシング音などを計測する。
ミキサ７の音はマイクなどの集音装置２１で計測することが可能である。あるいは、ビデオカメラを設置し録音した音をパソコンなどの音声ソフトウェア（サウンドレコーダなど）を利用して計測することも可能である。
【００２７】
解析部３では、計測した振動や音をスペクトル解析する。ここでは、図２に示すように、計測部２で１バッチの間に計測した混練時の振動や音（図２（ａ））からパワースペクトル（図２（ｂ））を求めて、振動や音に含まれる周波数ｆとその周波数成分の振動の強さであるパワーＰを観測する機能を備える。
スペクトル解析手法としてはパワースペクトル解析の他に、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Fast Fourier Transform）や最大エントロピー法（ＭＥＭ：Maximum Entropy Method）やウェーブレット解析などで解析することも可能である。以下、解析部３では、パワースペクトルを用いて解析する場合について説明する。
【００２８】
品質推定部４では、スペクトル解析をもとに生コンクリートの品質が所望のものになっているかを推定する機能を備える。
スペクトル解析で求めたパワースペクトルのある周波数のパワーと、スランプフローなどの流動性の指標とには相関が認められる。そこで、その相関から流動性の指標となるスランプフローなどの値を推定する。
あるいは、スペクトル解析したパワースペクトルに加え、温度、細骨材（砂など）の表面水、セメント種類、混和剤使用量などの混練に関する情報も含めてスランプフローなどの値を推定するようにしても良い。
【００２９】
品質の指標としては、スランプフロー以外にも粘性や材料分離抵抗性の指標となるスランプフロー時間、５０ｃｍスランプフロー時間、Ｏ漏斗試験やＶ漏斗試験などの漏斗流下時間などがあげられ、これらを推定するようにしても良い。
あるいは、図３に示すように、スペクトル解析の結果がある一定の範囲に入っているか否かによって生コンクリートが所望の品質に適合しているかを推定する。
【００３０】
そこで、上述のような構成を有するこの実施の形態の一例である高流動コンクリート品質管理システム１を用いた動作を説明する。また本実施の形態では、混練時のミキサのミキシング音を計測して、スランプフローを用いて流動性を推定する場合について説明する。
まず、高流動コンクリートの混練時における高流動コンクリートの品質管理をするには、先立って、例えば、Ｎバッチ（なるべく多いのが望ましい）実験しておいて、振動や音を計測してスペクトル解析した結果と高流動コンクリートの品質との相関関係を求めておく。
【００３１】
まず、計測部２で混練中の音を計測して、解析部３でスペクトル解析をＮバッチ分行なうとＮ本のパワースペクトルが求まる。このパワースペクトルを重ねて表示すると図３（ａ）のように表示される。図３（ａ）の縦軸は振動のパワーＰを表し横軸は周波数ｆである。
そこで、各周波数におけるパワーの平均を求め、さらに、標準偏差を求める。この各周波数におけるパワーの平均から基準となるパワースペクトルを求め、このパワースペクトルに対して、例えば、プラスマイナス２倍の標準偏差σの巾の領域が、通常とり得る範囲として設定する。
【００３２】
周波数ｆαでのパワーの平均mean（Ｐ（fα））とその標準偏差σ（fα）は以下のようにして求める。
【式１】

そこで、周波数ｆαにおいて、
mean（Ｐ（fα））―２σ（fα）〜mean（Ｐ（fα））＋２σ（fα）
の範囲に入るパワーが正常であると判断する。全周波数域では、図３（ｂ）に示すように塗りつぶした部分Ｄである。
以降、この領域を表す線を範囲カーブＤと呼ぶ。パワースペクトルの値が各周波数軸で正規分布すると仮定すれば、実測した音（振動）のパワースペクトルは、この範囲カーブ内に９５パーセントの確率で存在すると考えられる。
範囲カーブは標準偏差の±２倍に限らず適宜設定するようにしてもよい。
【００３３】
さらに、計測部２で計測した振動を解析部３でパワースペクトルをＮバッチ分求め、図４（ａ）（図３（ａ））に示すように、重ねて表示したものからスランプフローＳＦとの関連を分析する。つまり、ある周波数ｆにおけるパワーＰとスランプフローＳＦとの相関を計算し、これを全周波数帯について求めてグラフにしたものが図４（ｂ）である。図４（ｂ）の縦軸は相関係数Ｒで横軸は周波数ｆである。相関係数Ｒは−１．０〜１．０で表され、±１．０に近いほど相関度は高い。
【００３４】
図４（ｃ）は、周波数ｆαのパワーＰとスランプフローＳＦとの関係を表す散布図である。Ｇは、図中のサンプルを直線で回帰したものであり、ＲはパワーＰとスランプフローＳＦの２変数間の相関係数（周波数ｆαのとき）である。
【００３５】
そこで、相関の認められる周波数からスランプスローＳＦを求めることができる。例えば、スランプフローと強い相関関係を示す周波数がｆαであった場合、スランプフロー推定モデルは、
スランプフロー推定値＝Ｆ（P(ｆα)）
のように表すことができる。ただし、Ｆは関数を表す。
【００３６】
そこで、スランプフロー推定モデルとその推定方法の例を示す。
１）特定の周波数のパワー値に高い相関があるモデル
ここでは、パワースペクトルのパワーとスランプフローとが一次式で表される関係があると考えられる場合について考察する。ある周波数ｆαで高い相関がある場合には、スランプフロー推定値ＳＦは、
【式２】

で求める。
この例では、実際に測定した振動データのスペクトル解析を行いＰ（ｆα）を求め式２に代入してスランプフローの推定値が求まる。この式２は最も単純で直接的にスランプフローを推定するモデルである。
ここでは、スランプフローはＰ(ｆα)と一次の関係がある場合について述べたが、二乗の項や指数で表される項など様々な項を含む関数Ｆを与え、
ＳＦ＝Ｆ（P(ｆα)）
から求めるようにしても良い。
【００３７】
２）複数の周波数のパワー値を利用するモデル
他にも、スランプフローの推定値は、特定の周波数ｆαとの関係だけでモデル化するのでなく。例えば、複数の周波数のパワー値Ｐ（ｆ₁）、Ｐ（ｆ₂）、・・・、Ｐ（ｆ_q）を説明変数に持つ関数で、スランプフローＳＦを推定するモデルも考えられる。
ＳＦ＝Ｆ（P(ｆ₁)、P(ｆ₂)、・・・、P(ｆ_q)）
として求めても良い。
例えば、
【式３】

から求める。
【００３８】
３）複数の周波数のパワー値と混練に関する他情報を利用するモデル
複数の周波数のパワー値Ｐ（ｆ₁）、Ｐ（ｆ₂）、・・・、Ｐ（ｆ_q）の他に、さらに、混練に関する情報（温度、細骨材の表面水、セメント種類、混和剤使用量など）Ｘ₁、Ｘ₂、・・・、Ｘ_rを説明変数とするモデルも考えられる。このときスランプフロー推定値ＳＦは、
ＳＦ＝Ｆ（P(ｆ₁)、P(ｆ₂)、・・・、P(ｆ_q)、Ｘ₁、Ｘ₂、・・・、Ｘ_r）
で求めるようにしても良い。
ただし、Ｘ₁、Ｘ₂、・・・、Ｘ_rは具体的には、温度、細骨材の表面水、セメント種類、混和剤使用量などが考えられる。
例えば、
【式４】

から求める。
【００３９】
４）非線形モデル
あるいは、非線形モデルとしては、ニューラルネット（バックプロパゲーション手法）Ｈを用いて行うことも可能である。
ニューラルネットＨに様々な周波数のパワー値Ｐ（ｆ₁）、Ｐ（ｆ₂）、・・・、Ｐ（ｆ_q）と混練に関する情報（温度、細骨材の表面水、セメント種類、混和剤使用量など）Ｘ₁、Ｘ₂、・・・、Ｘ_rを各ユニットに対応させて、
ＳＦ＝Ｈ（P(ｆ₁)、P(ｆ₂)、・・・、P(ｆ_q)、Ｘ₁、Ｘ₂、・・・、Ｘ_r）
から求める。
なお、ニューラルネットの場合、各ユニットはシグモイド関数などの非線形な関係で演算する場合が多い。
【００４０】
以上、各種方法でスランプフローＳＦを求めるスランプフローの推定モデルについて説明したが、このとき、相関の認められる周波数は、図５に示すように、画面１０上にパワースペクトル１１を重ね合わせて表示し、さらに、特定の周波数のスランプフローとパワーの散布図１２や全周波数域での相関係数１３を表示して、相関が高いと思われるところを直接または自動的に指示して取り出すようにする。さらに、従来行っていたミキサ負荷カーブ１４もあわせて表示するようにすることもできる。
【００４１】
そこで、品質推定部４では、前述の範囲カーブ（図３（ｂ））とスランプフローの推定モデルからスランプフローなどの高流動コンクリートのフレッシュ性状を推定する。
まず、品質推定部４では、図３に示すように、画面上に範囲カーブDを表示し、１バッチのパワースペクトルを重ねて表示する。このとき範囲カーブDより外れる部分が現れた場合には何らかの異常があるものと推定される。
さらに、前述の推定モデルからスランプフローの推定値を算出する。
【００４２】
また、設定された範囲カーブは、絶対的なものではなく最近の品質に適合するように最近の製造データで構築するのが好ましい。そこで、1バッチ測定するたびに累積したもので、随時更新していくほうが好ましい。
【００４３】
また、実測の結果、配合によっても相関の表れ方が違う。目標スランプフロー、セメント種類、混和剤（高性能ＡＥ減水剤など）の種類によっても違ってくるので、それぞれ別モデルを構築して対応する必要がある。
【００４４】
以上説明したように、第１の実施の形態では、混練時の音を計測して高流動コンクリートの品質を所望の品質になるように管理することができる。
【００４５】
次に、第２の実施の形態として、混練した高流動コンクリートをミキサ7から排出する時の音を解析する場合について説明する。
【００４６】
構成は、第1の実施の形態と同じであるが、排出時の音を計測して品質を管理する点が相違する。相違する点についてのみ説明をする。
計測部２では、コンクリートホッパ８への落下音を計測する。
コンクリートホッパ８の音はマイクなどの集音装置２１で計測することが可能である。あるいは、ビデオカメラを設置し録音した音はパソコンなどの音声ソフトウェア（サウンドレコーダなど）を利用して計測することが可能である。
【００４７】
解析部３では、計測した音をスペクトル解析する。ここでは、計測部２で１バッチの間に計測した排出時の音からパワースペクトルを求めて、振動や音に含まれる周波数ｆとそのパワーＰを観測する。
他の構成及びこの構成による動作は第１の実施の形態で説明したものと同じであるので詳細な説明は省略する。
【００４８】
以上説明したように、第２の実施の形態では、排出時の音を計測して高流動コンクリートの品質を所望の品質になるように管理することができる。
【００４９】
次に、第３の実施の形態として、図６に示すように、高流動コンクリートを混練時のミキサーアームを回転させるためのモータの駆動負荷（電力、電流、油圧力）の振動を解析する場合について説明する。
【００５０】
構成は、第１の実施の形態と同じであるが、ミキサーアームを回転させるためのモータの駆動負荷の振動を計測して品質を管理する点が相違する。相違する点についてのみ説明をする。
計測部２では、ミキサーアームを回転させるためのモータ２２の駆動負荷（電力、電流、油圧力）の振動を計測することも可能である。モータの駆動負荷の振動を計測する場合には電力変換機器、電流計、油圧計などでモータの駆動負荷の振動を計測する。
【００５１】
解析部３では、計測したモータの駆動負荷の振動をスペクトル解析する。ここでは、計測部２で１バッチの間に計測したモータの駆動負荷の振動からパワースペクトルを求めて、振動に含まれる周波数ｆとそのパワーＰを観測する。
他の構成及びこの構成による動作は第１の実施の形態で説明したものと同じであるので詳細な説明は省略する。
【００５２】
以上説明したように、第３の実施の形態では、モータの駆動負荷の振動を計測して高流動コンクリートの品質を所望の品質になるように管理することができる。
【００５３】
次に、第４の実施の形態として、図７に示すように、高流動コンクリートを混練時のミキサ７の振動やミキサから排出する時のコンクリートホッパ８の振動を解析する場合について説明する。
【００５４】
構成は、第１の実施の形態と同じであるが、混練時や排出時のミキサ７の振動を計測して品質を管理する点が相違する。相違する点についてのみ説明をする。計測部２では、ミキサ７の振動を計測する場合にはミキサ７に加速度計２３やレーザ式変位測定器２３などを設置して計測する（図７実線）。ミキサから排出する時のコンクリートホッパ８の振動を計測する場合にはコンクリートホッパ８に加速度計２３やレーザ式変位測定器２３などを設置して計測する（図７破線）。
【００５５】
解析部３では、計測した振動をスペクトル解析する。ここでは、計測部２で１バッチの間に計測した混練時の振動か排出時の振動からパワースペクトルを求めて、振動に含まれる周波数ｆとそのパワーＰを観測する。
他の構成及びこの構成による動作は第１の実施の形態で説明したものと同じであるので詳細な説明は省略する。
【００５６】
以上説明したように、第４の実施の形態では、混練時のミキサ７の振動かミキサから排出する時のコンクリートホッパ８の振動を計測して高流動コンクリートの品質を所望の品質になるように管理することができる。
【００５７】
以上の実施の形態では、スランプフローについて説明したが、Ｏ漏斗試験やＶ漏斗試験等の漏斗流下時間、スランプフロー時間、５０ｃｍスランプフロー時間なども同様に推定することができる。
【００５８】
また、ミキサ排出時のミキサ負荷値の減衰状況と経過時間とには関連性がありこれから生コン落下状況が把握できる。そこで、ミキサ負荷値の減衰状況と経過時間の関連を調べることにより漏斗流下時間を推し測ることができるものと予測される。この漏斗流下時間を推定することで高流動コンクリートの品質を管理することもできる。
【００５９】
さらに、上述で詳細に説明した実施の形態で解析した結果をみて、例えば、混練音を解析したものとモータの駆動負荷の振動を解析したものとを組み合わせて判断するなど、様々に組み合わせてより精度の良いものにしていくこともできる。
【００６０】
【実施例】
以下、ミキサの負荷とスランプフローの相関を確認するために行った実施例について説明するが、この発明は、かかる実施例に示される態様に限定されるものではない。
【００６１】
図８は、従来の方法と同様にしてミキサの負荷とスランプフローとの相関を調べたものである。図８（ａ）には、バッチ番号とミキサ負荷とそのときのスランプフローの実測値を示す。図８（ｂ）は、ミキサ負荷とそのときのスランプフローとの散布図であるが相関は見られない。
【００６２】
（１）ミキサの混練音ならびにコンクリートホッパへの落下音について
そこで、図９に示すように、コンクリートホッパにビデオカメラを設置しミキサの混練音ならびにコンクリートホッパへの落下音を収集してパワースペクトルを分析した実験結果である。
【００６３】
配合は、以下の表に示すものについて行った。
【表１】

表１のW／Cは水セメント比、s／aは細骨材率、ＳＦはスランプフロー、Ｃ種はセメント種類を表す。
【００６４】
図１０は、１日目と３日目の配合で混練音のパワースペクトル（図１０（ａ））とスランプフローとの相関を分析した結果を表し（図１０（ｂ））、相関係数は０．７〜０．９を示す周波数帯が存在している。
図１１は、１日目と３日目の配合で排出音のパワースペクトル（図１１（ａ））とスランプフローとの相関を分析した結果を表し（図１１（ｂ））、相関係数は０．９程度を示す周波数帯が存在している。
【００６５】
図１２は、２日目と４日目の配合で混練音のパワースペクトル（図１２（ａ））とスランプフローとの相関を分析した結果を表し（図１２（ｂ））、相関係数は−０．８程度を示す周波数帯が存在している。
図１３は、２日目と４日目の配合で排出音のパワースペクトル（図１３（ａ））とスランプフローとの相関を分析した結果を表し（図１３（ｂ））、相関係数は−０．７程度、または、０．７〜０．８程度を示す周波数帯が存在している。
【００６６】
また、１日目〜４日目すべてについてみた場合には、混練音・排出音のパワースペクトルとスランプフローを分析した場合には顕著な相関は見られなかった。
【００６７】
以上示すように、混練音・排出音のパワースペクトルとスランプフローには特定の周波数において高い相関が見られる。また、この相関は、高流動コンクリートの配合内容により特性が異なっている。
【００６８】
（２）ミキサ負荷電力の振動について
次に、図６に示すように、排出時のミキサ負荷電力の振動を計測した場合の結果について見る。
図１４は、排出後のミキサ電力（トレンド除去、基準化済）の振動のパワースペクトル（図１４（ａ））とスランプフローとの相関を分析した結果を表し（図１４（ｂ））、相関係数は０．７程度を示す周波数帯が存在している。
【００６９】
図１４に示すように、排出時のミキサ負荷電力の振動のパワースペクトルとスランプフローには特定の周波数において高い相関が見られる。
【００７０】
（３）ミキサの振動について
次に、図７に示すように、練り上がり時のミキサの振動を加速度計で計測した場合の結果について見る。
図１５は、練り上がり時のミキサの振動のパワースペクトル（図１５（ａ））とスランプフローとの相関を分析した結果を表し（図１５（ｂ））、相関係数は０．７〜０．９を示す周波数帯が存在している。
【００７１】
図１５に示すように、練り上がり時のミキサの振動のパワースペクトルとスランプフローには特定の周波数において高い相関が見られる。
【００７２】
【発明の効果】
以上詳細に述べたように、本願発明では、高流動コンクリート練り上がり時にスランプフローなどを予測することができるので、適正な製造ができたかどうか練り上がり時に判断できる。
【００７３】
実測結果を蓄えていくことで目標スランプフローに近づけるための操作指針が検討できる。また、推定スランプフローの記録を手がかりにクレーム処理などの対応ができ、安定した品質の製品を出荷することができる。さらに、異常がある場合には練り上がり時点で気付くことも可能である。
加えて熟練者でなくても製造することが可能になる。
【００７４】
また、温度、細骨材の表面水、セメント種類、混和剤などの混練に関する情報を加えて分析することで精度をあげることができる。
【００７５】
さらに、許容範囲内の結果であるかをみて、混練に関する明らかな異常は即座に判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】高流動コンクリート品質管理システムの概要図である（その１）。
【図２】計測した振動や音のスペクトル解析を説明するための図である。
【図３】スペクトル解析の範囲カーブを説明するための図である。
【図４】パワースペクトルとスランプフローとの関連を表す図である。
【図５】パワースペクトルとスランプフローとの関連を画面上に表示した一例である。
【図６】高流動コンクリート品質管理システムの概要図である（その２）。
【図７】高流動コンクリート品質管理システムの概要図である（その３）。
【図８】ミキサの負荷とスランプフローとの相関を表した図である。
【図９】ミキサ混練音とコンクリートホッパへの落下音を収集するときの装置の例である。
【図１０】パワースペクトルとスランプフローとの関係を分析した結果である（その１）。
【図１１】パワースペクトルとスランプフローとの関係を分析した結果である（その２）。
【図１２】パワースペクトルとスランプフローとの関係を分析した結果である（その３）。
【図１３】パワースペクトルとスランプフローとの関係を分析した結果である（その４）。
【図１４】パワースペクトルとスランプフローとの関係を分析した結果である（その５）。
【図１５】パワースペクトルとスランプフローとの関係を分析した結果である（その６）。
【符号の説明】
１高流動コンクリート品質管理システム
２計測部
３解析部
４品質推定部
５貯蔵ビン
６計量ビン
７ミキサ
８コンクリートホッパ
１０画面
１１パワースペクトル
１２散布図
１３相関係数のプロット図
１４ミキサ負荷カーブ
２１集音装置
２２モータ
２３加速度計（レーザ変位計）[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to quality control of high fluidity concrete.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, there is a slump as an index indicating the softness of ready-mixed concrete, and quality control is performed so as to approach the target value. In the case of conventional ready-mixed concrete, there is a high correlation between the mixer load (electric power, current, oil pressure) value and slump during kneading, and the slump is estimated from the mixer load during kneading. In addition, the materials used are optimally managed to meet the design conditions, but in reality, the slump is less than the target value due to variations in the quality of the materials used and errors in estimating the surface water of fine aggregates. May be far away. In such a case, the surface water of the fine aggregate seems to be the biggest cause of the error, so it is manufactured while skillfully adjusting the surface water of the fine aggregate in consideration of the surface water meter indication value and the slump value of the finished raw concrete. is doing. At this time, a visual check of the slump is also performed on the monitor screen.
[0003]
In recent years, the demand for high fluidity concrete has increased. This high-fluidity concrete is suitable for use in places where it is difficult to fill with normal concrete, such as thin sections and structures with a large amount of reinforcing bars. It is a concrete with fluidity that does not require a compacting operation. In other words, high-fluidity concrete has high fluidity compared to ordinary concrete, and since it has an appropriate viscosity, it can easily obtain homogeneous concrete with little material separation and workability in pumping, etc. Excellent concrete.
[0004]
In addition, as a method for evaluating the fresh properties of high-fluidity concrete, that is, the quality of fresh concrete, there is a method of measuring slump flow for fluidity, 50 cm slump flow time for viscosity, and measuring funnel flow time for separation resistance. Are known.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
Therefore, according to the conventional technology, an attempt was made to estimate the slump flow from the mixer load (electric power, current, oil pressure) value when the high-fluidity concrete was mixed, but this correlation was small in the case of high-fluidity concrete (no correlation). Slump flow estimation is difficult. Further, even if an expert sees the ITV images being kneaded and discharged, the slump flow cannot be determined at all. Accordingly, it is an object to enable quality control of high-fluidity concrete based on values obtained by observing the state of kneading and discharging other than the mixer load (electric power, current, oil pressure) values.
[0006]
In order to solve the above-mentioned problems, in the high fluidity concrete quality control system according to the first aspect of the present invention, a mixer is used during mixing of the high fluidity concrete. Load vibration Measuring means for measuring, and the measured Mixer load vibration Based on the spectrum analysis means for analyzing the spectrum and the result of the spectrum analysis, Find a frequency with a strong correlation with a given quality index, From the power value at the frequency where the correlation is recognized, The predetermined Quality estimation means for estimating a quality index and estimating the quality relating to the high fluidity concrete.
[0007]
In the high-fluidity concrete quality control system configured as described above, a mixer is used during mixing of the high-fluidity concrete Load vibration By analyzing the spectrum, it is possible to estimate anomalies during kneading of the high-fluidity concrete, or to estimate whether the high-fluidity concrete after kneading has been kneaded to the desired quality.
[0008]
Moreover, in Claim 2, in the high fluidity concrete quality control system of Claim 1, Mixer load vibration Is Vibration of mixer current, power or hydraulic pressure while kneading high-fluidity concrete It is characterized by being.
[0009]
In the above configuration, the mixer when kneading high-fluidity concrete Current, power or hydraulic pressure vibration The quality of high fluidity concrete can be controlled by analyzing the spectrum.
[0014]

Claims

3 Then, claim 1 Or 2 In the high-fluidity concrete quality management system described above, the quality estimation means estimates the quality of the high-fluidity concrete by estimating a slump flow that is an index of fluidity from the result of the spectrum analysis.
[0015]
In the above configuration, the quality control of the high-fluidity concrete is performed by estimating the slump flow from the correlation between the result of the spectrum analysis and the slump flow that is an index of fluidity.
[0016]

Claims

4 Then, claims 1 to 3 In any one of the high fluidity concrete quality control systems described above, the quality estimation means estimates a slump flow time, a 50 cm slump flow time, a funnel flow down time, and the like, which are indices of viscosity and material separation resistance, from the result of the spectrum analysis. It is characterized by estimating the quality of high fluidity concrete.
[0017]
In the above configuration, the slump flow time, 50 cm slump flow time, and funnel flow time are estimated from the correlation between the spectral analysis results and the slump flow time, 50 cm slump flow time, and funnel flow time, which are indicators of viscosity and material separation resistance. To control the quality of high-fluidity concrete.
[0018]

Claims

5 Then, claims 1 to 4 In any of the high-fluidity concrete quality control systems described above, the quality of the high-fluidity concrete including the information on kneading such as temperature, surface water of fine aggregate, cement type, admixture usage in addition to the results of the spectrum analysis It is characterized by estimating.
[0019]
In the above configuration, the quality of high-fluidity concrete should be estimated in consideration of the mix of concrete including not only the results of spectral analysis but also information on kneading such as temperature, surface water of fine aggregate, cement type, admixture, etc. Can do.
The types of cement include ordinary Portland cement, blast furnace cement, and low heat Portland cement. In addition to these, differences by manufacturer are included.
[0024]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, a first embodiment according to the present invention will be described with reference to the drawings.
As shown in FIG. 1, the high-fluidity concrete quality control system 1 in the present embodiment measures the vibration of the mixer at the time of kneading the raw concrete, the vibration at the time of discharging the fresh concrete, etc. during the kneading or discharging of the high-fluidity concrete. The measurement unit 2, the analysis unit 3 that performs spectrum analysis on the measured vibration, and the quality estimation unit 4 that estimates quality from the analyzed spectrum are roughly configured.
The concrete kneading apparatus generally includes a storage bin 5 for storing aggregates, cement, etc., a measurement bin 6 for measuring the material taken out from the storage bin 5, a mixer 7 for kneading ready concrete, and kneading. A concrete hopper 8 for discharging fresh concrete.
[0025]
High-fluidity concrete is concrete that has significantly improved fluidity without impairing material separation resistance when fresh, such as superfluid concrete, compaction-free concrete, self-filling concrete, high-performance concrete, and high-performance concrete. It is a concept that includes.
[0026]
The measuring unit 2 measures the vibration of the mixer 7 when mixing high-fluidity concrete, mixing sound, and the like.
The sound of the mixer 7 can be measured by a sound collecting device 21 such as a microphone. Alternatively, the sound recorded by installing a video camera can be measured using sound software (sound recorder, etc.) such as a personal computer.
[0027]
The analysis unit 3 performs spectrum analysis on the measured vibration and sound. Here, as shown in FIG. 2, a power spectrum (FIG. 2 (b)) is obtained from vibration and sound during mixing (FIG. 2 (a)) measured during one batch by the measuring unit 2, and vibration and It has a function of observing the frequency P included in the sound and the power P that is the strength of vibration of the frequency component.
As a spectrum analysis method, in addition to power spectrum analysis, it is also possible to perform analysis by fast Fourier transform (FFT), maximum entropy method (MEM), wavelet analysis, or the like. Hereinafter, the analysis unit 3 will describe a case where analysis is performed using a power spectrum.
[0028]
The quality estimation unit 4 has a function of estimating whether the quality of the ready-mixed concrete is desired based on spectrum analysis.
There is a correlation between the power of a certain frequency in the power spectrum obtained by the spectrum analysis and the fluidity index such as slump flow. Therefore, a value such as slump flow that is an index of fluidity is estimated from the correlation.
Alternatively, in addition to the power spectrum obtained by spectrum analysis, the value of slump flow etc. may be estimated including information on kneading such as temperature, surface water of fine aggregate (sand, etc.), cement type, admixture usage amount, etc. good.
[0029]
In addition to slump flow, quality indicators include slump flow time, 50 cm slump flow time, funnel flow time such as O funnel test and V funnel test, which are indicators of viscosity and material separation resistance. You may make it do.
Alternatively, as shown in FIG. 3, it is estimated whether the ready-mixed concrete conforms to a desired quality depending on whether the result of the spectrum analysis is within a certain range.
[0030]
Therefore, an operation using the high-fluidity concrete quality control system 1 which is an example of this embodiment having the above-described configuration will be described. Further, in the present embodiment, a case will be described in which the mixing sound of the mixer at the time of kneading is measured and the fluidity is estimated using the slump flow.
First, in order to control the quality of high-fluidity concrete at the time of kneading high-fluidity concrete, for example, N batch (preferably as many as possible) experiments were conducted, and vibration and sound were measured and spectrum analysis was performed. Find the correlation between the results and the quality of high fluidity concrete.
[0031]
First, when the sound during kneading is measured by the measurement unit 2 and the spectrum analysis is performed for N batches by the analysis unit 3, N power spectra are obtained. When this power spectrum is superimposed and displayed, it is displayed as shown in FIG. In FIG. 3A, the vertical axis represents the vibration power P, and the horizontal axis represents the frequency f.
Therefore, an average of power at each frequency is obtained, and further a standard deviation is obtained. A reference power spectrum is obtained from the average of the power at each frequency, and for this power spectrum, for example, a region having a standard deviation σ that is plus or minus twice is set as a possible range.
[0032]
The average mean (P (fα)) of power at the frequency fα and its standard deviation σ (fα) are obtained as follows.
[Formula 1]

Therefore, at the frequency fα,
mean (P (fα)) − 2σ (fα) to mean (P (fα)) + 2σ (fα)
It is determined that the power in the range is normal. In the entire frequency range, the portion D is filled as shown in FIG.
Hereinafter, a line representing this region is referred to as a range curve D. Assuming that the value of the power spectrum is normally distributed on each frequency axis, the power spectrum of the actually measured sound (vibration) is considered to exist with a probability of 95% within this range curve.
The range curve is not limited to ± 2 times the standard deviation, and may be set as appropriate.
[0033]
Further, the vibration measured by the measuring unit 2 is obtained for N batches by the analyzing unit 3, and as shown in FIG. 4 (a) (FIG. 3 (a)), as shown in FIG. Analyze the association. That is, FIG. 4B shows a graph in which the correlation between the power P and the slump flow SF at a certain frequency f is calculated and obtained for all frequency bands. In FIG. 4B, the vertical axis represents the correlation coefficient R and the horizontal axis represents the frequency f. The correlation coefficient R is represented by −1.0 to 1.0, and the closer to ± 1.0, the higher the degree of correlation.
[0034]
FIG. 4C is a scatter diagram showing the relationship between the power P of the frequency fα and the slump flow SF. G is a regression of the sample in the figure with a straight line, and R is a correlation coefficient between the two variables of power P and slump flow SF (at frequency fα).
[0035]
Therefore, the slump throw SF can be obtained from the frequency where the correlation is recognized. For example, if the frequency showing a strong correlation with the slump flow is fα, the slump flow estimation model is
Slump flow estimated value = F (P (fα))
It can be expressed as However, F represents a function.
[0036]
Therefore, an example of a slump flow estimation model and its estimation method will be shown.
1) A model that has a high correlation with the power value of a specific frequency
Here, the case where it is considered that the power of the power spectrum and the slump flow have a relationship expressed by a linear expression will be considered. When there is a high correlation at a certain frequency fα, the slump flow estimated value SF is
[Formula 2]

Ask for.
In this example, spectrum analysis of actually measured vibration data is performed, P (fα) is obtained and substituted into Equation 2, and an estimated value of slump flow is obtained. Equation 2 is the simplest model for estimating the slump flow directly.
Here, the case where the slump flow has a linear relationship with P (fα) has been described, but a function F including various terms such as a square term and an exponential term is given.
SF = F (P (fα))
You may make it ask from.
[0037]
2) Model that uses power values of multiple frequencies
In addition, the estimated slump flow value is not modeled only in relation to the specific frequency fα. For example, power values P (f ₁ ), P (f ₂ ), ..., P (f _q ) As an explanatory variable, and a model for estimating the slump flow SF is also conceivable.
SF = F (P (f ₁ ), P (f ₂ ), ..., P (f _q ))
You may ask as.
For example,
[Formula 3]

Ask from.
[0038]
3) A model that uses power values of multiple frequencies and other information related to kneading
Power values P (f of multiple frequencies ₁ ), P (f ₂ ), ..., P (f _q ) And other information on kneading (temperature, fine aggregate surface water, cement type, admixture usage, etc.) X ₁ , X ₂ ... X _r There is also a model where is an explanatory variable. At this time, the slump flow estimated value SF is
SF = F (P (f ₁ ), P (f ₂ ), ..., P (f _q ), X ₁ , X ₂ ... X _r )
You may make it ask for.
However, X ₁ , X ₂ ... X _r Specifically, the temperature, the surface water of the fine aggregate, the cement type, the amount of admixture used, and the like can be considered.
For example,
[Formula 4]

Ask from.
[0039]
4) Nonlinear model
Alternatively, it is possible to use a neural network (back propagation technique) H as a nonlinear model.
The neural network H has power values P (f of various frequencies. ₁ ), P (f ₂ ), ..., P (f _q ) And kneading information (temperature, fine aggregate surface water, cement type, admixture usage, etc.) X ₁ , X ₂ ... X _r Corresponding to each unit,
SF = H (P (f ₁ ), P (f ₂ ), ..., P (f _q ), X ₁ , X ₂ ... X _r )
Ask from.
In the case of a neural network, each unit is often operated with a non-linear relationship such as a sigmoid function.
[0040]
As described above, the slump flow estimation model for obtaining the slump flow SF by various methods has been described. At this time, as shown in FIG. 5, the frequency at which the correlation is recognized is displayed by superimposing the power spectrum 11 on the screen 10. In addition, the slump flow of a specific frequency and the power scatter diagram 12 and the correlation coefficient 13 in the entire frequency range are displayed so that a place where the correlation is considered to be high is directly or automatically indicated and taken out. . Further, the mixer load curve 14 that has been conventionally performed can also be displayed.
[0041]
Therefore, the quality estimation unit 4 estimates the fresh properties of high-fluidity concrete such as slump flow from the aforementioned range curve (FIG. 3B) and the slump flow estimation model.
First, as shown in FIG. 3, the quality estimation unit 4 displays a range curve D on the screen and displays a batch of power spectra in an overlapping manner. At this time, if a portion deviating from the range curve D appears, it is estimated that there is some abnormality.
Further, an estimated value of the slump flow is calculated from the above estimation model.
[0042]
Further, the set range curve is not absolute and is preferably constructed from recent manufacturing data so as to conform to recent quality. Therefore, it is preferable to update the data as it is accumulated every time one batch is measured.
[0043]
In addition, as a result of actual measurement, the way the correlation appears depends on the composition. Since it varies depending on the target slump flow, cement type, and type of admixture (such as high-performance AE water reducing agent), it is necessary to construct a different model for each.
[0044]
As described above, in the first embodiment, the sound during kneading can be measured and the quality of the high-fluidity concrete can be managed to be a desired quality.
[0045]
Next, as a second embodiment, a description will be given of the case where the sound generated when the kneaded high-fluidity concrete is discharged from the mixer 7 is analyzed.
[0046]
The configuration is the same as in the first embodiment, except that the quality is controlled by measuring the sound during discharge. Only the differences will be described.
The measuring unit 2 measures the sound falling on the concrete hopper 8.
The sound of the concrete hopper 8 can be measured by a sound collecting device 21 such as a microphone. Alternatively, sound recorded by installing a video camera can be measured using audio software (such as a sound recorder) such as a personal computer.
[0047]
The analysis unit 3 performs spectrum analysis on the measured sound. Here, a power spectrum is obtained from the sound at the time of discharge measured by the measuring unit 2 during one batch, and the frequency f and the power P included in the vibration and sound are observed.
Since the other configuration and the operation by this configuration are the same as those described in the first embodiment, a detailed description thereof will be omitted.
[0048]
As described above, in the second embodiment, the sound at the time of discharge can be measured and the quality of the high fluidity concrete can be managed to be a desired quality.
[0049]
Next, as a third embodiment, as shown in FIG. 6, when analyzing vibrations of a motor driving load (electric power, current, oil pressure) for rotating a mixer arm when kneading high-fluidity concrete. Will be described.
[0050]
The configuration is the same as that of the first embodiment, except that the quality is controlled by measuring the vibration of the driving load of the motor for rotating the mixer arm. Only the differences will be described.
The measuring unit 2 can also measure the vibration of the driving load (electric power, current, oil pressure) of the motor 22 for rotating the mixer arm. When the vibration of the motor drive load is measured, the vibration of the motor drive load is measured by a power conversion device, an ammeter, a hydraulic meter, or the like.
[0051]
The analysis unit 3 performs spectrum analysis on the measured vibration of the driving load of the motor. Here, a power spectrum is obtained from the vibration of the driving load of the motor measured during one batch by the measuring unit 2, and the frequency f and the power P included in the vibration are observed.
Since the other configuration and the operation by this configuration are the same as those described in the first embodiment, a detailed description thereof will be omitted.
[0052]
As described above, in the third embodiment, the vibration of the driving load of the motor can be measured and the quality of the high fluidity concrete can be managed so as to be a desired quality.
[0053]
Next, as a fourth embodiment, as shown in FIG. 7, a case will be described in which the vibration of the mixer 7 when kneading high-fluidity concrete and the vibration of the concrete hopper 8 when discharged from the mixer are described.
[0054]
The configuration is the same as that of the first embodiment except that the quality is controlled by measuring the vibration of the mixer 7 during kneading or discharging. Only the differences will be described. In the measurement unit 2, when measuring the vibration of the mixer 7, an accelerometer 23, a laser displacement measuring instrument 23, and the like are installed in the mixer 7 and measured (solid line in FIG. 7). When measuring the vibration of the concrete hopper 8 when discharged from the mixer, the accelerometer 23, the laser displacement measuring instrument 23, etc. are installed in the concrete hopper 8 and measured (dashed line in FIG. 7).
[0055]
The analysis unit 3 performs spectrum analysis on the measured vibration. Here, a power spectrum is obtained from the vibration during kneading or the vibration during discharging measured during one batch by the measuring unit 2, and the frequency f and the power P included in the vibration are observed.
Since the other configuration and the operation by this configuration are the same as those described in the first embodiment, detailed description will be omitted.
[0056]
As described above, in the fourth embodiment, the vibration of the mixer 7 during kneading or the vibration of the concrete hopper 8 when discharged from the mixer is measured so that the quality of the high-fluidity concrete becomes a desired quality. Can be managed.
[0057]
In the above embodiment, the slump flow has been described, but the funnel flow time, slump flow time, 50 cm slump flow time, etc., such as the O funnel test and the V funnel test can be similarly estimated.
[0058]
In addition, there is a relation between the attenuation state of the mixer load value at the time of discharging the mixer and the elapsed time, and from this, it is possible to grasp the state of falling of the raw concrete. Therefore, it is predicted that the funnel flow-down time can be estimated by examining the relationship between the attenuation state of the mixer load value and the elapsed time. The quality of the high fluidity concrete can be controlled by estimating the funnel flow time.
[0059]
Furthermore, looking at the results analyzed in the embodiment described in detail above, for example, judging by combining the analysis of the kneading sound and the analysis of the vibration of the driving load of the motor It can also be made more accurate.
[0060]
【Example】
Hereinafter, although the Example performed in order to confirm the correlation of the load of a mixer and a slump flow is described, this invention is not limited to the aspect shown by this Example.
[0061]
FIG. 8 shows the correlation between the load on the mixer and the slump flow as in the conventional method. FIG. 8A shows the batch number, the mixer load, and the measured value of the slump flow at that time. FIG. 8B is a scatter diagram of the mixer load and the slump flow at that time, but no correlation is observed.
[0062]
(1) Mixing sound of mixer and falling sound to concrete hopper
Therefore, as shown in FIG. 9, experimental results are shown in which the power spectrum is analyzed by installing a video camera on the concrete hopper and collecting the mixing sound of the mixer and the falling sound onto the concrete hopper.
[0063]
The blending was carried out for those shown in the following table.
[Table 1]

In Table 1, W / C represents the water cement ratio, s / a represents the fine aggregate ratio, SF represents the slump flow, and C type represents the cement type.
[0064]
FIG. 10 shows the result of analyzing the correlation between the power spectrum of the kneaded sound (FIG. 10 (a)) and the slump flow with the blending of the first day and the third day (FIG. 10 (b)), and the correlation coefficient is A frequency band indicating 0.7 to 0.9 exists.
FIG. 11 shows the result of analyzing the correlation between the power spectrum of the exhaust sound (FIG. 11 (a)) and the slump flow in the combination of the first day and the third day (FIG. 11 (b)), and the correlation coefficient is There is a frequency band indicating about 0.9.
[0065]
FIG. 12 shows the result of analyzing the correlation between the power spectrum of the kneading sound (FIG. 12 (a)) and the slump flow in the combination of the second and fourth days (FIG. 12 (b)), and the correlation coefficient is There is a frequency band indicating about -0.8.
FIG. 13 shows the result of analyzing the correlation between the power spectrum of the exhaust sound (FIG. 13 (a)) and the slump flow in the combination of the second day and the fourth day (FIG. 13 (b)), and the correlation coefficient is There is a frequency band indicating about -0.7 or about 0.7 to 0.8.
[0066]
In addition, when all of the first to fourth days were observed, no significant correlation was found when the power spectrum of the kneading sound / discharge sound and the slump flow were analyzed.
[0067]
As shown above, the power spectrum of the kneading sound / discharged sound and the slump flow show a high correlation at a specific frequency. Further, this correlation has different characteristics depending on the blending content of the high fluidity concrete.
[0068]
(2) Mixer load power vibration
Next, as shown in FIG. 6, the results when the vibration of the mixer load power at the time of discharge is measured will be described.
FIG. 14 shows the result of analyzing the correlation between the power spectrum (FIG. 14 (a)) and the slump flow of the mixer power (trend removed, normalized) after discharge (FIG. 14 (b)). There is a frequency band where the number of relationships is about 0.7.
[0069]
As shown in FIG. 14, the power spectrum of the vibration of the mixer load power during discharge and the slump flow show a high correlation at a specific frequency.
[0070]
(3) Mixer vibration
Next, as shown in FIG. 7, the results when the vibration of the mixer at the time of kneading is measured with an accelerometer will be seen.
FIG. 15 shows the result of analyzing the correlation between the power spectrum (FIG. 15 (a)) of the vibration of the mixer during the kneading and the slump flow (FIG. 15 (b)), and the correlation coefficient is 0.7-0. A frequency band indicating .9 exists.
[0071]
As shown in FIG. 15, a high correlation is observed at a specific frequency between the power spectrum of the vibration of the mixer and the slump flow at the time of kneading.
[0072]
【The invention's effect】
As described above in detail, according to the present invention, since slump flow and the like can be predicted when high-fluidity concrete is kneaded, it can be determined at the time of kneading whether proper production has been completed.
[0073]
Operational guidelines for approaching the target slump flow can be examined by accumulating the measurement results. In addition, it is possible to handle complaint processing and the like based on the record of the estimated slump flow, and it is possible to ship products with stable quality. Furthermore, if there is an abnormality, it is possible to notice at the time of finishing.
In addition, it becomes possible to manufacture even if it is not an expert.
[0074]
In addition, accuracy can be improved by adding information on kneading such as temperature, surface water of fine aggregate, cement type, admixture and the like.
[0075]
Further, it is possible to immediately determine the obvious abnormality related to the kneading by checking whether the result is within the allowable range.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic diagram of a high fluidity concrete quality control system (No. 1).
FIG. 2 is a diagram for explaining spectrum analysis of measured vibration and sound.
FIG. 3 is a diagram for explaining a range curve of spectrum analysis.
FIG. 4 is a diagram illustrating a relationship between a power spectrum and a slump flow.
FIG. 5 is an example in which a relationship between a power spectrum and a slump flow is displayed on a screen.
FIG. 6 is a schematic diagram of a high-fluidity concrete quality control system (part 2).
FIG. 7 is a schematic diagram of a high-fluidity concrete quality control system (No. 3).
FIG. 8 is a diagram showing a correlation between a load of a mixer and a slump flow.
FIG. 9 is an example of an apparatus for collecting mixer kneading sound and sound falling onto a concrete hopper.
FIG. 10 shows the result of analyzing the relationship between the power spectrum and the slump flow (No. 1).
FIG. 11 shows the result of analyzing the relationship between the power spectrum and the slump flow (part 2).
FIG. 12 shows the result of analyzing the relationship between the power spectrum and the slump flow (No. 3).
FIG. 13 shows the result of analyzing the relationship between the power spectrum and the slump flow (No. 4).
FIG. 14 shows the result of analyzing the relationship between the power spectrum and the slump flow (No. 5).
FIG. 15 shows the result of analyzing the relationship between the power spectrum and the slump flow (No. 6).
[Explanation of symbols]
1 High fluidity concrete quality control system
2 Measuring unit
3 Analysis Department
4 Quality estimation section
5 storage bins
6 Weighing bottle
7 Mixer
8 Concrete hopper
10 screens
11 Power spectrum
12 Scatter chart
13 Plot of correlation coefficient
14 Mixer load curve
21 Sound collector
22 Motor
23 Accelerometer (laser displacement meter)

Claims

Measuring means for measuring the vibration of the mixer load while kneading the high-fluidity concrete, spectral analysis means for spectrally analyzing the measured vibration of the mixer load, and a predetermined quality index and strong based on the result of the spectral analysis A high-fluidity equipped with quality estimating means for obtaining a correlation frequency, estimating the predetermined quality index of the high-fluidity concrete from the power value at the frequency at which the correlation is recognized, and estimating the quality of the high-fluidity concrete Concrete quality control system.

2. The high-fluidity concrete quality control system according to claim 1, wherein the vibration of the mixer load is vibration of current, electric power or hydraulic pressure of the mixer during kneading of the high-fluidity concrete.

3. The high fluidity concrete quality control system according to claim 1 or 2, wherein the quality estimation means estimates a slump flow that is an index of fluidity from the result of the spectrum analysis to estimate the quality of the high fluidity concrete. high flow concrete quality management system that.

The high fluidity concrete quality control system according to any one of claims 1 to 3 , wherein in the quality estimation means, a slump flow time, a 50 cm slump flow time, and a funnel flow, which are indices of viscosity and material separation resistance from the result of the spectrum analysis. A high-fluidity concrete quality control system that estimates the quality of high-fluidity concrete by estimating time and other factors .

In the high fluidity concrete quality control system according to any one of claims 1 to 4 , in addition to the result of the spectrum analysis, high information including kneading information such as temperature, surface water of fine aggregate, cement type, admixture usage amount, etc. A high fluidity concrete quality control system characterized by estimating the quality of fluidized concrete.