JP4810320B2 - コンクリートの品質評価方法及び品質評価装置 - Google Patents
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Description
(2)実験結果を基礎データとしたコンクリート物性予測手法の構築(実験結果を基礎データとして、透過法による超音波測定からコンクリートの圧縮強度および静弾性係数を予測する手法の構築)
(3)実構造物に対する超音波測定による予測手法の検証
[(1)超音波透過距離の影響を考慮した供試体実験による超音波伝播特性の把握]
ASR によるコンクリート膨張劣化に対する超音波伝播特性、圧縮強度および静弾性係数を把握するための実験を行った。また、本実施例では、超音波透過距離が一定とはならない実構造物への測定を想定して、コア長の異なる供試体を用いることにより透過距離の違いも考慮した。ここで、圧縮強度はJIS A 1108(1999)により、また静弾性係数はJIS A 1149(2001)により測定した。
(1.1) 膨張率の異なるコンクリート構造物(供試体)の製作
供試体は予め大型コンクリート供試体(縦60×横90×厚さ50cm)を製作し、材齢1 年4 ヶ月でコア抜き(φ10cm×コア長30、60、90cm、以下、円柱コア供試体(コア長60cm)「円柱コア供試体」という)した。使用したコンクリート配合を表1に示すが、粗骨材には骨材のアルカリシリカ反応性試験方法(化学法:JIS A 1145(2001))で「無害でない」と判定された反応性骨材(安山岩と流紋岩の混合)を使用し、練混ぜ水に塩化ナトリウムと水酸化カリウムを添加した。また、得られた供試体の材齢28日の初期物性値等を表2 に示す。
(1.2 )測定項目および測定方法
促進養生中、定期的にコンタクトゲージ法による長さ測定(JIS A 1129-2(2001))を行い、コア採取直後からの長さ変化量より膨張率を算出した。長さ測定と同時に透過法による超音波測定(1.3に詳述)を行った。また、大型コンクリート供試体から別途、円柱コア(φ10cm×コア長25cm×8 本)を採取し、順次所定の膨張率において両端を切断し長さ20cm に整形した後、圧縮強度試験(JIS A 1108(1999))および静弾性係数試験(JIS A 1149(2001))を行った。
(1.3 )超音波測定方法および伝播特性の指標
超音波測定は、円柱コア供試体の長さ方向に超音波を伝播させる透過法とした。表3に測定器仕様を示す。なお、印加電圧は30、150、350、500Vの4種類で測定し、受振増幅度は29〜60dB間の任意で測定したデータを測定後に全て60dB相当に換算した。
(1.4 )測定結果例および伝播特性の考察
円柱コア供試体(コア長30cm)における膨張率と各超音波伝播特性との関係を図3に示す。なお、最大振幅、第一波振幅、ピーク強度および受振波総エネルギーは、各々において、膨張率が0.0%時の値との比として整理した。
(1.5 )コンクリート強度特性と膨張率
図6に円柱コア供試体(コア長25cm)の圧縮強度および静弾性係数と膨張率を比較した。膨張に伴い圧縮強度および静弾性係数が低下している。圧縮強度および静弾性係数と膨張率を本実験結果のみから関係づけることは尚早ではあるが、本実験結果からは、各超音波伝播特性と膨張率の関係、さらに膨張率と圧縮強度および静弾性係数との関係から、超音波測定により圧縮強度および静弾性係数を直接予測できる可能性が高いことがわかった。
[(2)実験結果を基礎データとしたコンクリート物性予測手法の構築]
超音波法により圧縮強度および静弾性係数等のコンクリート物性を予測するためには測定条件や各超音波伝播特性を総合的に判断する必要がある。相互に関連する複数の測定条件や各伝播特性を同時に考慮したコンクリート物性を予測する手法の構築にあたっては、非線形回帰手法であるニューラルネットワークを用いることとした。
(2.1) 学習条件
ニューラルネットワークは図7に示す階層型ネットワークとし、学習方法はバックプロパゲーション法にて行った。入力項目は図7に示す9 因子とし、学習する出力項目は圧縮強度および静弾性係数とした。しかし、円柱コア供試体(コア長30、60、90cm)の実験データ中には、超音波測定毎の圧縮強度および静弾性係数データはない。そこで、円柱コア供試体(コア長25cm)における圧縮強度および静弾性係数と膨張率との関係(図6)から図8に示す回帰式を求め、超音波測定毎の膨張率から換算した圧縮強度および静弾性係数を出力項目の教師値とした。
・出力関数 :シグモイド関数(勾配条件となる係数:1.0)
・学習率 :0.05
・学習回数 :2000 回
(2.2)学習結果
ニューラルネットワークによる学習結果状況を図9、図10に示す。図9(a)、図10(a)は教師値とした圧縮強度および静弾性係数(実験データにおける膨張率からの換算値)と学習によって入力データ(9 因子)から算出した値とを比較したものである。
ここで、Pc は学習結果値、Pe は教師値である。
[(3)実構造物に対する超音波測定による予測手法の検証]
(3.1)実構造物の測定
構築した予測手法について現段階での妥当性を確認するために、以下の実構造物3 箇所(A〜C構造物)の測定を行った。超音波測定は、電磁波レーダを使って鉄筋位置を確認し、無筋部を透過法により、コンクリート構造物表面の塗装や仕上げモルタル等は撤去し、超音波センサが直接コンクリートに接するようにした。測定後、測定箇所からコア採取(φ10cm)を行い、圧縮強度および静弾性係数等を確認した。
(B 構造物):ASR は生じていないが供用期間の長い解体直前の建築物:材齢50 年、鉄筋コンクリート構造、透過距離は25〜60cm
(C 構造物):ASR による劣化は見られない機械設備基礎:材齢35 年、鉄筋コンクリート構造、透過距離は17〜202cm
(3.2)予測結果について
図11に超音波測定結果から予測手法により算出した圧縮強度予測値と採取したコアの圧縮強度試験値を比較した結果を示す。
[(4)まとめ]
以上ASR が生じたコンクリート構造物を評価するために、超音波法によりコンクリート物性を予測する手法を検討し、本実施例により得られる結果を要約すると次のとおりである。
予測すべきコンクリート物性やコンクリートの劣化状況が判っているコンクリート構造物又は予測すべきコンクリート物性の測定又はコンクリート構造物の劣化状況の把握が可能な供試体であって透過距離の異なる2種以上のコンクリート構造体又はコンクリート供試体に対して透過法による超音波測定を行う。
ステップ(a)で測定された超音波の受振波形と周波数特性から、超音波伝播速度を表す速度指標(1)、受振波の最大振幅、第一波の振幅、ピーク強度及び受振波総エネルギーから選択された1種又は2種以上の受振波エネルギー特性指標(2)、及びピーク周波数及び平均周波数から選択された1種以上の周波数特性指標(3)を求め、以上3指標を超音波伝播特性とする。
測定条件(印加電圧、透過距離)、超音波伝播特性(3指標)を入力条件として予測すべきコンクリート物性やコンクリートの劣化状態を教師値とするニューラルネットワークによる解析を行う。
ニューラルネットワークの解析(学習結果)より得られた結合荷重(重み係数)、しきい値を用いて階層構造(例えば、図7)を通した認識計算を行い、圧縮強度、静弾性係数などのコンクリート物性又はコンクリートの劣化状況の予測をする。
Claims (5)
- コンクリートの品質である物理的特性が既知であって互いに透過距離の異なる2個以上のコンクリート構造物又はコンクリート供試体に対して印加電圧を変えて印加することにより発生した超音波を伝播させ、
受振した波形と周波数特性から超音波伝播速度を表す速度指標、受振波のエネルギー特性を表す受振波エネルギー特性指標及び受振波の周波数特性を表す周波数特性指標を求め、該超音波測定時の測定時条件である超音波伝播距離及び印加電圧の値及び前記測定データを入力データとし、
前記コンクリート構造物又はコンクリート供試体の物理的特性を教師値とし、これらの入力データと教師値とをニューラルネットワークにより学習させて前記教師値と入力データとの相関関係を学習させ、
コンクリートの品質である前記物理的特性が未知のコンクリート構造物又はコンクリート供試体に対して超音波測定を行い、該測定結果及び前記学習結果よりコンクリートの品質である前記物理的特性を予測評価することを特徴とするコンクリート構造物の品質を非破壊試験により評価することを特徴とするコンクリートの品質評価方法。 - 前記物理的特性は、圧縮強度、静弾性係数又はアルカリ骨材反応を生じたコンクリートの膨張劣化状態の少なくとも一つの特性であることを特徴とする請求項1記載のコンクリートの品質評価方法。
- 前記物理的特性は、圧縮強度及び静弾性係数であることを特徴とする請求項1記載のコンクリートの品質評価方法。
- 前記受振波エネルギー特性指標は、受振波の最大振幅、受振波第一波の振幅、ピーク強度及び受振波総エネルギーから選択された1種又は2種以上の指標であり、
前記周波数特性指標は、ピーク周波数及び平均周波数から選択された1種以上の指標であることを特徴とする請求項1又は2記載のコンクリートの品質評価方法。 - 請求項1に記載のコンクリートの品質評価方法に用いられる装置であって、
物理的特性が未知のコンクリート構造物又はコンクリート供試体に対して行われた超音波測定の測定結果が入力された場合に該測定結果及び請求項1に記載の学習結果よりコンクリートの品質である物理的特性を予測評価するプログラミングが入力されたことを特徴とするコンクリートの品質評価装置。
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