JP7389678B2 - 積層造形システム、及びセメント系材料の圧送方法 - Google Patents

Description

本開示は、セメント系材料を積層して積層構造物を構築するための積層造形システム、セメント系材料の製造方法、セメント系材料の圧送方法、及びセメント系材料の積層造形方法に関する。

立体の構造物を構築する方法の１つとして、３Ｄプリンティング技術を利用して、コンクリートやモルタル等のセメント系材料を積層して積層構造物を構築する方法がある。例えば、特許文献１には、積層構造物の引張強度を向上させるために、セメント系材料より高い引張強度を有する材料で構成されるブロックの表面に複数の孔を形成し、この孔にセメント系材料を流し込んで、積層構造物を構築する技術が開示されている。

構造物の構築に３Ｄプリンティング技術を利用することで、従来からの構造物の構築方法と比較して省人化の向上が期待される。例えば、従来からの構築方法では、型枠を設置し、この型枠の中にコンクリートなどのセメント系材料を流し込んで構造物を構築していたが、３Ｄプリンティング技術を利用した構築方法では、型枠は設置されず、ノズルからセメント系材料を吐出させつつ、ノズルを移動させて構造物を構築することができる。このため、型枠の設置やコンクリート打込みなどが不要になった分だけ省人化の向上を図ることができる。

特開２０１９－１４２０９３号公報

しかしながら、３Ｄプリンティング技術を利用して積層構造物を構築することに関し、さらなる省人化の向上が望まれている。

本発明は上述の課題に鑑みなされたものであり、３Ｄプリンティング技術を利用した積層構造物の構築における省人化を図ることができる積層造形システム、セメント系材料の製造方法、セメント系材料の圧送方法、及びセメント系材料の積層造形方法を提供することを目的とする。

（１）本発明の少なくとも一実施形態に係る積層造形システムは、セメント系材料を積層して積層構造物を構築するための積層造形システムであって、水、セメント、及び骨材を少なくとも含む一次材料を混練して前記セメント系材料を製造するように構成されたミキサに投入する前記一次材料の配合量を調整するように構成された配合量調整装置、及び、前記配合量調整装置を制御する配合量制御部、を含むセメント系材料製造系と、前記セメント系材料製造系で製造された前記セメント系材料を圧送するように構成されたポンプ、及び、前記ポンプを制御するポンプ制御部、を含むセメント系材料圧送系と、前記セメント系材料圧送系から圧送された前記セメント系材料を積層するように構成された積層造形機、及び、前記積層造形機を制御する積層造形機制御部、を含むセメント系材料積層系と、前記配合量制御部、前記ポンプ制御部、および前記積層造形機制御部の少なくとも一つを制御するための学習モデルを記憶する記憶装置と、を備える。

上記（１）に記載の構成によれば、記憶装置は、配合量調整部、ポンプ制御部、および積層造形機制御部の少なくとも一つを制御するための学習モデルを記憶する。このため、学習モデルを用いて、配合量調整部が調整する一次材料の配合量、ポンプ制御部がポンプを制御するためのパラメータ、及び積層造形機制御部が積層造形機を制御するためのパラメータの少なくとも１つを、適切な新設定値に設定することができる。よって、セメント系材料製造系が適切なセメント系材料を製造すること、セメント系材料圧送系がセメント系材料を適切に圧送すること、セメント系材料積層系がセメント系材料を適切に積層すること、の少なくとも１つを自動で行い、積層構造物の構築における省人化を図ることができる。

（２）幾つかの実施形態では、上記（１）に記載の構成において、前記セメント系材料製造系は、前記ミキサにおいて混錬されている前記一次材料の混錬状態に関する情報である混錬状態情報を取得する混錬状態情報取得装置をさらに含み、前記学習モデルは、前記ミキサで混錬される前の前記一次材料に関する情報である材料情報、及び、前記混錬状態情報が入力されると、前記ミキサで製造される前記セメント系材料が既定のフレッシュ状態を満たすのに必要な前記一次材料の追加配合量を出力するように構成された配合量学習モデルを含み、前記配合量制御部は、前記配合量学習モデルから出力される前記追加配合量を前記ミキサに追加投入するように、前記配合量調整装置を制御するように構成される。

ミキサで一次材料を混錬して製造されるセメント系材料は、ポンプに供給される前に、既定のフレッシュ状態を満たしている必要がある。上記（２）に記載の構成によれば、学習モデルは配合量学習モデルを含んでいる。この配合量学習モデルは、ミキサで混錬される前の一次材料に関する情報である材料情報、及び、ミキサにおいて混錬されている一次材料の混錬状態に関する情報である混錬状態情報が入力されると、ミキサで製造されるセメント系材料が既定のフレッシュ状態を満たすのに必要な一次材料の追加配合量を出力するように構成される。そして、配合量制御部は、この追加配合量をミキサに追加投入するように配合量調整装置を制御するので、自動で既定のフレッシュ状態を満たすセメント系材料を製造することができる。

（３）幾つかの実施形態では、上記（１）又は（２）に記載の構成において、前記セメント系材料圧送系は、前記セメント系材料を前記積層造形機まで搬送する配管の状態に関する情報である配管状態情報を取得する配管状態情報取得装置をさらに含み、前記学習モデルは、前記配管状態情報が入力されると、前記積層造形機が前記セメント系材料を既定の吐出速度の範囲で吐出するのに必要な前記ポンプの圧送制御パラメータを出力するように構成された圧送学習モデルを含み、前記ポンプ制御部は、前記圧送学習モデルから出力される前記圧送制御パラメータに基づいて、前記ポンプを制御するように構成される。

ポンプは、積層造形機が既定の吐出速度の範囲で吐出するように、セメント系材料を圧送する必要がある。上記（３）に記載の構成によれば、学習モデルは、圧送学習モデルを含んでいる。この圧送学習モデルは、配管状態情報が入力されると、積層造形機がセメント系材料を既定の吐出速度の範囲で吐出するのに必要なポンプの圧送制御パラメータを出力するように構成される。そして、ポンプ制御部は、この圧送制御パラメータに基づいてポンプを制御する。このため、圧送制御パラメータに基づいてポンプを制御することで、このポンプは、積層造形機が既定の吐出速度の範囲でセメント系材料を吐出するように、セメント系材料を自動で圧送することができる。

（４）幾つかの実施形態では、上記（１）から（３）の何れか１つに記載の構成において、前記セメント系材料積層系は、前記積層造形機によって前記セメント系材料が積層されることで造形された造形物に関する情報である積層状態情報を取得する積層状態情報取得装置をさらに含み、前記学習モデルは、前記積層状態情報が入力されると、前記造形物の製造誤差を既定値以下にするのに必要な前記積層造形機の造形制御パラメータを出力するように構成された造形学習モデルを含み、前記積層造形機制御部は、前記造形学習モデルから出力される前記造形制御パラメータに基づいて、前記積層造形機を制御するように構成される。

積層造形機は、造形物の製造誤差が既定値以下となるように、セメント系材料を積層する必要がある。上記（４）に記載の構成によれば、学習モデルは、造形学習モデルを含んでいる。この造形学習モデルは、積層状態情報が入力されると、造形物の製造誤差を既定値以下にするのに必要な積層造形機の造形制御パラメータを出力するように構成される。そして、積層造形機制御部は、この造形制御パラメータに基づいて積層造形機を制御する。このため、造形制御パラメータに基づいて積層造形機を制御することで、積層造形機は、造形物の製造誤差が既定値以下となるように、セメント系材料を自動で積層することができる。

（５）幾つかの実施形態では、上記（４）に記載の構成において、前記セメント系材料製造系は、前記ミキサにおいて混錬されている前記一次材料の混錬状態に関する情報である混錬状態情報を取得する混錬状態情報取得装置をさらに含み、前記学習モデルは、前記ミキサで混錬される前の前記一次材料に関する情報である材料情報、及び、前記混錬状態情報が入力されると、前記ミキサで製造される前記セメント系材料が既定のフレッシュ状態を満たすのに必要な前記一次材料の追加配合量を出力するように構成された配合量学習モデルと、前記積層状態情報が入力されると、前記造形物を構成する前記セメント系材料が既定の品質を満たすのに必要な補正配合量を出力するように構成された配合量補正学習モデルと、を含み、前記配合量制御部は、前記配合量学習モデルから出力される前記追加配合量、及び前記配合量補正学習モデルから出力される前記補正配合量を前記ミキサに追加投入するように、前記配合量調整装置を制御するように構成される。

配合量学習モデルが出力する追加配合量をミキサに追加投入することで、既定のフレッシュ状態を満たしたセメント系材料を製造することができる。しかし、このセメント系材料の品質は、積層造形機がセメント系材料を積層して造形物を造形する段階において、既定の品質とはずれており、造形物の製造誤差を大きくする場合がある。上記（５）に記載の構成によれば、学習モデルは、配合量学習モデルに加え、配合量補正学習モデルを含む。配合量補正学習モデルは、積層状態情報が入力されると補正配合量を出力するように構成される。そして、配合量制御部は、追加配合量、及び補正配合量をミキサに追加投入するように配合量調整装置を制御する。このため、セメント系材料の品質が、積層造形機がセメント系材料を積層して造形物を造形する段階において、既定の品質とはずれていたとしても、追加配合量及び補正配合量をミキサに追加投入し、自動でセメント系材料の品質を補正し、造形物の製造誤差を小さくすることができる。

（６）幾つかの実施形態では、（４）又は（５）に記載の構成において、前記セメント系材料圧送系は、前記セメント系材料を前記積層造形機まで搬送する配管に関する情報である配管状態情報を取得する配管状態情報取得装置をさらに含み、前記学習モデルは、前記配管状態情報が入力されると、前記積層造形機が前記セメント系材料を既定の吐出速度の範囲で吐出するのに必要な前記ポンプの圧送制御パラメータを出力するように構成された圧送学習モデルと、前記積層状態情報が入力されると、前記積層造形機が前記セメント系材料を既定の吐出速度の範囲で吐出するのに必要な圧送制御パラメータ補正値を出力するように構成された圧送補正学習モデルと、を含み、前記ポンプ制御部は、前記圧送学習モデルから出力される前記圧送制御パラメータ、及び前記圧送補正学習モデルから出力される前記圧送制御パラメータ補正値に基づいて、前記ポンプを制御するように構成される。

圧送学習モデルが出力する圧送制御パラメータに基づいてポンプを制御することで、積層造形機はセメント系材料を既定の吐出速度の範囲でセメント系材料を吐出することができる。しかし、配管状態情報に基づいて設定される圧送制御パラメータでポンプを制御していても、例えば、セメント系材料が製造されてから経過した時間によってセメント系材料の粘性などが変化し、吐出速度が既定の吐出速度の範囲からずれてしまい、造形物の製造誤差を大きくする場合がある。上記（６）に記載の構成によれば、学習モデルは、圧送学習モデルに加え、圧送補正学習モデルを含んでいる。圧送補正学習モデルは、積層状態情報が入力されると圧送制御パラメータ補正値を出力するように構成される。そして、ポンプ制御部は、圧送制御パラメータ、及び圧送制御パラメータ補正値に基づいて、ポンプを制御する。このため、積層造形機から吐出されるセメント系材料の吐出速度が既定の吐出速度の範囲からずれたとしても、圧送制御パラメータ、及び圧送制御パラメータ補正値に基づいてポンプを制御することで、既定の吐出速度の範囲でセメント系材料が吐出されるように、ポンプの運転を自動で補正し、造形物の製造誤差を小さくすることができる。

（７）幾つかの実施形態では、上記（１）から（６）の何れか１つに記載の構成において、気温、湿度、風速、及び日射量のうち少なくとも１つを含む情報である環境情報を取得する環境情報取得装置をさらに備え、前記学習モデルには、前記環境情報が入力されるように構成される。

上記（７）に記載の構成によれば、環境情報取得装置は、気温、湿度、風速、及び日射量のうち少なくとも１つを含む情報である環境情報を取得する。そして、学習モデルにはこの環境情報が入力される。このため、気温、湿度、風速、及び日射量のうち少なくとも１つが考慮された学習モデルを用いて、配合量制御部が決定する一次材料の配合量、ポンプ制御部がポンプを制御するためのパラメータ、及び積層造形機制御部が積層造形機を制御するためのパラメータの少なくとも１つを、より適切な新設定値に設定することができる。

（８）本発明の少なくとも一実施形態に係るセメント系材料の製造方法は、ミキサで水、セメント、及び骨材を少なくとも含む一次材料を混錬してセメント系材料を製造する初期混錬ステップと、前記初期混錬ステップで混錬されている前記一次材料の混錬状態に関する情報である混錬状態情報を取得する混錬状態情報取得ステップと、前記初期混錬ステップで混錬される前の前記一次材料に関する情報である材料情報、及び、前記混錬状態情報に基づいて、前記初期混錬ステップで製造される前記セメント系材料が既定のフレッシュ状態を満たすのに必要な前記一次材料の追加配合量を算出する追加配合量算出ステップと、前記追加配合量を前記ミキサに追加投入して前記一次材料を混錬し、前記セメント系材料を製造する本混錬ステップと、を備える。

上記（８）に記載の方法によれば、追加配合量算出ステップでは、材料情報及び混錬状態情報に基づいて、初期混錬ステップで製造されるセメント系材料が既定のフレッシュ状態を満たすのに必要な一次材料の追加配合量を算出する。そして、本混錬ステップでは、この算出された追加配合量をミキサに追加投入して一次材料を混錬し、セメント系材料を製造する。このため、自動で既定のフレッシュ状態を満たすセメント系材料を製造することができる。

（９）本発明の少なくとも一実施形態に係るセメント系材料の圧送方法は、セメント系材料を搬送する配管の状態に関する情報である配管状態情報を取得する配管状態情報取得ステップと、前記配管状態情報に基づいて、積層造形機が前記セメント系材料を既定の吐出速度の範囲で吐出するのに必要なポンプの圧送制御パラメータを算出する圧送制御パラメータ算出ステップと、前記圧送制御パラメータに基づいて前記ポンプを制御することにより前記セメント系材料を圧送する圧送ステップと、を備える。

上記（９）に記載の方法によれば、圧送制御パラメータ算出ステップでは、配管状態情報に基づいて積層造形機がセメント系材料を既定の吐出速度の範囲で吐出するのに必要なポンプの圧送制御パラメータを算出する。そして、圧送ステップでは、この算出された圧送制御パラメータに基づいてポンプを制御することによりセメント系材料を圧送する。このため、積層造形機が既定の吐出速度の範囲でセメント系材料を吐出するように、ポンプを自動で運転させることができる。

（１０）本発明の少なくとも一実施形態に係るセメント系材料の積層造形方法は、セメント系材料を積層造形機で積層して造形物を造形する初期造形ステップと、前記初期造形ステップにおいて造形された前記造形物に関する情報である積層状態情報を取得する積層状態情報取得ステップと、前記積層状態情報に基づいて、前記造形物の製造誤差を既定値以下にするのに必要な前記積層造形機の造形制御パラメータを算出する造形制御パラメータ算出ステップと、前記造形制御パラメータに基づいて前記積層造形機を制御することにより前記造形物を造形する本造形ステップと、を備える。

上記（１０）に記載の方法によれば、造形制御パラメータ算出ステップでは、積層状態情報に基づいて、造形物の製造誤差を既定値以下にするのに必要な積層造形機の造形制御パラメータを算出する。そして、本造形ステップでは、この算出された造形制御パラメータに基づいて積層造形機を制御することにより造形物を造形する。このため、積層造形機は、自動でセメント系材料を積層して製造誤差が既定値以下の造形物を造形することができる。

本発明の少なくとも一実施形態によれば、３Ｄプリンティング技術を利用した積層構造物の構築における省人化を図ることができる。

本発明の第１実施形態に係る積層造形システムの構成を示す概略構成図である。 本発明の第１実施形態に係る配合量学習モデルが追加配合量を出力するまでの流れを示した図である。 本発明の第１実施形態に係る圧送学習モデルが圧送制御パラメータを出力するまでの流れを示した図である。 本発明の第１実施形態に係る造形学習モデルが造形制御パラメータを出力するまでの流れを示した図である。 本発明の第１実施形態の変形例に係る配合量学習モデルが追加配合量を出力するまでの流れを示した図である。 本発明の第２実施形態に係る積層造形システムの構成を示す概略構成図である。 本発明の第２実施形態に係る配合量補正学習モデルが補正配合量を出力するまでの流れを示した図である。 本発明の第３実施形態に係る積層造形システムの構成を示す概略構成図である。 本発明の第３実施形態に係る圧送補正学習モデルが圧送制御補正パラメータ値を出力するまでの流れを示した図である。 本発明の第４実施形態に係る積層造形システムの構成を示す概略構成図である。 本発明の第４実施形態に係る配合量学習モデルが追加配合量を出力するまでの流れを示した図である。 本発明の一実施形態に係るセメント系材料の製造方法のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係るセメント系材料の圧送方法のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係るセメント系材料の積層造形方法のフローチャートである。

以下、添付図面を参照して本発明の幾つかの実施形態について説明する。ただし、実施形態として記載されている又は図面に示されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は、本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。

（第１実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態に係る積層造形システムを示す概略構成図である。積層造形システム１は、セメント系材料を積層して積層構造物を構築するためのシステムである。図１に示すように、積層造形システム１は、セメント系材料製造系２と、セメント系材料圧送系４と、セメント系材料積層系６と、記憶装置８と、を備える。

また、積層造形システム１は情報処理装置１０をさらに備えている。この情報処理装置１０は、電子制御装置などのコンピュータであって、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭといったメモリ、及びＩ／Ｏインターフェイスなどを備えている。第１実施形態では、情報処理装置１０は、上述した記憶装置８、及び後述する配合量制御部１６、後述するポンプ制御部２６、及び後述する積層造形機制御部３２を有する制御装置１２を含む。

セメント系材料製造系２は、ミキサ１４、配合量調整装置２２及び配合量制御部１６を含んでおり、セメント系材料を製造する。ミキサ１４は、水、セメント、及び骨材を少なくとも含む一次材料を混錬してセメント系材料を製造するように構成されたものである。

また、セメント系材料製造系２は、水を受け入れるための第１ホッパ１８Ａと、セメント及び骨材（以下、プレミックス材とする）を受けいれるための第２ホッパ１８Ｂと、を含んでもよい。第１ホッパ１８Ａは、水が流通するように構成された第１受入ライン２０Ａを介して、ミキサ１４と接続されている。このため、第１ホッパ１８Ａに受け入れられた水は、第１受入ライン２０Ａを流通して、ミキサ１４に投入されるようになっている。また、第２ホッパ１８Ｂは、プレミックス材が流通するように構成された第２受入ライン２０Ｂを介して、ミキサ１４と接続されている。このため、第２ホッパ１８Ｂに受け入れられたプレミックス材は、第２受入ライン２０Ｂを流通して、ミキサ１４に投入されるようになっている。尚、プレミックス材には、セメント及び骨材に加え、混和剤が含まれていてもよい。また、第１実施形態ではプレミックス材を用いる場合を例に説明しているが、別の実施形態では、セメント、骨材、混和材のそれぞれを準備し、セメント、骨材、混和材のそれぞれの投入量を計量してからミキサ１４に混合してもよい。

配合量調整装置２２は、ミキサ１４に投入する一次材料の配合量を調整するように構成されたものである。配合量制御部１６は、配合量調整装置２２を制御するものである。第１実施形態では、配合量調整装置２２は、第１配合量調整装置２２Ａ（２２）と、第２配合量調整装置２２Ｂ（２２）とを含む。

第１配合量調整装置２２Ａは、第１受入ライン２０Ａに設けられ、ミキサ１４に投入される水の量を調整するものである。このような第１配合量調整装置２２Ａは、例えば、水が流通する第１受入ライン２０Ａの流路断面の大きさを調節することができる弁である。また、第１配合量調整装置２２Ａは配合量制御部１６と電気的に接続されている。尚、第１実施形態では、第１配合量調整装置２２Ａは第１受入ライン２０Ａに設けられていたが、本発明はこの実施形態に限定されない。幾つかの実施形態では、第１配合量調整装置２２Ａは、第１ホッパ１８Ａの出口開口に設けられてもよい。

第２配合量調整装置２２Ｂは、第２受入ライン２０Ｂに設けられ、ミキサ１４に投入されるプレミックス材の量を調整するものである。このような第２配合量調整装置２２Ｂは、例えば、プレミックス材が流通する第２受入ライン２０Ｂの流路断面の大きさを調節することができる弁である。第２配合量調整装置２２Ｂは配合量制御部１６と電気的に接続されている。尚、第１実施形態では、第２配合量調整装置２２Ｂは第２受入ライン２０Ｂに設けられていたが、本発明はこの実施形態に限定されない。幾つかの実施形態では、第２配合量調整装置２２Ｂは、第２ホッパ１８Ｂの出口開口に設けられてもよい。

また、セメント系材料製造系２は、ミキサ１４内で混錬されている一次材料の混錬状態に関する情報である混錬状態情報を取得する混錬状態情報取得装置をさらに含んでもよい。混錬状態情報は、ミキサ１４で製造されたセメント系材料のフレッシュ状態（以下、現フレッシュ状態とする）を取得するための情報である。セメント系材料のフレッシュ状態は、セメント系材料の流動性や粘性，押出し性，自立性などによって決定される。混錬状態情報取得装置は、例えば、ミキサ１４内で一次材料を混錬して製造されたセメント系材料を撮像する撮像装置１７（カメラ）である。この撮像装置１７は記憶装置８と電気的に接続されており、撮像装置１７が撮像した画像は記憶装置８に記憶されている学習モデルＭ（配合量学習モデルＭ１）に入力されるようになっている。

セメント系材料圧送系４は、セメント系材料製造系２が製造したセメント系材料を圧送するものであり、ポンプ２４及び、ポンプ制御部２６を含む。ポンプ２４は、例えばスクリューポンプであり、セメント系材料製造系２が製造したセメント系材料を圧送するように構成されたものである。このポンプ２４は、セメント系材料が流通するように構成された配管２８を介して、後述する積層造形機３０と接続されている。つまり、配管２８は、ポンプ２４から圧送されたセメント系材料を積層造形機３０まで搬送する。また、配管２８は、水平方向及び上下方向に自在に変形させることができるフレキシブルホースも含まれる。ポンプ制御部２６は、ポンプ２４を制御するものである。ポンプ２４とポンプ制御部２６とは互いに電気的に接続されており、ポンプ２４はポンプ制御部２６が設定したパラメータ（例えば、回転数）に応じて運転する。

また、セメント系材料圧送系４は、セメント系材料を積層造形機３０まで搬送する配管２８の状態に関する情報である配管状態情報を取得する配管状態情報取得装置をさらに含んでもよい。この配管状態情報は、セメント系材料が配管２８内を流通したときに発生する圧力損失や、配管２８を流通するセメント系材料が損失する位置エネルギからセメント系材料の吐出速度を算出するための情報であって、例えば、配管２８の長さや、配管２８の径の大きさ、配管２８の配置位置、ベンド管の数およびその曲がり角度などを含む。積層状態情報取得装置は、例えば、配管２８を撮像する撮像装置３１（カメラ）である。この撮像装置３１は記憶装置８と電気的に接続されており、撮像装置３１が撮像した画像は記憶装置８に記憶されている学習モデルＭ（圧送学習モデルＭ２）に入力されるようになっている。

セメント系材料積層系６は、セメント系材料圧送系４が圧送したセメント系材料を積層するものであり、積層造形機３０、及び積層造形機制御部３２を含む。積層造形機３０は、セメント系材料圧送系４から圧送されたセメント系材料を積層するように構成されたものである。このような積層造形機３０は、例えば、ノズル３４と、アーム３６と、を含む。ノズル３４は、先端が開口しており、セメント系材料圧送系４から圧送されたセメント系材料を吐出するものである。アーム３６は、ノズル３４を支持するものであって、水平方向及び上下方向に移動可能に構成されるものである。積層造形機制御部３２は、積層造形機３０を制御するものであって、具体的にはアーム３６の移動速度やアーム３６が移動する位置を制御する。積層造形機３０と積層造形機制御部３２とは互いに電気的に接続されており、アーム３６は積層造形機制御部３２が設定したパラメータに応じて移動するようになっている。そして、このアーム３６の移動と共にノズル３４も移動するようになっている。

また、セメント系材料積層系６は、積層造形機３０によってセメント系材料が積層されることで造形された造形物３３に関する情報である積層状態情報を取得する積層状態情報取得装置をさらに含んでもよい。積層状態情報は、積層構造物に対する造形物３３の製造誤差を取得するための情報であって、例えば、造形物３３の形状や配置位置などを含む。積層状態情報取得装置は、例えば、造形物３３を撮像する撮像装置３７（カメラ）である。この撮像装置３７は記憶装置８と電気的に接続されており、撮像装置３７が撮像した画像は記憶装置８に記憶されている学習モデルＭ（造形学習モデルＭ３）に入力されるようになっている。

記憶装置８は、配合量制御部１６、ポンプ制御部２６、および積層造形機制御部３２の少なくとも一つを制御するための学習モデルＭを記憶する。第１実施形態では、学習モデルＭは、配合量制御部１６を制御するための配合量学習モデルＭ１、ポンプ制御部２６を制御するための圧送学習モデルＭ２、積層造形機制御部３２を制御するための造形学習モデルＭ３を含んでいる。また、記憶装置８は、積層構造物の形状や配置位置などを予め記憶していてもよい。例えば、記憶装置８は、ＢＩＭ（Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ）データや積層構造物の設計図を記憶しておいてもよい。

本発明の第１実施形態に係る積層造形システム１の動作について説明する。図２は、本発明の第１実施形態に係る配合量学習モデルが追加配合量を出力するまでの流れを示した図である。図２に示すように、配合量学習モデルＭ１は、材料情報、及び、混錬状態情報が入力されると、一次材料の追加配合量を出力する。このような配合量学習モデルＭ１は、材料情報と、混錬状態情報（現フレッシュ状態）と、既定のフレッシュ状態と、追加配合量とを、対応付けた複数のデータで構成される教師データを機械学習することによって作成されるモデルである。

配合量学習モデルＭ１を作成する初期段階では、例えば、セメント系材料製造系２が製造したセメント系材料のフレッシュ状態を作業員が試験する。そして、この作業員の試験において、セメント系材料がセメント系材料圧送系４に供給してもよいフレッシュ状態であると判定されると、このセメント系材料を製造するための材料情報を配合量学習モデルＭ１に学習させる。この学習を繰り返すことで、配合量学習モデルＭ１の精度を向上させる。また、配合量学習モデルＭ１の学習は任意のタイミングで行うことが可能となっている。

材料情報は、ミキサ１４で混錬される前の一次材料に関する情報であって、例えば、ミキサ１４で混錬される前の水の量や温度、又は、骨材の粒度などを含む情報である。この材料情報は、例えば、不図示の装置によって一次材料がミキサで混錬される前に測定、又は推定され、配合量学習モデルＭ１に入力される。尚、材料情報は、上述した情報に限定されない。例えば、材料情報は、骨材（砂）の吸水率や密度、水量に対するセメント量である水セメント比（Ｗ／Ｃ）を含んでいてもよい。

混錬状態情報の説明は上述しているため省略するが、この混錬状態情報を配合量学習モデルＭ１に入力する動作について説明する。撮像装置１７が撮像したセメント系材料の画像（混錬状態情報）は、所定の画像解析処理によってデータに変換されて、配合量学習モデルＭ１に入力される。

既定のフレッシュ状態は、セメント系材料製造系２が製造したセメント系材料をセメント系材料圧送系４に供給してもよいと判定されるセメント系材料の流動性や粘性，押出し性，自立性などであって、予め設定されている。この既定のフレッシュ状態が満たされていると、セメント系材料を圧送及び積層して、所望の積層構造物を構築することができる。

一次材料の追加配合量は、ミキサ１４で製造されるセメント系材料が既定のフレッシュ状態を満たすのに必要な一次材料の量である。

そして、現フレッシュ状態が既定のフレッシュ状態を満たしていないときには、配合量制御部１６は配合量学習モデルＭ１から出力される追加配合量をミキサ１４に追加投入するように配合量調整装置２２を制御する。一方で、現フレッシュ状態が既定のフレッシュ状態を満たしているときには、ミキサ１４に追加配合量は追加投入されず、ミキサ１４で一次材料を混錬して製造されたセメント系材料をポンプ２４に供給する。

図３は、本発明の第１実施形態に係る圧送学習モデルが圧送制御パラメータを出力するまでの流れを示した図である。図３に示すように、圧送学習モデルＭ２は、配管状態情報が入力されると、圧送制御パラメータを出力する。このような圧送学習モデルＭ２は、配管状態情報と、既定の吐出速度の範囲、圧送制御パラメータと、を対応付けた複数のデータで構成される教師データを機械学習することによって作成されるモデルである。

圧送学習モデルＭ２を作成する初期段階では、例えば、ノズル３４から吐出されるセメント系材料の吐出速度を作業員が監視する。そして、作業員がセメント系材料積層系６で造形物３３を積層してもよい吐出速度であると判定すると、この吐出速度にするためのポンプ２４のパラメータを圧送学習モデルＭ２に学習させる。この学習を繰り返すことで、圧送学習モデルＭ２の精度を向上させる。また、圧送学習モデルＭ２の学習は任意のタイミングで行うことが可能となっている。尚、吐出速度は、例えば、積層造形機３０に設けられる不図示の流量計によって測定される。

配管状態情報の説明は上述しているため省略するが、この配管状態情報を圧送学習モデルＭ２に入力する動作について説明する。撮像装置３１が撮像した配管２８の画像（配管状態情報）は、所定の画像解析処理によってデータに変換されて圧送学習モデルＭ２に入力される。

既定の吐出速度の範囲は、セメント系材料積層系６がセメント系材料を積層する際に、ノズル３４から吐出してもよいと判定されるセメント系材料の吐出速度の範囲であって、予め設定されている。ノズル３４からこの既定の吐出速度の範囲でセメント系材料を吐出することで、セメント系材料を確実に積層することができる。尚、吐出速度は、セメント系材料の粘性によって変化し、粘性が高くなると吐出速度は下がり、粘性が低くなると吐出速度は上がる。そして、この粘性は、セメント系材料が配管２８内を流通したときに発生する圧力損失との相関性が高い。

圧送制御パラメータは、積層造形機３０（ノズル３４）がセメント系材料を既定の吐出速度の範囲で吐出するのに必要なポンプ２４のパラメータである。

そして、ノズル３４から吐出されるセメント系材料の吐出速度（現吐出速度）が既定の吐出速度の範囲に含まれていないときには、ポンプ制御部２６は、圧送学習モデルＭ２から出力される圧送制御パラメータに基づいて、ポンプ２４を制御する。一方で、吐出速度が既定の吐出速度の範囲に含まれているときには、ポンプ２４は圧送制御パラメータに基づいて制御されず、積層造形機３０による造形物３３の造形が開始される。

図４は、本発明の第１実施形態に係る造形学習モデルが造形制御パラメータを出力するまでの流れを示した図である。図４に示すように、造形学習モデルＭ３は、積層状態情報が入力されると、造形制御パラメータを出力する。このような造形学習モデルＭ３は、積層状態情報と、製造誤差の既定値と、造形制御パラメータと、を対応付けた複数のデータで構成される教師データを機械学習することによって作成されるモデルである。

造形学習モデルＭ３を作成する初期段階では、例えば、造形物３３の状態を作業員が確認する。そして、この作業員による確認で、造形物３３を継続して造形してもよい製造誤差であると判定されると、この造形誤差になるときの積層造形機３０のパラメータを造形学習モデルＭ３に学習させる。この学習を繰り返すことで、造形学習モデルＭ３の精度を向上させる。また、造形学習モデルＭ３の学習は任意のタイミングで行うことが可能となっている。

積層状態情報の説明は上述しているため省略するが、この積層状態情報を造形学習モデルＭ３に入力する動作について説明する。撮像装置３７が撮像した造形物３３の画像（積層状態情報）は、所定の画像解析処理によってデータに変換されて造形学習モデルＭ３に入力される。

製造誤差の既定値は、積層造形機３０がセメント系材料を積層して造形してもよいと判定される造形物３３の製造誤差であって、予め設定されている。製造誤差をこの既定値以下に維持してセメント系材料を積層し造形物３３を造形することで、所望の積層構造物が構築される。

造形制御パラメータは、造形物３３の製造誤差を既定値以下にするのに必要な積層造形機のパラメータである。

そして、造形物３３の設計誤差が既定値を超えるときには、積層造形機制御部３２は、造形学習モデルＭ３から出力される造形制御パラメータに基づいて、アーム３６の移動速度やアーム３６が移動する位置を制御する。一方で、造形物３３の設計誤差が既定値以下であるときには、積層造形機３０は、造形制御パラメータに基づいて制御されず、現在の運転条件を維持して、セメント系材料を積層して造形物３３を造形する。

本発明の第１実施形態に係る積層造形システム１の作用・効果について説明する。第１実施形態によれば、記憶装置８は、配合量学習モデルＭ１、圧送学習モデルＭ２、および造形学習モデルＭ３を含む学習モデルＭを記憶している。このため、配合量学習モデルＭ１を用いて、配合量調整装置２２が調整する一次材料の配合量を、既定のフレッシュ状態を満たすことができる値に設定することができる。また、圧送学習モデルＭ２を用いて、ポンプ制御部２６の圧送制御パラメータを、ノズル３４がセメント系材料を既定の吐出速度の範囲で吐出することでできる値に設定することができる。また、造形学習モデルＭ３を用いて、積層造形機制御部３２の造形制御パラメータを、造形物３３の製造誤差が既定値以下となるようにアーム３６（ノズル３４）を移動させることができる値に設定することができる。よって、セメント系材料製造系２が既定のフレッシュ状態を満たしたセメント系材料を製造すること、セメント系材料圧送系４が既定の吐出速度の範囲でノズル３４から吐出されるようにセメント系材料を圧送すること、セメント系材料積層系が造形物３３の製造誤差が既定値以下となるようにセメント系材料を積層すること、を自動で行い、積層構造物の構築における省人化を図ることができる。

尚、第１実施形態では、学習モデルＭは、配合量学習モデルＭ１、圧送学習モデルＭ２、および造形学習モデルＭ３を含んでいたが、本発明は第１実施形態に限定されない。学習モデルＭは、配合量学習モデルＭ１、圧送学習モデルＭ２、および造形学習モデルＭ３の少なくとも１つを含んでいればよく、例えば、配合量学習モデルＭ１だけを含んでいてもよいし、圧送学習モデルＭ２と造形学習モデルＭ３だけを含んでいてもよい。

また、第１実施形態では、混錬状態情報を取得する混錬状態情報取得装置として撮像装置１７を例示したが、本発明はこの実施形態に限定されない。例えば、混錬状態情報取得装置は、撮像装置１７に加え又は代わりに、ミキサ１４において混錬されている一次材料（水、セメント、及び骨材）の温度やミキサ１４の電流値などを取得する装置をさらに含んでもよい。一般的に、一次材料の温度及びミキサ１４の電流値がセメント系材料の流動性や粘性などと相関があることは知られている。一次材料の温度が高くなると、水とセメントの反応速度が促進され粘性は低下する。一次材料の練混ぜによるミキサ１４の電流値が小さくなると、粘性は低い。このため、図５に示すように、混錬状態情報が、画像に加え、一次材料の温度やミキサ１４の電流値などをさらに含むことで、配合量学習モデルＭ１の精度を高めることができる。

（第２実施形態）
本発明の第２実施形態に係る積層造形システムについて説明する。図６は、本発明の第２実施形態に係る学習モデルの内部構成を示す概略構成図である。図７は、本発明の第２実施形態に係る配合量補正学習モデルが補正配合量を出力するまでの流れを示した図である。第２実施形態は、第１実施形態で説明した学習モデルＭに配合量補正学習モデルＭ４を追加したものであって、それ以外の構成は第１実施形態で説明した構成と同じである。第２実施形態において、第１実施形態の構成要件と同じものは同じ参照符号を付し、その詳細な説明は省略する。尚、図６では、第２実施形態に係る積層造形システムの説明の理解を容易にするため、配合量制御部１６が追加配合量及び補正配合量をミキサ１４に追加投入するように、配合量調整装置２２を制御する流れだけを破線矢印で図示し、それ以外の制御の流れは省略している。

図６に示すように、学習モデルＭは、配合量補正学習モデルＭ４をさらに含んでもよい。図７に示すように、配合量補正学習モデルＭ４は、積層状態情報が入力されると補正配合量を出力する。このような配合量補正学習モデルＭ４は、積層状態情報と、セメント系材料の既定の品質と、補正配合量と、を対応付けた複数のデータで構成される教師データを機械学習することによって作成されるモデルである。

配合量補正学習モデルＭ４を作成する初期段階では、例えば、造形物３３を構成するセメント系材料の品質を作業員が確認する。そして、この作業員による確認で、造形物３３を継続して造形してもよい品質であると判定されると、この品質を満たした材料情報を配合量補正学習モデルＭ４に学習させる。この学習を繰り返すことで、配合量補正学習モデルＭ４の精度を向上させる。また、配合量補正学習モデルＭ４の学習は任意のタイミングで行うことが可能となっている。

積層状態情報の説明は上述しているため省略する。また、積層状態情報を配合量補正学習モデルＭ４に入力する動作は、積層状態情報を造形学習モデルＭ３に入力する動作と同様である。

既定の品質は、積層造形機３０がセメント系材料を積層して造形してもよいと判定される、造形物３３を構成するセメント系材料の品質であって、予め設定されている。また、この既定の品質は、セメント系材料が既定のフレッシュ状態を満たしてからノズル３４によって吐出されるまでに経過した時間ごとに設定されてもよい。造形物がこの既定の品質を満たして造形されることで、所望の積層構造物が構築される。

補正配合量は、造形物３３を構成するセメント系材料の品質が既定の品質を満たすのに必要な一次材料の量である。

造形物３３を構成するセメント系材料の品質が既定の品質を満たしていないときには、配合量制御部１６は、配合量学習モデルＭ１から出力される追加配合量、及び配合量補正学習モデルＭ４から出力される補正配合量をミキサ１４に追加投入するように、配合量調整装置２２を制御する。一方で、造形物３３を構成するセメント系材料の品質が既定の品質を満たしているときには、ミキサ１４に補正配合量は追加投入されない。

配合量学習モデルＭ１が出力する追加配合量をミキサ１４に追加投入することで、既定のフレッシュ状態を満たしたセメント系材料を製造することができる。しかし、このセメント系材料の品質は、積層造形機３０がセメント系材料を積層して造形物３３を造形する段階において、既定の品質とはずれており、造形物３３の製造誤差を大きくする場合がある。

しかしながら、第２実施形態によれば、学習モデルＭは、配合量学習モデルＭ１に加え、配合量補正学習モデルＭ４を含む。配合量補正学習モデルＭ４は、積層状態情報が入力されると補正配合量を出力するように構成される。そして、配合量制御部１６は、追加配合量、及び補正配合量をミキサ１４に追加投入するように配合量調整装置２２を制御する。このため、セメント系材料の品質が、積層造形機３０がセメント系材料を積層して造形物３３を造形する段階において、既定の品質とはずれていたとしても、追加配合量及び補正配合量をミキサ１４に追加投入し、自動でセメント系材料の品質を補正し、造形物３３の製造誤差を小さくすることができる。

尚、幾つかの実施形態では、上述した追加配合量及び補正配合量をミキサ１４に追加投入する動作は、造形物３３の設計誤差が既定値を超え、且つ造形物３３を構成するセメント系材料の品質が既定の品質を満たしていないときに行われてもよい。この場合、積層造形機３０が造形制御パラメータに基づいて制御される前に、追加配合量及び補正配合量がミキサ１４に追加投入される。

（第３実施形態）
本発明の第３実施形態に係る積層造形システムについて説明する。図８は、本発明の第３実施形態に係る学習モデルの内部構成を示す概略構成図である。図９は、本発明の第３実施形態に係る圧送補正学習モデルが圧送制御パラメータ補正値を出力するまでの流れを示した図である。第３実施形態は、第２実施形態で説明した学習モデルＭに圧送補正学習モデルＭ５を追加したものであって、それ以外の構成は第２実施形態で説明した構成と同じである。第３実施形態において、第２実施形態の構成要件と同じものは同じ参照符号を付し、その詳細な説明は省略する。尚、図８では、第３実施形態に係る積層造形システムの説明の理解を容易にするため、ポンプ制御部２６が圧送制御パラメータ及び圧送制御パラメータ補正値に基づいて、ポンプ２４を制御する流れだけを破線矢印で図示し、それ以外の制御の流れは省略している。

図８に示すように、学習モデルＭは圧送補正学習モデルＭ５をさらに含んでもよい。図９に示すように、圧送補正学習モデルＭ５は、積層状態情報が入力されると圧送制御パラメータ補正値を出力する。このような圧送補正学習モデルＭ５は、積層状態情報と、既定の吐出速度の範囲と、圧送制御パラメータ補正値と、を対応付けた複数のデータで構成される教師データを機械学習することによって作成されるモデルである。

圧送補正学習モデルＭ５を作成する初期段階では、例えば、造形物３３を造形している積層造形機３０のノズル３４から吐出されるセメント系材料の吐出速度を作業員が監視する。そして、作業員が造形物３３を継続して造形してもよい吐出速度であると判定すると、この吐出速度にするためのポンプ２４のパラメータを圧送補正学習モデルＭ５に学習させる。この学習を繰り返すことで、圧送補正学習モデルＭ５の精度を向上させる。また、圧送補正学習モデルＭ５の学習は任意のタイミングで行うことが可能となっている。

積層状態情報の説明は上述しているため省略する。また、積層状態情報を圧送補正学習モデルＭ５に入力する動作は、積層状態情報を造形学習モデルＭ３に入力する動作と同様である。

既定の吐出速度の範囲の説明は上述しているため省略する。また、既定の吐出速度の範囲を圧送補正学習モデルＭ５に入力する動作は、既定の吐出速度の範囲を圧送学習モデルＭ２に入力する動作と同様である。

圧送制御パラメータ値は、積層造形機３０（ノズル３４）がセメント系材料を既定の吐出速度の範囲で吐出するのに必要なポンプ２４のパラメータである。

そして、ノズル３４から吐出されるセメント系材料の吐出速度（現吐出速度）が既定の吐出速度の範囲に含まれていないときには、ポンプ制御部２６は、圧送学習モデルＭ２から出力される圧送制御パラメータ、及び圧送補正学習モデルＭ５から出力される圧送制御パラメータ補正値に基づいて、ポンプ２４を制御する。一方で、吐出速度が既定の吐出速度の範囲に含まれているときには、ポンプ２４は圧送制御パラメータ補正値に基づいて制御されず、現在の運転状態で維持される。

圧送学習モデルＭ２が出力する圧送制御パラメータに基づいてポンプ２４を制御することで、ノズル３４はセメント系材料を既定の吐出速度の範囲でセメント系材料を吐出することができる。しかし、配管状態情報に基づいて設定される圧送制御パラメータでポンプを制御していても、例えば、セメント系材料が製造されてから経過した時間によってセメント系材料の粘性が変化し、吐出速度が既定の吐出速度の範囲からずれてしまい、造形物３３の製造誤差を大きくする場合がある。

しかしながら、第３実施形態によれば、学習モデルＭは、圧送学習モデルＭ２に加え、圧送補正学習モデルＭ５を含んでいる。圧送補正学習モデルＭ５は、積層状態情報が入力されると圧送制御パラメータ補正値を出力するように構成される。そして、ポンプ制御部２６は、圧送制御パラメータ、及び圧送制御パラメータ補正値に基づいて、ポンプ２４を制御する。このため、ノズル３４から吐出されるセメント系材料の吐出速度が既定の吐出速度の範囲からずれたとしても、圧送制御パラメータ、及び圧送制御パラメータ補正値に基づいてポンプ２４を制御する。よって、既定の吐出速度の範囲でセメント系材料が吐出されるように、ポンプ２４の運転を自動で補正し、造形物３３の製造誤差を小さくすることができる。

尚、幾つかの実施形態では、圧送補正学習モデルＭ５は、積層状態情報と、既定の吐出速度の範囲と、圧送制御パラメータ補正値とに加え、上述した既定のフレッシュ状態とは異なる既定の第２フレッシュ状態を対応付けた複数のデータで構成される教師データを機械学習することによって作成されるモデルであってもよい。この場合、既定の第２フレッシュ状態とは、造形物３３を造形してもよいと判定される造形物３３を構成するセメント系材料の粘性及び流動性であって、予め設定されている。このような構成によれば、造形物３３を構成するセメント系材料のフレッシュ状態を考慮して、圧送制御補正パラメータ値が出力されるので、造形物３３の製造誤差をより小さくすることができる。

また、幾つかの実施形態では、圧送制御パラメータ、及び圧送制御パラメータ補正値に基づいてポンプ２４を制御する動作は、造形物３３の設計誤差が既定値を超え、且つ吐出速度が既定の吐出速度の範囲に含まれていないときに行われてもよい。この場合、積層造形機３０が造形制御パラメータに基づいて制御される前に、圧送制御パラメータ、及び圧送制御パラメータ補正値に基づいてポンプ２４が制御される。

（第４実施形態）
本発明の第４実施形態に係る積層造形システムについて説明する。図１０は、本発明の第４実施形態に係る積層造形システムの構成を示す概略構成図である。第４実施形態は、第１実施形態で説明した積層造形システム１に環境情報取得装置３８を追加したものであって、それ以外の構成は第１実施形態で説明した構成と同じである。第４実施形態において、第１実施形態の構成要件と同じものは同じ参照符号を付し、その詳細な説明は省略する。尚、本開示では、第１実施形態に環境情報取得装置３８を追加する場合について説明するが、幾つかの実施形態では、第２実施形態及び第３実施形態に環境情報取得装置３８を追加してもよい。

積層造形システム１は、環境情報を取得する環境情報取得装置３８をさらに備えてもよい。環境情報は気温、湿度、風速、及び日射量の少なくとも１つを含んでいる。第４実施形態では、環境情報取得装置３８は、気温を取得する気温センサ３８Ａ、湿度を取得する湿度センサ３８Ｂ、風速を取得する風速センサ３８Ｃ、日射量を取得する日射量センサ３８Ｄを含む。これらセンサと記憶装置８とは互いに電気的に接続されており、学習モデルＭにはこれらセンサが取得した気温、湿度、風速、及び日射量が入力される。第４実施形態では、学習モデルＭに含まれるモデルのうち配合量学習モデルＭ１に気温、湿度、風速、及び日射量が入力される場合を例にして説明する。

図１１は、本発明の第４実施形態に係る配合量学習モデルが追加配合量を出力するまでの流れを示した図である。図１１に示すように、配合量学習モデルＭ１は、材料情報、混錬状態情報及び環境情報が入力されると、一次材料の追加配合量を出力する。このような配合量学習モデルＭ１は、材料情報と、混錬状態情報（現フレッシュ状態）と、環境情報と、既定のフレッシュ状態と、追加配合量とを、対応付けた複数のデータで構成される教師データを機械学習することによって作成されるモデルである。

気温、湿度、風速、及び日射量は、セメント系材料の粘性及び流動性に影響を与えることが知られている。第４実施形態によれば、環境情報取得装置３８は、気温、湿度、風速、及び日射量を取得する。そして、配合量学習モデルＭ１には、気温、湿度、風速、及び日射量が入力される。このため、気温、湿度、風速、及び日射量が考慮された配合量学習モデルＭ１を用いて、配合量制御部１６が決定する一次材料の配合量をより適切な新設定値に設定することができる。

尚、第４実施形態では、環境情報取得装置３８は、気温、湿度、風速、及び日射量を取得していたが、本発明はこの実施形態に限定されない。環境情報取得装置３８は、気温、湿度、風速、及び日射量のうち少なくとも１つを含む情報である環境情報を取得するように構成されていればよい。例えば、環境情報取得装置３８は、気温センサ３８Ａだけを含んでいてもよいし、湿度センサ３８Ｂと風速センサ３８Ｃとだけを含んでいてもよい。

また、第４実施形態では、気温、湿度、風速、及び日射量（環境情報）を配合量学習モデルＭ１に入力する場合について説明したが、本発明はこの実施形態に限定されない。環境情報は、圧送学習モデルＭ２や造形学習モデルＭ３に入力されてもよい。この場合、ポンプ制御部２６がポンプ２４を制御するためのパラメータや、積層造形機制御部３２が積層造形機３０を制御するためのパラメータをより適切な新設定値に設定することができる。

（セメント系材料の製造方法）
本発明の一実施形態に係るセメント系材料の製造方法について説明する。以下では、上述した第１実施形態に係る積層造形システム１において、本発明の一実施形態に係るセメント系材料の製造方法を実施した場合について説明する。尚、本発明の一実施形態に係るセメント系材料の製造方法は、第２実施形態及び第３実施形態に係る積層造形システム１において、実施されてもよい。

図１２は、本発明の一実施形態に係るセメント系材料の製造方法のフローチャートである。図１２に示すように、セメント系材料の製造方法は、受入ステップＳ１１を含んでいてもよい。受入ステップＳ１１では、セメント系材料を製造するための一次材料（水、セメント、及び骨材を少なくとも含む）をホッパに受け入れており、具体的には、第１ホッパ１８Ａに水を受け入れ、第２ホッパ１８Ｂにプレミックス材を受け入れしている。

セメント系材料の製造方法は、初期混錬ステップＳ１２と、混錬状態情報取得ステップＳ１３と、追加配合量算出ステップＳ１４と、本混錬ステップＳ１５と、を備える。初期混錬ステップＳ１２では、ミキサ１４で水、セメント、及び骨材を少なくとも含む一次材料を混錬してセメント系材料を製造する。混錬状態情報取得ステップＳ１３では、初期混錬ステップＳ１２で混錬されている一次材料の混錬状態に関する情報である混錬状態情報を取得する。

追加配合量算出ステップＳ１４では、配合量学習モデルＭ１に、初期混錬ステップＳ１２で混錬される前の一次材料に関する情報である材料情報、及び、混錬状態情報を入力して、初期混錬ステップＳ１２で製造されるセメント系材料が既定のフレッシュ状態を満たすのに必要な一次材料の追加配合量を算出する。本混錬ステップＳ１５では、追加配合量をミキサ１４に追加投入して一次材料を混錬し、セメント系材料を製造する。

本発明の一実施形態に係るセメント系材料の製造方法によれば、追加配合量算出ステップＳ１４では、配合量学習モデルＭ１に材料情報及び混錬状態情報を入力して、初期混錬ステップＳ１２で製造されるセメント系材料が既定のフレッシュ状態を満たすのに必要な一次材料の追加配合量を算出する。そして、本混錬ステップＳ１５では、この算出された追加配合量をミキサ１４に追加投入して一次材料を混錬し、セメント系材料を製造する。このため、自動で既定のフレッシュ状態を満たすセメント系材料を製造することができる。

（セメント系材料の圧送方法）
本発明の一実施形態に係るセメント系材料の圧送方法について説明する。以下では、上述した第１実施形態に係る積層造形システム１において、本発明の一実施形態に係るセメント系材料の圧送方法を実施した場合について説明する。尚、本発明の一実施形態に係るセメント系材料の圧送方法は、第２実施形態及び第３実施形態に係る積層造形システム１において、実施されてもよい。

図１３は、本発明の一実施形態に係るセメント系材料の圧送方法のフローチャートである。図１３に示すように、セメント系材料の圧送方法は、配管状態情報取得ステップＳ２１と、圧送制御パラメータ算出ステップＳ２２と、圧送ステップＳ２３と、を備える。

配管状態情報取得ステップＳ２１では、セメント系材料を搬送する配管２８の状態に関する情報である配管状態情報を取得する。圧送制御パラメータ算出ステップＳ２２では、圧送学習モデルＭ２に配管状態情報を入力して、積層造形機３０がセメント系材料を既定の吐出速度の範囲で吐出するのに必要なポンプ２４の圧送制御パラメータを算出する。圧送ステップＳ２３では、圧送制御パラメータに基づいてポンプ２４を制御することによりセメント系材料を圧送する。

本発明の一実施形態に係るセメント系材料の圧送方法によれば、圧送制御パラメータ算出ステップＳ２２では、圧送学習モデルＭ２に配管状態情報を入力して、積層造形機３０がセメント系材料を既定の吐出速度の範囲で吐出するのに必要なポンプ２４の圧送制御パラメータを算出する。そして、圧送ステップＳ２３では、この算出された圧送制御パラメータに基づいてポンプ２４を制御することによりセメント系材料を圧送する。このため、積層造形機３０が既定の吐出速度の範囲でセメント系材料を吐出するように、ポンプ２４を自動で運転させることができる。

（セメント系材料の積層造形方法）
本発明の一実施形態に係るセメント系材料の積層造形方法について説明する。以下では、上述した第１実施形態に係る積層造形システム１において、本発明の一実施形態に係るセメント系材料の積層造形方法を実施した場合について説明する。尚、本発明の一実施形態に係るセメント系材料の積層造形方法は、第２実施形態及び第３実施形態に係る積層造形システム１において、実施されてもよい。

図１４は、本発明の一実施形態に係るセメント系材料の積層造形方法のフローチャートである。図１４に示すように、セメント系材料の積層造形方法は、初期造形ステップＳ３１と、積層状態情報取得ステップＳ３２と、造形制御パラメータ算出ステップＳ３３と、本造形ステップＳ３４と、を備える。

初期造形ステップＳ３１では、セメント系材料を積層造形機３０で積層して造形物３３を造形する。積層状態情報取得ステップＳ３２では、初期造形ステップＳ３１において造形された造形物３３に関する情報である積層状態情報を取得する。造形制御パラメータ算出ステップＳ３３では、造形学習モデルＭ３に積層状態情報を入力して、造形物３３の製造誤差を既定値以下にするのに必要な積層造形機３０の造形制御パラメータを算出する。本造形ステップＳ３４では、造形制御パラメータに基づいて積層造形機３０を制御することにより造形物３３を造形する。

本発明の一実施形態に係るセメント系材料の積層造形方法によれば、造形制御パラメータ算出ステップＳ３３では、造形学習モデルＭ３に積層状態情報を入力して、造形物３３の製造誤差を既定値以下にするのに必要な積層造形機３０の造形制御パラメータを算出する。そして、本造形ステップＳ３４では、この算出された造形制御パラメータに基づいて積層造形機３０を制御することにより造形物３３を造形する。このため、積層造形機３０は、自動でセメント系材料を積層して製造誤差が既定値以下の造形物３３を造形することができる。

以上、本発明の第１～第４実施形態に係る積層造形システム、セメント系材料の製造方法、セメント系材料の圧送方法、及びセメント系材料の積層造形方法について説明したが、本発明は上記の形態に限定されるものではなく、本発明の目的を逸脱しない範囲での種々の変更が可能である。

１ 積層造形システム
２ セメント系材料製造系
４ セメント系材料圧送系
６ セメント系材料積層系
８ 記憶装置
１０ 情報処理装置
１２ 制御装置
１４ ミキサ
１６ 配合量制御部
１７ 撮像装置（混錬状態情報取得装置）
１８Ａ 第１ホッパ
１８Ｂ 第２ホッパ
２０Ａ 第１受入ライン
２０Ｂ 第２受入ライン
２２ 配合量調整装置
２２Ａ 第１配合量調整装置
２２Ｂ 第２配合量調整装置
２４ ポンプ
２６ ポンプ制御部
２８ 配管
３０ 積層造形機
３１ 撮像装置（配管状態情報取得装置）
３２ 積層造形機制御部
３３ 造形物
３４ ノズル
３６ アーム
３７ 撮像装置（積層状態情報取得装置）
３８ 環境情報取得装置
Ｍ 学習モデル
Ｍ１ 配合量学習モデル
Ｍ２ 圧送学習モデル
Ｍ３ 造形学習モデル
Ｍ４ 配合量補正学習モデル
Ｍ５ 圧送補正学習モデル

Ｓ１１ 受入ステップ
Ｓ１２ 初期混錬ステップ
Ｓ１３ 混錬状態情報取得ステップ
Ｓ１４ 追加配合量算出ステップ
Ｓ１５ 本混錬ステップ
Ｓ２１ 配管状態情報取得ステップ
Ｓ２２ 圧送制御パラメータ算出ステップ
Ｓ２３ 圧送ステップ
Ｓ３１ 初期造形ステップ
Ｓ３２ 積層状態情報取得ステップ
Ｓ３３ 造形制御パラメータ算出ステップ
Ｓ３４ 本造形ステップ

Claims (7)

1. セメント系材料を積層して積層構造物を構築するための積層造形システムであって、
   水、セメント、及び骨材を少なくとも含む一次材料を混錬して前記セメント系材料を製造するように構成されたミキサに投入する前記一次材料の配合量を調整するように構成された配合量調整装置、及び、前記配合量調整装置を制御する配合量制御部、を含むセメント系材料製造系と、
   前記セメント系材料製造系で製造された前記セメント系材料を圧送するように構成されたポンプ、及び、前記ポンプを制御するポンプ制御部、を含むセメント系材料圧送系と、
   前記セメント系材料圧送系から圧送された前記セメント系材料を積層するように構成された積層造形機、及び、前記積層造形機を制御する積層造形機制御部、を含むセメント系材料積層系と、
   前記配合量制御部、前記ポンプ制御部、および前記積層造形機制御部の少なくとも一つを制御するための学習モデルを記憶する記憶装置と、
   を備え、
   前記セメント系材料圧送系は、前記セメント系材料を前記積層造形機まで搬送する配管の状態に関する情報である配管状態情報を取得する配管状態情報取得装置をさらに含み、
   前記学習モデルは、前記配管状態情報が入力されると、前記積層造形機が前記セメント系材料を既定の吐出速度の範囲で吐出するのに必要な前記ポンプの圧送制御パラメータを出力するように構成された圧送学習モデルを含み、
   前記ポンプ制御部は、前記圧送学習モデルから出力される前記圧送制御パラメータに基づいて、前記ポンプを制御するように構成される
   積層造形システム。
2. セメント系材料を積層して積層構造物を構築するための積層造形システムであって、
   水、セメント、及び骨材を少なくとも含む一次材料を混錬して前記セメント系材料を製造するように構成されたミキサに投入する前記一次材料の配合量を調整するように構成された配合量調整装置、及び、前記配合量調整装置を制御する配合量制御部、を含むセメント系材料製造系と、
   前記セメント系材料製造系で製造された前記セメント系材料を圧送するように構成されたポンプ、及び、前記ポンプを制御するポンプ制御部、を含むセメント系材料圧送系と、
   前記セメント系材料圧送系から圧送された前記セメント系材料を積層するように構成された積層造形機、及び、前記積層造形機を制御する積層造形機制御部、を含むセメント系材料積層系と、
   前記配合量制御部、前記ポンプ制御部、および前記積層造形機制御部の少なくとも一つを制御するための学習モデルを記憶する記憶装置と、
   を備え、
   前記セメント系材料積層系は、前記積層造形機によって前記セメント系材料が積層されることで造形された造形物に関する情報である積層状態情報を取得する積層状態情報取得装置をさらに含み、
   前記学習モデルは、前記積層状態情報が入力されると、前記造形物の製造誤差を既定値以下にするのに必要な前記積層造形機の造形制御パラメータを出力するように構成された造形学習モデルを含み、
   前記積層造形機制御部は、前記造形学習モデルから出力される前記造形制御パラメータに基づいて、前記積層造形機を制御するように構成される
   積層造形システム。
3. 前記セメント系材料製造系は、前記ミキサにおいて混錬されている前記一次材料の混錬状態に関する情報である混錬状態情報を取得する混錬状態情報取得装置をさらに含み、
   前記学習モデルは、前記ミキサで混錬される前の前記一次材料に関する情報である材料情報、及び、前記混錬状態情報が入力されると、前記ミキサで製造される前記セメント系材料が既定のフレッシュ状態を満たすのに必要な前記一次材料の追加配合量を出力するように構成された配合量学習モデルを含み、
   前記配合量制御部は、前記配合量学習モデルから出力される前記追加配合量を前記ミキサに追加投入するように、前記配合量調整装置を制御するように構成される請求項１又は２に記載の積層造形システム。
4. 前記セメント系材料製造系は、前記ミキサにおいて混錬されている前記一次材料の混錬状態に関する情報である混錬状態情報を取得する混錬状態情報取得装置をさらに含み、
   前記学習モデルは、
   前記ミキサで混錬される前の前記一次材料に関する情報である材料情報、及び、前記混錬状態情報が入力されると、前記ミキサで製造される前記セメント系材料が既定のフレッシュ状態を満たすのに必要な前記一次材料の追加配合量を出力するように構成された配合量学習モデルと、
   前記積層状態情報が入力されると、前記造形物を構成する前記セメント系材料が既定の品質を満たすのに必要な補正配合量を出力するように構成された配合量補正学習モデルと、を含み、
   前記配合量制御部は、前記配合量学習モデルから出力される前記追加配合量、及び前記配合量補正学習モデルから出力される前記補正配合量を前記ミキサに追加投入するように、前記配合量調整装置を制御するように構成される請求項２に記載の積層造形システム。
5. 前記セメント系材料圧送系は、前記セメント系材料を前記積層造形機まで搬送する配管に関する情報である配管状態情報を取得する配管状態情報取得装置をさらに含み、
   前記学習モデルは、
   前記配管状態情報が入力されると、前記積層造形機が前記セメント系材料を既定の吐出速度の範囲で吐出するのに必要な前記ポンプの圧送制御パラメータを出力するように構成された圧送学習モデルと、
   前記積層状態情報が入力されると、前記積層造形機が前記セメント系材料を既定の吐出速度の範囲で吐出するのに必要な圧送制御パラメータ補正値を出力するように構成された圧送補正学習モデルと、を含み、
   前記ポンプ制御部は、前記圧送学習モデルから出力される前記圧送制御パラメータ、及び前記圧送補正学習モデルから出力される前記圧送制御パラメータ補正値に基づいて、前記ポンプを制御するように構成される請求項２又は４に記載の積層造形システム。
6. 気温、湿度、風速、及び日射量のうち少なくとも１つを含む情報である環境情報を取得する環境情報取得装置をさらに備え、
   前記学習モデルには、前記環境情報が入力されるように構成される請求項１乃至５の何れか１項に記載の積層造形システム。
7. セメント系材料を搬送する配管の状態に関する情報である配管状態情報であって、前記セメント系材料が前記配管内を流通したときに発生する圧力損失および前記配管を流通する前記セメント系材料が損失する位置エネルギを算出するためのパラメータを含む配管状態情報を、前記配管を撮像装置によって撮像することにより取得する配管状態情報取得ステップと、
   前記配管状態情報に基づいて、積層造形機が前記セメント系材料を既定の吐出速度の範囲で吐出するのに必要なポンプの圧送制御パラメータを算出する圧送制御パラメータ算出ステップと、
   前記圧送制御パラメータに基づいて前記ポンプを制御することにより前記セメント系材料を圧送する圧送ステップと、を備えるセメント系材料の圧送方法。
   

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