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J-GLOBAL ID：201302241588511784   整理番号：13A0152226

コンクリートの乾燥収縮予測のための人工ニューラルネットワーク

Artificial neural network for predicting drying shrinkage of concrete

著者 (2件)： BAL Lyes (Univ. Lille-North of France, Lille, FRA) ,  BUYLE-BODIN Francois (Univ. Lille-North of France, Lille, FRA)
資料名： Construction and Building Materials  (Construction and Building Materials)
巻： 38  ページ： 248-254  発行年： 2013年01月 
JST資料番号： T0560A  ISSN： 0950-0618  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンクリートは,1世紀にわたり最も使用されてきた建設材料である。打設及び凝結後,コンクリートは乾燥により種々の次元の物理的及び力学的発現を示す。それは,力学的結果を有するが物理的過程である。乾燥は,コンクリートの硬化を伴い,亀裂として現れる顕著な寸法変化に導く。亀裂の出現あるいは不在は,潜在的収縮のみならずコンクリートの拡張性に依存し,それは強度(コンクリートの引張強度が収縮変形によって生じた応力に超過された場合にのみ,収縮による亀裂は現れる)並びに,亀裂に導く可能性のある変形へのその拘束度である。これらの亀裂は,コンクリート構造物の耐久性に影響する。本研究では,乾燥収縮による寸法変動を効率的に予測するための,人工ニューラルネットワーク(ANN)と称するノンパラメトリック手法の利用について述べた。この手法を用いて,収縮予測モデルを開発した。これらモデルは,多層逆伝搬法を用いた。それらは,文献から集めた実験結果の超大データベース(RILEMデータバンク)並びに,建築物及び学習課程の適切な選定によった。これらのモデルは,コンクリートの乾燥収縮に影響する,コンクリート保存及び製造に関する各種パラメータ(相対湿度(RH),養生期間,容積/表面積比(V/S),水セメント比(W/C)及び細骨材率あるいは砂/総骨材比(S/Ta))を考慮に入れた。これらのモデルを検証するため,それらをパラメトリックモデル(B3,ACI209,CEB及びGL2000)と比較した。これらの比較の結果,ANN手法は乾燥収縮の経時変化を正確に示していることが分かった。パラメトリックスタディも実施して,開発したニューラルネットワークモデルで用いた,各種パラメータの影響度を定量化した。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *コンクリート ,  *乾燥収縮 ,  予測 ,  *ニューラルネットワーク ,  亀裂 ,  引張強さ ,  拘束 ,  耐久性 ,  逆伝搬法 ,  データベース ,  国際機関 ,  相対湿度 ,  養生 ,  期間 ,  体積 ,  表面積 ,  比率 ,  水セメント比 ,  濃度依存性 ,  細骨材 ,  経時変化 ,  モデル ,  学習アルゴリズム ,  水分依存性 ,  材令 ,  時間依存性 ,  含有量
準シソーラス用語： RILEM【協会】 ,  バックプロパゲーション ,  単位セメント量

分類 (1件)： モルタル,コンクリート  (RA06042H)

タイトルに関連する用語 (4件)： コンクリート ,  乾燥収縮 ,  予測 ,  人工ニューラルネットワーク