CONCRETE FLUIDITY ESTIMATION METHOD BY AI

To provide a concrete fluidity estimation method capable of estimating slumps and slump flows at high precision in all seasons.SOLUTION: Concrete fluidity is estimated by a neural network (14) with a multilayer structure. In advance, regarding plural pieces of concrete, their fundamental data, concrete fluidity data, e.g., slumps are obtained, and the fundamental data as input data and the fluidity data as teaching data are given to the neural network (14) so as to be learned. Then, concrete fundamental data in which fluidity data are unknown are inputted to the learned neural network (14), and fluidity data are estimated. In this invention, the fundamental data denote time sequence acoustic data sampled at a prescribed cycle from a sound in which plural pieces of concrete are kneaded by a mixer (4) or a sound in which they are charged to a hopper (5).SELECTED DRAWING: Figure 1 【課題】季節を問わず高い精度でスランプやスランプフローを推定できるコンクリートの流動性の推定方法を提供する。【解決手段】多層構造のニューラルネットワーク（１４）によりコンクリートの流動性を推定する。予め複数のコンクリートに関して、それらの基礎データと、コンクリートの流動性データ、例えばスランプとを得、基礎データを入力データ、流動性データを教師データとしてニューラルネットワーク（１４）に与えて学習させる。そして学習済みのニューラルネットワーク（１４）に対して流動性データが未知のコンクリートの基礎データを入力し、流動性データを推定させる。本発明においては基礎データは、コンクリートをミキサ（４）で混練する音、もしくはホッパ（５）に投入する音から所定周期でサンプリングした時系列音響データとする。【選択図】 図１