(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
打設したコンクリートをバイブレータで締固めるときの締固め終了を判定するコンクリート締固め判定方法において、
入力値をバイブレータの振動による音圧が、コンクリートの締固め開始から締固め終了までに、時間の経過と共に上昇してピークを越え、所定の音圧レベルまで下降するまでの経時変化データとし、出力値を合致率としてニューラルネットワークを構築する工程と、
コンクリートの締固め開始から締固め終了までのバイブレータの振動による音圧の適正な経時変化データを包絡線で近似し、合致率が最大値の教師データとして、結合荷重係数を設定することによって、ニューラルネットワークを完成する工程と、
実際の締固め作業において、
コンクリートの締固め開始からバイブレータの振動による音圧の経時変化を検出しながら、検出される振動による音圧の経時変化を前記ニューラルネットワークを用いて逐次前記教師データと比較して両者の合致率を求める工程と、
合致率が所定のしきい値以上の場合に締固め終了と判定する工程と
を含んでいることを特徴とするコンクリート締固め判定方法。
【請求項２】
コンクリートの締固めが未終了の場合のバイブレータの振動による音圧の経時変化データ作成し、この経時変化データを合致率が最小値の教師データとして、結合荷重係数を設定することによって、ニューラルネットワークを完成する工程を
を含んでいることを特徴とする請求項１に記載のコンクリート締固め判定方法。
【請求項３】
打設したコンクリートを締固めるバイブレータの振動による音圧の経時変化データを出力する出力手段と、
前記経時変化データをバイブレータの振動による音圧がコンクリートの締固め開始から締固め終了までに時間の経過と共に上昇してピークを越え、所定の音圧レベルまで下降するまでの適正な経時変化データを包絡線で近似した所定の教師データとニューラルネットワークを用いて比較して合致率を算出する求出手段と、
算出された合致率を所定のしきい値と比較して、合致率が前記しきい値以上の場合に、締固め終了と判定する判定手段と
を備えていることを特徴とするコンクリート締固め判定装置。
【請求項４】
基準となる締固め開始から終了までのバイブレータの振動による音圧の経時変化データに基づいて求出手段のニューラルネットワークの結合荷重係数を設定する学習手段を備えていることを特徴とする請求項３に記載のコンクリート締固め判定装置。
【請求項５】
判定手段において締固め終了と判定されてから所定の待機時間が経過した後に、バイブレータの停止指令を出力する待機手段を
備えていることを特徴とする請求項３、４の何れか１項に記載のコンクリート締固め判定装置。
【請求項６】
出力手段は、バイブレータの振動による音圧の変化をマイクロフォンによって検出して信号の経時変化データを出力することを特徴とする請求項３、４、５の何れか１項に記載のコンクリート締固め判定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、打設したコンクリートをバイブレータで締固めるときに、適切なタイミングでバイブレータを停止させることができる技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、大量のコンクリートを打設する場合には、例えばコンクリートをバケット等の運搬手段で運搬できる量ずつ打設すべき場所まで運搬して、順次打設することが行われている。
このとき、打設直後のコンクリートは、粗骨材と細骨材とが均等に配合されていないので空隙が多く、密実なコンクリートが得られないので、打設したコンクリートにバイブレータを差し込んで振動を与えることが行われている。
コンクリートに振動を与えることによって、粗骨材と粗骨材の間の隙間に細骨材とセメントと水とからなるモルタル分が侵入して均等になり、密実なコンクリートが得られるのである。
【０００３】
しかし、バイブレータをかける時間は長過ぎても不都合が生じる。即ち、バイブレータをかける時間が長すぎると、コンクリートの表面にブリージング水が発生するという問題がある。
このように長時間のバイブレータによって粗骨材が沈降して表面には極微細な砂やセメントを含んだブリージング水が浮かび上がってレイタンスが発生する。このようにして発生したレイタンスの部分は硬化しても強度が発生しないので、打設して硬化したコンクリートにさらにコンクリートを追加して打設するような場合には、前のコンクリートと後のコンクリートとの打ち継ぎをよくするために、前記レイタンスを予め除去することが行われている。
【０００４】
上述したように、バイブレータをかける時間が長過ぎた場合には、レイタンスが発生するので、その除去作業のために多大な労力を要すると共に、除去したコンクリートの量が無駄になり、新たなコンクリートがその分だけ余分に必要となる。
一方、バイブレータをかける時間が不足した場合には、十分に密実なコンクリートが得られないので、強度が不足する。
従って、この締固め終了の判断は、コンクリートの品質管理上から、また、施工性の向上の面から、非常に重要なものであるが、従来は、熟練者の経験と勘に頼っていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
そのため、コンクリートの打設現場には常時熟練者を配置しておく必要があるが、近年の建設業界においては、この種の熟練者が不足しており、経験の浅い者が判断せざるを得ない状況が多かった。そのために、経験の浅い判断者による判断ミスも多かった。
さらに、熟練者であっても、締固め終了を完全に正しく判断することは困難であり、ある程度は判断ミスが発生し、コンクリートの品質及び打設作業の施工性に悪影響を与えていた。
【０００６】
以上の事情に鑑みて、本発明は、人の判断によらずに、バイブレータを停止するに最適なタイミングを知ることのできる技術を提供するためになされたものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
請求項１のコンクリート締固め判定方法は、
打設したコンクリートをバイブレータで締固めるときの締固め終了を判定するコンクリート締固め判定方法において、
入力値をバイブレータの振動による音圧が、コンクリートの締固め開始から締固め終了までに、時間の経過と共に上昇してピークを越え、所定の音圧レベルまで下降するまでの経時変化データとし、出力値を合致率としてニューラルネットワークを構築する工程と、
コンクリートの締固め開始から締固め終了までのバイブレータの振動による音圧の適正な経時変化データを包絡線で近似し、合致率が最大値の教師データとして、結合荷重係数を設定することによって、ニューラルネットワークを完成する工程と、
実際の締固め作業において、
コンクリートの締固め開始からバイブレータの振動による音圧の経時変化を検出しながら、検出される振動による音圧の経時変化を前記ニューラルネットワークを用いて逐次前記教師データと比較して両者の合致率を求める工程と、
合致率が所定のしきい値以上の場合に締固め終了と判定する工程と
を含んでいることを特徴としている。
【０００８】
請求項２のコンクリート締固め判定方法は、
コンクリートの締固めが未終了の場合のバイブレータの振動による音圧の経時変化データ作成し、この経時変化データを合致率が最小値の教師データとして、結合荷重係数を設定することによって、ニューラルネットワークを完成する工程を含んでいることを特徴としている。
【０００９】
請求項３のコンクリート締固め判定装置は、
打設したコンクリートを締固めるバイブレータの振動による音圧の経時変化データを出力する出力手段と、
前記経時変化データをバイブレータの振動による音圧がコンクリートの締固め開始から締固め終了までに時間の経過と共に上昇してピークを越え、所定の音圧レベルまで下降するまでの適正な経時変化データを包絡線で近似した所定の教師データとニューラルネットワークを用いて比較して合致率を算出する求出手段と、
算出された合致率を所定のしきい値と比較して、合致率が前記しきい値以上の場合に、締固め終了と判定する判定手段と
を備えていることを特徴としている。
【００１０】
請求項４のコンクリート締固め判定装置は、
さらに、基準となる締固め開始から終了までのバイブレータの振動による音圧の経時変化データに基づいて求出手段のニューラルネットワークの結合荷重係数を設定する学習手段を備えている。
請求項５のコンクリート締固め判定装置は、
さらに、判定手段において締固め終了と判定されてから所定の待機時間が経過した後に、バイブレータの停止指令を出力する待機手段を備えている。
請求項６のコンクリート締固め判定装置では、
出力手段は、バイブレータの振動による音圧の変化をマイクロフォンによって検出して信号の経時変化データを出力するように構成されている。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明にかかるコンクリート締固め判定方法及び装置を、その実施の形態を示した図面に基づいて詳細に説明する。
【００１２】
図１において、１０は本発明に用いるコンクリート締固め装置である。そして、１は締固め作業車であり、ブーム１１の先にはバイブレータ２を備えている。このバイブレータ２は電動式もしくは油圧式のモータを動力源として振動体２１を振動させるものであり、ブーム１１を操作することによって所望の場所に差し込んで振動を与えることができる。
３がバイブレータ２の振動による音を検知するマイクロフォンであり、オペレータの運転席の前方であってバイブレータ２側に面した場所に設置されている。なお、締固め作業車１の振動が直接伝わらないように緩衝体を介して取り付けられている。
４は運転席の後部に設置された制御装置であり、図２に示したように、前記マイクロフォン３にて検知したバイブレータ２の振動による音圧レベルを出力する騒音計４１と、騒音計４１から出力される音圧レベル信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器４２と、音圧の変化からバイブレータを停止するタイミングを判定する判定用コンピュータ４３と、判定用コンピュータ４３によって締固め終了と判定されたときに鳴動するブザー５とを備えている。
以上の構成において、マイクロフォン３と制御装置４とで本発明のコンクリート締固め判定装置を構成し、前記マイクロフォン３は出力手段の一部を構成し、制御装置４は学習手段と求出手段と判定手段と待機手段を構成している。
【００１３】
図１において、
Ａは既に打設されて硬化が進んでいるコンクリートであり、Ｂは図示しないバケット等によって追加して打設された未硬化状態のコンクリートである。Ｃは追加するコンクリートを保持するための仮設枠である。
前記コンクリートＢは例えばスランプが殆ど０のものであり、打設直後は図示したように若干盛り上がっている。
このような状態のコンクリートＢにバイブレータ２を差し込んで振動を発生して締固め作業を開始する。この時点からマイクロフォン３と制御装置４を作動させる。
図２に示した制御装置４には、後述する学習用コンピュータ４４も備えている。なお、制御装置４に具備された学習用コンピュータ４４と判定用コンピュータ４３は、後述するように、ニューラルネットワークによる学習機能と締固め終了判定機能がプログラミングされている。
学習用コンピュータ４４と判定用コンピュータ４３にプログラミングされたニューラルネットワークは、図３に示したように、入力層と中間層と出力層とからなる階層型ネットワークを構成している。
【００１４】
次に、図２の学習用コンピュータ４４の詳細構成を説明する。
学習手段としての学習用コンピュータ４４は、マイクロフォン３にて検出された音圧レベルに基づいた音圧レベルデータを蓄積する第１蓄積部４４１と、蓄積した音圧レベルデータから教師データを作成する作成部４４２と、作成した教師データを順次蓄積する第２蓄積部４４３と、教師データを順次入力してニューラルネットワークの結合荷重係数を求める学習部４４４とを備えている。なお、前記音圧レベルとは音波の振幅のことをいう。
【００１５】
判定用コンピュータ４３の詳細構成を説明する。
求出手段、判定手段、待機手段としての判定用コンピュータ４３は、マイクロフォン３にて検出された音圧レベルに基づいた音圧レベルデータを蓄積する第３蓄積部４３１と、蓄積した音圧レベルデータから入力データを作成する作成部４３２と、作成した入力データを順次入力して、ニューラルネットワークによって実績データと実施データとの合致率を求める求出部４３３と、求められた合致率を予め設定されたしきい値と比較して締固め終了を判定する判定部４３４とを備えている。前記求出部４３３は求出手段に対応し、前記判定部４３４は判定手段に対応している。
【００１６】
そして、学習用コンピュータ４４の学習部４４４において学習して得られた階層型ニューラルネットワークの各層間の結合荷重係数はＬＡＮ等の媒体４５を介して判定用コンピュータ４３に送られて、判定用コンピュータ４３の求出部４３３が適正な判定を行うように求出部４３３のニューラルネットワークの各層間の結合荷重係数として設定される。
【００１７】
従って、判定用コンピュータ４３においては、逐次入力される音圧レベルの経時変化を、ニューラルネットワークによる締固め判定機能によって処理することによって合致率を算出し、算出された合致率が所定のしきい値（例えば0.99）以上であれば締固め終了と判定し、さらに所定の遅延時間（例えば４秒）経過後に、前記ブザー５を鳴動させて、締固め終了したことを報知する。
【００１８】
次に、教師データの作成例を説明する。
まず、あるコンクリート打設現場の複数のケースで、熟練者が締固め終了を判定したときの、締固め開始から締固め終了までの音圧レベルの経時変化を実測しておく。この経時変化の実測折れ線とその包絡線を図４の（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）に示す。
図３の包絡線を観察すると、各々のケースに共通する一定の規則性があることがわかる。
【００１９】
具体的には、締固め作業の開始直後におけるマイクロフォン３で検出される音圧レベル(絶対値)は、図４の（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）に示すように0.1Pa前後の低レベルである。
その後、締固め作業が進むにつれて音圧レベルは上昇し（Ｓ１）、高レベルのピークに上昇する。
そして、さらに締固め作業が進むと音圧レベルは降下し（Ｓ２）、その後、微増に転じた（Ｓ３）４〜５秒後に締固め終了と判定している点である。このことは、各ケースにおいて音圧レベル及び経過時間の違いはあるが共通する傾向がある。
【００２０】
このように、バイブレータをかけ始めてからの時間経過によって音圧が変化する理由を図５を参照しながら検討する。
図５の（Ａ）に示したような締固めの初期の第１段階では、打設されたコンクリートは、空隙が多いためにバイブレータの振動領域が狭いので、音圧は空気中での音圧レベル（約0.05Pa）に近い。即ち、音圧レベルは低い。
次に、図５の（Ｂ）に示したような締固めの第２段階では、締固めが進むにつれて、骨材の空隙が振動によって小さくなり、振動領域が広がる。それによって、広い領域に振動が伝播して広い領域が振動するので音圧レベルが増加すると思われる。
【００２１】
さらに、図５の（Ｃ）に示したような締固めの第３段階では、骨材の空隙が小さくなり、その空隙をモルタルが埋めていくようになってコンクリートの流動化が始まり、バイブレータとコンクリートの力学的インピーダンスが小さくなるので、振動の個体伝播音への変化が小さくなり、音圧レベルの減少が始まると思われる。
そして、図５の（Ｄ）に示したような締固めの第４段階では、モルタルによって骨材の空隙が埋められてコンクリートが全体的にほぼ流動化状態となった後、締固め領域の拡大により、音圧が微増するものと思われる。
締固め領域の拡大と同時に、ブリージングが発生する可能性もあるが、コンクリートにとって最大の必要条件である強度を確保するという観点から第４段階を所定時間経過してから、締固め終了と判定するものとうかがえる。
【００２２】
まず、図４の（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）に示した包絡線で示される音圧レベルの経時変化のデータに基づいて作成した教師データを、前記学習用コンピュータ４４の学習部４４４に入力する。
このとき作成されるひとつの教師データは、図６に示したように、締固め開始から60秒後までの期間で、２秒毎に設定され、合計31個のデータで構成される。なお、教師データの期間および設定間隔はこれに限定されるものではない。
図６の（ａ）は、締固め開始から徐々に増加してピークを過ぎてから低下し22秒後以降は音圧レベルが０となるパターンの教師データの例を示している。
この教師データは、図４の各包絡線と同様に、締固め作業が進むにつれて音圧レベルは上昇し（Ｓ１）、高レベルのピークに上昇する。そして、さらに締固め作業が進むと音圧レベルは降下し（Ｓ２）、その後、微増に転じた（Ｓ３）４〜５秒後に締固め終了するという点で、図４の各ケースと共通する特徴を備えている。そして、このときのニューラルネットワークからの出力すなわち教師信号を最大値（例えば0.99）とする。
そして、図６の（ｂ）は、締固め開始から徐々に増加してピークを過ぎてから低下し20秒以内に音圧レベルが０となるパターンの教師データの例を示している。この教師データは締固め終了と判定できないパターンを示している。そして、このときのニューラルネットワークからの出力すなわち教師信号を最小値（例えば0.01）とする。
このように、１つの実績データから教師信号が最大値と最小値の２つの教師データが作成される。そして、これらの教師信号は教師データと実際のデータとの合致率を表現している。
【００２３】
図６の（ａ）のような教師データを、学習部４４４のニューラルネットワークへ入力する場合を図３を参照して説明する。
図６の（ａ）の包絡線で示される教師データはＤ（０）〜Ｄ（30）までの31個の音圧レベルデータ（０〜１）から構成されている。これらの教師データを、図３のニューラルネットワークの入力層の各入力ユニットＮ（０）〜Ｎ（ｉ）に入力する。即ち、締固め開始時点の教師データＤ（０）を入力ユニットＮ（０）に入力し、２秒後の教師データＤ（１）を入力ユニットＮ（１）に入力し、順次入力する。
【００２４】
図３のニューラルネットワークの中間層のユニットＭ（０）〜Ｍ（ｊ）においては、入力層の入力ユニットからの出力データＩ（０）〜Ｉ（ｉ）と、入力層から中間層への結合荷重係数Ｗ（ｊｉ）と、中間層のユニットＭ（０）〜Ｍ（ｊ）のオフセット値とを用いて、各中間層のユニットＭ（０）〜Ｍ（ｊ）への入力データＵ（０）〜Ｕ（ｊ）を求める。
そして、各中間層のユニットＭ（０）〜Ｍ（ｊ）からの出力データＨ（０）〜Ｈ（ｊ）は、図３の（ｂ）に示したシグモイド関数によって求められる。このシグモイド関数の入出力特性は、図３の（ｃ）に示したように、入力データＵ（ｕｊ）が０の場合に出力データが0.5となり、入力データが０を越える場合には徐々に１に近づく出力データとなっている。
即ち、このような特性のシグモイド関数によれば、一般のしきい値関数のように０又は１の出力データではなく、０〜１の出力データが得られる。
各中間層のユニットの出力データは出力層のユニットＰの入力データとして算出される。即ち、各中間層のユニットからの出力データＨ（０）〜Ｈ（ｊ）と、中間層から出力層への結合荷重係数Ｖ（ｋｊ）と、出力層のユニットのオフセット値とを用いて、出力層のユニットＰへの入力データＵ（ｋ）を求める。
そして、出力層のユニットＰにおいては、前記入力データＳ（０）〜Ｕ（ｋ）とシグモイド関数を用いて出力データＯ（ｋ）を求める。
【００２５】
入力された教師信号と出力層の出力データＯ（ｋ）との差から、出力層のユニットにつながる結合荷重係数と中間層のユニットのオフセット値に対する誤差δｋを求める。
さらに、前記誤差δｋと中間層から出力層への結合荷重係数Ｖｋｊと中間層の出力データから、中間層のユニットにつながる結合荷重係数と中間層のユニットのオフセットに対する誤差δｊを求める。
【００２６】
前記誤差δｋと中間層のユニットの出力データと定数αとの咳を加算することで、中間層のユニットから出力層のユニットにつながる結合荷重係数Ｖｋｊを修正する。また、前記誤差δｋと定数βとの積を加算することで、出力層のユニットのオフセットを修正する。
次に、中間層のユニットでの誤差δｊと、入力層のユニットの出力データと定数αとの積を加算することで、入力層のユニットから中間層のユニットにつながる結合荷重係数Ｗｊｉを修正する。また、前記誤差δｊと定数βとの積を加算することで、中間層のユニットのオフセットを修正する。
このようにして、順次結合荷重係数を修正して、教師データに適合した出力データが得られるニューラルネットワークが構築されるのである。
【００２７】
次に、別のパターンの教師データによって同様に結合荷重係数の修正を行う。このようなバックプロパゲーションアルゴリズムを複数のパターンの教師データに適用することによって、種々のパターンの音圧レベルの経時変化に対して適正な判定をすることが可能な、ニューラルネットワークの結合荷重係数を得ることができるのである。
また、図６（ｂ）のような締固め終了を判定できないパターンを学習することにより、例えば実際の締固め時に図６と同じ音圧で推移したときに、図（ａ）と（ｂ）との間の時間帯における締固め終了／未終了の判定の精度が高まる。
得られた結合荷重係数をＬＡＮ等の媒体４５で判定用コンピュータ４３に送り、求出部４３３を構成するニューラルネットワークの各層間の結合荷重係数を設定する。
【００２８】
次に、以上の処理によって得られた結合荷重係数が設定された判定用コンピュータ４３を用いて、実際の打設工事において締固め終了のタイミングを判定する手順を、図８のフローチャートを参照して説明する。
Ａ／Ｄ変換器４２の出力を判定用コンピュータ４３へ取り込むように設定する。
そして、ステップＳ１においてバイブレータの作動を開始、ステップＳ２においてマイクロフォンによって検出した振動音を、ステップＳ３においてフィルター処理し、ステップＳ４において音圧レベルの経時変化の包絡線を作成する。
ステップＳ５においては前記作成した包絡線を３次曲線で近似する。
ステップＳ６において、所定時間毎、例えば２秒毎に音圧レベルデータを第３蓄積部４３１に蓄積する。
例えば、図７に示したように、６秒後には４つの音圧レベルデータＥ（０）〜Ｅ（３）が蓄積される。そして、ステップＳ７においては、作成部４３２で、残りの音圧レベルデータＥ（４）〜Ｅ（30）の値は全て０として、31個の音圧レベルデータＥ（０）〜Ｅ（30）を作成する。
【００２９】
ステップＳ８において、作成部４３２において作成した31個の音圧レベルデータＥ（０）〜Ｅ（30）を学習用コンピュータ４４から送られた結合荷重係数が設定された求出部４３３に入力する。即ち、音圧レベルデータＥ（０）は入力層の入力ユニットＮ（０）に入力し、その他の音圧レベルデータＥ（１）〜Ｅ（30）も順次入力ユニットＮ（１）〜Ｎ（30）に入力する。
そして、ステップＳ９において、出力層のユニットＰから出力される合致率を、判定部４３４に入力する。
ステップＳ１０においては、判定部４３４で、前記合致率を所定のしきい値、例えば0.95と比較し、合致率がしきい値以上の場合には締固め終了と判定して、ステップＳ１１に進む。しきい値未満の場合には、ステップＳ２に戻って、さらに、２秒後のデータＥ（４）が蓄積されるまで待って、以下同様に、マイクロフォンで検出された５つの音圧レベルデータＥ（０）〜Ｅ（４）と、作成部で作成された音圧レベルデータＥ（５）〜Ｅ（30）とに対して同様の処理を行って合致率を求めて判定する。
締固め開始から８秒後までの５つの音圧レベルデータによる合致率もしきい値未満の場合には、順次２秒毎の音圧レベルデータまで蓄積して、同様に合致率を求めて判定する。さらに、図７の（ｂ）に示したように、16秒後までの９つの音圧レベルデータを入力して合致率を求めて判定する。この場合も締固め終了とは判定されない。
【００３０】
判定部４３４において締固め終了と判定されてから、ステップＳ１１においては、所定時間待機した後、例えば４秒後に、ステップＳ１２においてブザー５を鳴動させて報知する。前記ステップＳ１１は待機手段に対応している。
このブザー５の鳴動を聞いた作業者は、ステップＳ１３においてバイブレータ２を停止させて締固め作業を停止するのである。
【００３１】
このようにして、ニューラルネットワークによる判定用コンピュータの判定によってバイブレータによる締固め作業を停止させると、人の判断によらずとも、多量のブリージング水が発生する前であって、且つ十分密実なコンクリートが得られるので、レイタンスの発生がないとともに十分な強度が得られる。
【００３２】
上記実施形態においては、包絡線データを曲線で近似したが、これに限らず包絡線データを入力値として直接用いてもよい。また、上記実施形態においては、各ユニットへの出力関数としてシグモイド関数を用いたが、これに限らずしきい値関数を用いてもよい。また、中間層は１層のみとしたがこれに限らず複数層設けてもよい。
また、入力値におけるデータ認識区間（締固め開始から締固め終了の４秒前までの区間）は、本実施形態に限らず適宜伸ばしたり縮めたりすることが可能である。これに伴い待機時間も０秒を含め適宜変更可能である。
なお、判定用コンピュータで学習用コンピュータを兼ねて結合荷重係数を求めるようにしてもよい。
また、マイクロフォンは図１の場所に限定されるものではなく、バイブレータの振動が直接伝わらないように設けるならば、さらにバイブレータに近い位置に設けても良い。
また、ブザーに代えて警報灯を点灯もしくは点滅させてもよいし、自動的にバイブレータを停止させるようにしてもよい。
また、締固め作業車１とは分離独立したユニットに、マイクロフォンと制御装置とブザーを内蔵してもよい。
さらにまた、マイクロフォンによる音圧の変化を検出することに代えて、バイブレータの駆動源の電動モータの電流変化や、油圧モータの負荷変化を電気的に検出して、これを基に、締固め状態を判断してバイブレータを停止させてもよい。
【００３３】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、人の判断によらずバイブレータを停止させる適切なタイミングを知ることができるので、バイブレータをかける時間が短過ぎて十分な強度が得られなかったり、イブレータをかける時間が長過ぎてブリージング水が発生したりという問題を解決することが可能となるとともに、
作業者が締固め判断のタイミングを監視する負担を軽減でき、さらには、熟練者が不足している現状にも対応できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかるコンクリート締固め装置の実施の形態の構成を示した構成図である。
【図２】要部のブロック図である。
【図３】ニューラルネットワークの構成図である。
【図４】コンクリートの表面高さの変化を示す図である。
【図５】コンクリートの締固め作業の状況を説明する模式図である。
【図６】教師データの例である。
【図７】実際の入力データの例である。
【図８】締固め終了判定の手順を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１０    コンクリート締固め装置
１      締固め作業車
２      バイブレータ
３      マイクロフォン
４      制御装置
５      ブザー
４３    判定用コンピュータ
４３１  第３蓄積部
４３２  作成部
４３３  求出部
４３４  判定部
４４    学習用コンピュータ
４４１  第１蓄積部
４４２  作成部
４４３  第２蓄積部
４４４  学習部
４５    ＬＡＮ等の媒体
【図１】
0004404494.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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