|
文献精读 Cem. Concr. Compos.：基于声发射和机器学习裂缝模式分类的钢纤维增强混凝土单轴拉伸损伤力学研究  背景介绍 近几十年来，已有大量关于钢纤维增强混凝土（SFRC）本构模型的研究报道，并且相关学者发表了一系列设计规范和建议。SFRC结构设计的关键问题是采用坚固、合理、可靠的本构模型来再现混凝土的力学行为，尤其是拉伸行为。 研究出发点 以往的研究表明，声发射（AE）检测技术是定量评价混凝土微裂缝扩展、释放应变能、微裂缝模式以及损伤过程的一种高效有力的方法。然而到目前为止，还没有一种标准的方法来规定不同裂缝模式（剪切和拉伸模式）之间的分离极限。许多学者仍然使用AF/RA（AF为平均频率，RA为上升时间与振幅的比值）比值的经验值来对微裂缝模式进行分类。随着机器学习的发展，一些研究人员逐渐开始采用机器学习方法来解决上述分类问题，这为准确获得不同微裂缝模式的分离极限提供了一种数学方法。 全文速览 南京工业大岳健广课题组提出了一种新型SFRC受拉时标量塑性损伤本构模型，分析了利用亥姆霍兹自由能进行基体桥接和纤维桥接的耦合机理。首先对27个分别具有3个混凝土基体强度和3个纤维体积分数的钢纤维混凝土试件进行了三点弯曲试验，并且利用AE技术对断裂过程区内释放应变能的演化进行了检测。其次，设计了一种基于支持向量机（SVM）的框架，将声发射信号分类为拉伸-裂缝模式和剪切-裂缝模式，并且确定了纤维体积分数（Vf）与塑性应变的关系以及特征长度（lch）与裂缝口张开位移（CMOD）的关系。最后，根据释放应变能和裂缝口尖端应变演化的检测结果，分别得到了混凝土基体和钢纤维对应的两个损伤变量dm（基体开裂造成的损伤）和df（纤维拔出造成的损伤）的经验表达式，并且通过与fib Model Code 2010和RILEM TC 162-TDF模型进行对比，验证了所提出的模型的有效性。研究结果表明，该模型能够可靠地预测SFRC在单轴拉伸荷载下的强度、后软化或硬化分支、卸荷和刚度下降。相关论文以“Uniaxial tension damage mechanics of steel fiber reinforced concrete using acoustic emission and machine learning crack mode classification”为题，于20211年发表在Cement and Concrete Composites上。 图文解析 （1）断裂过程 如图1所示，在初始裂缝形成之前，P-CMOD和P-εs1近似为线性关系，说明此时处于弹性阶段；当初始裂缝形成时，二者开始转变为非线性关系，故曲线的线性-非线性转折点Pini可以作为表示初始开裂变形损伤状态的指标；在初始裂缝形成之后，微裂缝开始稳定延伸，直到近似达到最大载荷Pmax时，肉眼才可观察到宏观裂缝。随后，所有试样的荷载开始急剧下降，但是随着水泥基材料中纤维体积分数的增加，荷载下降程度会在一段时间后逐渐减小且CMOD会随之增加，直至试样失效。荷载在急剧下降后开始缓慢下降时的点，记为Pf。对于SFRC来说，Pf出现说明此时钢纤维桥接作用的发挥程度逐渐提高，并且该作用随着钢纤维体积分数的增加而增强。例如，当Vf=1.5%时，P-CMOD曲线出现了二次硬化现象。  图1 典型P-CMOD和P-εs1曲线的对比：（a）试样B-0-1；（b）试样B-10-1；（c）试样B-15-1 （2）钢纤维体积分数的影响 如图2所示，Vf和基体开裂能量比（ρG）呈线性关系，并且ρG随着Vf的增加而减小。由此可知，Vf越大，钢纤维对总能量的贡献也越大。所有试样的lch和CMOD关系的拟合表达式如图3所示。  图2 Vf与ρG的相关性  图3 lch与CMOD的相关性 （3）微裂缝模式分类 表1 微裂纹模式分类的计算结果  注：超平面（分离极限线）线性表达式：  ，式中AFsl和RAsl分别为AE参数AF和RA的值，表示对应的点（RAsl，AFsl）位于分离极限线上；k1和k2分别为斜率和截距。 如表1所示，对于试样A-05来说，当k1大于6.91时，对应的微裂缝属于拉伸模式，并且损伤是由基体开裂所造成的；除此之外，微裂缝均属于剪切模式，而损伤则是由纤维拔出所造成的。此外，AE命中总数（n）为12732次，其中95%和5%分别属于基体开裂（拉伸模式）和纤维拔出（剪切模式）；总释放应变能（Uu）的99.9%和0.1%分别属于基体开裂（拉伸模式）和纤维拔出（剪切模式）。从表中还可以看出，k1的主要影响因素为Vf。当Vf大于1.0%时，k1约为6.98；当Vf增加到1.5%时，k1下降至约3.88。Vf的增加能够导致k1和纤维桥接作用在一定程度上降低，并且nm/n（拉伸模式总数/命中总数）和Um,u/Uu（基体开裂释放应变能/总释放应变能）也随之减小。n随着Vf的增加而有显著增加，同时ns/n也略有增加，这表明拉伸和剪切模式的微裂缝数量均随着Vf的增加而增加，不过剪切模式微裂缝数的增加速率小于裂缝总数的增加速率。 （4）损伤变量的经验表达式 如图4（a）-（c）所示，dtm随着  的增加而增加，其演化也随着Vf的增加而缓慢增加，这是由于钢纤维能够提高基体抗裂性。如图4（d）所示，dtf也随着 的增加而增加，但其演化却不受Vf的影响。  图4 损伤的监测和拟合结果：（a）-（c）不同Vf时材料的 dtm- 曲线；（d）所有SFRC试件的 dtm-  曲线 （5）应力-应变曲线的验证 图5 将现有的试验数据与MC2010模型的应力-应变曲线进行对比：（a）fft=2.53 MPa，Vf =0.5%；（b）fft=2.93 MPa，Vf=1.0%；（c）fft=3.27 MPa，Vf=1.5% 图6将现有的试验数据与RILEM模型的应力-应变曲线进行对比：（a）fft=4.76 MPa，Vf =0.5%；（b）fft=6.79 MPa，Vf=1.0%；（c）fft=8.42 MPa，Vf=1.5% 如图5所示，本文模型和MC2010模型的应力-应变曲线在弹性区域重合，并且在峰后阶段的第一阶段吻合良好，尤其是当Vf小于1.5%时；而在峰后阶段的第二阶段，本文模型的应力值较大，并且二者差距随着Vf的增加而增大。由此可知，在从宏观开裂到达到极限拉应变的阶段，本文模型具有更高的力学性能。 如图6所示，本文模型和RILEM模型的应力-应变曲线在峰后阶段的第一阶段吻合良好；而在峰后阶段的第二阶段，本文模型在大多数情况下更大，而二者差距随着Vf的增加而减小。在极限状态下，本文模型设定极限应力为0，而RILEM模型则设定水泥基材料仍然存在一定的剩余强度。 通过将本文模型与MC2010、RILEM模型进行比较，验证了此模型用于预测与弯曲试验相关的应力-应变曲线的可行性。 （6）P-CMOD曲线的验证 图7 与MC2010和RILEM模型的P-CMOD曲线进行对比：（a）fftk=2.53 MPa，Vf=0.5%；（b）fftk=2.93 MPa，Vf=1.0%；（c）fftk=3.27 MPa，Vf=1.5% 如图7所示，三种模型均能够较好地预测弹性行为和峰值荷载，其中本文模型预测的结果与试验结果保持一致，而MC2010和RILEM模型预测的结果则均小于试验结果。产生以上差距的原因是这两种模型在峰后阶段的抗裂性和极限拉伸应变的固定值较小。 总结 该研究在断裂力学和连续介质损伤力学的基础上，分析了SFRC在拉伸荷载下基体桥接和纤维桥接的耦合关系，进而提出了一种新型SFRC标量单轴拉伸塑性-损伤本构模型。此外，全文还介绍了AE检测技术和基于SVM的框架，通过试验来确定损伤变量的演化。根据研究和分析结果，得出了以下结论： 1.根据断裂力学和连续介质损伤力学原理建立了基体桥接和纤维桥接的耦合关系，由于亥姆霍茨自由能的退化导致损伤变量dm和df的增大。复合材料的损伤变量与dm、df、 和 相关，其中 和 分别定量反映了基体桥接和纤维桥接对未损伤复合材料抗微裂缝能力的贡献。 2.利用AE技术检测了SFRC在拉伸荷载下的断裂过程，并且结合SVM技术对两种分别对应拉伸和剪切变形的AE波形进行了分割和分类。分类后分别计算拉伸和剪切模式对应的塑性应变和释放应变能，得到了dm和df的经验表达式。 3.AE检测结果表明，当Vf大于1.0%时，SFRC的荷载-裂缝口张开位移（P-CMOD）曲线峰后段开始出现硬化行为。由于Vf与ρG之间存在线性关系，故讨论了Vf对特征抗拉强度（fftk）、临界裂缝口张开位移（CMODc）和断裂能（GF）的影响。此外，根据试验结果还得到了lch和CMOD的拟合表达式。若已知Vf，则能够预估出最终的塑性应变。 4.使用基体和纤维对应的两个损伤变量来表示所提出的复合材料应力-应变模型，并且推导出了损伤演化表达式。将该模型与MC2010、RILEM模型进行了对比，发现其在峰后段具有较大的抗裂性能。该模型能够预测强度、卸荷以及刚度，并且当Vf大于1.0%时表现出了明显的峰后段硬化行为以及能够同时计算纤维桥接应力。 本期编者简介 翻译： 耿松源 博士生 深圳大学 审核： 程博远 博士生 深圳大学 排版： 刘建伟 硕士生 深圳大学 本期学术指导 何 闯 博士后 深圳大学 龙武剑 教 授 深圳大学 文献链接： https:///10.1016/j.cemconcomp.2021.104205 |
|
|
