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受腐蚀钢筋混凝土构件性能研究

范颖芳  
【摘要】: 腐蚀环境下服役的钢筋混凝土结构由于长期受到腐蚀作用,造成混凝土性能劣化、钢筋锈蚀、钢筋与混凝土之间粘结退化,导致钢筋混凝土结构耐久性降低而提前发生破坏。目前,由于腐蚀造成钢筋混凝土结构耐久性退化已成为当今土木工程界面临的一大灾害,引起人们的普遍关注,成为研究的一大热点。本文在系统总结国内外有关受腐蚀钢筋混凝土构件受力性能研究工作的基础上,以材料物理力学性能(包括受腐蚀混凝土和锈蚀钢筋)→受腐蚀钢筋与混凝土之间粘结性能→受腐蚀钢筋混凝土构件力学性能为主线对受腐蚀钢筋混凝土构件性能展开了一定的研究,主要研究工作包括: 首先,研究了受腐蚀钢筋混凝土材料的物理力学性能。基于微观腐蚀机理分析了硫酸盐介质对混凝土的膨胀性腐蚀作用,从理论上研究了由于膨胀作用引起混凝土内部产生的膨胀应力;讨论了钢筋表面锈蚀坑对钢筋力学性能的影响,建立了钢筋屈服强度与蚀坑深度之间的关系;为受腐蚀混凝土和锈蚀钢筋本构关系的建立提供了一定的理论基础。 其次,建立了受腐蚀钢筋混凝土极限粘结力的神经网络预测模型。阐明了锈蚀钢筋与混凝土之间粘结性能的退化机理;鉴于锈蚀钢筋混凝土之间的粘结性能受到多因素影响,且影响因素集与极限粘结强度之间存在着复杂非线性关系,建立了BP神经网络模型预测锈蚀钢筋与混凝土之间极限粘结力,取得了较好的预测效果。研究表明,应用神经网络方法研究受腐蚀钢筋混凝土粘结力是可行的,由于能够同时考虑足够多个影响因素,因此较传统分析方法有着显著的优势。 再次,基于试验研究提出了受腐蚀钢筋混凝土构件极限承载力的预测模型。基于目前较少开展的实际腐蚀环境下钢筋混凝土构件受力性能的试验研究,通过引入受腐蚀混凝土和锈蚀钢筋的损伤因子导出了受氯离子腐蚀钢筋混凝土构件极限承载力计算模型;建立了BP神经网络模型对受腐蚀钢筋混凝土梁承载力进行了预测,通过对多组国外试验研究结果(不同腐蚀作用情况下)的分析均取得了令人满意的预测结果,并且随着试验资料的积累,预测效果可以得到进一步的改善;因此,本文建立的神经网络模型对受腐蚀钢筋混凝土构件承载力研究是一种十分有效的方法,具有较好的应用前景。 然后,基于受腐蚀钢筋混凝土构件表面裂缝的分布特征研究了构件的腐蚀情况及其力学特性。揭示出受腐蚀钢筋混凝土构件在荷载作用下表面裂缝分布服从统计意义上的分形,并对其进行了分形描述;提出以裂缝分形维数作为受腐蚀程度的有效衡量指标,首次实现了构件受腐蚀程度的定量描述;建立了裂缝分形维数与钢筋锈蚀率、混凝土劣化系数、构件承载力之间的定量关系,并建立了分形神经网络模型对实际受腐蚀钢筋混凝土构件进行了极限承载力的预测,取得了较好的预测效果。研究结果显示,分形维数的应用为受腐蚀钢筋混凝土构件承载力研究开辟了一条崭新的途径,为受腐蚀钢筋混凝土构件的耐久性研究提供了一个便于工程应用的新方法,具有重要的理论和实用价值。 最后,研究了受腐蚀钢筋混凝土梁的延性特性。分析了混凝土劣化和钢筋锈蚀对钢筋混凝土梁截面延性的影响;在平截面假定成立和不适用两种情况下,分别讨论了钢筋混凝土梁 截面曲率延性随混凝土劣化、钢筋锈蚀的演变规律。填补了目前国内外对受腐蚀钢筋混凝土 构件延性研究的不足,为受腐蚀钢筋混凝土结构安全性评价具有理论指导意义。
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