《Journal of Building Engineering》：Experimental and numerical study on uniaxial compression performance of steel fiber reinforced geopolymer concrete confined with steel stirrups
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钢纤维增强地质聚合物混凝土（SFRGC）在螺旋箍筋约束下的力学性能及协同增强机制研究。通过实验与有限元分析，揭示了箍筋间距、纤维掺量对核心混凝土抗压强度、峰值应变及残余应力的影响规律，提出考虑箍筋与纤维协同约束效应的本构模型。研究发现，30mm箍筋间距较80mm时强度提升53.89%，纤维掺量增加使峰值应变提高59.56%。界面增强与多级约束机制显著改善材料延性。
李瑞谦|陈志康|李彪|李阳|王松波|刘耀东|王顺安
湖北工业大学土木工程、建筑与环境学院，武汉430068，中国
摘要 钢纤维增强土聚合物混凝土（SFRGC）用工业固体废弃物替代了传统的波特兰水泥，结合了优异的性能和生态效益。了解受限条件下SFRGC的力学行为对于结构设计和非线性分析至关重要。本文系统研究了在箍筋约束下的SFRGC的力学性能和本构关系。通过协调实验和有限元（FE）分析，揭示了箍筋环和钢纤维（SFs）的协同约束机制。比较结果表明，建立的FE模型能够准确描述受箍筋约束的SFRGC的轴向响应。减小箍筋间距、增加箍筋强度和提高SF掺量可以显著增强核心混凝土的力学强度和变形能力。通常，当箍筋间距从80毫米变为30毫米时，峰值强度提高了3.79%-53.89%，相应的峰值应变提高了8.83%-43.38%。而就SF体积分数的影响而言，峰值应力和峰值应变的提高幅度分别为1.83%-9.21%和7.71%-59.56%。土聚合物基体与SF之间的界面强化提高了材料的完整性，使得混凝土表层出现裂缝但不会解体。同时，宏观的外部箍筋约束和微观的内部SF裂缝桥接形成了多层次的约束系统，共同限制了核心SFRGC的膨胀，从而改善了其力学性能和峰值后的延展性。此外，对现有受限混凝土本构模型的检验表明，由于SFRGC独特的土聚合物凝胶体系和纤维-基体界面，现有模型存在一些局限性。基于实验和数值模拟结果，通过引入综合考虑箍筋和纤维有效约束程度的指标，提出了改进的峰值应力及相应峰值应变的计算公式。最终，建立了一个适用于单轴压缩条件下SFRGC的受限本构模型，并与实验数据高度吻合。
引言 土聚合物混凝土（GC）作为一种新型低碳水泥基材料，利用工业固体废弃物（如矿渣、粉煤灰）部分替代普通波特兰水泥（OPC）合成而成。与基于OPC的普通混凝土相比，GC在早期力学强度发展、界面粘结强度和耐久性方面表现更优，同时具有显著的生态效益[1]、[2]、[3]。然而，由于其多相复合体系和复杂的孔结构导致的固有异质性，在某些水灰比（w/b）条件下，GC的脆性比普通混凝土更为明显[4]。添加钢纤维（SF）制成钢纤维增强土聚合物混凝土（SFRGC）有效克服了这一问题。这种创新激活了土聚合物基体与纤维之间的界面强化机制和抗裂性能，实现了断裂韧性和延展性的协同优化[5]、[6]、[7]。因此，SFRGC在桥梁、隧道、路面和海洋结构等土木基础设施中具有广泛的应用潜力。
在结构工程实践中，混凝土经常受到纵向和横向加固系统共同作用产生的多轴应力状态的影响。混凝土的本构行为是分析混凝土结构非线性力学行为的基础。几十年来，通过实验和理论分析，已经建立了包括受限混凝土宏观力学响应[8]、[9]、[11]和内在约束机制[12]、[13]、[14]、[15]在内的框架。在此基础上，进一步发展了相应的本构模型[16]、[17]。此外，一些研究人员还将这一结构形式扩展到了复杂工程结构中，如钢管混凝土（CFST）柱、剪力墙和接头[18]、[19]、[20]、[21]。结果表明，由于外部钢管和内部箍筋的双重约束作用，在钢管内部添加额外的箍筋可以有效弥补单个钢管对核心混凝土的约束不足，特别是在矩形截面或接头区域，从而显著提高结构的承载能力、延展性和能量耗散能力。基于实验和数值分析结果，建立了CFST结构构件的承载能力计算公式。随着数值方法的进步，也进行了宏观和微观尺度的数值研究。刘等人[22]通过有限元（FE）建模发现了箍筋应变分布的空间异质性，并揭示了混凝土核心的非均匀约束和轴向应力场。赵等人[23]创新地将受限混凝土理论应用于超高性能混凝土（UHPC）-钢网复合柱，检验了其适用性并建立了参数分析框架。朱等人[24]利用FE模拟验证了高强度钢筋混凝土柱的实验结果，证明CRB600H增强短柱的轴向峰值承载能力可与HRB400增强柱相当，同时延展性更优，且通过减小钢筋间距提高了承载能力和变形能力。然而，混凝土的固有脆性显著影响了外部加固的约束效果[25]。为了解决这一问题，研究人员将纤维掺入混凝土中，即开发了纤维增强混凝土（FRC），建立了纤维-箍筋协同约束系统[26]、[27]、[28]。研究表明，SF通过跨尺度裂纹延缓效应减缓了微观-宏观损伤的耦合。这种多层次的协同能量耗散机制实现了延展性能和承载能力退化的协调控制。考虑到纤维的影响，开发了适用于箍筋约束FRC的本构模型。此外，常等人[29]、[30]研究了箍筋和SF含量对UHPC压缩响应的影响，发现高箍筋比和大SF掺量显著提高了UHPC的约束效果。最终，建立了一个综合考虑箍筋和SF约束效应的SFRGC本构模型。
对于基于土聚合物的混凝土，相关研究非常有限。其中，黄等人[31]对掺入钨尾矿的GC柱进行了压缩试验，结果表明，箍筋约束显著提高了GC的强度和延展性。最佳性能出现在含有20%-30%钨尾矿和30%-50%再生骨料的试件中。基于试验结果，开发了一个压缩受限应力-应变模型。Ganesan等人[32]比较了受限GC与普通混凝土的力学性能，发现箍筋约束对GC的增强效果优于普通混凝土。此外，矿渣含量对受限GC的力学性能有显著影响[33]，这既增强了材料强度，也加剧了脆性。Raza等人[34]使用GFRP螺旋箍筋对GC进行约束，发现减小螺旋箍筋间距能有效提高试件的延展性和承载能力。
总之，针对箍筋约束混凝土进行了系统的实验、数值和理论研究，为混凝土结构设计提供了理论依据。然而，作为一种新型的多相异质复合材料，关于箍筋约束SFRGC的研究工作较为罕见。其力学性能演变过程及相应机制尚不明确。此外，由于外部箍筋和内部纤维的加固作用，SFRGC的力学性能更为复杂。箍筋和SF对混凝土核心的协同约束机制缺乏系统的研究。另外，由于SFRGC的材料组成与基于水泥的混凝土不同，现有研究成果难以直接应用。关于箍筋约束SFRGC的力学性能和本构关系研究的匮乏，阻碍了其在关键基础设施项目中的工程应用。
为了解决这一问题，本研究通过实验和FE模拟系统研究了箍筋参数和SF体积分数对SFRGC轴向响应的协同机制。分析了核心混凝土的应力-应变曲线、箍筋应变以及关键力学性能指标，阐明了多层次的协同约束机制。最终，建立了一个考虑SF增韧效应和箍筋约束效应的SFRGC压缩受限本构模型，为SFRGC的结构设计提供了理论支持，并为其实际工程应用奠定了基础。
试件设计 参照中国规范GB/T 50081-2019 [35]和现有研究[36]、[37]，设计了箍筋约束的SFRGC试件。试件截面尺寸为150 mm× 150 mm× 450 mm，长宽比为3。钢筋配置符合中国规范GB50010-2010 [38]的要求，其中推荐纵向钢筋比为0.55-5%。钢筋直径应大于12 mm，数量不少于4根。对于箍筋，其直径应
核心SFRGC的应力-应变曲线 核心混凝土的轴向应力提取方法参考了作者之前的工作[43]，表达式如下：N 、N s 和N c 分别表示总轴向力、纵向钢筋承受的力和混凝土覆盖层承受的力。A cor 是核心SFRGC的约束面积，A cor =A -A c-A s。A 、A c和A s分别是总截面面积、混凝土覆盖层面积和纵向钢筋面积。σ c 是覆盖层中的应力，根据参考文献[44]计算得出。σ s 是应力
数值模拟分析 在本研究中，利用ABAQUS 6.14软件开发了一个与实验试件几何形状相同的FE模型。通过系统校准实验数据，严格验证了FE方法的准确性和适用性。在此基础上，建立了箍筋约束SFRGC的微观-宏观多尺度分析框架。
箍筋间距 不同箍筋间距下受限SFRGC的应力-应变曲线如图4a和图13a所示。结果表明，随着箍筋间距的增加，试件的峰值应力降低，峰值后的下降斜率变得更陡峭，残余应力减小。当箍筋间距为30 mm时，试件的延展性更好，峰值后应力下降速率显著减缓，残余应力增加了43.2%。然而，当箍筋间距为80 mm时现有本构模型的比较分析 迄今为止，基于实验结果和相关理论，已经提出了多种受限混凝土的本构模型（见表9）。为了评估现有模型的适用性，获得了模型预测的峰值应力和峰值应变以及相应的比较结果（见表10）。可以看出，在高约束水平下，现有模型低估了SFRGC的峰值应力，未能充分考虑箍筋的约束作用
结论 (1) 受限SFRGC的应力-应变曲线由三个不同阶段组成。随着箍筋约束程度的增加，核心SFRGC的峰值应力、峰值应变和极限应变均得到提高，下降分支和残余分支逐渐变平缓。虽然较高的SF体积比并未显著提高受限SFRGC的抗压强度，但显著增加了峰值应变和极限应变，使得下降分支更加平缓。
(2) 有限元
CRediT作者贡献声明 王顺安： 撰写——审稿与编辑、验证、数据收集、概念化。李瑞谦： 撰写——审稿与编辑、初稿撰写、数据整理。李彪： 撰写——审稿与编辑、初稿撰写、可视化、验证、项目管理、方法论研究、数据收集、形式化分析。李阳： 可视化、验证、方法论研究、形式化分析
利益冲突声明 ? 作者声明他们没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究工作。
致谢 感谢国家自然科学基金（项目编号52308248、52508219）、湖北省教育厅科技项目（项目编号Q20231505）、湖北工业大学科研启动基金（项目编号XJ2025000102）、河流与湖泊生态环境地质技术及生态修复创新示范基地以及健康智能感知与生态修复重点实验室的支持
