冻融循环后钢纤维增强混凝土的循环压缩行为及其本构建模

《Journal of Building Engineering》：Cyclic compressive behavior and constitutive modeling of steel fiber–reinforced concrete after freeze–thaw cycles

本研究系统考察了0-2.0%钢纤维体积分数混凝土经125次冻融循环后的单轴低周压缩性能，揭示了纤维掺量对耐久性的显著提升作用，建立了基于相对动态弹性模量的循环本构模型，并预测寒区建筑结构服务寿命。

　　

林永军|郭松|周世石|程天一|王玉明|邢小丽

西南交通大学土木工程学院，中国成都610031

摘要

由于钢纤维增强混凝土（SFRC）具有更好的延展性和能量耗散能力，其在寒冷地区建筑结构中的应用日益增多。然而，其在冻融（F–T）循环作用后的压缩响应特性尚未得到充分量化。本研究对含有0–2.0%钢纤维体积比的SFRC进行了多达125次冻融循环（FTCs）的单轴循环压缩试验，评估了其力学性能退化、破坏模式演变以及循环应力-应变特性，并开发了一种适用于工程应用的循环本构模型。冻融循环降低了SFRC的压缩强度和弹性模量，同时增加了峰值应变；滞后回线显示了刚度下降和残余应变累积。在所研究的混合物中，纤维掺量对抗冻性有显著影响：经过125次冻融循环后，含2.0%纤维的试样相对动态弹性模量（RDEM）仍保持在60%以上，而含0.5%–1.0%纤维的混合物则降至RDEM < 30%。冻融循环还改变了破坏模式，从劈裂型转变为劈裂-剪切混合型。所提出的模型包括一个包络曲线、一个幂律卸载分支和一个线性重新加载分支，能够很好地捕捉到实测循环响应的主要滞后特征（R² > 0.95）。根据中国寒冷地区（如东北部和北部）的冻融条件，采用基于RDEM的退化标准进行的服务寿命评估表明，含1.5%–2.0%纤维的SFRC使用寿命为50–100年，而含纤维量≤1.0%的SFRC使用寿命则小于30年。这些结果为SFRC构件的优化设计和循环加载下的数值分析提供了实际依据。

引言

在过去几十年中，由于钢纤维增强混凝土（SFRC）在开裂后的性能提升和工程适用性方面的优势，它被广泛应用于建筑结构和结构修复中[1]、[2]、[3]、[4]。SFRC在建筑楼板、工业地板、结构表面修复以及现有建筑构件的加固中的广泛应用，证明了其优异的韧性和抗裂性能。这些性能提升主要归功于均匀分布的钢纤维，它们在水泥基体中形成了三维（3D）的裂缝桥接和应力传递网络，从而提高了拉伸强度、断裂韧性、延展性和能量耗散能力等关键指标[5]、[6]、[7]。

然而，在寒冷地区，冻融循环（FTCs）会导致显著的耐久性下降[8]，表现为弹性模量[9]、压缩强度[10]、劈裂抗拉强度[11]和能量耗散能力[12]的降低。在材料尺度上，这种退化主要是由于水-冰相变应力在基体中引发的微裂纹的产生和扩展。先前的研究表明，添加纤维可以在一定程度上减轻冻融损伤对混凝土力学性能的不利影响。例如，含有1%钢纤维的试样在经过三次冻融循环后，其压缩强度和劈裂抗拉强度分别提高了约23.1%和76.8%，同时裂纹的起始和扩展也明显延迟[13]。进一步的研究表明，将钢纤维体积比从0.5%增加到1.5%，可以使SFRC在300次冻融循环后的残余压缩强度比普通混凝土提高约8.2–27.1%，且高长径比的纤维显著增强了峰值后的延展性[14]。这些结果表明，优化纤维掺量[15]、改善纤维-基体界面粘结以及采用材料设计策略（如优化骨料级配[14]、添加矿物外加剂[16]、[17]和控制水灰比[18]）是提高混凝土抗冻性和耐久性的有效方法。

从建模的角度来看，研究人员将冻融损伤变量引入到平均场均质化和损伤力学框架中，以量化冻融循环对混凝土宏观本构参数的影响[19]。多尺度模型通常将混凝土视为一种异质复合材料，从而将微裂纹演变与宏观刚度/强度损失联系起来，实现冻融损伤与材料参数之间的映射。还有一些研究提出了以冻融循环次数为演化变量的单轴压缩损伤模型，发现损伤随循环次数的增长遵循S形规律[20]。基于微观结构观察和声发射技术，一些学者指出界面过渡区（ITZ）容易发生优先开裂，并建立了描述峰值应力、峰值应变和弹性模量随损伤变量变化的关系[21]、[22]。

近年来，逐渐发展出了考虑纤维增强效应的循环本构模型[23]、[24]、[25]、[26]、[27]、[28]。相关研究通常结合纤维体积比和长径比来描述残余应变累积、卸载刚度退化和纤维-基体协同作用下的特征应变的非线性演变。在路径规则方面，分段函数可以准确描述卸载-重新加载过程[24]、[27]，而简化表达式则提高了模型的工程适用性[23]。在此基础上，一些研究人员修改了传统的冻融损伤水泥材料的分段模型，并通过有限元模拟验证了单轴循环压缩本构关系[29]。关于海水-砂混凝土和再生骨料混凝土在冻融循环后的研究，通过相对动态弹性模量（RDEM）量化了初始损伤，并提出了包含峰值应力、峰值应变、塑性应变和卸载刚度退化等参数的模型[30]、[31]。

尽管取得了这些进展，但在SFRC冻融损伤后的本构建模方面仍存在两个不足之处。首先，大多数模型仅关注单轴单调加载，未能充分考虑冻融循环后压缩过程中的关键响应特性，包括滞后特性、刚度和强度退化、能量耗散以及残余变形。其次，可用于校准SFRC循环本构参数的综合性实验数据库数量有限，且这些数据库在描述其适用性方面也存在局限性。先前的研究表明，在循环加载下，钢纤维主要改变包络曲线的特征参数，而其他一些力学行为与普通混凝土相似[32]，这进一步凸显了需要建立专门针对冻融和循环加载联合条件的模型，以评估寒冷地区建筑构件的性能（例如，在重复加载或地震作用下的柱子、墙体和楼板的压缩主导区域）。此外，从更广泛的灾害预防和振动减缓角度来看，通过补充阻尼装置（如粘弹性阻尼器）也可以在结构系统层面增强结构能量耗散[33]、[34]、[35]、[36]。

为了解决寒冷地区服役条件下的这些问题，本研究实验研究了冻融循环后SFRC的低循环单轴压缩行为（纤维体积分数Vf = 0–2.0%，以0.5%为增量；最多进行125次冻融循环）。所得观察结果和数据集为开发冻融后SFRC的循环本构描述提供了基础。

与传统的混凝土循环本构模型（如Karsan–Jirsa、Mander、Martinez-Rueda）和现有的冻融SFRC研究相比，本研究提供了（i）冻融后SFRC的系统化低循环单轴压缩数据集，以及（ii）一种可应用的循环应力-应变模型（包络曲线、幂律卸载和近似线性重新加载），其中关键参数明确表示为冻融损伤程度和纤维含量的函数。特别是，采用了RDEM作为可测量的、通常单调的损伤代理指标，以便明确识别模型参数并便于直接进行数值计算；同时整合了耐久性指标（RDEM、质量变化和强度损失比），以评估寒冷地区SFRC的服务寿命。该模型的适用范围限于以下条件：端钩式钢纤维（l = 35 mm，d = 0.75 mm；l/d ≈ 47；Vf = 0–2.0%）在C40混凝土（w/c ≈ 0.42）中，试验条件为GB/T 50082-2024快速冻融制度（5 ± 2至?18 ± 2 °C）和采用的低循环加载协议（位移控制加载速率为0.03 mm/min，力控制卸载速率为10 kN/s），且轴应变范围在研究范围内。

实验程序和设置

本研究对54个SFRC棱柱体进行了冻融循环和循环轴向压缩试验。冻融损伤从两个角度进行了评估：表面尺度——通过表面饱和干燥（SSD）条件下的质量变化率来量化；内部损伤——通过RDEM的变化来评估。

质量变化（SSD）

在反复的冻融作用下，混凝土表面砂浆逐渐从致密状态变为多孔状态，暴露出近表面的钢纤维，从而可能减少SFRC的整体质量。质量变化（SSD）反映了表面浆体和骨料的剥落以及早期水分吸收，因此是外部损伤的实际指标。经过N次循环后的质量变化比ΔW_N可以使用公式（1）计算：

典型应力-应变模型

建模卸载和重新加载分支的形状旨在捕捉循环加载过程中累积损伤引起的刚度退化和能量耗散特性[30]。如图13所示，混凝土的循环压缩模型包括一个包络曲线、一个卸载分支和一个重新加载分支。图中，σcp和εcp分别表示峰值应力和峰值应变；σun和εun分别是卸载点的应力和应变；εpl是

模型验证

图19展示了所提模型预测结果与实验结果的对比。试样ID“SF05-50”表示一个含0.5%钢纤维体积比的SFRC试样，在经过50次冻融循环后进行测试。结果表明，计算得到的响应与实测的循环应力-应变曲线高度一致，表明该模型能够准确捕捉冻融损伤后SFRC的循环压缩行为。此外，在整个范围内都观察到了良好的一致性

预测冻融循环后SFRC结构的服务寿命

冻融试验数据对于评估材料耐久性至关重要，但实验室结果不能直接外推到混凝土结构的长期现场性能。为了填补这一空白，提出了加速实验室试验与实际服役条件之间的转换关系，如公式（28）所示[30]。

结论

本研究系统地研究了含有0–2.0%钢纤维体积比的钢纤维增强混凝土（SFRC）在不同数量冻融循环（FTCs）后的单轴低循环压缩行为，最多达到125次循环。通过整合质量变化（SSD）、相对动态弹性模量（RDEM）、力学性能退化指标、破坏模式演变和服务寿命评估框架，得出以下结论：

(1)

随着冻融循环次数的增加，

CRediT作者贡献声明

邢小丽：撰写 – 审稿与编辑。林永军：撰写 – 审稿与编辑、初稿撰写、项目管理、方法论研究、资金申请、数据分析、概念化。程天一：撰写 – 审稿与编辑。王玉明：撰写 – 审稿与编辑。郭松：撰写 – 审稿与编辑、初稿撰写、可视化处理、方法论研究、数据分析、数据管理。周世石：撰写 – 审稿与编辑

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

本研究得到了四川省自然科学基金（项目编号：2022NSFSC0430）的支持。