CN109522568A - 一种基于指数Weibull方程和最大疲劳变形的混凝土疲劳寿命预测方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于指数Weibull方程和最大疲劳变形的混凝土疲劳寿命预测方法和装置。在不断发展的现代土木工程领域，混凝土材料的疲劳性能成为关注的重点之一。如何精确预测混凝土疲劳寿命成为工程建设领域中的重要问题。本发明所提供的方法和装置可以用于疲劳荷载作用下混凝土的寿命预测和疲劳变形演化规律表征。具有步骤简洁、易于使用、精度较高等优点。在使用过程中，可以极大地减少计算量，且只需测量疲劳荷载循环次数n以及第n个循环的最大疲劳变形ε _s这两种疲劳参数，可以简化检测设备。所述的模型，可以为工程设计、建设、检测和维护全过程提供重要技术支撑。

Description

一种基于指数Weibull方程和最大疲劳变形的混凝土疲劳寿 命预测方法和装置

技术领域

本发明属于混凝土疲劳寿命预测技术领域。

背景技术

自19世纪波特兰水泥问世以来，混凝土被广泛用于交通、建筑、水利、海洋等工程领域，是工程建设中用量最大的材料。20世纪初，随着钢筋混凝土桥梁的建设和发展，对混凝土材料疲劳性能的相关研究也逐步开展。21世纪以来，随着高速公路、高速铁路、超高层建筑、特高大坝、跨海大桥、海洋平台等大型基础设施的建设，混凝土结构面临着循环荷载、交变环境等更加复杂、严苛的服役条件。另一方面，混凝土结构设计理论的进一步发展和高强混凝土的推广应用使得混凝土在结构服役期间所承受的应力水平逐步提高，使得混凝土的疲劳破坏也更有可能发生。因此，在不断发展的现代土木工程领域，混凝土材料的疲劳性能成为关注的重点之一。如何精确预测混凝土疲劳寿命成为工程设计、建造、检测和维护过程中的重要问题。现有的混凝土材料疲劳性能表征和疲劳寿命预测主要基于材料疲劳损伤的演化过程。研究者们发展了一系列疲劳模型，这些模型主要通过材料弹性模量的衰减来建立疲劳损伤关系，并基于此建立复杂的疲劳性能表征和寿命预测模型。现有模型通常需要包括疲劳应变、疲劳应力、弹性模量和材料拟合参数等多种参数，模型形式较为复杂，且一般需要进行迭代计算，因而在工程建设中推广应用有一定的困难。因此，提出一种步骤简洁、易于使用、精度较高的混凝土疲劳寿命预测方法和装置十分迫切，可以为工程设计、建设、检测和维护全过程提供重要技术支撑。

发明内容

本发明的第一个目的在于提供一种步骤简洁、易于使用、精度较高的基于指数Weibull方程和最大疲劳变形的混凝土疲劳寿命预测方法。为此，本发明采用以下技术方案：

一种基于指数Weibull方程和最大疲劳变形的混凝土疲劳寿命预测方法，其特征是，包括以下步骤：

(1)获取某一混凝土在某一应力水平的疲劳荷载作用下的若干个(i个)最大疲劳变形ε_s以及所述各个变形所对应的疲劳荷载循环次数n，即(ε_s1,n₁)、(ε_s2,n₂)、(ε_s3,n₃)、……、(ε_si,n_i)；所述的最大疲劳变形ε_s是指在一个疲劳荷载的循环中最大应力所对应的变形；

(2)将所得的若干个(i个)所述的最大疲劳变形及其对应的疲劳循环次数代入以下公式，进行拟合求解，得到所述公式的参数：

式中，N_f是疲劳寿命，ε_s0是位置参数，λ_s是比例参数，k_s是第一形状参数，a_s是第二形状参数；

步骤(2)所得的参数N_f即是疲劳寿命的预测，且所得公式用于表征疲劳变形演化规律。

进一步地，位置参数ε_s0的一种可选值是混凝土第一次达到所述疲劳荷载的最大应力时所对应的变形。

进一步地，对于同一种混凝土材料而言，可以被设为一个相同值。进一步地，所述的相同值可以采用所述混凝土材料疲劳寿命标准化曲线的第二阶段应变率，即从而可以简化拟合过程，提高预测所得结果的精度。

进一步地，所述的第二形状参数a_s的一种可选的取值范围是0.5～0.35。

本发明另一个目的是提供一种基于指数Weibull方程和最大疲劳变形的混凝土疲劳寿命预测装置，为此，本发明采用以下技术方案：

一种基于指数Weibull方程和最大疲劳变形的混凝土疲劳寿命预测装置，其特征是，包括：数据获取模块、参数确定模块和信息传输模块；

所述数据获取模块，用于获取某种混凝土在某一应力水平的疲劳荷载作用下的若干个最大疲劳变形ε_s以及所述变形所对应的疲劳荷载循环次数n；所述的最大疲劳变形ε_s是指在一个疲劳荷载的循环中最大应力所对应的变形；

所述参数确定模块，用于将所得的若干个所述的最大疲劳变形及其对应的疲劳循环次数代入以下公式进行拟合求解，得到所述公式的参数：

式中，N_f是疲劳寿命，ε_s0是位置参数，λ_s是比例参数，k_s是第一形状参数，a_s是第二形状参数；

所述信息传输模块，用于将拟合求解所得的所述公式的参数传递到固定接收器或移动接受器，所述参数中包括N_f。

本发明专利提供了一种基于指数Weibull方程和最大疲劳变形的混凝土疲劳寿命预测方法和装置。所述的方法和装置，只需要若干个最大疲劳变形ε_s以及所述各个变形所对应的疲劳荷载循环次数n，并代入公式进行拟合求解，即可获得疲劳寿命和变形演化规律。具有步骤简洁、易于使用、精度较高等优点。在使用过程中，可以极大地减少计算量，且只需测量疲劳荷载循环次数n以及第n个循环的最大疲劳变形ε_s这两种疲劳参数，可以简化检测设备。所述的模型，可以为工程设计、建设、检测和维护全过程提供重要技术支撑。

附图说明

图1是本发明实施例1所述疲劳荷载作用下纤维混凝土最大变形和疲劳寿命的实测结果与预测结果图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明所提供技术方案的具体实施方式作进一步说明，本实施实例是对本发明的说明，而不是对本发明作出任何限定。

本实施例将对应力水平分别为0.85、0.80和0.75的三个纤维混凝土试样的进行压缩疲劳寿命的预测和疲劳变形演化规律的表征。

对于同一种混凝土材料而言，可以被设为一个相同值。因此，本实施例首先对3个同种纤维混凝土的试样进行应力水平为0.90的压缩疲劳试验，以获得所述的平均值作为所述的被设为的相同值。所述的压缩疲劳试验分别得到所述的3个试样的15个最大疲劳变形ε_s以及所述各个变形所对应的疲劳荷载循环次数n(如表1所示)，此外还测得了所述的3个试样的疲劳寿命N_f。

将表1中各个试样的最大疲劳变形及其对应的疲劳循环次数代入以下公式，进行拟合求解，得到所述公式的参数：

式中，位置参数ε_s0、比例参数λ_s、第一形状参数k_s和第二形状参数a_s的拟合值如表1所示。可以得到试样1、2和3的的值分别为：0.1534、0.2078和0.1741，可以得到它们的平均值为0.1785。

表1 纤维混凝土的试样应力水平为0.90的压缩疲劳数据

接下来，对所述的应力水平分别为0.85、0.80和0.75的三个纤维混凝土试样的进行压缩疲劳寿命的预测和疲劳变形演化规律的表征。

(1)获取所述的纤维混凝土在应力水平分别为0.85、0.80和0.75的疲劳荷载作用下的3个试样的9个最大疲劳变形ε_s以及所述各个变形所对应的疲劳荷载循环次数n(如表2所示)。

(2)将所得的各个应力水平下的9个的最大疲劳变形及其对应的疲劳循环次数代入以下公式，进行拟合求解，得到所述公式的参数：

需要说明的是，在所述的拟合求解过程中，所述的纤维混凝土的的值设为0.1785。

拟合求解所得的各个应力水平下的疲劳寿命N_f、位置参数ε_s0、比例参数λ_s、第一形状参数k_s和第二形状参数a_s的拟合值如表2所示。所述的各个应力水平下的疲劳寿命N_f的实际值也在表2中列出。可以发现拟合所得的预测值与实际值较为接近，预测精度较高。表2中各个试样的已获取的测试数据和基于此获得的拟合求解后的公式如图1所示。进一步地，在拟合求解过程未获取的后续疲劳数据也在图1中标出，可以发现公式的拟合结果和预测结果都较为准确。

表2 纤维混凝土的试样应力水平为0.85、0.80和0.75的压缩疲劳数据

Claims (5)

1.一种基于指数Weibull方程和最大疲劳变形的混凝土疲劳寿命预测方法，其特征是，包括以下步骤：

(1)获取某一混凝土在某一应力水平的疲劳荷载作用下的若干个最大疲劳变形ε_s以及所述各个变形所对应的疲劳荷载循环次数n；所述的最大疲劳变形ε_s是指在一个疲劳荷载的循环中最大应力所对应的变形；

(2)将所得的若干个所述最大疲劳变形及其对应的疲劳循环次数代入以下公式，进行拟合求解，得到所述公式的参数：

式中，N_f是疲劳寿命，ε_s0是位置参数，λ_s是比例参数，k_s是第一形状参数，a_s是第二形状参数；

步骤(2)所得的参数N_f即是疲劳寿命的预测，且所得公式用于表征疲劳变形演化规律。

2.根据权利要求1所述的一种基于指数Weibull方程和最大疲劳变形的混凝土疲劳寿命预测方法，其特征是，位置参数ε_s0的一种可选值是所述混凝土第一次达到所述疲劳荷载的最大应力时所对应的变形。

3.根据权利要求1所述的一种基于指数Weibull方程和最大疲劳变形的混凝土疲劳寿命预测方法，其特征是，对于同一种混凝土材料而言，被设为一个相同值。

4.根据权利要求1所述的一种基于指数Weibull方程和最大疲劳变形的混凝土疲劳寿命预测方法，其特征是，所述的第二形状参数a_s的一种可选的取值范围是0.5～0.35。

5.一种基于指数Weibull方程和最大疲劳变形的混凝土疲劳寿命预测装置，其特征是，包括：数据获取模块、参数确定模块和信息传输模块；

所述数据获取模块，用于获取某种混凝土在某一应力水平的疲劳荷载作用下的若干个最大疲劳变形ε_s以及所述变形所对应的疲劳荷载循环次数n；所述的最大疲劳变形ε_s是指在一个疲劳荷载的循环中最大应力所对应的变形；

所述参数确定模块，用于将所得的若干个所述的最大疲劳变形及其对应的疲劳循环次数代入以下公式进行拟合求解，得到所述公式的参数：

式中，N_f是疲劳寿命，ε_s0是位置参数，λ_s是比例参数，k_s是第一形状参数，a_s是第二形状参数；

所述信息传输模块，用于将拟合求解所得的所述公式的参数传递到固定接收器或移动接受器，所述参数中包括N_f。