CFRP-钢管RPC短柱的轴压试验研究

2020-08-28崔力仕焦楚杰谭淑珍

建筑材料学报 2020年4期

崔力仕, 焦楚杰, 李松, 谭淑珍, 简超

(广州大学土木工程学院, 广东广州 510006)

碳纤维增强复合材料(CFRP)因其轻质高强的特点广泛应用于工程中,成为当前工业领域的研究热点之一.大量研究表明[1-6],CFRP可应用于钢管混凝土构件(CFRP-钢管混凝土)[7],钢管对核芯混凝土起到较强的约束作用,而当钢管受到核心混凝土的径向力发生径向变形时,CFRP可通过对钢管的环向的紧箍作用来抑制钢管的径向变形,最终达到提高核心混凝土轴压承载力的目的.Ding等[8]研究发现：在CFRP约束下的钢管混凝土短柱中,混凝土的轴向应力和径向应力在CFRP断裂前大大提高；随着碳纤维布层数的增加,钢管的约束效应略有下降.Teng等[9]采用增量迭代法和混凝土主动约束模型来计算CFRP约束钢管混凝土轴压极限承载力,发现在初始受力阶段,约束钢管混凝土柱中的核心混凝土产生大量的微裂缝,导致其侧向膨胀性能明显区别于FRP约束的混凝土.

随着工程材料与混凝土技术的高速发展,建筑结构对钢管混凝土构件的性能提出了向高强度、高延性和高耐久性方向发展的要求.因此,用具有超高强度、高韧性和高耐久性的活性粉末混凝土(RPC)代替普通混凝土浇筑于钢管之内,可以得到性能更优良的钢管RPC构件.本文拟在钢管RPC短柱和CFRP-钢管普通混凝土短柱的基础上,通过典型的载荷-位移曲线及简化计算方法对12根CFRP-钢管RPC(CRST)短柱的轴压性能进行研究,同时基于极限平衡的分析方法,对CRST短柱的极限承载力进行了简化计算.

1 CRST短柱的轴压试验

1.1 RPC的配制方法与力学性能

活性粉末混凝土(RPC)的原材料包括:P·O 52.5R级普通硅酸盐水泥(C);增强料(RE);硅粉(GS);密度为2.65g/cm3,粒径为0.075～0.55mm的硅砂(QS);密度为2.71g/cm3,细度模数为2.4的级配良好的石英质河砂(S);φ0.2×15mm且表面镀铜的钢纤维(SF);减水率不小于30%(质量分数)的粉末状聚羧酸高性能减水剂(WR);增强剂(SA);水(W).按比例称取试验材料,按一定程序倒入强制式搅拌机内,拌和完成后,制备RPC立方体和棱柱体试块.按GBT 31387—2015《活性粉末混凝土规范》制备100mm×100mm×100mm RPC立方体试件,其立方体抗压强度为fcu,制备100mm×100mm×300mm RPC棱柱体试件,其轴心抗压强度为fc.根据不同配合比和钢纤维体积分数配制了6种不同强度的核芯RPC,并用500T电液伺服万能试验机在加载速率为10MPa/s下测得各配合比的立方体抗压强度和轴心抗压强度,其配合比及强度如表1所示.

表1 核芯RPC的配合比及强度

图1为RPC棱柱体试件的破坏形态.由图1可见：RPC棱柱体试件的宏观破坏模式主要有2种,劈裂破坏和剪切破坏;钢纤维体积分数为0%的试件C1S0和C2S0发生劈裂破坏,且劈裂破坏的严重程度随着强度的升高而增大,C2S0试件破坏时伴随着巨响和碎屑飞出,试件自上而下产生多条轴向裂缝;加入钢纤维的RPC棱柱体试件发生剪切破坏,且钢纤维体积分数为4%的C3S4的裂缝在试件中上部产生,使试件上部似1块楔形体滑移而出;钢纤维体积分数为2.5%的C3S2.5试件只产生1条主斜裂缝贯穿整个试件,钢纤维体积分数为1%的C2S1试件破坏产生主裂缝的同时伴随着产生数条竖向裂缝.与普通混凝土相比,添加钢纤维的RPC达到极限承载力时对应的应变较大,其抗压强度有很大程度的提高而弹性模量却提高不大,因此RPC的受压极限压应变比普通混凝土大很多[10].

图1 RPC棱柱体试件的破坏形态Fig.1 Failure modes of RPC prism specimens

1.2 CRST短柱试验研究

表2 CRST短柱的参数与极限承载力

采用500T电液伺服万能试验机对CRST短柱进行轴压试验,由于试件的强度较高,加载制度采用位移加载方式,加载速率为0.0012mm/s.在试件钢管外壁中截面和CFRP外壁中截面各均匀布置4个应变片以精确测量试件各部分的轴向和环向应变,在试件上下共布置4个位移计用于测量试件的轴向压缩量和侧向偏移量.

1.2.1CRST短柱的宏观破坏形态

CRST短柱轴压试验过程中：当荷载达到极限荷载的20%左右时,CFRP外部已固结的胶水轻微脱落,表明此时CFRP已受环向拉力并张紧;当荷载达到极限荷载的60%左右,试件发出滋滋声响,此时CFRP已完全张紧并有轻微断裂的迹象;随着荷载的进一步增加,CFRP局部破裂发出噼里啪啦的声响直至达到极限荷载,CFRP部分断裂、试件破坏,此时钢管变形不突出;继续加载一段时间后钢管呈现局部凸起.图2为CRST短柱的轴压破坏形态.由图2可见,试件呈现剪切破坏和端部压缩外鼓破坏2种基本破坏形态.根据CRST短柱外形上的变化、CFRP的断裂部位及趋势,并综合考虑核芯RPC、试件的几何参数,可知：当试件的钢管套箍系数与CFRP的套箍系数之和(总套箍系数)小于0.8时,试件发生剪切破坏,这是由于核芯RPC的强度相对于钢管较高,外部钢管和RPC共同承受轴压荷载时钢管首先屈服,核芯RPC承受主要轴向压力,试件内部核芯RPC出现裂缝,随着荷载的增加裂缝扩展为剪切裂纹,核芯RPC相对错动挤压钢管局部变形,因此引起试件斜向处的CFRP断裂,进而试件破坏;当总套箍系数之和大于0.8时,试件发生端部压缩外鼓破坏,此时核芯RPC发生劈裂破坏,钢管整体受力相对均匀,不会因局部凸起造成CFRP的破裂,且由于套箍系数过大,试件内部RPC的变形不足以使钢管到达屈服,试件因轴压作用产生的横向变形而被墩粗,核芯RPC在中上部发生剪切破坏引起试件端部钢管变形增大,CFRP断裂,进而试件破坏.

1.2.2CRST短柱的轴压荷载-变形曲线

CRST短柱的承载方式与CFRP钢管普通混凝土相同,试验采用常见的钢管和核芯RPC共同承压的方式,图3为CRST短柱的轴压荷载-变形曲线.由图3可见，CRST短柱轴压荷载-变形曲线分为4个阶段：

图2 CRST短柱的轴压破坏形态Fig.2 Failure modes of CRST short columns under axial compression

图3 CRST短柱的轴压荷载-变形曲线Fig.3 Load-displacement curves of CRST short columns under axial compression

(1)第1阶段，线弹性阶段.钢管和核芯RPC一起承受轴向压力,RPC的变形小于钢管的变形,两者之间没有压缩.且钢管的径向变形较小,CFRP与钢管之间不受力,可以认为钢管和RPC都处于线性弹性状态.线弹性阶段结束的标志为钢管和RPC产生相互作用.

(2)第2阶段，弹塑性阶段.RPC内部产生微小的裂缝,其径向变形的程度大于钢管,因此CFRP、钢管和核芯RPC产生相互作用,共同承受荷载,CFRP只提供侧向的约束力,钢管承受轴向压力、环向拉应力和径向压力,核芯RPC也处于三向受力的状态,弹塑性阶段结束的标志为钢管屈服.

(3)第3阶段，破坏阶段.随着荷载的增加,钢管和CFRP的环向拉应力不断增大,忽略径向压应力,按照Von Mises屈服准则,环向应力增加会使纵向应力减小,钢管主要承受环向拉应力,由于CFRP与钢管的套箍作用,RPC的承载力提高,荷载增量主要由RPC承担直至极限荷载.其破坏的标志为试件局部发生CFRP断裂.

(4)第4阶段，平台阶段.CFRP断裂后,试件承载力短暂下降,且其下降段的斜率与套箍系数有关,套箍系数越大下降段越不明显,如试件C3S2.5T2和C3S4T2的总套箍系数分别为0.600和0.409,试件C3S2.5T4和C3S4T4的总套箍系数分别为0.711和0.642.之后典型曲线呈现出一段较长的平台,核芯RPC强度较高时还会出现缓慢的回升,表明CFRP-钢管RPC具有优异的延性.

2 CRST短柱极限承载力的拟合公式

CRST短柱属于约束混凝土构件,钢管和CFRP提供侧向约束使核心混凝土处于三向受压的状态,从而大大提高短柱的极限承载力.考虑CFRP和钢管对核芯RPC的双重约束,因而当CFRP、钢管及核芯RPC三者相互作用时,核芯RPC承受外荷载增量的能力得到大大提升,本文根据试验数据计算得到影响系数IF.CRST短柱受力的第3阶段钢管和核芯RPC都处于三向受力的状态,但是钢管壁厚相对于核芯RPC直径来说较薄,且其达到极限承载力时环向应力较小[2],因此可认为短柱达到极限承载力时钢管处于屈服状态即Ns=fyAs,可得到影响因子的表达式：

(1)

式中:As和Ac分别为钢管和RPC的横截面面积,mm2.由式(1)计算的CRST短柱的IF结果见表2.

IF与CFRP和钢管的套箍指标密切相关,因此可以通过多元回归得到IF关于ξs、ξcf的关系式,进而求得试件在轴压作用下的极限承载力Nu：

Nu=IFfcAc+fyAs

(2)

IF=A+Bξs+Cξcf

(3)

式中：A、B、C为拟合方程的系数.

采用Matlab软件中的corrcoef函数分析数据IF、ξs、ξcf是否具有线性关系,得到相关系数corrcoef(ξs,IF)=0.8988,corrcoef(ξcf,IF)=0.3200,说明ξs与IF有较强的线性关系,而ξcf与IF没有非常明显的单变量线性关系.通过plot3函数作用观察，其数据空间分布图如图4所示.由图4可见,所有的数据点几乎在同一个平面上,满足线性关系,如下式：

IF=A+Bξs+ξcf+ε

(4)

式中：ε为残差.

图4 数据空间分布图Fig.4 Data spatial distribution diagram

在Matlab软件中通过regress函数作线性多元回归[b,bint,r,rint,stats]=regress(IF,x,0.05),其中x=[e,ξs,ξcf],b为方程的系数矩阵,bint为回归系数的区间,r为残差,rint为置信区间,stats为回归模型的统计量.通过rcoplot函数绘出残差杠杆图,如图5所示.若残差在0点附近均匀分布,且不呈现一定的规律性,就说明回归分析做得比较理想.由b得到关系式的各个系数,从而得到关系式：

IF=2.04+3.03ξs-6.3ξcf

(5)

回归拟合模型得到的IF关系式(5)：置信度为95%;R2=0.8935(stats的第1个值);F检验值为37.768(stats的第2个值),大于4.2×10-5(stats的第3个值);与显著性概率α=0.05相关的p为0.01(stats的第4个值),小于0.05.这说明回归方程的每个自变量的选取,都是有意义的.