不同加载模式下GFRP管混凝土组合柱的损伤实时监测

2023-06-03唐佳鑫杨文伟王痛快

宁夏大学学报（自然科学版） 2023年1期

唐佳鑫, 张刚, 杨文伟, 杨霞, 王痛快,5

(1.宁夏大学土木与水利工程学院,宁夏银川 750021; 2.宁夏土木工程防震减灾工程技术研究中心,宁夏银川 750021;3.宁夏大学学术期刊中心,宁夏银川 750021; 4.同济大学土木工程学院,上海 200092;5.贺州学院建筑与电气工程学院,广西贺州 542899)

为实现国家提出的双碳(碳达峰、碳中和)目标,推动社会绿色低碳发展,基于材料低碳节能、结构轻量化及施工简单化的新型组合结构研究成为学者研究的热点[1—3].用玻璃纤维增强复合材料(glass fiber reinforced polymer, GFRP)取代钢管混凝土中的钢管,组成的GFRP管混凝土组合柱具有优越的抗腐蚀性能[4—5].近年来,学者对该类结构进行广泛而深入的研究.研究结果显示,GFRP管约束混凝土的组合结构具有良好的抗压性、耐腐蚀性,在大型水工建筑物、大量的桥隧梁结构和超高层建筑中得到广泛应用[6].因此,对该类组合柱服役期间的损伤监测研究显得十分必要.

基于压电陶瓷(PZT)的健康监测方法,与传统监测方法相比,具有灵敏度高、响应快、价格低和操作方便等特点[7],适用于土木工程结构的损伤监测.Zhang等基于PZT和波传播分析法监测钢绞线的松紧度[8].Zhang等基于压电陶瓷特性,将压电陶瓷片贴于木材表面[9—10],测试木结构的损伤情况及含水率.Song等针对压电陶瓷片易脆易碎问题[11],用水泥砂浆将压电陶瓷封装,制成智能骨料(smart aggregate, SA).再将智能骨料埋入混凝土公路桥梁模型中,对公路桥梁受超高货车撞击时的动态响应进行监测.杨晓明等将水泥基外壳的压电智能骨料埋入实验模型[12],对交通流进行监测.Gu等对2个预埋智能骨料的圆形钢筋混凝土柱进行地震响应监测[13].Jiang等结合有限元分析,将由大理石保护的PZT驱动器嵌入预应力筋导管的中心位置[14],通过压电陶瓷健康监测方法研究预应力筋与注浆质量之间的关系.Zeng等在梁中预埋压电智能骨料[15],研究应力波在混凝土中的衰减规律,提出一种基于时间反转法的吸收衰减系数计算方法.Kong等向立方体混凝土中埋入新型球形智能骨料(SSA)[16],发现SSA独特的全方位驱动力和传感能力可敏锐地检测到立方体每个面上SA的波形响应,为预埋智能骨料混凝土结构的健康监测提供新的方法.

综上所述,基于压电陶瓷的损伤识别和健康监测技术在传统结构构件中已开展了广泛而深入的研究,但有关GFRP管混凝土组合柱结构在服役阶段(极端荷载作用状态与正常使用状态)的损伤识别与监测研究较少.笔者制作2组GFRP管混凝土组合柱(CFGT柱),在单调和往复加载实验条件下,模拟组合柱的极限荷载作用状态和正常使用状态,并对GFRP混凝土组合柱的损伤状况进行实时监测.

1 监测原理及信号处理方法

1.1 基于压电陶瓷的波动分析

波动分析的原理是利用压电陶瓷的正逆压电效应,将压电陶瓷片或压电智能骨料等埋入待测量结构的内部或者粘贴在待监测结构的平整、清洁表面[17],使压电陶瓷与待监测结构构成一个智能监测系统.通过交流电信号激发埋置的压电陶瓷智能骨料(SA2)(图1).由于压电陶瓷的逆压电效应特性,SA2成为信号发射器并产生高频应力波,且以混凝土为介质传播.利用正压电效应,将位于柱顶部和柱底部的2个压电智能骨料(SA1,SA3)作为信号接收器,将应力波转换为电信号.再通过采集系统进行识别和转换,得到监测数据.波动分析法的压电陶瓷主动监测系统原理见图1.被测结构一旦出现损伤,将影响应力波的传播,致使监测到的信号幅值发生衰减、模态发生改变等.因此,可根据接收信号的变化特征,有效判断被测结构是否发生损伤及其损伤的程度,甚至侦探损伤的具体位置.

图1 波动分析的智能监测系统

1.2 小波包分析

小波包分析是基于小波变换发展而来的[18],被广泛应用于图像分析、信号分解、量子力学等方面[19].将傅里叶变换和小波变换进行优化处理和拓展就出现了小波包分析.小波包分析对非平稳信号的分析十分准确,也能将监测到的高频、低频信号同时进行高效率的分解,还能自主辨别信号的特征,具有很好的针对性、自适应性和选择对应性,整个分解和分析过程更是无冗余、无疏漏.因此,小波包分析在工程结构损伤监测中应用十分广泛.

小波包能量由监测到的初始信号经过小波包分析计算得到.因此,小波包能量与监测到的初始信号是等价的关系.由小波包分析得到的小波包能量,不仅使初始信号以更直观、数字化形式表达,还能反映被测结构的实时损伤状态.

1.3 基于均方根偏差的损伤评判指标

为了更准确地衡量结构的损伤程度,学者提出多种损伤评判指标,其中具有代表性的是由Giurgiutiu等提出的基于均方根偏差(root-mean-square deviation, RMSD)的损伤评判指标[20],该指标能较好地区别结构健康或损伤状态.通过计算健康状态能量、损伤状态能量向量之间的RMSD,得到损伤指数ID.

健康状态能量向量记为Eh=[Eh,i],损伤状态能量矢量用Ek=[Ek,i]表示.ID的计算公式:

式中:ID=0～1(ID=1,表示结构处于完全损伤状态;ID=0,表示结构处于健康状态;ID越接近1,结构损伤得越严重).

2 实验

2.1 实验设计

制作2组且每组有2个完全相同的GFRP混凝土组合柱.2组试件的编号分别为GC-D1,GC-D2和GC-X1,GC-X2(G代表GFRP,C代表混凝土,D代表单调轴压,X代表循环往复轴压).组合柱的高度为300 mm,GFRP管内径为140 mm,管厚为5 mm,纤维缠绕角度为55°.试件内填充普通的C30硅酸盐混凝土.实验分单调轴压组和往复轴压组,具体设计参数见表1.为防止混凝土浇筑对内部压电陶瓷片造成损伤,布置方式采用内部嵌入式,其中SA主要由压电陶瓷片(PZT)、防水外涂层、环氧树脂胶保护层、大理石保护外壳、导线以及BNC接头等组成(图2).

表1 GFRP混凝土柱的设计参数

图2 SA智能骨料的组成

对于单调轴压实验,加载方式为连续加载,加载速率为3 kN/s.在进行往复轴压实验时,加载速度为3 kN/s,卸载速率为6 kN/s.当加载应力明显下降时,为保证试件被破坏,持续加载一段时间,然后结束加载并分析实验数据.

2.2 试件制作及换能器的布置

试件浇筑前,用打磨机将GFRP管的两端打磨平整,在400 mm×400 mm的木板上标记出GFRP管的位置,用AB胶将GFRP管固定在木板的对应位置,并保持木板中心与GFRP管中心同心.通过多功能压电信号监测与分析系统,对计划埋入试件中的3个SA逐个进行测试,确保其有效性.用AB胶和铁丝将SA固定在GFRP管上预先设定的位置,并在BNC线上做标记.为使试件上下端面平整,在GFRP管端口切割出几个4 mm×4 mm的凹槽,将导线从凹槽引出.试件采用一次浇筑成型的方式制作,同一批次混凝土制作3个立方体试块用于检测28 d后的抗压强度.养护完成后,使用角磨机对试件上下端面进行打磨找平.压电换能器的布置见图3.柱体界面的圆心位置埋有压电智能骨料,分别以中部SA2为驱动器发射信号,上下部SA1,SA3为传感器接收信号.这样可对轴压作用下GFRP管约束混凝土柱的损伤状况进行有效识别并监测.

图3 GFRP混凝土组合柱压电换能器的布置

2.3 数据采集系统

图4为基于压电陶瓷的集信号发射和采集于一身的主动检测系统.实验均采用主动监测(1发2收)的形式进行.在信号监测过程中,通过实时滤波和多次激励来消除偶然误差造成的信号失真现象,从而保证实验的波形稳定、数据存储.

图4 压电陶瓷的主动检测系统

为了确定实验中混凝土材料的频率响应范围,实验前进行多次预测试,最终确定实验的扫频范围为1 ～250 kHz,电压为10 V,模式为线性扫频,具体参数设置见表2.

表2 信号采集和滤波参数

3 结果与分析

3.1 荷载-位移曲线

试件GC-D1,GC-D2和GC-X1,GC-X2的轴向荷载-位移曲线见图5～图6(图中,s为位移、F为荷载).由图5～图6可知,在一次加载和往复加载条件下,组合柱的荷载-位移曲线均表现出双线性的特点.在弹性阶段,两种加载方式对试件的初始刚度没有显著影响,其荷载-位移曲线的斜率几乎相同.这是因为此时GFRP管和混凝土均处于弹性阶段,只发生了弹性变形.卸载后再加载,组合柱的变形基本沿着原来的变形路径发展.在强化阶段,GC-X1,GC-X2试件的轴向荷载-位移曲线包络线在GC-D1,GC-D2的上下方附近波动.但在最终破坏时,GC-D1,GC-D2在单调加载下的极限荷载大于GC-X1,GC-X2在往复加卸载下的,但二者的差别很小.这是因为当具有轴向承压能力的混凝土进入塑性变形阶段,随着加载次数的增多和荷载的增大,试件GC-X1,GC-X2产生不可恢复的残余变形,并且残余变形随着加载、卸载次数的不断增加而累积叠加,从而导致GC-X1,GC-X2试件的极限承载能力下降,这与李顺涛的研究结果一致[21].说明在往复加载和卸载过程中,材料发生了累积损伤,这种损伤对试件最终的极限承载力和变形有一定的削减作用,但这种削减效应并不明显.

图5 GC-D1,GC-X1的荷载-位移曲线

图6 GC-D2,GC-X2的荷载-位移曲线

3.2 单调轴压下的结果

在加载过程中,荷载每增加200 kN采集1次信号,2个试件在不同监测方位(1通道(柱顶)、2通道(柱底))上的时域信号见图7～图10(图中,t为时间、A为幅值).由图7～图10可知,信号幅值随着荷载的增大逐渐减小,轴压为0 时的信号幅值最大,轴压为200 kN时的次之,轴压为2 240 kN时的最小.荷载小于600 kN时的信号衰减较小,这是因为GFRP混凝土组合柱处于弹性阶段,此时管内混凝土的损伤较小,监测信号之间的差异也较小.当荷载大于600 kN时,监测信号发生较大衰减,此时GFRP混凝土组合柱进入塑性阶段,随着荷载的缓慢加载,混凝土内部出现微裂缝,使应力波的传播受到阻碍,波的反射、折射以及传播路径等均发生改变,导致信号幅值发生较明显的衰减.在荷载为2 240 kN时,GFRP混凝土组合柱发生破坏,此时监测信号十分微弱.基于压电智能骨料的主动传感方法,可有效识别GFRP混凝土组合柱在轴压作用下的实时损伤状况,且监测信号幅值对损伤状况表现出较强的敏感性.

图7 GC-D1 GFRP混凝土柱1通道的信号幅值

图8 GC-D1 GFRP混凝土柱2通道的信号幅值

图9 GC-D2 GFRP混凝土柱1通道的信号幅值

图10 GC-D2 GFRP混凝土柱2通道的信号幅值

为进一步探究GFRP混凝土组合柱的实时损伤状况,绘制单调轴压下GFRP混凝土组合柱的小波包能量图(图11,图中F为荷载、E为能量).由图11可知, GC-D1,GC-D2 1,2通道的小波包能量,随着荷载强度的增加逐渐减少,且同一试件2通道的小波能量大于1通道的;随着荷载的增加,试件内损伤裂纹增加,小波包能量逐渐减少.计算基于均方根偏差的损伤评判指标(ID),其结果见图12～图13.由图12～图13可知, GC-D1,GC-D2 1,2通道的ID随着荷载的增加而增加且最后趋近于1(破坏).

图11 GC-D1,GC-D2 GFRP混凝土柱1,2通道的小波包能量

图12 GC-D1 GFRP 混凝土柱1,2通道的损伤指标

图13 GC-D2 GFRP混凝土柱1,2通道的损伤指标

此外,与小波包能量分析结果相同的是,2通道的混凝土损伤与破坏晚于1通道的.出现这种现象的原因是,在振捣GFRP混凝土组合柱时,2通道位于柱底部,振捣充分密实,使其难以被破坏,从而使相同条件下2通道的小波包能量大于1通道的,2通道的损伤指标小于1通道的.实验现象与实际情况相符,验证了基于压电陶瓷的小波包能量和均方根的偏差损伤评判指标对该组合柱损伤监测的较强敏感性.

3.3 往复轴压下的结果

确定加载及监测方案后,先采集1个初始的信号(荷载为0),然后开始往复加载,在每次循环加载的卸载点(荷载-位移曲线上的局部极值点)采集1次信号.图14～图17为加载过程中试件GC-X1,GC-X2在正弦波扫频激励下监测到的信号时域图.与单调加载下的结果相同,信号的幅值随着荷载的增大而衰减,当荷载小于400 kN时,混凝土损伤较小,监测信号的幅值变化很小;当荷载大于400 kN时,随着荷载的增大,信号幅值明显衰减.这是由于在加载过程中,随着循环加载次数的增多,管内混凝土产生累积损伤,导致监测信号幅值明显衰减.该实验验证了基于压电陶瓷的主动监测方法可有效监测GFRP混凝土组合柱在轴压作用下的损伤情况.

图14 GC-X1 GFRP混凝土柱1通道的信号幅值

图15 GC-X1 GFRP混凝土柱2通道的信号幅值

图16 GC-X2 GFRP混凝土柱1通道的信号幅值

图17 GC-X2 GFRP混凝土柱2通道的信号幅值

计算小波包能量及基于均方根的损伤评判指标(ID),分析结果见图18～图20.由图18～图20可知,与单调轴压下的结果相似,同一试件在往复轴压下,2通道的小波包能量和损伤评判指标分别大于和小于1通道的.验证了单调轴压下数据的可靠性和该监测方法的合理性.

图18 GC-X1,GC-X2 GFRP混凝土柱1,2通道的小波包能量

图19 GC-X1 GFRP混凝土柱1,2通道的损伤指标

图20 GC-X2 GFRP混凝土柱1,2通道的损伤指标

3.4 单调轴压和往复轴压下的结果对比

由图5～图6可知,GFRP混凝土组合柱在单调轴压作用下的极限承载力略大于往复轴压下的,这是由于重复加载过程导致了GFRP混凝土组合柱的累积损伤和材料的疲劳效应.为了验证小波包能量法对GFRP管内混凝土损伤监测的有效性、基于均方根偏差的损伤评判指标对混凝土损伤程度的敏感性,将两组试件的结果进行对比(图21～图22).由图21～图22可知,往复轴压下的ID均大于单调轴压下的,这也验证了3.1中的结论.此外,同一试件在相同加载方式下,2通道的ID均小于1通道的,证明3.2中的猜测.同时说明基于均方根偏差的损伤评判指标对评价GFRP混凝土组合柱在轴压作用下的损伤程度十分敏感.