第38卷 第4期2006年4月哈 尔 滨 工 业 大 学 学 报JOURNAL OF HARB I N I N STI T UTE OF TECHNOLOGYVol 138No 14Ap r .2006混凝土动态拉伸试验及其数据分析方法研究闫东明,林 皋(大连理工大学土木水利学院,辽宁大连116024)摘 要:在MTS 电液饲服万能试验机上对64个哑铃形试件在应变速率10-5～10-013/s 内进行单轴直接拉伸试验,研究了混凝土强度、含水量、应变速率对混凝土直接拉伸特性的影响.结果表明:随着应变速率的提高,混凝土动态拉伸强度明显增加;含水量较高的混凝土其拉伸强度提高更显著.针对混凝土动态特性影响因素众多的特点,提出利用人工神经网络方法来综合反映多种因素对混凝土动态特性的影响作用.与传统动态试验数据分析方法比较表明:利用人工神经网络来分析研究多种因素影响的混凝土动态特性,是一种简便、适用的新方法.关键词:应变率;单轴;拉伸强度;神经网络;混凝土中图分类号:T U502文献标识码:A文章编号:0367-6234(2006)04-0622-04D ynam i c ten sile exper i m en ts of concrete and its da t a ana lysis m ethodY AN Dong 2m ing,L I N Gao(School of Civil and Hydraulic Engineering,Dalian University of Technol ogy,Dalian 116024,China )Abstract:D irect uniaxial tensile ex peri m ents with 64du mbbell shaped s peci m ens were conducted on the MTS810serv o 2hydraulic universal machine at strain rate 10-5～10-013/s .The effects of material strength,watercontent,and strain rate on the dyna m ic p r operties of concrete were investigated syste m ically .The results sho w that tensile strength riseswith the increasing strain rate and this trend ismore notable for the saturated concrete .On the basis of analysis of test results,artificial neural net w ork app r oach is suggested t o be e mp l oyed t o treat the mulitfact or dyna m ic p r operties of concrete .I n co mparis on with the conventi onal data analysismethod,it is found that this app r oach is si m p le and effective t o handle such co mp lex dyna m ic p r operties of concrete .Key words:strain rate;uniaxial;tensile strength;neural net w ork;concrete收稿日期:2004-05-25.基金项目:国家自然科学基金资助项目(50139010).作者简介:闫东明(1978-),男,博士;林 皋(1929-),男,教授,博士生导师,中国工程院院士. 自1917年Abra m s 对混凝土进行压缩试验时发现混凝土抗压强度存在速率敏感性后,开始对混凝土材料进行各种力学性质的动载试验研究.虽然应变速率对混凝土特性的影响在某些方面已经达成了共识[1～4],然而可利用的数据依然有限.而且由于加载设备、量测仪器以及试验技术各不相同,研究的内容也各有偏重,难以将别人的结论直接应用到实际工程之中.在不同的情况下,结构本身所处的条件不同,不能不加区分地采用同一个标准.虽然在普通钢筋混凝土结构设计中不考虑混凝土承受拉力,但是抗拉强度对于混凝土的抗裂性能有着重要影响.到目前为止,所进行的试验多是压缩试验.关于拉伸的资料相对较少,需进一步丰富其资料.目前,我国西部规划建设的一批超高拱坝大多建在高烈度地震区,因而研究地震荷载作用下混凝土动态拉伸特性具有重要意义.B ischoff [5]在对多个研究者的动态试验结果(压缩)进行对比分析时发现,在除去少数研究者的某些结论由于测量技术而造成的错误外,能够得出一定的规律性.然而这种规律依然有很大的离散度,难以在工程实践中得到比较精确的应用.导致这种离散度的原因是多方面的,比如试验机的特性、边界约束条件、量测系统响应速度、应力波传播以及试件养护条件、龄期、骨料特性、温度、湿度等.每个因素都对混凝土所表现出来的动态力学性质有一定作用,同时这些因素之间又相互影响.如果在分析中只考虑某一个或者某几个因素,必将导致试验结果的离散性增大,不同研究者结论相差较多.究其原因,一是早期的研究者可能还没有充分注意到混凝土动态性能影响因素的多样性或者只是考虑了少数几个因素而没有做全面的分析;二是束缚于传统的试验数据处理方法而无法对混凝土动态性能的多个影响因素综合加以考虑.这使得有限的试验资料不能充分发挥其作用,严重影响了混凝土动态性能的研究进程,亟需开辟新的途径对混凝土动态特性进行全面认识. 基于目前状况,结合大坝混凝土的特点,开展单轴动态直接拉伸试验研究,系统研究不同混凝土强度、不同含水量以及不同应变速率对混凝土单轴直接拉伸特性的影响作用;并对试验数据的分析处理方法进行探讨.在试验的基础上,利用人工神经网络的特性,将多个影响因素作为输入,通过对大量试验数据的反复训练来得到反映内部规律的模型.结果表明:不仅可以综合考虑多个因素,能够避免人为因素对试验结果的干扰,具备一定的泛化能力,而且精度高,操作简单,便于在工程中应用.到目前为止,尚未发现将人工神经网络方法应用于分析研究混凝土动态特性的文献.1 试验设备与技术111 试验设备加载设备采用大连理工大学工业与装备国家重点实验室引进的美国MTS810电液饲服万能实验机,并对其加载头进行改进.数据采集设备采用DP M -8H 应变仪、I N V306D 智能信号采集处理分析仪,并采用DASP 采集软件.112 试件制备拉伸试件采用哑铃形试件,中间部分长100mm,截面形状为7017mm ×7017mm 的正方形,到两端段按弧线过渡为100mm ×100mm 的正方形.伴随试件为100mm ×100mm ×100mm 的立方体,用来测量抗压强度和劈拉强度.考虑到水利工程中常用的混凝土强度,在完全相同条件下制作了两批试件,设计强度分别为C10和C20,其配比分别为m (水泥)∶m (水)∶m (石子)∶m (砂子)=1.0∶1.02∶5.35∶4.38,m (水泥)∶m (水)∶m (石子)∶m (砂子)=1.00∶0.69∶3.95∶2.63.水泥采用大连水泥厂同炉出产的“海鸥牌”3215R 型普通硅酸盐水泥(即原425#),粗骨料为连续粒级的碎石,石子的最大骨料粒径为10mm;砂子为天然河砂,颗粒级配属于级配II 区,经测量砂子的细度模数M X =2166,为中砂;所用的拌和水为自来水.试块用钢模人工振捣后在振动台上成型.24h 后脱模,在水中养护2d,放到上覆石棉瓦的养护棚中覆草袋浇水养护至第28d,其后在自然条件下养护.试验时混凝土的龄期为300±20d .由于300d 龄期时混凝土的强度发展已经趋于稳定,可忽略试验中龄期不同对拉伸强度的影响.其抗压强度及劈拉强度见表1.在对该批混凝土养护过程中跟踪测量的37组抗压和劈拉试验中,没有一组试件中出现3个测量值中的最大值或最小值与中间值的差值都超过中间值的15%,说明本试验制作的试件离散性较小,能确保试验数据的可靠性.表1 混凝土的抗压强度、劈拉强度混凝土种类龄期/d抗压强度/MPa 劈拉强度/MPaC102830010.720.10.832.23C202830021.227.32.333.51113 试验过程拉伸试验用黏贴式.试件两端用中国科学院化学物理研究所生产的JG N -II 型建筑结构胶(其抗拉强度>35MPa,抗剪强度>18MPa )和带有螺孔的钢板黏结,钢板通过螺栓固定在试验机加载头球铰上.混凝土试件的每个侧面中心用“环氧乙烯”拌和胶交叉黏贴50mm ×5mm 的应变片,分别测量试件的横向和纵向应变.试验装置见图1.图1 试验装置图 考虑到水下混凝土以及水面以上处于自然条件下混凝土的含水情况,将C20混凝土分为两组,一组为自然湿度,二组为饱和湿度. 对于饱和条件下的混凝土试件,先在试件表面的应变片上涂上石蜡,防止应变片由于生锈而改变电阻丝阻值.然后放置水中,浸泡60h 后取出到试验机上试验.根据事先做的浸泡试验知:在浸泡60h 已经达到完全饱和,含水量为418%.自然湿度混凝土直接从养护室取出,其含水量为013%.加载过程通过控制试验机作动头的位移来实现.在加载前,调整试件与设备连接螺栓的松紧程・326・第4期闫东明,等:混凝土动态拉伸试验及其数据分析方法研究度相同,使试件尽量达到物理对中;同时,由于安装了球铰,能够自动校正微量的偏心.从试验的过程看,剔除一些异常数据后,所选用试件4个竖向应变片在拉力达到抗拉强度50%时,其相对偏差未发现超过15%的(多数在8%以内),说明所选用试件数据的受力均匀性较好.考虑到地震荷载下大型结构的应变速率范围为10-4～10-1/s,设计应变速率范围为10-5～100/s6组,由于试验设备限制,最后一组实际达到的最大应变速率为10-013/s .114 试验结果试验得到的数据结果见表2.表2 动态拉伸试验结果20d 强度/MPa应变速率/(s -1)含水量/%实测强度/MPa123456均值10.71E -51E -41E -31E -21E -11E -0.30.30.30.30.30.30.3 1.241.421.481.581.932.12 1.011.311.441.561.741.80 1.151.361.411.491.761.74 1.331.481.911.84 1.74 1.181.361.441.541.821.8821.21E -51E -41E -31E -21E -11E -0.30.30.30.30.30.30.3 1.972.182.812.883.533.88 2.242.522.942.723.704.23 2.392.472.623.253.063.67 2.442.723.331.982.77 2.89 2.212.392.792.873.403.9321.21E -51E -41E -31E -21E -11E -0.34.84.84.84.84.84.81.381.601.952.222.453.331.111.851.732.112.722.701.421.331.782.282.933.181.301.591.822.202.713.072 试验数据分析方法研究211 传统试验数据分析方法假设混凝土动态拉伸强度与静态强度之比与应变速率的对数成线性关系,采用最小二乘法回归结果如下:在自然含水量条件下,两种混凝土的拉伸强度比随应变速率增长变化关系拟合结果为对C10:F D I =1+01135log ( εt / εts ).其中, εt 为应变速率, εts 为拟静态应变速率,F D I 表示混凝土动态强度与相应的静态强度的比值.对C20:F D I =1+01134log ( εt / εts ).而对C20混凝土在饱和条件下的拟合结果为F D I =1+01265log ( εt / εts ).从试验的数据得到:混凝土的拉伸强度不仅与应变速率有直接的依赖关系,而且与含水量、混凝土强度等因素都有很大的关系.当含水量高时,混凝土所表现出来的直接拉伸强度比正常含水量时的低,但是在比较高的应变速率下,其速率敏感性却更为强烈.混凝土强度对拉伸的速率敏感性也有影响,对强度低的混凝土其速率敏感性稍高一些.从整体上看,在10-2/s 应变速率之前,强度随应变速率变化相对缓慢,而之后变化剧烈.显然,拟合的直线只是本文特定的条件下的近似,无法对其他强度或者含水量的混凝土的动态性能进行预测,使用的范围受到限制.而如果忽略强度、含水量的影响,势必增大试验结果的离散度.而且,这种方式不能精确完整地揭示动态特性的内在变化规律.如果通过假设包含多个参数的方程或用多个方程来反映这些因素,更为复杂的方程形式只能依赖于人为的选取,拟合难度增大,试验结论的任意性增加.从上可以看出,在传统的试验结果分析中,通常采用的是经验公式的方式.这种经验关系虽然能在一定程度上描述混凝土的力学性能与输入之间的关系,但是有难以避免的局限性.212 神经网络数据分析方法21211 应用人工神经网络进行数据分析的思路人工神经网络提供了与传统方法完全不同的思路来描述混凝土的动态特性.它提供类似“黑箱”的操作,通过学习和记忆,来找出多个输出量和输入量之间的非线性关系,是一种有效的求解・426・哈 尔 滨 工 业 大 学 学 报 第38卷 非线性问题的方法.由于神经网络自身所具备的功能和其信息处理特点,避免了人为因素干扰,突破了传统方法的局限性,使其能更准确地描述混凝土复杂力学性能.并且操作简单,用一个训练好的模型即可同时将多个因素、多种工况进行模拟.从混凝土在实际工作过程中可能受到的影响因素来讲,既包括混凝土本身的性质如水灰比、骨料尺寸、含水量、龄期、损伤状况等;也包括所处的自然环境条件如温度、湿度等;还受到所承受荷载情况,如承担的静态荷载、加载速率等因素的影响.同时,在试验研究工作中,不同的研究者采用不同试验设备、试验方法和试验技术,如试验机的刚度、数据采集系统的响应速度等.这些因素都可以作为神经网络模型的输入.可以认为:如果将所有的影响因素都考虑进来,那么混凝土强度是惟一确定的,不存在离散.但是在实际应用中,很难将这些因素全部纳入考虑的范围,因为有些因素是目前难以度量的,比如混凝土中微裂缝的分布情况.所以,既要考虑当前的技术水平,又要尽可能多地选用影响混凝土力学特性的主要因素作为研究的对象,来提高试验结果的有效性.在操作过程中,首先将混凝土动态性能的多种主要因素,如温度、湿度、应变速率、混凝土性能等进行量化处理(即用一个数值来表示).如,为了使应变速率的规律性更强,取应变速率的对数作为输入参数.将所关心的指标如强度、弹性模量、临界应变等量化后作为输出.采用适当的BP 算法,利用一部分试验数据进行训练,其余数据来检验模型的泛化能力,从而调整神经网络模型的层数和数量.当训练达到一定的精度要求时,即可将各权值和阈值保存,进行实际模拟工作.虽然不同的试验工作侧重点有所不同,但是用这些数据来训练同一个神经网络,正好能够训练神经网络对某一个或几个输入、输出量的逻辑关系.随着样本的丰富,模型也必将更接近真实情况.21212 应用人工神经网络进行数据分析按前一部分思路,在所完成的64组试验数据的基础上,建立BP神经网络模型.将混凝土试件的标准强度(28d强度)、含水量和应变速率的对数作为神经网络的输入,所以,有3个输入单元.将动态强度与静态强度的比值作为输出,所以,有1个输出单元.采用有一个隐含层的BP神经网络模型.隐含层传递函数采用sig-moid模式,输出层传递函数采用纯线性模式.取隐含层神经元数n=3,5, 8个.通过Levenberg-Marquardt优化方法改进的BP算法对网络加以训练,得到满足误差要求的权值和阈值后,将其保存在模型中,作为模型参数.并用每组试验的平均值作为验证样本输入模型得到模拟值.综合考虑训练时间短、误差较小等因素,选用隐含层的神经元数n=5.训练好的神经元的权值和阈值见表3.用第3组(C10混凝土)的试验平均值作为检验样输入到模型中,得到模拟值,用来检验模型的泛化能力.试验的平均值与拟和结果见表4,最大相对误差为316%.这表明,神经网络模型不仅能够反映混凝土动态拉伸的内在规律性,并且有比较高的模拟精度.表3 模型的连接权值和阈值jw jii=1i=2i=3b j w j k b k1-0.0042-0.1486-2.9054 2.6437-15.77052-1.2519-2.6476 4.9571-7.56230.13433-1.2993-0.0421 5.70830.9451-17.9223-0.526 4-2.3688-1.5756-0.8594 2.54030.69315 2.42468.01-7.0081-0.4771-0.0366表4 C10混凝土动态拉伸强度增量试验平均值与模拟值的比较28d强度/MPa应变速率/s-1含水量/%实测强度/MPa强度比f t/f ts模拟值相对误差/%10.7 1.00E-050.3 1.18 1.000 1.0010.10010.7100E-040.3 1.36 1.153 1.121 2.70210.7 1.00E-030.3 1.44 1.220 1.2110.79010.7 1.00E-020.3 1.54 1.305 1.352 3.61810.7 1.00E-010.3 1.82 1.542 1.525 1.15210.7 1.00E-0.30.3 1.88 1.593 1.5920.063 用训练好的模型,预测了C20混凝土在含水量为1%和2%时的C20混凝土拉伸强度随应变速率的变化关系.试验点与神经网络模型拟和曲线的比较结果见图2.从图2也可以直观地看出,如果忽略混凝土强度、含水量对混凝土强度的影响而只将应变速率作为影响混凝土拉伸强度的因素,在整体上有很大的离散度.考虑混凝土强度、含水量的影响后,虽然仍然有一定离散度,但是规律却更为明朗.可以预测,如果将更多的因素纳入系统的输入,离散度将会进一步减小.3 结论与展望1)混凝土的动态拉伸强度不仅与应变速率有密切的关系,还与混凝土强度和含水量有关.强度高的混凝土其对速率的敏感性低.当含水量高(下转第643页)・526・第4期闫东明,等:混凝土动态拉伸试验及其数据分析方法研究3)板的位移和应力随地基阻尼的增大而减小,但位移减小较快,由于阻尼的作用,板的最大位移和应力要滞后于荷载峰值,滞后的时间随阻尼的增大而增大.实际中,由于地基一般为黏性,在测量板的动位移时要适当注意最大位移滞后于荷载峰值.参考文献:[1]黄晓明,邓学钧.文克勒地基上板在动荷下的挠度计算方法[J ].东南大学学报,1989,19(6):55-60.[2]孙 璐,邓学钧.运动分布荷载作用下无限大板的瞬态响应[J ].应用力学学报,1997,14(2):72-78.[3]张选兵,罗先启,葛修润,等.双参数弹性地基上板承受冲击荷载的动力响应的解析解[J ].岩石力学与工程学报,2001,20(6):846-850.[4]朱加铭.弹性地基上矩形板的CC 型级数解[J ].应用数学和力学,1995,16(6):553-561.[5]黄 伟,邹毅达.黏弹性地基上弹性板受刚体撞击的动力响应问题[J ].工程力学,1993,10(1):53-59.[6]尹邦信.弹性板撞击的动力响应[J ].应用数学和力学,1996,17(7):639-644.[7]L I U C,MCCULLOUGH B F,OEY H S .Res ponse ofrigid pavements due t o vehicle -r oad interacti on [J ].Jourual of Trans portati on Engineering,2000,126(3):237-241.[8]D I ETER MAN H A,K ONONOV A V.A unifor m ly 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