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SMA丝对SHCC的拉伸性能及裂纹自愈合的影响研究文献综述

 2020-04-14 21:34:24  

1.目的及意义

目前,钢筋混凝土是世界上应用最广泛的建筑材料,既适用于整个建筑,也适用于承受各种大荷载的关键结构构件。然而,许多钢筋混凝土结构的使用寿命往往不足。作为一种脆性材料,混凝土其自身抗拉强度低,在施加的应变下很容易发生开裂,由于裂缝的产生从而允许水、溶解的氯化物和其他侵蚀性离子进入材料并导致一系列恶化过程,从而导致材料的耐久性降低。随着社会的发展,对混凝土要求越来越高,有必要找到限制裂缝形成和提高混凝土延展性的方法。近几十年来,材料工程师们试图从以下几个方面改善水泥或混凝土性能:(1)提高材料的抗压或抗折强度;(2)提高基体开裂后的延展性、控制裂缝发展方向和破坏方式;(3)改变新拌混凝土拌合料的流变或流动特性。

应变硬化水泥基复合材料(Strain hardeningcement-based composites,简称SHCC)是一种在单轴拉伸荷载作用下具有典型的拉伸应变硬化特性和多裂纹特性的纤维增强水泥基复合材料,其单轴极限应变可达3%-7%[16]。应变硬化水泥基复合材料(SHCC)的理论研究始于1992年,早期的英文名称为“Engineered CementitiousComposite(缩写为ECC)”由密歇根大学的Li教授和麻省理工的Leung教授采用细观力学和断裂力学的基本原理提出基本设计理念[17],用聚乙烯纤维(polyethylene,简称PE)来试图解决水泥基复合材料的增强、增韧问题。1997年Li V C和Kanda等人[18]将聚乙烯醇纤维(polyvinyl achohol,简称PVA)用于ECC,制成了PVA纤维增强水泥基复合材料。早期的ECC采用聚乙烯(PE)纤维作为增强材料,由于成本问题,后来采用聚乙烯醇(PVA)纤维来代替。长期以来,研究人员通过对原材料、配合比、制造工艺、浇捣方法和养护工艺等方面加以改造来提高混凝土的耐久性能,减少裂缝的数量和宽度。

形状记忆合金(SMA)是一种新型金属功能材料,其机制是在温度变化和应力诱导等作用下可产生可逆的马氏体相变而自动恢复变形前的形状。相比一般的钢材,其具有超过弹性变形的可恢复超弹性(超弹性应变可达到5%以上)特性,使得其在变形循环中不易出现永久的变形,这是普通钢筋材料所无法达到的。近些年来,国内外研究人员在SMA混凝土裂缝自修复系统发研究方面,展开了许多工作,并取得了一些效果。Song等人[12]将等近原子比的Ti-Ni形状记忆合金丝埋入混凝土梁中,当施加的载荷达到一定程度时混凝土开始产生裂缝, 卸去外荷载后, 裂缝即自动愈合。匡亚川等人[13]将形状记忆合金和内含修复胶粘剂的修复纤维管预埋在混凝土的受拉区和易于产生裂缝的位置。一旦外力消失,梁在形状记忆合金超弹性效应的驱动下,挠度迅速恢复,裂缝闭合,再结合修复胶粘剂的填充、粘结特性,实现对结构构件变形、挠度、裂缝等的控制。SMA(形状记忆合金)丝具有超弹性和形状记忆效应,可以通过外加控制或自身超弹性恢复功能,促进裂纹的自愈合。由此可见,SMA丝对混凝土材料的裂缝控制方面有很大作用。

本课题将两者结合起来,研究SMA丝对SHCC的拉伸力学性能和自愈合的影响。Yang Y Z等人[1]研究了工程水泥复合材料(ECC)在夏季室外环境下循环干燥和润湿状态下的自愈合作用,发现了自愈合能明显提高开裂ECC的刚度,从而实现符合材料真正的机械自愈合。Li M和Li V C[2]也发现在恶劣的海洋环境条件下,ECC保持了耐久性,并提供了可靠的拉伸延展性和裂缝控制能力。Kim, M.K.等人[5]等人发现短时间的热处理使SMA-FRCC显示出预应力效应,并增强了SMA-FRCC的杨氏模量。目前各种纤维混凝土的研究和应用已经取得了丰硕的成果,尤其是高性能纤维混凝土的研究和应用在较大程度上解决了混凝土的开裂问题。但普通的高性能纤维混凝土的裂缝控制宽度一般在几百个微米,尤其当应变超过1.5%时基本上不能再控制裂缝宽度[19]

为了更好的控制混凝土在各种荷载和变形下的裂缝宽度,将SMA丝与混凝土结合,SMA的形状记忆效应有助于SHCC材料中裂缝的控制及自愈合,本研究通过SMA-SHCC的单轴拉伸试验及模拟海水中裂缝的愈合实验,研究SMA丝对SHCC拉伸性能及裂纹自愈合的影响,对于增强混凝土材料的耐久性和裂纹自愈合的效果很有必要。

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2. 研究的基本内容与方案

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(一)研究(设计)的基本内容:

1、镍钛SMA丝的超弹性效应和与SHCC粘接力学性能研究

研究镍钛SMA丝的超弹性效应和SMA丝与SHCC的粘结力学性能,确定SMA丝的埋入长度。

2、SMA-SHCC单轴拉伸试验

SMA-SHCC的单轴(单调和循环加载下)拉伸力学性能研究,分析裂纹的宽度、裂纹条数、裂纹回复率等,建立裂纹宽度分布的概率密度函数。

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