sma智能混凝土梁损伤自监测和自修复的研究

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1、工学博士学位论文SMA智能混凝土梁损伤自监测与自修复研究STUDYONDAMAGESELF-MONITORINGANDSELF-REPAIROFSMASMARTCONCRETEBEAM刘志强哈尔滨工业大学2006年3月国内图书分类号:TU398+.9TG139+.6国际图书分类号:624.01工学博士学位论文SMA智能混凝土梁损伤自监测与自修复研究博士研究生:刘志强导师:王光远院士副导师:李惠教授申请学位:工学博士学科、专业:力学、工程力学所在单位:土木工程学院答辩日期:2006年3月授予学位单位:哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TU3

2、98+.9TG139+.6U.D.C.:624.01DissertationfortheDoctoralDegreeinEngineeringSTUDYONDAMAGESELF-MONITORINGANDSELF-REPAIROFSMASMARTCONCRETEBEAMCandidate:Zhi-qiangLIUSupervisor:Prof.Guang-yuanWANGAssociateSupervisor:Prof.HuiLIAcademicDegreeAppliedfor:DoctorofEngineeringSpecialty:Enginee

3、ringMechanicsAffiliation:SchoolofCivilEngineeringDateofDefence:March,2006Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology摘要摘要城市基础设施和土木工程结构的使用期都长达几十年、甚至上百年,在其服役过程中,由于环境载荷的作用、疲劳效应、腐蚀效应和材料老化等不利因素的影响,结构将不可避免地产生损伤积累、抗力衰减,甚至导致突发事故。因此,对已建成的结构和设施急需采用有效的手段监测和评定其安全状况、修复和控制其损伤;对新

4、建结构,也十分有必要增设长期的“健康”监测系统及损伤修复与控制系统。重大土木工程结构和基础设施的安全监测、健康诊断与损伤修复和控制已经成为世界范围内新的热点课题。形状记忆合金(ShapeMemoryAlloy,简称SMA)是一种具有多功能特性的智能材料。充分利用SMA的感知特性和驱动功能,可以发展损伤自监测与自修复SMA智能工程结构,对提高土木工程结构的服役安全具有重要的理论意义和实用价值。本文以SMA智能结构为研究对象,系统地研究SMA的感知特性、驱动特性以及SMA智能混凝土结构损伤自监测与自修复的理论和方法。主要研究内容如下:首先,针对SMA微小

5、电阻特点,研制了SMA电阻测试系统。通过试验,研究了NiTi和NiTiCuSMA电阻变化率与应力以及应变之间的关系,分析了预应变对SMA应变感知特性的影响,进一步发展了结构裂缝和变形监测的SMA应变传感元件。其次,从实际应用角度出发,研究了电流加热SMA回复力特性及其神经网络模型。研制了SMA温度测试系统。通过试验,研究了不同电流施加方案下SMA的升温曲线和加热速率,以及电流加热下SMA的回复力特性,分析了电流施加方案、电流强度和预应变对SMA回复力的影响规律及SMA回复力的热疲劳特性。考虑到电流加热中SMA与空气介质热交换的复杂性,提出了电流加热下

6、SMA回复力动态本构关系的神经网络建模方法,并建立了SMA回复力动态本构关系神经网络模型。第三,将SMA丝埋置于混凝土梁受拉区,同时利用其感知特性和驱动功能,形成损伤自监测与自修复的SMA智能混凝土梁。通过试验,研究了SMA智能混凝土梁损伤自监测与自修复的性能,分析了修复前、后SMA智能混凝土梁应变和应力分布变化规律、裂缝变化情况,以及SMA丝和纵筋配置量等因素对SMA智能混凝土梁挠度恢复和裂缝闭合程度的影响规-I-哈尔滨工业大学工学博士学位论文律,揭示了SMA控制和修复混凝土梁损伤的机理,建立了SMA电阻变化与智能混凝土梁挠度之间的关系。通过试验,

7、研究了SMA和碳纤维板相结合的SMA智能混凝土梁损伤控制与永久修复全过程的性能。第四,采用非线性有限元软件ABAQUS,建立了SMA智能混凝土梁有限元模型,对SMA智能混凝土梁损伤控制与永久修复全过程进行计算分析,并与试验结果对比,验证了该计算分析方法的正确性和合理性。采用建立的有限元模型,对SMA智能混凝土梁损伤控制与修复进行系统的参数分析,研究了SMA配置率和预应变以及钢筋配筋率对SMA智能混凝土梁损伤控制与修复效果的影响规律;提出了基于挠度回复率和损伤指数的SMA智能混凝土梁损伤控制与修复能力的定量指标体系,分析了SMA配置率和预应变以及钢筋配

8、筋率对损伤控制与修复能力指标的影响规律,建立了基于挠度恢复率的SMA智能混凝土梁损伤控制与修复能力指标的回归

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