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基于实测湿胀应变的非饱和水工混凝土水分扩散系数反演方法技术

技术编号:37143267 阅读:9 留言:0更新日期:2023-04-06 21:52
本发明专利技术提供一种基于实测湿胀应变的非饱和水工混凝土水分扩散系数反演方法,包括如下步骤:步骤一、建立数学优化模型;步骤二、构造基本参数组合;步骤三、建立有限元模型,将正交设计的参数组合输入到水分扩散有限元模型中,计算获得混凝土不同浸水时间的湿胀应变;步骤四、计算获得不同浸水时间下实测湿胀应变和计算湿胀应变之差,构建神经网络训练样本;步骤五、建立非饱和水工混凝土反演的神经网络,对神经网络进行训练并进行检验;步骤六、将实测湿胀应变和计算湿胀应变之差的最优值输入训练且检验好的神经网络模型,进行反演。该方法实现了对混凝土水工建筑物无损监测的条件下,即能准确获得非饱和混凝土水分扩散系数,更适用于实际工程。用于实际工程。用于实际工程。

【技术实现步骤摘要】
基于实测湿胀应变的非饱和水工混凝土水分扩散系数反演方法


[0001]本专利技术涉及混凝土水工建筑物数值反演分析领域,特别涉及一种基于实测湿胀应变的非饱和水工混凝土水分扩散系数反演方法。

技术介绍

[0002]自然环境会对混凝土结构的耐久性和安全性造成直接影响。水工混凝土因其工作环境长期性或周期性受到水的作用,水分在混凝土内部的传输过程易对混凝土结构碳化、结构应力应变、冻融、盐类侵蚀及钢筋锈蚀等方面产生显著的影响。而水分扩散系数是研究水分在混凝土内部传输过程的关键参数。
[0003]对于混凝土水分扩散系数的获取,许多学者进行了研究。总体上看,目前主要采用2类方法非饱和混凝土水分扩散系数:一种方法是采用传统称重法,获得不同时刻的混凝土饱和度或含水量,进而获得混凝土的水分扩散系数。另一种方法是假定混凝土试件内部水分一维迁移,通过开展外部湿润条件下混凝土内部相对湿度监测,获取混凝土内部不同位置相对湿度(一般通过在不同位置钻孔埋设湿度传感器获得),结合数值模型反演获得混凝土的水分扩散系数。例如CN114895009A公开的一种表面负压作用下混凝土水分扩散系数测试方法,湿度传感器通过底部开孔的PVC管浇筑于混凝土内部指定位置,通过测试的湿度数据进行水分扩散系数计算。
[0004]由于难以测量获得实际混凝土水工建筑在不同时刻的混凝土饱和度或含水量,因此,前一种方法很难被应用于实际混凝土水工建筑物的水分扩散系数的获取。虽然基于实测相对湿度和数值计算相结合反演获得混凝土水分扩散系数是一种有效的方法,但目前都是针对受环境湿度影响的非涉水状态下的混凝土水分扩散系数反演分析的研究且相对湿度的获取方式破环了混凝土原有结构,而实际混凝土水工建筑物一般处于浸水状态下,在本质上属于非饱和吸水。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于实测湿胀应变的非饱和水工混凝土水分扩散系数反演方法,实现了对混凝土水工建筑物无损监测的条件下,即能准确获得非饱和混凝土水分扩散系数,更适用于实际工程。
[0006]为解决上述技术问题,本专利技术所采用的技术方案是:一种基于实测湿胀应变的非饱和水工混凝土水分扩散系数反演方法,包括如下步骤:
[0007]步骤一、建立非饱和水工混凝土的水分扩散系数和湿胀系数反演的数学优化模型;
[0008]步骤二、根据正交试验及待反演参数的范围,构造基本参数组合;
[0009]步骤三、根据步骤一建立非饱和混凝土有限元模型,将正交设计的参数组合逐一输入到非饱和混凝土水分扩散有限元模型中,计算获得混凝土试件各单元高斯点饱和度θ,
由混凝土试件孔隙率获得混凝土含水量的变化Δw,然后将正交设计的参数组合输入到湿胀应力应变计算有限元模型,计算获得混凝土不同浸水时间的湿胀应变;
[0010]步骤四、测量获得不同浸水时间下非饱和水工混凝土的湿胀应变,结合步骤三计算的不同浸水时间的湿胀应变,计算获得不同浸水时间下实测湿胀应变和计算湿胀应变之差,其与相应的参数组合构建神经网络训练样本;
[0011]步骤五、建立非饱和水工混凝土水分扩散系数和湿胀系数反演的神经网络,根据步骤四的神经网络训练样本对神经网络进行训练并进行检验,获得合理的神经网络模型;
[0012]步骤六、将不同浸水时间下实测湿胀应变和计算湿胀应变之差的合适值输入训练且检验好的神经网络模型,优化反演获得非饱和混凝土水分扩散系数和湿胀系数,并将获得的参数代入有限元模型中,计算出混凝土的湿胀应变并与实测湿胀应变进行对比,验证反演分析和计算值的合理性。
[0013]优选的方案中,所述步骤一中,在不考虑重力势的情况下,非饱和混凝土水分扩散可用Richards方程进行描述,然后采用伽辽金加权余量法获得饱和度有限元计算控制方程:
[0014][0015]其中,
[0016][0017]式中,θ为饱和度,%;t为时间,s;x为传输方向上的空间位置,m;D
ij
(θ)为水分扩散系数随饱和度的函数;对于各向同性水分扩散,D
ij
(θ)退化为D(θ);K
i3
为仅和第三坐标轴有关的渗透系数,即水力传导率,当i≠3时,K
i3
=0,当i=3时,K
i3
=K(θ);n
i
为边界面外法向余弦;q
n
为流量边界上Γ2的单宽流量;NE为单元总数;N
m
、N
n
为单元形函数;Ω为计算空间域;S为计算面域;
[0018]采用e指数函数来描述水分扩散系数D(θ)与饱和度关系式:
[0019]D(θ)=D0e

ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0020]式中,D0为混凝土水分扩散系数,其为D(θ)的上限值,m2/s;n表征水分扩散系数曲线形状的参数,即形状系数,取6~9;
[0021]通过差分格式进行非线性迭代求解式(1),获得混凝土试件各单元高斯点饱和度θ后,可由混凝土试件孔隙率获得混凝土含水量的变化Δw,进而由湿胀系数η
w
获得湿胀应变增量Δε
w

[0022]Δε
w
(t)=η
w
Δw(t)=η
w
[w(t)

w(t0)]ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0023]式中,η
w
为湿胀系数;w为含水量,%;
[0024]对于复杂应力状态,引入泊松比矩阵,进而由初应变法可得湿胀应力应变计算有限元控制方程为:
[0025][K]{Δδ
n
}={ΔP
n
}
w
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0026]其中,
[0027]式中,[K]为整体刚度矩阵;{Δδ
n
}为节点位移增量;{ΔP
n
}
w
为湿胀应变增量引起的节点荷载增量;[B],[D
n
]分别为几何矩阵和弹性矩阵;为湿胀增量;
[0028]由上述式(1)和式(4),可以得到非饱和水工混凝土水分扩散系数和湿胀系数反演的数学优化模型为:
[0029]Findζ=[D0,n,η
w
]T
[0030]Let Z=f(ζ)=∑[ε
w,C
(ζ,t)

ε
w,M
(ζ,t)]2→
min
[0031]St.
[0032]式中,ε
w,C
为计算湿胀应变,10
‑6;ε
w,M
为实测湿胀应变,10
‑6;下标l为参数的下限,下标u为参数的上限。
[0033]优选的方案中,所述步骤二本文档来自技高网
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于实测湿胀应变的非饱和水工混凝土水分扩散系数反演方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤一、建立非饱和水工混凝土的水分扩散系数和湿胀系数反演的数学优化模型;步骤二、根据正交试验及待反演参数的范围,构造基本参数组合;步骤三、根据步骤一建立非饱和混凝土有限元模型,将正交设计的参数组合逐一输入到非饱和混凝土水分扩散有限元模型中,计算获得混凝土试件各单元高斯点饱和度θ,由混凝土试件孔隙率获得混凝土含水量的变化Δw,然后将正交设计的参数组合输入到湿胀应力应变计算有限元模型,计算获得混凝土不同浸水时间的湿胀应变;步骤四、测量获得不同浸水时间下非饱和水工混凝土的湿胀应变,结合步骤三计算的不同浸水时间的湿胀应变,计算获得不同浸水时间下实测湿胀应变和计算湿胀应变之差,其与相应的参数组合构建神经网络训练样本;步骤五、建立非饱和水工混凝土水分扩散系数和湿胀系数反演的神经网络,根据步骤四的神经网络训练样本对神经网络进行训练并进行检验,获得合理的神经网络模型;步骤六、将不同浸水时间下实测湿胀应变和计算湿胀应变之差的合适值输入训练且检验好的神经网络模型,优化反演获得非饱和混凝土水分扩散系数和湿胀系数,并将获得的参数代入有限元模型中,计算出混凝土的湿胀应变并与实测湿胀应变进行对比,验证反演分析和计算值的合理性。2.根据权利要求1所述的一种基于实测湿胀应变的非饱和水工混凝土水分扩散系数反演方法,其特征在于,所述步骤一中,在不考虑重力势的情况下,非饱和混凝土水分扩散可用Richards方程进行描述,然后采用伽辽金加权余量法获得饱和度有限元计算控制方程:其中,其中,式中,θ为饱和度,%;t为时间,s;x为传输方向上的空间位置,m;D
ij
(θ)为水分扩散系数随饱和度的函数;对于各向同性水分扩散,D
ij
(θ)退化为D(θ);K
i3
为仅和第三坐标轴有关的渗透系数,即水力传导率,当i≠3时,K
i3
=0,当i=3时,K
i3
=K(θ);n
i
为边界面外法向余弦;q
n
为流量边界上Γ2的单宽流量;NE为单元总数;N
m
、N
n
为单元形函数;Ω为计算空间域;S为计算面域;采用e指数函数来描述水分扩散系数D(θ)与饱和度关系式:式中,D0为混凝土水分扩散系数,其为D(θ)的上限值,m2/s;n表征水分扩散系数曲线形状的参数,即形状系数,取6~9;通过差分格式进行非线性迭代求解式(...

【专利技术属性】
技术研发人员:黄耀英张耀何一洋李泽鹏余正源
申请(专利权)人:三峡大学
类型:发明
国别省市:

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