【摘 要】
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钢筋锈蚀导致结构承载能力降低,引起整体结构工作性能退化已成为所有工程结构的一大病害。纤维增强复合材料（Fiber Reinforced Polymer,简称FRP）因其轻质、高强、抗疲劳、极耐腐蚀而被鼓励作为钢筋的有效替代物用于新型混凝土结构,以提升混凝土结构的耐久性。由于工程用料所需的淡水河砂资源面临极度缺乏的困境,采用海水、海砂配制混凝土已成为一种选择。通过引入粉煤灰、石灰石粉等胶凝材料制备自
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（51678149）
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钢筋锈蚀导致结构承载能力降低,引起整体结构工作性能退化已成为所有工程结构的一大病害。纤维增强复合材料（Fiber Reinforced Polymer,简称FRP）因其轻质、高强、抗疲劳、极耐腐蚀而被鼓励作为钢筋的有效替代物用于新型混凝土结构,以提升混凝土结构的耐久性。由于工程用料所需的淡水河砂资源面临极度缺乏的困境,采用海水、海砂配制混凝土已成为一种选择。通过引入粉煤灰、石灰石粉等胶凝材料制备自密实混凝土,能有效降低水泥用量,改善混凝土流动性。当前,关于FRP复合材与海水、海砂的组合已经成为一个研究热点。各类FRP筋增强混凝土结构受弯性能研究已经取得了重大进展,对于配FRP箍筋混凝土结构受剪性能的研究却相对缺乏。各国出台的FRP筋增强混凝土结构抗剪设计公式,所得结果多偏保守,存在一定局限性。由于混凝土结构受剪过程中各个核心参数对抗剪承载机理贡献尚不明确以及剪切破坏的脆性破坏性质。需要一种更加高效、精准的方法为FRP筋增强混凝土结构极限抗剪承载力提供预测。人工神经网络算法（ANN）被证明是一种有效的可用于FRP筋增强混凝土构件抗剪强度预测技术。混凝土基体类型对极限状态下的抗剪承载力并无显著影响,因此可通过已有FRP筋梁抗剪数据库开展相关研究。本文拟进行基于神经网络的全GFRP筋海水海砂自密实混凝土（Seawater Sea-sand and Self-Compacting Concrete,SS-SCC）梁抗剪性能试验研究,主要包括以下内容:（1）通过9根全GFRP筋SS-SCC梁进行四点加载试验,围绕抗剪强度、破坏模式、失效机理及计算模型等多个核心问题,重点研究剪跨比、梁高、GFRP纵向配筋率、有无GFRP箍筋及混凝土基体类型对全GFRP筋SS-SCC梁抗剪承载力作用及影响规律,分析梁加载过程中开裂荷载、裂缝开展及延伸、梁变形规律、GFRP纵筋、箍筋应变以及梁破坏模式。同时,对比分析已有的FRP筋混凝土梁抗剪承载力理论计算模型,基于现有的抗剪试验数据库与本文试验数据对其进行评估。（2）基于大样本试验数据库,通过人工神经网络等机器学习法构建FRP筋混凝土梁抗剪承载力预测模型,评估神经网络模型用于抗剪承载力预测可行性。采用该模型进行参数分析,以研究不同参数对全FRP筋SS-SCC梁抗剪承载力的影响规律。（3）基于无腹筋及有腹筋FRP筋增强混凝土梁样本数据库,建立可同时用于无腹筋及有腹筋梁抗剪承载力预测的神经网络模型。将其与各国规范、学者计算模型预测结果进行对比分析,验证该网络模型预测可行性。基于无腹筋及有腹筋神经网络模型,选取要求内的参数取值,进行无腹筋FRP筋混凝土梁抗剪强度的尺寸效应研究,探析混凝土强度、剪跨比、FRP筋纵向配筋率、FRP筋弹性模量及构件宽度对无腹筋FRP筋混凝土梁尺寸效应的影响规律,提出考虑尺寸效应的抗剪承载力预测公式。（4）通过无腹筋及有腹筋神经网络模型剥离FRP箍筋抗剪承载力贡献。开展箍筋抗剪承载力参数分析,讨论各参数对FRP箍筋抗剪贡献影响规律,揭示FRP箍筋与各参数间的耦合作用。最后,提出一种考虑各参数与FRP箍筋间耦合作用的FRP箍筋抗剪承载力预测公式。对比分析考虑参数耦合效应的FRP箍筋抗剪承载力预测公式,评估其抗剪承载力预测精度。（5）基于全FRP筋混凝土梁抗剪试验数据库,评估本文基于参数研究,经回归分析得到的考虑尺寸效应与耦合作用的全FRP筋混凝土梁抗剪承载力预测表达式。
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