一种基于受力钢筋电化学信号的腐蚀度与力学性能退化规律模型的构建方法与流程

本发明涉及桥梁耐久性预测技术领域，尤其涉及一种基于受力钢筋电化学信号的腐蚀度与力学性能退化规律模型的构建方法。

背景技术：

桥梁耐久性预测是世界难题，由于桥梁的钢筋在实际使用中受各种恶劣环境的影响，这些因素都使得桥梁钢筋容易受到锈蚀。在这种情况下，长时间的锈蚀会导致混凝土结构开裂，最严重的时候将会导致桥梁断裂、坍塌，造成人员伤亡和财产损失。因此通过检测桥梁钢筋锈蚀程度来预测桥梁耐久性乃至剩余寿命势在必行。

现有技术所构建的计算模型是不受力的钢筋的锈蚀度与力学性能退化规律，只考虑了钢筋外部因素对腐蚀的影响，而没有考虑钢筋本身受力问题以及原始裂纹的扩展问题，所构建的模型几乎都是不受力状态下的，没有考虑钢筋受力的修正因子，与实际桥梁存在较大的差异。因此为了实现服役桥梁无损量化检测及耐久性精准预测，迫切需要构建基于受力钢筋电化学信号的锈蚀度与力学性能退化规律的计算模型，以使计算结果与实际情况更接近吻合。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种基于受力钢筋电化学信号的腐蚀度与力学性能退化规律模型的构建方法，该方法可以对钢筋本身的原始裂纹扩展机制做出正确预测，并对瞬时断裂机理给出合理解释，从而快速精准研究服役桥梁内部钢筋在实际承载状况下锈蚀程度，具有重大实用价值。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于受力钢筋电化学信号的腐蚀度与力学性能退化规律模型的构建方法，所述方法包括：

步骤1、首先将待处理钢筋安装在前期设计好的受力架上，由加力器施加一定的拉应力；

步骤2、然后在拉应力状态下将待处理钢筋放入腐蚀液中进行腐蚀，并采集电化学信号；

步骤3、根据所采集的电化学信号，结合现有不受力钢筋的计算模型，添加dz和hbh两个修正因子，计算出受力钢筋的锈蚀程度；其中，dz为加力修正系数；hbh为原始裂纹状态修正系数；

步骤4、然后按照不同的锈蚀程度分别测量力学性能指标，并构建基于电化学信号的力学性能退化规律dz-hbh模型。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，上述方法可以对钢筋本身的原始裂纹扩展机制做出正确预测，并对瞬时断裂机理给出合理解释，从而快速精准研究服役桥梁内部钢筋在实际承载状况下锈蚀程度，具有重大实用价值。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例提供的基于受力钢筋电化学信号的腐蚀度与力学性能退化规律模型的构建方法流程示意图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

下面将结合附图对本发明实施例作进一步地详细描述，如图1所示为本发明实施例提供的基于受力钢筋电化学信号的腐蚀度与力学性能退化规律模型的构建方法流程示意图，所述方法包括：

步骤1、首先将待处理钢筋安装在前期设计好的受力架上，由加力器施加一定的拉应力；

在该步骤中，所施加的拉应力为0mpa、34mpa、67mpa、100mpa、150mpa、200mpa、250mpa。

步骤2、然后在拉应力状态下将待处理钢筋放入腐蚀液中进行腐蚀，并采集电化学信号；

具体实现中，可以预先设计加力架，将待处理钢筋与加力架安装在一起，再将该装置放入不同浓度的腐蚀液体中，按照原钢筋及拉应力为0mpa，34mpa、67mpa、100mpa、150mpa、200mpa、250mpa的试件拉伸测试，记录拉伸阶段试验数据、抗拉强度试验数据、屈服极限试验数据、失重率试验数据、抗冲击韧性试验数据。

举例来说，电化学检测使用的是cs电化学工作站，电极使用的是甘汞电极和铂电极，采用动电位扫描方法，使用三种不同的电极材料，即钢样品(黑色电极线工作电极)的腐蚀工作电极，参比电极是饱和甘汞(sce)电极(黄电极线参考电极)，辅助电极是铂电极(与辅助电极连接的红色电极)，电极间距为2mm。每次试验必须使用新的试验溶液，测试前应设置测试极化范围，-2.0ma到2.0ma；然后点击测试方法-稳态极化-动电位扫描，设置扫描速率为2mv/s，测试电流范围设置为-2ma～2ma。在不同锈蚀度下采集受力状态下的钢筋电化学信号数据，为后面构筑锈蚀率与力学性能做铺垫。

步骤3、根据所采集的电化学信号，结合现有不受力钢筋的计算模型，添加dz和hbh两个修正因子，计算出受力钢筋的锈蚀程度；

上述dz为加力修正系数；hbh为原始裂纹状态修正系数。

在步骤3中，受力钢筋的锈蚀程度采用锈蚀失重率表示，实际锈蚀失重率修正结果ρ实际表示为：

其中，ρ为锈蚀失重率；δph为考虑溶液ph值的修正系数；为考虑溶液氯离子含量的修正系数；dz为加力修正系数；hbh为原始裂纹状态修正系数；

锈蚀失重率ρ表示为：

其中，v为单位截面上钢筋的锈蚀质量速度；s为钢筋的暴露面积；m为金属的克原子量(g)，m＝56g；n为金属的原子价，n＝2；icorr为锈蚀电流密度；f为法拉第常数；d为钢筋锈蚀深度；t为锈蚀时间；m为钢筋原始质量。

具体推导过程为：

根据法拉第第一定律表明，阴极上还原物质析出的量与所通过的电流强度和通电时间成正比，即损伤一定的物质会转化为一定摩尔数的电子释放，由此可以得出钢筋锈蚀速率计算方法如下：

式中：v为单位截面上钢筋的锈蚀质量速度(g/cm²y)；icorr为锈蚀电流密度(μa/cm²)；m为金属的克原子量(g)，m＝56g；n为金属的原子价，n＝2；f为法拉第常数，由美国国家标准局所依据的电解实验得到f＝96485c/mol；d为钢筋锈蚀深度(mm/y)；

进一步的，混凝土钢筋的锈蚀速度可以采用“锈蚀失重率表示”，根据上述公式计算结果可知：

其中，ρ为锈蚀失重率；t为锈蚀时间；m—钢筋原始质量；s—钢筋的暴露面积；

然后以此基础理论建立的设备仪器测试结果受多因素影响，其中影响最大的钢筋本身的受力状态以及外部因素(包含混凝土碳化后ph降低、氯盐入侵等)，这些因素的综合作用最终造成测算值与实际值之间存在较大误差。因此必须通过进行相关的单元实验获取相应实验数据，通过实测结果的对比修正降低钢筋锈蚀量化测算模型的结果误差。采用的方法是通过测算结果值与实测失重率值之间的对比结果对模型系数进行修正，利用修正系数提高检测结果的准确性。如果仅考虑ph值及氯离子浓度变化对测试结果的影响，则实际失重率修正结果ρ实际应为：

其中，δph为考虑溶液ph值的修正系数；

为考虑溶液氯离子含量的修正系数；

若再考虑到钢筋的受力状态，那么实际失重率还应该考虑加力大小对测试结果的影响，则实际失重率修正结果ρ实际应为：

其中，dz为加力修正系数；hbh为原始裂纹状态修正系数。

步骤4、然后按照不同的锈蚀程度分别测量力学性能指标，并构建基于电化学信号的力学性能退化规律dz-hbh模型。

具体实现中，首先获得基于不受力钢筋的电化学信号所构建的计算模型，然后在此基础上添加dz-hbh两个修正系数，从而构建出锈后力学性能退化规律dz-hbh模型，由此阐明因局部锈蚀引发的承载能力突变失效演化机理，并作为耐久性预测的科学依据和理论支撑，有效提高桥梁耐久性预测的科学性和精准性。

由于前期的模型没有考虑局部锈蚀的问题，基本上是呈现σ.ρ＝c对数线性反比关系，c为材料常数。而受力钢筋由于考虑了受力情况，则在应力状态下，原始微裂纹容易诱发局部锈蚀，这时力学性能不再呈现线性关系σ.ρ.dz.hbh^1/2＝cσmax/σ.，其中σmax/σ为最大应力与极限应力之比，dz、hbh分别为加力修正因子及原始裂纹应力集中系数。具体情况将由实际测量情况决定。

值得注意的是，本发明实施例中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。