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摘要：通过对比分析现有钢筋混凝土柱（以下简称RC柱）失效模式判别的理论模型和概率模型存在的不足，提出新的结合物理机制的概率判别准则，并且结合RC柱恢复力模型参数的高效识别方法，指出建立RC柱在不同破坏模式下恢复力模型参数预测方程的研究方向。
关键词：破坏模式；恢复力模型；参数识别
1 概述
在众多自然灾害中，地震由于突发性以及强破坏力，会给建筑结构安全和人们的生命财产带来严重的危害。房屋、桥梁等建筑结构里，钢筋混凝土（RC）柱是结构主要竖向承重构件，一般在地震作用下，RC柱发生不同程度的破坏会对结构的稳定甚至是结构的整体安全产生重要的影响，所以，有必要对RC柱在地震作用下的破坏模式提出有效的判别准则。同时，适合RC柱的恢复力模型以及高效的参数识别方法，能建立起不同破坏模式下恢复力模型参数的预测方程，从而为RC柱的抗震设计提供新的指导方向。
2 RC柱的破坏模式判别
在地震作用下，钢筋混凝土（RC）柱可能会发生三种破坏模式：弯曲破坏、弯剪破坏和剪切破坏。其中，弯曲破坏属于延性破坏，RC柱的柱端首先形成塑性铰，纵向受力钢筋屈服，钢筋保护层脱落，受压区的混凝土压溃。当RC柱的抗剪能力低于抗弯承载能力时发生剪切破坏，剪切破坏往往出现在剪跨比较小、轴压比较大、水平钢筋配筋不足、纵筋锚接不好的柱子中，破坏时有明显的斜向贯通的裂缝，属于脆性破坏。弯剪破坏介于弯曲破坏和弯剪破坏之间，纵向钢筋首先屈服，然后随着柱的变形增大，塑性铰区箍筋屈服，最后RC柱发生剪切破坏。弯剪破坏的纵筋有屈服，相比剪切破坏，在最终破坏前有明显的弯曲响应，并有一定的滞回耗能能力。在现有的RC柱破坏模式判别模型中，主要有经验模型、理论模型和概率模型三种，各有优点，但也存在局限的地方。
2.1 经验模型
理论分析和试验数据表明，影响RC柱破坏模式的因素主要有剪跨比、轴压比、纵筋参数、箍筋参数等。马颖基于实验数据，提出了用判别参数ω来判别钢筋混凝土柱的破坏模式，而ω是由一个带高次方的经验方程，并且选用美国太平洋地震研究中心钢筋混凝土柱抗震性能试验（PEER）数据库中的315条钢筋混凝土柱试验数据，采用概率分析的方法，确定了ω的具体形式，同时确定了RC柱三种不同破坏模式判别的ω的边界。马颖认为时构件发生弯曲破坏，时发生弯剪破坏，时发生剪切破坏。经验公式中虽然使用到了概率统计的方法以确定经验公式中待定参数的取值，具有一定的说服力，但是判别参数ω的形式是通过经验所取得，不能很好地说明失效模式发生的机理。
2.2 理论模型
Zhu认为可根据RC柱的抗弯承载力和抗剪承载力判别RC柱的破坏模式，其中，基于Mander的混凝土本构关系模型和Burns-Seiss的钢筋本构关系模型，可以计算得到RC柱的最大承受弯矩，从而确定RC柱的塑形剪切强度需求。抗剪承载力可以采用Sezen和Moehle的剪切强度模型。有研究者通过自己的RC柱破坏模式的实验数据库对理论模型方法进行检验，发现该方法在判别剪切破坏时效果可以，但在判别弯曲破坏和弯剪破坏的时候结果却很不准确，认为理论模型的判别方法在准确性上存在着不足，是因为没有进一步考虑影响RC柱破坏模式的因素。因此，Zhu在理论模型的基础上，加入了剪跨比和配箍率同时作为判别条件，提出了一种“两区域”判别方法（Two-zone column classification method）。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆该判别方法认为当剪跨比小于等于2或者剪切强度需求大于等于1.05倍抗剪能力时，RC柱属于S区域（Zone S），S区域包含剪切破坏和弯剪破坏；而当剪跨比大于2或者剪切强度需求小于1.05倍抗剪能力时，RC柱属于F区域（Zone F），F区域只包含弯曲破坏。特别值得注意的是，如果柱子的配箍率特别低（），那么不管剪跨比和剪切需求与抗剪能力之比是多少，都认为该柱子属于S区域。两区域判别方法更为准确，但却无法区分弯剪破坏和剪切破坏。
2.3 概率模型
虽然改进后的RC柱失效模式判别理论模型考虑了RC柱的抗弯和抗剪的物理机制，但是RC柱的破坏模式还受到其它一些随机因素的影响，所以还应该加入概率问题的考虑。因此，Zhu提出了一个对RC柱失效模式判别的概率模型。该判别模型是基于Gardoni等提出的建筑构件概率容许度模型的计算方法，通过分析，考虑了配箍率、剪跨比和剪切需求-抗剪能力比三个影响因素，提出了一个包含概率的失效模式指标模型。通过回归分析得到各模型系数的平均值，并取为该模型的系数，经过RC柱实验数据库的分析，Zhu确定了RC柱三种不同失效模式的判别边界标准值。
2.4 新的RC柱失效模式的概率判别准则
经验模型判别依靠经验提出失效模式判别的模型的形式，但并没有更多的物理机制提供支持；失效模式判别的理论模型依据RC柱的抗弯和抗剪承载力，其物理机制明确，但钢筋混凝土结构本身含有一些不确定性；同样，失效模式判别的概率模型只考虑判别的概率范围原则，而不考虑RC柱的抗弯抗剪物理机制，也存在不足。因此，可以通过将理论模型的物理机制与概率模型相结合，提出新的RC柱破坏模式的概率判别准则。
3 RC柱恢复力模型与参数识别
3.1 恢复力模型
结构在地震作用下是受往复力作用的，特别当在大震作用时，表现出明显的非线性特性。RC柱在地震作用下的受力特性需要借助合适的恢复力模型。恢复力指的是在外加荷载去除后恢复原来形状的能力。将恢复力曲线使用一定的数学方法确定的模型就是恢复力模型。恢复力模型描述了恢复力与位移之间的关系，一般包括骨架曲线、滞回特征、刚度强度退化等三个组成部分。近半个世纪以来国内外已经提出多种常用的恢复力模型，且各自存在一定的局限性。
3.2 参数识别方法
BWBN模型的参数识别是根据已有的实验数据，加以算法对模型的参数进行识别，识别算法主要有确定性方法，和随机寻优方法两大类。确定性方法识别效果不太好，且容易陷入局部最优。随机寻优方法最早基于人工智能领域的需求，如今已被众多领域所运用，1953年，Metropolis提出了模拟退火算法，Kirkpatriek等在1983年将此法加以改进后用于大规模集成电路优化问题，但其缺点是效率不高，参数、试探数的控制上限选取准则性较弱。1982年Hopfield通过模拟自然神经网络组织，提出了人工神经网络算法，但其需要相当复杂的连接网络才可取得较好的识别效果。Holland在1975年用二进制位串来表示染色体，根据遗传法则，由父代二进制位串经过选择、变异和交叉等操作后产生子代二进制位串来模拟生物群体的进化历程，从而提出了著名的遗传算法，被广泛使用，不过由于需要编码为二进制，其可操作性复杂，而且一些超参数的选取对识别结果影响较大，存在局限性。PSO算法是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的，该算法源于对鸟群觅食行为的研究。Storn R和Price K在1995年提出了一种随机的并行直接搜索方法——微分进化算法，该算法可以对非线性不可连续空间函数进行最小化，具有易用性、鲁棒性好和全局搜索能力强的优点，特别是在1996年第一届国际IEEE进化优化大赛上被证明是最快的进化算法（已证明优于GA和PSO算法）。DE算法不需要编码成二进制，能够在实数空间内进行寻优，操作方便，由此，可作为BWBN模型参数的高效识别方法。
4 进一步研究方向
建立新的将理论模型的物理机制与概率模型相结合的RC柱破坏模式的概率判别准则，为RC柱破坏模式的确定提供了有力的支持；与此同时，采用全面考虑RC在地震作用下各种滞回特性的恢复力模型并结合高效的参数识别手段，能够进一步通过识别的模型参数建立预测方程，从而可由RC柱的物理参数推测其在地震作用下的破坏模式，这给实际的建筑结构的抗震设计带来重要意义。
参考文献：
[1] 余波，刘陶钧，洪汉平. 捏拢效应与P-Δ效应对延性需求和损伤指标的影响[J].地震工程与工程振动，2011，31（4）：94–105.
论文作者:李长晋
论文发表刊物:《房地产世界》2019年1期
论文发表时间:2019/5/21
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