基于Taguchi-TOPSIS分析的混合纤维与纳米纤维素增强工程水泥基复合材料优化设计研究

本研究针对传统工程水泥基复合材料(ECC)存在的高水泥用量、强度与延性难以兼顾等问题，采用Taguchi正交设计与TOPSIS多目标决策方法，系统优化了含纳米纤维素(NC)、聚乙烯(PE)与钢纤维的混合增强ECC配比。研究发现以飞灰/硅灰比1:0.2、水胶比0.22、1.5%PE+0.75%钢纤维(体积分数)及0.25%NC(质量分数)的最优配比，可使材料同时实现71 MPa抗压强度、30 GPa弹性模量、17 MPa抗弯强度、4 MPa抗拉强度和3%极限拉应变，为高性能可持续建筑材料设计提供了新范式。

　　

在建筑材料领域，工程水泥基复合材料(Engineered Cementitious Composites, ECC)作为一种高性能纤维增强水泥基材料，自20世纪90年代问世以来就因其卓越的应变硬化特性和抗裂性能备受关注。与传统混凝土不同，ECC通过精心调控其组成成分，可以实现特定的功能需求。然而，传统ECC存在一个显著短板：为了获得理想的力学性能，往往需要大量使用水泥，这不仅增加了成本，更与环境可持续的发展理念背道而驰。虽然粉煤灰(Fly Ash, FA)等辅助性胶凝材料(Supplementary Cementitious Materials, SCMs)已被用于部分替代水泥，但高掺量粉煤灰(High-Volume Fly Ash, HVFA)又会导致早期强度下降和力学性能受损。如何在提升ECC可持续性的同时，不牺牲其强度或延性，成为研究人员面临的一大挑战。

近年来，研究者开始探索将硅灰(Silica Fume, SF)和纳米纤维素(Nanocellulose, NC)等新型生物基添加剂引入ECC体系。纳米纤维素因其高长径比和比表面积，能通过增加羟基可用性促进与水泥基体的氢键结合，从而增强界面粘结。同时，NC的亲水和吸湿特性有助于内部养护，提高水化程度，这对含有高量SCMs的ECC体系至关重要，因为基体细化是关键因素。除了增强基体性能，NC还能改善纤维-基体相互作用。将宏观钢纤维与微观聚乙烯(Polyethylene, PE)纤维结合使用可产生协同效应：钢纤维贡献强度和韧性，而PE纤维增强延性和裂缝控制。NC的加入则提供了纳米尺度的第三级增强，可能进一步改性界面性能并提升综合表现。

然而，设计这种包含纳米、微米和宏观多尺度纤维的多SCM复合材料，采用传统的试错方法效率极低，因为变量多且相互作用复杂。尽管已有大量研究探讨了各个因素的独立效应，如不同PE和钢纤维配比、飞灰与硅灰比例、NC掺量以及水胶比(Water-to-Binder Ratio, w/b)等，但这些因素的综合效应尚未得到系统研究。当需要同时优化多个性能指标（如抗压强度、抗拉强度、极限拉应变、弹性模量和抗弯强度）时，挑战进一步加剧。因此，迫切需要一种系统、高效的方法来替代传统耗资源的试错法，提高ECC配合比设计的效能。

针对这些挑战，由H. Withana、S. Rawat和Y.X. Zhang组成的研究团队在《Materials Today Sustainability》上发表了一项创新研究。他们提出采用Taguchi方法与理想解相似度顺序优先技术(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution, TOPSIS)相结合的多响应优化框架，用于设计含有纳米纤维素(NC)、聚乙烯(PE)和钢纤维的混合增强ECC。该方法通过Taguchi正交阵列高效设计实验，再通过TOPSIS对多个性能标准进行排序，从而确定最优配合比。

本研究采用的关键技术方法主要包括：基于Taguchi L₉正交阵列的实验设计，该方法将4个因素（飞灰/硅灰比、NC剂量、PE-钢纤维比、水胶比）各3个水平的全因子实验(81种组合)简化为9组实验；标准化的材料制备与养护流程；以及通过万能试验机进行的单轴压缩、弹性模量、单轴拉伸和四点弯曲等力学性能测试。所有实验均按照澳大利亚标准AS 1012执行，确保结果的可比性与准确性。

2.1. 材料与性能

研究采用通用普通波特兰水泥(AS-3972)、F级粉煤灰和高品位硅灰作为胶凝材料，平均粒径225μm的砂作为细骨料，砂胶比固定为0.36。聚乙烯(PE)纤维和钢纤维的性能如表2所示：PE纤维直径24μm、长度12mm、杨氏模量116GPa、抗拉强度3000MPa；钢纤维直径200μm、长度13mm、杨氏模量200GPa、抗拉强度2500MPa。纳米纤维素(NC)采用纤维素纳米纤丝(CNF)，以3wt%水凝胶形式提供，纤维直径30-80nm，长度可达数百微米，密度1.0g/cm³，表面为亲水性羟基。

3.1. 实验观察

通过9组实验获得的五种响应参数平均值显示在表5中。飞灰/硅灰比的影响表明，降低飞灰含量和提高硅灰含量可改善抗压强度、抗拉强度、弹性模量和抗弯强度，但会降低极限拉应变。这归因于硅灰超细颗粒填充空隙致密化界面区，而飞灰球形颗粒增加孔隙率降低界面粘结。NC剂量的影响显示，当NC剂量从0.15%增加到0.20%时强度参数提高，但0.25%时因分散困难导致纤维团聚而强度下降。PE/钢纤维比的影响表明，所有响应参数在1.5%PE和0.75%钢纤维比例时达到最优，PE含量增加有利于应变能力，钢纤维增加有利于强度提升。水胶比的影响显示，w/b比从0.22增加到0.30导致所有强度性能下降，但有利于应变能力，这与较弱纤维/基体粘结促进应变硬化有关。

3.2. 结果分析

研究通过信噪比(S/N)分析、数据标准化、加权标准化决策矩阵计算、理想解确定等步骤，将多响应问题转化为单响应问题。通过TOPSIS方法计算排名得分（表7），发现试验9(A3B3C2D1)排名最高，但通过各因子水平平均响应分析（表8），确定最优组合为A3B3C3D3，即飞灰:硅灰=1:0.2、NC=0.25wt%、PE=1.75vol%+钢=0.5vol%、w/b=0.22。图3显示了各因素对总体响应的主效应。

3.2.5. 确定最优配合比

研究发现最低w/b比和最高飞灰/硅灰比对最优性能贡献最大，但与单独考虑这些因素时的最优值有所不同。纤维含量的最优比例在综合考虑所有响应参数后变为1.75vol%PE+0.5vol%钢+0.25wt%NC，而不是单独的1.5vol%PE+0.75vol%钢+0.2wt%NC。这表明降低钢纤维量可能有利于PE和NC的分散，且纤维/基体相互作用可能受其他纤维存在的影响。

3.2.6. 预测最优响应

通过Taguchi方法数值计算最优响应值（表9），预测最优抗压强度71.00MPa、弹性模量30.20GPa、抗弯强度17.47MPa、抗拉强度4.01MPa、极限拉应变3.06%，并给出了95%置信区间。

3.3. 验证实验

验证实验结果显示（表10），所有响应参数均落在95%置信区间内：抗压强度70.47±2.2MPa、弹性模量29.40±3.1GPa、抗弯强度16.8±1.8MPa、抗拉强度4.18±0.5MPa、极限拉应变2.73±0.3%。图4展示了验证实验的拉伸应力-应变行为，证实了优化结果的准确性和可靠性。

4. 结论

本研究通过集成Taguchi-TOPSIS方法，成功开发了一种新型纳米纤维素增强混合ECC。主要结论包括：随着飞灰含量降低和硅灰含量从1.2:0增加到1.0:0.2，抗压强度、抗拉强度、弹性模量和抗弯强度均改善，而w/b比从0.22增加到0.30则导致这些性能下降；确定了PE、钢和NC的阈值分别为1.5vol%、0.75vol%和0.2wt%，超过这些值后强度参数和弹性模量开始下降，而极限拉应变与强度或弹性模量呈负相关；最终确定飞灰:硅灰=1:0.2、w/b=0.22、1.5%PE+0.75%钢纤维(体积分数)和0.25%NC(质量分数)为最优组合，该配合比实现了71MPa抗压强度、30GPa弹性模量、17MPa抗弯强度、4MPa抗拉强度和约3%的极限拉应变能力；验证实验证实所有测量响应参数均落在95%置信区间内，验证了优化框架的准确性和可靠性。

该研究的重要意义在于提供了一种系统化的多目标优化方法，成功解决了ECC设计中强度与延性的平衡难题，同时显著提高了材料的可持续性。通过纳米纤维素与混合纤维的协同作用，以及高掺量工业副产品(粉煤灰和硅灰)的有效利用，为开发高性能、低环境影响的建筑材料提供了新思路和技术路径。该方法学预期可帮助未来研究者更有效地设计纳米添加剂基混合ECC，实现更高效、高质量和高精度的先进设计过程。