受弯状态下钢筋混凝土梁中搭接粘接的GFRP筋的粘结强度：最新研究综述与人工智能模型

《Structures》：Bond strength of lap-spliced GFRP bars in reinforced concrete beams under flexure: A state-of-the-art review and AI model

　　摘要：在钢筋混凝土梁中，搭接连接的玻璃纤维增强聚合物筋的粘结强度对于确保有效的力传递和结构连续性至关重要，尤其是考虑到GFRP加固材料的线弹性及脆性特性。然而，目前的北美设计规范对搭接性能的预测并不一致，因为这些规范所采用的模型主要是基于钢材加固方法发展而来的。由于缺乏大量的实验数据，一些假设被引入，同时某些参数的影响也被忽视。本研究对相关领域进行了最新综述，并整理了一个包含180组基于开裂失效机制的搭接梁试验的实验数据库。该数据库涵盖了搭接长度、混凝土保护层厚度、筋的直径、表面状况、横向加固措施以及搭接错开距离等关键参数的变化及其影响。研究还评估了现行北美规范条款及近期分析模型的预测精度，结果表明现有规范公式存在显著局限性，平均相对误差在31.9%至43.4%之间，而基于文献的分析模型则将这一误差降至平均16.5%。为克服传统经验公式的不足，本研究利用13个物理和机械输入参数开发了一种优化的人工神经网络模型。在独立的测试数据集上，该模型取得了0.21 MPa的均方根误差、0.97的R2值、0.13 MPa的平均绝对误差，以及2.10%的平均相对误差。预测值与实验值的粘结强度比值在0.90到1.20之间，其中无约束试件的平均值为0.99，有约束试件的平均值为1.01。本研究结果强调了在设计公式中考虑约束效应和搭接错开效应的必要性，同时也展现了人工智能在预测GFRP-RC梁粘结强度方面的应用潜力。

引言：纤维增强聚合物加固材料作为传统钢材在混凝土结构中的替代品而被开发出来，尤其适用于潮湿、含除冰盐及化学物质的环境，因为这些环境会加速钢材的腐蚀。在各类FRP材料中，玻璃纤维增强聚合物筋因其成本较低、具有耐腐蚀性且非磁性等优势，成为应用最广泛的类型[1]–[8]。不过，与钢材不同，GFRP在失效前呈现线弹性行为，没有屈服平台。这种特性导致其在筋与混凝土界面处的粘结机制有所不同，如果发展长度不足，就可能导致脱粘和拔出破坏[9]–[10]。在钢筋混凝土施工中，搭接连接是连接GFRP加固筋最常用的方法，它有助于在需要连续加固的区域实现筋之间的力传递。在GFRP加固梁中，这种方法尤为重要，因为筋的长度通常会受到制造和运输条件的限制[11]–[13]。如果搭接长度不足，就会导致粘结失败，从而在加固筋尚未发挥全部抗拉能力之前就发生拔出或脆性破坏[14]–[15]。因此，准确理解并可靠预测搭接连接GFRP筋的粘结强度，对于实现钢筋混凝土构件的安全高效设计至关重要。

粘结行为通过粘附、摩擦和机械互锁等方式实现混凝土与GFRP加固筋之间的应力传递[16]–[17]。对于GFRP筋而言，由于其脆性特性以及相对较低的横向抗剪强度，机械互锁通常是主导的粘结机制[18]–[19]。如果发展长度不足或表面互锁较弱，就可能导致拔出破坏，这是一种局部界面失效现象，表现为筋相对于周围混凝土发生滑动[20]–[21]。相比之下，当筋表面的承压作用产生的径向拉应力超过周围混凝土的抗拉强度时，就会发生开裂破坏，进而导致混凝土保护层出现纵向裂缝并最终分离[22]–[23]。由于拔出破坏和开裂破坏由不同的机制和设计参数控制，因此在确定筋的发展长度和搭接要求时，应分别对这两种破坏类型进行评估[9]–[10]。

GFRP加固梁的粘结强度受多种几何和机械参数的影响。实验研究表明，搭接长度、筋的直径、混凝土保护层厚度以及筋的表面处理方式都会显著影响粘结性能[11]–[25]。GFRP筋的弹性模量也是一个重要因素，新一代GFRP筋的弹性模量可达60–65 GPa，这有助于提升其粘结性能和整体强度[26]–[27]。实验还证明，横向加固措施可以通过提供约束作用来增强粘结性能，它能够延缓开裂裂缝的产生，提高搭接区域的受力传递效率[14]–[31]。

目前已有多种分析模型用于估算FRP筋的粘结强度及所需的搭接长度，包括ACI 440.11–22 [3]、CSA S806–26 [32]和CSA S6–25 [33]中的设计规定，以及文献中提出的基于回归的模型[14]–[34]。然而，这些模型在准确预测GFRP加固筋的粘结强度和所需搭接长度方面存在明显缺陷，其主要原因在于忽略了某些关键参数，同时还一直依赖从过时数据集校准或从钢材加固模型衍生而来的经验公式[35]。

ACI 440.11–22 [3]和CSA S806–26 [32]中的现行设计规定并未明确考虑搭接区域内的约束效应，因此会导致有约束构件的发展长度预测过于保守，而无约束构件的预测则可能不够保守[17]–[39]。尽管加拿大公路桥梁设计规范（CSA S6–25）[33]通过纳入混凝土保护层和箍筋的作用部分解决了约束问题，但通过对这些作用的限制，实际上只是强调了在满足最小保护层要求后横向加固措施的作用。此外，ACI 440.11–22 [3]中的发展长度计算公式是基于已不再市面上的早期一代GFRP筋制定的，因此有必要对其进行修正，以反映新型高弹性模量GFRP筋的实际性能。

尽管在GFRP加固材料的粘结行为方面已经有了不少实验和分析研究，但仍有许多知识空白。现有的设计指南未能充分体现横向加固约束效应和搭接错开距离的影响，而传统的封闭形式模型也难以捕捉几何、材料、表面、约束以及搭接配置参数之间的非线性相互作用[26]。这些局限性凸显出数据驱动方法的优势，这类方法能够将连续型和分类型变量整合到一个统一的预测框架之中[40]–[44]。本研究的创新之处在于系统地研究了主要的几何、材料、表面、约束以及搭接配置参数对搭接连接GFRP筋粘结强度的影响，并开发了一种能够捕捉这些参数综合及非线性效应的机器学习模型。该模型是基于180组经实验测试的搭接梁数据建立的，同时还有详细的领域最新研究综述，以及对现行北美设计规范和近期分析模型的系统性评估作为支撑。

研究意义：本文对受弯荷载作用下钢筋混凝土梁中搭接连接GFRP筋的粘结行为进行了全面分析。首先，文章重新评估并深入探讨了现有文献中关于粘结性能、搭接行为以及各关键参数影响的研究成果。同时，还评估了现行北美设计规范的适用性和预测精度，以及文献中提出的各类分析模型的性能。通过……

粘结行为：在钢筋混凝土设计中，粘结指的是加固筋与周围混凝土之间传递力的机制。最初，粘结强度是通过筋与混凝土界面处的剪应力来衡量的，被视为一种材料属性。粘结强度由粘结力、锚固力、摩擦力、发展长度以及搭接强度共同决定，而这些因素又取决于加固构件的材料和几何形状[16]。对于FRP加固构件而言，要维持……

现有实验数据：本研究使用的数据库来源于针对含有搭接连接GFRP纵向加固筋的钢筋混凝土梁所进行的受弯荷载试验。为确保所分析的粘结机制具有一致性，只有那些因搭接区域混凝土开裂而发生破坏的试件才被纳入研究范围，那些因筋拔出、FRP材料断裂、混凝土压碎、剪切破坏或其他与非粘结相关的机制而失效的试件则被排除在外。

ACI 440.11–22（2022）：ACI 440.11–22 [3]的第25.4节表明，该规范采用了与ACI 440.1R?15 [67]相同的公式来计算受拉状态下FRP筋所需的发展长度，具体而言，所需发展长度取20db、300毫米这三个数值中的最大值，或者根据公式7计算得出的数值。该公式源自Wambeke & Shield [21]的研究，他们基于240组梁类试验数据（包括梁端试件、带缺口梁试件和搭接梁试件）进行了研究，其中75组试件出现了开裂破坏，165组试件出现了拔出破坏。表面……

拟建的人工智能模型：机器学习属于人工智能的一个分支，它致力于教会计算机如何利用现有数据集和算法进行预测。最重要的是，它能够让计算机系统具备学习和自我改进的能力，而无需通过明确的编程来实现[40]–[44]、[70]。预测混凝土中搭接连接GFRP筋的粘结强度可视为一个监督回归问题，其目标是为一系列物理量建立模型……

拟建模型与现有模型的比较：图10和图11展示了六种预测模型与实验数据在搭接连接GFRP筋粘结强度方面的对比情况。比较时每种模型使用了两组数据。左侧图表显示了无箍筋和有箍筋梁的预测值与实验值之间的关系，右侧图表则展示了以uexp/upred表示的残差值与标准化嵌入长度（ls/db）之间的关系。研究还采用了统计精度标准来评估模型性能，包括平均……

结论：本文对受弯荷载作用下钢筋混凝土梁中搭接连接GFRP筋的粘结行为进行了全面且最新的研究。同时，还评估了现有设计模型以及一种数据驱动的预测模型的性能。研究结果表明，粘结行为对GFRP加固混凝土连续构件的荷载传递和结构性能起着至关重要的作用。开裂破坏是由筋周围的径向拉应力引发的……

作者贡献说明：Mazen Shrif负责原文撰写、验证、软件应用、研究工作、正式分析以及概念构思；Ahmed Elbady负责原文撰写、验证、研究工作、正式分析以及概念构思；Hosseini Seyed负责原文撰写、验证、软件应用、研究工作、正式分析以及数据整理；Basil Ibrahim负责原文撰写、可视化处理、验证、方法设计、正式分析、数据整理以及概念构思；Brahim Benmokrane负责原文撰写……

利益冲突声明：作者声明不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益或个人关系。

致谢：本研究得到了加拿大自然科学与工程研究委员会（NSERC-Alliance）、加拿大一级民间结构先进复合材料研究主席基金、信息技术与复杂系统数学研究计划（MITACS）、魁北克自然与技术研究基金（FRQ-NT）以及魁北克先进材料研究与创新中心（PRIMA Quebec）的资助。

Mazen Shrif | Ahmed Elbady | Seyed Arman Hosseini | Basil Ibrahim | Brahim Benmokrane
加拿大舍布鲁克大学土木与建筑工程系，舍布鲁克，魁北克省J1K 2R1