锈蚀RC柱抗震性能预测与劣化规律研究综述

摘要

钢筋混凝土(reinforced concrete, RC)柱在服役期内受环境侵蚀的影响，其内部钢筋将发生锈蚀损伤，导致RC柱抗震性能退化，进而使其暴露于严重的地震灾害风险中。文中从试验方法、劣化规律、破坏模式预测和承载力计算四个方面，对锈蚀RC柱抗震性能既有研究进行综述。阐述了现有锈蚀RC柱试件抗震试验中采用的锈蚀与加载方法，统计分析了锈蚀程度和主要设计参数对锈蚀RC柱延性、刚度和耗能能力等抗震性能指标的劣化影响。基于包含290根锈蚀RC柱的抗震试验数据集，对比了剪跨比、延性系数和抗剪需求比3种参数划分方法和极端梯度提升(extreme gradient boosting, XGBoost)机器学习算法识别锈蚀RC柱破坏模式的准确性，并结合沙普利加性解释(shapley additive explanations, SHAP)方法揭示了锈蚀程度与主要设计参数对锈蚀RC柱破坏模式的影响规律。总结了锈蚀RC柱剩余抗弯与抗剪承载力计算方法，并讨论了其预测效果。结果表明：不同锈蚀方法下钢筋的锈蚀形态、锈蚀速率和锈蚀精度均存在差异，双向拟静力加载机制较单向加载更能反映锈蚀RC柱抗震性能劣化规律；随着钢筋锈蚀率的增加，RC柱的延性、刚度和耗能能力均显著降低。结合SHAP法的机器学习模型能够有效兼顾锈蚀RC柱破坏模式预测的准确性与可解释性，此类数据驱动的预测方法为解决锈蚀RC柱性能评估问题提供了新的思路。钢筋锈蚀会降低RC柱抗弯与抗剪承载力，现阶段提出的锈蚀RC柱承载力计算模型精度仍待进一步提高，以为锈蚀构件性能评估提供合理依据。

关键词

锈蚀RC柱 / 抗震性能 / 机器学习 / 破坏模式 / 剩余承载力