基于CT图像的混凝土细观模型构建方法研究.pdf

第2 0 卷第9 期2023年9月D0I:10.19713/ki.43-1423/u.T20221862铁道科学与工程学报Journal of Railway Science and Engineering基于CT图像的混凝土细观模型构建方法研究Volume 20Number 9September2023游全伟，王薇，南纯”，宋良俊，姚雪丹！（1中南大学土木工程学院，湖南长沙410 0 7 5；2.中铁四局集团第五工程有限公司，江西九江332 0 0 0)摘要：混凝土结构的力学性能和破坏模式受其细观材料组成和细观结构控制，对隧道衬砌混凝土展开细观层面的数值模拟，可以从本源层面反映结构宏观力学行为。现有混凝土细观建模方法主要分为参数化建模和基于CT图像重构的建模两大类，参数化建模具有直观、高效等优势，但该方法不能反映骨料的实际形态特征，具有“还原性”不足的局限性。基于CT图像重构的建模具有精细化程度高、更贴近于实际的优势，然而该方法亦有着处理过程费时、还原精度过高致使求解效率较低及应用场景迁移性受限等不足。为解决细观模型“还原精度”和“求解效率”间的矛盾，利用CT系统扫描隧道衬砌混凝土获得的CT图像，通过图像处理技术对骨料形态参数进行提取与分析，而后以骨料为依据改进传统的参数化建模，将参数化建模方式和基于CT图像重构的建模方式有机结合起来，形成了基于CT图像的参数化建模方法，构建了兼具高还原精度和高求解效率的混凝土细观模型。数值模拟与试验的对比结果表明：除距离受火面0 mm处，受火前8 0 min内模型的数值模拟结果和受火下试块的温度场吻合程度良好，证明所建立的细观模型具有较高准确性。同时，基于CT图像的参数化建模方法，也可为衬砌结构抗火绿色低碳设计、细观尺度下混凝土的力学性能及火灾下损伤规律等研究提供借鉴。关键词：隧道火灾；混凝土；细观模型；CT图像中图分类号：U455文章编号：16 7 2-7 0 2 9（2 0 2 3）0 9-338 5-11文献标志码：A开放科学（资源服务）标识码(OSID)Construction method of concrete mesoscopic model based on CT imageYOU Quanwei,WANG Wei,NAN Chun,SONG Liangjun,YAO Xuedan(1.School of Civil Engineering,Central South University,Changsha 410075,China;2.China Railway Fourth Bureau Group Fifth Engineering Co.,Ltd.,Jiujiang 332000,China)Abstract:The mechanical properties and failure modes of concrete structures are controlled by its mesoscopicmaterial composition and mesoscopic structure.Numerical simulation of the tunnel lining concrete at themesoscopic level can reflect the macroscopic mechanical behavior of the structure from the original level.Andthe existing concrete mesoscopic modeling methods are mainly divided into two categories:parametric modelingand modeling based on CT image reconstruction.Parametric modeling has the advantages of intuitiveness andhigh efficiency,but this method cannot reflect the actual morphological characteristics of aggregates,and it has收稿日期：2 0 2 2-0 9-2 6基金项目：国家自然科学基金资助项目(516 7 6 2 10)；湖南省自然科学基金资助项目(2 0 18 JJ2519)；中铁四局集团有限公司科技研发项目(2 0 2 2-30)通信作者：王薇(196 9)，女，湖南醴陵人，副教授，博士，从事隧道及地下工程领域的研究；E-mail：w a n g w e i c s u c s u.e d u.c n3386the limitation of insufficient reducibility.However,modeling based on CT image reconstruction has theadvantages of high degree of refinement and being closer to reality,but this method also has the time-consumingprocessing process,high restoration accuracy resulting in low solution efficiency,and the limited mobility ofapplication scenarios.In order to solve the contradiction between the“reduction accuracy and“solutionefficiency of the mesoscopic model,the CT image obtained by scanning the tunnel lining concrete with a CTsystem was used to extract and analyze the aggregate morphological parameters through image processingtechnology,and then the aggregate was used as the basis to improve the traditional parametric modeling,theparametric modeling method and the modeling method based on CT image reconstruction were organicallycombined to form a parametric modeling method based on CT images,which could construct a concretemesoscopic model with high reduction accuracy and high solution efficiency.As the comparison results ofnumerical simulation and experiment were shown,except for the distance of O mm from the fire surface,thenumerical simulation results of the model within 80 minutes before fire were in good agreement with thetemperature field of the test block under fire,indicating that the established mesoscopic model had high accuracy.Besides,the parametric modeling method based on CT images could also provide reference for the research ofgreen low-carbon fire-resistant design of lining structures,the mechanical properties of concrete at themesoscopic scale,and the damage law under fire.Key words:tunnel fire;concrete;mesoscopic model;CT image铁道科学与工程学报2023年9月随着我国越来越多的隧道投入运营，火灾下隧道安全性研究成为隧道建设进程中不容忽视的重要问题。目前的隧道防火设计，多采用防火涂料、混凝土牺牲层等附加防火结构的形式，较少针对衬砌混凝土本身开展研究。由于防火结构功能的有限性，从衬砌材料角度开展隧道结构抗火研究及防火设计，既能满足隧道安全耐久的长期运营需求，也响应了当前绿色低碳建筑的倡导。然而常见的火灾下隧道衬砌混凝土相关研究中，将复杂的混凝土结构作均质化处理，未考虑混凝土内部结构和细观组成-4。随着科学研究不断朝精细化方向发展，国内外学者逐渐重视混凝土的多相非均质特性，逐渐突破传统均质化理论的束缚，将对混凝土结构的研究从宏观均质层面转到细观非均质层面。计算机仿真模拟的不断进步，使得细观层面的数值模拟已经能够很好地贴近试验结果，且具有不受试验成本和试块尺寸限制的优势。将其应用于混凝土的相关研究，能够精准地反映宏观结构在外力作用下的渐进破坏过程，以及从本源层面反映结构宏观力学行为。目前混凝土细观建模方法主要分为参数化建模和基于CT图像重构的建模两大类。参数化建模中以随机骨料模型为主流，有直观、高效及方便调整混凝土细观组构参数等优势。经过多年的发展，国内外学者不断丰富扩展该类细观模型的应用场景，提出了二维及三维随机骨料生成算法5-7、三维多面体骨料生长和投放算法8-10，然而该类建模方法中对骨料形态的刻画较为简单，并不能反映出实际工况下混凝土中骨料的形态特征。因而，传统的参数化建模方式有“还原性”不足的局限性。基于CT图像重构的混凝土细观模型具有精细化程度高、更贴近于混凝土真实细观特性的优势，通过提取CT图像中的骨料、孔隙等信息-11，可构建考虑骨料边数、面积、等效半径、伸长率和尺寸分布特性的多边形随机骨料模型1-11，很好地弥补参数化建模方式“还原性”不足的劣势。然而，基于CT图像重构的方法亦有着处理过程费时、还原精度过高致使求解效率较低及应用场景迁移性受限等不足。因而细观建模的发展方向是解决当前细观模型“还原精度”和“求解效率”间的矛盾，本文基于CT图像获得精确的骨料形态和分布参数，并以此为依据改进传统的参数化建模方式，实现2 类建模方式的有机结合，形成的细观模型构建方法相较于传统的参数化建模方法具有还原精第9期度高的优势，相较于基于CT图像重构的建模方法具有处理快捷及计算效率高的优势。1试验方案1.1试验工况设计本试验原材料选用P.042.5普通硅酸盐水泥、公称粒径52 0 mm连续粒级的石灰石碎石、级配良好的2 区级配河砂(中砂)、长沙市城市供给自来水、减水率达15%2 0%的聚羧酸高效减水剂、ITable 1Concrete mix ratio粗骨料含量水胶比40%0.35表2 试验工况Table2Test condition table试验受火时试块编试验受火类型间/h0测温0.5试验121.2CT扫描试验本试验采用能型X射线微焦点CT系统，如图1所示。对4个试件各扫描1次，观察试块内部初始缺陷及细观组分，并获取相关细观组分参数为后续建模做准备。CT图像的本质为0 2 55灰度范游全伟，等：基于CT图像的混凝土细观模型构建方法研究表1混凝土配合比水水泥147189试块号类型时间/hCOT0C1TCT扫C2T描试验C3T3387级F类粉煤灰及S95级磨细高炉矿渣粉。根据港珠澳沉管隧道的配合比、普通混凝土配合比设计规程JGJ55一2 0 11)和高性能混凝土应用技术规程（CECS207一2 0 0 6)确定混凝土配合比。混凝土强度等级为C50，骨料采用一级级配，粗骨料含量约为40%，总体骨料含量约为7 0%，水胶比为0.35，大碎石(粒径区间为10 2 0 mm)和小碎石(粒径区间为510 mm)质量比为7:3。本试验中试块混凝土配合比见表1，试验工况设计见表2。kg/m粉煤灰矿粉大碎石小碎石河砂减水剂105126理。原始图像及二值化图像如图2 所示。编号CO0.5C11C22C3733图1 CT系统图Fig.1CT system diagram(a)314b7754.2围内的图像，灰度数值的大小反映材料的密度大小，灰度值越大代表着材料密度越大和像素点越亮。混凝土中骨料呈现灰度值较大的灰白色，砂浆呈现灰度值居中的暗灰色，缺陷呈现灰度值最小的暗黑色。(a)原始图像；(b)二值化图像2混凝土随机骨料参数分析2.1CT图像预处理粗骨料与砂浆有着相近的灰度值，为精准将目标骨料从背景砂浆中提取，本文使用ImageJ软件进行图像增强处理。传统的阈值分割难度较大且分割精度受限，提取的骨料与实际形状有一定差距，因此本文采用PhotoShop软件进行分割处图2 原始图像及二值化图像Fig.2 Original image and binary image2.2粗骨料形态参数描述现有研究一般将粗骨料形态分为3层次16：第1层次表征大致轮廓形状；第2 层次表征凹陷程度和凸出程度；第3层次表征表面纹理的粗糙程度。在进行二维数值建模时，考虑骨料表面纹理对还3388原骨料真实形态意义不大，因此本文只考虑前2 个层次(见表3)。首先使用ImageProPlus软件提取二指标类型规则程度指标凹凸程度指标2.3粗骨料形态参数统计为满足精细化建模的需要，将粗骨料粒径区间细分为5 10 mm，10 15m m 和15 2 0 mm 3个区间。选取CO，C 1，C 2 及C3试块Y-Z平面不同代表层CT图像中50 个15 2 0 mm粒径骨料、2 0 0个10 15mm粒径骨料、2 0 0 个5 10 mm粒径骨料，进行骨料形态参数的统计与分析。1)规则程度指标分析长宽比S,是骨料最重要的形态参数之一，对混凝土力学性能影响重大，长宽比越大表示骨料越狭长。力学性能良好的块状与纺锤状骨料的长宽比在13之间，而力学性能不佳的片状和枝状骨料均大于317。图3为S散点分布图，经统计，1520mm，10 15m m 及5 10 mm粒径骨料分5(a)4()s3铁道科学与工程学报值化图像中骨料基本指标，然后构建出规则程度指标和凹凸程度指标对骨料形态进行刻画。表3规则程度指标和凹凸程度指标Table 3 Degree of regularity indicators and bump degree indicators指标名称长宽比S形态因子S,椭圆相似度S,凹凸度S.棱角度S,5(b)4(?)S2023年9月描述骨料最大弗雷特直径与最小弗雷特直径的比值骨料等效圆周长与其周长的比值骨料等效椭圆周长与其周长的比值骨料面积与其最小外接多边形面积的比值骨料最小外接多边形周长与其等效椭圆周长的比值布在区间(1,3)内占比分别为98%，94.5%和92%。1520mm粒径骨料则更为集中地分布在(1,2)内，表明该粒径的骨料整体更规则。图4为形态因子S,散点分布图，152 0 mm粒径骨料的S,值主要集中在区间(0.8,0.9)内，10 15mm及5 10 mm粒径骨料的S,值主要集中在(0.7,0.9)内。图5为椭圆相似度S,散点分布图，1520mm及10 15mm粒径骨料的S,值集中在(0.9,0.97)内，5 10 mm粒径骨料的S,值集中在(0.9,0.98)内。虽然S,与S,的定义相似，但骨料S,的值相较于S,的值更加接近于1，且整体离散程度小，表明骨料真实轮廓更加接近于椭圆。故在参数化建模中，用椭圆模拟骨料相较于圆更符合实际情况。(c)4(?)s3102)凹凸程度指标分析图6 和图7 分别为骨料凹凸度S和棱角度S,的散点分布图。如图6 所示，多数152 0 mm粒径骨料的凹凸度值接近0.99，510 mm粒径骨料的凹凸度的值相较于10 15mm粒径骨料的凹凸度的11020304050骨料编号(a)1520 mm;(b)1015 mm;(c)510 mm图3骨料长宽比(S）散点分布Fig.3 Scatter plot of aggregate aspect ratio(S)值偏大且整体更为分散。骨料凹凸度数值主要集中在区间(0.96,0.99)内，表明大多数骨料的轮廓没有大幅凹陷；如图7 所示，骨料棱角度的数值主要集中在区间(1,1.2)内，表明绝大多数骨料二维轮廓没有起伏剧烈的棱角。11050骨料编号1100150200050骨料编号100150200第9期游全伟，等：基于CT图像的混凝土细观模型构建方法研究33891.00.8(上国学)S(a)0.60.40.201.00.(a)0.950.900.850.8001.10(a)1.05()s1.000.950.9001.20(a)1.15()S1.101.051.000.950.9001020304050骨料编号(a)1520 mm;(b)1015 mm;(c)510 mm图7 骨料棱角度(S)散点分布Fig.7 Scatter plot of aggregate edge angle(S,)1.00.9元0.8(上国)s0.8.0.6(b)0.40.21020304050骨料编号(a)1520 mm;(b)1015 mm;(c)510 mm图4骨料形态因子(S)散点分布Fig.4 Scatter plot of aggregate form factor(S)1.000.97(b)0.950.900.900.850.801020304050骨料编号(a)1520 mm;(b)1015 mm;(c)510 mm图5骨料椭圆相似度(S)散点分布Fig.5Scatter plot of aggregate ellipse similarity(S,)1.10(b)1.050.991.000.950.9051020304050骨料编号(a)1520 mm;(b)1015 mm;(c)510 mm图6 骨料凹凸度(S)散点分布Fig.6Scatter plot of aggregate asperity(S)1.20(b).1.21.151.101.051.001.00.950.90501.00.90.80.70.60.40.2050骨料编号050100150200骨料编号(向)s0.991.000.950.960.90050骨料编号50100骨料编号.0.91001500.970.901001501.2()S1.101.051.001.00.950.9015020020020001.000.950.900.850.80501.10(c)1.0501.20(c)1.1550骨料编号?50100骨料编号0.990.9650100骨料编号50100骨料编号1001500.98*0.901502001502001.015020020033902.4骨料数目计算Walraven在Fuller三维级配曲线的基础上，推导出二维Fuller级配累积分布函数，如式(1)所示。P。=(D D。)=DSPA1.065D0.5maxDD0.0120.045DmDmmaxmax式中：P,为粗细骨料总面积占截面总面积的比例；P。表示截面内粒径小于D。（复杂形状则以同等面积的等效圆直径代替D。)的骨料面积占总面积的比例；Dmx为此级配的最大粒径。本文骨料填充率为7 0%，截面总面积为10000mm，最大粒径为2 0 mm，粒径区间为520 mm，5m m 以下则计入砂浆中。经式(1)计算，截面中所能包含的某一粒径骨料的数量如表4所示，截面中出现小于某一粒径骨料的概率如表5所示。表4截面总面积与某一尺寸粒径截面面积比Table 4Ratio of the total cross-sectional area to the cross-sectional area of a certain size particle size粒径/mm2017.51512.5Table 5 Probability that a particle size appears within aD./mm2015105各粒径范围内骨料数量n=P。(d 1 D。d 2)A总/A，则求得152 0 mm范围内随机尺寸粒径的骨料3个，10 15mm范围内骨料9个，510 mm范围内骨料34个，合计46 个。铁道科学与工程学报3混凝土随机骨料几何模型建立本文凸多边形骨料和初始圆孔隙的生成及投放流程都通过AnsysAPDL语言实现，依据骨料和D孔隙几何信息，通过CAD生成包含骨料、交界层、-0.053D4max+0.0025D10maxA/A,粒径/mm31.831041.587.556.59581.49表5某一粒径出现在截面内概率cross-sectionD.Dmx10.750.50.252023年9月砂浆和孔隙的文件，导入AnsysWorkbench中进行D建模计算。(1)3.1骨料的生成骨料在既定区域内随机生成步骤如下：1）依据骨料形态参数统计信息，确定骨料的长宽比及边数信息，在粒径区间范围内随机生成基圆，定义储存骨料几何信息的初始数组，并将部分既定参数信息存入数组。2)以直径d的基圆圆心为坐标原点，采用极坐标的方式，在圆周上任取3点生成三角形。为保证骨料的实际粒径位于既定粒径区间范围内，当三角形的圆心位于三角形内部时执行下一步，否则重复本步骤。3）储存三角形顶点坐标信息，计算并存储骨料面积S。4)在基圆内随机取一新顶点。为确保新顶点能与原图形组成边数加一的新凸多边形，需进行Au/A,顶点位置与多边形凸性判定，均满足时执行下一127.32步，否则重复本步骤。226.35顶点位置判定。在极坐标系下找到与新顶509.29点极角紧邻的2 个旧顶点组成三角形，按逆时针排序3个顶点的坐标(xi,yi)、(x 2,y 2)及(x3,ys)。依据式(2)计算s，当s大于0 时，则满足顶点位置判定。s=0.5(x i (y 2 -y 3)+x 2 (y 3-y i)+x s (y 1-y 2 )(2)P。多边形凸性判定。按逆时针顺序，将新点0.7P与相邻旧点组成三角形PA,A,+1及PAi-2Ai-1，如0.63图8 所示。当2 个三角形所求s均大于0 时，则满0.520.37足多边形凸性判定。5）依据各顶点极角大小对顶点坐标进行重新排序与记录，并累加新三角形面积s至骨料面积S。6)当多边形边数n小于既定边数m时，循环至步骤4执行；当n=m时，执行步骤7。第9期7)计算骨料实际粒径、实际长宽比及棱角度。判定骨料形态参数是否符合既定要求，否则将步骤2 到步骤5间所有新生成数据清零，并重新从步骤2 开始。图8 顶点位置与多边形凸性判别Fig.8 Discriminant between vertex position andpolygon convexity上述为单一骨料生成步骤，循环步骤至生成所有骨料，进入投放环节。3.2骨料的投放为了达成精细化建模，除了还原骨料的实际形态，还应对其分布状态精准刻画。以往大多数细观模型中，假定骨料在截面上随机均匀分布，(a)游全伟，等：基于CT图像的混凝土细观模型构建方法研究A;+1(xi,y,)应满足式(3)的条件：A;X;EL2PdiJ;E+0.1,YA-1L2式中：X,Y分别为截面的长、宽尺寸，di为骨料基圆的直径。依据基圆直径将骨料按照从大到小的顺序进行投放，避免后投放的大骨料覆盖先投放小骨料，且可使小骨料填充大骨料间的空隙。投放过程中，需进行新旧骨料间的重叠判别，以保证各骨料间互不相交。首先进行圆心距判定，若不满足则需进一步进行重叠判别。骨料是否重叠主要从3方面判别：点完全包含相交、点不完全相交、点不包含相交，如图9所示。其中，点完全包含相交由粒径降序投放得以避免，只需考虑另外2 种情况。(b)3391而实际在振捣作用和自重影响下，骨料存在一定的竖向堆积现象。CT图像显示，靠近试块顶部5mm范围内几乎无粗骨料，其余范围外分布较为均匀。此外，Kreijger根据试验结果指出，混凝土表层0.1mm范围内不含骨料。因此本文设置混凝土上表面5mm及其余表面0.1mm范围内不含骨料，其余范围均匀随机分布。骨料基圆圆心坐标di+0.1,X-2di-52(c)di0.1(3)(a)点完全包含；(b)点不完全包含相交；(c)点不包含相交图9重叠判定Fig.9Overlapping determination1）点不完全包含相交。即保证新投放的凸多边形骨料的每个顶点位置都不在之前任何一个已经投放的骨料内部，采用MATLAB内建函数循环逐点判别即可。2)点不包含相交。需在上述点判别的基础上，加入线相交判别，判断凸多边形的一条边与其他多边形各个边的线段是否相交进行判断2 0。3.3初始孔隙的生成与投放本文数值模拟中考虑初始孔隙的存在并将其简化为圆形，依据初始孔隙统计信息，在建模时生成直径为14mm的圆形孔隙。为使建立模型更贴近实际情况，本文分区进行孔隙投递。依据多边形基圆与圆形孔隙间的圆心距LAB与ra+r,的关系作为侵入判据，若发现孔隙与骨料侵入，则手动调整孔隙的位置，使之不与附近骨料发生侵入且与部分骨料相距较近，实现孔隙多位于骨料附近的模拟2 1。33923.4界面过渡区的生成界面过渡区(交界层)是位于骨料与水泥砂浆之间一层薄薄的具有较高孔隙率和较低强度的水化产物。关于界面过渡区的厚度并无统一定义，一般认为其厚度在30 10 0 m。受限于计算条件，现有数值模拟将界面过渡区模拟为包裹在粗骨料外部与其形状相似的一层膜，厚度在0.2 1mm。本文将界面过渡区的厚度设置为0.2 mm，利用偏移命令将骨料多边形向外放大0.2 mm，新旧多边形间的就是界面过渡区。综上所述，本文最终建立由粗骨料、砂浆、界面过渡区及孔隙组成的二维混凝土细观模型，如图10 所示，其中粗骨料含量约为40.8%，与目标骨料含量40%的差值较小，因而符合要求。图10 混凝土细观模型Fig.10Concrete mesoscopic model4混凝土随机骨料模型数值模拟4.1材料热工参数1）导热系数。依据文献并经过参数反演，得到各细观组分导热系数公式：2。=57 7.5/0.8 4(350+T)+0.52 5力学参数弹性模量/GPa骨料60砂浆25交界层20铁道科学与工程学报2mi=1.02-0.102式中：T为温度，；。为高温下骨料的导热系数；入为高温下交界层和砂浆的导热系数。2）比热容。依据文献并经过参数反演，得到各细观组分比热容计算公式：C,=781.25(1+T)0.07Cm=987.5+1.125T式中：T为温度，；C。为高温下骨料的比热容；Cm为高温下砂浆和交界层的比热容。3)热膨胀系数。各细观组分的热膨胀系数如图11所示。1814.9-01/深兰湘徽鲜1062-2020040060080010001200温度T/图11骨料、砂浆/交界层热膨胀系Fig.11 Coefficient of thermal expansion of aggregates,mortar/junction layer4.2材料高温损伤模型随着混凝土损伤力学发展，学者提出了Loand模型、Mazars模型、分段线性模型和双折线模型2。其中，双折线损伤模型具有表达清晰、形式简单及便于应用的优势，本文选择该模型进行分析研究。依据相关文献，确定常温下混凝土各细观组分的力学参数如表6 所示、各组分的双折线损(4)伤模型如图12 所示。表6 常温下材料力学参数表Table 6Table of mechanical parameters of materials at room temperature峰值应力/MPa9045402023年9月TT+0.042.75100100+骨料热膨胀系数砂浆/交界层热膨胀系数峰值应变密度/(kgm)0.001 52.6600.001 82.3000.002 02 200(5)(6)(7)泊松比0.250.180.22第9期10080604020000.0050.0100.0150.0200.0250.030应变图12 骨料、砂浆及交界层常温下双折线损伤模型Fig.12 Model of bifix line damage at room temperature ofaggregate,mortar and junction layer4.3荷载及边界条件模型受火面施加以ISO834升温曲线变化的热荷载，其他面与常温下的空气进行热交换，选取17MPa的压缩荷载模拟试验中试块的受压状态。模型左侧采用X方向位移约束，荷载及边界条件如图13所示。热荷载图13单面受火与压缩荷载耦合边界条件示意图Fig.13 Schematic diagram of the coupling boundaryconditions of single-sided fire and compressive loads4.4混凝土随机骨料模型计算结果分析获取数值模拟模型和试验的内部温度场分布数据，绘制不同测点温度随时间变化的曲线，如图14所示。除距受火面0 mm处，受火前8 0 min内试验与数值模拟结果高度相符。距受火面0 mm处测点的实测温度较数值模拟偏大，可能是受火面的测点密封不足，导致该处热电偶与空气对流换热，故所测温度高于试块底部真实温度。整体而言，数值模拟和试验结果吻合程度较好，足以证游全伟，等：基于CT图像的混凝土细观模型构建方法研究一骨料一砂浆一交界层均布荷载3393明本文细观建模方法的正确性。1000试验结果8006000./4002000020图14温度场模拟结果与试验结果对比Fig.14 Temperature field simulation results compared withtestresults5结论1)本文形成的细观模型构建方法相较于传统的参数化建模方法具有还原精度高的优势，相较于基于CT图像重构的建模方法具有处理快捷及计算效率高的优势。将模型数值模拟与热力耦合试验下试件的温度场对比分析，证明所建立的细观模型具有较高准确性。2)基于本文构建模型的方法，可通过改变骨料级配、含量及形状等因素，探究细观组分的改变对衬砌混凝土抗火性的影响，从而达到衬砌结构抗火绿色低碳设计的目的。3)本文仅针对高温条件下细观模型的准确性进行了验证，但所提出的模型构建方法，也可为细观尺度下混凝土的力学性能、火灾下损伤规律等研究提供借鉴，有助于解决细观模型“还原精度”和“求解效率”间的矛盾。参考文献：1NADEEM A,ALI MEMON S,LO T Y.The performanceof fly ash and Metakaolin concrete at elevatedtemperaturesJ.Construction and Building Materials,2014,62:67-76.2 CHEN Li,FANG Qin,JIANG Xiquan,et al.Combinedeffects of high temperature and high strain rate on normalweight concreteJ.International Journal of Impact0mm20mm40mm60mm80 mm406080100120受火时间/min3394Engineering,2015,86:40-56.3 孟龙，黄瑞源，蒋东，等.不同强度混凝土高温下动态劈拉性能研究J.工程力学,2 0 2 1,38(3):2 0 2-2 13.MENG 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