建筑结构疲劳寿命预测研究

一、引言

随着建筑行业的持续发展，众多建筑结构处于长期服役状态，且承受着复杂的动荷载作用，如交通荷载、风荷载、地震荷载等。在反复荷载作用下，建筑结构易发生疲劳破坏，进而影响结构的安全性和使用寿命。准确预测建筑结构的疲劳寿命，有助于提前采取维护和加固措施，保障结构安全，降低维护成本。因此，开展建筑结构疲劳寿命预测研究具有重要的现实意义。

二、建筑结构疲劳寿命预测研究的背景与意义

2.1 研究背景

近年来，高层建筑、大跨度桥梁等大型建筑结构不断涌现，这些结构在服役过程中，不可避免地受到各种动荷载的反复作用。同时，随着建筑使用年限的增加，结构材料性能逐渐退化，疲劳问题日益凸显。传统的建筑结构设计往往侧重于静荷载作用下的强度和稳定性分析，对疲劳问题的重视不足，导致部分结构在服役期内出现疲劳破坏现象。因此，亟需深入研究建筑结构疲劳寿命预测方法，以满足现代建筑结构安全服役的需求。

2.2 研究意义

准确预测建筑结构疲劳寿命，能够为结构的维护、加固和改造提供科学依据，合理安排维护计划，避免因结构疲劳破坏引发的安全事故，保障人民生命财产安全。从经济角度看，通过预测疲劳寿命，可优化维护成本，避免不必要的过早维护或因维护不及时导致的结构严重损坏带来的高额维修费用。此外，研究建筑结构疲劳寿命预测有助于推动建筑结构理论的发展，完善结构设计方法，提高建筑结构的可靠性和耐久性。

三、建筑结构疲劳破坏机理

3.1 疲劳裂纹萌生

在反复荷载作用下，建筑结构材料内部的微观缺陷，如气孔、夹杂物等部位会产生应力集中。当应力集中达到一定程度，材料局部会发生塑性变形，随着荷载循环次数的增加，塑性变形不断累积，最终在材料表面或内部形成微小裂纹，即疲劳裂纹萌生 。

3.2 疲劳裂纹扩展

疲劳裂纹萌生后，在持续的反复荷载作用下，裂纹尖端会产生应力集中，促使裂纹不断扩展。裂纹扩展过程通常分为两个阶段：第一阶段，裂纹沿材料的晶体学平面扩展；第二阶段，裂纹扩展方向逐渐转向垂直于拉应力方向，裂纹扩展速度加快。在裂纹扩展阶段，裂纹长度的增加与荷载循环次数密切相关 。

3.3 疲劳断裂

当疲劳裂纹扩展到一定程度，剩余截面无法承受荷载作用时，结构会发生突然的脆性断裂，导致结构失效。疲劳断裂具有突发性和灾难性，往往在没有明显预兆的情况下发生，严重威胁结构安全 。

四、建筑结构疲劳寿命预测方法

4.1 基于应力 - 寿命（S - N）法

应力 - 寿命法是一种常用的疲劳寿命预测方法，通过对材料或构件进行疲劳试验，得到应力水平与疲劳寿命的关系曲线（S - N 曲线）。在实际结构疲劳寿命预测中，根据结构所受的应力幅和平均应力，结合 S - N 曲线，估算结构的疲劳寿命。该方法简单直观，但仅适用于高周疲劳问题，且未考虑材料的微观结构和裂纹扩展过程 。

4.2 基于应变 - 寿命（ε - N）法

应变 - 寿命法考虑了材料在低周疲劳过程中的塑性变形，通过建立应变幅值与疲劳寿命的关系来预测结构寿命。该方法适用于低周疲劳问题，能够更准确地反映材料在高应变幅下的疲劳性能，但需要进行大量的试验来确定材料的应变 - 寿命曲线参数 。

4.3 断裂力学方法

断裂力学方法从裂纹扩展的角度出发，通过计算裂纹尖端的应力强度因子，结合裂

纹扩展速率公式，预测疲劳裂纹从初始尺寸扩展到临界尺寸所需的循环次数，从而得到结构的疲劳寿命。该方法能够考虑裂纹的初始状态和扩展过程，适用于含裂纹结构的疲劳寿命预测，但对裂纹尺寸的测量和计算要求较高 。

五、建筑结构疲劳寿命预测现存问题

5.1 影响因素复杂难测

建筑结构在服役过程中，疲劳寿命受材料性能、荷载特征、环境因素等多种因素影响。材料性能会随时间和环境发生变化，荷载具有随机性和复杂性，环境因素如湿度、温度、腐蚀介质等也会加速结构的疲劳破坏。这些因素相互耦合，难以准确测量和量化，增加了疲劳寿命预测的难度 。

5.2 试验数据局限性

现有疲劳寿命预测方法大多依赖试验数据，但疲劳试验成本高、周期长，难以开展大量的试验。有限的试验数据无法全面覆盖实际结构的各种工况，导致预测模型的准确性和通用性受到限制 。

六、建筑结构疲劳寿命预测改进策略

6.1 综合考虑多因素影响

建立多因素耦合的疲劳寿命预测模型，运用先进的传感器技术和监测手段，实时获取结构在服役过程中的材料性能、荷载、环境等参数。结合大数据分析和机器学习算法，挖掘各因素之间的内在关系，提高预测模型对复杂实际工况的适应性 。

6.2 扩充试验数据与优化试验方法

鼓励科研机构和企业开展合作，共享疲劳试验数据，建立大型的疲劳试验数据库。同时，研发新型的疲劳试验方法和设备，提高试验效率，降低试验成本，获取更全面、准确的试验数据，为疲劳寿命预测提供坚实的数据基础 。

七、建筑结构疲劳寿命预测的发展趋势

7.1 智能化与信息化融合

未来，建筑结构疲劳寿命预测将与物联网、大数据、人工智能等技术深度融合。通过在结构中布置传感器，实时采集结构的应力、应变、温度等数据，利用大数据分析和人工智能算法对数据进行处理和分析，实现疲劳寿命的实时预测和智能预警 。

7.2 多学科交叉创新

疲劳寿命预测将涉及材料科学、力学、计算机科学、统计学等多学科的交叉融合。通过多学科协同创新，深入研究疲劳破坏机理，开发更先进的预测方法和模型，推动建筑结构疲劳寿命预测技术的不断进步 。

八、结论

建筑结构疲劳寿命预测是保障建筑结构安全服役的重要环节。当前，建筑结构疲劳寿命预测面临影响因素复杂、试验数据局限、理论模型不完善和多尺度分析困难等问题。通过综合考虑多因素影响、扩充试验数据、完善理论模型和发展多尺度分析方法等改进策略，并顺应智能化信息化融合、多学科交叉创新、全寿命周期预测与管理等发展趋势，能够有效提高建筑结构疲劳寿命预测的准确性和可靠性，为建筑结构的安全运行和可持续发展提供有力保障。

参考文献

[1] 于皓皓. 建筑混凝土疲劳寿命智能预测模型设计[J]. 混凝土,2025(2):167-171. DOI:10.3969/j.issn.1002-3550.2025.02.030.

[2] 古定翱,王煜程,高芳清. 一种基于 LSTM 的结构振动疲劳寿命预测方法[J]. 模具制造,2025,25(5):228-230,233. DOI:10.13596/j.cnki.44-1542/th.2025.05.074.

[3] 刘士润,孙德胜. 超高层建筑工程结构构件疲劳寿命检测技术研究[J]. 中国建筑金属结构,2025,24(8):64-66. DOI:10.20080/j.cnki.ISSN1671-3362.2025.08.022.