Modelo mecano-químico-difusivo fenomenológico de autorreparación: Implementación numérica y simulación con aplicación a materiales estructurales

UNIVERSIDAD DE SEVILLA ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA Dpto. Mecánica de los Medios Continuos y Teoría de Estructuras TESIS DOCTORAL MODELO MECANO-QUÍMICO-DIFUSIVO FENOMENOLÓGICO DE AUTORREPARACIÓN: IMPLEMENTACIÓN NUMÉRICA Y SIMULACIÓN CON APLICACIÓN A MATERIALES ESTRUCTURALES Autor Abraham Aliko Benítez Director José Antonio Sanz Herrera Junio 2017 Índice general 1. INTRODUCCIÓN 27 1.1. Antecedentes y motivación del trabajo . . . . . . . . . . . . . . . 27 1.2. Concepto de material autorreparable . . . . . . . . . . . . . . . . 29 1.3. Engineered Cementitious Composites (ECC) . . . . . . . . . . . . 38 1.4. Revisión del fenómeno de autorreparación en el contexto de otros materiales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 1.4.1. Autorreparación de tejidos biológicos . . . . . . . . . . . . 40 1.4.2. Autorreparación superficial de aleaciones . . . . . . . . . . 45 1.5. Objetivos y organización del documento . . . . . . . . . . . . . . 47 2. MARCO TEÓRICO PARA EL MODELADO DE LA AUTORREPARACIÓN EN MATERIALES 49 2.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 2.1.1. Introducción a la Mecánica del Daño Continuo . . . . . . . 49 2.1.2. Introducción al daño reversible . . . . . . . . . . . . . . . 52 2.1.3. Introducción al modelo propuesto . . . . . . . . . . . . . . 55 2.2. Modelo Matemático . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 2.2.1. Configuraciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 2.2.2. Ley constitutiva . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3 3. MODELO FENOMENOLÓGIO: LEYES DE DAÑO Y RECUPERACIÓN 65 3.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 3.2. Leyes de daño y recuperación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 3.3. Implementación numérica del modelo . . . . . . . . . . . . . . . . 72 3.4. Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 3.4.1. Ejemplo teórico de aplicación . . . . . . . . . . . . . . . . 77 3.4.2. Ejemplo de aplicación: Viga estructural en T . . . . . . . . 79 4. MODELO QUÍMICO-DIFUSIVO PARA LA AUTORRECUPERACIÓN DE MATERIALES ESTRUCTURALES 101 4.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 4.2. Modelo teórico. Especies y reacciones . . . . . . . . . . . . . . . . 102 4.3. Evolución temporal de las especies del modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 4.4. Ecuación reacción-difusión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 4.5. Definición de daño y recuperación . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 4.6. Formulación adimensional del problema . . . . . . . . . . . . . . . 110 5. IMPLEMENTACIÓN NUMÉRICA Y RESULTADOS 113 5.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 5.2. Discretización temporal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 5.3. Discretización espacial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 5.4. Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 5.4.1. Espécimen prismático . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 5.4.2. Viga en T . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 5.5. Discusión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 4 6. IMPLEMENTACIÓN NUMÉRICA DEL MODELO ACOPLADO MECANO-QUÍMICO-DIFUSIVO. RESULTADOS 131 6.1. Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 6.2. Implementación numérica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 6.3. Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 6.3.1. Ejemplo de aplicación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 6.3.2. Comportamiento cíclico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 6.3.3. Daño y recuperación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 6.4. Discusión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 7. CONCLUSIONES Y DESARROLLO FUTURO 151 7.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151 7.2. Desarrollo futuro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 7.2.1. Coeficiente de difusión dependiente de la variable daño . . 154 7.2.2. Campaña experimental de ensayos . . . . . . . . . . . . . . 155 5 6 Lista de Figuras 1.1. Posibles causas de autorreparación: (a) formación de carbonato cálcico, (b) sedimentación de partículas e impurezas, (c) hidratación continuada de partículas de cemento, (d) expansión de la matriz de cemento [Ter Heide, 2005]. . . . . . . . . . . . . . . . . 31 1.2. Observación mediante microscopio de precipitados de carbonato cálcico formados mediante el proceso de recuperación. . . . . . . . 31 1.3. (a) Fibras de vidrio huecas y (b) Representación visual del daño ocasionado en una lámina de material compuesto a través de la acción de un líquido fluorescente que emerge de las fibras de vidrio huecas [Pang and Bond, 2005]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 1.4. Diagrama esquemático de un sistema de suministro de agente reparador externo[Mihashi et al., 2000, Joseph et al., 2007]. . . . . . 33 1.5. Enfoque básico del modelo de microencapsulamiento: (i) las grietas se propagan por la matriz; (ii) la grieta rompe la microcápsula, liberándose el agente reparador por la grieta mediante la acción capilar; (iii) el agente reparador contacta con el catalizador, produciéndose la polimerización y el consiguiente cierre de grieta [White et al., 2001]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 7 1.6. Imagen obtenida mediante microscopía electrónica (ESEM) en la que se muestra una microcápsula rota [White et al., 2001]. . . . . 35 1.7. Representación esquemática de la reparación de una grieta mediante el uso de bacterias. Las bacterias en las caras de la grieta que se van formando, se activan debido a la interacción del agua, comienzan a reproducirse y precipitan carbonato cálcico como parte de su metabolismo, el cual sella la grieta y protege a la armadura interior de posibles ataques químicos desde el exterior [Jonkers et al., 2008]. 37 1.8. Curva tensión-deformación y evolución del Crack Width de un ECC [Li, 2003]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 2.1. Representación esquemática de un volumen representativo dañado [Lemaitre and Chaboche, 1990]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 2.2. Representación esquemática de la curva tensión-deformación durante la carga (tramo “AB”), descarga (tramo “BC”) y vuelta a cargar (tramo “CD”) [Darabi et al., 2012]. . . . . . . . . . . . . . 55 2.3. Representación esquemática de un cilindro cargado a tracción con una carga “T” y en el que se muestran partes dañadas y que han sido reparadas [Darabi et al., 2012]. . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 2.4. (a) la configuración nominal; (b) la configuración reparada; (c) la configuración efectiva [Darabi et al., 2012]. . . . . . . . . . . . . . 58 2.5. Representación esquemática de tres posibles caminos de descarga a partir del punto “A” [Darabi et al., 2012]. . . . . . . . . . . . . . . 61 2.6. Representación esquemática del concepto de tensión efectiva y equivalencia de deformaciones [Lemaitre and Chaboche, 1990]. . . . . 63 8 3.1. Resultados experimentales y predicciones del modelo con y sin el modelo de daño con recuperación incluida para un ensayo uniaxial en compresión para diferentes tiempos de carga (LT) y de descarga (UT) con una tensión aplicada de 1500 KPa y a una temperatura de 20ºC. (a) LT = 120 s y UT = 100 s; (b) LT = 60 s y UT = 100 s; (c) LT = 60 s y UT = 1500 s. [Darabi et al., 2012]. . . . . 69 3.2. Diagrama de flujo en el que se muestra el procedimiento para la implementación numérica mediante un código de elementos finitos del modelo elástico de daño con recuperación. . . . . . . . . . . . . 82 3.3. Representación esquemática del ejemplo a estudiar. Sólo se aplica carga sobre una de las caras mientras que en el resto de las caras se impiden los desplazamientos en las direcciones normales a las caras, con lo que se consigue un problema con una única deformación en la dirección de la carga aplicada. . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 3.4. Proceso de carga-descarga para la el ejemplo de la figura 3.3. Diferentes valores de tR(tiempo de recuperación) se probarán entre ciclos de carga para investigar el nivel de recuperación que se alcanza en la rigidez y resistencia. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 3.5. Diagrama tensión-deformación en el caso en el que no se activa la recuperación. La rigidez del material al iniciar el nuevo ciclo de carga es la misma que tenía el material al descargar. . . . . . . . 84 3.6. Diagrama tensión-deformación para diferentes valores de tiempo de recuperación. Las predicciones del modelo muestran el efecto de la recuperación en la rigidez del material, ya que conforme mayor es el tiempo de recuperación tRmayor es la rigidez del material al cargar de nuevo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 9 16 AGRADECIMIENTOS Esta Tesis es el resultado de un largo proceso, en el cual se sucedieron etapas de entusiasmo, desánimo, incertidumbre y satisfacción. Muchos son los que han contribuido intelectual y afectivamente durante la realización de este trabajo, por lo que quisiera dedicar unas líneas de agradecimiento a todos aquellos que han hecho posible el desarrollo de esta Tesis. En primer lugar, al profesor José Antonio Sanz Herrera por su infinita paciencia, dedicación y constante motivación para llevar a buen fin este trabajo. Su asesoramiento en el complejo mundo de la investigación así como su predisposición para ayudarme en cualquier momento que lo necesitara, han sido fundamental para llevar a cabo este trabajo. También al profesor Jaime Domínguez Abascal, por el apoyo prestado en la última fase de este trabajo. A mis compañeros de batallas en el Departamento, Antonio Bernier, Luis García, Juan Pedro Méndez y Carlos Sánchez quienes con su compañía me han hecho las cosas más fáciles y me han regalado su amistad. A todos mis amigos (no me da tiempo de citarlos a todos), que desde más lejos o más cerca me han ayudado con cariño y comprensión en muchos momentos buenos y en otros no tan buenos. Muchas gracias Alberto A., Alberto M., Barón, Dori, Inma, Joaquín, Jorge... Especialmente a Elena, por haberme mostrado tu 17 18 seguridad y confianza cuando las cosas no se veían claro. Sé que te alegrarías mucho por mí, siempre estás presente en mi corazón. A mi familia reservo mi más profundo agradecimiento: a mi madre, por el indudable esfuerzo que ha realizado y por su apoyo incondicional durante todos mis estudios y a la que en definitiva debo toda mi educación, la académica y la no académica. A mis hermanos, Sara, Esther e Ismael, por creer siempre en mí y sobrevalorarme en desmedida. Igualmente, con mucho cariño a mis abuelos, quienes estarían muy orgullosos de ver este trabajo terminado. A Silvia, por estar siempre ahí, siempre. Con tu apoyo me has infundido ánimo, confianza y optimismo, entre muchas otras cosas. A todos, muchas gracias. Abraham Aliko Benítez Sevilla, mayo de 2017 ABSTRACT Self-healing capability, i.e. autonomous ability shown by a material to fully/partially recover some of its properties, rise from observation of nature. There exist many biological materials that exhibit this feature: skin, bones, tree bark, among others. Self-healing concept shows very significant advantages in structural materials, primarily concrete, which undergoes degrading mechanical properties over time. Huge overcosts in maintenance of civil infrastructures may be minimized through the development and design of self-healing structural materials. In this context, the so-called Engineered Cementitious Composites (ECC) was developed in the last years as an ideal candidate of self-healing material for civil engineering applications. The present dissertation deals with the modeling and computational simulation of the self-healing phenomenon with application to structural materials. Among all self-healing phenomena, the one produced by nucleation and precipitation of calcium carbonate on the crack surface during the self-healing process was studied. This process is estimated as one of the most promising and reliable one in civil engineering applications according to the literature. The problem is initially stated by means of a self-haling model available in the literature. Such a model establishes the damage variable as a (reversible) exten19 20 sion of the non-reversible damage present in the Continuous Damage Mechanics theory. Two phenomenological evolution laws are established both for damage and healing. Damage evolution is modeled following a Drucker-Prager model available for structural materials. On the other hand, healing evolution attends to a phenomenological model available to represent, a priori, any self-healing mechanism. The main feature of this model is the lack of naturally recovering physico-chemical phenomena that take place during the healing process. It is additionally established a second model, rationally based on the physicochemical events that take place in the underlying microstructure of the material during healing phenomenon. The model, even phenomenological, naturally recovers variables and processes that take place during self-healing phenomenon in structural materials through nucleation of calcium carbonate precipitates. Likewise, it is detailed both the numerical development as well as the computer implementation in a finite element framework. In this model, the effect of model parameters on self-healing results, as well as their influence in the overall model, is analyzed over some case studies. Model validation is established in qualitative terms versus information and results found in the literature. The rationally developed healing model is coupled with a continuum damage model. Under some available hypotheses, the coupling turns into a weakly coupled model. The overall mechano-chemical-diffusive (multiphysics) model is then numerically investigated in a structural self-healing material subjected to loading/unloading – healing cycles. The main limitation of the introduced multiphysics model, besides model hypothesis and assumptions discussed during model development, is the lack of experimental results such that a thorough validation may be performed. It is then concluded the importance to advance in the experimental research related to these investigations, as well as the mechanical characterization of the self-healing 21 behavior in structural mechanics applications. Keyords: Solid mechanics, self-healing materials, dissolution and precipitation, reaction-diffusion equations, finite element method. 22 RESUMEN El concepto de material autorreparable, i.e. material que de forma autónoma tiene la capacidad de recuperar total o parcialmente algunas de sus propiedades, surge de la observación de la naturaleza. Existen multitud de materiales biológicos que presentan esta propiedad: la piel, los huesos, la corteza de los árboles, entre otros. El concepto de autorreparación presenta ventajas muy significativas en los materiales estructurales, hormigón principalmente, los cuales sufren una degradación de sus propiedades mecánicas con el paso del tiempo. Los ingentes costes de mantenimiento de infraestructuras civiles pudieran verse disminuidos mediante el desarrollo de materiales estructurales autorreparables. En esta línea, se ha desarrollado en los últimos años un material estructural denominado Engineered Cementitious Composites (ECC) que lo hace especialmente indicado para este tipo de aplicaciones. En la presente tesis doctoral se aborda la modelización y simulación computacional del fenómeno de autorreparación con aplicación a materiales estructurales. De todos los tipos de autorreparación que existen, se estudia aquel que tiene lugar a partir de la nucleación de precipitado de calcio sobre la superficie de la grieta durante el proceso de reparación. Este fenómeno se estima en la bibliografía como uno de los que presenta una mayor aplicabilidad y expectativas en 23 24 aplicaciones industriales. El problema se aborda mediante el análisis de un primer modelo de daño con recuperación disponible en la bibliografía. Dicho modelo trata la variable daño como una extensión (reversible) del daño irreversible contemplado en la Mecánica del Daño Continuo. Se establecen por tanto sendas leyes de evolución de la variable daño (irreversible) y recuperación. El daño sigue la evolución de un modelo tipo Drucker-Prager válido para materiales estructurales. Por otro lado, la evolución de la variable reparación sigue un modelo fenomenológico mediante el cual se podría representar a priori cualquier mecanismo autorreparador. La principal carencia que presenta este modelo es el hecho de no recoger de manera natural los fenómenos fisico-químicos que tienen lugar durante el proceso de reparación. Se establece adicionalmente un segundo modelo basado racionalmente en los fenómenos físico-químicos que tienen lugar en la microestructura subyacente del material. El modelo, aun fenomenológico, recoge de manera natural las variables y fenómenos que tienen lugar en el proceso de reparación en materiales estructurales mediante nucleación de precipitados de carbonato de calcio. Igualmente, se detalla el tratamiento numérico así como su implementación computacional mediante el Método de los Elementos Finitos. Sobre este modelo se analiza el efecto de los parámetros que controlan el fenómeno de recuperación sobre distintos ejemplos de interés, así como se establece la validación en términos cualitativos del mismo. El modelo de autorreparación racionalmente desarrollado se acopla con un modelo continuo de daño. Bajo ciertas hipótesis viables, el acoplamiento deriva en un modelo débilmente acoplado. El modelo global mecano-químico-difusivo (multifísico) se implementa e investiga numéricamente sobre un material estructural autorreparable, sometido a ciclos de carga/descarga – recuperación. La principal limitación que presenta el modelo multifísico introducido, además de las hipótesis y simplificaciones discutidas durante el desarrollo de los modelos, 25 es la carencia de resultados experimentales que permitan una validación más exhaustiva de las teorías propuestas. Se establece por tanto necesario avanzar en el estado de madurez de las investigaciones experimentales relacionadas con estos temas que permitan avanzar en la caracterización del comportamiento de los materiales autorreparables con aplicaciones estructurales. Palabras clave: Mecánica de sólidos, materiales autorreparables, disolución y precipitación, ecuaciones de reacción-difusión, método de los elementos finitos. 32 CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN A modo de revisión, se exponen otras estrategias diferentes para autoreparar hormigones dañados, basadas en mecanismos distintos al descrito anteriormente: Uso de fibras huecas: La idea de usar fibras huecas consiste en almacenar algún tipo de agente recuperador en el interior de dichas fibras que a su vez se encuentra repartida de forma homogénea por toda la matriz. Cuando el daño se propague o se produzca el agrietamiento de la matriz, bajo ciertos estímulos, se producirá la ruptura de las fibras liberándose el agente de su interior fluyendo a través de las grietas y reparándolas al mismo tiempo. En los estudios realizados por Dry [Dry, 1990, Dry, 1994, Dry and McMillan, 1996, Dry, 2000] se utilizaron fibras huecas de polipropileno con metacrilato de metilo como agente reparador, el cual se liberaba al producirse la ruptura frágil de la fibra cuando el daño se propagaba, y liberándose el agente sellando la grieta que se había propagado. Otros estudios realizados usando cianoacrilato de etilo también mostraron buenos resultados [Joseph et al., 2007]. Todos estos trabajos se centran por un lado en la capacidad que tiene el agente de penetrar por las grietas bajo la acción de las fuerzas de absorción capilar y de la gravedad, y por otro en estudiar ciertas propiedades mecánicas como la rigidez, carga máxima o ductilidad tras el periodo de recuperación. En las figuras (1.3) y (1.4) se representan fibras huecas de vidrio así como una representación del agente recuperador liberado al romperse las fibras. Microencapsulamiento: El microencapsulamiento no puede ser definido como un producto separado o un componente de un producto. Más bien, es descrito como un proceso de micropartículas de sólidos que contienen gases o líquidos dentro de una cáscara inerte que lo aísla y protege del medio externo para evitar reacciones indeseables. Cuando una grieta se propaga, produciéndose la ruptura de la cáscara de la microcápsula, el agente repara- 1.2 Concepto de material autorreparable 33 Figura 1.3: (a) Fibras de vidrio huecas y (b) Representación visual del daño ocasionado en una lámina de material compuesto a través de la acción de un líquido fluorescente que emerge de las fibras de vidrio huecas [Pang and Bond, 2005]. Figura 1.4: Diagrama esquemático de un sistema de suministro de agente reparador externo[Mihashi et al., 2000, Joseph et al., 2007]. dor es liberado por las caras de la grieta gracias a la capilaridad. Entonces, el agente reparador contacta con partículas catalizadoras embebidas en la matriz del hormigón, disparándose la polimerización del agente reparador y asegurando el cierre de la grieta en los alrededores de la grieta. La diferencia entre las fibras huecas y el microencapsulamiento estriba en que mientras en el uso de fibras huecas el agente en el interior se considera como un producto separado o como un componente de un producto, con el microencapsulamiento no se puede definir el interior de la cápsula como un producto separado, sino que más bien es descrito como un proceso en el que se aísla determinados reactivos o partículas para prevenir reacciones no deseadas [Ghosh, 2006]. La figura (1.5) representa de manera esquemática 34 CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN el mecanismo de acción del microencapsulamiento y en la figura (1.6) se representa una imagen obtenida por microscopía electrónica de una cápsula rota. Figura 1.5: Enfoque básico del modelo de microencapsulamiento: (i) las grietas se propagan por la matriz; (ii) la grieta rompe la microcápsula, liberándose el agente reparador por la grieta mediante la acción capilar; (iii) el agente reparador contacta con el catalizador, produciéndose la polimerización y el consiguiente cierre de grieta [White et al., 2001]. Agentes expansivos: Como se comentó anteriormente, la formación de precipitados de carbonato cálcico está estrechamente relacionado con la necesidad de que se produzca una posterior rehidratación de la matriz debido al agua que fluye desde el exterior a través de la grieta [Neville, 2002, 1.2 Concepto de material autorreparable 35 Figura 1.6: Imagen obtenida mediante microscopía electrónica (ESEM) en la que se muestra una microcápsula rota [White et al., 2001]. Kishi et al., 2007, Ahn, 2008]. Esto sugiere que un mecanismo alternativo sea usar agentes que se expandan cuando interaccionen con el agua para forzar la recuperación de una grieta formada en el hormigón. Basados en esta idea Kishi, Ahn y otros colaboradores estudiaron diferentes agentes (combinaciones de agentes expansivos, geo-materiales y mezclas químicas) [Ahn and Kishi, 2008]. Se realizaron experimentos en los que se comparaban un espécimen de referencia con otro en el que se reemplazó el 10 %de cemento normal por un agente expansivo que consistía en una mezcla de C4A3˜ S,CaSO4yCaO. Los resultados mostraron que en vigas de hormigón que incorporaban agentes expansivos, una grieta inicial con un ancho de grieta de 0.22 mm fue casi completamente cerrada después de un mes. 36 CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN Además, se detectó la presencia de productos rehidratados en las zonas de las grietas [Kishi et al., 2007]. El uso de agentes expansivos presenta algunas dificultades, ya que si los agentes expansivos son activados demasiado pronto o innecesariamente podría resultar perjudicial, por un lado debido a que podría ocurrir que no se produzca la activación de los agentes expansivos cuando el daño ocurra y por otro debido a que la activación de dichos agentes expansivos prematuramente podría conducir a la generación de más daño en la matriz que sería evitable. Bacterias: Estas propuestas surgen a mediados de los noventa cuando Gollapudi y colaboradores proponen métodos para la reparación de grietas aprovechando entornos más beneficiosos [Gollapudi et al., 1995]. En concreto esta alternativa, mediante el uso de bacterias, se centra en forzar la autoreparación a través de técnicas de reparación biológicas, mediante la introducción de ciertas bacterias en el hormigón [Jonkers et al., 2008, Tittelboom et al., 2010]. La idea es que dichas bacterias colaboren en la generación de carbonato cálcico (CaCO3), ya que la producen como parte de su metabolismo. Los prerrequisitos para que se produzca la reparación de grietas mediante este mecanismo son varios, como la concentración de carbono inorgánico, el nivel de pH o la concentración de iones de calcio libres. Para asegurar la reparación de la grieta, se debe poner especial atención en que todos los prerrequisitos se cumplan. En la figura (1.7) se representa esquemáticamente el proceso de reparación de una grieta mediante este método. Según se comentó, para el caso de los hormigones autorreparables, el mecanismo principal para que ocurra la autorreparación es la formación de precipitados de carbonato cálcico [Neville, 2002, Edvardsen, 1999, Cowie and Glassert, 1992]. Para que este mecanismo se active, se han de cumplir una serie de prerrequisitos 1.2 Concepto de material autorreparable 37 Figura 1.7: Representación esquemática de la reparación de una grieta mediante el uso de bacterias. Las bacterias en las caras de la grieta que se van formando, se activan debido a la interacción del agua, comienzan a reproducirse y precipitan carbonato cálcico como parte de su metabolismo, el cual sella la grieta y protege a la armadura interior de posibles ataques químicos desde el exterior [Jonkers et al., 2008]. que no tienen lugar en un hormigón convencional. Es por ello por lo que muchos investigadores han trabajado en desarrollar nuevos tipos de hormigones donde sea posible que este fenómeno ocurra, dando lugar al origen de los Engineered Cementitious Composites (ECC) que se describirán a continuación. No obstante, esto no implica que el modelo que en este trabajo se va a desarrollar sea únicamente válido para el caso de que la autorreparación tenga lugar mediante precipitados de carbonato cálcico, sino todo lo contrario, ya que una de las principales virtudes del modelo es la versatilidad para simular el fenómeno de autorreparación inde- 38 CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN pendientemente de cual sea el mecanismo para que esta ocurra. Esto se discutirá con más detalle más adelante. 1.3. Engineered Cementitious Composites (ECC) El hormigón es un material que está presente en prácticamente cualquier infraestructura debido a las excelentes propiedades que presenta como material de construcción: versatilidad, conformabilidad, coste, durabilidad (por citar algunas). No obstante, hay situaciones en las que las propiedades mecánicas y las características funcionales del hormigón ya no son tan interesantes, por lo que desde hace tiempo se ha puesto mucho interés en mejorar las características de este material. Al principio, el objetivo principal se centró en mejorar el comportamiento del hormigón bajo la acción de cargas severas [Malvar and Ross, 1995], mejorar la durabilidad del hormigón ante el continuo deterioro que sufre bajo las cargas de servicio [ASCE 2005] y hacer su fabricación un proceso más sostenible [WBCSD 2002, US EPA, 2000]. Los estudios enfocados en estas líneas de investigación dieron lugar a la aparición del ECC. El ECC es un hormigón ultra-dúctil reforzado con fibras poliméricas orientadas (en torno a un 2 %del volumen total) diseñado mediante conceptos de micromecánica estudiando la acción conjunta entre fibra, matriz e interfase con el objetivo de encontrar un hormigón que tenga una gran capacidad de deformación [Li, 1993, Li, 2003, Wang, 2005]. La característica principal que presenta es que tiene una gran capacidad de deformación, alcanzando deformaciones en el rango del 3-7 %hasta rotura [Maalej et al., 1995], en comparación a un cemento portland ordinario, cuya capacidad de deformación es de un 0.1 %[Engineeredcomposites.com]. Así se suele decir que este material tiene propiedades similares a un metal, ya que es capaz de seguir soportando cargas altas después de la aparición de la primera grieta, ampliándose la capacidad de soportar altas deformaciones a diferencia por ejemplo de un hormigón reforza- 1.3 Engineered Cementitious Composites (ECC) 39 do convencional, en el que la capacidad de soportar más carga cae drásticamente cuando una sola grieta se propaga. Esta alta ductilidad que presenta se debe a que cuando el ECC se deforma lo hace mediante un proceso de agrietamiento múltiple con la característica de que el valor máximo del ancho de grieta permanece constante [Li, 2003]. En la figura (1.8) se representa una curva tensión-deformación y la evolución del ancho de grieta (Crack Width) cuando se carga a tracción. Figura 1.8: Curva tensión-deformación y evolución del Crack Width de un ECC [Li, 2003]. Varios estudios han demostrado, que para que el fenómeno de autorreparación en hormigones ocurriera de forma autógena a través de precipitados de carbonato cálcico, un parámetro fundamental era que el ancho de grieta estuviera controlado por debajo de 60 µm [Kenneth and Floyd, 1956, Jacobsen et al., 1998, Edvardsen, 1999, Yang et al., 2009]. Esto es debido a que si dicha distancia es muy grande, la cantidad de producto precipitado necesaria para producir el cierre de la grieta sería inviable. Es por ello por lo que estos hormigones ECC aparecen como alternativa para estudiar el fenómeno de autorreparación en hormigones, aprovechando su característica de poseer un ancho de grieta controla- 40 CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN do [Li and Yang, 2007], ya que otros hormigones convencionales no poseían esta característica. Diversos estudios confirman que también para facilitar el fenómeno de la autoreparación, además de presentar un ancho de grieta en torno a un valor pequeño y controlado, es importante que haya una relación baja de agua por cantidad de cemento además de una alta cantidad de ceniza suelta, característica que también satisface el ECC [Yang et al., 2005, Li and Yang, 2007, Sahmaran et al., 2007, Zhou et al., 2008, Qian et al., 2009, Yang et al., 2009]. Por otro lado, también se ha demostrado que para que la autoreparación tenga lugar de esta manera autógena, es necesaria la presencia de agua, no solo porque es necesaria por su papel como reactivo, sino también porque sirve de medio de transporte de iones [Hua, 2010]. Estos estudios hacen que el ECC se imponga como material para estudiar la autorreparación en hormigones, ya que satisface los requerimientos necesarios para que el fenómeno tenga lugar. 1.4. Revisión del fenómeno de autorreparación en el contexto de otros materiales En esta sección se repasan otras formas de autorreparación asociadas a otros contextos y materiales, en concreto a materiales biológicos y aleaciones. 1.4.1. Autorreparación de tejidos biológicos La pérdida o daño de un tejido biológico u órgano o de su función, es una de las demandas sanitarias más frecuentes, devastadoras y costosas en la salud mundial [Langer and Vacanti, 1993]. Las enfermedades asociadas a estos motivos cubren las principales causas de muerte en los países industrializados; por lo que cualquier avance o solución en la materia redundaría en el beneficio de la salud mundial. 1.4 Revisión del fenómeno de autorreparación en el contexto de otros materiales 41 Las soluciones clásicas a estos problemas (en circunstancias en las que el tejido no tiene la capacidad de autorreparar la lesión por sí mismo) son el trasplante del órgano dañado o el injerto de tejido. Por un lado, los trasplantes presentan problemas de escasez de donantes, estando además limitada por un corto rango de edad de los mismos. En cifras de Estados Unidos, el tiempo medio de espera para un trasplante de hígado es de dos a tres años, no sobreviviendo a este tiempo el 20-30 %de quienes esperan este periodo. Además, el 31 %de quienes reciben el trasplante de hígado mueren a los cinco años debido a complicaciones, mientras que el resto es susceptible a infecciones renales y a un incremento de la probabilidad de padecer cáncer, todo ello con un coste asociado de 25.000 dólares por paciente y año al sistema sanitario (http://www.hepalife.com, 2008). Por otro lado, la técnica del injerto se divide en injerto autógeno cuando el tejido es proporcionado por el mismo individuo, e injerto homólogo cuando el tejido proviene de un donante. El injerto autógeno normalmente presenta complicaciones debidas a la morbididad de la zona trasplantada, provisión limitada, problemas estructurales y anatómicos, y una elevada tasa de reabsorción durante la curación [Glowacki and Mulliken, 1985]; mientras que por otra parte el injerto homólogo puede propiciar una reacción inmunológica debida a las diferencias genéticas entre individuos, y se induce el riesgo de padecer enfermedades infecciosas [Glowacki and Mulliken, 1985, Buck et al., 1989, Williams, 2004]. Tanto el trasplante de órganos como el injerto tisular son a día de hoy soluciones imperfectas. En este contexto surge entre la comunidad biomédica un gran auge para fabricar tejidos biológicos artificialmente, mediante el uso de biomateriales, con el fin de persuadir al organismo para «autorrepararse» y así dar solución a la problemática que existe en las técnicas tradicionales expuestas. La autorreparación de 48 CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN En el capítulo 2, se desarrolla el marco teórico para implementar el modelo, partiendo de la Mecánica del Daño Continuo adaptada para el caso de daño reversible característico de los materiales autorreparables. En el capítulo 3, se detalla un primer modelo matemático de autorreparación donde se definen las funciones que controlan la evolución de las variables internas que gobiernan el problema. También se presentarán resultados del modelo: en primer lugar se estudiará un modelo teórico unidimensional y posteriormente una viga en T sometida a una carga cíclica para ilustrar una aplicación ingenieril más realista. En el capítulo 4, se implementa un modelo mejorado químico-difusivo de la ley de recuperación, con la característica de que la recuperación se plantea en términos de la físico-química propia del problema en vez de usar una ley de carácter generalista según se contemplaba en el capítulo 4. La implementación numérica de dicho modelo así como los resultados obtenidos sobre ejemplos de interés se muestran en el capítulo 5. En el capítulo 6 se desarrolla el acoplamiento de los modelos de daño y recuperación desarrollados, mostrando su implementación y simulación sobre un ejemplo de interés práctico. Finalmente, en el capítulo 7 se detallan las conclusiones, el desarrollo futuro y líneas de investigación derivadas del presente trabajo. Cap´ ıtulo 2 MARCO TEÓRICO PARA EL MODELADO DE LA AUTORREPARACIÓN EN MATERIALES 2.1. Introducción En este capítulo se expondrán las bases teóricas de la Mecánica del Daño Continuo, y como a partir de esta se introduce el concepto de daño reversible y una introducción al modelo propuesto. 2.1.1. Introducción a la Mecánica del Daño Continuo Trabajar con hormigones supone aceptar el deterioro continuo que sufre el material debido, entre otras causas, a la presencia de microgrietas y microcavidades que se forman durante el fraguado, en el momento de la puesta en servicio debido a la acción de las cargas, o simplemente por la interacción con el entorno 49 50 CAPÍTULO 2. MARCO TEÓRICO DEL MODELO por las condiciones ambientales variables, etc. [ACI, 1993, Jacobsen et al., 1998]. Para abordar este problema es necesario usar variables que traten de representar dichas discontinuidades presentes en el material, y esto es recogido mediante la teoría de la mecánica del daño continuo (MDC) en la que se modela el deterioro progresivo del material que precede a la fractura macroscópica, estudiando la evolución del material desde un estado virgen hasta el fallo a partir de una variable mecánica denominada daño. Es decir, se introducen variables a nivel de medio continuo que relacionan la densidad de defectos microscópicos presentes en el material con los efectos macroscópicos que dichos defectos producen. Kachanov en 1958 fue el primero en introducir esta teoría mediante el concepto de “configuración efectiva” [Kachanov, 1958]. La definición de la variable mecánica daño representa un problema en sí misma, ya que a priori no hay nada que distinga macroscópicamente un volumen altamente dañado de uno virgen, lo cual hace necesario imaginar una serie de variables internas que son representativas del estado de deterioro del material en un determinado momento, siendo necesario establecer varias hipótesis, dependiendo de cual sea el objeto de estudio, que se detallan a continuación [Lemaitre and Chaboche, 1990]. Consideremos un sólido dañado en el cual se puede aislar un volumen de referencia, suficientemente grande con respecto a las heterogeneidades del medio, como se puede apreciar en la figura (2.1). Supongamos que sea Ael área de una sección del volumen de referencia definida por su normal ~n. En esta sección de referencia, están contenidas grietas y cavidades de diferentes formas que son manifestaciones a nivel macroscópico del daño que se ha producido en el material. Por otro lado se considera el área efectiva de resistencia, es decir, la parte del área Aque está intacta de manera que Aeff < A. Por tanto, ADsería el total del área correspondiente a defectos, grietas, discontinuidades, etc. AD=A−Aeff . El cálculo de este valor ADse 2.1 Introducción 51 Figura 2.1: Representación esquemática de un volumen representativo dañado [Lemaitre and Chaboche, 1990]. antoja complicado, ya que es difícil conocer con exactitud la geometría exacta que ocupan los defectos, grietas y cavidades. No obstante a partir del concepto de tensión efectiva asociada a la hipótesis de equivalencia de deformaciones se puede evitar el cálculo de AD. Por definición se puede definir la variable daño como: φ=AD A(2.1) La ecuación (2.1) da una medida del daño local relativo al área Ade normal ~n, de manera que, φ= 0 corresponde al estado virgen del material y φ= 1 corresponde a la fractura del volumen de referencia en dos partes a través de la superficie de normal ~n. La variable daño φtomará valores tal que 0≤φ < 1 caracterizando el estado de daño del volumen de referencia. De forma general, el daño debe ser considerado un fenómeno anisótropo ya que las grietas y cavidades se orientarán siguiendo ciertas direcciones preferentes. Esto supone una mayor complejidad del problema, ya que en vez de trabajar con una variable uniforme en todo el problema, dicha variable debería ser representada mediante un ten- 52 CAPÍTULO 2. MARCO TEÓRICO DEL MODELO sor de segundo o cuarto orden. No obstante, en este estudio se va a considerar la “hipótesis de isotropía” que consiste en asumir que las grietas y cavidades se distribuyen de forma uniforme en todas las direcciones. En este caso, la variable daño no depende de la orientación de la normal a la superficie y el daño se puede caracterizar completamente mediante el escalar φ. Esta variable así definida, puede ser usada para modelar procesos de daño irreversible en ingeniería de materiales [Kachanov, 1958, Rabotnov, 1969, Lemaitre and Chaboche, 1990, Voyiadjis et al., 1990]. En el siguiente apartado se propone la adaptación de esta misma variable para procesos reversibles, es decir, que el daño puede repararse cuando se encuentra en determinadas condiciones adecuadas. 2.1.2. Introducción al daño reversible Las observaciones experimentales de los últimos años muestran claramente que existen varios tipos de materiales que son capaces de reparar parte del daño sufrido y recuperar parte de sus propiedades mecánicas como la resistencia y la rigidez bajo condiciones específicas [Miao et al., 1995, Kessler and White, 2001, Brown et al., 2002, Reinhardt and Joss, 2003, Guo and Guo, 2006, Kessler, 2007, Bhasin et al., 2008]. Anteriormente se ha introducido esta característica para el hormigón estructural, por lo que el daño ya no es inherentemente irreversible y es necesario un nuevo modelo que recoja el fenómeno de daño con recuperación [Schlangen, 2010]. Existen en la literatura varios modelos constitutivos de daño con recuperación, aunque todos adaptados para situaciones fenomenológicas concretas, por lo que son válidos para un mecanismo específico de daño con recuperación [Jacobsen et al., 1996, Ramm and Biscoping, 1998, Adam, 1999, Simpson et al., 2000, Ando et al., 2002, Little and Bhasin, 2007]. El modelo que se presenta en los siguientes apartados, puede ser adaptado de forma sistemática para diferentes modelos de daño con 2.1 Introducción 53 recuperación. La idea básica es desarrollar un modelo matemático en el que el proceso de daño y recuperación en el material se caracterice por una serie de funciones, de manera que por ejemplo, para modelar la evolución de daño en el contexto de la MDC, la nucleación del daño y su evolución se tienen en cuenta introduciendo una superficie de daño (análoga a la superficie de plastificación en problemas de plasticidad) que determina el criterio de iniciación de daño y una función de evolución de daño que cuantifica la densidad de daño, procediendo de forma análoga para la variable recuperación. Es importante remarcar que las funciones de daño y recuperación serían diferentes dependiendo del mecanismo de recuperación y material bajo estudio. Variables daño y recuperación Como el proceso de daño en el modelo de estudio puede ser un proceso reversible, se puede plantear una nueva configuración en la que se tenga en cuenta además del área que no se ha dañado (área efectiva) y del área de la sección que corresponde a las grietas y cavidades que no han podido ser reparadas (Auh), el área que corresponde a microgrietas y microcavidades que han sido reparadas durante el periodo de reposo (Ah). Se asume que el área de las microgrietas que han conseguido repararse, lo hace recuperando la totalidad de sus propiedades mecánicas de manera que las propiedades del área que ha sido reparada son idénticas a la del área que permanece intacta. En la MDC se define la variable daño como una variable que da una relación del área dañada con respecto al área total (ecuación 2.1). De forma ánaloga se define para el caso de daño reversible y se puede relacionar con las áreas anteriormente definidas mediante la ecuación (2.2). φ=AD A=Auh +Ah A(2.2) 54 CAPÍTULO 2. MARCO TEÓRICO DEL MODELO La variable recuperación (h) se define en la ecuación (2.3) como la proporción de área reparada (Ah) con respecto al total del área dañada (AD). h=Ah AD=Ah Auh +Ah(2.3) Para los casos en los que la reparación no se activa, φes la variable clásica de densidad de daño irreversible que varía de 0≤φ < 1, de manera que si φ= 0 indica que no se ha producido daño en el material y φ= 1 indica que daño completo o fractura. Sin embargo, el modelo tiene en cuenta la reparación, φes interpretada como una variable interna que representa la historia de daño de manera que ADes el área de daño acumulada durante toda la historia de cargadescarga. Por otra parte, hes la variable interna de recuperación que se definió como la proporción entre el área acumulada de microdaños reparados sobre el área dañada acumulada durante todo el proceso. Por tanto, hrepresenta la fracción de área recuperada con respecto al total de área dañada acumulada. Esta variable tomará valores comprendidos entre 0≤h < 1, siendo h= 0 el caso en el que no hay recuperación y h= 1 cuando todas las microgrietas y microcavidades han sido reparadas. En este trabajo, se introducen dos variables internas de forma separada, para el daño y para la recuperación, que hacen este planteamiento más general y que será más beneficioso para los casos en el que los mecanismos de daño y de recuperación sean procesos independientes. Ambas variables se acoplan en la definición de densidad de daño efectivo (φeff ), como muestra la ecuación (2.4). φeff =φ(1 −h)(2.4) donde φeff varía de 0≤φeff ≤1de manera que φeff = 0 indica que bien el material no ha sido dañado o que todo el daño inducido ha sido ya reparado, y por otro lado φeff = 1 indica el estado de daño completo o fractura. Esta variable sería equivalente a la variable daño (φ) de la MCD clásica 2.1 Introducción 55 [Kachanov, 1958], pero con la característica de que ya no es irreversible, ya que puede disminuir su valor cuando se activa el proceso de recuperación. 2.1.3. Introducción al modelo propuesto El modelo que se presenta a continuación [Darabi et al., 2012] es capaz de simular comportamientos interesantes derivados del modelo de daño con recuperación, como la recuperación de la rigidez y resistencia en una carga cíclica después de haber dejado un tiempo de recuperación, la respuesta no lineal en el diagrama tensión-deformación durante la descarga (que está relacionada con el aumento extra de la densidad de daño durante la descarga), o el salto en la tangente del módulo de rigidez en el punto de descarga y vuelta a cargar. La figura (2.2) ilustra los fenómenos citados anteriormente. Figura 2.2: Representación esquemática de la curva tensión-deformación durante la carga (tramo “AB”), descarga (tramo “BC”) y vuelta a cargar (tramo “CD”) [Darabi et al., 2012]. En la figura (2.2) se observa como se produce un salto en el valor de la rigidez tangente en el punto C, donde finaliza la descarga y tras un periodo de 56 CAPÍTULO 2. MARCO TEÓRICO DEL MODELO reposo se vuelve a cargar, lo cual muestra de forma esquemática que el material recupera parte de su rigidez en el punto C, ya que el módulo de rigidez tangente al comienzo del siguiente ciclo de carga (DReL C) es mayor que el módulo de rigidez tangente al final de la descarga (DUL C). Este aumento del valor del módulo de rigidez tangente en el punto C de descarga-carga se haría más significativo si el tiempo de reposo para activar la recuperación aumenta. También se observa en la figura (2.2) que la respuesta del material durante la descarga (tramo “BC”) es no lineal debido al aumento de daño adicional que se produce durante la descarga y que concuerda con resultados obtenidos en numerosos estudios experimentales dentro del campo de la ingeniería de materiales [Sinha, 1964, Karsan and Jirsa, 1969, Ortiz, 1985, Bari and Hassan, 2000, Mirmiran et al., 2000, Eggeler, 2004, Palermo and Vecchio, 2004, Sima et al., 2008]. Por último, la respuesta del material cuando se vuelve a cargar (tramo “CD”) es también una respuesta no lineal. 2.2. Modelo Matemático El modelo matemático que se propone es el desarrollado por Darabi y colaboradores [Darabi et al., 2012]. Este modelo se seguirá en su posterior implementación mediante un código de elementos finitos. 2.2.1. Configuraciones La introducción de la variable daño conduce directamente al concepto de tensión efectiva, es decir, a la tensión calculada sobre la sección a través de la cual se absorben las acciones externas. En este trabajo, el concepto de configuración efectiva se generalizará para el caso de daño con recuperación. En la figura (2.3) se representa un cilindro cargado uniaxialmente por una carga T. 2.2 Modelo Matemático 57 Figura 2.3: Representación esquemática de un cilindro cargado a tracción con una carga “T” y en el que se muestran partes dañadas y que han sido reparadas [Darabi et al., 2012]. Las tensiones que generarán en una sección transversal representativa Ase calculan a partir de la ecuación (2.5): σ=T A(2.5) Cuando se produzca daño en el material (φ), el área efectiva (Aeff =A−AD= A(1 −φ)) que queda en dicha sección es la que se encargará de soportar la acción exterior, por lo que se definen unas nuevas tensiones efectivas: σeff =σ (1 −φ)(2.6) Evidentemente, σeff ≥σ. En el caso en el que no hay daño y el material permanece intacto, AD= 0 −→ φ= 0 por lo que σeff =σ. Por otro lado, en el momento de la fractura σeff → ∞. En el caso de daño reversible existen tres configuraciones posibles, en base a qué áreas se consideran dentro de una sección genérica cualquiera del material: (a) la configuración nominal (A), que representa el área intacta, el área que se 64 CAPÍTULO 2. MARCO TEÓRICO DEL MODELO ˙ σ= [1 −φ(1 −h)] ˙ ¯ ¯σ+ (−˙ φ+˙ φh +φ˙ h)¯ ¯σ(2.19) Sustituyendo la ecuación (2.19) en ˙ ε=D−1:˙ σ(ecuación (2.15)) se obtiene: ˙ ε= [1 −φ(1 −h)] D−1:˙ ¯ ¯σ+−˙ φ+˙ φh +φ˙ hD−1:¯ ¯σ(2.20) Sustituyendo la ecuación (2.16)2en la ecuación (2.20) se obtiene: ˙ ε= [1 −φ(1 −h)] D−1:¯ ¯ D:˙ ¯ ¯ε+−˙ φ+˙ φh +φ˙ hD−1:¯ ¯ D:˙ ¯ ¯ε(2.21) Además, sustituyendo la ecuación (2.17) en la ecuación (2.21) se obtiene: D=h1−φ(1 −h) + ( ˙ φh +φ˙ h−˙ φ)ε:˙ ε−1i¯ ¯ D(2.22) La ecuación (2.22) expresa los cambios en la rigidez tangente nominal como función de la variable daño, la variable recuperación, el nivel de deformación y sus variaciones con respecto al tiempo. Con esta ecuación (2.22) es posible captar la respuesta no lineal del material tanto durante la carga como la descarga. Otra característica de la ecuación (2.22) es que tiene en cuenta el historial de deformación a través de incluir el nivel de deformación. Por último, esta ecuación también puede capturar los cambios en el módulo de rigidez en el punto de cargadescarga en carga cíclica debido a la presencia de la derivada de la deformación en la ecuación (2.22). Cap´ ıtulo 3 MODELO FENOMENOLÓGIO: LEYES DE DAÑO Y RECUPERACIÓN 3.1. Introducción En el capítulo anterior se ha presentado la base teórica sobre la que trabajar para definir un modelo capaz de recoger el fenómeno de la autorreparación de materiales. En este capítulo se particularizará el modelo anterior a partir de la definición de las leyes de daño y recuperación que representan la evolución de las variables daño y recuperación fenomenológicamente. Según se ha comentado en el capítulo anterior, existen en la bibliografía varios modelos matemáticos para la simulación del fenómeno de autorreparación en materiales. Básicamente, la mayoría están basados en una extensión de la teoría de la MDC – expuesta en el capítulo anterior – donde el daño se considera una variable irreversible [Kachanov, 1958, Rabotnov, 1969, Lemaitre and Chaboche, 1990]. Igualmente, el daño (irreversible) en el caso del hormigon ha sido estudiado extensivamente en las últimas décadas, y existen modelos consistentes donde se investiga este fenómeno [Løland, 1980, Cook and Chindaprasirt, 1981, Redon and Chermant, 1999, 65 66 CAPÍTULO 3. MODELO FENOMENOLÓGICO Boussa et al., 2001, Tao and Phillips, 2005, Lai and Wei, 2009, Kim and Abu Al-Rub, 2011] – entre muchos otros –. La incorporación de la parte reversible (recuperación) en estos modelos es sin embargo más reciente. La mayor parte de ellos están basados en formulaciones fenomenológicas [Ramm and Biscoping, 1998, Adam, 1999, Jacobsen et al., 1996, Ando et al., 2002, Little and Bhasin, 2007], otros se enfocan en mecanismos de reparación no-autógenos [Barbero et al., 2005]. Adicionalmente, existen otros modelos de reparación autógena basados en un tipo específico de fenómeno de autorreparación [Miao et al., 1995, Alfredsson and Stigh, 2004]. A día de hoy existe información limitada sobre el modelado de los fenómenos de autorreparación en hormigón. Recientemente, se ha presentado un modelo termodinámicamente consistente el cual es aplicable a diferentes mecanismos de autorreparación en hormigón [Darabi et al., 2012]. En dicho modelo la evolución de la variable daño se obtiene a través de un modelo clásico de Drucker-Prager, mientras que la evolución de la variable reparación se representa a través de una determinada función, la cual representa fenomenológicamente una serie de mecanismos de reparación. En el presente capítulo, se adoptan las funciones propuestas en el trabajo citado [Darabi et al., 2012] para modelar el daño y la recuperación. Estas funciones captan la respuesta no lineal de materiales sometidos a cargas cíclicas. Por otro lado, en este capítulo, se detallará la discretización de las variables del problema para la implementación numérica del modelo. Finalmente se presentan algunos resultados sobre ejemplos de aplicación. 3.2. Leyes de daño y recuperación El modelo de daño dependiente del tiempo propuesto se puede escribir de la siguiente manera [Darabi et al., 2011a]: 3.2 Leyes de daño y recuperación 67 ˙ φ= Γvd ¯ ¯ Y Yth !q (1 −φ)2exp (k¯ ¯εeff )(3.1) siendo Γvd el parámetro de viscosidad de daño que controla cómo de rápido el daño se nuclea y crece, kyqson parámetros del modelo tal que ¯ ¯εeff =p¯ ¯εij¯ ¯εij es la deformación efectiva (o equivalente), Yth es la fuerza de daño umbral, y ¯ ¯ Y es la fuerza de daño conductora la cual tiene la forma del modelo extendido de Drucker-Prager: ¯ ¯ Y=¯ ¯τvd −α¯ ¯ I1(3.2) donde ¯ ¯τvd es la componente desviadora de la fuerza de daño en la configuración recuperada: ¯ ¯τvd =p3¯ ¯ J2 2 1 + 1 dvd + (1 −1 dvd )3¯ ¯ J3 q3¯ ¯ J3 2  (3.3) siendo dvd un parámetro del material el cual da una distinción de la respuesta al daño del material frente a condiciones de carga a tracción o compresión; ¯ ¯ J2= 1 2¯ ¯sij ¯ ¯sij y¯ ¯ J3=1 2¯ ¯sij ¯ ¯sjk ¯ ¯ski son el segundo y tercer invariantes de tensiones desviadoras en el que ¯ ¯sij =¯ ¯σij −1 3¯ ¯σkkδij, siendo ¯ ¯σkk el tensor desviador y δij la delta de Kronecker. El modelo propuesto se ajusta bastante bien a las medidas experimentales [Darabi et al., 2011a, Darabi et al., 2011b]. Sin embargo, el modelo no resulta adecuado cuando se ensayan ciclos de carga-descarga y reposo, sobre todo cuando se introducen largos periodos de recuperación, ya que el modelo subestima el número de ciclos de carga hasta el fallo. El motivo de esta subestimación está relacionada con el proceso de daño-recuperación que tiene lugar durante el tiempo de descarga o los períodos de reposo [Kim and Little, 1990, Little and Bhasin, 2007, Bhasin et al., 2008]. Para corregir este asunto, [Darabi et al., 2012] propusieron 68 CAPÍTULO 3. MODELO FENOMENOLÓGICO un modelo fenomenológico para la recuperación que puede ser escrito según la expresión (3.4): ˙ h= Γh(1 −φ)m1(1 −h)m2(3.4) donde Γhes el parámetro de viscosidad de recuperación que controla la tasa de daño y recuperación, y m1ym2son parámetros del material. El uso de esta función de recuperación mejora significativamente las predicciones de los tests de carga-descarga y recuperación tanto en tracción como en compresión. Así, dicho test fue llevado a cabo en compresión para diferentes periodos de carga y descarga siendo la tensión aplicada de 1500 KPa. La figura (3.1) muestra dichos resultados experimentales así como las predicciones del modelo considerando la función de recuperación y sin ella para diferentes periodos de carga (LT) y descarga (UT). 3.2 Leyes de daño y recuperación 69 Figura 3.1: Resultados experimentales y predicciones del modelo con y sin el modelo de daño con recuperación incluida para un ensayo uniaxial en compresión para diferentes tiempos de carga (LT) y de descarga (UT) con una tensión aplicada de 1500 KPa y a una temperatura de 20ºC. (a) LT = 120 s y UT = 100 s; (b) LT = 60 s y UT = 100 s; (c) LT = 60 s y UT = 1500 s. [Darabi et al., 2012]. 70 CAPÍTULO 3. MODELO FENOMENOLÓGICO Las figuras (3.1a), (3.1b) y (3.1c) muestran que conforme el tiempo de reposo aumenta, las predicciones del modelo sin considerar la recuperación subestiman significativamente los resultados experimentales. Esto es debido a que conforme mayor sea el tiempo de reposo para activar la recuperación, mayor número de microgrietas pueden repararse. Por otro lado, también se puede apreciar que una vez que el fenómeno de la recuperación se tiene en cuenta, las predicciones del modelo se ajustan bastante bien a los resultados experimentales. A tenor de los resultados expuestos en la figura (3.1) se concluye que el modelo tiene la capacidad de capturar el fenómeno de daño con recuperación en la respuesta mecánica de materiales que tienen la peculiaridad de presentar dicha característica. Es importante remarcar también, que estos modelos constitutivos de daño con recuperación deben ser considerados como unos modelos simplificados y no como un modelo constitutivo en sí mismo. El objetivo de este modelo no es compararlo cuantitativamente con resultados experimentales, aunque esto no quita que dichos modelos hayan sido validados experimentalmente. El objetivo principal es mostrar de manera cualitativa el efecto del daño y la recuperación en la respuesta mecánica de un material. Por ello, en aras de evitar mayor complejidad del modelo, se propone usar una versión simplificada del modelo de daño con recuperación anteriormente presentado. Así, la función simplificada para el modelo de daño que será usada puede ser escrita como sigue: ˙ φ= Γvd ¯ ¯ Y Yth !(1 −φ)2exp(k¯ ¯εeff );¯ ¯ Y=q3¯ ¯ J2(3.5) El modelo de daño presentado en la ecuación (3.5) puede ser planteado de una forma análoga a como se plantea un modelo mecánico en el que se tiene en cuenta la plasticidad, de manera que el daño evoluciona cuando las acciones externas hacen que el material se encuentre sobre o fuera de la superficie de daño (equivalente a la superficie de plastificación). Dicha superficie puede ser extraída 3.2 Leyes de daño y recuperación 71 de la función de evolución de daño a partir de la ecuación (3.5) como sigue: fvd = ¯ ¯ Y Yth (1 −φ)2exp(k¯ ¯εeff )−˙ φ Γvd ≤0(3.6) donde fvd representa la superficie de daño. Por tanto, la variable daño φevoluciona cuando la superficie de daño se hace mayor o igual a cero. Por otro lado, también se puede obtener una forma simplificada para la variable recuperación que sería la siguiente: ˙ h= Γh[(1 −φ)(1 −h)]m(3.7) Al igual que para el daño existe una condición de iniciación para la variable recuperación, esta condición viene expresada por la siguiente expresión: fh=¯ ¯εh th −¯ ¯εeff ≤0(3.8) donde fhes la superficie de recuperación, ¯ ¯εh th es la deformación umbral de recuperación, y ¯ ¯εeff es la deformación efectiva. La ecuación (3.8) tiene una interpretación física: dicha ecuación viene a decir que la variable recuperación evoluciona cuando el total de la deformación efectiva es más pequeña que la deformación umbral de recuperación, es decir, que el fenómeno de la recuperación tendrá lugar cuando haya deformaciones muy pequeñas de manera que las caras de las grietas que se hayan formado están muy cerca la una de la otra que es una condición que se exigía para que la recuperación se activara como se explicó en la introducción. Además, también se puede observar que bajo el planteamiento presentado la recuperación no puede ocurrir cuando el proceso de daño está activo y viceversa, es decir, una grieta no puede propagarse y repararse al mismo tiempo; o se propaga o se repara). Por consiguiente, la variación de la recuperación será nula cuando el daño está evolucionando ( ˙ φ≥0). 72 CAPÍTULO 3. MODELO FENOMENOLÓGICO Por último, es importante recordar que como se aclaró anteriormente, el modelo expuesto tiene como objetivo mostrar de forma cualitativa el efecto que tiene en la respuesta mecánica del material al incluir el daño y la recuperación. Obviamente, las funciones para los modelos de daño y recuperación pueden ser diferentes para distintos tipos de materiales y distintos mecanismos de autorreparación, pero en cualquier caso se obtendría una tendencia cualitativa. 3.3. Implementación numérica del modelo En la siguiente sección se presentará el procedimiento para la implementación numérica del modelo elástico con daño y recuperación. El modelo se va a implementar bajo un entorno del Método de los Elementos Finitos, y para ello se usará el programa comercial ABAQUS 6.11. El material que se pretende modelar, tiene un comportamiento no lineal debido a que no existe una relación lineal entre las tensiones y las deformaciones. Bajo esta premisa, el problema se traduce en usar la herramienta UMAT de ABAQUS mediante la implementación de una subrutina, mediante la cual se calculan las tensiones y la matriz tangente de comportamiento a partir de las deformaciones, y se devuelven al programa principal de ABAQUS. Con esta información en cada punto de Gauss de cada elemento, ABAQUS resolvería el problema de elementos finitos, volviendo a entrar en la subrutina con un nuevo incremento de deformación. Por ello, todo el desarrollo que viene a continuación se basa en el cálculo de la matriz tangente de comportamiento y las tensiones mediante un proceso iterativo del algoritmo general. El uso del concepto de tensiones en la configuración recuperada simplifica sustancialmente la implementación numérica del modelo de daño con recuperación, especialmente por la complejidad del modelo constitutivo donde los modelos de daño y recuperación están acoplados a los modelos viscoelástico y/o viscoplásti- 3.3 Implementación numérica del modelo 73 co. La idea es que se puede actualizar el tensor de tensiones en la configuración recuperada ¯ ¯σt+∆tsin necesidad de trabajar con las complejidades asociadas al acoplamiento directo de los modelos de daño y recuperación con el resto del modelo constitutivo. Una vez que se tienen las tensiones en la configuración reparada pueden ser usadas para actualizar las variables daño y recuperación y a partir de esta información, calcular el tensor de tensiones en la configuración nominal. En el algoritmo seguido para la resolución, hay que recordar que el incremento del tensor de deformaciones en la configuración nominal (∆ε) así como el valor del tensor nominal de deformación total (εt) en el instante anterior tson conocidos al comienzo de cada incremento, por lo que también se conoce el valor del tensor nominal de deformación total en el instante actual (t+ ∆t): εt+∆t=εt+ ∆ε(3.9) Como se comentó anteriormente, en este caso será usada la hipótesis de equivalencia de deformaciones lo que implica que el tensor nominal de deformaciones y su incremento serán iguales a los mismos expresados en la configuración recuperada. El procedimiento se basa en ir dando una serie de pasos que se corresponde con cada incremento de deformación de manera que al inicio de un nuevo paso, es decir al tiempo actual (t+ ∆t), se conoce el tensor nominal de deformaciones y su incremento así como los valores de las variables internas (φt,htyφt eff ) en el instante anterior ty los tensores de tensiones en las configuraciones nominal y recuperada en el mismo instante anterior t. El objetivo es actualizar el tensor de tensiones en las configuraciones nominal y recuperada así como el tensor de deformaciones en el tiempo actual t+∆t. Para ello se puede empezar con un tensor de deformaciones de prueba en la configuración recuperada, que al usar la hipótesis de equivalencia de deformaciones será igual al tensor nominal de deformaciones en el instante actual t+ ∆t: 80 CAPÍTULO 3. MODELO FENOMENOLÓGICO rección vertical (eje Y). La carga a aplicar es equivalente al ejemplo teórico del apartado anterior, es decir, aplicar un ciclo de carga y descarga, dejar un tiempo de recuperación (tR= 50s) y volver a cargar. Las caras laterales de la viga se encuentran empotradas. En este caso, el desplazamiento máximo que se impone en el primer tramo de carga es de 18 mm para volver a cargar finalmente hasta imponer un desplazamiento vertical del área donde se aplica la carga de 30 mm. El desplazamiento se impone a una velocidad de 3 mm/s. En la figura (3.13) se esquematiza el proceso de aplicación de la carga y en la figura (3.14) se representan tres instantes de aplicación de la carga sobre el modelo: (a) cuando la pieza se encuentra en reposo; (b) cuando el desplazamiento es de 18 mm y comienza la descarga; (c) cuando el desplazamiento impuesto es máximo, 30 mm. Cuando se aplica la carga, el daño comienza a propagarse por el modelo como se aprecia en la figura (3.15), que corresponde al instante en el que el material vuelve al reposo después de haber sido cargado y posteriormente descargado. Se observa que el daño se concentra en la zona donde se ha aplicado la carga, ya que ahí las tensiones son mayores. La figura (3.16) corresponde a todo el periodo de recuperación (tR= 50s) en el que cada imagen corresponde a un instante posterior de 10 segundos desde que se inicia el estado de recuperación. Durante este periodo de tiempo, la recuperación del material se activa y el microdaño ocasionado comienza a repararse, lo cual se pone de manifiesto al comenzar el nivel de densidad daño a disminuir por todo el material. La evolución de la recuperación se observa en la figura (3.17). En este caso se han representado la variable recuperación para cada uno de los instantes representados en la figura (3.16), es decir, cada 10 segundos desde que se inicia el periodo de recuperación. Por último, en la figura (3.18) se representa la propagación del daño cuando 3.4 Resultados 81 el material se vuelve a cargar, que corresponden al instante en el que el desplazamiento impuesto es de 15 y 30 mm respectivamente. La gráficas (3.19) y (3.20) representan la evolución de la variable daño y healing durante todo la historia de carga en un elemento representativo de la malla, el cual se encuentra representado en la figura (3.21). Se observa que cualitativamente las evoluciones de estas variables son de la misma forma a como evolucionaban durante la historia de carga en el ejemplo teórico del apartado anterior. 82 CAPÍTULO 3. MODELO FENOMENOLÓGICO Figura 3.2: Diagrama de flujo en el que se muestra el procedimiento para la implementación numérica mediante un código de elementos finitos del modelo elástico de daño con recuperación. 3.4 Resultados 83 Figura 3.3: Representación esquemática del ejemplo a estudiar. Sólo se aplica carga sobre una de las caras mientras que en el resto de las caras se impiden los desplazamientos en las direcciones normales a las caras, con lo que se consigue un problema con una única deformación en la dirección de la carga aplicada. Figura 3.4: Proceso de carga-descarga para la el ejemplo de la figura 3.3. Diferentes valores de tR(tiempo de recuperación) se probarán entre ciclos de carga para investigar el nivel de recuperación que se alcanza en la rigidez y resistencia. 84 CAPÍTULO 3. MODELO FENOMENOLÓGICO Figura 3.5: Diagrama tensión-deformación en el caso en el que no se activa la recuperación. La rigidez del material al iniciar el nuevo ciclo de carga es la misma que tenía el material al descargar. 3.4 Resultados 85 Figura 3.6: Diagrama tensión-deformación para diferentes valores de tiempo de recuperación. Las predicciones del modelo muestran el efecto de la recuperación en la rigidez del material, ya que conforme mayor es el tiempo de recuperación tRmayor es la rigidez del material al cargar de nuevo. 86 CAPÍTULO 3. MODELO FENOMENOLÓGICO Figura 3.7: Evolución del daño efectivo frente al tiempo de recuperación adimensionalizado. Valores más bajos de la variable daño efectivo se obtienen conforme el tiempo de recuperación tRaumenta. 3.4 Resultados 87 Figura 3.8: Evolución de la recuperación frente al tiempo de recuperación adimensionalizado. Mayor cantidad de material se repara conforme el tiempo de recuperación aumenta. 88 CAPÍTULO 3. MODELO FENOMENOLÓGICO Figura 3.9: Diagrama tensión-deformación para dos casos distintos de tracción unidireccional pura y cortante puro en el que se somete a la misma carga y sometidos al mismo tiempo de recuperación tR= 500s. 3.4 Resultados 89 Figura 3.10: Evolución del daño durante el tiempo de recuperación para dos casos distintos de tracción unidireccional pura y cortante puro en el que se somete a la misma carga y sometidos al mismo tiempo de recuperación tR= 500s. 96 CAPÍTULO 3. MODELO FENOMENOLÓGICO (a) (b) (c) (d) (e) Figura 3.17: Evolución secuencial de la variable recuperación durante el periodo de reposo, en la que cada imagen corresponde a un instante posterior de 10 segundos desde que se activa la recuperación. 3.4 Resultados 97 (a) (b) Figura 3.18: Propagación del daño cuando el material se vuelve a cargar tras el periodo de reposo: (a) desplazamiento impuesto = 15 mm; (b) desplazamiento impuesto = 30 mm. Figura 3.19: Evolución del daño efectivo durante todo la historia de carga. Se observa como cuando la recuperación está activa el daño efectivo disminuye con el tiempo. Cuando se aplica carga, el daño efectivo aumenta. 98 CAPÍTULO 3. MODELO FENOMENOLÓGICO Figura 3.20: Evolución de la variable recuperación durante todo la historia de carga. Se observa como durante el primer ciclo de carga, la recuperación es nula y como cuando el material entra en reposo el valor de la recuperación va creciendo. Cuando se vuelve a aplicar carga, la recuperación disminuye. 3.4 Resultados 99 Figura 3.21: Elemento representativo de la malla de elementos finitos que se utilizará para representar la evolución de las variables daño y recuperación durante toda la historia de carga. 100 CAPÍTULO 3. MODELO FENOMENOLÓGICO Cap´ ıtulo 4 MODELO QUÍMICO-DIFUSIVO PARA LA AUTORRECUPERACIÓN DE MATERIALES ESTRUCTURALES 4.1. Introducción Según se ha puesto de manifiesto en los capítulos precedentes, el daño es un concepto que ha sido ampliamente estudiado en las últimas décadas, por lo que se tiene información con un cierto grado de certeza acerca del comportamiento y evolución de esta variable. No ocurre lo mismo con la variable recuperación, para la que no se dispone de abundante información como para tener evoluciones fenomenológicas fiables. En el capítulo anterior se ha planteado un modelo fenomenológico en el que la evolución del daño y la recuperación vienen expresadas a partir de unas funciones que recogen la evolución de dichas variables fenomenológicamente. No osbtanste, en dicho modelo no se recoge explícitamente la física que tiene lugar en el proceso de reparación a analizar. Por tanto, para entender mejor los mecanismos 101 102 CAPÍTULO 4. MODELO QUÍMICO-DIFUSIVO intrínsecos de reparación, ha de analizarse en detalle los fenómenos fisico-químicos últimos subyacentes que tienen lugar a nivel microscópico que se producen en el material. Estos fenómenos se representan macroscópicamente como una recuperación de las propiedades mecánicas degradadas (dañadas). Existe una notable carencia en la bibliografía de este tipo de modelos de autorreparación desde una perspectiva de nivel de medio continuo, lo cual motiva el desarrollo del trabajo presentado en este capítulo. En este capítulo, se presenta una formulación realista para el análisis del fenómeno de autorreparación autógena con aplicación al hormigón. El modelo se encuentra racionalmente basado en los procesos fisico-químicos subyacentes que tienen lugar a nivel microscópico. A partir del estudio del mecanismo de difusión junto con el modelado de las reacciones químicas que tienen lugar se pretende captar de forma natural macroscópica el mecanismo de recuperación, a partir del mecanismo físico-químico que provoca su activación, con lo que dicha variable interna se introduce en el modelo atendiendo al mecanismo propio que la activa. La idea es que a partir de un modelo de tipo difusivo, se pueda determinar la concentración de agua que hay en cada punto del volumen de sólido. Estudiar la concentración de agua es un factor clave, ya que el agua activa los mecanismos de recuperación que se producen a partir de la hidratación de partículas de cemento que quedaron sin hidratar, agentes expansivos, precipitados de carbonato cálcico (CaCO3), etc. 4.2. Modelo teórico. Especies y reacciones El fenómeno de autorreparación consderado en este capítulo se basa en la existencia de una fase móvil que circula en el interior del material, teniendo la capacidad de cerrar grietas después de la reacción y precipitación de algunos productos. En particular, el mecanismo autógeno de autorreparación considerado 4.2 Modelo teórico. Especies y reacciones 103 está fundamentado en la precipitación de carbonato de calcio. La formación de carbonato cálcico se expresa según las siguientes reacciones [Edvardsen, 1999]: H2O+CO2⇔H2CO3⇔H++HCO− 3⇔2H++CO2− 3(4.1) Ca2+ +CO2− 3⇔CaCO3(pHwater >8) (4.2) Ca2+ +HCO− 3⇔CaCO3+H+(7,5< pHwater <8) (4.3) Básicamente, la formación de calcita se debe a la reacción entre los iones de calcio Ca2+ que se encuentran en la matriz de hormigón y los bicabonatos (HCO− 3) y carbonatos (CO2− 3) desplazados en la matriz de hormigón por difusión. Dichos iones se encuentran disponibles debido al enriquecimiento de agua con la matriz de cemento y CO2(por ejemplo el dióxido de carbono proveniente del aire que se encuentra disuelto en agua). Estos precipitados se depositan principalmente en la superficie de la grieta, según sugieren numerosos estudios experimentales [Schlangen, 2010], y se encuentran totalmente relacionados con la capacidad de reparar en el material el volumen dañado y así recuperar su resistencia y rigidez. Por tanto, indirectamente, la cantidad de calcita precipitada pede ser relacionada con la capacidad de recuperación del daño acumulado en el material. Este fenómeno se ilustra en la figuras (4.1) y (4.2), y se describe ampliamente en las Refs. [Wiktor and Jonkers, 2011, Yang et al., 2011, Schlangen, 2010, Edvardsen, 1999, Cowie and Glassert, 1992]. El modelo desarrollado en el presente capítulo se basa racionalmente en la física y química que tiene lugar en el proceso de autorreparación, el cual se produce una vez el agua difunde en el material, produciéndose entonces una cascada de reacciones (4.1), (4.2) y (4.3). Para establecer las ecuaciones que gobiernan el modelo se consideran las tres siguientes especies: 104 CAPÍTULO 4. MODELO QUÍMICO-DIFUSIVO Figura 4.1: Evolución en diferentes etapas de la fase móvil cerrando la grieta: (a) El daño en el material se representa como un volumen vacío; (b) y (c) fase móvil rellenando el volumen; (d) el volumen vacío se cierra completamente desapareciento el daño en el material. Figura 4.2: Mecanismo de difusión considerado durante el proceso de reparación: una determinada cantidad de agua enriquecida con CO2, i.e. carbonato CO2− 3, en contacto con una de las caras del volumen representativo reacciona con los iones de calcio Ca2+ embebidos en la matriz de cemento produciéndose precipitado de carbonato de calcio CaCO3. Iones carbonato (CO2− 3)[mol/m3]que representan los iones carbonato resul- 4.2 Modelo teórico. Especies y reacciones 105 tantes del fenómeno de la disociación de los iones bicarbonato y carbonato tal como indica la ecuación (4.1). Iones calcio (Ca2+)[mol/m3]que representa la concentración de iones calcio repartidos en el interior del material. Precipitados CaCO3[mol/m3]que representa la concentración de productos formados en el espacio disponible, es decir, en las grietas del material. De las especies presentadas anteriormente, se consideran que los iones carbonato (CO2− 3) aparecen en el material debido al proceso difusivo del agua, mientras que los iones de calcio (Ca2+) se consideran una especie repartida de forma homogénea en el material y que irá disminuyendo su concentración con el tiempo debido a las reacciones que tienen lugar. Por último, los precipitados nucleados de CaCO3irán apareciendo en el material como productos formados de la reacción. De acuerdo con las especies consideradas, se puede considerar una versión simplificada del conjunto de ecuaciones anterior, dando lugar a la ecuación (4.4), que además abarca los casos más comunes de aplicación debido a que se aplica para un mayor rango de valores del pH, para la precipitación de carbonato de calcio (asumiendo un proceso adiabático): Ca2+ +CO2− 3⇔CaCO3(pHwater >8) (4.4) Por otro lado, la ecuación (4.1) representa la disociación del ión bicarbonato en el ión carbonato, lo cual no proporciona información adicional sobre la precipitación de CaCO3, mientras que por otro lado (4.3) representa la formación de CaCO3solo para un rango muy limitado de pH. Ambas ecuaciones no se consideran relevantes en la cascada de reacciones que controlan el fenómeno de reparación. La ecuación (4.4) tiene en consideración por tanto globalmente las especies y reacciones más importantes que tienen lugar durante el mecanismo de reparación 112 CAPÍTULO 4. MODELO QUÍMICO-DIFUSIVO Cap´ ıtulo 5 IMPLEMENTACIÓN NUMÉRICA Y RESULTADOS 5.1. Introducción El modelo desarrollado en el capítulo anterior, definido con el conjunto de ecuaciones (4.16), se implementa según la metodología del método de los elementos finitos. Para ello, se discretizan las ecuaciones anteriores temporal y espacialmente en esta sección. Para hacer la notación más clara, las concentraciones de las especies se presentan en este apartado sin corchetes. En el apartado de resultados se mostrarán dos ejemplos de aplicación del modelo propuesto. Ambos problemas se resuelven mediante la implementación del conjunto de ecuaciones discretas que se presentaron anteriormente en el marco de los elementos finitos, usando el programa comercial Abaqus [Hibbit et al., 2001]. El primer ejemplo analiza el mecanismo de reparación para el caso de un espécimen en el que una de sus caras está en contacto permanente con agua enriquecida en dióxido de carbono. En dicho ejemplo se muestra un estudio paramétrico sobre la influencia de los parámetros que gobiernan el modelo, en la 113 114 CAPÍTULO 5. IMPLEMENTACIÓN Y RESULTADOS evolución del daño y reparación sobre el especimen analizado. El segundo ejemplo representa una aplicación más realista del modelo, implementando un viga estructural en forma de T. 5.2. Discretización temporal Para discretizar el tiempo se elige un algoritmo incondicionalmente implícito. Se usará la notación = ()t+ ∆, mientras que la expresión aproximada, escrita en diferencias finitas, para la evolución de la tasa en cada variables ( ˙ = ∆ ∆t) del procedimiento incremental (4.16) se escribe como sigue: 1 ∆t·∆CaCO3−k·∆CO2− 3·H[(Ca2+)t+ ∆Ca2+] =k·(CO2− 3)t·H[(Ca2+)t+ ∆Ca2+]in Ω(x)(5.1) 1 ∆t·∆Ca2+ +k·∆CO2− 3·H[(Ca2+)t+ ∆Ca2+] =−k·(CO2− 3)t·H[(Ca2+)t+ ∆Ca2+]in Ω(x)(5.2) 1 ∆t·∆CO2− 3−D·∇2∆CO2− 3+k·∆CO2− 3·H[(Ca2+)t+ ∆Ca2+] =D·∇2(CO2− 3)t−k·(CO2− 3)t·H[(Ca2+)t+ ∆Ca2+] in Ω(x)(5.3) Las ecuaciones (5.1), (5.2) y (5.3) se discretizan espacialmente a continuación siguiendo un procedimiento de elementos finitos. 5.3 Discretización espacial 115 5.3. Discretización espacial Las variables incrementales ∆Ca2+,∆CaCO3y∆CO2− 3se interpolan en un elemento finito a partir de los valores nodales (discretos), de manera que, ∆Ca2+(x)≈N(x)·∆Ca2+,∆CaCO3(x)≈N(x)·∆CaCO3y∆CO2− 3(x)≈ N(x)·∆CO2− 3, siendo N(x)la función de forma, mientras que ∆Ca2+,∆CaCO3 y∆CO2− 3son vectores de los valores nodales que contienen ∆Ca2+,∆CaCO3y ∆CO2− 3en la posición de cada nodo del elemento, respectivamente. Usando esta discretización de elementos finitos (ver [Bathe, 1996, Hughes, 2000, Reddy, 1993, Zienkiewicz and Taylor, 2000] para más información), la formulación débil de la ecuación (5.3) queda, ANel e=1{1 ∆tZΩe NT·N·dΩe·∆CO2− 3+ +ZΩe BT·D·B·dΩe·∆CO2− 3+ +ZΩe k·NT·N·dΩe·H[(Ca2+)t+∆Ca2+]∗∆CO2− 3= =−ZΩe BT·D·B·dΩe·(CO2− 3)t− −ZΩe k·NT·N·dΩe·H[(Ca2+)t+∆Ca2+]∗(CO2− 3)t} (5.4) siendo Bla matriz de derivadas de las funciones de forma y ∗el operador de multiplicación uno a uno de los vectores de la ecuación. El símbolo Arepresenta el operador de ensamblaje y Nel el número de elementos. La ecuación (5.4) se desarrolla y particulariza para un único elemento de la siguiente manera, 116 CAPÍTULO 5. IMPLEMENTACIÓN Y RESULTADOS 1 ∆t·M+K·∆CO2− 3+k·M·H[(Ca2+)t+∆Ca2+]∗∆CO2− 3 =−K·(CO2− 3)t−k·M·H[(Ca2+)t+∆Ca2+]∗(CO2− 3)t(5.5) MyKson las matrices de masa y rigidez de la ecuación (5.4), respectivamente, (ver [Bathe, 1996, Hughes, 2000, Reddy, 1993, Zienkiewicz and Taylor, 2000]). Las ecuaciones (5.1) y (5.2) se discretizan espacialmente de manera directa, 1 ∆t·∆CaCO3−k·∆CO2− 3∗H[(Ca2+)t+∆Ca2+] =k·(CO2− 3)t∗H[(Ca2+)t+∆Ca2+](5.6) 1 ∆t·∆Ca2++k·∆CO2− 3∗H[(Ca2+)t+∆Ca2+] =−k·(CO2− 3)t∗H[(Ca2+)t+∆Ca2+](5.7) Las ecuaciones (5.5), (5.6) y (5.7) representan un sistema de ecuaciones para determinar los vectores nodales ∆CO2− 3,∆CaCO3y∆Ca2+. Estas ecuaciones se reorganizan en forma matricial, tal que,      1 ∆t·M+K+k·M·H[(Ca2+)t+∆Ca2+]0 0 −k·H[(Ca2+)t+∆Ca2+]1 ∆t·I 0 k·H[(Ca2+)t+∆Ca2+]01 ∆t·I     ×     ∆CO2− 3 ∆CaCO3 ∆Ca2+      = =     −K·(CO2− 3)t−k·M·H[(Ca2+)t+∆Ca2+]∗(CO2− 3)t k·(CO2− 3)t∗H[(Ca2+)t+∆Ca2+] −k·(CO2− 3)t∗H[(Ca2+)t+∆Ca2+]      (5.8) siendo Ila matriz unidad. La presencia de la función Heaviside en (5.8) introduce una ligera no linealidad en el sistema de ecuaciones, que se implementa siguiendo el siguiente algoritmo: 5.4 Resultados 117 1. Inicializar las variables nodales con las condiciones iniciales en los nodos interiores del dominio de análisis, de manera que, CO2− 3(t= 0) = 0,Ca2+(t= 0) = Ca2+ 0·1(asumiendo una distribución homogénea), y CaCO3(t= 0) = 0(ver apartado de formulación adimensional 2,4), siendo 0y1vectores con la dimensión de los vectores nodales que contienen 0 y 1 para cada columna, respectivamente. 2. Imponer las condiciones de contorno en t+∆tpara la especie difusiva CO2− 3 en los nodos del contorno prescritos. 3. Computar el sistema definido por la ecuación (5.8) para cada elemento finito de la malla y ensamblarlo para obterner el sistema algebraico global. Considerar H[(Ca2+)t+∆Ca2+] = 1. Este paso lleva a la solución para ∆CO2− 3,∆CaCO3y∆Ca2+. Los valores de las variables en el instante de tiempo actual son obtenidos como =t+ ∆. 4. Si Ca2+es negativa para la componente i−esima del vector, entonces ir al punto (3) considerando ahora Hi[Ca2+ + ∆Ca2+] = 0. 5.4. Resultados En esta sección se muestran dos ejemplos de aplicación del modelo anteriormente propuesto. Ambos problemas se resuelven a partir de la implementación del set de ecuaciones diferenciales discretizadas (5.8) mediante al programa comercial Abaqus [Hibbit et al., 2001], a través de una subrutina de usuario UEL. El primer ejemplo analiza el mecanismo de reparación sobre un especimen prismático sujeto a difusión en una de sus caras. El segundo ejemplo representa una aplicación más realista del modelo donde se muestra la difusión, así como fenómeno de autorreparación, de una viga en T sumergida. En ambos ejemplos se considera, como 118 CAPÍTULO 5. IMPLEMENTACIÓN Y RESULTADOS condiciones iniciales, una concentración nula de carbonato [CaCO3](t= 0) = 0 y concentración uniforme de calcio [Ca2+](t= 0) = 0,3en el interior del dominio de los especímenes. Igualmente, se considera una concentración prescrita uniforme de carbonato [CO2− 3] = 1 sobre las caras del especimen que están en contacto con el medio acuoso, lo cual implícitamente representa el hecho de que existe proporción de especies. Téngase en cuenta que la concentración de carbonato sobre las caras prescritas se mantiene constante a lo largo del tiempo, lo que significa que existe de forma abundante en los ejemplos considerados, estando esta hipótesis en consonancia con la realidad. En el resto de caras en las que no queda prescrito la concentración de carbonato se considera flujo nulo como condición de contorno, representándose así las condiciones de ensayo de autorreparación mediante test de permeabilidad – véase [Tittelboom et al., 2010]. El coeficiente de difusión del modelo se tomó a partir de referencias bibliográficas.. En concreto, Şahmaran and Li [Sahmaran and Li, 2009] determinaron experimentalmente un rango de valores para el coeficiente de difusión entre 5−100 ×10−12[m2/s]. No obstante, para obtener resultados visibles en los ensayos numéricos, el rango del coeficiente de difusión debiera estar acotado entre 50 −100 ×10−12[m2/s]. En el primer ejemplo se muestran dos casos para mostrar la influencia del coeficiente de difusión en la autorreparación D= 106,3×10−12(m2/s)yD= 54,2×10−12(m2/s). Estos valores fueron tomados directamente del trabajo experimental mostrado en [Sahmaran and Li, 2009]. Asímismo, el parámetro kde las ecuaciones (4.6) y (4.8) se tomó variable entre k= 0,01 yk= 1 [1/s]con la finalidad de analizar circunstancias tales donde la precipitación, i.e. autorreparación, es escasa y abundante, respectivamente. Resulta complicado encontrar estos valores en la bibliografía de tal forma que ello permita un validación exhaustiva del modelo propuesto en el presente capítulo. No obstante, los resultados mostrados permiten analizar la influencia y tendencia 5.4 Resultados 119 de los parámetros del modelo, certificándose la validez de la implementación del modelo en el marco de elementos finitos. 5.4.1. Espécimen prismático En este ejemplo, se usa un volumen prismático siguiendo el trabajo [Sahmaran and Li, 2009]. Las dimensiones del espécimen son 70 ×50 ×75mm3. Se considera la cara cuya normal es paralela al eje de la longitud de 70mm, como la cara con contacto directo con abundante agua enriquecida con CO2, es decir, en contacto con los iones CO2− 3. El resto de las caras tienen condición de flujo nulo. Se muestra una representación esquemática del problema en la figura (5.1). Los valores de las variables adimensionales y para las condiciones iniciales y de contorno son las que se detallaron previamente. La figura (5.2) muestra la evolución a lo largo del tiempo en dirección del eje normal a la cara en contacto con los iones CO2− 3para los dos coeficientes de difusión y constantes cinéticas consideradas, así como los dos valores de daño inicial (nótese que según la definición de autorreparación en la ecuación (4.14) se necesita el valor de la variable daño, considerada en este modelo desacoplado como un parámetro más, para computar el valor de la variable autorreparación). Se considera por tanto que la distribución de daño es uniforme en el especimen, así como dos casos de estudio: (i) daño pequeño (φ= 0,1) y (ii) daño muy alto (φ= 0,95). Según se puede ver en la figura (5.2) el material presenta la capacidad de recuperar muy rápido cuando el daño es bajo, acorde con lo esperado según su definición en secciones anteriores, dado que existe poco volumen a reparar cuando este valor es bajo. Este resultado esta también en consonancia con el comportamiento de autorreparación observado en hormigón. En concreto, se conoce que el hormigón presenta dificultades para recuperar grietas a partir de un determinado tamaño [Edvardsen, 1999, Lepech and Li, 2009, Kan and Shi, 2012]. Por 120 CAPÍTULO 5. IMPLEMENTACIÓN Y RESULTADOS Figura 5.1: Representación esquemática del problema implementado: sólo una de las caras del espécimen está en contacto directo con agua enriquecida con CO2. Debido a la permeabilidad del hormigón, el agua que pasa a través del espécimen se modela mediante un problema de difusión. otro lado, se demuestra que el coeficiente de difusión juega un papel importante en el proceso de autorreparación. La figura (5.2) muestra la dependencia de los resultados sobre este parámetro. Según puede verse, cuando el coeficiente de difusión es alto el material recupera a mayor velocidad, según lo esperado y corroborado en trabajos experimentales [Lepech and Li, 2009, Honma et al., 2009, Reinhardt and Joss, 2003, Tittelboom et al., 2012]. Igualmente, el efecto de la constante cinética se manifiesta como una capacidad de autorreparación mayor y más acelerada cuando este parámetro aumenta, debido a la mayor productividad disponible de nucleación de precipitados de carbonato de calcio. La figura (5.3) muestra un esquema de la evolución de la autorreparación en la 5.4 Resultados 121 sección transversal media del especimen para los diferentes parámetros del modelo considerados. La gráfica representa la distribución de la superficie de autorreparación en función de la variable daño y el tiempo, en dicha sección transversal. Para valores bajos del daño, entre 0.05 y 0.4, el material muestra la capacidad de recuperar el daño producido en la sección al final del experimento numérico; en el rango que va desde 1 (recuperación total) para valores altos del coeficiente de difusión y constante cinética, hasta 0.01 (prácticamente no recupera) para valores bajos de estos parámetros. En la gráfica también se representan las situaciones intermedias. Se observa una recuparación más acelerada para valores iniciales del daño bajos. Por otro lado, para valores altos del daño (sobre 0.9), el material es solamente capaz de recuperar entorno al 40 % del daño en el mejor de los casos fig. (5.3)d, hasta recuperación prácticamente inapreciable en la fig. (5.3)a. Por último, el consumo de calcio en el espécimen durante el proceso de recuperación es también de interés. En este estudio, se supuso que la concentración de calcio era homogénea en el material. La figura (5.4) muestra la evolución de la concentración de iones de calcio en tres instantes diferentes y para los dos coeficientes de difusión considerados en este estudio. El consumo de calcio es siempre mayor cuando el coeficiente de difusión es alto, como era de esperar. Este factor es significativamente más alto con el tiempo, como se muestra en la figura (5.4). 5.4.2. Viga en T En este ejemplo, se implementa un espécimen en forma de viga en T. Las características geométricas de la pieza se detallan en la figura (5.5). Las condiciones de contorno para el espécimen son que todas las caras externas están en contacto con abundante agua enriquecida en CO2, lo que viene a simular una estructura sumergida en un medio fluido. Los valores tomados para las variables adimensionales así como para las condiciones iniciales y de contorno son los mismos que se 128 CAPÍTULO 5. IMPLEMENTACIÓN Y RESULTADOS Figura 5.6: Distribución de la recuperación en una sección transversal de un espécimen en forma de viga en T para (a) t= 10 días y (b) t= 30 días. 5.5 Discusión 129 Figura 5.7: Distribución de la recuperación en una sección longitudinal de un espécimen en forma de viga en T para (a) t= 10 días y (b) t= 30 días. 130 CAPÍTULO 5. IMPLEMENTACIÓN Y RESULTADOS Cap´ ıtulo 6 IMPLEMENTACIÓN NUMÉRICA DEL MODELO ACOPLADO MECANO-QUÍMICO-DIFUSIVO. RESULTADOS 6.1. Introducción En los capítulos precedentes se han introducido sendos modelos matemáticos para la caracterización del daño y la componente recuperadora en materiales autorreparables. Igualmente, se ha analizado el tratamiento numérico de dichos modelos y simulado sobre ejemplos de interés. No obstante, el estudio se ha restringido en los capítulos anteriores a la física en cuestión de cada modelo, i.e. problema mecánico en el caso del modelo de daño y problema químico-difusivo en el caso del problema de recuperación. Ambos modelos se han estudiado por tanto de manera desacoplada, aun cuando existe un acoplamiento explícito, tanto físico como matemático, entre estos problemas según se ha visto a lo largo de la 131 132 CAPÍTULO 6. IMPLEMENTACIÓN MODELO ACOPLADO presente tesis doctoral. En el presente capítulo se desarrolla el tratamiento numérico acoplado y simulación computacional de los modelos de daño y recuperación, previamente introducidos. Podrá verse que, bajo ciertas hipótesis que se cumplen en la situación práctica, el acoplamiento puede considerarse débil lo cual simplifica el tratamiento del problema general. Según este acoplamiento, el problema global deriva en una formulación multifísica de los fenómenos estudiados. En el apartado de resultados se muestra la investigación numérica sobre el comportamiento de una viga de material autorreparador a flexión en 3 puntos, sometida a ciclos de carga/descarga – reparación. 6.2. Implementación numérica En capítulos anteriores se han introducido los conceptos teóricos, así como tratamiento numérico, de los fenómenos de daño y recuperación en materiales autorreparables. Por otra parte, en el apartado 4.5 se definió la variable recuperación, a través de la cual puede verse el acoplamiento matemático que existe entre los modelos mecánico (daño) y químico-difusivo (recuperación), véase sección 4.5. Dicho acoplamiento se trata de forma débil asumiendo que el tiempo tde un ciclo de carga (el cual es del orden de segundos) es mucho menor que el tiempo T de un ciclo de recuperación (el cual puede ser del orden de días para el mecanismo autorreparador de interés en esta tesis). Bajo esta premisa, el problema mecánico introducido en el capítulo 3, se resuelve para un ciclo de carga desde ti≤t≤ti+ tf, mientras que el problema de autorreparación introducido en los capítulos 4 y 5, se resuelve para un ciclo de recuperación desde Tj≤T≤Tj+Tf. Nótese que tanto los tiempos tfcomo Tfpueden ser diferentes de ciclo a ciclo, en el caso en el que los ciclos de carga y recuperación sean diferentes (o incluso aleatorios) a lo largo del tiempo. El acoplamiento entre ambos problemas se explica a continuación. 6.2 Implementación numérica 133 El acoplamiento entre los problemas mecánico y autorreparación se ilustra de manera genérica en la figura (6.1). El análisis considera en primer lugar un espécimen no dañado con variable daño inicializada a 0. Luego, el espécimen se carga según un determinado ciclo de carga m. Después de este ciclo de carga se obtiene la variable φuna vez resuelto el problema mecánico. Después de un ciclo de carga puede proceder bien otro ciclo de carga, o bien un ciclo de recuperación. Si sigue un ciclo de recuperación, la variable daño se toma al final del ciclo de carga, φtf , como un argumento de entrada para el problema de recuperación. Una vez resuelto el problema químico-difusivo del modelo de recuperación, se obtiene la variable recuperación para el ciclo n. A continuación, después de un ciclo de recuperación, procede bien un ciclo de carga o bien otro ciclo de recuperación. Si sigue un ciclo de carga la variable daño se actualiza al final del ciclo de recuperación, φT F , según φT F =φtf ·(1 −hT F ), siendo hT F la variable recuperación al final del ciclo de recuperación. Nótese que la variable daño, así definida, no es irreversible (como en las teorías clásicas de MDC), sino que es una variable irreversible como consecuencia del fenómeno de recuperación y cierre de grietas a nivel microscópico. La nueva variable daño (reversible) se pasa al siguiente ciclo de carga en el problema mecánico como una condición inicial de esta variable interna. El esquema mostrado en la figura (6.1) se implementa haciendo uso de las subrutinas desarrolladas anteriormente para los problemas de daño y recuperación, mediante el uso del programa Abaqus. El acoplamiento se implementa usando código de programación Python, siguiendo el diagrama de flujo mostrado en la figura (6.1). 134 CAPÍTULO 6. IMPLEMENTACIÓN MODELO ACOPLADO Figura 6.1: Diagrama de flujo del algoritmo numérico del problema acoplado mecánico–autorreparador. Los colores azul y verde hacen referencia a los problemas mecánico y autorreparación, respectivamente. 6.3 Resultados 135 6.3. Resultados 6.3.1. Ejemplo de aplicación El ejemplo de aplicación mostrado en esta sección considera la evolución del comportamiento mecánico de una viga de material autorreparable sometida a ciclos repetitivos de carga/descarga seguido de de ciclos de recuperación. La capacidad autorreparadora del material se analiza numéricamente bajo ciertas condiciones. Sobre el ejemplo referido, se realiza un ensayo (numérico) de flexión en tres puntos sobre una viga de material autorreparable, véase figura (6.2a), sometida a ciclos idénticos de carga/descarga – recuperación, véase figura (6.2b), con control en desplazamiento. Las propiedades mecánicas de la viga, incluyendo los parámetros del modelo de daño, son los mismos que se utilizaron en el capítulo 3 y se muestran en la tabla (6.1). Los ciclos de carga/descarga se definen a partir del siguiente set de parámetros, véase figura (6.2b): la velocidad de deflexión en la carga/descarga es ˙vl= ˙vu= 2 mm/min, siendo los tiempos de carga/descarga idénticos tl=tu. Se consideran 10 y 9 ciclos de carga/descarga y recuperación, respectivamente. Por otro lado, la máxima deflexión de carga |v|se considera un parámetro libre durante el análisis. Tabla 6.1: Parámetros del modelo de daño [Darabi et al., 2012]. E(GPa)νΓvd(s−1)k Yth(MPa) 2 0,25 5 ×10−375 2 Por otra parte, los parámetros del modelo de recuperación se definen en este capítulo como k= 1 ·10−7syD= 1 ·10−10m2/s. Al igual que en el cápítulo anterior, las condiciones iniciales y de contorno son como siguen: se considera 136 CAPÍTULO 6. IMPLEMENTACIÓN MODELO ACOPLADO Figura 6.2: (a) Representación esquemática del ejemplo de aplicación seleccionado para las simulaciones. (b) Régimen de ciclos de carga/descarga – recuperación. 6.3 Resultados 137 una concentración nula de carbonato [CaCO3]/[CO2− 3](t= 0) = 0 así como una concentración uniforme de calcio [Ca2+]/[CO2− 3](t= 0) = 0,3en el volumen interior de la viga. Igualmente se prescribe una concentración uniforme de carbonato [CO2− 3]/[CO2− 3] = 1 en todas las caras de la viga, con la finalidad de simular el contacto con el medio acuoso de la viga sumergida. Por tanto, el ciclo de recuperación consistirá en un cierto tiempo Tfel cual la viga se sumerge en el medio acuoso, después de un ciclo de carga/descarga. De igual manera, el tiempo de recuperación Tfse considera un parámetro del modelo libre durante el análisis. 6.3.2. Comportamiento cíclico El comportamiento cíclico carga–deflexión, del problema mostrado de forma esquemática en la figura (6.2), se muestra en la figura (6.3). Las distintas curvas se representan para los parámetros libres considerados: tiempo de recuperación Tf y magnitud de deflexión |v|. El primer ciclo de carga/descarga se muestra aparte en un color diferente en la figura (6.3), dado que es un ciclo común inicial para todos los tiempos de recuperación analizados. Nótese que, debido al control de desplazamiento de deflexión en los experimentos numéricos, el comportamiento cíclico converge en algunos casos a una determinada curva, cuando el número de ciclos de carga/descarga aumenta. Este fenómeno se explicará más adelante. De otro modo, en la figura (6.3) puede observarse el efecto beneficioso en la tendencia de un mayor tiempo de recuperación Tf, ya que el comportamiento carga–deflexión es más rígido a lo largo del tiempo debido a la autorreparación y recuperación. Además, una mayor magnitud de la deflexión |v|induce un mayor daño en el espécimen y por tanto un comportamiento más blando de las curvas carga–deflexión cuando |v|aumenta. La figura (6.4) muestra las variables daño y recuperación a lo larga de ciclos de carga/descarga y recuperación, respectivamente, computado en el punto medio 144 CAPÍTULO 6. IMPLEMENTACIÓN MODELO ACOPLADO Figura 6.7: Variable recuperación al final del último ciclo de recuperación, para diferentes tiempos de recuperación Tfy magnitud de la deflexión |v|. Izquierda: Tf= 10 h, centro: Tf= 30 h, derecha: Tf= 50 h. (a) |v|= 3 mm, (b) |v|= 4 mm, (c) |v|= 5 mm y (d) |v|= 6 mm. 6.3 Resultados 145 Figura 6.8: Tensión mínima principal (N) en perspectiva desde la parte superior de la viga (véase la figura (6.2a)) al final del último ciclo de carga (antes de comenzar la descarga), para diferentes tiempos de recuperación Tfy magnitud de la carga |v|. De izquierda a derecha: No healing (Tf= 0 h), Tf= 10 h, Tf= 30 h,Tf= 50 h. (a) |v|= 3 mm, (b) |v|= 4 mm, (c) |v|= 5 mm and (d) |v|= 6 mm. Factor de escala de deformación ×3. 146 CAPÍTULO 6. IMPLEMENTACIÓN MODELO ACOPLADO Figura 6.9: Tensión máxima principal (N) en perspectiva desde la parte inferior de la viga (véase la figura (6.2a)) al final del último ciclo de carga (antes de comenzar la descarga), para diferentes tiempos de recuperación Tfy magnitud de la carga |v|. De izquierda a derecha: No healing (Tf= 0 h), Tf= 10 h, Tf= 30 h,Tf= 50 h. (a) |v|= 3 mm, (b) |v|= 4 mm, (c) |v|= 5 mm and (d) |v|= 6 mm. Factor de escala de deformación ×3. 6.4 Discusión 147 figura (6.10a) y (6.10b) muestran la distribución en el contorno e interior de la viga (sección longitudinal media representada) de las concentraciones adimensionales de calcio y carbonato, al final del último ciclo de recuperación y para distintos valores del tiempo de recuperación. Ambas especies se van consumiendo a lo largo del tiempo de recuperación como consecuencia de reacción y difusión (variable carbonato) y reacción (variable calcio). Por el contrario, la variable carbonato de calcio va precipitando y dando lugar a lo largo del tiempo de recuperación, al agente reparador que cierra las microgrietas aparecidas en el material durante los ciclos de carga/descarga, figura (6.10c). Esta variable se muestra igualmente en la figura (6.10) en el contorno e interior de la viga, al final deel último ciclo de recuperación y para distintos valores del tiempo de recuperación. La tendencia de estas variables es (desde el contorno hacia el interior del volumen del espécimen): incremento en los valores de calcio debido a mayor disponibilidad del reactante (carbonato) en el contorno (reacción y consumo), decremento en los valores de carbonato debido a difusión desde el contorno, y decremento en los valores del carbonato de calcio debido a mayor disponibilidad del reactante en el contono (precipitación y producción). 6.4. Discusión En el presente capítulo se ha implementado el acoplamiento numérico partiendo de los modelos mecánico (daño) y químico-difusivo (recuperación) intrroducidos en capítulos precedentes. El modelo multifísico mecano-químico-difusivo global deriva en un acoplamiento débil, bajo la hipótesis de que el tiempo de recuperación es un orden de magnitud superior al tiempo de carga/descarga, lo cual es una hipótesis viable en la mayoría de las situaciones prácticas. De igual modo, se detalla la implementación numérica en el marco del método de los elementos finitos. El modelo global completo contempla los mismos parámetros que 148 CAPÍTULO 6. IMPLEMENTACIÓN MODELO ACOPLADO Figura 6.10: Variables del modelo químico-difusivo al final del último ciclo de recuperación, para diferentes tiempos de recuperación Tf. Representado la sección longitudinal media de la viga. Izquierda: Tf= 10 h, centro: Tf= 30 h, derecha: Tf= 50 h. Valores adimensionales de concentraciones de (a) Calcio, (b) carbonato y (c) carbonato de calcio. 6.4 Discusión 149 los modelos de daño y recuperación previamente introducidos. Cada uno de estos parámetros tiene un significado físico sobradamente conocido y puede ser medido mediante protocolos experimentales estándar. El modelo implementado ha servido de base en el presente capítulo para la investigación del comportamiento autorreparador de elementos estructurales sometidos a ciclos de carga/descarga – recuperación. Nótese, que con carácter general, el modelo es válido frente a ciclos aleatorios en los periodos de carga y recuperación. En particular, el modelo investiga el comportamiento cíclico de una viga de material autorreparable sometida a ciclos idénticos de carga/descarga y recuperación. Los resultados muestran una mayor recuperación del comportamiento mecánico para tiempos de recuperación altos, al igual que un comportamiento mas blando para magnitudes altas de carga. Un descubrimiento interesante, fruto de la investigación numérica llevada a cabo, es la existencia de un ‘límite a fatiga’ para ciertas condiciones de recuperación. Este ‘límite’ es consecuencia de la capacidad recuperadora y autorreparadora del material. El modelo propuesto puede ser una herramienta útil para la simulación a nivel continuo y diseño de estructuras autorreparables de hormigón en el contexto de materiales ingenieriles sostenibles y económicamente eficientes. 150 CAPÍTULO 6. IMPLEMENTACIÓN MODELO ACOPLADO Cap´ ıtulo 7 CONCLUSIONES Y DESARROLLO FUTURO 7.1. Conclusiones En la presente tesis doctoral se ha profundizado en el estudio y análisis de distintos mecanismos de autorreparación que aparecen en materiales estructurales. Igualmente se ha abordado computacionalmente la implementación numérica de dichos modelos, presentándose algunos ejemplos de aplicación. En primer lugar, se ha planteado un modelo macroscópico que simula el fenómeno de daño y autorreparación desde la perspectiva del medio continuo. Este modelo, basado en una extensión de la mecánica del daño continuo, considera dos variables internas acopladas, i.e. daño y recuperación, definiéndose un daño reversible como consecuencia de dicha recuperación. La evolución de las variables internas se modela fenomenológicamente a partir de unas leyes evolutivas. Dichas leyes evolutivas han de calibrarse previamente a partir de ensayos experimentales. Este modelo considera que la recuperación se produce en el hormigón una vez la estructura ha sido descargada y dado un tiempo de recuperación, que viene a re151 152 CAPÍTULO 7. CONCLUSIONES Y DESARROLLO FUTURO presentar el proceso de curado en cámara del material autorreparable. Según esto, el modelo tiene aplicaciones limitadas y no recoge con precisión la física, química y micromecánica que tiene lugar durante el proceso de autorreparación. Debido a estas características el modelo se considera excesivamente fenomenológico, dado que distintos mecanismos de autorreparación (cuya física fuere completamente diferente) podrían simularse a partir de dicho modelo. Por otra parte, se ha propuesto un nuevo modelo de autorreparación que tiene en cuenta de manera racional el fenómeno físico-químico que tiene lugar para activar el mecanismo de autorreparación en hormigones, basado en la precipitación de CaCO3. El modelo se plantea proponiendo un mecanismo difusivo para las especies acuosas en el material, y las ecuaciones químicas fundamentales que tienen lugar durante dicho fenómeno. Se identificaron tres especies principales en el modelo y otras especies fueron despreciadas, ya que solo tienen un papel importante en condiciones muy específicas para que la reacción química suceda. El modelo resulta en un conjunto de ecuaciones de reacción-difusión y químicas, que permiten analizar el fenómeno de la reparación. Se han presentado dos casos de aplicación. El primero permite analizar los parámetros del modelo y los efectos de dichos parámetros en la evolución de la recuperación. Hasta cierto punto, la evolución de la recuperación que se obtiene mendiante el modelo se ajusta a la tendencia de los resultados experimentales para los casos analizados. El segundo ejemplo muestra un caso más realista de aplicación para destacar la capacidad del modelo implementado en una estructura real. Se asumieron varias hipótesis en el modelo de autorreparación. La más crítica fue considerar el hecho de que el coeficiente de difusión de las sustacias difusivas en el material es independiente del daño y de la recuperación. La evolución del daño lleva a la formación de grietas y por tanto, un aumento de la permeabili- 7.2 Desarrollo futuro 153 dad con el daño, que a su vez es un parámetro directamente relacionado con el coeficiente de difusión. Este asunto se ha remarcado en varios trabajos de investigación [Lepech and Li, 2009, Honma et al., 2009, Tittelboom et al., 2012]. De forma opuesta, conforme el material se recupera, este se vuelve menos permeable debido al cierre de grietas que se están formando, por lo que de forma indirecta, el fenómeno difusivo se ralentiza en las zonas donde la autorecuperación se ha activado. Una consecuencia de este hecho, por ejemplo en el análisis de una viga en T, es que la recuperación podría saturar volumenes interiores en el especímen, estando el espécimen al final de proceso de análisis libre de daño en el contorno, pero dañando en zonas más interiores. Este comportamiento no se captura en este modelo, aunque representa un primer intento para modelar la autorreparación con argumentos físico-químicos. Adicionalmente, los modelos desarrollados que modelizan el comportamiento mecánico (daño) y químico-difusivo (autorreparación) se implementaron de forma acoplada. El acoplamiento considerado entre ambos modelos fue débil, bajo la hipótesis de que el tiempo de autorreparación es un orden de magnitud superior al tiempo durante el que actúa la carga. Esta es una hipótesis viable y de aplicación en la mayoría de las situaciones prácticas. Este modelo acoplado se utilizó para simular numéricamente el comportamiento de un material estructural autorreparable sometido a ciclos de carga/descarga y ciclos de autorreparación. 7.2. Desarrollo futuro Las líneas a seguir a partir del trabajo desarrollado en la presente tesis doctoral están fundamentalmente asociadas a dos direcciones: (i) Elaboración de un modelo de mayor complejidad y detalle que minimice las hipótesis introducidas en el modelo presentado, y (ii) desarrollo de una extensiva campaña experimental que permita no solo la validación de los modelos propuestos, si no para establecer