Computational modelling of ageing, healing and degradation of ordinary and ultra high performance concrete

The unavoidable concrete cracking and the ensuing degradation phenomena have encouraged many researchers to increase the efforts in enhancing the comprehension of such processes and the capability of modelling the concrete long-term performance. In the context of the Horizon 2020 project ReSHEALience, in which this research activity is framed, the concept of Ultra High Durability Concrete (UHDC) is introduced to refer to those materials belonging to the wide family of cementitious materials, whose mixture recipe is tailored to enhance the performance in terms of durability compared to ordinary concretes. The target is achieved through the full exploitation of the inherent capacity of autonomously repairing the cracks which characterises the cement-based composites. For this reason, supplementary cementitious materials, such as slag and crystalline admixtures, are included into the mixture. The present thesis aims to contribute to the development of sound and accurate modelling tools for predicting the mechanical and durability performance of ordinary and advanced cementitious materials in service conditions. An existing physics-based discrete model, the Multiphysics-Lattice Discrete Particle Model (M-LDPM), has been improved to capture the specific features of conventional and innovative cement-based composites. In particular, the two way-coupled framework of M-LDPM has been enriched with new functionalities to capture (i) the moisture permeability increase due to damage, (ii) the autogenous and stimulated healing of cracks, (iii) the healing-induced effect on the mechanical performance in case of both plain and fibre-reinforced composites, (iv) the impact of cracks sealing on permeability and chloride penetration, and (v) the effect of additional cementitious materials on the concrete ageing. On one hand, the revised model has been calibrated and validated against experimental data, in order to demonstrate its improved descriptive nature. Due to lack of laboratory measurements, the calibration of the parameters governing the chemical reactions featuring the material ageing has been addressed by taking advantage of an improved version of the ONIX (ONly (the) mIX design as input) model. On the other hand, given the large amount of parameters to identify through extensive and demanding laboratory campaigns, the study also has focused on the exploitation of numerical approaches, based on the fuzzy logic and set theory, to deal with the uncertainty featuring the model calibration in case of limited or none experimental direct measurements. This is expected to contribute to turn the model into a predictive approach. Finally, being the adopted models formulated at either micro- or meso-scale, and well performing for the simulation of laboratory tests, a strategy for taking advantage of its accuracy at the structural level has been identified. From the comparison between numerical outcomes and experimental evidence it is reasonable to retain that the two way-coupled discrete numerical model and the methodology proposed for the uncertainty modelling and upscaling might represent an additional step towards the capability of predicting the long-term performance of concrete structures.

L’ineludibile fessurazione del calcestruzzo e i processi di degrado che ne derivano hanno spinto molti ricercatori a lavorare nella direzione della comprensione di questi fenomeni e della calibrazione e validazione di modelli predittivi per le performance di lungo termine delle strutture in calcestruzzo esposte ad ambienti aggressivi. Nel contesto del progetto ReSHEALience, in cui questa attività di ricerca dottorale si colloca, un ampio consorzio di istituzioni accademiche e partner industriali hanno collaborato al fine di definire il concetto di Ultra High Durability Concrete (UHDC). Con il termine UHDC ci si riferisce alla famiglia di materiali cementizi la cui miscela è progettata per migliorarne le performance in termini di durabilità. Questo obiettivo viene perseguito attraverso l’ottimizzazione, mediante specifici additivi, della capacità di autoriparazione delle fessure, caratteristica quest’ultima che è già intrinsecamente propria dei materiali a base cementizia. Il lavoro di tesi ha l’ambizione di contribuire allo sviluppo di validi e accurati modelli predittivi per le performance meccaniche e di durabilità delle strutture realizzate con materiali cementizi avanzati e/o ordinari. Il Multiphysics-Lattice Discrete Particle Model (M-LDPM) è stato migliorato mediante l’implementazione di specifici moduli per la simulazione del processo di riparazione autogena del danno. Inoltre, lo stesso modello è stato arricchito della capacità di aggiornare la permeabilità del materiale in funzione del livello di danno e dell’eventuale presenza o meno di autoriparazione. Si è intervenuto sulle leggi di invecchiamento per tenere conto di eventuali materiali cementizi supplementari, quale la loppa d’altoforno, spesso presente nelle miscele di calcestruzzi avanzati. Infine, il modello M-LDPM nella versione aggiornata è stato accoppiato e armonizzato con un modello di diffusione dei cloruri in calcestruzzi saturi e non saturi, disponibile in letteratura. Questo ha permesso di simulare l’effetto dell’autoriparazione sulla diffusione di agenti aggressivi quali i cloruri. I modelli suddetti sono stati calibrati e validati con i dati sperimentali disponibili. I parametri che governano il trasporto di umidità e calore nella matrice sono stati identificati mediante il modello ONIX (ONly (the) mIX as input). Quest’ultimo è stato a sua volta migliorato per permettere l’identificazione dei parametri che governano l’idratazione della loppa, se presente. A causa della enorme mole di dati sperimentali necessari per la calibrazione del modello, nella tesi si affronta anche l’aspetto legato all’incertezza che caratterizza il processo di calibrazione quando non si dispone di adeguate informazioni sul materiale che si vuole simulare. A tal proposito, è stato sviluppato un approccio, basato sulla logica fuzzy, per consentire una stima fisicamente basata dei parametri che governano il modello. Quest’ultima parte del lavoro rappresenta un passo ulteriore nella direzione di una modellazione predittiva della durabilità del calcestruzzo.