Главное меню

А iii арматура


Арматура А3: характеристики, вес, диаметр

Содержание   

Под арматурой класса А3 принято понимать изделия, которые относятся к сортовому прокату. За счет своей многофункциональности, такое изделие получило распространение на строительных объектах по всему миру.

Стержень арматуры

Арматура  А3 может быть использована для производства всех возможных видов ж/б конструкций с целью усилить прочность бетона. Применяя такую арматурную сталь допустимо армирование обычных и преднапряженных железобетонных изделий.

Основные характеристики арматуры А3

Арматура АIII (по старому способу обозначения – арматура А400С) изготавливается из марок таких легированных низкоуглеродистых сталей как: 35ГС и 25Г2С. По требованию заказчика может быть выполнена из гладкого или периодического профиля (рифленая), с левым и правым заходами.

Гладкий профиль не имеет никаких засечек или выступов на поверхности арматуры. Характеристики периодического профиля предполагают два ребра, а также имеется рифленая поверхность из поперечных выступов, которые располагаются на винтовой линии с тремя заходами. Арматура А3 6 мм диаметр, допускает размещение однозаходной винтовой линии. Стержень, у которого диаметр составляет 8 мм и больше – производится в двухзаходном винтовом исполнении.

Арматура марки А3

Отличия максимального и минимального диаметра сечения, не должны быть больше суммы предельных отклонений диаметра в положительном и отрицательном варианте. Технические характеристики такого стержня А3 предполагают расчетное сопротивление (RS) в 365 МПа.

Читайте также: чем отличается и где применяется стеклопластиковая арматура?

Для сравнения, RS в арматуре А2 (или же А300), составляет всего лишь 280 МПа. Но RS прутка А3 существенно меньше, чем у более прочного класса A4. RS у него равен 510 МПа.

Бухта арматуры А3

В зависимости от диаметра изделия, может поставляться в мотках и бухтах. Если диаметр не превышает 10мм, то её фасуют в бухты, во избежание перегибов. Диаметр 12 мм и больше выпускается в прутках (стержнях), длина которых составляет от 6 до 12 метров, при соблюдении следующих условий:

Стержни не должны искривляться на более чем 0,6% от общей длины.
к меню ↑

Как выглядит арматура А3 на складах? (видео)


к меню ↑

Таблица соответствия диаметра массе погонного метра

Таблица ниже рассматривает расчеты площади поперечного сечения и веса погонного метра для самых распространенных диаметров сортамента арматуры А3 рифленая. Таблица принимает расчёты за норму плотности стали равной 7.85 кг/дм3.

Читайте также: описание фонтанной арматуры, обзор устройства и сфера применения.

Указанные технические характеристики действительны для стержня не подвергающегося давлению и температурой 20 градусов. Теоретически, вес одной бухты может достигать 1,7 тонны.

Данные таковы:

Диаметр профиля Площадь поперечного сечения, см. Теоретический вес профиля, кг
Арматура А3 6 мм 0, 283 0,22 для погонного метра
Арматура А3 8 мм 0,503 0,4 для погонного метра
Арматура А3 10 мм 0,785 0,62 для погонного метра
Арматура А3 12мм 1,131 0,89 для погонного метра
Арматура А3 14 мм 1,54 1,21 для погонного метра
Арматура А3 16 мм 2,01 1,58 для погонного метра
Арматура А3 20 мм 3,14 2,47 для погонного метра

к меню ↑



data-ad-client="ca-pub-8514915293567855"
data-ad-slot="1955705077">

Специализированная арматура А3 35ГС

Арматура А3 35ГС изготовлена с круглым сечением стального профиля, также имеется рифленая поверхность. Арматура 35ГС производится из низколегированной стали конструкционного типа для сварных конструкций.

Сортамент такого стального изделия предполагает диаметр от 6 до 36 мм. Длина стального стержня, согласно требованиям ГОСТ, может достигать 11,7 метра. Впрочем, при особом заказе, возможно производство прутка с большей длиной.

Читайте также: обзор арматуры марки А1, список параметров и особенностей.

Арматура 35ГС рифленая используется для придания особой жесткости и увеличению сцепления с бетоном, в сравнении с вариантами гладкого профиля. Кроме того, может применяться для укладки дорожного покрытия и армирования бетонных плит на дороге. Стержень марки 35ГС содержит в своем составе марганец: это придает морозостойкие свойства бетону и позволяет применение изделий в условиях пониженных температур.

Арматура 35ГС

Если армирующий стержень расположен продольно, то его функцией будет регулирование растягивающего напряжения. Поперечная установка обеспечивает сцепку и связывание сжатой зоны бетона. Как в первом, так и во втором случае арматура 35ГС дополнительно понижает риск появления наклонных трещин.

Недостаток такой арматуры проявляется в том, что её сваривание дуговой ручной сваркой не допускается. А вот арматура 25Г2С дает возможность без колебаний применять ручную дуговую сварку. Арматура А3 25Г2С также имеет повышенное содержание марганца.
к меню ↑

Класс арматуры А500С

Выпуск арматуры 500С происходит в термически упрочненном варианте, применяется горячекатание, а также микролегирование. Может быть изготовлена и холоднодеформированным способом. Стальные стержни изготавливаются преимущественно из углеродистой стали конструкционного типа, марка – СТ3ПС.

Применение технологии ТМУ позволяет изготавливать арматурную сталь, в составе которой значительно меньшее количество легирующих элементах, чем в стали класса А400 и класса А300 (про классы арматуры можно почитать отдельно). За счет этого становится возможным применять дуговую сварку без дефектов выходного продукта.

Рифленая арматура класса 500С имеет серповидные выступы, которые не пересекаются с продольными ребрами. Такой профиль способствует образованию новых пластинчатых и прочностных свойств стали, а также исключает концентрацию напряжений в местах пересечения ребер и выступов.

Арматура А500С

Унифицированный класс А500С предполагает химический состав стали с содержанием углерода не более чем 0,22%, а углеродный эквивалент не должен превышать 0,5%. А500С расходует металлопрокат на 20-22% менее, нежели изделие класса А400С, при этом стоимость самого изделия не увеличивается. Такая разница дает возможность сэкономить до 10% области рабочего армирования, уменьшить вес изделия.

За счет этих характеристик, допускается применение А500С рифленая вместо арматуры более низкого класса. Относительно небольшое количество углерода в стали вместе с термической обработкой и повышенной пластичностью существенно улучшает свариваемость и долговечность арматуры.
к меню ↑

Основные отличия между А3 и А500С

Вопреки распространенному мнению о тождественности классов А3 и А500С, они имеют существенные отличия.

В первую очередь это показатель свариваемости. Низкое содержание углерода в стали А500С обеспечивает хорошие результаты сварки. Углеродистый армированный пруток А3 был создан еще в 50-ых годах прошлого века. Содержание в ней углерода в количестве 0,2-0,37% накладывает определенные запреты на некоторые виды сварки. При отсутствии надлежащего контроля за выполнением сварочных работ, использование арматуры класса А3 несет угрозу для возводимых объектов.

Сортамент предполагает предел текучести у арматуры А500С, равный 500Н/мм2 экономит затраты производства и вес конструкции, и отличается от значения в 400Н/мм2 у арматуры А3. В целом можно выделить такие различия на поверхности изделий:

Статьи по теме:

   

Портал об арматуре » Виды » Преимущества и характеристики арматуры А3

Арматура А400 (А3 или АIII

Арматура А400 изготавливается по ГОСТ 34028-2016 «Прокат арматурный для железобетонных конструкций. Технические условия».

По старым стандартам арматура А400, в общем случае, соответствует арматуре AIII (А3) изготавливаемой по ГОСТ 5781-82 «Сталь горячекатаная для армирования железобетонных конструкций. Технические условия».

Расшифровка обозначения A400, согласно п.4.1 ГОСТ 34028-2016, следующая:

«А» — арматурный прокат;

«400» — уровень предела текучести  σт 0,2), Н/мм2.

Может быть дополнительная маркировка (например А400С), которая означает:

Вес погонного метра арматуры А400 (номинальный вес) приведен в таблице 1 п.5.1.2 ГОСТ 34028-2016.

 Номинальные диаметр, площадь поперечного сечения и масса 1 м длины

Номинальный диаметр, dн,мм

Номинальная
площадь
поперечного
сечения, Fн,мм2

Номинальная масса 1 м длины проката, кг

5,0

19,6

0,154

5,5

23,8

0,187

6,0

28,3

0,222

6,5

33,2

0,261

7,0

38,5

0,302

7,5

44,2

0,347

8,0

50,3

0,395

8,5

56,7

0,445

9,0

63,6

0,499

9,5

70,9

0,556

10,0

78,5

0,617

11,0

95,0

0,746

12,0

113,1

0,888

13,0

132,7

1,042

14,0

153,9

1,208

15,0

176,7

1,387

16,0

201,1

1,578

17,0

227,0

1,782

18,0

254,5

1,998

19,0

283,5

2,226

20,0

314,2

2,466

22,0

380,1

2,984

25,0

490,9

3,853

28,0

615,8

4,834

32,0

804,3

6,313

36,0

1017,9

7,990

40,0

1256,6

9,865

Примечания
4 Номинальная масса 1 м длины проката установлена, исходя из номинального диаметра при плотности стали, равной 7,85 г/см3.

 

Химический состав стали должен соответствовать таблице 4 п.5.4 ГОСТ 34028-2016.

Химический состав стали арматуры А400

Класс проката

Массовая доля элементов, %, не более

C

Si

Mn

P

S

N

Cu

As

А400

0,22

0,90

1,60

0,050

0,050

0,012

0,35

(0,24)

(0,95)

(1,70)

(0,055)

(0,055)

(0,013)

(0,35)

Примечания
1 Знак «-» означает, что данный элемент не нормируется и не контролируется.
2 Без скобок указана массовая доля элементов в стали по ковшовой пробе, в скобках — в готовом прокате.
3 В стали, изготовленной скрап-процессом, допускается массовая доля меди (Cu) не более 0,40 (0,40)%, при этом массовая доля углерода (C) должна быть не более 0,20 (0,22)%.
4 Допускается введение в сталь одновременно, по отдельности или в любом сочетании легирующих элементов V, Nb, Mo в количестве до 0,10% каждого элемента при их суммарной массовой доле не более 0,15%, а также других элементов. Массовую долю элементов, в случае их введения в сталь, заносят в документ о качестве.
6 Допускается увеличение в стали массовой доли N на 0,001% при снижении массовой доли P на 0,005%.
8 В стали допускается массовая доля N более 0,012%, если массовая доля N не превышает величину азотного эквивалента (Nэкв)

 

Механические свойства арматуры А400 должны соответствовать таблице 5 п.5.6.1 ГОСТ 34028-2016.

Механические свойства проката арматуры А400

Категория пластич-
ности

Класс проката

Темпе-
ратура электро-
нагрева, °С

Предел текучести σт 0,2), Н/мм2

Временное сопротив-
ление, σв, Н/мм2

Отношение фактических значений

σВ / σТ0,2)

Относительное удлинение, %

δ5

δр

δmax

Cmin

Стандартная

А400

390

590

16,0

5,0

Примечания
1 Знак «-» означает, что характеристика не нормируется и не контролируется.
3 Для проката класса А400, изготовленного способом 2 по таблице 3, допускается снижение временного сопротивления σв  на 90 Н/мм2
5 Начальный модуль упругости Ен при расчете относительного удлинения (δmax) при максимальном усилии Pmax принимают равным 2,0·105 Н/мм2.

Арматура А500С (ГОСТ, расшифровка, таблица весов и тип стали)

Защитный слой бетона для арматуры по СП 63.13330

Арматура А3: применение, характеристики, особенности

Арматура класса А3 (старый вариант обозначения – А400С) – востребованный вид металлопроката, предназначенный для увеличения прочности сборных и монолитных бетонных конструкций. Эффективное выполнение этих функций обеспечивается сочетанием прочности и гибкости стержней и хорошим сцеплением с бетоном (актуально для периодического профиля).

Характеристики и области применения арматуры марки А3

Эта горячекатаная металлопродукция изготавливается согласно ГОСТу 5781-82 с наружной поверхностью – гладкой или рифленой с левым или правым заходом винтовых линий. Гладкий профиль изготавливается без засечек и выступов на внешней поверхности. Рифленая арматура А3 с периодическим профилем диаметром 6 мм может изготавливаться с однозаходной винтовой линией. Стержни диаметром 8 мм и более имеют двухзаходное исполнение. Вариант – рифление с поперечными выступами, расположенными на винтовых линиях.

В производстве арматуры А3 используют низколегированные стали 35ГС и 25Г2С. Марганец придает стали устойчивость к низким температурам, что позволяет эксплуатировать изделия в регионах с суровым климатом. Продукцию из сталей 35ГС и 25Г2С применяют в сварных конструкциях, благодаря свариваемости без ограничений. Это означает, что предварительный нагрев и последующая термическая обработка не требуются. Марка стали устанавливается потребителем. Если такое указание отсутствует, вид сырья определяет изготовитель.

Химический состав сталей, используемых в производстве арматуры А3

Марка стали

C

Si

Mn

Ni

S

P

Cr

Cu

35ГС

0,3-0,37

0,6-0,9

0,8-1,2

До 0,3

До 0,045

До 0,04

До 0,3

До 0,3

25Г2С

0,2-0,29

0,6-0,9

1,2-1,6

До 0,3

До 0,045

До 0,04

До 0,3

До 0,3

Эта металлопродукция применяется в монолитном строительстве, при изготовлении сборного железобетона, для армирования бетонных дорожных плит и укладки дорожных покрытий других видов.

Сортамент и формы выпуска арматуры класса А3

Если диаметр проката не более 10 мм, то его фасуют в бухты, что позволяет избежать перегибов. Изделия диаметром 12 мм и более производят в виде стержней мерной и немерной длины с соблюдением условий, указанных в ГОСТе 5781-82.

Таблица примерных весов наиболее распространенных видов арматуры А3 в зависимости от диаметра

Диаметр, мм

Масса 1 м, кг

6

0,22

8

0,4

10

0,62

12

0,89

14

1,21

16

1,58

20

2,47

Сортамент содержит арматурные изделия класса А3 диаметром от 6 до 40 мм.

Характеристики арматуры

Настоящий стандарт распространяется на горячекатаную круглую сталь гладкого и периодического профиля, предназначенную для армирования обычных и предварительно напряженных железобетонных конструкций (арматурная сталь).

В части норм химического состава низколегированных сталей стандарт распространяется также на слитки, блюмсы и заготовки.

ГОСТ 10884-81

Термомеханические и термически упрочненные стальные стержни периодического профиля диаметром 6-40 мм, предназначены для строительства ответственных железобетонных конструкций.

По этому стандарту арматура в зависимости от механических свойств подразделяются на классы: Ах-III, Ат-IV, Ат-V, Ат-VI, Ат-VII, Ат-VIII.

Арматуру по этому стандарту изготовляют из стали следующих марок:

ГОСТ 5781-82

В зависимости от механических свойств арматурную сталь подразделяют на классы A-I (A240), A-II (A300), A-III (A400), A-IV (A600), A-V (A800), A-VI (A1000).

Арматурную сталь изготавливают в стержнях или мотках. Арматурную сталь класса A-I (A240) изготавливают гладкой, классов A-II (A300), A-III (A400), A-IV (A600), A-V (A800), A-VI (A1000) - периодического профиля. По требованию потребителя сталь классов A-II (A300), A-III (A400), A-IV (A600), A-V (A800) - изготавливают гладкой.

Арматурная сталь периодического профиля представляет собой круглые профили с двумя продольными ребрами и поперечными выступами, идущими по трехзаходной винтовой линии. Для профилей диаметром 6 мм допускаются выступы, идущие по однозаходной винтовой линии, диаметром 8 мм - по двухзаходной винтовой линии.

Арматурная сталь класса A-II (А300), изготовленная в обычном исполнении, и специального назначения Ас-II (Ас300), должна иметь выступы, идущие по винтовым линиям с одинаковым заходом на обеих сторонах профиля.

Сталь класса A-III (A400) и классов A-IV (А600), A-V (A800), А-VI (А1000) должна иметь выступы по винтовым линиям, имеющим с одной стороны профиля правый, а с другой - левый заходы.

Относительные смещения винтовых выступов по сторонам профиля, разделяемых продольными ребрами, не нормируют.

Арматурную сталь классов A-I (A240) и A-II (А300) диаметром до 12 мм и класса A-III (A400) диаметром до 10 мм включ. изготовляют в мотках или стержнях, больших диаметров - в стержнях. Арматурную сталь классов А-IV (А600), A-V(A800) и A-VI (A1000) всех размеров изготовляют в стержнях, диаметром 6 и 8 мм - по согласованию изготовителя с потребителем в мотках.

Арматурную сталь изготовляют из углеродистой и низколегированной стали марок, указанных в таблице. Для стержней класса A-IV (A600) марки стали устанавливают по согласованию изготовителя с потребителем.

Марки стали, применяемые для изготовления арматуры разных классов (ГОСТ 5781-82)

Примечания:
Допускается изготовление арматурной стали класса A-V (А800) из стали марок 22Х2Г2АЮ, 22Х2Г2Р и 20Х2Г2СР. Размеры, указанные в скобках, изготовляют по согласованию изготовителя с потребителем.

Западно-Сибирским металлургическим комбинатов выпускается термомеханически упрочненная арматурная сталь классов А400С и А500С по ТУ 14-1-5254-94. Низкое содержание углерода наряду с термомеханической обработкой арматурной стали в потоке проката обеспечивает ее улучшенную свариваемость и пластичность, повышенную вязкость и долговечность. Эта арматурная сталь по своим свойства отвечает требованиям международный стандартов.

Госстрой России рекомендует применение арматурной стали А400С и А500С в железобетонных конструкциях наряду и взамен арматурной стали классов A-III марок 25Г2С и 35ГС (ГОСТ 5781-82) и Ат-IIIС (ГОСТ 10884-81) тех же диаметров. Термотехнические и термически упрочненные стальные стержни периодического профиля диаметром 6-40 мм, предназначены для строительства ответственных железобетонных конструкций (ГОСТ 10884-81).

Параметры стержневой арматуры (ГОСТ 5781-82)

Номер профиля (номинальный диаметр стержня), ммМасса 1 м профиля, кгКоличество метров в 1 тнПлощадь поперечного сечения, см2
60,2224504,500,283
80,3952531,650,503
100,6171620,750,785
120,8881126,131,131
141,210826,451,540
161,580632,912,010
182,000500,002,540
202,470404,863,140
222,980335,573,800
253,850259,744,910
284,830207,046,160
326,310158,488,040
367,990125,1610,180
409,870101,3212,570
4512,48080,1315,000
5015,41064,8919,630
5518,65053,6223,760
6022,19045,0728,270
7030,21033,1038,480
8039,46025,3450,270

Марки стали арматуры - классификация, таблицы по ГОСТ

Арматура используется для улучшения характеристик бетона. Она дает прирост прочности, позволяет выдерживать большие нагрузки без растрескивания и крошения. Без использования каркаса из металлических стержней или проволочной сетки стало бы невозможным возведение бетонных опор, мостов, подземных сооружений и других построек.

По назначению армированиеделится на четыре вида:

Характеристики продукции указывают на то, где ее можно использовать. Продается напрягаемая и ненапрягаемая арматура, приспособленная для установки в опорных и ненагруженных конструкциях.

По методу установки выбирают продольные и поперечные разновидности. Первый тип хорошо противостоит вертикальным трещинам, второй – наклонным.

Классы арматуры и области их использования

В продаже вы найдете стержни, различающиеся по диаметру, длине и типу поверхности. Есть гладкие и рифленые разновидности. Для удобства обозначения их разделили на классы, для каждого прописана область использования и набор характеристик, марка стали арматуры.

Есть следующие виды:

Ниже представлена таблица классов и марок арматуры с прописанными основными характеристиками.

Класс арматуры

Диаметр проката

Марка стали

Механические свойства, не менее

σT, Н/мм2

предел текучести

σB, Н/мм2

временное сопротивление разрыву

σS, %

относит. удлинение

Испытание на изгиб в холодном состоянии, С – диаметр оправки, в – диаметр стержня

А-I (А 240) 6-40 Ст3кп, Ст3пс, Ст3сп 235 373 25 180 град C=d
А-II (А 300) 10-40 Ст5сп, Ст5пс 295 490 19 180 град C=3d
40-80 18Г2С
АС-II (АС 300) 10-32 10ГТ 295 441 25 180 град C=d
А-III (А 400) 6-40 35ГС, 25Г2С 390 590 14 90 град C=3d
6-22 32Г2Рпс
А-IV (А 600) 10-18 80С 590 883 6 45 град C=5d
10-32 20ХГ2Ц, 20ХГ2Т
А-V (А 800) 10-32 23Х2Г2Т, 23Х2Г2Ц 785 1030 7 45 град C=5d
А-VI (А1000) 10-22 22Х2Г2АЮ, 22Х2Г2Р, 20Х2Г2СР 980 1230 6 45 град C=5d

Марки стали для производства арматуры

Классификация марки и классы арматурной стали указывает на эксплуатационные характеристики. Среди наиболее распространенных разновидностей:

В таблице ниже указано соответствие класса арматурной стали, марки использованного при изготовлении сырья и диаметра профиля создаваемого прутка.

Таблица классов арматуры и марок стали – сталь для арматуры по ГОСТ 5781-82

Тип профиля

Класс

Диаметр, мм

Марка стали

Гладкий профиль А1 (А240) 6-40 Ст3кп, Ст3пс, Ст3сп
Периодический профиль А2 (А300) 10-40, 40-80 Ст5сп, Ст5пс, 18Г2С
Периодический профиль А3 (А400) 6-40, 6-22 35ГС, 25Г2С, 32Г2Рпс
Периодический профиль А4 (А600) 10-18 (6-8), 10-32 (36-40) 80С, 20ХГ2Ц
Периодический профиль А5 (А800) 10-32 (6-8), (36-40) 23Х2Г2Т
Периодический профиль А6 (А1000) 10-22 22Х2Г2АЮ, 22Х2Г2Р

От чего зависит область применения арматуры?

На то, где будет применяться конкретный вид стержней, влияет несколько факторов:

Прежде чем купить партию стальных прутов, нужно понять, какими будут действующие на них нагрузки, – статическими или динамическими. Учитываются и механические параметры будущего каркаса. Если нужно соединить несколько частей методом сварки, сталь должна отличаться хорошим уровнем свариваемости.

виды, таблица, старые и новые

Содержание   

Строительство любого здания, кроме малых архитектурных форм, никак не обходится без использования арматуры.

Арматурная сталь выполняет массу задач, основная из которых – помощь в формировании железобетонных конструкций. Выпускается она в большом количестве вариаций. Классификация арматуры подразумевает деление ее на разные типы, предназначаемые для разных, иногда прямо противоположных требований.

Стальная арматура для строительных каркасов

В этой статье мы рассмотрим, что такое классы арматуры, какими они бывают, как определить правильный арматурный класс и т.д.

Особенности и назначение

Стоит понимать, что использование арматуры, классов и ее разновидностей – сфера довольно широкая. Применяют ее для разных задач, в том числе не только строительных.

Основное направление – сборка несущих каркасов железобетонных конструкций. Сама суть железобетонных конструкций заключается в сочетании арматурных каркасов и монолитного бетона.

Без внутреннего металлического стержня бетон быстро растрескивается и разрушается. Если же в нем присутствует строительная арматура, то все меняется.

Читайте также: обзор стеклопластиковой арматуры, список плюсов и минусов, сфера применения.

Прочность железобетонных конструкций в разы выше, их можно ставить в положение с разносторонне направленными нагрузками и т.д.

Также арматурная сталь и создаваемая из нее строительная арматура задействуется, когда надо выполнить какие-либо серьезные монтажные работы, что-то закрепить или зафиксировать в одном положении.

Применяется строительная арматура и в других, более специфичных целях.
к меню ↑

Классификация

Строительная сфера огромна, в ней легко запутаться даже профессионалу. Большое количество задач требует большого количества разных по своей структуре и назначению материалов, и строительная арматура – не исключение.

Классификация арматуры была придумана как раз для всевозможного упрощения и унификации процессов.

Класс арматуры или класс арматурной стали – это специальное обозначение, так называемая маркировка, обозначающая предельные прочности стержня, его допустимые размеры, определение задач и т.д.

Ориентироваться во всем том разнообразии, которое нам предлагает строительная арматура, позволяет таблица арматурных классов.

Таблица эта очень проста, и содержит в себе несколько колонок. В первой маркировка, а дальше указываются ее параметры:

Таблица арматурны классов

Таблица бывает короткой и расширенной. Таблица крупного образца может содержать в себе массу параметров, для простых обывателей совершенно незнакомых, сокращенная таблица содержит только краткий минимум необходимой информации.
к меню ↑

Классы и их различия

Арматурная сталь и стержни делятся на конкретные классы, у каждого есть своя маркировка. Есть старые и новые обозначения.

В гражданском и промышленном строительстве используется арматура:

Первой указана, так называемая старая маркировка. Основывается она на старом ГОСТ, который применялся еще в советские времена. Сейчас строители понемногу отходят от него, принимая за основу новые марки.

Читайте также: что относят к фонтанной арматуре, и для чего она необходима?

Тем более что отличий между ними, кроме конечно названия, практически нет. Рассмотрим конкретные различия между классами.

Первые два образца – монтажная арматура. Как вы уже наверняка знаете, стержни имеют разный профиль, от гладкого до рифленого или серповидного.

Гладкий профиль делается только для арматуры ненапряженной, предназначенной для монтажных работ. Устанавливать их в каркас несущих конструкций запрещено. У них не хватит прочности, да и отсутствие граней ухудшает сцепление с бетоном.

Арматура А3 с рифленым профилем

Изделия первого класса имеют диаметр от 6 до 40 мм и гладким профилем. Изделия второго класса выпускаются с рифленым профилем, диаметрам от 10 до 80 мм, а в некоторых случаях и больше.

Арматура А3 и выше выпускается с рифленым профилем. Именно класс А3 считается самым популярным.



data-ad-client="ca-pub-8514915293567855"
data-ad-slot="1955705077">

Стержни класса А3 обладают уникальным сочетанием прочности, сопротивления напряжением, а также имеют рифленый профиль. Арматурная сталь класса А3 долговечна и очень прочна, ее с лихвой хватает на покрытие большинства строительных задач.

Стоимость арматуры А3 не слишком высокая, в отличие от моделей высоких классов, что тоже хорошо выделяет ее на фоне остальных. Диапазон рабочих диаметров равен 8-40 мм.

В отличие от арматуры А3, класс А4 выдерживает больше нагрузок, и лучше справляется с ролью каркаса для сильно напряженных конструкций, к примеру, фундамента дома.

Классы А5 и А6 в гражданском строительстве своего применения не нашли. Для него они слишком дороги, если так конечно можно выражаться. Предел их рабочих характеристик превышает любые возможные требования и нормы в гражданском строительстве.

Закупают их для промышленности, где необходимо возводить прочнейшие несущие конструкции под масштабные проекты, типа огромных цехов, заводов выдерживающих массу тяжелого оборудования и т.д.

Для производства стержней всех классов в наше время используется арматурная сталь 3-5СП, если подразумеваются стандартные углеродные образцы, и  25Г2С или 35ГС, если нужна сталь легированная
к меню ↑

Дополнительная маркировка

Нами уже были рассмотрены основные виды арматуры, а также таблица классов. Однако на этом различия между ними не заканчиваются. Существуют дополнительные маркировочные знаки, обозначающие те или иные особенности конкретного стержня.

К примеру, запись типа А3К – это определение стержня арматуры класса А3 с дополнительной защитой от коррозии. Добавление марки «К», означает что сталь обработали специальными составами, она будет долговечнее, не поддастся коррозии, по крайней мере, в первое время, но и обойдется вам дороже.

Стойкая к коррозии арматура А4 на складе

Добавление буквы «С», означает что арматура легко сваривается. Различить запись очень легко, достаточно взглянуть на последнюю букву в аббревиатуре. Например, арматура класса А500С, типичный образец сварных строительных стержней.

Тут нужно понимать, что далеко не каждый класс такой арматурной продукции легко соединяется с другими металлами посредством сваривания. В некоторых ситуациях сталь плохо держит сварку, да и не всегда такие задачи перед ней стоят.

Вязка большинства арматурных каркасов сводится к соединению стержней проволокой или муфтами. Сварке в ней отводится второстепенная роль.

Это впрочем, не значит, что можно обойтись совсем без сварных изделий, для чего и придумали выпускать дополнительный подкласс, предназначенный в том числе, и для удобного сваривания с другими металлоконструкциями.

Есть и другие, менее популярные элементы аббревиатуры, но их мы рассматривать не будем. Интересующимся, поможет полная таблица классов.
к меню ↑

Классификация арматуры (видео)


к меню ↑

Другие виды

Существует и понятие, запорная или трубопроводная арматура. Это отдельная разновидность оборудования, используемая в сантехнике. В ней есть свои классы, в том числе самый важный – класс герметичности.

Класс герметичности влияет на то, насколько качественно узел отрабатывает в трубопроводе. Без герметичности невозможно осуществить сборку нормального трубопровода, поэтому на показатель герметичности, обращают серьезное внимание.

Вам же нужно знать только то, что уровень герметичности узла указывается в его характеристиках, которые можно просмотреть при покупке.
к меню ↑

Определение на глаз

Любая армированная строительная конструкция, так или иначе, состоит из арматуры. Дабы не путаться в типах конструкций и их каркасах, желательно уметь различать стержни на глаз, хотя бы их основные характеристики.

Пример гладкой арматуры класса А1

Такое умение поможет вам в будущем. К тому же, развить его не так сложно. Строительная арматура сильно отличается от промышленной, а стержни первых классов с их отличием в профиле и вовсе распознаются без какого-либо труда.

Все что от вас требуется – запомнить несколько правил, и дальше следовать им каждый раз, когда от вас требуется распознать, что же за продукция лежит под ногами.

В первую очередь смотрим на профиль стержня. Гладкий профиль – это всегда первый, реже второй класс. Изделия третьего и выше класса с гладким профилем не выпускаются вообще. Соответственно, рифленый профиль – свидетельство того, что перед вами арматура класса А3 или выше.

Дальше смотрим на диаметр, вес и протяжность. Образцы класса А3 и А4 имеют сходные диаметры, но последний, как правило, крупнее, делается из более качественной стали.

Промышленные изделия классов А5 и А6 легче определить, когда вы их уже видели. Но в общих чертах и можно описать, как укрупненная сталепрокатная продукция, с большой длиной и укрупненным серповидным или кольцевым профилем.

Выучив эти простые правила, вы научитесь отличать один класс от другого, без привлечения документации. Все остальное придет с опытом.

Статьи по теме:

   

Портал об арматуре » Виды » Что нужно знать о маркировке и видах арматуры?

Обучение с подкреплением с алгоритмом A3C

$ \ def \ RR {\ mathbb {R}} \ def \ tr {\ mathrm {tr}} \ def \ th {\ mathrm {th}} \ def \ EE {\ mathbb {E}} \ def \ coloneqq {\ двоеточие =} \ def \ grad {\ nabla} $

Введение

Я немного поигрался с глубоким обучением с подкреплением, но всегда было трудно заставить работать современные алгоритмы. Отчасти это связано с тем, что для работы любого алгоритма требуется хороший выбор. для гиперпараметров, и я должен провести все эти эксперименты на своем Macbook.

В этом руководстве я расскажу, как реализовать преимущество асинхронности. алгоритм актер-критик (сокращенно А3С). Оригинал статьи можно найти здесь, но я надеюсь, что смогу внести свой вклад сделать все немного проще для понимания. В статье описаны 4 алгоритмы: одношаговое Q-обучение, $ n $ -шаговое Q-обучение, одношаговое SARSA и A3C. Я также реализовал одношаговое Q-обучение и заставил его работать на Space Invaders, но я сосредотачиваюсь на A3C потому, что это лучший алгоритм из бумаги.

Самое интересное в бумаге, по крайней мере для меня, заключается в том, что вам не нужно полагайтесь на графический процессор для скорости. Фактически, вся идея состоит в том, чтобы использовать несколько ядер одного ЦП, работающий параллельно, что дает ускорение, пропорциональное количеству ядер используемый. Поскольку я обычно запускаю вещи на своем ноутбуке, у которого только один процессор (хотя и с двумя ядрами), я вообще не беспокоюсь о том, чтобы правильно реализовать что-то в parallel и вместо этого используйте потоки. Следовательно, моя реализация не будет на самом деле дает ускорение таким образом, но мы увидим, что ему все же удается работать на ноуте, только чуть помедленнее.

Я воспользуюсь тензорным потоком, чтобы упростить задачу, так как нам нужно будет работать с сверточные нейронные сети, но в принципе все можно реализовать используя только numpy, если вы были готовы написать код обратного распространения самостоятельно.

Моя цель - упростить понимание алгоритма, а также сделать его так, чтобы вариантов гиперпараметров и магии глубокого обучения так же мало, как возможный.

Алгоритм A3C

Как и многие недавние достижения в области глубокого обучения с подкреплением, инновации в статье не было совсем новых алгоритмов, но как заставить относительно хорошо известные алгоритмы, хорошо работающие с глубокой нейронной сетью.Как и я скоро объясню более подробно, алгоритм A3C можно по существу описать как использование градиентов политики с аппроксиматором функции, где функция аппроксиматор - это глубокая нейронная сеть, и авторы используют хитрый метод, чтобы попробовать и убедитесь, что агент хорошо исследует пространство состояний.

В статье на самом деле есть две версии алгоритма A3C: одна просто использует сверточная нейронная сеть с прямой связью, в то время как другая включает повторяющуюся слой. Я сосредоточусь на первом, чтобы все упростить возможный.Я также сосредоточусь здесь только на случае дискретного действия. Возможно я буду напишите продолжение этого, включая повторяющийся слой, а также расширение на пространства непрерывного действия.

Краткое напоминание об обучении с подкреплением

Я дал введение в обучение с подкреплением и метод градиента политики. в моем первом Почта об обучении с подкреплением, так что, возможно, сначала стоит прочитать это, но я в любом случае кратко резюмируйте, что нам здесь нужно.

Сначала нам нужно обсудить действия и состояния.Действия - это то, что агент может делать в заданное время, и состояние - это представление агента о все, что знает в игре. Агент должен решить, что делать, используя только его текущее состояние в качестве информации - поскольку на каждом временном шаге это все знает.

Например, в Space Invaders возможный $ a $ может быть: 0 для движения влево, 1 для движения вправо и 2 для стрельбы. А если мы играем в игры ATARI из пикселя values, то вход $ x $ просто выглядит как скриншот игры.Это может быть представлен в виде трехмерного массива с учетом каждого из красного, зеленого и синего цветов. каналы как 2D-изображение. Но в стандартном приеме предварительной обработки, поскольку цвета не имеют значения, обычно мы просто берем среднее значение всех трех цветовых каналов, возвращаясь к 2D-изображению. Однако видно, что экран одной игры дает агенту недостаточную информацию, так как не показать, в каком направлении движутся объекты. Распространенное решение - показать агент несколько кадров за раз: текущий кадр вместе с предыдущими 3 кадры, скажем.

Теперь игровой экран ATARI имеет размер 210 долларов \ умноженный на 160 пикселей, поэтому у нас будет 210 долларов. \ times 160 \ times 4 = 134 400 $ записей в массиве, представляющем один экран, что кажется большим количеством информации, чтобы решить, куда идти. Андрей У Карпати есть отличный пост в блоге о играть в понг с пикселей, и удается получить самый простой градиент политики алгоритм для работы над этим, используя только нейронную сеть прямого распространения. Он использует немного предварительной обработки, чтобы упростить задачу - например, он следит за тем, чтобы только ракетки и мяч имеют ненулевые значения на изображении (путем обнуления фон), а также использует разницу кадров (текущий кадр минус предыдущий frame) вместо того, чтобы показывать агенту несколько кадров за раз.Мы будем использовать сверточная нейронная сеть, которая, мы надеемся, упростит задачу меньше предварительной обработки. В Space Invaders вам придется работать усерднее чтобы агент идентифицировал пришельцев и пули.

Обзор градиентов политики

Идея политики состоит в том, чтобы параметризовать условную вероятность выполнения заданное действие $ a $ заданное состояние $ x $. То есть, учитывая состояние $ x $, мы хотим вычислить для каждого возможного действия $ a $ вероятность $ P (a \ mid x; \ theta) $ выполнение действия $ a $ при условии, что мы находимся в состоянии $ x $.Пишем внутри $ \ theta $ вероятность обозначить, что вероятность определяется параметром $ \ theta $. В следующем $ \ theta $ будут весами наших глубоких нейронных сеть, так что на самом деле будет миллион номеров или около того.

Обратите внимание, что $ P (a \ mid x; \ theta) $ на самом деле довольно конкретен. Это просто означает, что пока агент играет или тренируется, всякий раз, когда мы видим состояние $ x $, мы выберет действие, сначала вычислив $ P (a \ mid x; \ theta) $ для каждого действия $ a $ а затем выборка действия из этого распределения вероятностей.Как это происходит, если у вас действительно есть Марковский процесс принятия решений (т.е. будущее не зависит от прошлое, учитывая текущее состояние), то, если существует оптимальная политика, существует детерминированная оптимальная политика. Однако использование стохастической политики (т. Е. Выбор действия с некоторой случайностью). Во-первых, это позволяет агенту исследовать пространство состояний, не всегда выбирая одну и ту же траекторию, которая важно для компромисса между разведкой и разработкой. В Space Invaders для Например, оказывается, что если вы решите стрелять на каждом временном шаге, вы получите награда примерно 180 каждый раз.Если бы вас не заставляли исследовать другие действия, вы можете подумать, что это было достаточно хорошо, и использовать это (более, скажем, всегда двигаться влево, что даст вам нулевую награду).

Чтобы соответствовать стандартным обозначениям, мы определяем $ \ pi (a \ mid x; \ theta) = P (a \ mid x; \ theta) $. Сейчас мы ищем хороший набор параметров $ \ theta $, например что, если мы будем следовать политике $ \ pi (a \ mid x; \ theta) $, то у нас будет высокий ожидаемый награда.

Обозначим через $ \ tau $ траекторию МДП. То есть $ \ tau $ - это последовательность $ x_0, a_0, r_1, x_1, a_1, r_2, \ ldots, x_ {T-1}, a_ {T-1}, r_T $, где $ r_ {t + 1} $ - награда за пребывание в состоянии $ x_t $, выполнение действия $ a_t $ и выполнение перешел в состояние $ x_ {t + 1} $.{T-1} r_T $.

Метод градиента политики направлен на максимальное увеличение $ \ EE_ \ tau [R_ \ tau \ mid \ pi; \ theta] $. В словами, это ожидаемая награда за траекторию, когда агент следует политике $ \ pi $. Метод пытается максимизировать это за счет градиентного подъема по отношению к параметры $ \ theta $. Таким образом, мы вычисляем $ \ grad_ \ theta \ EE_ \ tau [R_ \ tau \ mid \ pi; \ theta] $, а затем итеративно улучшить $ \ theta $ на $ \ theta \ mapsto \ theta + \ альфа \ cdot \ grad_ \ theta \ EE_ \ tau [R_ \ tau \ mid \ pi; \ theta] $.

В прошлый раз мы видели, что можем вычислить $ \ grad_ \ theta \ EE_ \ tau [R_ \ tau \ mid \ pi; \ theta] $ как математическое ожидание

Итак, мы фиксируем начальный параметр $ \ theta $, а затем повторяем следующее: образец a траектория $ \ tau $ из окружающей среды с использованием $ \ pi (a \ mid x; \ theta) $; вычислить $ \ hat {g} (\ tau) $; обновить $ \ theta $ на $ \ theta \ mapsto \ theta + \ alpha \ hat {g} (\ tau) $.На самом деле ни одно из обновлений не будет в правильном направлении, но если мы обновим достаточное количество раз, то в среднем шаг будет правильным.

Единственное, что нам нужно сделать, это вычислить $ \ grad_ \ theta \ log \ pi (a \ mid x; \ theta) $ для любого действия $ a $ и состояния $ x $. Вот где приходит тензорный поток дюйм, который по сути представляет собой автоматическую машину дифференциации.

Градиенты политики с более низкой дисперсией

Хотя $ \ hat {g} (\ tau) $ - несмещенная оценка градиента ожидаемое вознаграждение, оно имеет высокую дисперсию, что означает, что мы берем много шаги в неправильном направлении, хотя в среднем шаг будет в правильном направление.T r_ {t ’} $ и получите такое же ожидание. Это потому, что если $ b_t $ функция состояний, действий и вознаграждений до времени $ t $, затем

и, следовательно, является константой. Здесь нижний индекс $ s_ {t + 1 \ двоеточие \ infty}, a_ {t + 1 \ двоеточие \ infty} $ просто означает те состояния и действия в заданном диапазоне. Таким образом уравнение выше просто говорит, что ожидание $ b_t $ по будущим состояниям и actions - это просто $ b_t $ (что звучит очевидно, когда вы так говорите!). Сейчас же обратите внимание, повторяя расчет из моего первого почта,

Это следует тем же трюком, что и в прошлый раз, когда мы и умножаем, и делим на $ P (\ tau \ mid \ theta) $ внутри математического ожидания.Когда мы теперь включаем $ b_t $ (который является постоянным), мы также получаем нулевое ожидание. Отсюда следующие два ожидания равны

Если взять $ b_t = r_1 + \ cdots + r_ {t-1} $, то получим оценку

градиента.

A3C по проблеме тележки и полюса

Есть действительно хорошее обсуждение того, чем можно заменить $ R_t $ в этом бумага. Авторы исследуют использование предвзятые оценки вместо просто беспристрастных оценок, которые мы говоря о.То есть ожидаемое значение оценщика на самом деле не согласны с градиентом $ \ grad_ \ theta \ EE_ \ tau (R_ \ tau) $, но они показывают, что вы таким образом можно получить более низкие оценки дисперсии.

Фактически, если вы просто используете $ R_t $ для оценки, вы восстанавливаете REINFORCE алгоритм. Если вы используете $ R_t - b_t $, где $ b_t $ - некоторая функция состояния $ s_t $ (что вам нужно изучить), можно уменьшить дисперсию, поскольку мы обсуждалось выше.

Алгоритм A3C изменяет эту оценку, заменяя $ R_t $ чем-то, что называется функция преимущества.

Функции значений

Чтобы обсудить функцию преимущества, мы сначала должны определить некоторую полезную ценность функции. Во-первых, функция значения состояния $ V_ \ pi (s) $ определяется как ожидаемая сумма вознаграждений при запуске в состоянии $ s $ и соблюдении политики $ \ pi $. Формально

Еще более формально, пусть $ s_0 = s $ и $ s_t, a_t $ генерируются следующими случайный процесс:

для всех $ t \ ge 0 $. Тогда $ R_ \ tau = r_1 + \ cdots + r_T $, как обычно, где $ r_t $ - вознаграждение, полученное агентом за последовательность $ s_t, a_t, s_ {t + 1} $.

Затем мы определяем тесно связанную функцию значения состояния и действия $ Q_ \ pi (s, a) $. Это ожидаемая сумма вознаграждений при запуске в состоянии $ s $ и выполнении действий. $ a $ и с этого момента следуя политике $ \ pi $. У нас

Более формально, пусть $ s_0 = s, a_0 = a $, и пусть $ s_t, a_t $ генерируются следующий случайный процесс (при $ t \ ge 0 $)

Тогда, как и раньше, $ R_ \ tau = r_1 + \ cdots + r_T $, где $ T $ - длина эпизод (предполагается конечным). И $ Q_ \ pi (s, a) = \ EE_ \ tau (R_ \ tau) $ в стохастическом только что описанный процесс.

Тогда можно увидеть, что $ Q_ \ pi $ и $ V_ \ pi $ удовлетворяют следующему уравнению:

Проще говоря: левая сторона - это ожидаемая общая награда при запуске в состоянии $ s $, выполняя действие $ a $, а затем следуя политике $ \ pi $ для остальной части эпизод. Справа - ожидаемая первая награда за старт в состоянии. $ s $ плюс ожидаемое значение (вычисленное по всем возможным состояниям $ s_1 $) в состоянии $ s_1 $ при следовании за $ \ pi $.

Затем определяется функция преимущества как $ A_ \ pi (s, a) = Q_ \ pi (s, a) - V_ \ pi (s) $.Интуитивно понятно, что в этом заключается преимущество действий на $ a $ над следуя политике $ \ pi $ на этом временном шаге.

Можно попытаться оценить функцию значения $ b_t (s_t) \ ок V_ \ pi (s_t) $, и затем обратите внимание, что $ R_t $ - это оценка $ Q_ \ pi (s_t, a_t) $, а $ b_t $ - это оценка $ V_ \ pi (s_t) $, так что $ R_t - b_t (s_t) $ является оценкой $ A_ \ pi (s_t, a_t) $. Это заставляет нас рассмотреть оценку

.

искусственный интеллект - обучение с учителем, (ii) обучение без учителя, (iii) обучение с подкреплением

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
.

применений обучения с подкреплением в реальном мире | автор: garychl

II. Приложения

Эта часть написана для обычных читателей. В то же время он будет более ценным для читателей, знакомых с RL.

Управление ресурсами в компьютерных кластерах

Разработка алгоритмов распределения ограниченных ресурсов для различных задач является сложной задачей и требует эвристики, созданной человеком. В документе «Управление ресурсами с глубоким обучением с подкреплением» [2] показано, как использовать RL для автоматического обучения распределению и планированию ресурсов компьютера для ожидающих заданий с целью минимизировать среднее замедление выполнения задания.

Пространство состояний было сформулировано как текущее распределение ресурсов и профиль ресурсов заданий. Для области действия они использовали уловку, позволяющую агенту выбирать более одного действия на каждом временном шаге. Вознаграждение представляло собой сумму (-1 / продолжительность работы) по всем заданиям в системе. Затем они объединили алгоритм REINFORCE и базовое значение, чтобы вычислить градиенты политики и найти лучшие параметры политики, которые дают распределение вероятностей действий для минимизации цели.Щелкните здесь, чтобы просмотреть код на Github.

Управление светофором

В статье «Многоагентная система на основе обучения с подкреплением для управления сигналами сетевого трафика» [3] исследователи попытались разработать контроллер светофора для решения проблемы перегрузки. Однако, протестированные только в смоделированной среде, их методы показали лучшие результаты, чем традиционные методы, и пролили свет на потенциальное использование многоагентного RL при проектировании системы трафика.

Транспортная сеть с пятью перекрестками.Источник.

Пять агентов были помещены в транспортную сеть с пятью перекрестками, с агентом RL на центральном перекрестке для управления сигнализацией трафика. Состояние было определено как восьмимерный вектор, каждый элемент которого представляет относительный транспортный поток на каждой полосе движения. Агенту было доступно восемь вариантов выбора, каждый из которых представляет комбинацию фаз, а функция вознаграждения была определена как уменьшение задержки по сравнению с предыдущим временным шагом. Авторы использовали DQN, чтобы узнать значение Q пар {состояние, действие}.

Робототехника

Существует огромная работа по применению RL в робототехнике. Читателям предлагается обратиться к [10] для обзора RL в робототехнике. В частности, [11] обучил робота изучать правила сопоставления необработанных видеоизображений с действиями робота. Изображения RGB подавались на CNN, а выходными данными были крутящий момент двигателя. Компонент RL представлял собой управляемый поиск политик для генерации обучающих данных, полученных из его собственного распределения состояний.

Демо статьи.

Конфигурация веб-системы

В веб-системе имеется более 100 настраиваемых параметров, и процесс настройки параметров требует наличия опытного оператора и многочисленных проверок на наличие ошибок.В статье «Подход с подкреплением к автоконфигурации онлайн-веб-системы» [5] была показана первая попытка автономной реконфигурации параметров в многоуровневых веб-системах в динамических средах на основе виртуальных машин.

Процесс реконфигурации можно сформулировать как конечный MDP. Пространство состояний представляло собой конфигурацию системы, пространство действий - {увеличение, уменьшение, сохранение} для каждого параметра, а вознаграждение определялось как разница между заданным целевым временем отклика и измеренным временем отклика.Авторы использовали безмодельный алгоритм Q-обучения для выполнения задачи.

Хотя авторы использовали некоторые другие методы, такие как инициализация политики, чтобы исправить большое пространство состояний и вычислительную сложность проблемы, вместо потенциальных комбинаций RL и нейронной сети, считается, что новаторская работа проложила путь для будущих исследований в эта зона.

Химия

RL также может применяться для оптимизации химических реакций. [4] показали, что их модель превосходит современные алгоритмы, и обобщены на несходные базовые механизмы в статье «Оптимизация химических реакций с помощью глубокого обучения с подкреплением».

В сочетании с LSTM для моделирования функции политики агент RL оптимизировал химическую реакцию с помощью марковского процесса принятия решений (MDP), характеризуемого {S, A, P, R}, где S - набор экспериментальных условий (например, температура, pH и т. д.), A - набор всех возможных действий, которые могут изменить условия эксперимента, P - вероятность перехода от текущего условия эксперимента к следующему условию, а R - вознаграждение, которое является функцией состояния.

Приложение отлично подходит для демонстрации того, как RL может сократить трудоемкую работу, выполняемую методом проб и ошибок, в относительно стабильной среде.

Персонализированные рекомендации

Предыдущая работа над новостными рекомендациями столкнулась с рядом проблем, включая быстро меняющуюся динамику новостей, пользователям быстро надоедает, а показатель CTR не может отражать уровень удержания пользователей. Guanjie et al. применили RL в системе рекомендаций новостей в документе, озаглавленном «DRN: Структура глубокого обучения с подкреплением для рекомендаций новостей» для борьбы с проблемами [1].

На практике они создали четыре категории функций, а именно: A) функции пользователя и B) функции контекста как характеристики состояния среды и C) функции новостей пользователя и D) функции новостей как функции действий.Четыре характеристики были введены в Deep Q-Network (DQN) для расчета Q-значения. Список новостей был выбран для рекомендации на основе Q-значения, и нажатие пользователем на новости было частью вознаграждения, полученного агентом RL.

Авторы также использовали другие методы для решения других сложных задач, в том числе воспроизведение памяти, модели выживания, Dueling Bandit Gradient Descent и так далее. Пожалуйста, обратитесь к бумаге для получения подробной информации.

Торги и реклама

Исследователи из Alibaba Group опубликовали статью «Назначение ставок в реальном времени с многоагентным подкрепляющим обучением в медийной рекламе» [6] и заявили, что их распределенное кластерное решение для мультиагентных торгов (DCMAB) достигло многообещающие результаты, и поэтому они планируют провести живое тестирование на платформе Taobao.

Подробности реализации оставлены на усмотрение пользователей. Вообще говоря, рекламная платформа Taobao - это место, где продавцы могут делать ставки, чтобы показывать рекламу покупателям. Это может быть проблема с несколькими агентами, потому что продавцы делают ставки друг против друга, и их действия взаимосвязаны. В документе продавцы и покупатели были сгруппированы в разные группы, чтобы уменьшить вычислительную сложность. Пространство состояний агентов показывало статус затрат-доходов агентов, пространство действий было заявкой (непрерывно), а вознаграждение - доходом, вызванным кластером клиентов.

Алгоритм DCMAB. Источник: https://arxiv.org/pdf/1802.09756.pdf

В статье также изучались другие вопросы, в том числе влияние различных настроек вознаграждения (корыстные или согласованные) на доходы агентов.

Games

RL так хорошо известен в наши дни, потому что это основной алгоритм, используемый для решения различных игр и иногда для достижения сверхчеловеческой производительности.

RL против линейной модели против человека. Щелкните здесь, чтобы найти источник.

Самыми известными должны быть AlphaGo [12] и AlphaGo Zero [13].AlphaGo, обученная бесчисленным человеческим играм, уже достигла сверхчеловеческих качеств, используя сеть создания ценности и поиск по дереву Монте-Карло (MCTS) в своей политической сети. Тем не менее, позже исследователи подумали и попробовали более чистый подход RL - обучить его с нуля. Исследователи позволили новому агенту AlphaGo Zero поиграть с самим собой и наконец победить AlphaGo 100–0.

Deep Learning

В последнее время можно увидеть все больше и больше попыток объединить RL и другую архитектуру глубокого обучения, и они показали впечатляющие результаты.

Одна из самых влиятельных работ в RL - новаторская работа Deepmind по объединению CNN с RL [7]. Поступая таким образом, агент получает возможность «видеть» окружающую среду через сенсорную систему больших измерений, а затем учиться взаимодействовать с ней.

RL и RNN - еще одна комбинация, которую люди использовали для опробования новой идеи. RNN - это тип нейронной сети, у которой есть «воспоминания». В сочетании с RL, RNN дает агентам возможность запоминать вещи. Например, [8] объединил LSTM с RL для создания Deep Recurrent Q-Network (DRQN) для игр Atari 2600.[4] также использовали RNN и RL для решения задачи оптимизации химических реакций.

Deepmind показал [9], как использовать генеративные модели и RL для создания программ. В модели агент, обученный враждебно, использовал сигнал в качестве вознаграждения для улучшения действий, вместо распространения градиентов во входное пространство, как при обучении GAN.

Ввод и созданный результат. См. Источник. .

Арматурная сетка - A142, A193, A252, A393

Арматурная сетка - это чрезвычайно универсальный арматурный продукт, который широко используется для различных целей. Преимущественно используется в качестве армирующей ткани в бетонных плитах; погружаясь в бетон и значительно увеличивая структурную жесткость конструкции. Стальная сетка имеет такой же коэффициент теплового расширения, что и бетон, а это означает, что при колебаниях температуры и бетон, и сталь, встроенная в него, расширяются и сжимаются с одинаковой скоростью.Это делает его идеальным материалом для армирования бетонных конструкций.

Для домашнего использования, такого как дорожки, проезды и садовые работы, наиболее часто используется сетка A142. A142 изготовлен с продольными и поперечными тросами диаметром 6 мм, относительно легкий и легко устанавливается на место. Поскольку ожидаемые нагрузки, оказываемые на бетонную плиту, относительно невелики, необходимость в усиленной сетке не так велика.

Для более тяжелых условий эксплуатации в домашних условиях рекомендуется использовать A193 и A252.Примерами таких приложений могут быть пристройки домов и проезды с высокой нагрузкой.

Прочитайте больше

Доставка

Мы доставляем все товары сами, используя свой парк грузовиков по всей Великобритании. В некоторые районы добраться немного труднее (например, в Шотландское нагорье и различные острова, поэтому в этих районах может взиматься дополнительная плата.

Mesh хранится на складе круглый год, и мы стремимся, чтобы ваши товары были отправлены как можно скорее. Если мы сможем выпустить его в тот же день, мы сделаем это.Хотя обычно на следующий день более вероятно. В качестве альтернативы, если вы не бываете на месте каждый день, мы можем договориться о удобном для вас времени, а также связаться с вами непосредственно перед приездом, чтобы обеспечить эффективную разгрузку.

Мы даже предоставим уздечки для разгрузки уже прикрепленной незакрепленной стали, чтобы ускорить процесс.

Процесс заказа

Вы можете сделать заказ онлайн, щелкнув продукт по вашему выбору выше и выполнив шаги через корзину.Как только заказ будет принят, мы свяжемся с вами напрямую, чтобы подтвердить и организовать доставку. Кроме того, вы можете позвонить нам напрямую, чтобы описать свой проект, отправить графики гибки, и мы можем составить для вас ценовое предложение.

Помощь и совет

Не уверены на 100%, что вам нужно, и верны ли ваши идеи? График, созданный вашим инженером, вообще не имеет смысла?

Нет проблем. Мы знаем подкрепление. У нас есть опыт и знания, чтобы помочь вам на любом этапе вашего проекта.Наши сотрудники готовы ответить на ваш звонок и быстро, безболезненно и без каких-либо обязательств по выполнению заказа проведут вас через процесс организации ваших решений по подкреплению.

Звоните сейчас

Типы сеток и их применение

Арматурная сетка , или стальная ткань, представляет собой предварительно изготовленную решетку из арматуры, используемую для повышения поперечной прочности бетонных плит, стен и других конструкций.

Стандартизированная сетчатая ткань определяется номиналами британского стандарта (например, A193 или B785).Эти числа относятся к площади поперечного сечения сетки на квадратный метр. Итак, с сеткой A193 на каждый 1 м (1000 мм) ширины ячейки приходится 193 мм 2 стали.

Если он у вас есть, ваш архитектор или инженер-строитель скажет вам, какой тип сетки вам нужен для вашего конкретного приложения. Хотя ожидается, что для бытовых применений, таких как проезды и внешние одноэтажные здания, обычно достаточно A193, мы не можем дать конкретных советов, поскольку каждое приложение индивидуально (ожидаемая весовая нагрузка, уровни трафика, метод строительства и т. Д.).

Если вы не уверены, что вам нужно, у нас есть команда высококвалифицированных специалистов по подкреплению, чья работа заключается в том, чтобы отвечать на ваши звонки и помогать вам. Позвоните нам сейчас по телефону 01283 205 930 - заказывать не нужно, и мы будем рады поговорить в чате, чтобы обсудить, что вам нужно, и помочь вам выбрать подкрепление, необходимое для вашего проекта.

У нас есть большие запасы арматурной сетки стандартного и коммерческого размера круглый год. В приведенной ниже таблице показаны размеры, по которым мы храним запасы.Тем не менее, мы также можем поставить ткань большинства размеров, вырезать и гнуть в соответствии с вашими требованиями.

Вся арматурная сетка производится по стандарту BS4483.

Если необходимо покрыть большую площадь, особенно в промышленных применениях, сетку можно перекрывать. Важно убедиться, что перекрытие сетки составляет не менее 350 мм. При использовании двухслойной сетки два слоя должны быть соответствующим образом связаны.

Также важно, чтобы сетка была правильно расположена по вертикали, с достаточным покрытием над и под сеткой для обеспечения оптимальной эффективности.Минимум 50 мм выше и ниже армирующей ткани жизненно важен. Этого можно достичь с помощью ряда армирующих материалов, таких как пластиковые распорки, стальные стульчики для кормления или подушки.

Все конструкции усиления конструкции должны быть проверены квалифицированным инженером-строителем перед началом работ.

.

Введение в различные алгоритмы обучения с подкреплением. Часть I (Q-Learning, SARSA, DQN, DDPG) | Автор: Kung-Hsiang, Huang (Steeve)

Как правило, RL-установка состоит из двух компонентов: агента и среды.

Иллюстрация обучения с подкреплением (https://i.stack.imgur.com/eoeSq.png)

Затем среда относится к объекту, над которым действует агент (например, к самой игре в игре Atari), а агент представляет Алгоритм RL. Среда начинается с отправки состояния агенту, который затем на основе своих знаний предпринимает действие в ответ на это состояние.После этого среда отправляет пару следующих состояний и вознаграждение обратно агенту. Агент обновит свои знания с помощью награды, возвращаемой средой, чтобы оценить свое последнее действие. Цикл продолжается до тех пор, пока среда не отправит терминальное состояние, которое заканчивается эпизодом.

Большинство алгоритмов RL следуют этому шаблону. В следующих параграфах я кратко расскажу о некоторых терминах, используемых в RL, чтобы облегчить наше обсуждение в следующем разделе.

Определение

  1. Действие (A): все возможные действия, которые может предпринять агент.
  2. Состояние (S): текущая ситуация, возвращаемая средой.
  3. Награда (R): немедленный возврат из среды для оценки последнего действия.
  4. Политика (π): Стратегия, которую агент использует для определения следующего действия на основе текущего состояния.
  5. Стоимость (V): ожидаемая долгосрочная доходность с учетом скидки, в отличие от краткосрочного вознаграждения R. Vπ (s) определяется как ожидаемая долгосрочная доходность π политики раскола текущего состояния.
  6. Q-значение или значение действия (Q): Q-значение аналогично значению Value, за исключением того, что оно принимает дополнительный параметр, текущее действие a . Qπ (s, a) относится к долгосрочному возврату текущего состояния s , предпринимая действия a в соответствии с политикой π.

Без модели по сравнению с На основе модели

Модель предназначена для моделирования динамики окружающей среды. То есть модель изучает вероятность перехода T (s1 | (s0, a)) из пары текущего состояния s 0 и действия a в следующее состояние s 1 . Если вероятность перехода успешно изучена, агент будет знать, насколько вероятно войти в определенное состояние с учетом текущего состояния и действия.Однако алгоритмы, основанные на моделях, становятся непрактичными по мере роста пространства состояний и пространства действий (S * S * A для табличной настройки).

С другой стороны, алгоритмы без моделей полагаются на метод проб и ошибок для обновления своих знаний. В результате ему не требуется место для хранения всей комбинации состояний и действий. Все алгоритмы, обсуждаемые в следующем разделе, попадают в эту категорию.

Соответствие политике и политике Вне политики

Агент, подключенный к политике, изучает значение на основе своего текущего действия, производного от текущей политики, тогда как его часть, не связанная с политикой, узнает его на основе действия a *, полученного из другой политики.В Q-обучении такой политикой является жадная политика. (Мы поговорим об этом подробнее в Q-Learning и SARSA)

2.1 Q-Learning

Q-Learning - это внеполитический алгоритм RL без моделей, основанный на хорошо известном уравнении Беллмана:

Уравнение Беллмана (https : //zhuanlan.zhihu.com/p/21378532? refer = intelligentunit)

E в приведенном выше уравнении относится к математическому ожиданию, а ƛ - к коэффициенту дисконтирования. Мы можем переписать его в виде Q-значения:

Уравнение Беллмана в форме Q-значения (https: // zhuanlan.zhihu.com/p/21378532?refer=intelligentunit)

Оптимальное значение Q, обозначенное как Q *, может быть выражено как:

Оптимальное значение Q (https://zhuanlan.zhihu.com/p/21378532?refer= Intelligentunit)

Цель состоит в том, чтобы максимизировать Q-значение. Прежде чем погрузиться в метод оптимизации Q-value, я хотел бы обсудить два метода обновления значений, которые тесно связаны с Q-обучением.

Итерация политики

Итерация политики запускает цикл между оценкой политики и ее улучшением.

Итерация политики (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582)

Оценка политики оценивает функцию ценности V с помощью жадной политики, полученной в результате последнего улучшения политики. С другой стороны, улучшение политики обновляет политику действием, которое максимизирует V для каждого состояния. Уравнения обновления основаны на уравнении Беллмана. Он продолжает повторяться до схождения.

Псевдокод для изменения политики (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582)

Итерация значения

Итерация значения содержит только один компонент.Он обновляет функцию ценности V на основе оптимального уравнения Беллмана.

Оптимальное уравнение Беллмана (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582) Псевдокод для изменения значений (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582)

После итерация сходится, оптимальная политика напрямую получается путем применения функции максимального аргумента для всех состояний.

Обратите внимание, что эти два метода требуют знания вероятности перехода p , что указывает на то, что это алгоритм на основе модели.Однако, как я упоминал ранее, алгоритм на основе модели страдает проблемой масштабируемости. Так как же Q-Learning решает эту проблему?

Q-Learning Update Equation (https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Q-learning-and-SARSA-learning)

α относится к скорости обучения (т.е. насколько быстро мы приближается к цели). Идея Q-Learning во многом основана на итерациях значений. Однако уравнение обновления заменяется приведенной выше формулой. В результате нам больше не нужно беспокоиться о вероятности перехода.

Псевдокод Q-обучения (https://martin-thoma.com/images/2016/07/q-learning.png)

Обратите внимание, что следующее действие a ' выбрано для максимизации Q-значения следующего состояния. следования текущей политике. В результате Q-обучение относится к категории вне политики.

2.2 Состояние-действие-награда-государство-действие (SARSA)

SARSA очень напоминает Q-обучение. Ключевое различие между SARSA и Q-Learning заключается в том, что SARSA - это алгоритм, соответствующий политике. Это означает, что SARSA изучает значение Q на основе действия, выполняемого текущей политикой, а не жадной политикой.

SARSA Update Equation (https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Q-learning-and-SARSA-learning)

Действие a_ (t + 1) - это действие, выполняемое в следующее состояние s_ (t + 1) согласно текущей политике.

Псевдокод SARSA (https://martin-thoma.com/images/2016/07/sarsa-lambda.png)

Из псевдокода выше вы можете заметить, что выполняются два выбора действий, которые всегда соответствуют текущей политике. Напротив, Q-обучение не имеет ограничений для следующего действия, пока оно максимизирует значение Q для следующего состояния.Следовательно, SARSA - это алгоритм, основанный на политике.

2.3 Deep Q Network (DQN)

Хотя Q-обучение - очень мощный алгоритм, его основной недостаток - отсутствие универсальности. Если вы рассматриваете Q-обучение как обновление чисел в двумерном массиве (пространство действий * пространство состояний), оно, по сути, напоминает динамическое программирование. Это указывает на то, что для состояний, которые агент Q-Learning не видел раньше, он не знает, какое действие предпринять. Другими словами, агент Q-Learning не имеет возможности оценивать значение для невидимых состояний.Чтобы справиться с этой проблемой, DQN избавляется от двумерного массива, введя нейронную сеть.

DQN использует нейронную сеть для оценки функции Q-value. Входом для сети является ток, а выходом - соответствующее значение Q для каждого действия.

DQN Пример Atari (https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682)

В 2013 году DeepMind применил DQN к игре Atari, как показано на рисунке выше. Входными данными является необработанное изображение текущей игровой ситуации. Он прошел через несколько слоев, включая сверточный слой, а также полностью связанный слой.Результатом является Q-значение для каждого действия, которое может предпринять агент.

Вопрос сводится к следующему: Как мы обучаем сеть?

Ответ заключается в том, что мы обучаем сеть на основе уравнения обновления Q-обучения. Напомним, что целевое Q-значение для Q-обучения:

Целевое Q-значение (https://storage.googleapis.com/deepmind-media/dqn/DQNNaturePaper.pdf)

ϕ эквивалентно состоянию s, в то время как обозначает параметры в нейронной сети, которые не входят в область нашего обсуждения.Таким образом, функция потерь для сети определяется как квадрат ошибки между целевым значением Q и выходным значением Q из сети.

Псевдокод DQN (https://storage.googleapis.com/deepmind-media/dqn/DQNNaturePaper.pdf)

Еще два метода также важны для обучения DQN:

  1. Experience Replay : Так как обучающие образцы в типичном RL настройки сильно коррелированы и менее эффективны для данных, это приведет к более сложной конвергенции для сети. Одним из способов решения проблемы распространения образцов является воспроизведение опыта.По сути, образцы переходов сохраняются, которые затем случайным образом выбираются из «пула переходов» для обновления знаний.
  2. Отдельная целевая сеть : Целевая Q-сеть имеет ту же структуру, что и сеть, которая оценивает значение. Каждые шаги C, в соответствии с приведенным выше псевдокодом, целевая сеть сбрасывается на другую. Таким образом, колебания становятся менее сильными, что приводит к более стабильным тренировкам.

2.4 Глубокий детерминированный градиент политики (DDPG)

Хотя DQN добилась огромного успеха в задачах более высокого измерения, таких как игра Atari, пространство действия все еще остается дискретным.Однако для многих задач, представляющих интерес, особенно для задач физического контроля, пространство действий является непрерывным. Если вы слишком точно распределите пространство действия, вы получите слишком большое пространство действия. Например, предположим, что степень свободной случайной системы равна 10. Для каждой степени вы делите пространство на 4 части. У вас будет 4¹⁰ = 1048576 действий. Также чрезвычайно сложно сходиться в таком большом пространстве действий.

DDPG опирается на архитектуру «актер-критик» с двумя одноименными элементами: актер и критик.Актер используется для настройки параметра 𝜽 для функции политики, то есть для определения наилучшего действия для определенного состояния.

Функция политики (https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682)

Критик используется для оценки функции политики, оцененной субъектом в соответствии с ошибкой временной разницы (TD).

Ошибка разницы во времени (http://proceedings.mlr.press/v32/silver14.pdf)

Здесь строчные буквы v обозначают политику, выбранную субъектом. Знакомо? Да! Это похоже на уравнение обновления Q-обучения! TD-обучение - это способ научиться предсказывать значение в зависимости от будущих значений данного состояния.Q-обучение - это особый тип TD-обучения для изучения Q-ценности.

Архитектура «Актер-критик» (https://arxiv.org/pdf/1509.02971.pdf)

DDPG также заимствует идеи воспроизведения опыта и отдельной целевой сети от DQN . Другой проблемой для DDPG является то, что он редко выполняет исследование действий. Решением для этого является добавление шума в пространство параметров или пространство действий.

Action Noise (слева), Parameter Noise (справа) (https: //blog.openai.com / better-exploration-with-parameter-noise /)

Согласно этой статье, написанной OpenAI, утверждается, что добавление в пространство параметров лучше, чем в пространство действий. Один из часто используемых шумов - это случайный процесс Орнштейна-Уленбека.

Псевдокод DDPG (https://arxiv.org/pdf/1509.02971.pdf)

Я обсудил некоторые базовые концепции Q-обучения, SARSA, DQN и DDPG. В следующей статье я продолжу обсуждать другие современные алгоритмы обучения с подкреплением, включая NAF, A3C и т. Д.В конце я кратко сравним каждый из рассмотренных мной алгоритмов. Если у вас возникнут какие-либо проблемы или вопросы относительно этой статьи, не стесняйтесь оставлять комментарии ниже или подписываться на меня в твиттере.

.

Дифференциальное усиление - Специальная статья для обучения

Дифференциальное подкрепление - это реализация усиления только соответствующей реакции (или поведения, которое вы хотите усилить) и применения угашения ко всем остальным реакциям. Угасание - это прекращение подкрепления ранее подкрепленного поведения.

Основным принципом дифференцированного подкрепления является концепция различения. Дискриминация развивается через дифференцированное подкрепление, определяя, когда подкрепление получено, а когда нет.Примером дифференцированного подкрепления является поощрение ребенка за чистку зубов перед сном и отказ в вознаграждении, если ребенок не чистит зубы перед сном.

Дифференциальное подкрепление другого поведения (DRO) - также известное как процедуры обучения бездействию - инструментальная процедура кондиционирования, в которой положительное подкрепление периодически доставляется только в том случае, если участник делает что-то, кроме целевой реакции.

Пример: усиление любых действий руками, кроме ковыряния в носу.

Дифференциальное подкрепление альтернативного поведения (DRA) - это подкрепление поведения, которое служит альтернативой проблемному или ненадлежащему поведению, особенно альтернативным средствам общения.

Пример: Ребенка можно научить дарить своему учителю значок PECS во время перерыва в работе вместо того, чтобы использовать истерики, чтобы избежать нежелательной активности.

Дифференциальное подкрепление несовместимого поведения (DRI) - это подкрепление поведения, несовместимого с проблемой, или несоответствующего поведения, которое ребенок не может выполнять одновременно.

Пример: Если ребенок постоянно прикасается к своим соседям во время игры, его можно подбодрить подкреплением за то, что он держит руки на коленях или сидит на них.

Дифференциальное подкрепление меньших темпов поведения (DRL) - это усиление периодов времени, в течение которых ребенок демонстрирует поведение с заранее определенной меньшей скоростью.

Пример: Когда ребенок встает в классе десять раз в час, его можно подкрепить, встав только пять раз в час.

Варианты использования дифференциального армирования

При использовании DRO следует иметь в виду как минимум 3 варианта.

1. Подкрепление зависит от отсутствия целевого поведения в течение указанного периода времени. Подкрепление дается только после того, как в течение всего интервала не происходит ни одного случая целевого поведения.

Пример: Джону говорят: «Если вы не встанете со своего места во время нашего урока английского языка (продолжительностью 40 минут), вы можете оказаться во главе очереди на обед.Если Джон встречает это непредвиденное обстоятельство, не вставая со своего места, будет дано подкрепление.

2. Во многих случаях желательно разбивать сеансы на более мелкие интервалы времени. Пример: мы можем захотеть подкрепить Джона во время урока английского, а не ждать до конца урока. В этой ситуации может быть разумным обеспечить подкрепление в течение меньших интервалов времени в пределах периода.

3. Учитель может захотеть использовать DRO для выполнения указанной академической работы.

Пример: Если ученик выполняет письменное задание в классе, учитель может наклеить стикер или счастливое лицо на свой лист, только если он передается без каракулей (заранее определенное целевое поведение).

Авторские права © Special Learning Inc. Все права защищены.

Никакая часть этой статьи не может быть воспроизведена каким-либо образом без письменного разрешения, за исключением кратких цитат, содержащихся в критических статьях и обзорах.За информацией обращайтесь в Special Learning Inc. по адресу: [email protected]

.

Смотрите также