Как делают арматуру
Технологии изготовления арматуры – Виды производства
Арматурные прутки – постоянные составляющие металлических конструкций, легких и тяжелых. Главная сфера применения – строительство. Большая ответственность при возведении крупных, малых сооружений, в том числе, мостов, накладывает определенный отпечаток. Качество произведенных металлопрофилей должно быть высоким.
Технология изготовления арматуры происходит по четко отлаженным регламентам. В результате получается продукт, способный усилить металлоконструкцию, наделить ее долговечностью, конструкционной прочностью, добавить жесткость, а также защитить от нагрузок, деформаций. Жесткий металлический стержень бывает нескольких видов: от конкретной разновидности выбирается определенный вид производства.
Какие методы производства существуют?
Как и трубный прокат, виды изготовления арматуры являются развитым направлением. Это обусловлено широким спектром применения металлоизделий. Различают три технологии производства, которые полностью одобрены и предусмотрены государственными регламентами: волочение, прокатка, деформация. Кратко рассмотрим каждый вариант.
Волочение: так производится гладкие прутки, диаметром до 6 мм.
Технология заключается в протягивании заготовок друг за другом через фильтры заданного диаметра. Требуются большие территории завода, так как оборудование габаритное, наблюдается большое энергопотребление. Далее происходит обработка химическим, термическим методом, чтобы на выходе получить продукцию требуемой жесткости.
Прокатка считается самым эффективным методом в условиях конкурентного рынка, который использует большинство современных заводов-изготовителей.
Одно из главных преимуществ – небольшое энергопотребление за счет минимизирования трения. Сам процесс упрощен: оборудование служит долго, при производстве не требуется никаких смазочных материалов, отсутствует вектор на растяжение. Последний аргумент объясняет, почему при изготовлении прокаткой не случается разрыва, истончения металла.
Деформация широко распространена для изготовления стальной арматуры самых популярных типоразмеров по сечению 4-12 мм.
На выходе получаются металлопрофили с гладкой, рифленой поверхностью.
Как протекает производственный процесс?
Изготовление горячекатаной круглой стали происходит по четко отлаженной схеме:
- приемка сырья;
- отборка стали;
- транспортировка на правку;
- чистка;
- нарезка стержней;
- сгибание;
- сварка каркасов при необходимости.
На крупных заводах наблюдается абсолютная автоматизация каждого этапа. Небольшие предприятия частично задействуют ручной труд, отсюда – удорожание конечной стоимости продукта. Длины, диаметры стержней строго соответствуют нормам. Хранится металлопродукция на специальных стеллажах.
Изготовление стеклопластиковой арматуры
Новый технологический шаг – скрепление волокон с полимером.Так производится стеклопластиковый профиль.Технология полностью отличается от производства металлической арматуры. Здесь отсутствует варка, скрепление происходит хомутами. Для получения материала берется стекложгут, эпоксидная и фенолформальдегидная смолы, этиловый спирт, ацетон, сплеточная нить. Состав варьируется, полиэфирная связка обеспечивает продукту хорошие электрические способности.
Волокна пропитываются связующими элементами в специальной ванне. Далее нити в виде жгутов пропускают через фильтры – так на поверхности появляется рельеф. Стеклопрофили полимеризуются в трубчатой печи, происходит сушка, охлаждение. Каждый этап отлажен, полностью компьютеризован, удается всегда получать безопасный, высококачественный продукт.
Сталь-Инвест гарант качества
Металлобаза «Сталь-Инвест» реализует металлопродукцию от крупного завода-изготовителя – в розницу, оптом. Осуществляется доставка и резка металла под параметры заказчика. Выгодные расценки обусловлены простой схемой контроля, отправки без посредников. С завода партии металлопрофилей поступают на базы компании, далее – непосредственно заказчикам на объекты. Чтобы оставить заявку, позвоните по многоканальному телефону, указанному на сайте
Как производят рифленую арматуру а3
В настоящее время трудно найти отрасль производства или строительства, где не использовалась бы арматурная сталь (за исключением строительства объектов из массива дерева или бруса). Современные технологии, разрабатываемые ведущими специалистами, направлены на улучшение качества строительства, укрепление и упрочнение возводимых конструкций, что обеспечивает их более длительную эксплуатацию. Это позволяет использовать технологию монолитного бетонирования с использованием арматурной стали различного сечения.
Как известно, до недавнего времени арматурная сталь изготавливалась только на крупнейших металлургических предприятиях, и объем готовой продукции зависел от востребованности данной металлопродукции, а также от потенциального числа заказчиков. В последнее время прокат арматуры рифленой а3 осуществляется на небольших предприятиях, цехах и частных фирмах, однако объем произведенной продукции не превышает 3-5 тысяч тонн, что считается нерентабельным и зачастую не окупает вложенных затрат. В связи с этим в большинстве мировых стран с развитой индустрией сталь для арматуры производится только на специализированных комбинатах.
В мировой практике существует общепризнанная технология изготовления арматурной металлопродукции, которая включает несколько этапов производства:
- доставка стали для производства арматуры на специализированное предприятие;
- очищение от пыли, грязи и последующая нарезка;
- изготовление сеток с последующим монтажом каркасов из арматуры;
- отгрузка и транспортировка готовой продукции в специальные складские хранилища.
Чаще всего на производстве имеется две поточные линии, одна из которых используется для изготовления продукции из арматурной стали, а вторая – для изготовления стали для арматуры из прутковой стали.
Производство арматурной стали осуществляется согласно ГОСТу и осуществляется несколькими способами: прокаткой, волочением, деформацией. Приоритетным направлением является метод холодной деформации, который позволяет изготавливать арматуру диаметром 6-12 мм длиной 5-10 метров.
Готовая продукция, как правило, хранится в складских помещениях самого предприятия – в них созданы оптимальные условия хранения. Для исключения ухудшения первоначальных характеристик запрещено хранение металлопроката на голом полу или земле. У нас вы можете купить арматуру 10мм самого высокого качества.
Чтобы правильно использовать стальную арматуру, необходимо рассчитать оптимальную нагрузку, которая будет осуществляться в период эксплуатации возводимого объекта, и только после этого арматура монтируется в монолитный блок. Такая арматура носит название рабочей и используется для изготовления каркасов и сеток, являющихся неотъемлемой частью ЖБИ.
Как производят арматуру | СТАЛЬКОМ
Использование арматурной стали распространено на большинстве типов производств, а также в строительных отраслях. С помощью современных технологических решений строительство становится более качественным. Надежные армирующие конструкции позволяют укрепить и сделать прочнее как отдельные элементы строения, так и все строение в целом. В итоге здание может эксплуатироваться на протяжении более продолжительного времени. Например, для достижения высоких показателей качества в строительстве используется арматурная сталь с различным сечением, которая бетонируется при монолитном строительстве.
Производство стальной арматуры в цехах и на металлургических комбинатах
На протяжении десятилетий технологические возможности производства арматуры были сильно ограничены, в виду чего выпускались подобные стройматериалы только на больших металлургических заводах. Естественно, что при подобной методике существовал риск возникновения дефицита стальной арматуры, а также и ее перепроизводства – все зависело от рыночного спроса в определенный период времени.
Сейчас ситуация изменилась, и производством стальной арматуры успешно занимаются небольшие предприятия, которым принадлежат только отдельные цеха. Объемы производства у таких фирм редко превышают значение в несколько тысяч тонн – рентабельность при этом не слишком высокая, однако наличие устойчивого спроса на продукцию позволяет в приемлемые сроки окупить инвестиции. Впрочем, когда речь идет о действительно промышленных масштабах производства, решить вопрос с поставками стальной арматуры для строительства может только крупное металлургическое предприятие.
Основные этапы промышленного производства стальной арматуры
Технологии производства арматуры из стали постоянно совершенствуются, однако на большинстве металлургических комбинатах уже долгое время используется стандартная общая схема, в состав которой входят следующие стадии:
- Получение исходного материала для производства арматуры.
- Очистка материала от загрязнений, признаков коррозии и других дефектов.
- Нарезка исходного материала на отдельные элементы.
- Изготовление арматурного каркаса, монтаж специальной металлической сетки.
- Транспортировка изготовленной продукции на склад металлургического комбината, или же напрямую организациям – заказчикам.
Различия производственных мощностей
На большинстве производств, специализирующихся на изготовлении строительной арматуры, используется пара поточных линий. Назначение каждой из них:
- Изготовление продукции, исходным материалом для которой служит арматурная сталь.
- Изготовление материала для арматуры (исходным материалом здесь является прутковая сталь).
Что касается этапа производства арматурной стали, то для него предусматривается несколько способов. Наиболее распространенные методы – деформация, прокатка и волочение. Для каждого из указанных методов разработаны достаточно строгие требования ГОСТ, что должно обеспечить высокое качество готовой продукции. В промышленном производстве наиболее распространена холодная деформация, с помощью которой изготавливаются 5-10 метровые изделия, имеющие диаметр в пределах от 6 до 12 миллиметров.
Если продукция изначально не имеет получателя, арматуру хранят на складе комбината, с соблюдением определенных условий хранения. Производственные возможности позволяют сделать арматурные элементы для железобетонных конструкций по индивидуальным заказам, на основе предварительного расчета нагрузки.
Другая полезная информация
Как делают арматуру видео на заводе. Завод арматуры. ArmaturaSila.ru
Как делают арматуру
Все мы знаем, что такое арматура, но мало кто из нас видел, как ее производят. Впрочем, речь следует вести ни сколько об арматуре, сколько в целом о стальном прокате.
Но арматура на Ярцевском ЛПЗ – это единственная продукция. Потому речь о ней. Намедни я побывал в Ярцеве на литейно-прокатном заводе и узнал, «как закалялась сталь».
Все мы знаем, что такое арматура, но мало кто из нас видел, как ее производят. Впрочем, речь следует вести ни сколько об арматуре, сколько в целом о стальном прокате.
Но арматура на Ярцевском ЛПЗ – это единственная продукция. Потому речь о ней. Намедни я побывал в Ярцеве на литейно-прокатном заводе и узнал, «как закалялась сталь».
Сталь производится из железной руды или металлического лома. В Ярцеве исходный материал будущей стали лом, или шихта. Глядя на него трудно поверить, что из этого разносортного хлама появится качественная сталь, да еще и разных марок. С помощью экскаватора шихта загружается в специальный контейнер, который и доставит лом в электродуговую печь. Она вмещает в себя десятки тонн метала.
После окончания завалки в печь опускают электроды, включают высоковольтный выключатель и начинают период плавления. Температура в печи достигает 1650 градусов. Этого достаточно, чтобы расплавить все, что угодно.
Коротко о конструкции печи. Ее рабочее пространство ограничено сверху куполообразным сводом, снизу сферическим подом и стенками с боков. Огнеупорная кладка пода и стен снаружи заключена в металлический кожух. Соответственно, внутрь печи опускаются электроды.
Плавка – это самый драматичный этап производства стали. Пожалуй то, что происходит в момент плавки в печи – и есть ад. Весь процесс сопровождает невообразимый грохот, биение искр и пламени. Очень захватывающе! Поскольку в металлоломе может быть все, что угодно, включая взрывоопасные вещества, за процессом лучше наблюдать как можно дальше от печи. Поближе к бетонным колоннам, которые, в случае чего, могут уберечь человека от взрыва.
В полученной смеси содержаться примеси, которые всплывают на поверхность. Шлак удаляют через рабочее окно, постоянно присаживая шлакообразующие, в течение всего периода плавления, с целью удаления фосфора из расплава.
Затем в расплавленную сталь добавляется кислород и различные присадки. Это позволяет снизить содержание углерода в стали, гомогенизировать смесь, ускорить процесс и добиться нужного качества конечной продукции.
Через рабочее окно контролируют температуру плавки, а также берут пробы химического состава металла.
Заглянем в окно:
Где-то в адской кухне…
Затем расплавленную сталь переливают в ковш, его поднимает кран, рассчитанный на 150 тонн.
Рабочие открывают сливные отверстия распределителя. Расплавленная сталь разливается по формам, где быстро охлаждается и начинает затвердевать, превращаясь в заготовки.
Ковш отправляется в дальнюю часть цеха (на фото ниже, правда ковш еще не приехал), где с него сливаются остатки раскаленного металла. Затем он снова проезжает через весь цех за новой порцией стали.
Перед началом прокатки заготовки помещают в печь, и снова нагревают их при температуре более 1000 градусов.
Затем заготовки отправляют на правИльную машину, где их спрессовывают мощные валы. Во время этой операции заготовки приобретают нужную форму и размер. Все это происходит где-то здесь:
И еще несколько фотографий в стиле industrial:
И, наконец, готовая продукция.
Как я уже сказал, в настоящее время на Ярцевском ЛПЗ производится один вид продукции – арматура. Разных диаметров и марок стали. Не смотря на то, что зима – не сезон для строительных работ, плавки идут каждый день (точнее, каждую ночь, когда электричество дешевле). Это позволяет и печи сохранить, и рабочим регулярно выплачивать зарплату. Завод является государственным унитарным предприятием и принадлежит правительству Москвы.
В настоящее время завод – крупнейшее производство Ярцевского района и единственное в своем роде на территории Смоленской области. Согласно официальным данным, на ЛПЗ трудится 2 тыс. человек.
Вы на этом блоге недавно, если вам нравятся материалы блога, подпишитесь на RSS ленту или получайте новые записи на E-mail. Также посмотрите наши 100 лучших записей. Спасибо за визит!
Добавить комментарий Отменить ответ
Плиты перекрытия своими руками. Чертеж и стоимость изготовления плиты
Даже такие строительные конструкции, как плиты перекрытия можно изготовить своими руками. В данной статье мы рассмотрим устройство перекрытия для гаража. Перекрывать мы будем пролет длинной 4300 мм, поэтому плиты будут изготавливаться 4500 мм. С каждой стороны плита будет опираться на кирпичную стену по 100 мм.
Материалы для изготовления плиты
Как сделать плиты перекрытия своими руками? Для изготовления плиты нам понадобится профнастил Н75/750 х 4500 мм. Он будет использоваться в качестве съемной опалубки. Деревянные доски высотой 150 мм и толщиной 25 – 30 мм. Арматура диаметром 16 мм, сетка с ячейкой 100х100 диаметром 5 мм. Стяжка диаметром 8 мм, 2 штуки на одну плиту. Бетон класса В20.
Процесс изготовления плиты своими руками
Лист профнастила укладывается жесткое основание. Под лист нужно уложить поперечины (деревянные доски, 4 шт). Устраиваем опалубку из досок по периметру листа.
Укладываем арматуру в каждый лоток листа (5 шт). Защитный слой бетона должен быть 25-30 мм. К этим же прутам арматуры крепим петли (4 шт) для транспортировки плиты (в нашем случае поднятия ее на высоту уровня перекрытия гаража). В верхней части плиты укладываем сетку, которая тоже должна быть защищена слоем бетона 30 мм.
Для того, чтобы лист профнастила хорошо отставал от бетона его нужно смазать маслом (отработкой) или же покрыть полиэтиленовой пленкой. Расход бетона на одну плиту будет 0.4 м3. Бетон готовится в гравитационной бетономешалке, заливается и утрамбовывается вибратором. Извлекать плиту можно только через 7 дней, когда бетон наберет 70% прочности.
Также возможен вариант устройства перекрытия прямо на стенах. Укладываются листы профнастила, выполняется армирование и устраивается опалубка. Бетон поднимается краном в бадье и заливается сплошным слоем. Под перекрытие нужно установить подпорки на время набора прочности бетона. Такой способ будет более затратным, так листы профнастила остаются в перекрытии.
Сколько стоит изготовить плиту перекрытия?
Сейчас посчитаем затраты на изготовления плит общей площадью 29 м2 и высотой 150 мм. Затраты на бетон #8211; 335 $, цена профнастила Н75 – 400 $, арматура – 235 $, услуги крана 135 $. В итоге получаем сумму 970 $. Такая стоимость будет если изготавливать плиту прямо на гараже, то есть профнасти остается под бетонным перекрытием.
Если же плиты перекрытия своими руками делать на земле, то стоимость перекрытия будет несколько дешевле, убираем стоимость листов профнастила. Итого получится 705 $.
Как сделать арматуру
Создать прочную арматуру при изготовлении железобетонных конструкций удается только благодаря составлению точного проекта и проведению сложных расчетов.
Занимаются проведением подобных работ специалисты по инженерным расчетам и архитектор. Самостоятельно провести все расчеты для производства арматуры невозможно, так как невозможно учесть стояние грунта в месте работ, а также все показатели самого строительства.
Работы по чертежу
Арматуру делают строго в соответствии с чертежом, со строгим выдерживанием шага. Для устройства фундамента используется профильная горячекатаная арматура. По проекту может потребоваться:
- монтаж каркаса;
- установка штучной арматуры;
- монтаж сетки.
Рабочая и распределительная арматура
Функция рабочей арматуры заключается в распределении основной нагрузки, а потому ее делают по всему периметру сооружения. Между данной арматурой проводится установка распределительной арматуры со строгим выдерживанием рассчитанного шага. Данная арматура не позволяет двигаться распределительной сетки со своего места во время проведения работ по заливке бетона, а также предохраняет готовую конструкцию от растрескивания. Для рабочей арматуры используется толстый материал, для распределительной арматуры можно брать материал потоньше, который стоит дешевле.
Сбор каркаса
Собирать каркас можно путем использования сварочного аппарата или при помощи вязальной проволоки. Второй вариант является более удачным, так как при нем не появляются слабые места, так как это происходит при сварке. Вязать каркас можно с помощью простых плоскогубцев. Ускорить в несколько раз данный процесс поможет специальный автоматический пистолет.
Иногда в работе приходится соединять части каркаса. Для того чтобы соединение было прочным материал укладывается внахлест и в нескольких местах сваривается или скрепляется проволокой. Важно! необходимо следить за тем, чтобы все соединения были прочными.
В случае монолитного строительства удобнее всего армирование стен проводить с помощью специальной арматурной сетки, продающейся в рулонах.
Советуем почитать:
Источники: http://prostointeresno.com//02/kak-delayut-armaturu/, http://postroy-sam.com/plity-perekrytiya-svoimi-rukami-chertezh.html, http://otdelka-db.ru/strojmaterialy/kak-sdelat-armaturu/
Комментариев пока нет!
что это такое и для чего она нужна
Арматура – это металлическое изделия в виде стержня. Арматурные прутья относят к важным элементам строительства. Их получают путем проката стали на металлургических заводах, подвергая высоким температурам. Из стали удаляют отходы и добавляют примеси, снижая уровень углерода и повышая прочность прутьев. После изготовления арматура подвергается проверкам и соответствиям ГОСТу. Производство и продажа арматуры – сферы высокого спроса, так как её используют в гражданском и в промышленном строительстве. Данная статья поможет детальней рассмотреть, что такое арматура.
Необходимость применения
Арматура нужна для прочности и выносливости бетона и используется в процессе любого строительства. Устойчивость бетона к растяжению, намного меньше чем к фактору сжатия. Благодаря рифленой поверхности арматура хорошо закрепляется в бетоне и уменьшает его деформацию.

Чистый бетон не имеет высокого свойства прочности, и чтобы увеличить его долговечность, бетон и арматуру соединили в железобетоне. Железобетонные конструкции предназначены надежному укреплению постройки в сравнении с обычным бетоном:
- арматура защищает бетон от резких перепадов температуры;
- повышается прочность при одновременном воздействии факторов сдавливания и растяжения;
- арматура препятствует образованию бетонных трещин.
Арматура используется и в фундаменте. Он берет на себя любые виды нагрузок от вышестоящих конструкций и потому должен быть максимально прочным. Дополнительно на фундамент воздействуют движения грунтов и морозное пучение. Арматура в фундаменте работает как эффективная защита и помогает сопротивляться разрушению бетона.
Общая классификация арматуры: виды
В зависимости от вида изготовленного материала, арматурные стержни бывают:
- Металлические. Из металлов изготавливают традиционную арматуру, она высокая по теплостойкости. В процессе армирования её могут сгибать и сваривать.
- Композитные. Они изготовлены из стеклянных, базальтовых и углеродных волокон. Наиболее востребована стеклопластиковая арматура, не проводит электроток и не подвержена коррозии.

В зависимости от способа изготовления арматура может быть:
- Стержневой. Подобная арматура используется чаще всего. Диаметр прутьев от 6 до 80 мм, они изготавливаются путем холодного и горячего проката, служат каркасом железобетонным конструкциям и могут быть:
- Гладкими. Без выступающих изгибов на поверхности.
- Периодического профиля. Состоят из периодичных мелких выступов по всему периметру.
- Проволочной. Размер данной арматуры доходит до 10 мм. Изготавливается способом холодной протяжки стержней через ряд уменьшающихся в диаметре отверстий. В результате стержни проволочной арматуры сужаются в диаметре и увеличиваются в длине.
- Канатной. Арматура изготавливается из проволоки. Диаметр высокопрочных канатных прутьев от 6-15 мм. В ней не должно быть оборванной проволоки и вмятин.
В зависимости от установки арматура делится на три вида:
- Штучный. Используется в опалубках на частном строительстве работ небольших объемов. Отдельные элементы используются в каркасах и арматурных сетках.
- Арматурная сетка. Уже готовые переплетения вертикальных и горизонтальных стержней фундаменту и плитам перекрытия.
- Каркас. Каркасные конструкции предназначены армировать колонны и балки.
Выбор конкретного вида арматуры зависит от места и способа её применения.

Разновидности
По своему назначению арматура бывает таких видов:
- Рабочая. Самый значимый вид арматуры, обладающий высокой прочностью, принимает основные нагрузки строения. В свою очередь, выделяется:
- Поперечная рабочая арматура часто производится в виде хомутов. Удерживает нагрузку от поперечной силы конструкции и устанавливается перпендикулярно к продольным арматурным прутьям.
- Продольная арматура принимает нагрузку от факторов сжатия и растяжения по вертикальной оси напряженных конструкций.
- Распределительная (конструктивная) – распределяет нагрузку рабочей арматуры по всей площади и обеспечивает её цельность. Ставится в места концентрации напряжений и резких изменений сечения конструкции.
- Монтажная. Применяется для усиления каркаса и объединяет все части. В некоторых случаях конструктивная и рабочая арматура может одновременно выполнять функции монтажной.
Каждый из этих видов арматуры обеспечивает максимальную прочность и долговечность в конкретном месте строительной конструкции.
Область применения
Арматура очень широко применяется в строительстве:
- гражданские здания;
- мосты, гидроэлектростанции и плотины;

- заводы и фабрики;
- применяется в закладке фундаментов;
- шахты, аэродромы и портовые сооружения.
Арматуру используют в изготовлении ломов и штифтов, кроме того, прутья популярны в частном применении на дачных участках (в пристройках, заборах и сараях).
Специфика маркировки
Маркировка арматуры – специальное обозначение, помогает лучше разобраться в диаметре арматуры, её внешнем виде и характеристиках. Созданное чтобы упростить выбор и быстро сориентироваться в различных видах арматурных прутьев. Стержневую арматуру поделили на 6 классов:
- Класс А240 (А1). Арматурные прутья класса А240 гладкие и без углублений, из-за чего обладают худшими свойствами сцепления с бетоном в сравнении с профильной арматурой. Применяется дополнением к основной арматуре и выпускается разными диаметрами и длиной. Используется в формировании каркасов. Если здание небольшое, её можно применять самостоятельно (в ленточном фундаменте дачи либо бассейна). Имеет невысокую стоимость и повышенную эластичность.
- Класс А300 (А2). Арматура периодического профиля с различным диаметром от 10 до 80 мм пользуется высокой популярностью и нужна в изготовлении железобетонных плит и возведения частных домов. Плотнее чем арматура класса А1.
- Класс А400 (А3). Прутья указанного класса наделены ребристой поверхностью. Их диаметр составляет от 6 до 40 мм. Арматура весьма популярна из-за недорогой стоимости и высокой прочности. Её применяют в сварочных и железобетонных конструкциях, в строительстве дорожных плит и покрытий, а также при армировании бетонных стен зданий.
- Класс А600 (А4). Используют в напряженных и ненапряженных железобетонных конструкциях. Арматура класса А600 диаметром от 10 до 32 мм используется в армировании фундаментов зданий и производстве железобетонных конструкций, их часто связывают в каркасы.
- Класс А800 (А5) и А1000 (А6). Прутья с рифлеными ребрами диаметром 6-36 мм производится из низколегированной стали. Арматура класса А5 и А6 высокой прочности и стоимости. Их применяют лишь в промышленном строительстве больших фабрик, заводов и сооружений.
Существуют и более детальные характеристики в маркировке с различным обозначением:
- Буква «К» говорит о дополнительной обработке арматурной стали антикоррозийными веществами (Ат800К).
- Буква «С» дает возможность понять, что стержни хорошо свариваются (Ат400С).
- Буква «т», добавленная к индексу, обозначает – арматура термически упрочненная (Ат800К).
- Буква «в» – арматура, упрочнённая вытяжкой.
Заключение
Строительные объекты с применением арматурного каркаса становятся надежными и долгосрочными. Арматура увеличивает прочность конструкции и важна в процессе заложения фундамента здания.

Арматурный каркас для ленточного фундамента играет роль скелетного основания, который полностью берет на себя напряжение от внешнего и внутреннего давления. Арматурные прутья принято соединять в каркасы или сетки с помощью сваривания или связывания специальной проволокой. В самостоятельном строительстве вязание арматуры занимает длительный период времени и требует соответствующих навыков, поэтому многих волнует вопрос: «Можно ли сваривать арматуру для фундамента?»
Вязать арматуру стоит тогда, когда строительство происходит на сложном грунте (с высоким уровнем подземных вод, значительным промерзанием грунта). Если свариваются крупные прутья с маркировкой «С» в строительстве частного здания небольшого размера – сварка не повлияет на прочность конструкции.
В процессе армирования следует обратить повышенное внимание на правильное армирование углов фундамента. Неправильная стыковка прутьев может привести к появлению трещин и расслоений. На углах необходима жесткость соединения арматуры и вязка тогда не подходит. На угловом месте стыков арматуры хорошо использовать Г-образные пруты.
Современные технологии позволяют использовать не только металлическую, но и композитную арматуру. Пластиковая арматура плюсы и минусы:
- имеет малый вес;
- не подвержена коррозии;
- высокая прочность на разрыв;
- низкая теплопроводность;
- не изгибается;
- прутья соединяются исключительно вязкой.
Пластиковую арматуру спокойно применяют в малоэтажном строительстве, в различных фундаментах и плитах.
Кроме вязки и сварки, используют муфтовое соединение арматуры, что позволяет надежно соединить концы арматурных прутьев друг с другом. У такого способа есть преимущества и недостатки:
- высокая скорость соединения прутьев;
- прочность соединения;
- снижается расход материала;
- высокая стоимость;
- требуется нарезать резьбу и прикрутить муфту.
Данный способ соединения арматуры часто применяется в промышленном строительстве и в больших объемах работ.
схема, чертеж и пошаговая инструкция по укладке арматуры своими руками, как правильно уложить каркас, какое должно быть расстояние
Чтобы выстроить малый дом в 1-2 этажа, хоз. постройку, придорожный магазинчик или гараж устраивается ленточный фундамент.
Это недорогой и надежный вариант при возведении строений малой этажности.
На его заливку расходуется минимум материалов и времени.
Бетон сам по себе довольно хрупкий и подвержен разрушению. Для его упрочнения используется арматурный каркас.
Строительные работы до начала процесса
Перед началом армирования необходимо сделать чертеж фундамента. Он должен подпирать внешние стены и несущие внутренние перегородки. После производится расчет арматурного каркаса.
Перед непосредственным началом строительных работ по вязке скелета необходимо:
- Выкопать траншею – согласно расположению и размерам чертежа.
- Собрать опалубку внутри траншеи из подходящих материалов.
- Организовать песчаную подушку в качестве подложки для равномерности распределения бетона.
Главные элементы для обустройства арматурного каркаса
От правильно собранной конструкции зависит ее надежность и долговечность.
Любой каркас ленточного фундамента включает такие арматурные элементы:
- Продольная.
- Поперечная.
- Вертикальная.
- Хомуты.
- Вязальная проволока.
Правильный остов повышает несущую способность строения. Он также препятствует воздействию деформационных сил извне.
Какие схемы существуют?
Существует две установленные схемы продольной установке арматуры:
- В четыре прута;
- В шесть прутьев.
Если принять ширину основания для фундамента более чем 500 мм, то используется вторая схема. Это зависит от норм, которые предписывают рядом расположенные стержни укладывать с интервалом 400 мм друг от друга.
Боковая продольная арматура должна отходить от бетонных стенок на 50-70 мм. Это способствует сохранению защитного слоя бетона на каркасе.
При возведении фундамента любой высоты применяется два пояса армирования:
- Верхний.
- Нижний.
Типовые схемы по устройству углов и Т-образных примыканий применяются хомуты:
- В виде «Г» элементов.
- В виде «П» элементов.
На рисунке изображен чертеж схемы армирования ленточного фундамента с применением Г и П элементов:
Гнутые элементы должны быть продолжением основных продольных прутьев и «наслаиваться» на них на 600-700 мм, но не короче 50 диаметров арматуры. Шаг арматуры в местах расположения углов вычисляется по соотношению: 0,75 х высоты фундамента.
Детальная информация по армированию содержится в СНиП 2.03.01-84 и СНиП 2.02.01-83.
Выбор и расчет
При армировании необходимо использовать арматуру класса АIII. Она отличается рифленой поверхностью. Ее применяют для продольных и поперечных хлыстов, а также в упрочнении углов.
Такой тип, по сравнению с гладкой, имеет лучшую сцепляющую способность с бетоном. Гладкие класса АI применяют для вертикальных элементов.
Допустимо применять только горячекатаную сталь марок:
- Ст3кп;
- 35ГС;
- 35Г2С;
- 32Г2Рпс;
- 22Х2Г2АЮ;
- 22Х2Г2Р;
- 80С;
- 20ХГ2Ц.
В настоящее время помимо стандартных металлических прутков применяют арматуру из стеклопластика. Ее прочность выше, чем у стальной. Но такой тип чаще используется в крупногабаритном строительстве для уменьшения нагрузки.
Упрощенный план расчета:
Чтобы рассчитать сечение рабочих прутьев необходимо взять 0,1% площади сечения фундамента, а именно, для фундамента длиной:
- менее 3м применимо сечение в 10мм;
- более 3м — сечение необходимо применять не менее 12 мм, но не более 40 мм.
- Горизонтальная арматура составляет более 25% толщины рабочего прутка (минимальное значение 6 мм).
- Вертикальные стержни рассчитываются согласно высоты фундамента:
- менее 0,8м принимается сечение в 6мм;
- более 0,8м принимается сечение в 8мм и более.
Данные формулы применимы только при возведении небольших построек. Габаритные строения в соответствие со СНиП требуют учитывать запас арматуры для обеспечения достаточной прочности.
При планировании постройки в три этажа и выше, либо при наличии подвижных грунтов, предпочтительнее заказать расчет и схему в специализированной строительной фирме.
Еще больше информации о расчете арматуры в видео:
Необходимые инструменты и материалы
Прежде чем приступить к строительно-монтажным работам нужно заранее собрать необходимые инструменты и приспособления:
- Рулетка или другой измерительный инструмент, чтобы выполнить замеры по месту;
- Угловая шлифовальная машина (по-простому «болгарка»), чтобы раскраивать арматуру;
- Специализированный крючок (можно изготовить самостоятельно), клещи или профессиональный пистолет, чтобы вязать проволоку;
- Специальный инструмент, чтобы сгибать прутья.
Обустройство опалубки и подушки
Для устройства опалубки используются ОСБ-плиты, деревянные конструкции, фанера или ДВП. Материал должен удерживать бетон и не сгибаться под его давлением. Чем выше фундамент, тем прочнее требуется материал.
Сборка опалубки поэтапно:
1 этап. Установка распорок по периметру траншеи (длина распорок в два раза больше, чем принятая высота фундамента). Располагать их следует отступая от низа фундамента на 70% его высоты. В дальнейшем они будут удерживать деревянную основу.
- 2 этап. Установка опалубки из выбранного материала. Крепить отдельные деревянные элементы стоит изнутри опалубки, чтобы потом без проблем ее разобрать. В готовой основе не должно быть зазоров более 0,3см, чтобы не допустить вытекания бетона и деформации готовой конструкции.
- 3 этап. Смазывание внутренней части опалубки техническим маслом перед началом бетонных работ. Это обеспечивает легкое снятие опалубки после застывания бетонной смеси.
Следом устраивается песчаная подушка. Ее толщина варьируется в пределах 200 мм. При этом песок следует предварительно утрамбовать. Для быстрой трамбовки достаточно намочить песок водой.
Как правильно армировать — пошаговая инструкция
Связывание арматуры для остова делается либо сразу в опалубке, либо за ее пределами с последующей установкой в местах использования.
Этапы вязки «скелета» фундамента:
- 1 этап. Выкладывание поперечных стержней с длиной на 100 мм меньше, чем ширина фундамента.
- 2 этап. Выкладывание двух нижних хлыстов продольной арматуры. В два этапа создается нижний пояс.
- 3 этап. Установка вертикальных опор в местах соединения с высотой на 100 мм меньше, чем высота готового фундамента.
- 4 этап. К вертикальному каркасу крепится верхний пояс, который делается с использованием пунктов первых двух этапов.
Независимо от того, где происходит вязка: непосредственно в опалубке или же отдельно с последующей установкой в опалубку – последовательность шагов неизменна. Если части каркаса собираются отдельно, то их необходимо хорошо связать между собой непосредственно в опалубке.
Все пересечения арматуры должны вязаться проволокой. Иногда допустимо применять хомуты из пластика. Использование сварочного аппарата для соединения элементов запрещается строительными нормами.
Как правильно гнуть арматуру?
Правильность работы с инструментами, которые способны согнуть металлические основы для дальнейшего использования в процессе армирования, позволяет создавать правильные и надежные гнутые элементы костяка.
Чтобы согнуть металлический прут существует два способа:
- Горячая гибка – место сгиба нужно раскалить до 700-900 градусов при помощи паяльной лампы, после ударами кувалды или молотка согнуть до нужного угла.
- Холодная гибка – предполагает использование специального станка. Некоторые хлысты можно гнуть руками (до 8мм), либо при помощи рычага, но при этом нужно контролировать угол изгиба.
Горячий метод делает место сгиба хрупким. Для дальнейшей работы необходимо остудить готовое изделие на открытом воздухе.
Раскрой
Если диаметр прутьев не превышает 12 мм, для резки применимы ножовка по металлу, либо ленточная пила. Если диаметр штырей больше 12 мм, лучше применять «болгарку» со специальной насадкой, предназначенной для «мягкой» стали.
Автоматический инструмент способствует ускорению строительно-монтажных работ, но требует аккуратной работы, чтобы избежать травматизма.
Расположение
Арматура должна отступать от края фундамента вовнутрь на 50-60 мм. Это предотвратит коррозию металла внутри фундамента и создаст защитный слой из бетона. Глубже делать не рекомендуется, так как остов перестанет выполнять свои функции и противостоять внешним воздействиям среды на бетон.
Для создания цельносвязанного каркаса необходимо соединять вертикальные и поперечные стержни одним хомутом.
Для создания защитного бетонного слоя внизу фундамента под каркас на расстоянии около 0,5 метров необходимо подкладывать кирпичи. При этом не следует допускать прогибов скелета.
Как правильно уложить продольную арматуру?
Продольная арматура должна обеспечивать равномерность распределение деформационных сил по всему фундаменту.
То есть она делает бетон работоспособным. В п. 7.3.6 СНиП 52-01-2003 указывается, что шаг между продольными армирующими прутами нужно рассчитывать исходя из их типа (стены, плиты перекрытия, балки, колонны), а также высоты и ширины поперечного сечения.
Но при этом расстояние между продольными прутками не должно быть более 400-500 мм. При укладке следует использовать целые хлысты без соединений, удлиненные на 1,5-2 метра для того, чтобы сделать загибы по углам. Это повысит их прочность.
Укладка поперечной
Правила поперечного армирования рассмотрены в п. 7.3.7 СНиП 52-01-2003. Вертикальная и поперечная арматура размещается с отступом до 300 мм друг от друга.
Но при этом это расстояние не должно быть меньше половины высоты основания. Она забирает на себя часть поперечной нагрузки, которая воздействует на бетон и предупреждает формирование наклонных трещин.
Процесс вязки
Для вязки существует специализированная «вязальная» проволока. Чтобы правильно выбрать необходимый материал, нужно обратить внимание на его состав.
В состав вязальной проволоки входит низкоуглеродистая сталь. Отличается она белым цветом.
В процессе связывания достаточно приобрести проволоку диаметром от 1,0 до 1,4 мм. Если использовать минимальную толщину, то материал легко рвется. При использовании более толстой продукции в процессе монтажа будет сложно ее скручивать.
Для вязки двух элементов остова необходимо подготовить отрезы длиной 250-500мм, для соединения трех штырей нужны отрезы не менее 500мм. Отрезаемая длина зависит от диаметра связываемых материалов. При связывании нескольких элементов, вязальную проволоку следует складывать пополам.
Длину скрутки не следует делать слишком большой. Достаточно 3-5 витков для создания прочного соединения.
Углы основания
Чтобы обеспечить гармоничный переход двух векторов разной нагрузки, нужно правильно произвести армирование углов. В этом случае применимы гнутые элементы.
При достаточной длине продольных стержней лучше будет завести хлысты за угол на 600-700мм. Цельные элементы значительно повысят прочность отдельных хомутов.
При этом шаг пояса из вертикальной и поперечной арматуры должен составлять ½ шага прямых участков ленточного фундамента.
Возможные ошибки и как исправить
Малый напуск арматуры или его отсутствие в каркасе недопустим, так как в процессе бетонирования костяк может двигаться.
Это может привести к нарушению готового изделия. Лучше оставлять припуски по 200 мм.
Сварка элементов или связывание неподходящим материалом, например, веревкой недопустимы.
Сварка делает узел крепления хрупким, а веревка не обеспечивает достаточной прочности соединения.
Армирование углов без напусков. Армирование углов внахлест хлыстом может привести к быстрому разрушению и неравномерному переходу нагрузок между двумя частями фундаментной конструкции. Для решения проблемы включаются добавочные гнутые элементы.
Заключение
В технологическом плане армирование ленточного фундамента – процесс запутанный и трудоемкий. Но его вполне реально осуществить самостоятельно с использованием инструкций. Достаточно использовать силу двух-трех рабочих и подготовить несколько простых расчетов. Такой фундамент станет хорошим началом для будущего негабаритного строения.
Вконтакте
Одноклассники
Мой мир
What is, Algorithms, Applications, Example
- Home
-
Testing
-
- Back
- Agile Testing
- BugZilla
- Cucumber
- Database Testing
- J20003 Тестирование базы данных ETL
- Назад
- JUnit
- LoadRunner
- Ручное тестирование
- Мобильное тестирование
- Mantis
- Почтальон
- QTP
- Назад
- Центр качества (ALM)
- Центр качества (ALM)
- Управление тестированием
- TestLink
-
-
SAP
-
- Назад
- ABAP
- APO
- Начинающий
- Basis
- BODS
- BI
- BPC
- CO
- Назад
- CRM
- Crystal Reports
- QM4000
- QM4
- Заработная плата
- Назад
- PI / PO
- PP
- SD
- SAPUI5
- Безопасность
- Менеджер решений
- Successfactors
- Учебники SAP
-
-
- Apache
- AngularJS
- ASP.Net
- C
- C #
- C ++
- CodeIgniter
- СУБД
- JavaScript
- Назад
- Java
- JSP
- Kotlin
- Linux
- Linux js
- Perl
- Назад
- PHP
- PL / SQL
- PostgreSQL
- Python
- ReactJS
- Ruby & Rails
- Scala
- SQL 000 0003 SQL 000
- SQL 000
- UML
- VB.Net
- VBScript
- Веб-службы
- WPF
Обязательно учите!
-
- Назад
- Бухгалтерский учет
- Алгоритмы
- Android
- Блокчейн
- Бизнес-аналитик
- Создание веб-сайта
- Облачные вычисления
- COBOL
- Встроенные системы
- 9000 Проектирование встраиваемых систем 900 Ethical
9003
- Назад
- Prep
- PM Prep
- Управление проектом Salesforce
- SEO
- Разработка программного обеспечения
- VBA
Большие данные
-
- Назад
- AWS
- BigData
- Cassandra
- Cognos
- Хранилище данных
- DevOps Back
- DevOps Back
- HBase
- HBase2
- MongoDB
- NiFi
Что такое обучение с подкреплением? Полное руководство
При предполагаемом размере рынка в 7,35 миллиарда долларов США искусственный интеллект растет не по дням, а по часам. McKinsey прогнозирует, что методы искусственного интеллекта (включая глубокое обучение и обучение с подкреплением) потенциально могут приносить от 3,5 до 5,8 трлн долларов в год в девяти бизнес-функциях в 19 отраслях.
Хотя машинное обучение рассматривается как монолит, эта передовая технология диверсифицирована с различными подтипами, включая машинное обучение, глубокое обучение и новейшую технологию глубокого обучения с подкреплением.
Что такое обучение с подкреплением?
Обучение с подкреплением - это обучение моделей машинного обучения принятию последовательности решений. Агент учится достигать цели в неопределенной, потенциально сложной среде. При обучении с подкреплением искусственный интеллект сталкивается с игровой ситуацией. Компьютер пытается найти решение проблемы методом проб и ошибок. Чтобы заставить машину делать то, что хочет программист, искусственный интеллект получает вознаграждение или штрафы за свои действия.Его цель - максимизировать общую награду.
Хотя дизайнер устанавливает политику вознаграждения, то есть правила игры, он не дает модели никаких подсказок или предложений о том, как решить игру. Модель должна выяснить, как выполнить задачу, чтобы получить максимальную награду, начиная с совершенно случайных испытаний и заканчивая сложной тактикой и сверхчеловеческими навыками. Используя возможности поиска и множество испытаний, обучение с подкреплением в настоящее время является наиболее эффективным способом продемонстрировать творческие способности машины.В отличие от людей, искусственный интеллект может собирать опыт из тысяч параллельных игровых процессов, если алгоритм обучения с подкреплением работает на достаточно мощной компьютерной инфраструктуре.
Примеры обучения с подкреплением
В прошлом применение обучения с подкреплением ограничивалось слабой компьютерной инфраструктурой. Однако по мере того, как суперпользователь ИИ в нарды Джерарда Тезауро развивался в шоу 1990-х годов, прогресс все же произошел. Этот ранний прогресс сейчас быстро меняется с появлением новых мощных вычислительных технологий, открывающих путь совершенно новым вдохновляющим приложениям.
Обучение моделей, управляющих автономными автомобилями, является отличным примером потенциального применения обучения с подкреплением. В идеальном случае компьютер не должен получать инструкции по вождению автомобиля. Программист избежал бы жесткой привязки всего, что связано с задачей, и позволил бы машине учиться на собственных ошибках. В идеальной ситуации единственным жестко закрепленным элементом была бы функция вознаграждения.
- Например, , в обычных обстоятельствах нам необходимо, чтобы автономное транспортное средство ставило безопасность на первое место, минимизировало время поездки, уменьшало загрязнение, предлагало пассажирам комфорт и соблюдало нормы закона.С другой стороны, в случае с автономным гоночным автомобилем мы уделяем больше внимания скорости, чем комфорту водителя. Программист не может предсказать все, что может случиться в дороге. Вместо того, чтобы строить длинные инструкции «если-то», программист подготавливает агент обучения с подкреплением, чтобы он мог учиться на системе вознаграждений и наказаний. Агент (другое название алгоритмов обучения с подкреплением, выполняющих задачу) получает вознаграждение за достижение определенных целей.
- Другой пример: deepsense.ai принял участие в проекте «Учимся бегать», целью которого было обучить виртуального бегуна с нуля. Бегуна является передовой и точной моделью опорно-двигательного аппарата разработана биомеханика лаборатории Стэнфордский Нейромускульной. Обучение агента бегу - это первый шаг к созданию нового поколения протезов ног, которые автоматически распознают характер ходьбы людей и настраиваются, чтобы сделать движение более простым и эффективным. Хотя это возможно и было сделано в лабораториях Стэнфорда, жесткая привязка всех команд и прогнозирование всех возможных шаблонов ходьбы требует большой работы от высококвалифицированных программистов.
Чтобы узнать больше о реальных приложениях обучения с подкреплением, прочтите эту статью.
Проблемы с обучением с подкреплением
Основная задача обучения с подкреплением заключается в подготовке среды моделирования, которая сильно зависит от выполняемой задачи. Когда модель должна стать сверхчеловеческой в играх Chess, Go или Atari, подготовка среды моделирования относительно проста. Когда дело доходит до создания модели, способной управлять автономным автомобилем, создание реалистичного симулятора имеет решающее значение, прежде чем позволить автомобилю ездить по улице.Модель должна выяснить, как затормозить или избежать столкновения в безопасных условиях, когда жертва даже тысячи автомобилей обходится с минимальными затратами. Перенос модели из учебной среды в реальный мир - вот где все усложняется.
Масштабирование и настройка нейронной сети, управляющей агентом, - еще одна проблема. Нет другого способа общаться с сетью, кроме как через систему вознаграждений и штрафов. Это, в частности, может привести к катастрофическому забыванию , когда приобретение новых знаний приводит к удалению некоторых старых из сети (читать дальше этот выпуск, см. этот документ, опубликованный во время Международной конференции по машинному обучению).
Еще одна проблема - достижение локального оптимума, то есть агент выполняет задачу как есть, но не оптимальным или требуемым образом. «Прыгун», прыгающий, как кенгуру, вместо того, чтобы делать то, что от него ожидалось - ходьба, - отличный пример, который также можно найти в нашем недавнем блоге.
Наконец, есть агенты, которые оптимизируют приз без выполнения той задачи, для которой он был разработан. Интересный пример можно найти в видео OpenAI ниже, где агент научился получать награды, но не завершал гонку.
Чем отличается обучение с подкреплением от глубокого и машинного обучения?
На самом деле не должно быть четкого разделения между машинным обучением, глубоким обучением и обучением с подкреплением. Это похоже на отношение параллелограмм - прямоугольник - квадрат, где машинное обучение является самой широкой категорией, а глубокое обучение с подкреплением - самой узкой.
Точно так же обучение с подкреплением - это специализированное приложение методов машинного и глубокого обучения, предназначенное для решения проблем определенным образом.
Хотя идеи кажутся разными, между этими подтипами нет резкого разделения. Более того, они объединяются в рамках проектов, так как модели созданы не для того, чтобы придерживаться «чистого типа», а для выполнения задачи наиболее эффективным способом. Так что «что именно отличает машинное обучение, глубокое обучение и обучение с подкреплением» - на самом деле сложный вопрос.
- Машинное обучение - это форма ИИ, в которой компьютерам дается возможность постепенно улучшать выполнение конкретной задачи с помощью данных без прямого программирования (это определение Артура Ли Самуэля.Он ввел термин «машинное обучение», которое бывает двух типов: машинное обучение с учителем и без учителя.
Машинное обучение с учителем происходит, когда программист может предоставить метку для каждого обучающего ввода в систему машинного обучения.
- Пример - путем анализа исторических данных, взятых с угольных шахт, deepsense.ai подготовил автоматизированную систему для прогнозирования опасных сейсмических событий за 8 часов до их возникновения. Записи сейсмических событий были взяты на 24 угольных шахтах, которые собирали данные в течение нескольких месяцев.Модель смогла определить вероятность взрыва, проанализировав показания за предыдущие 24 часа.

Некоторые шахты можно точно определить по их основным значениям рабочей высоты. Чтобы затруднить идентификацию, мы добавили гауссовский шум
С точки зрения ИИ, одна модель выполняла одну задачу с уточненным и нормализованным набором данных. Чтобы узнать больше об этой истории, прочитайте наш блог.
Обучение без учителя происходит, когда модели предоставляются только входные данные, но нет явных меток.Он должен рыться в данных и находить скрытую структуру или взаимосвязи внутри. Дизайнер может не знать, что это за структура или что найдет модель машинного обучения.
- Мы использовали пример для прогнозирования оттока. Мы проанализировали данные о клиентах и разработали алгоритм для группировки похожих клиентов. Однако мы сами не выбирали группы. Позже мы смогли определить группы высокого риска (с высоким уровнем оттока клиентов), и наш клиент знал, к каким клиентам им следует обратиться в первую очередь.
- Другой пример обучения без учителя - обнаружение аномалии, когда алгоритм должен определить элемент, который не вписывается в группу. Это может быть некорректный продукт, потенциально мошенническая транзакция или любое другое событие, связанное с нарушением нормы.
Глубокое обучение состоит из нескольких уровней нейронных сетей, предназначенных для выполнения более сложных задач. Создание моделей глубокого обучения было вдохновлено дизайном человеческого мозга, но в упрощенном виде.Модели глубокого обучения состоят из нескольких слоев нейронной сети, которые в принципе отвечают за постепенное изучение более абстрактных функций конкретных данных.
Хотя решения для глубокого обучения способны давать изумительные результаты, с точки зрения масштаба они не могут сравниться с человеческим мозгом. Каждый уровень использует результат предыдущего в качестве входных данных, и вся сеть обучается как единое целое. Основная концепция создания искусственной нейронной сети не нова, но только недавно современное оборудование обеспечило достаточную вычислительную мощность для эффективного обучения таких сетей на достаточном количестве примеров.Расширенное внедрение привело к появлению таких фреймворков, как TensorFlow, Keras и PyTorch, которые сделали создание моделей машинного обучения намного более удобным.
- Пример: deepsense.ai разработал модель на основе глубокого обучения для Национального управления океанических и атмосферных исследований (NOAA). Он был разработан для распознавания китов по аэрофотоснимкам, сделанным исследователями. Для получения дополнительной информации об этом исчезающем виде и работе deepsense.ai с NOAA прочтите нашу запись в блоге.С технической точки зрения распознавание конкретного экземпляра китов по аэрофотоснимкам - это чистое глубокое обучение. Решение состоит из нескольких моделей машинного обучения, выполняющих отдельные задачи. Первый отвечал за поиск головы кита на фотографии, в то время как второй нормализовал фотографию, разрезая и поворачивая ее, что в конечном итоге обеспечило единый вид (фотография на паспорт) одного кита.
Третья модель отвечала за распознавание определенных китов по фотографиям, которые были подготовлены и обработаны ранее.Сеть, состоящая из 5 миллионов нейронов, располагалась на кончике капота. Более 941000 нейронов искали голову, и более 3 миллионов нейронов были использованы для классификации конкретного кита. Это более 9 миллионов нейронов, выполняющих задачу, что может показаться большим количеством, но бледнеет по сравнению с более чем 100 миллиардами нейронов, работающих в человеческом мозгу. Позже мы использовали аналогичное решение на основе глубокого обучения для диагностики диабетической ретинопатии с использованием изображений сетчатки глаза пациентов.
Обучение с подкреплением , как указано выше, использует систему вознаграждений и штрафов, чтобы заставить компьютер решить проблему самостоятельно.Участие человека ограничивается изменением окружающей среды и настройкой системы вознаграждений и штрафов. Поскольку компьютер максимизирует вознаграждение, он склонен искать неожиданные способы сделать это. Вовлеченность человека направлена на то, чтобы не допустить использования системы и побудить машину выполнять задачу ожидаемым образом. Обучение с подкреплением полезно, когда нет «правильного способа» выполнить задачу, но есть правила, которым модель должна следовать, чтобы правильно выполнять свои обязанности. Возьмем, к примеру, дорожный кодекс.
В частности, если искусственный интеллект собирается управлять автомобилем, обучение игре на некоторых классических играх Atari можно считать значимым промежуточным этапом. Возможное применение обучения с подкреплением в автономных транспортных средствах - это следующий интересный случай. Разработчик не может предсказать все будущие дорожные ситуации, поэтому позволить модели обучиться с помощью системы штрафов и вознаграждений в разнообразной среде, возможно, является наиболее эффективным способом для ИИ расширить опыт, который он имеет и собирает.
Заключение
Ключевым отличительным фактором обучения с подкреплением является то, как обучается агент. Вместо того чтобы проверять предоставленные данные, модель взаимодействует с окружающей средой, ища способы максимизировать вознаграждение. В случае глубокого обучения с подкреплением нейронная сеть отвечает за хранение опыта и, таким образом, улучшает способ выполнения задачи.
Является ли обучение с подкреплением будущим машинного обучения?
Хотя обучение с подкреплением, глубокое обучение и машинное обучение взаимосвязаны, никто из них не собирается заменять другие.Ян ЛеКун, известный французский ученый и руководитель отдела исследований в Facebook, шутит, что обучение с подкреплением - это вишенка на большом торте искусственного интеллекта с машинным обучением самого пирога и глубоким обучением глазурью. Без предыдущих итераций вишня ничего бы не увенчала.
Во многих случаях использования классических методов машинного обучения будет достаточно. Чисто алгоритмические методы, не связанные с машинным обучением, как правило, полезны при обработке бизнес-данных или управлении базами данных.
Иногда машинное обучение только поддерживает процесс, выполняемый другим способом, например, путем поиска способа оптимизации скорости или эффективности.
Когда машине приходится иметь дело с неструктурированными и несортированными данными или с различными типами данных, нейронные сети могут быть очень полезны. Как машинное обучение улучшило качество машинного перевода, было описано в The New York Times.
Сводка
Обучение с подкреплением, несомненно, является передовой технологией, которая может изменить наш мир. Однако его не нужно использовать в каждом случае. Тем не менее, обучение с подкреплением кажется наиболее вероятным способом сделать машину творческой, поскольку поиск новых, инновационных способов выполнения ее задач на самом деле и есть творчество.Это уже происходит: теперь знаменитая AlphaGo DeepMind выполняла ходы, которые сначала считались ошибками специалистами-людьми, но на самом деле обеспечила победу над одним из сильнейших игроков-людей, Ли Седолом.
Таким образом, обучение с подкреплением может стать революционной технологией и следующим шагом в развитии ИИ.
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 задания) 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: концепция 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 проблем, включая 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.pdfВ 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 сенсорное восприятие высокого измерения, 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 противником, использовал сигнал в качестве вознаграждения для улучшения действий, вместо того, чтобы распространять градиенты во входное пространство, как при обучении GAN.
Ввод и созданный результат. См. Источник. .Различные методы работы с арматурой
- Naviate для Revit
- Naviate для Civil 3D
- Поддержка и обучение
- Поддержка
- FAQ Naviate REX Известные проблемы
- FAQ Отсутствует стороннее средство обновления
- FAQ
- Обучение
- Вебинары
- Советы и хитрости
- Naviate for Revit Tips & Tricks (войти)
- Советы и приемы Naviate для Civil 3D
- База знаний (логин)
- Naviate для Revit - видеоролики
- Naviate для Revit - Технические документы
- Naviate для Civil 3D
- Поддержка
- Сообщество
- Свяжитесь с нами
- События
- Идея
- Новости
- Портал для участников
- Блог: Naviate для Revit
- Блог: Civil 3D и AutoCAD (на шведском языке)
- Витрина
Определение армирования Merriam-Webster
re · in · force · ment | \ ˌRē-ən-ˈfȯrs-mənt \ 1 : действие по укреплению или поощрению чего-либо : состояние подкрепления2 : что-то, что усиливает или поощряет что-то: например,
a : добавление войск, припасов и т. д., которые увеличивают силу армии или другой военной силы - обычно множественное число Около 8 а.м. Советские танки и бронетранспортеры с подкреплением подошли к ущелью с правого фланга (John Barron
b : ), что-то, предназначенное для увеличения силы (как в слабом месте) мост, нуждающийся в стальной арматуре
c : - реакция на чье-то поведение, призванная повысить вероятность того, что этот человек будет вести себя таким же образом снова положительное / отрицательное подкрепление
3 психология : действие, побуждающее субъекта научиться давать или увеличивать частоту желаемой реакции, которая в классическом обусловливании включает в себя повторное предъявление безусловного стимула (например, вид еды) в паре с условным стимулом (таким, как звук колокольчика), и что в оперантном обусловливании включает в себя использование вознаграждения после правильной реакции или наказания после неправильной реакции также : вознаграждение, наказание или безусловный стимул, используемый для подкрепления.Практическое применение обучения с подкреплением в промышленности - O’Reilly
Шквал заголовков вокруг AlphaGo Zero (самой последней версии системы искусственного интеллекта DeepMind для игры в го) означает, что интерес к обучению с подкреплением (RL) обязательно возрастет. Помимо глубокого обучения, RL - одна из самых популярных тем в искусственном интеллекте. Для большинства компаний RL - это то, что нужно исследовать и оценивать, но немногие организации определили варианты использования, в которых RL может играть роль.Вступая в 2018 год, я хочу кратко описать области, в которых применялся RL.
RL используется для обозначения набора задач , а - набора методов, поэтому давайте сначала определимся с тем, что RL будет означать для остальной части этого поста. Вообще говоря, цель RL - научиться сопоставлять наблюдения и измерения с набором действий, пытаясь при этом максимизировать какое-то долгосрочное вознаграждение. Обычно это касается приложений, в которых агент взаимодействует со средой, пытаясь изучить оптимальную последовательность решений.Фактически, многие из начальных приложений RL находятся в областях, где давно искали автоматизацию последовательного принятия решений. RL представляет собой набор проблем, отличный от традиционного онлайн-обучения, поскольку у вас часто есть некоторая комбинация отложенной обратной связи, редких вознаграждений и (что наиболее важно) рассматриваемые агенты часто могут влиять на среду, с которой они взаимодействуют.

Учись быстрее. Копать глубже. Смотрите дальше.
Глубокое обучение как метод машинного обучения начинает использоваться компаниями в различных приложениях машинного обучения. RL пока не вошел во многие компании, и моя цель - обрисовать некоторые области, в которых появляются приложения.

Прежде чем я сделаю это, позвольте мне начать с перечисления некоторых проблем, с которыми сталкивается RL на предприятии. Как отметил Эндрю Нг в своем выступлении на нашей конференции по искусственному интеллекту в Сан-Франциско, RL требует большого количества данных, и поэтому его часто связывают с доменами, в которых доступны моделируемые данные (игровой процесс, робототехника).Также нелегко взять результаты из исследовательских работ и применить их в приложениях. Воспроизведение результатов исследования может быть сложной задачей даже для исследователей RL, не говоря уже о обычных специалистах по данным (см. Эту недавнюю статью и эту запись в блоге OpenAI). По мере развертывания машинного обучения в критически важных ситуациях воспроизводимость и способность оценивать ошибки становятся важными. Так что, по крайней мере, на данный момент RL может не подходить для критически важных приложений, требующих постоянного контроля.
Несмотря наAI, уже есть интересные приложения и продукты, которые полагаются на RL.Существует множество настроек, включающих персонализацию или автоматизацию четко определенных задач, которые выиграют от последовательного принятия решений, которое RL может помочь автоматизировать (или, по крайней мере, там, где RL может дополнить человека-эксперта). Ключевым моментом для компаний является то, чтобы начать с простых сценариев использования, соответствующих этому профилю, а не с чрезмерно сложных проблем, «требующих ИИ». Чтобы сделать вещи более конкретными, позвольте мне выделить некоторые из ключевых областей приложений, в которых RL начинает появляться.
Робототехника и промышленная автоматизация
Применение RL в многомерных задачах управления, таких как робототехника, было предметом исследований (в академических кругах и в промышленности), и стартапы начинают использовать RL для создания продуктов для промышленной робототехники.
Промышленная автоматизация - еще одно перспективное направление. Похоже, что технологии RL от DeepMind помогли Google значительно снизить потребление энергии (HVAC) в собственных центрах обработки данных. Стартапы заметили, что существует большой рынок решений для автоматизации. Бонсай - один из нескольких инструментов создания стартапов, позволяющих компаниям использовать RL и другие методы для промышленных приложений. Типичным примером является использование ИИ для настройки машин и оборудования, где в настоящее время используются опытные люди-операторы.

Имея в виду промышленные системы, компания Bonsai недавно перечислила следующие критерии того, когда RL может быть полезным для рассмотрения:
- Вы используете моделирование, потому что ваша система или процесс слишком сложны (или слишком физически опасны) для обучения машин методом проб и ошибок.
- Вы имеете дело с большими пространствами состояний.
- Вы стремитесь повысить квалификацию специалистов-аналитиков и экспертов в предметной области за счет оптимизации операционной эффективности и оказания поддержки в принятии решений.
Наука о данных и машинное обучение
Библиотеки машинного обучениястали проще в использовании, но выбор подходящей модели или архитектуры модели все еще может быть сложной задачей для специалистов по данным. Поскольку глубокое обучение становится методом, используемым специалистами по обработке данных и инженерами по машинному обучению, инструменты, которые могут помочь людям определять и настраивать архитектуры нейронных сетей, становятся активной областью исследований. Несколько исследовательских групп предложили использовать RL, чтобы сделать процесс проектирования архитектур нейронных сетей более доступным (MetaQNN от MIT и Net2Net).AutoML от Google использует RL для создания современных архитектур нейронных сетей, генерируемых машинами, для компьютерного зрения и языкового моделирования.
Помимо инструментов, упрощающих создание моделей машинного обучения, некоторые думают, что RL окажется полезным для разработчиков программного обеспечения при написании компьютерных программ.
Образование и обучение
Онлайн-платформы начинают экспериментировать с использованием машинного обучения для создания персонализированного опыта.Несколько исследователей изучают использование RL и других методов машинного обучения в системах обучения и персонализированного обучения. Использование RL может привести к созданию систем обучения, которые предоставляют индивидуальные инструкции и материалы, адаптированные к потребностям отдельных студентов. Группа исследователей разрабатывает алгоритмы RL и статистические методы, которые требуют меньше данных для использования в будущих системах обучения.
Здоровье и медицина
Настройка RL агента, взаимодействующего со средой, получающего обратную связь на основе предпринятых действий, имеет сходство с проблемой изучения политики лечения в медицинских науках.Фактически, многие приложения RL в здравоохранении в основном относятся к поиску оптимальной политики лечения. В недавних статьях упоминалось применение RL для использования медицинского оборудования, дозирования лекарств и двухэтапных клинических испытаний.
Текстовые, речевые и диалоговые системы
Компании собирают много текста, и хорошие инструменты, которые могут помочь разблокировать неструктурированный текст, найдут пользователей. Ранее в этом году исследователи искусственного интеллекта в SalesForce использовали глубокий RL для абстрактного резюмирования текста (метод автоматического создания резюме из текста на основе контента, «абстрагированного» из некоторого исходного текстового документа).Это может быть область, в которой инструменты на основе RL получают новых пользователей, поскольку многим компаниям нужны более совершенные решения для интеллектуального анализа текста.
RL также используется, чтобы позволить диалоговым системам (то есть чат-ботам) учиться на взаимодействиях пользователей и, таким образом, помогать им улучшаться с течением времени (многие корпоративные чат-боты в настоящее время полагаются на деревья решений). Это активная область исследований и инвестиций венчурного капитала: см. «Семантические машины» и «VocalIQ», приобретенные Apple.
СМИ и реклама
Microsoft недавно описала внутреннюю систему под названием Decision Service, которая с тех пор стала доступной в Azure.В этом документе описываются приложения Decision Service к рекомендациям по содержанию и рекламе. Decision Service в более общем плане нацелена на продукты машинного обучения, которые страдают от режимов отказа, включая «петли обратной связи и предвзятость, распределенный сбор данных, изменения в среде, а также слабый мониторинг и отладку».
Другие приложения RL включают в себя оптимизацию перекрестного маркетинга и системы назначения ставок в реальном времени для медийной рекламы в Интернете.
Финансы
Начав свою карьеру в качестве ведущего аналитика в хедж-фонде, меня не удивило то, что немногие финансовые компании готовы выступать официально.В общем, я встречал квантов и трейдеров, которые оценивали глубокое обучение и RL, но не нашли достаточных оснований для использования этих инструментов, кроме небольших пилотов. В то время как потенциальные приложения в сфере финансов описаны в исследовательских работах, лишь немногие компании описывают программное обеспечение в производстве.
Единственным исключением является система, используемая для исполнения сделок в JPMorgan Chase. В статье Financial Times описана система на основе RL для оптимального исполнения сделок. Система (получившая название «LOXM») используется для выполнения торговых приказов с максимальной скоростью и по наилучшей возможной цене.
Как и в случае с любой новой техникой или технологией, ключом к использованию RL является понимание его сильных и слабых сторон, а затем поиск простых вариантов использования, на которых можно попробовать. Не поддавайтесь шумихе вокруг ИИ - скорее, рассматривайте RL как полезный метод машинного обучения, хотя и лучше всего подходящий для определенного класса проблем. Мы только начинаем видеть RL в корпоративных приложениях. Наряду с постоянным исследованием алгоритмов начинают появляться многие программные инструменты (библиотеки, симуляторы, среды распределенных вычислений, такие как Ray, SaaS).Но справедливо сказать, что некоторые из этих инструментов содержат примеры, предназначенные для пользователей, заинтересованных в отраслевых приложениях. Однако уже есть несколько стартапов, которые включают RL в свои продукты. Итак, прежде чем вы это узнаете, вы, возможно, скоро будете извлекать пользу из разработок в области RL и связанных с ней методов.
Связанные ресурсы :
.