Главное меню

Каркасы для свай из арматуры


Арматурный каркас забивной железобетонной сваи |

Арматурный каркас

Арматурный каркас используется в производстве забивных железобетонных свай. Он придает изделиям прочность, стойкость к повышенным нагрузкам и долговечность.

Железобетонные сваи в современном строительстве пользуются особым спросом. Данные стройматериалы для фундамента позволяют возводить прочные, надежные и долговечные постройки. Монтируются они с использованием забивного метода. Спецтехника выполняет забивку каждого столба до нужной глубины.

При заказе этого стройматериала, необходимо удостовериться в добросовестности производителя. Рынок перенасыщен дешевыми аналогами, изготовленными с нарушением технологического цикла. Такие изделия обладают низкой прочностью. Следовательно, они недолговечны. Строения, возведенные на таких опорах ненадежны.

Особенности производства

ЖБ сваи изготавливаются по стандартам, четко прописанным в ГОСТах. Каждый честный производитель придерживается данных норм. Поэтому его продукция полностью соответствует высоким показателям качества. Это означает, что заказывая данные изделия, вы получаете гарантию на прочность будущего строения. Технологический цикл предусматривает выполнение в заводских условиях определенных манипуляций. Благодаря им железобетон обретает повышенную плотность и становится прочным. Нельзя использовать в таких сваях обычный цемент. Регулировщики строго рекомендуют производителям особо прочные марки бетона. Необходимо заранее подготовить арматурный каркас, который затем заливается железобетонным раствором. Требуются и специальные формы.

Назначение армокаркаса

Наиболее востребованными считаются ЖБ сваи квадратного сечения 150х150 и 200х200. Изготавливаются они из особо прочных сортов железобетона. Арматурный каркас изготавливается из металлических прутьев с сечением 10 мм. Для их соединения используются стержни. Они бывают косыми или поперечными. Также необходимы хомуты. Благодаря таким крепежным элементам конструкция становится единой. Данный элемент в изделиях придает зданиям устойчивость и прочность. Следовательно, армирование является обязательным требованием в производстве ЖБ опор. Оно предотвращает разрушительные процессы и воздействие почвы. Армирование бывает следующих типов:

Использование любой технологии четко прописано в ГОСТах. Продольное армирование подразумевает параллельное расположение четырех металлических прутьев с десятимиллиметровым сечением. Это касается опор с сечением 150х150 и 200х200. Для изделий с большим показателем сечения потребуется 8 стержней.

Продольный тип

Продольное армирование используется для свайных основ, которые закладываются в глинистый грунт. Аналогичное касается суглинок или супесей. С использованием данных основ возводятся наземные сооружения. Стоимость такого фундамента ниже. Однако для гидротехнических конструкций они не годятся. Заказать данные изделия следует у проверенного производителя. Вместе с товаром необходимо получить соответствующую сертификационную и гарантийную документацию. Ошибка в выборе стройматериалов приведет к постепенному разрушению возводимого строения.

Продольно-поперечный тип

Так называют арматурный каркас сварного вида. Создается он с помощью продольных прутьев. К ним привариваются горизонтальные перемычки. Используется также арматурная сетка. Продольно-поперечные армированные опоры выделяются повышенной устойчивостью. Поэтому они выдерживают различные нагрузки. Они не деформируются и не разрушаются на протяжении всего эксплуатационного срока. Следовательно, сфера применения таких опор значительно расширяется. Фундаменты с использованием данных изделий можно закладывать в следующие виды почвы:

Применяют их для построения жилищных или хозяйственно-промышленных объектов. Отлично подойдут для местностей с каменистыми породами. Также данные сваи позволяют строить причалы, мосты и дамбы.

Способ предварительного напряжения

Технология подразумевает помещение готового аромокаркаса в соответствующую форму. С использованием гидравлических домкратов происходит растяжка. Параллельно прутья обрабатываются энергией СВЧ-поля. Это уменьшает плотность металлоконструкции. Затем в опалубку добавляется раствор. Бетон схватывается. Натянутый арматурный каркас ослабевает. А прутья возвращаются к первоначальному состоянию. А под воздействием сжимающих сил бетон становится предельно плотным. Столбы, изготовленные по такой технологии, применяются в возведении наземных зданий. Также они подходят для сооружений на воде. Выбирают их и для местностей с тяжелыми геологическими условиями. Они прекрасно выдерживают растягивающие или изгибающие нагрузки.

Зачем нужна армировка?

Любой столб, использованный в свайной основе для возведения жилых построек должен иметь арматурный каркас. Особенно это касается забивных опор. Недопустимо экономить на таких стройматериалах и заказывать столбы без армирования. Они допустимы только для возведения легковесных построек. При этом грунт должен быть высокоплотным. Отличаются такие участки минимальным деформирующим воздействием.

Забивные сваи

Технологический процесс производства забивных столбов автоматически подразумевает армирование. Каждый ответственный производитель должен предоставить гарантии на свою продукцию. Для этого используется единая производственная линия, на которой выполняются остальные манипуляции. Некоторые заводы заказывают готовый арматурный каркас у других предприятий. Другие производят их самостоятельно. В зоне оконцовки прутья загибаются. Создается острие сваи. Если монтаж предусмотрен на участках с твердыми породами или высокоплотным грунтом, на конце опор устанавливается стальная обойма. Она защищает острие от разрушения. Предусмотрено и дополнительное армирование изделий. Для этого используется специальная сетка. Делается это для укрепления столбов. Удары молота могут разрушить их.

Материалы изготовления

Забивные опоры армируются с применением горячекатаной рифленой арматуры. Изготовлены они из стали АII или АI. Это прочные марки стали, выдерживающие огромные нагрузки. Соблюдение технологии армирования и использование современных методик позволяет производить высокопрочные, устойчивые и долговечные столбы. Однако, важно проследить за деятельностью компании-производителя, прежде чем заказывать такие стройматериалы. Только добросовестная компания, соблюдающая все стандарты ГОСТ, может гарантировать качество своей продукции. Существует два вида крепления прутьев между собой. Первый подразумевает фиксацию вязальной проволокой. Второй способ подразумевает применение сварочного аппарата. Сварные швы должны быть защищены. Для этого используется гидроизоляционный материал. Такой арматурный каркас выдержит любое деформирующее воздействие, не подвергнется коррозии и прослужит десятилетиями. Следовательно, фундамент на подобных забивных столбах выдержит огромный вес будущего здания. Бояться разрушительных процессов не стоит. Простоит такое здание десятилетиями, не требуя укрепления или реконструкции

Арматурные каркасы для свай — что нужно знать о них?

Арматурный каркас для свай — это конструкция из металлической арматуры, изготовленная из стержней одного направления, но разных сфер армирования железобетонного элемента.

Арматура соединяется стержнями — поперечными или косыми — и хомутами, превращаясь в единую металлическую конструкцию.

Всё это нужно, чтобы повысить прочность элемента и устойчивость всего строения.

Навигация по статье:

Разновидности каркасов из арматуры

В настоящий момент существует 2 вида арматурных каркасов.

Объёмные каркасы

По назначению объёмные каркасы бывают разные:

Объёмный каркас — это конструкция, сделанная из нескольких решёток, между которыми — соединения в виде стержней из металла, которые перпендикулярно прикрепляются к плоскости решётки.

Чтобы изготовить подобный каркас, понадобятся стержни диаметром по 8 и 12 миллиметров, что позволит сформировать сваи с необходимым под данный вид работы диаметром.

Способы производства зависят от формы каркаса: большой каркас изготовляется в индивидуальном порядке, а вот каркас для свай — с применением автоматизированных сварочных линий.

Плоские каркасы

У плоских арматурных каркасов — 2–3 продольных слоя арматурной сетки, приваренных друг к другу прутами. Продольные стержни закрепляются прутьями:

Основная цель, для чего применяют каркас — укрепить конструкцию без особого увеличения её массы, для закладки фундамента и армирования железобетона.

Как вязать арматурные каркасы?

Основные материалы при изготовлении каркасов:

Металлические пруты, бывает, покрывают антикоррозийной защитой, но не всегда. Обычно для этого используют стальные стержни без покрытия и добавок или же — металлические прутья. Отдельные пруты соединяются проволокой или путём сварки. Большие каркасы собирают из готовых деталей.

Изготовление арматурных каркасов может производиться как на специализированном предприятии, так и прямо на стройплощадке. Что позволяет производить не только стандартные формы каркаса, но и индивидуальные, под конкретное строение.

В настоящий момент существует 2 технологии производства каркасов.

Автоматизированная сборка на заводе

Параметры:

Ручная сборка

Параметры:

При изготовлении каркасов круглой формы применяется сварка несущих стержней с арматурой, навитой по спирали. Благодаря этим технологиям достигаются идеальные геометрические формы каркаса, а также — высокая производительность и качественная сварка.

Сегодня на стройплощадках применение забивных свай ограничено по, поэтому фундаменты сейчас закладывают по новой технологии буронабивных свай. Такие сваи конструируются прямо в грунте. Арматурный каркас ставят в скважину, и заливают бетоном до застывания. Особый плюс такой технологии — мало шума при производстве, поэтому можно строить там, где забивные сваи использовать нельзя было бы. Для армирования буронабивных свай используется круглый арматурный каркас.

Применение арматурных каркасов

Перво‑наперво, арматурные каркасы для свай используются для создания крепких, долговечных и предельно надёжных строений из железобетона, или для дополнительного укрепления построек, уже находящихся в эксплуатации. Обширную популярность арматурные каркасы приобрели при строительстве различных инженерных объектов, например, промышленных комплексов.

Арматурный каркас для основания обязательно используется при заливке фундамента железобетонных конструкций.

Преимущества арматурных каркасов

Преимущества применения арматурных каркасов:

Заказать расчет стоимости монолитного дома в СПб и ЛО

Наш специалист свяжется с вами, внимательно выслушает и предложит проект дома, который подходит вам, с расчетом стоимости. Оставьте телефон для связи:

Сборка арматурных каркасов железобетонных свай

04.01.2018

Железобетон произвел огромную революцию в строительной отрасли, что стала подосновой его полноценного использования в проектах любого масштаба. В этой публикации мы хотим рассказать, как проходит сборка арматурных каркасов железобетонных свай и дать исчерпывающие ответы на многие вопросы наших клиентов.

Сборка арматурных каркасов железобетонных свай — это производственный процесс, результатом которого является готовая конструкция из металлической арматуры. Чаще всего, сборка арматурных каркасов железобетонных свай, начинается с изготовления металлических стрежней одного направления, но разных сфер армирования ж/б элемента. Конструкцию арматуры сцепляют между собой поперечными или косыми стержнями, хомутами, создавая таким образом цельную металлоконструкцию.

Размер железобетонных свай определяют на основании расчета условий для обеспечения прочности конструкции. Обычно он составляет от 0,6 до 6 м. Сборка арматурных каркасов железобетонных свай дает возможность увеличить прочность объекта строительства и устойчивость конструкции каркаса к механическим нагрузкам разной степени интенсивности и продолжительности. Поэтому в производственном процессе используют железобетонные конструкции, как наиболее способные к различным нагрузкам.

Сборка арматурных каркасов железобетонных свай допускает использование ручного труда и автоматизированные методы монтажа, основная часть которых осуществляется в заводских условиях. Прежде чем мы рассмотрим эти методы, определим виды армированных каркасов, с помощью которых возводятся современные здания.

В строительном производстве в наши дни используются два вида армированных каркасов: объемные и плоские.

Сборка арматурных каркасов железобетонных свай осуществляется с единственной целью —укрепление линейных конструкций без значительного изменения их массы, закладка фундамента (в том числе и ленточного) и армирование железобетона.

В заводских условиях сборка арматурных каркасов железобетонных свай соответствует следующим параметрам:

На строительной площадке часто осуществляется ручная сборка арматурных каркасов железобетонных свай, с созданием конструкции непосредственно в грунте. Для этого вначале бурят скважину, куда устанавливают арматуру, которую после заливают бетоном. Когда бетон застынет, конструкция достигнет своей проектной прочности. Что означает, что буронабивная свая готова воспринимать предельные проектные нагрузки. 

Сборка арматурных каркасов железобетонных свай по буронабивной технологии малошумная, это дает возможность закладывать фундаменты на сваях и в тех местах, где забивные сваи не используют из-за высокого уровня шума.

На многих строительных площадках установлены ограничения по применению забивных свай, поэтому фундаменты закладывают по современной технологии на основе буронабивных свай со следующими параметрами:

Грамотное использование технологий армирования элементов каркаса позволяет достигать идеальных геометрически форм арматурного каркаса, качественной сварки и высокой производительности. О том какая сборка арматурных каркасов железобетонных свай будет оптимальным решением в вашем проекте, узнавайте у наших консультантов по телефону 215-25-35. Звоните! Будем рады вас слышать!


Вернуться к списку

Армирование свай

На данной странице представлена информация о армировании свай. Вы узнаете, какие сваи подлежат армированию и какие виды укрепления железобетонных изделий существуют. Также будет детально рассмотрена технология армирования буронабивных конструкций и расчеты, предшествующие данному процессу. 
Наша фирма предоставляет услуги по реализации свайных изделий с квадратным, прямоугольным и круглым сечением, обладающих продольным и продольно-поперечным армированием. Мы поставляем все распространенные типоразмеры свай длиной от 3-12 метров. СК "Установка свай" ведет приемлемую ценовою политику - стоимость наших свай существенно ниже, чем у конкурентов не только по Москве, но и по всему центральному региону России.

Виды армирования свай

Важно: классификация способов армирования свай приведена в нормативе ГОСТ №10992 "Арматурные каркасы для ЖБ изделий". Согласно данному документы, выделяют два вида армирования - продольным и продольно-поперечным каркасом.

Рассмотрим каждый способ подробнее.

Армирование продольного типа

Железобетонные конструкции, армированные продольным способом, подлежат к использованию в устойчивой среднеплотной почве, к которой относится суглинок, глинистый грунт и супесь. Из-за уменьшения расхода арматуры при производстве такие сваи стоят дешевле, однако в плане сопротивления нагрузкам на изгиб и растяжение они уступают конструкциям с продольно-поперечным армированием, что не позволяет применять их в гидротехническом строительстве и в сейсмически опасных регионах.

Важно: армокаркас при продольном армировании состоит из параллельно расположенных арматурных прутьев в количестве 4 (для свай 20х20 - 30х30 см) или 8 шт. (для свай 35х35 и 40х40 см). Диаметр применяемой арматуры варьируется в пределах от 12 до 15 мм. (используются стержни рифленого типа марки А1 и А2).

Рис. 1.1: Продольное армирование свай

Части ствола сваи, испытывающие в процессе погружения повышенную нагрузку, укрепляются дополнительным армированием:


Армирование продольно-поперечного типа

Для продольно-поперечного способа армирования железобетонных конструкций применяется пространственный армокарас, состоящий из параллельных прутьев арматуры (диаметр 11-15 мм., класс А1 или А2) и соединяющих их поперечных перемычек (диаметр 8-12 мм). Также в качестве соединяющих элементов может применяться собранная в цилиндр металлическая сетка, такой подход реализуется при армировании свай круглого сечения.


Рис. 1.2: Каркас для продольно-поперечного армирования

Важно: поскольку разные участки ствола в процессе забивки свай и работы в грунте испытывают отличающиеся по силе нагрузки, шаг поперечных перемычек по периметру ствола отличается. В центральной части он варьируется в диапазоне 20-30 см. (для конструкций длиной до 12 м - 30 сантиметров, длиннее 12 м - 20 см), по боковым граням ствола - 10 см.


Рис. 1.3: Продольно-поперечное армирование

Оголовки свай, армированных данным методом, также усиливаются арматурной сеткой и конусообразной стальной обоймой на острие ствола.

Армирование по методу предварительного напряжения

Метод преднапряжения является вспомогательной технологией, реализация которой позволяет достичь увеличения плотности бетона и, как следствие, существенного повышения сопротивления сваи нагрузкам на разрыв и изгиб.

Преднапряжению подлежат сваи как с продольными, так и с продольно-поперечными армокаркасами. Главное условие - используемая арматура должна изготавливаться из высокопрочных сталей 35-ГС и 30-ХГ2С (применяются стержни 13-20 мм в диаметре).


Рис. 1.4: Гидродомкрат для преднапряжения арматуры

Суть метода состоит в следующем: после укладки армокаркаса в заливочную форму он растягивается с помощью гидравлических домкратов (для увеличения эффективности растяжения на арматуру воздействуют электрическим током, за счет которого снижается плотность стали). После фиксации каркаса в растянутом состоянии заливочная форма заполняется бетоном. Напряжение домкратами убирается после схватывания бетона "на отлип" - арматура возвращается до первоначального размера и в месте с ней сжимается и уплотняется бетон, частично отвердевший вокруг прутьев.


Рис. 1.5: Гидродомкрат в процессе работы

Какие сваи армируются

Важно: армированию подлежат все виды железобетонных свай - забивные, буронабивные и буроинъекционные.


Армирование забивных конструкций

Изготовление свай забивного типа осуществляется на производственной линии, где выполняются все стадии их формирования, включая укрепление арматурным каркасом. Создание армокаркаса может выполняться как на заводе, изготавливающем ЖБИ, так и на предприятиях, специализирующихся на металлопрокате, у которых завод закупает арматурную заготовку.


Рис. 1.6: Изготовления арматурного каркаса

Армокаркас при производстве сваи размещается внутри металлоформы - специальной опалубки, разделенной продольными бортами на отсеки, соответствующие размерами форме изготавливаемых свай. После укладки арматурных каркасов отсеки металлоформы заполняются бетоном, и опалубка транспортируется в камеру пропарки, где при повышенной температуре происходит отвердевание бетона. После набора бетоном нормативной прочности сваи, посредством лебедочных механизмов, изымаются из металлоформы и складируются на месте хранения.


Рис. 1.7: Металлоформа для свай

Армирование буронабивных и буроинъекционных конструкций

Данные виды свай изготавливаются в почве непосредственно на территории строительного объекта, там же происходит и их армирование.

Методика армирования набивных и инъекционных конструкций отличается лишь последовательностью реализации технологических операций:


Рис. 1.8: Погружение армокаркаса в скважину под буронабивную сваю

Технология армирования набивных железобетонных конструкций при их самостоятельном изготовлении практически не отличается от вышеприведенной, за исключением того, что все технологические операции выполняются вручную.

Расчёты

Армирование железобетонных свай требует проведения предварительных расчетов, направленных на определение количества используемой для создания каркаса арматуры. В качестве примера рассмотрим расчет арматуры под 20 буронабивных свай диаметром 30 см и высотой 2 м., используемых для обустройства фундамента под дом из пенобетона.


Рис. 1.9: Схема армирования буронабивных свай

Для армирования свай диаметром 30 и больше сантиметров используется пространственный армокаркас и 4-ех продольных прутьев и соединяющих их поперечных перемычек в количестве 3-ех шт., по одной в каждой части ствола сваи (низ-центр-верх).

Важно: длина продольных прутьев должна на 25-30 см. превышать высоту тела сваи, выпуски арматуры впоследствии соединяются с армокаркасом ростверка.

Имея исходные данные можно рассчитать общую длину требуемой продольной арматуры:

Далее высчитываем длину гладкой арматуры, используемой в качестве продольных перемычек (по 3 шт. на каждую сваю). Для этого потребуется определить длину окружности сваи, делается это по формуле O = p*d, в которой: d - диаметр сваи, p - 3,14 (константа). В нашем случае длина окружности составляет 94.5 см. В итоге мы определили, что для армирования 20 буронабивных свай нам потребуется 184 м. продольной арматуры (используются рифленые прутья диаметром 12-50 мм) и 57 м. арматуры для поперечных перемычек (гладкие прутья диаметром 8-10 мм).

Важно: учитывая отходы при резке арматуры, имеет смысл брать прутья с запасом в 10-15 метров, поскольку сваривание недостающих по размеру обрезков с краев арматуры в один стержень негативно сказывается на общей прочности армокаркаса.

Как выполняется армирование ЖБ свай

Для армирования железобетонных конструкций, при их самостоятельном изготовлении, нужна болгарка и сварочная установка. Сварка, при надобности, заменяется вязальной проволокой, которой также можно соединять отдельные стержни в армокаркас.


Рис. 2.0: Вязка армокаркаса проволокой

Технология выполнения работ следующая:


Рис. 2.1: Сварной арматурный каркас

Монтаж армокаркаса в скважину выполняется по следующей технологии:


Рис. 2.2: Скважина под набивную сваю перед заливкой бетоном
К дальнейшему строительству армированная свая будет готова спустя 25-30 дней после заливки - простой нужен для набора бетоном прочности.

Полезные материалы

Арматурный каркас для фундамента

Арматурный каркас - это остов фундамента, собираемый из стальных прутьев, воспринимающих растягивающие нагрузки и препятствующий деформациям.

 

 

 

 

нормативы и типы устройства конструкции, технология проведения работ

Армирование входит в перечень технологических процессов при производстве буронабивных и железобетонных свай.

Процедура необходима для придания жесткости силовой конструкции, а также предотвращения разрушения опорных элементов при воздействии деформирующих сил со стороны грунта.

Подробнее о технологии, разновидностях армирования свай расскажем в статье.

Нормативы и типы устройства силовой конструкции

Технология армирования предполагает использование трех основных методик:

  1. Монтаж армирующего каркаса продольного типа.
  2. Продольно-поперечно армирование.
  3. Армирование по методу предварительного напряжения.

Принципы устройства силовой конструкции описаны в таких нормативных документах:

Продольного типа

По технологии арматура располагают параллельно друг к другу без горизонтальных перемычек. Для свай с сечением 200х200 и 300х300 мм используют 4 прута, а для опорных элементов 350х350 и 400х400 мм – 8 стержней.

Назначение свай с продольным армированием – закладка фундамента в почвах средней плотности (глина, супесь, суглинок) под наземные сооружения.

Такие силовые конструкции обходятся дешевле, но они характеризуются слабым сопротивлением относительно растягивающих и сгибающих нагрузок. Эта особенность ограничивает сферу применения фундамента, исключая строительство гидротехнических сооружений.

Продольно-поперечного вида

Сварная конструкция такого типа состоит из продольных прутьев с приваренной арматурной сеткой или горизонтальными перемычками. По краям каркаса шаг между поперечными элементами составляет 100 мм, в средней части – 200 или 300 мм, если глубина опорной подошвы больше 13 м.

Опоры с армокаркасом продольно-поперечного типа выгодно отличаются устойчивостью к различным нагрузкам в процессе службы, а также свободно переносят столкновения с крупнообломочными породами.

Это расширяет сферу применения свайных фундаментов для строительства сооружений жилищного и промышленного назначения на:

Помимо наземных сооружений, сваи с продольно-поперечным армированием подходят для возведения:

Метод предварительного напряжения

При изготовлении свай в металлическую форму помещают аромокаркас и растягивают его с помощью гидравлических домкратов. Одновременно на прутья оказывают воздействие энергией СВЧ-поля для уменьшения плотности стали. После этого опалубку заполняют раствором.

Когда бетон схватывается, натяжение ослабляют и прутья сжимаются до первоначального состояния. При этом сжимающие силы воздействуют на бетон, в результате чего он приобретает максимальную плотность.

Такой фундамент используют для строительства наземных сооружений, а также возведения построек на воде в геологических условиях, где силовая конструкция будет подвергаться изгибающим и растягивающим нагрузкам.

Какие столбы армируются?

Армированию подлежат все железобетонные свайные фундаменты, которые будут использованы для строительства жилых сооружений, а также построек I класса ответственности.

К таким силовым конструкциям относятся:

  1. Забивные опоры.
  2. Буронабивные и буроинъекционные столбы.
  3. Винтовые бетонные стержни.

С целью экономии собственники могут использовать бетонные сваи без арматуры только в том случае, если их несущая способность и эксплуатационный ресурс удовлетворяет проектным условиям. Как правило, речь идет о строительстве легковесных построек на высокоплотных грунтах, которые могут оказывать незначительной деформирующее воздействие на фундамент.

Например, если буронабивные сваи диаметром 300 мм будут испытывать только вертикальную нагрузку от вдавливания в несущий пласт с высоким сопротивлением, то прочность фундамента будет достаточной без армирования. Металлические винтовые и полые забивные сваи армированию не подлежат.

Особенности для забивных опор

Армирование выполняется на одной производственной линии вместе с остальными этапами изготовления ж/б опор. При этом предприятия могут закупать готовые каркасы у сторонних компании или заниматься их производством самостоятельно. Ближе к концу каркаса пруты загибают к центру, формируя острие сваи.

Для строительства в геологических условиях с высокоплотным грунтом или большим содержанием крупнообломочных пород, острый конец конструкции защищают стальной обоймой. Верхнюю часть каркаса дополнительно оснащают арматурной сеткой с шагом в 50 мм, чтобы укрепить конструкцию для оптимального восприятия ударов молота.

Для изготовления каркаса используют горячекатаные рифленые пруты из стали класса АI и АII (Ø от 12 мм).

Для армирования свай по методу предварительного напряжения применяют металлопрокат из стали марок:

Для буронабивных и буроинъекционных оснований

Необходимость армирования набивного и буроинъекционного основания определяется на этапе проектирования после расчета нагрузок, несущей способности, а также анализа конструкции на возможность деформации.

Армокаркас для фундамента изготавливают из продольной рифленой арматуры класса АI и АII (Ø 10–16 мм). Для горизонтальных перемычек используют гладкий металлопрокат (Ø 6–8 мм).

Соединять конструкции можно двумя способами:

  1. Фиксировать прутья вязальной проволокой.
  2. Использовать сварочный аппарат.

Места сварочных швов защищают и покрывают гидроизоляционным материалом.

Подготовка к процессу

Когда сборка армокаркаса будет проводиться своими руками, мастеру необходимо предварительно изучить нормативные требования, подготовить оборудование и запастись металлопрокатом в нужном количестве.

Необходимые инструменты

Чтобы сделать армокаркас своими руками, конструктору понадобятся такое техническое оснащение:

Определение количества материала

Согласно требованиям из СНиП 52-01-2003 (актуальная редакция СП 63.13330.2018), содержание продольной арматуры в силовой конструкции не должно быть меньше 0,1%. Поэтому сначала рассчитывают опорную площадь фундамента и в соответствии с этим значением подбирают количество прутьев.

Шаг между поперечными перемычками – 1 м. Размер хомутов определяют, исходя из конфигурации каркаса (кольцо, квадрат). Длину арматуры рассчитывают, складывая глубину скважины и высоту ростверка.

Как правило, на один узел идет 30–40 см вязальной проволоки. Удобно вести расчет, имея перед собой чертеж силовой конструкции с нанесенными размерами.

Технология проведения работ

Алгоритм работы следующий:

  1. Подготавливают арматуру – нарезают прутья на отрезки нужной длины с помощью болгарки.
  2. Изгибают гладкие прутья, придавая им нужную форму.
  3. Размещают две рифленых арматуры параллельно друг к другу на рабочей поверхности.
  4. Надевают на продольные прутья заготовленные квадраты и фиксируют с помощью сварки или обвязывают проволокой.
  5. Переворачивают конструкцию и фиксируют две оставшиеся продольные арматуры.
  6. Покрывают металлический каркас гидрофобным составом.

Готовый армокаркас устанавливают внутри скважины и заливают бетонным раствором. Над поверхностью бетона должны выступать прутки для связки с ростверком.

Изготовление арматурного каркаса для буронабивных свай — в видео:

Вся самая важная и полезная информация о свайно-винтовом фундаменте представлена в данном разделе.

Заключение

Технология армирования применяется, чтобы придать свайному фундаменту необходимую прочность и стойкость по отношению к деформирующим нагрузкам, которые возникают в процессе монтажа и эксплуатации. Готовые железобетонные конструкции изначально оснащены армирующим поясом, который закладывается в форму при производстве.

В случае с буронабивными и буроинъекционными сваями изготовить силовую конструкцию можно своими руками по технологии, описанной в статье. Требования к качеству и количеству арматуры контролируются нормативными документами.

Вконтакте

Facebook

Twitter

Одноклассники

Мой мир

Самостоятельное армирование буронабивных свай в строительстве

  • Монтаж фундамента
    • Выбор типа
    • Из блоков
    • Ленточный
    • Плитный
    • Свайный
    • Столбчатый
  • Устройство
    • Армирование
    • Гидроизоляция
    • После установки
    • Ремонт
    • Смеси и материалы
    • Устройство
    • Устройство опалубки
    • Утепление
  • Цоколь
    • Какой выбрать
    • Отделка
    • Устройство
  • Сваи
    • Виды
    • Инструмент
    • Работы
    • Устройство
  • Расчет

Поиск

Фундаменты от А до Я.
  • Монтаж фундамента
    • ВсеВыбор типаИз блоковЛенточныйПлитныйСвайныйСтолбчатый

      Фундамент под металлообрабатывающий станок

      Устройство фундамента из блоков ФБС

      Заливка фундамента под дом

      Характеристики ленточного фундамента

  • Устройство
    • ВсеАрмированиеГидроизоляцияПосле установкиРемонтСмеси и материалыУстройствоУстройство опалубкиУтепление

      Устранение трещин в стенах фундамента

      Как армировать ростверк

      Необходимость устройства опалубки

      Как сделать гидроизоляцию цоколя

  • Цоколь

% PDF-1.5 % 2466 0 obj> endobj xref 2466 55 0000000016 00000 н. 0000013188 00000 п. 0000013424 00000 п. 0000013469 00000 п. 0000013601 00000 п. 0000013635 00000 п. 0000013876 00000 п. 0000013904 00000 п. 0000014418 00000 п. 0000014822 00000 п. 0000015228 00000 п. 0000015266 00000 п. 0000015374 00000 п. 0000018044 00000 п. 0000122480 00000 н. 0000122559 00000 н. 0000122633 00000 н. 0000122714 00000 н. 0000122798 00000 н. 0000122843 00000 н. 0000122938 00000 н. 0000122983 00000 н. 0000123101 00000 п. 0000123146 00000 н. 0000123277 00000 н. 0000123322 00000 н. 0000123446 00000 н. 0000123491 00000 н. 0000123614 00000 н. 0000123659 00000 н. 0000123816 00000 н. 0000123861 00000 н. 0000124024 00000 н. 0000124069 00000 н. 0000124201 00000 н. 0000124245 00000 н. 0000124396 00000 н. 0000124440 00000 н. 0000124563 00000 н. 0000124607 00000 н. 0000124715 00000 н. 0000124759 00000 н. 0000124886 00000 н. 0000124930 00000 н. 0000125039 00000 н. 0000125083 00000 н. 0000125192 00000 н. 0000125236 00000 н. 0000125329 00000 н. 0000125372 00000 н. 0000125466 00000 н. 0000125508 00000 н. 0000125598 00000 п. 0000125640 00000 н. 0000001396 00000 н. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 2520 0 obj> поток х | [S

.

Введение в обучение с подкреплением (DDPG и TD3) для рекомендаций по новостям | Майк Уоттс

Введение

Отличная история оптимизации

  • Статический и динамический набор данных временных рядов
  • Почему вам следует использовать HDF5
  • Кодирование временных рядов

Рекомендации по методам для новостей

  • Матрица поиска сходства
  • Факторизация
  • Машины Больцмана с ограничениями
  • Машины факторизации
  • Обучение с подкреплением
  • Сравнение методов

Резюме встраиваний

  • Теория информации в глубоком обучении
  • Теория информационных плоскостей
  • 'Почему имеет смысл встраивание
  • '

    Итоги работы Маркова

    • Марковские свойства, цепочки, игры и решения
    • Награда vs.Значение
    • Марковский процесс с непрерывным состоянием

    DDPG: Глубокие детерминированные градиенты политики

    • Простое объяснение
    • Расширенное объяснение
    • Реализация в коде
    • Почему это не работает
    • Выбор оптимизатора
    • Результаты
    9000 Двойной отложенный DDPG
    • Объяснение
    • Реализация
    • Результаты

    Заключение

    Политические методы: (в следующей статье…)

    • PPO: Proximal Policy Optimization
    • GAIL Off: Generative Adversarial Imitation

      0008 -Политика глубокого обучения с подкреплением без исследования BQN (в следующей статье….)

      Есть несколько причин, по которым эта статья была написана так долго.

      Во-первых, из-за разочарования в динамическом наборе данных. Когда я начинал создавать прототипы, на одну итерацию уходило более 40 часов. После базовой pandas и его оптимизации он сжимается до 1.5. Когда я реализовал динамический набор данных, это заняло 10 минут. Если вы кодируете состояния с помощью представления состояний, получается 3. Кроме того, я вообще не мог заставить DDPG работать, и это добавило некоторого воздействия.Таким образом, я закончил использование набора данных статических временных рядов + TD3. Однако об этом позже.

      Однако, прежде всего, большинство статей на TDS платные. Таким образом, нет ни премиальных статей, ни Patreon, ни выпрашивания денег. Вы можете аплодировать этой статье несколько раз (сделайте это, нажимая кнопку вверху влево), а затем перейти на страницу GitHub и пометить репо.

      Это мой школьный проект, и в главной роли он мне важен. Это также дало бы мне больше шансов на победу в конкурсе проектов, возможно, даже сокращение выплат университетам.

      Избегайте панд вообще!

      Как видите, pandas можно оптимизировать, но, в конце концов, это все еще довольно дорого обходится, потому что даже моя лучшая оптимизация плохо масштабируется. По оси абсцисс отложена степень 10. По оси ординат отложено время (в секундах). Кроме того, с глубоким обучением связано то, что мы часто запускаем модель на одном и том же наборе данных снова и снова. Поэтому было бы разумно сделать наш набор данных полностью статичным, исключив любое взаимодействие с пандами.Давайте просто запустим наш генератор наборов данных и сохраним результаты. Если вы разветвили мое репо и следуете за ним, записная книжка находится в примечаниях / 1. Ваниль RL / 1. Создание статического набора данных .ipynb. Примечание: это абсолютно обязательно; вы можете скачать созданный мной набор данных.

      Масштабирование для разных подходов

      Храните данные в формате HDF5!

      Иногда временные ряды не могут быть полностью загружены в вашу оперативную память. Также специально для этой цели был разработан формат HDF5. Используйте везде, где это возможно, потому что он работает быстрее, чем PyTorch, и изначально имеет поддержку numpy.Единственное ограничение - это ваш твердотельный диск, поэтому вы можете купить PCI Express с быстрым чтением.

      Кодировать размеры!

      Если вы используете временные ряды статического размера (также называемые «скользящими» значениями), убедитесь, что вы кодируете данные в более низкие измерения. Для классического подхода машинного обучения у нас есть анализ главных компонентов или сокращенно PCA. Вот видео, если это новое слово для вас.

      Вы также можете использовать автоэнкодеры LSTM для временных рядов с динамической длиной. Из своих экспериментов я заметил, что линейные AE плохо справляются с вращением ts.Однако я использую государственное представительство, как это предложили авторы статьи. Правило № 1337 DL гласит, что 90% фактического обучения происходит в первые 10 минут. Итак, я запустил модель TD3 и использовал ее модуль представления состояния для кодирования TS.

      .

      Введение в обучение с подкреплением Q-Learning с деревьями решений | Автор: Чакрит Яу

      Этот проект начался как мое чистое любопытство, можно ли использовать другие алгоритмы для Q-Learning. Таким образом, мы не касаемся более глубоких вопросов, таких как реализация деревьев решений специально для обучения с подкреплением или более глубокий анализ производительности и скорости и т. Д.

      Мы собираемся использовать одну из самых простых задач RL для экспериментов - CartPole V0. Эта среда предоставляется OpenAI Gym - библиотекой, состоящей из различных сред для тестирования систем обучения с подкреплением.В основном на тележке есть шест. Вы можете двигаться влево или вправо. Ваша цель - как можно дольше не допустить опрокидывания шеста.

      Я раздвоил репозиторий GitHub от Грега Сурмы, где он предоставляет модель Keras для решения проблемы CartPole. Я повторно использовал большую часть его кода, изменяя только те части, которые нужно изменить. Мои благодарности Грегу Сурме за его кодовую базу.

      Давайте рассмотрим, что делает модель Сурмы, шаг за шагом.

      1. Игра CartPole инициализирована. Количество действий записывается.
      2. На каждом временном шаге нам дается кортеж (x1, x2, x3, x4) . Этот кортеж представляет текущее состояние тележки и шеста.
      3. Мы сообщаем игре, хотим ли мы двигаться влево или вправо. Решение принимается на основе нашей модели (обычно нейронных сетей) путем запроса модели ожидаемого вознаграждения за выполнение каждого действия в этом состоянии.
      4. После выполнения действия получаем новое состояние и награду.
      5. Мы просим нашу модель предсказать ожидаемые награды за каждое действие в новом состоянии.Возьмите наивысшее вознаграждение в качестве ожидаемого вознаграждения за пребывание в этом новом состоянии, дисконтируйте его с коэффициентом ГАММА и прибавьте его к существующей награде. Это новое значение q (или ожидаемое вознаграждение) для данной комбинации состояния и действия.
      6. Поместите кортеж состояния / действия / награды / нового состояния в какой-то буфер или память.
      7. Выбрать всю или часть памяти. Частично соответствует модели с вызванной памятью.
      8. Вернитесь к шагу 2. Повторяйте, пока не получите удовлетворительный результат.

      Как видите, весь процесс прост при применении с нейронными сетями (или, по крайней мере, с Keras). Мы можем запросить у нейронных сетей прогнозы ожидаемых вознаграждений за действия даже до того, как сети будут обучены (конечно, вы получаете случайные числа, но это нормально для первого раунда). После вычисления нового q-значения мы можем выбрать экземпляр из памяти и подогнать его к нейронным сетям, не теряя всего, что мы уже обучили (правда, будет деградация.Это, в первую очередь, основа для введения воспроизведения опыта.)

      Если мы хотим заменить нейронные сети другими регрессорами, есть несколько требований.

      1. Регрессоры должны поддерживать несколько меток. Я поставил «должен» вместо «должен», потому что это не существенно. С помощью нескольких строк кода мы могли бы реализовать индивидуальный регрессор для каждого действия отдельно; но все же встроенная поддержка нескольких меток более удобна для работы.
        Большинство алгоритмов в SKLearn изначально поддерживают множественные метки, поэтому вы можете в значительной степени отказаться от линейной регрессии, SVR и случайного леса.Деревья с градиентным усилением немного сложнее, поскольку популярные библиотеки, такие как XGBoost, CatBoost и LightGBM, не предлагают поддержки нескольких меток. К счастью, мы можем обернуть их в MultiOutputRegressor SKLearn и решить эту проблему.
      2. Поскольку GBT должен быть пригоден, прежде чем вызывать прогноз, мы должны предоставить свои собственные ожидаемые награды для первого раунда. Это включает в себя сначала проверку, подходит ли модель. В противном случае мы можем указать фиксированное значение или случайное число. В качестве начальных значений я выбрал 0.
      3. Частичная установка GBT невозможна. Вместо того, чтобы подбирать по одному экземпляру за раз, мы должны построить всю память вместе с массивом q-значений и полностью переобучать регрессор на каждом временном шаге.
      4. Поскольку мы переобучаем всю память, устаревший опыт с устаревшим значением q никогда не исчезнет сам по себе. В отличие от нейронных сетей, мы должны ограничить размер памяти гораздо меньшим числом. В моем случае я выбрал 1000.
      5. В качестве побочного эффекта мы должны повысить минимальную скорость исследования, чтобы учащийся не застрял.Вполне вероятно, что небольшая память, которая у нас есть, будет заполнена некачественным опытом, поэтому нам нужно продолжить изучение.

      На следующем рисунке показаны изменения, которые я внес в исходный код. Я использую LightGBM в эксперименте из-за его производительности и скорости.

      Изменения, внесенные мной в исходный код

      Замечание Я запускаю код через Jupyter Notebook, который, на удивление, был быстрее, чем запуск из командной строки. Возможно, это как-то связано с работой на машине с Windows.

      Код также можно найти на GitHub.

      .

      Обучение с подкреплением 101. Изучите основы подкрепления… | Швета Бхатт

      Обучение с подкреплением (RL) - одна из самых актуальных тем исследований в области современного искусственного интеллекта, и ее популярность только растет. Давайте рассмотрим 5 полезных вещей, которые нужно знать, чтобы начать работу с RL.

      Обучение с подкреплением (RL) - это метод машинного обучения, который позволяет агенту учиться в интерактивной среде методом проб и ошибок, используя обратную связь по своим действиям и опыту.

      Хотя как контролируемое обучение, так и обучение с подкреплением используют сопоставление между вводом и выводом, в отличие от контролируемого обучения, где обратная связь, предоставляемая агенту, представляет собой правильный набор действий для выполнения задачи, обучение с подкреплением использует вознаграждений и наказаний в качестве сигналов для положительного и отрицательное поведение.

      По сравнению с обучением без учителя, обучение с подкреплением отличается с точки зрения целей. В то время как цель обучения без учителя состоит в том, чтобы найти сходства и различия между точками данных, в случае обучения с подкреплением цель состоит в том, чтобы найти подходящую модель действий, которая максимизирует общую совокупную награду агента .На рисунке ниже показан цикл обратной связи «действие-вознаграждение» типовой модели RL.

      Некоторые ключевые термины, которые описывают основные элементы проблемы RL:

      1. Среда - Физический мир, в котором работает агент
      2. Состояние - Текущая ситуация агента
      3. Вознаграждение - среда
      4. Политика - Метод сопоставления состояния агента действиям
      5. Значение - Будущее вознаграждение, которое агент получит, выполняя действие в определенном состоянии

      Проблему RL лучше всего объяснить с помощью игр.Давайте возьмем игру PacMan , где цель агента (PacMan) состоит в том, чтобы съесть пищу в сетке, избегая при этом призраков на своем пути. В этом случае сеточный мир - это интерактивная среда для агента, в которой он действует. Агент получает награду за поедание еды и наказание, если его убивает призрак (проигрывает в игре). Состояния - это местоположение агента в мире сетки, а общая совокупная награда - это агент, выигравший игру.

      Чтобы построить оптимальную политику, агент сталкивается с дилеммой: исследовать новые состояния и одновременно максимизировать общую награду.Это называется компромиссом между и эксплуатацией . Чтобы сбалансировать и то, и другое, лучшая общая стратегия может включать краткосрочные жертвы. Следовательно, агент должен собрать достаточно информации, чтобы принять наилучшее общее решение в будущем.

      Марковские процессы принятия решений (MDP) - это математические основы для описания среды в RL, и почти все задачи RL могут быть сформулированы с использованием MDP. MDP состоит из набора конечных состояний S среды, набора возможных действий A (s) в каждом состоянии, действительной функции вознаграждения R (s) и модели перехода P (s ’, s | a).Однако в реальных условиях окружающей среды, скорее всего, отсутствуют какие-либо предварительные знания о динамике окружающей среды. В таких случаях пригодятся безмодельные методы RL.

      Q-Learning - это широко используемый подход без модели, который можно использовать для создания самовоспроизводящегося агента PacMan. Он вращается вокруг понятия обновления значений Q, которое обозначает значение выполнения действия a в состоянии s . Следующее правило обновления значения является ядром алгоритма Q-обучения.

      Вот видео-демонстрация агента PacMan, который использует глубокое обучение с подкреплением.

      Q-Learning и SARSA (State-Action-Reward-State-Action) - два широко используемых алгоритма RL без моделей. Они различаются своими стратегиями разведки, в то время как их стратегии эксплуатации схожи. В то время как Q-обучение - это метод вне политики, в котором агент изучает значение на основе действия a *, полученного из другой политики, SARSA - это метод на основе политики, при котором он изучает значение на основе своего текущего действия a , полученного из его текущая политика.Эти два метода просты в реализации, но им не хватает универсальности, поскольку они не позволяют оценивать значения для невидимых состояний.

      Это можно преодолеть с помощью более продвинутых алгоритмов, таких как Deep Q-Networks (DQNs) , которые используют нейронные сети для оценки Q-значений. Но DQN могут обрабатывать только дискретные низкоразмерные пространства действий.

      Глубокий детерминированный градиент политик (DDPG) - это не связанный с политикой алгоритм, не связанный с политикой, критикующий субъект, который решает эту проблему путем изучения политик в многомерных пространствах непрерывных действий.На рисунке ниже представлена ​​архитектура "актер-критик" .

      Поскольку RL требует большого количества данных, поэтому он наиболее применим в областях, где смоделированные данные легко доступны, например, игровой процесс, робототехника.

      1. RL довольно широко используется при создании ИИ для компьютерных игр. AlphaGo Zero - первая компьютерная программа, победившая чемпиона мира в древней китайской игре го. Другие включают игры ATARI, нарды и т. Д.
      2. В робототехнике и промышленной автоматизации RL используется, чтобы позволить роботу создать для себя эффективную адаптивную систему управления, которая учится на собственном опыте и поведении.Работа DeepMind над Deep Reinforcement Learning for Robotic Manipulation with Asynchronous Policy updates является хорошим примером того же. Посмотрите это интересное демонстрационное видео.

      Другие приложения RL включают механизмы резюмирования абстрактного текста, диалоговые агенты (текст, речь), которые могут учиться на взаимодействии с пользователем и улучшаться со временем, изучая оптимальные стратегии лечения в здравоохранении, и основанные на RL агенты для онлайн-торговли акциями.

      Для понимания основных концепций RL можно обратиться к следующим ресурсам.

      1. Обучение с подкреплением - Введение , книга отца обучения с подкреплением - Ричарда Саттона и его научного руководителя Эндрю Барто . Онлайн-черновик книги доступен здесь.
      2. Учебные материалы из Дэвид Сильвер , включая видеолекции, - отличный вводный курс по RL.
      3. Вот еще один технический учебник по RL от Pieter Abbeel и John Schulman (Open AI / Berkeley AI Research Lab).

      Для начала создания и тестирования агентов RL могут быть полезны следующие ресурсы.

      1. Этот блог о том, как обучить агент нейронной сети ATARI Pong с градиентами политики из необработанных пикселей, автор Андрей Карпати поможет вам запустить и запустить свой первый агент глубокого обучения с подкреплением всего лишь с 130 строками кода Python.
      2. DeepMind Lab - это платформа с открытым исходным кодом, похожая на трехмерную игру, созданную для агентных исследований искусственного интеллекта в богатой моделируемой среде.
      3. Project Malmo - еще одна платформа для экспериментов с ИИ для поддержки фундаментальных исследований в области ИИ.
      4. OpenAI gym - это набор инструментов для создания и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением.
      .

      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 AI. Для большинства компаний RL - это то, что нужно изучить и оценить, 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 вы часто имеете некоторую комбинацию отложенной обратной связи, скудных 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.

      Рис. 1. Слайд любезно предоставлен Беном Лорикой.

      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 областями, в которых доступны моделируемые данные (игровой процесс, робототехника).Также нелегко взять результаты из исследовательских работ и применить их в приложениях. Воспроизведение результатов исследований 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). Поскольку машинное обучение внедряется 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 на

      AI, 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 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.

      Рис. 2. Слайд от Марка Хаммонда, использован с разрешения.

      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 расширить возможности 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 обучения

      стали проще в использовании, но выбор подходящей модели или архитектуры модели все еще может быть сложной задачей для специалистов по данным. Поскольку глубокое обучение становится техникой, используемой 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 оптимизацию кросс-канального маркетинга и системы назначения ставок в режиме реального 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 его попробовать. Не поддавайтесь шумихе вокруг ИИ - скорее, рассматривайте RL как полезную технику машинного обучения, хотя и лучше всего подходящую 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 получите пользу от разработок в области RL и связанных с ней методов.

      Связанные ресурсы :

      .

      новейших вопросов об обучении с подкреплением - Stack overflow на русском Переполнение стека
      1. Около
      2. Продукты
      3. Для команд
      1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
      2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
      3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
      4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
      5. Реклама Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира
      6. О компании
      .

      Смотрите также