Армированная сетка фото: Сетка арматурная 4 ВР-1 — сетка сварная купить в Москве

Армирующая сетка — ее виды: кладочная, металлическая(технология изготовления) и применение, фото

При устройстве бетонных оснований, выполнении черновых отделочных работ (оштукатуривание стен и потолочной поверхности), укрепления кладки требуется применение связующего материала, в качестве которого используется армирующая сетка из металла.

Такое дополнительное укрепляющее и связующее звено необходимо для придания основанию повышенной механической прочности и адгезии.

Этот метод также хорошо работает в случае соединения материалов, не имеющих адгезийного взаимодействия, например, металлическая основа и любой вид штукатурки (цементная, известковая, гипсовая).

Виды арматурной сетки из металла

На современном строительном рынке можно встретить несколько видов сетки арматурной, применение которых полностью зависят от конструкции и физико-механических характеристик.

Сетка металлическая для армирования бетона является незаменимой при устройстве стяжки пола, стен. Для того чтобы бетонное основание было целостным, прочным и не разрушалось при воздействии больших нагрузок применяется технология армирования, значительно повышающая устойчивость покрытия к механическим воздействиям и улучшающая эксплуатационные характеристики. Производится сетка из проволоки толщиной 3-4 мм с ячейками разных размеров (100 х 100, 150 х 150, 200 х 200 мм). Обратите внимание, какими бывают стеновые железобетонные панели.

Сетка кладочная для армирования предназначена создавать армопояс между кирпичами.

Для ее изготовления применяется проволока ВР-1 толщиной от 2,3 до 5,0 мм, в которой присутствуют рифления, способствующие хорошему сцеплению раствора, что дает дополнительное упрочнение кладки.

Производится армирующий материал разной длины (от 2 до 6 м – карта, 23 м — рулон) в соответствии с областью применения:

• карта параметрами 0,25 х 2,0 м предназначена для кладки в 1 кирпичный камень;
• карта 0,37 х 2,0 м – для кладки в 1,25 кирпича;
• карта 0,38 х 2,0 м – в 1,5 кирпича;
• карта 0,50 х 2,0 м – в 2 камня;
• карта 0,63 х 2,0 м – в 2,5 камня.

Ознакомится со стальной арматурой для железобетонных конструкций можно здесь.

Металлическая сетка для армирования кирпичной кладки имеет ячейки 50 х 50 и 100 х 100 мм:

1. Легкая арматурная сетка изготавливается из арматурной проволоки ВР и стержневой арматурной горячекатаной стали А-III и А-I в соответствии ГОСТ 23279-85. Продольные и поперечные стержни диаметром от 3 до 10 мм размещены по всей ширине, которая варьирует от 680 до 3800 мм. Длина составляет от 850 до 9000 мм (для типа 4) и от 3950 до 9000 мм (для типа 5). Также изготавливаются изделия со смещенными поперечными стержнями.
2. Тяжелая арматурная сетка производится трех типов (1, 2, 3) с поперечными и продольными стержнями из арматурной стали класса А-III, А-II, А-I диаметром от 6 до 40 мм в соответствии ГОСТ 23279-85.

Ширина изделий 1 и 2 типа составляет от 650 до 3050 мм, 3 типа – от 850 до 3050 мм.

Длина 1 типа составляет 850-9000 мм, 2 типа – 850 — 5950 мм, 3 типа – 850 — 6250 мм.

Расстояние между поперечными стержнями варьирует от 200 до 600 мм, между продольными стержнями от 200 до 400 мм.

Технология изготовления металлической сетки для армирования

Существует два способа изготовления сетки для создания армопояса:

1. Посредством сваривания.
2. Связыванием проволокой в местах соединения.

Зачастую изготовление строительного материала проводится непосредственно на строительном участке. Как происходит армирование бетона сеткой можно увидеть на видео в Интернет. Также наглядным пособием станет фото, где показано армирование бетона сеткой. О переходных железобетонных плитах смотрите информацию тут.

Для устройства полов и кирпичной кладки на черновом этапе выполнения работ применяется армирующий материал, который независимо от типа предназначен укреплять и усиливать основания и конструкции. Выбор материала зависит от области применения. Рекомендуем ознакомится с материалом о Фибре для бетона и узнать, когда рекомендуется ее применять.

видео-инструкция по армированию своими руками, фото и цена

Одним из самых востребованных строительных материалов для отделки потолков и стен является штукатурка. Если совсем недавно для укрепления их поверхности перед нанесением раствора в основном применяли деревянную дранку, сегодня первенство захватила специальная армирующая сетка.

На фото – полиуретановый армирующий слой

Однако она будет долго держаться в том случае, когда все работы по ее укреплению будут произведены согласно регламенту. Использовать можно изделия из металла или полиуретана, крепя их к стене клеем, саморезами, шурупами и другими приспособлениями этого же назначения. Предлагаются они обычно в рулонах и могут быть разных размеров, цена у них небольшая.

Виды сетки

• Для кирпичной кладки – изготавливается из пластика, ячейки размером 5х5 мм;
• Универсальная:
• маленькая – из полиуретана, ячейки размером 6х6 мм, подходит для армирования штукатурных и отделочных смесей. У нее широкий функционал, дает возможность вести штукатурные работы на разной площади;
• средняя – структура напоминает предыдущий материал, ячейки размером 13х15 мм;
• крупная – размер ячеек составляет 22х35 мм, ей армируют большие площади, в том числе, складских помещений, фасадов цехов и других крупногабаритных сооружений;
• Из стекловолокна, которое обработано особым образом, ячейки величиной 5х5 мм. Хорошо противостоит химическим и температурным воздействиям, благодаря сверхпрочности выдерживает большую нагрузку. Не имеет ограничений для применения;
• Плурима – изготавливается из полипропилена, двух осноориентированная с размером ячеек 5х6 мм. Химически инертна, легкая, применяется внутри и снаружи;
• Армафлекс – полипропиленовая штукатурная сетка, с усиленными узлами, ячейки 12х15 мм. Сверхпрочная, подходит для применения в местах, где существует повышенная нагрузка;
• Штукатурная армирующая сетка синтофлекс – из полипропилена, ячейки 12х14 и 22х35 мм.
  Не реагирует на химическое воздействие, легкая по весу. Используется внутри и снаружи;
• Из стали, прутья которой спаяны в узлах, имеет широкий диапазон ячеек. Хорошо держит нагрузку, но применяется только внутри помещений, так как не может стойко справляться с атмосферными осадками;

Крепление стального армирующего слоя

• Оцинкованная – состоит из переплетенных прутьев оцинковки, спаянные в узлах, размеры ячеек у нее самые разные. Долговечна в эксплуатации, используется для работ снаружи и внутри сооружений, применяется в любых условиях.

Применение

Крепление пластиковых или металлических армирующих изделий на обрабатываемой стене зависит от метода нанесения штукатурки – обрызг или накрывка. Укрепление происходит вдавливанием выбранного материала в нижний слой.

Нанесение фасадной штукатурки

Идеальный вариант, прежде чем наносить финальный аккорд, закрепите армирующий слой к сухому основанию специальными приспособлениями. На небольшом обрабатываемом участке это может быть тот же раствор.

В этой ситуации наносите его своими руками точечно, только для крепления материала. Затем смесь необходимой толщины равномерно наносите на все основание.

Выбираем

Главное при выборе материала – определить толщину слоя. Для этого строительным или лазерным уровнем следует найти на потолке самую низкую точку, отметить и вычислить последнюю.

Следующие варианты зависят от полученного результата:

• при менее 20 мм и отсутствии трещин на основании, можно материал не использовать, т.е. сразу переходить к установке маяков;
• когда есть трещины или толщина расположена в диапазоне 20-30 мм, применяется армированная сетка для штукатурки из стекловолокна. Основное ее предназначение – защищать основу от трещин;
• если толщина превышает 30 мм, необходимо использовать металлическую. Она не даст раствору отслаиваться от основания под собственной тяжестью;
• когда перепады основания составляют более 50 мм, лучше сделайте подвесной или натяжной потолок.

Подготовка поверхности с помощью маяков

Монтаж сетки для штукатурных работ из стеклоткани

Приобретая материал, знайте, что у него ячейки не должны быть более 5х5 мм, плотность 110-160 г/м². Также он должен быть щелочестойкой. Толщина раствора при этом – 3-30 мм.

Перед работой обрежьте полотна в размер, величина которого зависит от их размещения – вдоль или поперек. Если есть трещины на поверхности, располагайте его вдоль каждого шва цельным куском. При их отсутствии, нет разницы в том, как вы будете располагать материал, главное, чтобы вся поверхность была им покрыта.

Совет: всегда отрезайте материал с запасом в 100-150 мм, тогда вы сможете лучше укрепить стыки между стеной и потолком.

Как крепить стеклотканевую сетку

1. Нанесите на всю поверхность первый слой смеси.
2. Сверху на него установите, а потом утопите армирующий материал.
3. Нанесите второй слой раствора.

Армирование штукатурки сеткой можно сделать за один раз, а можно подождать и подсыхания предыдущего слоя.

Очень часто можно наблюдать, как строители крепят данный материал к основной поверхности шурупами и скобами, а потом наносят раствор непосредственно по нему. Оправдан такой способ только при нанесении шпаклевки.

Материал действительно в этом ситуации будет расположен между двумя слоями. Но, если толщина последнего будет более 10 мм, он окажется с краю, армируя стену, но не смесь.

Установка стеклотканевой сетки на поверхность

Ниже предлагается оптимальная инструкция монтажа:

1. Нанесите разметку под маяки, засверлите отверстия в поверхности и установите в них дюбели.
2. Установите и выставьте по уровню строительные маяки.
3. Нанесите первый слой раствора по ширине армирующей сетки.
4. Установите ее на свежий слой.
5. Рядом нанесите на стену штукатурку, сверху закрепите материал и так, пока не закроете нужный участок.

Совет: соседние полотна располагайте внахлест от 10 мм.

6. Закрепите металлические маяки и работайте по ним обычным образом.

Совет: раствор по стеклотканевой сетке наносите равномерно по всей ее поверхности, разглаживать начинайте с середины в противоположные стороны. Для этого концы полотен в углах прижимайте правилом или широким шпателем. Вторым шпателем разглаживайте сетку по стене вниз.

Монтаж металлической армирующей сетки

Она используется при толщине слоя от 30 мм. В этом случае целесообразно применять оцинкованную сетку, ячейки которой 10х10 мм или 12х12 мм.

Использовать можно и оцинкованную просечно-вытяжную с ячейками 10х25 мм. Материал имеет небольшой вес, даже при минимальной толщине раствора она легко подстраивается под поверхность, не оставляет ржавых следов и легко режется.

Совет: перед применением металлической сетки ее необходимо обезжирить.

Этапы работ:

1. Разрежьте материал ножницами по металлу на полотна, в зависимости от их размещения на поверхности. Если есть швы, следует прокладывать по ним цельным полотном вдоль.
2. Сделайте отверстия для дюбелей перфоратором с буром 6 мм с шагом 250-300 мм. Примерно 16 отверстий на 1 м².

Установка металлического армирующего слоя

3. Вставьте дюбели, закрепите надежно материал шурупами и монтажной лентой. Полотна размещайте внахлест по 100 мм. Если на потолке он отстает в некоторых точках, сделайте дополнительные отверстия.
4. Установите на него строительные металлические маяки. Возможно, вам придется наносить слоя последовательно, дожидаясь, пока предыдущий подсохнет.
5. Первый накидывайте кельмой, а потом продавливайте его сквозь ячейки, чтобы он хорошо зацепился за основание. Равномерно размажьте его по поверхности теркой или шпателем. После его высыхания, нанесите следующий.

Если используете оцинковано-металлическую просечно-вытяжную сетку, минимальный слой раствора зависит от ее толщины. К примеру, для 0,5-1 мм достаточно 5 мм раствора.

Вывод

Армирующая штукатурная сетка из металла, пластика или стекловолокна дает возможность укрепить штукатурку на поверхности. Каждая из них используется для его определенной толщины. Работать с ней не представляет особенных трудностей (см.также статью “Стеклотканевая штукатурная сетка – назначение, разновидности, монтаж”).

В представленном видео в этой статье вы найдете дополнительную информацию по данной теме.

Добавить в избранное Версия для печати

Статьи по теме

Все материалы по теме

армирование проволочной сеткой с камнем и зеленой травой, Фотография, картинки и изображения с низким бюджетом. Рис. ESY-036113453

Купите это изображение по цене от

10 долларов США

Всего за 0,27 доллара США при максимальном разрешении с easySUBSCRIPTION

См. наши планы подписки

Лицензия без лицензионных платежей

Выберите разрешение, которое наилучшим образом соответствует вашим потребностям

	С 1 МБ А8	724 х 483 пикселей 25,5 х 17 см	72	$10.00
	М 6 МБ А6	1774 х 1182 пикселей 15 х 10 см	300	20 долларов США
	л 26 МБ А4	3692 х 2462 пикселей 31,3 х 20,8 см	300	25 долларов США
	XL 50 МБ А3	5120 х 3414 пикселей 43,3 х 28,9смс	300	$30. 00

Эти цены действительны для покупок, сделанных в Интернете

Купить сейчас

Добавить в корзину

ДОСТАВКА: Изображение сжато как JPG

Код изображения: ESY-036113453 Фотограф: Коллекция: Фотопоиск ЛБРФ Пользовательская лицензия: Низкий бюджет без лицензионных отчислений Наличие высокого разрешения: До XL 50 МБ А3 (5120 х 3414 пикселей — 17,1 «х 11,4» — 300 точек на дюйм)

Специальная коллекция: Маленький бюджет

Доступно для всех разрешенных видов использования в соответствии с нашими Условиями лицензирования бесплатного визуального контента.

Образ композиций

Вы можете использовать этот образ в течение 30 дней после загрузки (период оценки) только для внутренней проверки и оценки (макетов и композиций), чтобы определить, соответствует ли он необходимым требованиям для предполагаемого использования. .Это разрешение не позволяет вам каким-либо образом использовать конечные материалы или продукты или предоставлять их третьим лицам для использования или распространения любыми способами. Если по окончании Оценочного периода вы не заключаете договор лицензии на его использование, вы должны прекратить использование изображения и уничтожить/удалить любую его копию.

Прекратить показ этого сообщения

CLIP: соединение текста и изображений

Хотя глубокое обучение произвело революцию в компьютерном зрении, современные подходы имеют несколько серьезных проблем: создание типичных наборов данных для зрения требует больших усилий и затрат при обучении только узкому набору визуальных понятий; стандартные модели зрения хорошо справляются с одной задачей и только с одной задачей и требуют значительных усилий для адаптации к новой задаче; а модели, хорошо работающие в бенчмарках, имеют разочаровывающе низкую производительность в стресс-тестах, 9ссылка-4] ставит под сомнение весь подход глубокого обучения к компьютерному зрению.

Мы представляем нейронную сеть, которая призвана решить эти проблемы: она обучается на самых разных изображениях с широким спектром контроля естественного языка, которые в изобилии доступны в Интернете. По своему замыслу сеть может быть проинструктирована на естественном языке для выполнения большого количества тестов классификации без прямой оптимизации производительности теста, подобно возможностям «нулевого выстрела» GPT-2 9.reference-7] на нулевом снимке ImageNet без использования каких-либо исходных примеров с маркировкой 1,28M.

Наконец, CLIP является частью группы статей, посвященных изучению визуальных представлений под контролем естественного языка в прошлом году. В этом направлении работы используются более современные архитектуры, такие как Transformer 9.ссылка-35] , в которой изучался тот же объектив сравнения, который мы используем для CLIP, но в области медицинской визуализации.

Подход

Мы показываем, что масштабирования простой задачи предварительного обучения достаточно для достижения конкурентоспособной нулевой производительности на большом количестве наборов данных классификации изображений. Наш метод использует широко доступный источник наблюдения: текст в сочетании с изображениями, найденными в Интернете. Эти данные используются для создания следующей прокси-задачи обучения для CLIP: по заданному изображению предсказать, какой из набора из 32 768 случайно выбранных текстовых фрагментов фактически был связан с ним в нашем наборе данных.

Наша интуиция подсказывает, что для решения этой задачи модели CLIP должны научиться распознавать широкий спектр визуальных понятий в изображениях и ассоциировать их со своими именами. В результате модели CLIP можно применять практически к любым задачам визуальной классификации. Например, если задачей набора данных является классификация фотографий собак и кошек, мы проверяем для каждого изображения, предсказывает ли модель CLIP текстовое описание «фото собаки » или «фото кота ». вероятно, будет в паре с ним.

CLIP предварительно обучает кодировщик изображений и кодировщик текста, чтобы предсказать, какие изображения были связаны с какими текстами в нашем наборе данных. Затем мы используем это поведение, чтобы превратить CLIP в нулевой классификатор. Мы конвертируем все классы набора данных в подписи, такие как «фотография собаки», и предсказываем, класс подписи CLIP оценивает лучшие пары с данным изображением.

CLIP был разработан для смягчения ряда серьезных проблем в стандартном подходе глубокого обучения к компьютерному зрению:

Дорогостоящие наборы данных : Для глубокого обучения требуется много данных, а модели зрения традиционно обучались на размеченных вручную наборах данных, которые дорого создавать и обеспечивают только наблюдение за ограниченным числом заранее определенных визуальных концепций. Набор данных ImageNet, один из крупнейших проектов в этой области, потребовал более 25 000 рабочих для аннотирования 14 миллионов изображений для 22 000 категорий объектов. Напротив, CLIP учится на парах текст-изображение, которые уже общедоступны в Интернете. Снижение потребности в дорогостоящих больших размеченных наборах данных широко изучалось в предыдущих работах, особенно в обучении с самоконтролем, 9reference-27]

Narrow : Модель ImageNet хорошо предсказывает 1000 категорий ImageNet, но это все, что она может сделать «из коробки». Если мы хотим выполнить какую-либо другую задачу, специалисту по машинному обучению необходимо создать новый набор данных, добавить выходную головку и точно настроить модель. Напротив, CLIP можно адаптировать для выполнения широкого круга задач визуальной классификации без дополнительных обучающих примеров. Чтобы применить CLIP к новой задаче, все, что нам нужно сделать, это «сообщить» текстовому кодировщику CLIP имена визуальных понятий задачи, и он выведет линейный классификатор визуальных представлений CLIP. Точность этого классификатора часто конкурентоспособна с полностью контролируемыми моделями. 9сноска-1] в тестах машинного зрения, однако при развертывании в реальных условиях их производительность может быть намного ниже ожидаемой, установленной тестом. Другими словами, существует разрыв между «эталонной производительностью» и «реальной производительностью». Мы предполагаем, что этот разрыв возникает из-за того, что модели «обманывают», оптимизируя только производительность в тесте, как студент, который сдал экзамен, изучая только вопросы экзаменов прошлых лет. Напротив, модель CLIP можно оценивать на бенчмарках без необходимости обучения на их данных, поэтому она не может «мошенничать» таким образом. Это приводит к тому, что его эталонная производительность намного лучше отражает его производительность в дикой природе. Чтобы проверить «гипотезу мошенничества», мы также измеряем, как изменяется производительность CLIP, когда он может «обучаться» для ImageNet. Когда линейный классификатор устанавливается в дополнение к функциям CLIP, он повышает точность CLIP на тестовом наборе ImageNet почти на 10%. Однако этот классификатор делает 9reference-30]

Ключевые выводы

1. CLIP очень эффективен

способ. Из GPT-2 и 3 мы знаем, что модели, обученные на таких данных, могут достигать убедительных результатов с нулевым выстрелом; однако такие модели требуют значительных обучающих вычислений. Чтобы сократить объем необходимых вычислений, мы сосредоточились на алгоритмических способах повышения эффективности обучения нашего подхода. 9reference-36]

2. CLIP является гибким и общим

Поскольку они изучают широкий спектр визуальных понятий непосредственно из естественного языка, модели CLIP значительно более гибкие и общие, чем существующие модели ImageNet. Мы обнаруживаем, что они способны с нуля выполнять множество различных задач. Чтобы подтвердить это, мы измерили нулевую производительность CLIP на более чем 30 различных наборах данных, включая такие задачи, как детальная классификация объектов, географическая локализация, распознавание действий в видео и оптическое распознавание символов. 9reference-23] в 20 из 26 различных наборов данных о переносах, которые мы протестировали.

CLIP-ViT

Instagram

ViT (ImageNet-21k)

CLIP-ResNet

SimCLRv2

BiT-M

BYOL

BiT-S

EfficientNet

MoCo

ResNet

Ограничения

Хотя CLIP обычно хорошо справляется с распознаванием обычных объектов, он не справляется с более абстрактными или систематическими задачами, такими как подсчет количества объектов на изображении, и с более сложными задачами, такими как предсказание, насколько близко находится ближайший автомобиль. фото. В этих двух наборах данных CLIP с нулевым выстрелом лишь немного лучше, чем случайное угадывание. Zero-shot CLIP также имеет трудности по сравнению с моделями для конкретных задач при очень тонкой классификации, например, в определении различий между моделями автомобилей, вариантами самолетов или видами цветов.

CLIP также по-прежнему плохо обобщает изображения, не включенные в его набор данных для предварительной подготовки. Например, хотя CLIP изучает способную систему OCR, при оценке рукописных цифр из набора данных MNIST нулевая точность CLIP достигает только 88% точности, что значительно ниже 99,75% людей в наборе данных. Наконец, мы заметили, что классификаторы нулевого выстрела CLIP могут быть чувствительны к формулировкам или формулировкам и иногда требуют проб и ошибок «оперативного проектирования» для хорошей работы.

Кроме того, учитывая, что CLIP не требует специальных обучающих данных, он может с большей легкостью разблокировать определенные нишевые задачи. Некоторые из этих задач могут создавать риски, связанные с конфиденциальностью или слежкой, и мы изучаем эту проблему, изучая эффективность CLIP в отношении идентификации знаменитостей. CLIP занимает первое место по точности 59.0,2% для классификации изображений знаменитостей «в дикой природе» при выборе из 100 кандидатов и точность топ-1 43,3% при выборе из 1000 возможных вариантов. Хотя достижение этих результатов с помощью предобучения, не зависящего от задачи, заслуживает внимания, эта производительность неконкурентоспособна по сравнению с широко доступными моделями производственного уровня. Мы дополнительно исследуем проблемы, которые CLIP ставит в нашей статье, и мы надеемся, что эта работа мотивирует будущие исследования по характеристике возможностей, недостатков и предубеждений таких моделей.