Каркас арматурный пространственный: Пространственный арматурный каркас для фундамента за несколько минут

Содержание

Пространственный арматурный каркас для фундамента за несколько минут

На изготовление пространственного каркаса из железной арматуры уходит большое количество времени. Это связано с тем, что арматура диаметром больше 6 мм в сетках почти не поставляется, так как она очень тяжелая и переносить ее на стройплощадке не очень приятное занятие. Поэтому строителям приходится арматуру на стройке вязать, что достаточно долго и дорого. Но технологии не стоят на месте, вот уже больше 10-ти лет на отечественном рынке широко используются стеклопластиковая арматура при армировании бетонных конструкций, утвержден ГОСТ, Свод правил и прочие нормативные документы по применению композитной арматуры.

Недавно появилась еще одна приятная новинка — композитная сетка BASIS. Она представляет собой изготовленные по ГОСТ31938-2012 прутки из стеклопластика либо базальтопластика соединенные между собой в местах пересечения специальным термопластичным материалом.

Сетка BASIS нужна для армирования бетона взамен традиционной металлической арматуры. Соединение стеклопластиковых стержней в сетку совершается по запатентованной технологии. Термопластик, соединяющий между собой стержни, является стульчиком и образует защитный слой в бетоне.

Стержень, из которого формируется сетка BASIS, покрыт песком, что значительно повышает адгезию к бетону и увеличивает трещиностойкость конструкции, компенсируя этим низкий модуль упругости композита.

Основным преимуществом сетки является то, что она соединена в готовые карты, которые не нужно вязать на стройплощадке, кроме этого она обладает еще целым рядом преимуществ перед металлом:

  • В 9 раз легче
  • В 3 раза прочнее на растяжение
  • В 7 раз ускоряет процесс армирования (не нужно вязать на объекте)
  • На 20% дешевле
  • Не нужны «стульчики», для защитного слоя
  • Высокая коррозионная стойкость
  • Низкая теплопроводность

В действительности композитная сетка BASIS открывает новый сегмент рынка, так как сетка состоит из стержня толщиной до 10 мм, она пригодна для армирования тяжелых конструкций, например настилы мостов, дорожные плиты, полы с высокими нагрузками, фундаменты различных конструкций.

Композитная сетка производится картами размером 2,2х6 м, при этом есть возможность выпускать карты других размеров с шириной не более 2,4м и длинной не больше 6м.

Композитная сетка BASIS  не требует установки подкладок для образования защитного слоя.

Разгрузка и укладка сетки осуществляется вручную, без привлечения техники.

Резка карт может осуществляться болгаркой диском по камню.

Таблица замены с металлом по прочности

Композит BASISМеталл АIII
48
610
812
1014

Так же из сетки BASIS очень быстро и удобно делать пространственные каркасы, выглядит это так:

Берем одну карту BASIS и две полосы как на фото ниже

Полосы соединяем домиком и скрепляем стяжками

Повторяем операцию несколько раз, рекомендуемое расстояние между «домиками» 100-120 см.

Затем накрываем сверху еще одной картой BASIS

Получаем вот такой замечательный каркас

По нему можно смело ходить при заливке бетона

Каркас выпрямляется

Теперь каркас BASIS можно легко поднять

и перенести к месту заливки бетона, вес пространственного каркаса не более 20 кг

Каркасы арматурные как их сделать и какие они бывают

Возведение конструкций из железобетона подразумевает использование в этом процессе армированных каркасов. Монолитные фундаменты и стены, жилые дома и хозяйственные постройки из монолитного бетона возводятся по единым принципам. Арматурный каркас – это скелет железобетонной конструкции, который компенсирует те деформации и нагрузки, с которыми не может справиться бетон.

Разновидности арматурных каркасов

Функционал арматурных каркасов для любых железобетонных изделий – один и тот же. Но, несмотря на это, конструкции каркасов отличаются.

Железобетонные монолитные конструкции армируются и плоскими и объемными (пространственными) каркасами. Они представляют собой систему перекрещивающихся и соединенных между собой стержней.

Несущие сетки

Эти сетки размещаются на участках с изгибаемыми элементами, перпендикулярно относительно действующих нагрузок. Они формируются из поперечных и продольных распределяющих стержней. При необходимости использования подобных сеток, проще всего приобрести уже готовые сварные плоские каркасы, унифицированных размеров. Такие сетки различаются шагом и диаметром стали, позволяют выбрать именно то, что нужно для конкретного объекта и значительно уменьшить объем работ с арматурой.

 

Плоские каркасы

Изготавливаются из верхних монтажных стержней и нижних рабочих (продольных) и распределительных (поперечных). К такому виду армирования прибегают при формировании балок, прогонов, перемычек, конструкций с прямоугольным сечением. Узкие элементы плоских каркасов располагаются параллельно действующим нагрузкам.

Пространственные каркасы

Бывают тавровые, двутавровые, П-образные и с замкнутым сечением (круглые, квадратные, прямоугольные). Тавровые-двутавровые сечения каркасов изготавливаются стыковочным способом двух-трех плоских каркасов. Изготовление п-образных каркасов, состоящих из 2 вертикальных и горизонтальной сеток, осуществляется и составным способом, и путем выгибания одной сваренной сетки

 

Цельный каркас прочнее, жестче и легче в изготовлении. Прямоугольные и квадратные сечения каркасов формируются из рабочих продольных стержней и монтажных, соединяемых хомутами. Особенности конструкции диктуют способ изготовления:

  1. Соединение стержней хомутами
  2. Стыкование плоских элементов
  3. Гнутье специальных сеток

Круглое сечение труб, контактные сетки, опор для электролиний проектируются, формируются продольными стержнями и распределительной спиралевидной арматурой.

 

Напряженные конструкции

Напряженные конструкции подразумевают натяжение как двух видов стержней (монтажных и рабочих), так и только рабочих. Натяжение обоих видов используется при высоких эксплуатационных нагрузках. Применение рабочих стержней сопровождается сварными сетками, выполняющими распределительную и монтажную функцию. Изготовление напряженных конструкций из стали высоких марок позволяет использовать металл наиболее экономично и требует надежного закрепления. Главным критерием надежности закрепления является величина и площадь сцепления бетона и арматуры.

 

Номер профиля
(номинальный диаметр)
Вес, кг/м
60,222
80,395
100,617
120,888
141,210
161,580
182,000
202,470
222,980
253,850
284,830
326,310
367,990
409,870
4512,480
5015,410

Калькулятор расчета веса

Закладные детали

При сварке отдельных элементов, сборные конструкции снабжаются закладными деталями.

Изготавливаются они из сортового проката: швеллеров, полосовой, угловой стали, к которым приварены отрезки круглых стержней. В зависимости от ситуации, закладные детали привариваются к конструкции, или устанавливаются самостоятельно.


 

Строповочные петли

Необходимы для захвата сборных изделий транспортировки и монтажа.

Использование арматурных каркасов снижает трудоемкость работ на строительной площадке, уменьшает сроки строительства и делает его значительно экономичнее.

Пространственные арматурные каркасы заказать в Екатеринбурге от производителя «МеталлСет»

Преимущества готовых каркасов

Сварка или вязка металлических конструкций на месте связана со многими трудностями. В ограниченном пространстве (фундаментная траншея) проведение работ бывает практически невозможным. Препятствуют неблагоприятные погодные условия, ручной труд замедляет сдачу объекта и ухудшает качество армирования.

Всех этих недостатков лишены пространственные арматурные каркасы, изготовленные на фабрике. Проволоку вяжут опытные рабочие в удобной обстановке, применяется машинная сварка, гарантирующая соответствие стандартам. На месте остается только правильно расположить конструкцию, и сразу можно заливать бетон.

Также объемные арматурные каркасы пригодны в качестве полуфабрикатов при производстве ЖБИ. Стоимость изделий уменьшается по сравнению с выполнением всех работ своими силами. Это выгодно для строительных компаний и заводов, обслуживающих конечных потребителей.

Продукция компании «МеталлСет»

Компания «МеталлСет» выпускает пространственные арматурные каркасы с доставкой в Екатеринбурге и области. С участием общероссийских перевозчиков возможны поставки в любой регион РФ по доступным ценам. Узнать больше об условиях сотрудничества и ассортименте товаров можно по телефону или электронной почтой.

В производстве конструкций используется арматурный пруток диаметром 6-20 мм и арматура АI, А240, А500, В500, АIII. Максимальная длина — 6 метров. Ширину изделий, форму и размеры ячеек определяет заказчик с помощью спецификаций или чертежей.

Сварные соединения сформированы с использованием автоматической и полуавтоматической точечной сварки. Сварная аппаратура обеспечивает исключительное качество и прочность, не нарушая кристаллическую структуру металла.

Для расчета стоимости продукции, обсуждения условий поставки и других производственных вопросов рекомендуем связаться с нашими специалистами. Мы всегда готовы дать профессиональную консультацию по нашим продуктам без каких-либо посредников и условий.

Задать вопрос, отправить заявку на расчет или заказать товар Вы можете позвонив нам по телефону указанному на сайте или отправить заявку на электронную почту [email protected]

Разновидности арматурных каркасов, технологии производства и сферы применения

Подробности
Опубликовано: 03 Апрель 2019

Надежный и долговечный каркас фундамента из арматуры различного сечения увеличивает прочность железобетонной конструкции. Для производства используются металлические стержни, собранные в пространственную модель. Благодаря использованию металла удается нивелировать самое слабое место бетонного раствора – хрупкость. Каркас из арматуры для ленточного фундамента, железобетонных блоков, монолитной конструкции является обязательным для длительной эксплуатации сооружения.

Виды арматурных каркасов

Изготовление поддерживающего каркаса из арматуры выполняется в соответствии с требованиями ГОСТ и СНиП. К металлу, технологии соединения элементов, конструкции модели предъявляются высокие требования в плане прочности, надежности, способности выдерживать нагрузки на изгиб, разрыв и кручение. Поэтому к работам привлекаются специалисты, способные рассчитать максимально допустимое воздействие внешних факторов, сварить каркас из прутков нужной длины и диаметра.


В соответствии с общепринятой классификацией, выделяют два вида продукции. Плоский каркас из арматуры представляет собой металлическую сетку с ячейками одинакового размера. Для производства металлические стержни накладываются друг на друга под прямым углом и соединяются методом сварки или вязки. Используются плоские каркасы из поперечной арматуры для укрепления плоскостных сооружений, например, при выполнении стяжки пола, кирпичной кладке, оштукатуривании поверхности.

Пространственный поддерживающий каркас из арматуры имеет три размера: длину, ширину и высоту. В простейшей форме изделие представляет собой несколько плоских каркасов, объединенных в единую конструкцию. Вид, форма и размеры изделия могут быть самыми разными. Такая продукция используется при заливке фундамента, производстве монолитных блоков, колонн, балок и других железобетонных изделий.

Способы изготовления

Любой плоский каркас из арматуры изготовить достаточно просто. Для этого на поверхности расстилаются металлические прутья параллельно друг другу. Второй ряд стержней кладется сверху также через равные расстояния. Между собой пересекающиеся прутья надежно фиксируются, после чего изделие проверяется на прочность и надежность.

Плоские и пространственные каркасы из арматуры производятся двумя способами: при помощи вязки или сварки. В первом случае используется специальная проволока, толщиной от 0,8 до 1 мм. Прутья крепятся друг к другу с помощью специнструмента, после чего конструкция принимает прочную и надежную форму. Использование сварки также актуально, при этом к выполнению работ привлекаются квалифицированные специалисты.


Технология вязки или сварки арматурного каркаса выглядит следующим образом:

  • составляется схема будущей конструкции, рассчитывается объем и параметры металлических прутков, расстояние между соседними прутьями, габаритные размеры;

  • для производства каркаса из арматуры выполняется нарезка металла в размер, подготавливаются поперечины, проволока, при использовании технологии вязки;

  • арматурные каркасы для фундамента свариваются отдельными секциями, плоские элементы соединяются в объемные конструкции;

  • производится сборка отдельных секций в единую модель нужного размера и формы;

  • готовое изделие устанавливается в опалубку и тщательно фиксируется для исключения подвижек при заливке бетонным раствором.

Аналогичным способом собирается арматурный каркас плиты перекрытия. Металлическая объемная сетка устанавливается в заранее подготовленную форму, после чего конструкция заливается цементом, остается для просушки и набора прочности.

Особенности продукции

Сварка и вязка арматурных каркасов является достаточно сложной операцией, выполнять которую без необходимого опыта не рекомендуется. Готовое изделие может не выдержать механической нагрузки, что приведет к повреждениям мест сварки и деформации фундамента. При соблюдении требований технологического процесса и использовании качественных материалов, сборка арматурного каркаса происходит без недостатков. Полученные конструкции применяются в следующих целях:

  • при производстве монолитных конструкций из бетона использование арматурной основы обязательно и регламентировано нормативными документами;

  • применение плоских каркасов актуально при производстве отделочных работ, так как подобные системы позволяют избежать образования трещин при перепадах температуры, влажности, различных механических воздействиях;

  • арматурные каркасы перекрытий также пользуются спросом, выдерживают нагрузку на изгиб, кручение и разрыв;

  • при кладке кирпича или блоков рекомендуется применять сетку из арматуры, так как прочность стены существенно возрастает;

  • перед укладкой потолочной плитки, заливкой стяжки также желательно положить металлическую основу из сетки;

  • еще одним способом применения продукции является утепление трубопроводов, на плоский каркас вокруг магистрали можно легко закрепить теплоизолятор;

  • облицовка внешних и внутренних поверхностей зданий выполняется более качественно, если предварительно установить плоскую сетку.

Кроме указанных, существуют и другие сферы применения продукции. При выполнении подобных работ главное правильно рассчитать толщину прутьев, проработать чертеж арматурного каркаса и собрать конструкцию в соответствии с намеченным планом.


Достоинства плоских и объемных арматурных моделей

Приобретая и соединяя элементы арматурного каркаса в единую конструкцию, можно существенно улучшить характеристики железобетонно монолита. Использование стальных прутков актуально в строительстве, производственной отрасли, при ремонтных и отделочных работах. Контактная сварка арматурных каркасов востребована в частных целях, при возведении фундаментов дач и домов, других целях.

Использование подобных конструкций дает следующие преимущества:

  • правильно сваренная и смонтированная арматура существенно увеличивает показатели прочности и надежности любого объекта, вне зависимости от размеров, назначения, максимальной нагрузки;

  • хрупкость бетона и выкрашивание материала исключается, вне зависимости от интенсивности перепада температуры, влажности, механических воздействиях;

  • у владельца строящегося объекта появляется возможность снизить расходы на возведение фундамента за счет уменьшения размеров и объема бетона;

  • уменьшаются сроки монтажа здания, соответственно затраты на оплату труда рабочих, возрастает производительность труда.

  • Готовая конструкция по своим характеристикам соответствует требованиями ГОСТ и СНиП, других нормативных документов.

Допускается соединение арматурных каркасов в одну единую систему непосредственно на месте установки. Подобная технология применяется при производстве сложных и протяженных фундаментов для жилых и промышленных объектов.


Технология производства арматурного каркаса

Несмотря на сложность конструкции, особенно пространственных каркасов, возможно самостоятельное изготовление металлического скелета для заливки фундамента. Допускается использование обрезков арматуры, но сварка или вязка должны быть максимально качественными и надежными. Технология производства каркаса в подготовленной для заливки бетонного раствора траншее состоит из следующих этапов:

  • в траншею на одинаковых расстояниях друг от друга вбиваются 2 ряда металлических стержней, высота которых должна быть на несколько сантиметров ниже предполагаемого фундамента;

  • между собой стержни попарно соединяются короткими прутками, длина которых немного меньше ширины траншеи, для фиксации используется сварка или вязка;

  • на поперечные прутки укладывается продольная арматура на всю длину траншеи;

  • стержни также свариваются или связываются между собой;

  • после монтажа нижнего пояса, аналогичным образом производится верхний ряд, в первую очередь привариваются поперечины.

Готовая конструкция проверяется на прочность, после чего заливается цементным раствором. В качестве стержней используется ребристая арматура. Диаметр прутьев варьируется от 8 до 16 мм и более, в зависимости от особенностей фундамента и максимальной нагрузки.

Самостоятельное производство каркаса для плитного фундамента также возможно, но требует больших знаний и трудозатрат. Монтажнику необходимо сварить или связать две плоские сетки нужного размера. Для этого используются прутки толщиной 12-14 мм, желательно ребристые. Между собой сетки соединяются отрезками соответствующего размера. В результате получается объемная конструкция, придающая бетонному основанию прочность.

Возможно самостоятельное производство каркаса для фундамента из буронабивных свай. Для этого используется ребристая арматура в количестве от 2 до 4 штук. Между собой стержни соединяются специальными хомутами. Готовая конструкция устанавливается в подготовленное в грунте отверстие и заливается бетоном.

Отличные технические характеристики стальных прутков, способность выдерживать высокие механические нагрузки определяют спрос на продукцию. Производство любого фундамента, перекрытия, отделочные и строительные работы обязательно выполняются с организацией арматурного каркаса. Для расчета толщины стальных прутков, характеристик сетки, размеров ячеек и других параметров лучше воспользоваться помощью специалистов.

 

Видеоматериалы

Арматурный каркас пространственный в г. Нур-Султан (Астана)

Арматурный каркас пространственный в Казахстане

Железобетон – это сконфигурированные в форме клетки армокаркасы и цементная смесь, вместе они противостоят любым нагрузкам. Простой бетон обладает способностью противостоять разрушающим нагрузкам; однако его прочность на растяжение минимальна.

Связь между арматурными стальными стержнями и бетоном довольно прочна: арматура имеет поверхностные ребра для значительного улучшения этой связи. Благодаря этому бетон переносит напряжения на сталь и наоборот.

Бетон – это материал с высокой прочностью на сжатие и низкой прочностью на растяжение. Арматурная сталь, как материал, превосходит бетон по прочности на сжатие как 10: 1 и как 100: 1на растяжение.

Правильно размещенные пространственные арматурные каркасы улучшают его прочность, образуя единую структуру. Коэффициент теплового расширения одинаков для бетона и стали. Поэтому, когда железобетон замерзает или нагревается, оба материала сжимаются и расширяются одинаково.

Производство

Сборные арматурные каркасы марки А 240 изготавливаются с использованием высококачественной горячекатаной углеродистой стали. Поперечные отрезки арматуры в пространственных каркасах располагаются в разных плоскостях (ГОСТ 57997 – 2017).

Правильная конфигурация достигается на специальном оборудовании. Полу- и автоматическое сваривание (с временным сопротивлением от 320 н/мм2) исключает поджоги, разупрочнения, непровары. Количество усадочных раковин на стыках – не более 3.

Изготовление пространственных арматурных каркасов производится в закрытых помещениях, что исключает их ржавление, замасливание, обледенение. За качеством следит служба контроля компании.

Применение

Коробчатые рамы являются хорошим выбором для производства элементов, используемых в мостах, туннелях, стадионах, многоэтажных общественных и жилых домах, связанных с ними конструкциях.

Сложность таких систем увеличивает вероятность потери допусков и связанного с этим снижения несущей способности при ручном изготовлении армокаркасов.

Предварительно изготовленные пространственные каркасы из арматуры делают ненужным участок вязки этих изделий на месте. Если у вас мало времени или площади, то предварительно собранные за пределами площадки каркасы существенно ускорят завершения проекта.

Готовые решения:

  • увеличивают скорость армирования;
  • повышают точность;
  • сокращают затраты рабочего времени;
  • снижают вероятность брака и перерасхода материала.

Каркас арматурный пространственный А240 20х1300

       Арматурные каркасы – это изделие, которое представляет собой каркас их стальных арматурных стержней. Арматурный каркас является частью железобетонной конструкции.
       К основным характеристикам арматурных каркасов можно отнести: высокую прочность, устойчивость к агрессивным средам и коррозии, длительное время использования, хорошую свариваемость.
       Арматурные каркасы широко используют в строительстве, при строительстве монолитных конструкций.
  Каркас арматурный пространственный А240 20х1300 в наличии на складе, осуществляем доставку по Республике Казахстан и странам СНГ.

Актуальную цену Вам подскажет наш менеджер.

Купить
Каркас арматурный пространственный А240 20х1300 легко:
1. Вы отправляете заявку
2. Мы выставляем вам счет
3. Вы оплачиваете удобным для вас способом
4. Получаете свой товар

          ТОО «КАЗМЕТ» является специализированным комплексом, осуществляющий разработку, испытание, производство и реализацию продукции из металлов и сплавов различного назначения.
          Наша система позволяет объединить готовую металлопродукцию заводов-партнёров в одном месте с удобной возможностью получить дополнительные услуги:
          Услуги резки: лазерная резка, резка маятниковой пилой, резка гильотиной, кислородная резка, резка на ленточнопильном станке, гидроабразивная резка.
          Производство. Изготавливаемая продукция по чертежам и требуемым спецификациям.
          Доставка. Развитая логистическая служба позволяет доставить продукцию по всей территории Республики Казахстан и СНГ. При заказе небольших партий – доставка продукции до терминала транспортных компаний бесплатно.

 
    Преимущества работы с нами:
1.   Гарантия высокого качества
2. Индивидуальный подход
3. Большой выбор цветмета, нержавеющих сталей и сплавов и черного проката
4. Производство и обработка металла
5. Минимальные срока отгрузки и доставки
6. Выгодные условия сотрудничества
7. Поставки по всей Республике Казахстан и СНГ

Актуальную цену на
Каркас арматурный пространственный А240 20х1300  Вам подскажет наш менеджер.

Окончательная цена на продукцию формируется, исходя из условий поставки: кол-ва, условий оплаты и места отгрузки. Спросите у менеджера.
Данный прайс-лист носит исключительно информационный характер и ни при каких условиях не является публичной офертой, определяемой положениями ст. 447 Гражданского кодекса Республики Казахстан.

Арматурные каркасы для стен и фундаментов Краснодар цена

Мы производим арматурные каркасы — плоские и пространственные любой сложности.  Выполним доставку готовых арматурных каркасов по Краснодару и Краснодарскому краю — имеется собственный парк грузовой автотехники. Работы выполняются в оговоренные договором сроки и в строго соответствии с государственными стандартами. Готовы выполнить срочные и сверхсрочные заказы. Свяжитесь с нами по телефону или по электронной почте, рассчитаем ваш заказ в максимально короткие сроки

Арматурный каркас представляет собой конструкцию сваренных или связанных вязальной проволокой стальных арматурных стержней, каркасы могут изготавливаться на заводе, либо непосредственно на месте .

Виды арматурных каркасов

Арматурные каркасы бывают плоскими и пространственными, т.е. представляют собой пространственную или плоскую решётку, которая позволяет максимально эффективно распределять нагрузки, возникающие в конструкционных элементах в процессе эксплуатации. Изготовление плоского каркаса сводиться к укладке арматуры в перекрёстном порядке с последующим связыванием в узловых точках вязальной проволокой или свариванием. Объёмный арматурный каркас состоит из нескольких плоских, расположенных  с заданным шагом, определяемым требованиями к будущей бетонной конструкции.  

Плоские каркасы применяются для армирования линейных железобетонных конструкций. Диаметр используемой арматуры – от 4 до 36 мм.

Пространственные используются в основном для производства железобетонных изделий и конструкций,  для армирования различных фундаментов и монолитных перекрытий в жилищном  и промышленном строительстве. 

Буронабивные сваи используются для возведения долговечных фундаментов повышенной прочности. 

 

Арматурный каркас для фундамента

Армокаркас для монолитных бетонных фундаментов должен быть изготовлен в строгом соответствии с  проектной документацией строящегося объекта. Это — гарантия надежности, долговечности и безопасности при его эксплуатации.

В начале производится заготовка арматурных стержней требуемых размеров. Далее заготовленным стержням на специальном оборудовании придается требуемая пространственная форма. Использование оборудования обеспечивает высокую точность производства. На последнем этапе все части конструкции соединяются  с использованием фиксаторов,  и скрепляются между собой.

Высокая скорость строительных операций обусловлена использованием высококачественных материалов. Арматурный каркас позволяет существенно сэкономить время на армирование различных типов фундамента.

Для ленточного фундамента оптимальным видом армирования является двухпоясная ребристая арматура диаметром от 10 до 14 мм с поперечным соединением стержней 

Для плитного фундамента стандартным армированием являются два слоя арматурной сетки, связываемой непосредственно на строительной площадке. Сечение стержней сетки – от 10 до 15 мм. Два слоя сетки соединяются либо «лягушками», либо треугольными вертикальными каркасами.

Для свайных буронабивных фундаментов чаще всего используется круглые или треугольные пространственные каркасы из ребристой арматуры, обеспечивающей максимальный контакт с бетонной смесью.  

 

SPATIAL MECHANICAL PERFORMANCE OF STEEL REINFORCED CONCRETE FRAMES WITH SPECIAL-SHAPED COLUMNS

[1]

薛建阳, 陈宗平, 赵鸿铁. 型钢混凝土异形柱结构的性能、设计方法及其工程应用[M]. 北京: 中国建筑工业出版社, 2011: 1 − 2.

Xue Jianyang, Chen Zongping, Zhao Hongtie. The performance, designing method and engineering application of steel reinforced concrete special-shaped column structures [M]. Beijing: China Architecture & Building Press, 2011: 1 − 2.(на китайском)

[2]

Токгоз С., Дундар С. Испытание внецентренно нагруженных L-образных секций, стальных волокон, высокопрочных железобетонных и композитных колонн [J]. Инженерное сооружение, 2012, 38(5): 134 − 141.

[3] Ким Х.Г., Ким Х.М., Ким С.Д. Осевое поведение и прочность композитных колонн yLC [J]. Достижения в области проектирования конструкций, 2012 г., 15 (12): 2113–2130.doi: 10.1260/1369-4332.15.12.2113
[4]

刘祖强, 周昕, 薛建阳, 等. 配钢率对型钢混凝土异形柱抗震性能的影响分析[J]. 工程力学, 2020, 37(6): 165 − 173.

Liu Zuqiang, Zhou Xin, Xue Jianyang, et al. Influence of steel ratio on seismic performance of steel reinforced concrete special-shaped column [J]. Engineering Mechanics, 2020, 37(6): 165 − 173. (in Chinese)

[5] Liu Z Q, Xue J Y, Zhao H T.Сейсмические свойства сталежелезобетонных соединений колонн и балок специальной формы [J]. Землетрясения и сооружения, 2016, 11(4): 665 − 680. doi: 10.12989/eas.2016.11.4.665
[6] Сян П., Дэн Ч. Х., Су Ю. С. и др. Экспериментальное исследование стыков между сталежелезобетонной Т-образной колонной и железобетонной балкой при двунаправленном малоциклическом реверсивном нагружении [J]. Достижения в области проектирования конструкций, 2017 г., 20 (3): 446–460.doi: 10.1177/1369433216653841
[7]

曾磊, 吴园园, 张地, 等. 钢骨混凝土异形柱-钢梁节点抗震性能试验研究[J]. 振动与冲击, 2016, 35(4): 224 − 229.

Zeng Lei, Wu Yuanyuan, Zhang Di, et al. Tests for aseismic behavior of frame joints between a steel reinforced concrete special column and a steel beam [J]. Journal of Vibration and Shock, 2016, 35(4): 224 − 229. (in Chinese)

[8] 杨涛, 张喜德, 钟海牛, 等.T形截面钢骨混凝土异形柱框架抗震性能拟动力试验[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2015, 46(6): 2171 − 2177. doi: 10.11817/j.issn.1672-7207.2015.06.027 Yang Tao, Zhang Xide, Zhong Hainiu, et al. Pseudo-dynamic test on seismic behavior of frame with T-shaped SRC columns [J]. Journal of Central South University (Science and Technology), 2015, 46(6): 2171 − 2177. (in Chinese) doi: 10.11817/j.issn.1672-7207.2015. 06.027
[9]

杨涛, 张喜德.T形截面钢骨混凝土异形柱框架抗震性能[J]. 土木建筑与环境工程, 2009, 31(2): 33 − 37.

Yang Tao, Zhang Xide. Research on seismic behavior of frame with T-shaped SRC columns [J]. Journal of Civil, Architectural and Environmental Engineering, 2009, 31(2): 33 − 37. (in Chinese)

[10]

蔡新江, 贾红星, 巩牧华, 等. 基于单柱子结构模型的型钢混凝土异形柱框架抗震性能混合试验研究[J]. 建筑结构学报, 2017, 38(4): 35 − 44.

Cai Xinjiang, Jia Hongxing, Gong Muhua, et al.Гибридное сейсмическое моделирование железобетонного каркаса с колоннами особой формы на основе модели основания с одной колонной [J]. Журнал строительных конструкций, 2017, 38(4): 35 − 44. (на китайском языке)

[11] Сюэ Дж.И., Ци Л.Дж., Гао Л. и др. Механическое поведение внутреннего каркаса решетчатого стального железобетона с колоннами неправильного сечения при циклическом реверсивном нагружении [J]. Инженерные сооружения, 2016. С. 128. С. 225−236.doi: 10.1016/j.engstruct.2016.09.045
[12] Liu Z Q, Xue J Y, Zhao H T. Cyclic test for solid steel reinforced concrete frames with special-shaped columns [J]. Earthquakes and Structures, 2014, 7(3): 317 − 331. doi: 10.12989/eas.2014.7.3.317
[13]

潘文, 刘健, 杨晓东, 等. 8度区异形柱框架结构的振动台试验研究[J]. 建筑结构学报, 2007, 28(增刊 1): 15 − 20.

Pan Wen, Liu Jian, Yang Xiaodong, et al. Shaking table test of SRC frame with special-shaped columns designed for seismic fortification intensity 8 zone [J]. Journal of Building Structures, 2007, 28(Suppl 1): 15 − 20. (in Chinese)

[14]

干钢, 曹云中, 吴杰, 等. 空间异形柱框架伪静力推覆试验研究[J]. 建筑结构, 2008, 38(11): 14 − 16.

Gan Gang, Cao Yunzhong, Wu Jie, et al. Study on 3D-frame with special-shaped columns by pseudo-static test [J].Building Structure, 2008, 38(11): 14 − 16. (in Chinese)

[15]

JGJ 149−2017, 混凝土异形柱结构技术规程[S]. 北京: 中国建筑工业出版社, 2017.

JGJ 149−2017, Technical specification for concrete structures with specially shaped columns [S]. Beijing: China Architecture & Building Press, 2017. (in Chinese)

[16] Tao M X, Fan J S, Nie J G.Seismic behavior of steel reinforced concrete column-steel truss beam hybrid joints [J]. Engineering Structures, 2013, 56: 1557 − 1569. doi: 10.1016/j.engstruct.2013.07.029
[17]

许国山, 童兴, 宁西占, 等. 新型连梁剪力墙结构拟静力试验研究[J]. 工程力学, 2019, 36(12): 188 − 197.

Xu Guoshan, Tong Xing, Ning Xizhan, et al. Quasi-static test study of coupled shear walls with a new type of coupling beams [J]. Engineering Mechanics, 2019, 36(12): 188 − 197. (in Chinese)

[18]

GB 50010−2010, 混凝土结构设计规范[S]. 北京: 中国建筑工业出版社, 2010.

GB 50010−2010, Code for design of concrete structures [S]. Beijing: China Architecture & Building Press, 2010. (in Chinese)

[19]

Scott B D, Park R, Priestley M J N.Напряженно-деформационное поведение бетона, ограниченного перекрывающимися обручами при низких и высоких скоростях деформации [J]. Журнал Американского института бетона, 1982 г., 79 (1): 13–27.

[20]

Менеготто М., Пинто П.Е. Метод расчета циклически нагруженных железобетонных плоских рам, включая изменения геометрии и неупругого поведения элементов при нормальной силе и изгибе [C]// IABSE. Симпозиум по сопротивлению и предельной деформируемости конструкций при воздействии четко определенных повторяющихся нагрузок. Лиссабон: ACM Press, 1973: 15–22.

.
[21] Kunnath S K, Heo Y A, Mohel J F. Нелинейная модель одноосного материала для арматурных стальных стержней [J]. Журнал структурной инженерии, 2009 г., 135 (4): 335 — 343. doi: 10.1061 / (ASCE) 0733-9445 (2009) 135: 4 (335)

Magna получает награду PACE Award 2020 за композитную космическую раму

  • Облегченное решение дебютировало на Toyota Supra 2020
  • Композитное усиление позволяет снизить массу на 10 процентов
  • Первое применение композитной пространственной рамы для задней двери автомобиля решение для усиления рамы задней двери, которое дебютировало на Toyota Supra, получило награду Automotive News 2020 года.Эта награда является четвертой премией Magna PACE за последние шесть лет. Пространственная рама — это первое в своем роде композитное приложение для задней двери автомобиля, позволяющее добиться 10-процентной экономии массы по сравнению со стальной версией.

    «Инновационные легкие решения, такие как эта композитная пространственная рама, являются неотъемлемой частью помощи автопроизводителям в достижении целей устойчивого развития, включая снижение выбросов и повышение экономии топлива», — сказал президент Magna Exteriors Грэм Берроу. «Учитывая постоянные требования к свободе проектирования в более крупных и легких модулях, мы наблюдаем значительный рост использования передовых пластиков и композитов для формирования будущей мобильности.Мы благодарим Automotive News и его судей за то, что они удостоили нас этой престижной награды».

    Композитная пространственная рама представляет собой трубчатую раму, изготовленную из вспененного сердечника, который затем обмотан непрерывным стекловолокном и пропитан полиуретановой термореактивной смолой. Magna изучает дополнительные возможности для этой технологии, такие как модули боковых дверей и другие инновационные материалы, чтобы помочь автопроизводителям достичь своих целей по снижению массы и дизайну. Решение по усилению пространственной рамы задней двери было разработано на заводе Magna по производству экстерьеров в Либерце, Чешская Республика.Группа экстерьера Magna производит модуль задней двери Toyota Supra, включая усиление пространственной рамы, и поставляет его в группу по производству комплектных автомобилей Magna в Граце, Австрия, где собирается весь автомобиль.

    По оценкам IHS Markit, 62 процента автомобилей в мире имеют задние борта, при этом небольшой процент в настоящее время изготовлен из пластика. «Это один из самых быстрорастущих продуктов в Magna, и мы ожидаем, что он будет продолжаться, поскольку автопроизводители ищут более инновационные легкие решения», — добавил Берроу.

    Награды Automotive News PACE Awards, которым уже 26 лет, вручаются поставщики за принципиально новые продукты и технологические инновации, которым удалось выйти на рынок. Победители были определены независимым жюри и объявлены посредством виртуального празднования в связи с текущей пандемией COVID-19.

    БИРКИ
    Композиты, задние двери, автомобильный экстерьер, инновации, дизайн

    КОНТАКТ ДЛЯ ИНВЕСТОРОВ
    Луи Тонелли, вице-президент по связям с инвесторами
    [email protected] , 905.726.7035

    КОНТАКТЫ ДЛЯ СМИ
    Трейси Фюрст, вице-президент по корпоративным коммуникациям и связям с общественностью
    [email protected] , 248.631.5396

    AB2 OUT

    Технологии мобильности . У нас более 165 000 предприимчивых сотрудников, 346 производственных предприятий и 94 центра разработки продуктов, проектирования и продаж в 27 странах. У нас есть полный опыт проектирования автомобилей и контрактного производства, а также возможности продукта, которые включают кузов, шасси, экстерьер, сиденья, трансмиссию, активную помощь водителю, электронику, мехатронику, зеркала, освещение и системы крыши.Magna также обладает электронными и программными возможностями во многих из этих областей. Наши обыкновенные акции торгуются на Фондовой бирже Торонто (MG) и Нью-Йоркской фондовой бирже (MGA). Для получения дополнительной информации о Magna посетите сайт www.magna.com.

    НАСТОЯЩИЙ ВЫПУСК МОЖЕТ СОДЕРЖАТЬ ЗАЯВЛЕНИЯ, КОТОРЫЕ ЯВЛЯЮТСЯ «ЗАЯВЛЕНИЯМИ О ПРОГНОЗЕ» В СООТВЕТСТВИИ С ПРИМЕНИМЫМ ЗАКОНОДАТЕЛЬСТВОМ О ЦЕННЫХ БУМАГАХ И СООТВЕТСТВУЮТ ПРЕДУПРЕЖДАЮЩИМ ОТКАЗАМ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ, ИЗЛОЖЕННЫМ В РЕГУЛИРУЮЩИХ ДОКУМЕНТАХ MAGNA.ПОЖАЛУЙСТА, ОБРАЩАЙТЕСЬ К САМЫМ ТЕКУЩИМ ОБСУЖДЕНИЯМ И АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ ОПЕРАЦИЙ И ФИНАНСОВОГО ПОЛОЖЕНИЯ РУКОВОДСТВА MAGNA, ГОДОВОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ФОРМЕ И ГОДОВОМУ ОТЧЕТУ ПО ФОРМЕ 40-F, ЗАМЕНЕННЫМ ИЛИ ОБНОВЛЕННЫМ ЛЮБЫМ ИЗ ПОСЛЕДУЮЩИХ РЕГУЛИРУЮЩИХ ДОКУМЕНТОВ MAGNA, КОТОРЫЕ УСТАНАВЛИВАЮТ ПРЕДОСТЕРЕЖЕНИЕ. ФАКТОРЫ РИСКА, КОТОРЫЕ МОГУТ ПРИЧИНИТЬ РЕАЛЬНЫЕ СОБЫТИЯ, СУЩЕСТВЕННО ОТЛИЧАЮЩИЕСЯ ОТ ТЕХ, УКАЗАННЫХ В ТАКИХ ПРОГНОЗНЫХ ЗАЯВЛЕНИЯХ. ЭТИ ДОКУМЕНТЫ ДОСТУПНЫ ДЛЯ ПРОСМОТРА НА ВЕБ-САЙТЕ MAGNA ПО ТЕЛЕФОНУ WWW.MAGNA.COM .

    Фотографии, сопровождающие это объявление, доступны по телефону

    https://www. globenewswire.com/NewsRoom/AttachmentNg/1b4df640-a4d7-4330-af29-6bea121

    https://www.globenewswire.com/NewsRoom/AttachmentNg /0ecc3835-824e-4046-83ed-1a437e4a6834

    Избирательная пространственная регуляризация путем принятия решений, основанных на подкреплении, для отслеживания объектов

    Избирательная пространственная регуляризация путем принятия решений с подкреплением для отслеживания объектов

    Цин Го Руиз Хан Вэй Фэн* Чжихао Чен Лян Ван

    1 Колледж разведки и вычислительной техники Тяньцзиньского университета

    Фигура 1.Сравнение между SRDCF и предлагаемым дискриминационным CF на основе селективной пространственной регуляризации (SSR-DCF) в случаях окклюзии и фоновых помех. Показаны результаты ограничительной рамки, их карты ответов и информация, на которую они опирались. Когда цели полностью закрыты или окружены похожими объектами, например, кадр № 112 в «девушке 2» и кадр № 168 в «футболе», SRDCF использует фильтры, которые полагаются только на информацию о цели для локализации и выдают ложно высокий отклик на фон, что дополнительно приводит к ошибочному обновлению фильтра и затрудняет повторное обнаружение цели на подпоследовательных кадрах. Напротив, SSR-DCF использует контекстную информацию, когда возникают описанные выше серьезные ситуации, и получает более четкие карты ответов, чем SRDCF, что дополнительно позволяет избежать ошибочного обновления фильтра и позволяет повторно обнаруживать цели, когда помехи исчезают. Пожалуйста, найдите интуитивные объяснения в тексте.

    Аннотация

    Пространственная регуляризация (SR) известна как эффективный инструмент для смягчения граничного эффекта корреляционного фильтра (CF), успешной схемы отслеживания визуальных объектов, из которой можно получить ряд современных средств отслеживания визуальных объектов.Тем не менее, SR значительно увеличивает сложность оптимизации CF, а его целевая природа заставляет пространственно регуляризованные трекеры CF легко терять закрытые цели или цели. в окружении других подобных объектов. В этой статье мы предлагаем селективную пространственную регуляризацию (SSR) для схемы CF-трекинга. Он может обеспечить не только более высокую точность и надежность, но и более высокую скорость по сравнению с пространственно-регуляризованными трекерами CF. В частности, вместо того, чтобы просто полагаться на информацию переднего плана, мы расширяем целевую функцию схемы отслеживания CF до изучите фильтры, регулируемые целевым контекстом, с помощью весовых карт, управляемых целевым контекстом.Затем мы формулируем онлайн-выбор этих весовых карт как проблему принятия решений с помощью марковского процесса принятия решений (MDP), где изучение выбора весовой карты эквивалентно политическому обучению MDP, которое решается с помощью стратегии обучения с подкреплением. Более того, добавляя в MDP специальное состояние, представляющее не обновляющиеся фильтры, мы можем узнать, когда пропускать ненужное или ошибочное обновление фильтров, тем самым ускоряя онлайн-отслеживание. Наконец, предлагаемый SSR используется для оснащения трех популярных CF-трекеров с пространственной регулировкой, чтобы значительно повысить точность их отслеживания и достичь гораздо более высокой скорости онлайн-отслеживания.Кроме того, обширные эксперименты на пяти эталонных тестах подтверждают эффективность SSR.

    Введение

    В этой статье мы предлагаем выборочную пространственную регуляризацию (SSR) для схемы отслеживания CF, которая может обеспечить более высокую точность и надежность отслеживания, а также тем временем намного быстрее во время онлайн-процесса. Основные вклады этой работы: 1) Мы предлагаем расширенную целевую функцию для схемы отслеживания CF для создания фильтров, регуляризованных по целевому контексту, путем выборочного использования весовых карт, управляемых целевым контекстом, для регуляризации обучения корреляционных фильтров.2) Мы формулируем онлайн-выбор различных карт весов как проблему принятия решений с помощью марковского процесса принятия решений (MDP), где изучение выбора карты весов решается путем изучения политик MDP через стратегия обучения с подкреплением. Более того, добавляя в MDP специальное состояние, представляющее необновляемые фильтры, мы эффективно узнаем, когда пропускать ненужные или ошибочное обновление фильтра, чтобы ускорить онлайн-отслеживание без ущерба для точности. 3) Мы используем предложенный SSR для улучшения трех популярных пространственно-регуляризованных трекеров CF, SRDCF, CCOT и ECO, что подтверждает осуществимость и универсальность SSR.Обширные эксперименты на ОТБ2013, ОТБ-2015, ВОТ-2016, ТС-128, и LaSOT подтверждают превосходство нашего метода над современными конкурентами.

    Итоги по ОТБ-2013 и 2015

    Результаты сравнения на ОТБ-2013 и ОТБ-2015. Легенда каждого трекера показывает показатель AUC для успешных графиков и точность на 20 пикселях точных графиков.

    Результаты

    по TC128 и LaSOT

    Результаты сравнения TC128 и LaSOT.Легенда каждого трекера показывает показатель AUC для успешных графиков и точность на 20 пикселях точных графиков.

    Исходный код

    Исходный код (Matlab) и модели: [Код][Результаты LaSOT] [Результаты OTB100] [Результаты TC128]

    Цитата — BibTeX

    Цин Го, Руизе Хань, Вэй Фэн, Чжихао Чен, Лян Ван. Выборочная пространственная регуляризация путем принятия решений, основанных на подкреплении, для отслеживания объектов.
    В IEEE TIP, 2019. (CCF-A) .
    [PDF] [ БибТекс ]

    Расчет деформации пространственного железобетонного каркаса по МКЭ с учетом виброползучести бетона

    Вайнберг, Д.В., Чудновский, В.Г. Расчет пространственных рам (Расчет пространственных рам). — К.: Госстройиздат СССР, 1964. — 308 с.

    Дроздов П.Ф. Проектирование и расчет несущих систем многоэтажных зданий и их элементов (Конструирование и расчет несущих систем многоэтажных зданий и их элементов). — М.: Стройиздат, 1977. — 223 с.

    Немчинов Ю.И. Расчет пространственных конструкций (метод конечных элементов).- К.: Будивельник, 1980. — 232 с.

    Баженов В.А., Сахаров А.С., Мельниченко Г.И. Метод конечных элементов в задачах строительной механики. — К.: КГТУСА, 1994.- 368 с.

    Варвак П.М., Бузун И.М., Городецкий А.С. Метод конечных элементов (Метод конечных элементов). — К.: Вища школа, 1981. — 176 с.

    Масленников А.М. Расчет строительных конструкций методом конечных элементов.- Л.: ЛИСИ, 1977. — 80 с.

    Исаханов Г.В., Гранат С.Я., Мельниченко Г.И. Строительная механика: Расчет основных систем на ЭВМ (Строительная механика: Расчет стержневых систем на ЭВМ). — К.: Вища школа, 1990. — 229 с.

    Прокопович И.Е., Яременко А.Ф. Применение метода конечных элементов к решению задач линейной теории ползучести (Применение метода конечных элементов к решению задач линейной теории ползучести) // Строит.мех. и расчет сооружений, № 6, 1982. — С. 29-33.

    Евзеров И.Д. Метод конечных элементов для длительных нагрузочных воздействий (Метод конечных элементов при расчете на длительное действие нагрузки) // Сопротивление материалов и теория конструкций, т. 1, с. 56. — К.: Будивельник, 1990. -С. 98-103.

    Кубанешивили А.С., Менагаришвили З.Р., Тушишвили З.И. Применение МКЭ к расчету железобетонных конструкций с учетом ползучести бетона (Применение МКЭ к расчету ЖБК с учетом ползучести бетона) // Бетон и жб. v энерг. стр-ве. Матер. Всесоюз. конф. по пари. я жб. Казань, окт.,1988. — Тбилиси, 1988. — С. 94-98.

    Яценко Е.А., Корнилов С.В., Бовин А.А. Теория ползучести железобетонных конструкций. — Днепропетровск: Гуадемус, 2000. — 600 с.

    Колев П. Исследование устойчивости стержня в условиях ползучести с помощью МКЭ в обобщенном виде (Исследование устойчивости стержня в условиях использования с помощью МКЭ в общем виде) // Строительство.35, № 1, 1988. — с. 16-18.

    Белкин В.П., Каледин В.О. Применение конечно-элементных моделей к задаче устойчивости при ползучести (О применении конечно-элементных моделей к задаче устойчивости при использовании) // Сиб. металлург. инст. — Новокузнецк, 1988. — 5 с. отд. в ВИНИТИ 16.11.88 г., № 8144-В88.

    Яценко Е.А., Слободянюк С.А. Теория длительной прочности и устойчивости стержневых железобетонных систем с учетом ползучести бетона.Монография. (Теория длительной прочности и устойчивости стержневых железобетонных систем с учетом использования бетона) — Днепропетровск: ПДАБА; Пороги, 2002. – 252 с.

    Слободянюк С.А. Деформационный расчет и устойчивость стержневых железобетонных систем с учетом длительных процессов // Дисс. … доктор тех. наук: 23.05.01. — Днепропетровск: ПГАСА, 2002.- 280 р.

    Слободянюк С.А., Буратинский А.П., Щербачев А.Д. Теория долговечности и устойчивости стержневых железобетонных систем с учетом ползучести и виброползучести бетона. Отчеты научно-исследовательской работы по государственной теме № 32 (номер государственной регистрации 0110U002434, научный руководитель, д.т.н., профессор Слободянюк С.А.)Звиты НДР по державным темам № 32)

    Слободянюк С.А., Буратинский А.П. Метод начальных параметров виброползучих бетонов // Бетон и железобетон в Украине. — 2010. — № 5. — с. 6 — 7.

    Большаков В.И., Яценко Е.А., Сосса Г. Основы метода конечных элементов. — Днепропетровск: Гаудеамус, 2000. — 255 с.

    Яценко Е.Методы расчета железобетонных конструкций на длительное воздействие с учетом использования бетона: Дисс. … доктор тех. наук: 23.05.01.- М., 1989. — 364 с.

    ДБН В.2.6-98:2009. Бетонные и железобетонные конструкции. Общие положения. — К.: Минрегионстрой Украины, 2011.- 71 р.

    Экспериментальное исследование железобетонных пространственных швов, подверженных циклическим нагрузкам

    [1] Правила проектирования сейсмостойких конструкций Китая (2010 г.). Пекин, Китай.

    [2] ФУ Цзянь-пин, Бай Шао-лян.Journal of Chongqing Jianzhu University, Vol. 22(2000), pp.60-67. (In Chinese).

    [3] GUO Zi-xiong , LV Xi-lin. Journal of Huaqiao University(Natural Science), Vol.20 (1999), стр. 258-263. (на китайском языке).

    [4] ВАН Чжэнь-юй, ВУ Бо. Журнал Харбинского университета CE & Architecture, Vol.34 (2001), стр. 6-11. (на китайском языке).

    [5] Пэн Вэй. Журнал Чэндуского университета науки и технологий, 1996, стр. 54-60. (на китайском языке).

    [6] ДУ Хунбяо. Журнал Харбинского университета CE & Architecture, Vol. 32 (2001), стр. 47-52. (на китайском языке).

    Ф.

    Усиление и зачистка рамы Как отремонтировать пол:  Усиление и зачистка рамы

    Небольшие участки повреждения каркаса пола можно отремонтировать с помощью метода, называемого «зачисткой», при котором к поврежденным местам добавляется структурно прочная древесина. лаги пола без демонтажа поврежденных лаг. Струп немного похож на шинирование сломанной кости. У нас нет опыта или времени, чтобы «излечить» его полностью; мы просто применяем шпагат, чтобы поддержать, обездвижить и укрепить сломанную кость (или балку), чтобы предотвратить дальнейшее повреждение.

    1.  Балки бесполезны, если они не поддерживаются хорошим фундаментом (т. е. конструкцией, которая передает нагрузку от балок на землю). Если для балок, новых или старых, нет хорошего фундамента, создайте его, используя заглушки, стойки и балки (прикрепленные болтами к стойкам, балки опираются сверху). Опять же, старайтесь не нарушать старый фундамент или балки.

    2.  Измерьте размеры поврежденной балки и определите, является ли она размером 2 x 6, 2 x 8 и т.  д. Попробуйте использовать те же размеры для новых стружек балки.

    3.  Определить длину повреждения балки перекрытия. Размер новой парши должен составлять 4 фута от зоны повреждения в обоих направлениях. Отмерьте четыре фута в каждом направлении от края повреждения балки пола и отметьте эти две точки на существующей балке пола. Затем измерьте расстояние между этими двумя точками, чтобы определить длину, необходимую для нового настила балки.

    4. Отрежьте новую доску для обшивки балки. Поместите новую обшивку балки рядом с существующей балкой пола так, чтобы поврежденный участок находился в центре.

    5. Прибейте новую доску к старой балке пола с помощью примерно дюжины гвоздей 16d или шурупов для настила. Гвозди не нужно оцинковывать.


    6. Прибейте новую доску к старой балке пола с помощью примерно дюжины гвоздей 16d или шурупов для настила. Гвозди не нужно оцинковывать.

    7.  После того, как вы укрепили каркас с помощью новых фундаментных элементов, балок и т. д., рекомендуется добавить несколько небольших блоков между балками, на которые будут опираться края чернового пола.Опять же, используйте те же размеры            , что и балки для этих блоков. См. диаграмму ниже для справки.

    Как отремонтировать пол: Строительство «крыльца»

    В зависимости от того, насколько сильно поврежден каркас пола и сколько места вам нужно для работы, вы можете подумать о том, чтобы на самом деле построить небольшой внутренний « каркас крыльца. Просто используйте заглушки, стойки, балки, болты и подвесы для балок, чтобы построить небольшую коробчатую раму, чтобы создать совершенно новую систему каркаса для пола.Обратитесь к разделу «Крыльца» этого руководства для получения дополнительной информации о том, как построить крыльцо, и адаптировать планы, чтобы они соответствовали пространству, с которым вы работаете. Не забудьте создать каркас, учитывающий толщину нового чернового пола, подложки и плитки, чтобы новый участок пола был на одном уровне со старым полом.

    Игра в понг с использованием обучения с подкреплением | Омкар Ведпатхак

    Нежное введение в ключевые принципы обучения с подкреплением

    Домашняя версия консоли Atari Pong, выпущенная в 1975 году компанией Sears Tele-Games [Источник: youtube.com]

    Этот пост посвящен некоторым ключевым принципам обучения с подкреплением на примере обучения агента игре в понг. Он перекликается со многими источниками, но я написал его интуитивно понятным для меня образом — надеюсь, он будет полезен и другим.

    Примечание. Некоторые знания в области нейронных сетей и машинного обучения предполагаются, но не позволяйте этому оттолкнуть вас от чтения этого поста.

    В 2013 году Владимир Минь, исследователь из DeepMind, опубликовал статью с коллегами из DeepMind, которая привлекла внимание как прессы, так и сообщества машинного обучения.В документе они разработали систему, которая использует Deep Reinforcement Learning (Deep RL) для игры в различные игры Atari, включая Breakout и Pong. Система обучалась исключительно на пикселях изображения/кадра с дисплея видеоигры в качестве входных данных, без необходимости явно программировать какие-либо правила или знания об игре. Что еще более поразительно, система, подробно описанная в документе, превосходит возможности человека в нескольких играх Atari, используя (почти) идентичную архитектуру во всех играх, и основана на относительно простых концепциях, которые были известны и изучены в Reinforcement Learning (RL) и Machine Learning. (ML) полей соответственно на декады.

    Короткий фрагмент игры, который был результатом обучения нейронной сети, которую я обучил — зеленая ракетка управляется Рафалом Надалем.

    Это открытие было одним из первых подходов, который, как было показано, обобщает несколько игр. После публикации первой статьи в 2013 году несколько других исследовательских групп использовали и превзошли результаты настройки Atari, а также нескольких других сценариев, например, игры в DOTA или создания обобщенного алгоритма, который может справиться с несколькими играми, такими как Chess & Go, путем самоконтроля. играть.

    Если бы мы попытались написать код, чтобы победить Pong без какой-либо формальной методологии, мы могли бы попытаться зафиксировать все возможные действия и посмотреть, какие из них в конечном итоге привели к победе в игре.

    Чтобы сделать это вручную, мы можем выбрать наилучшее действие для данного входного кадра, основываясь на положении мяча и ракетки для обоих игроков, и предложить рекомендуемое действие для каждого сценария, например. в сценарии A, если ракетка ИИ находится вверху экрана, а траектория мяча направлена ​​вниз, ИИ должен двигаться вниз.

    Давайте рассмотрим, с какими числами мы здесь имеем дело: эмулятор Atari, который имитирует Pong, выводит на экран 210 x160 RGB, что составляет 100 800 пикселей. Многие из этих пикселей не важны для того, чтобы агент понял, как играть в Pong — подробнее об этом в разделе трюков, так что мы можем их отбросить, но даже если мы уменьшим, скажем, 50% входных пикселей, у нас все равно останется большое количество пикселей.

    Вручную определить правильное действие для заданного состояния из числа возможных состояний было бы довольно болезненно.Более того, если бы мы написали какие-то эвристики для группировки различных сценариев экрана, т.е. в сценарии A и иметь действие для данного сценария, это будет означать, что мы в конечном итоге напишем код, который очень специфичен для Pong/игры, а это не то, что нам нужно.

    Как избежать ручного кодирования рекомендуемых действий? Самым наивным решением было бы сначала начать со случайных действий для входных данных, посмотреть, что работает, и сохранить часть того, какое действие работает хорошо (т. е. приводит к выигрышной игре) для заданного входного изображения, на карте, подобной следующей:

    Это позволяет нам оценить вероятность сценариев и выбрать лучшее действие, выбрав действие с наибольшей вероятностью.

    напр. в игре Pong, если бы мы хотели сравнить действия ВВЕРХ и ВНИЗ для данного изображения, мы бы увидели, превышает ли следующая дробь 0,5, и в этом случае выбрали бы действие ВВЕРХ:

    Для Pong, предполагая, что у нас есть только ВВЕРХ & DOWN, нам нужно только сохранить счетчики для UP или DOWN, чтобы получить правильную дробь

    Если вероятность равна 0,5, мы можем подбросить монету и выбрать случайное действие.

    Это будет работать нормально, в большом количестве игр и с усреднением, поскольку наш опыт того, какие действия сработали для данного изображения, помогает агенту (в основном ИИ) информировать о действии лучше, чем совершенно случайное.Описанный выше автоматизированный подход можно более формально описать как обучение с подкреплением , , поскольку у нас есть агент , который выполняет действия в своей среде, наблюдая за результатами, собирая вознаграждения и используя знания о полученных вознаграждениях для изменения любых будущих действий. для того, чтобы работать лучше.

    Однако описанный выше подход имеет несколько недостатков:

    1. Редкость вознаграждений делает этот метод довольно неэффективным, поскольку в ходе игры может быть несколько действий и переходов, но только в случае Pong разовая награда скажем за 10 розыгрышей туда-сюда, каждый из которых содержит ~10 действий/ходов, так что примерно награда за каждые 100 действий. Другие игры могут быть гораздо более редкими, чем Pong, где действие теперь влияет на игровой процесс через несколько минут, а может быть, и часов. Это может сделать присвоение кредита конкретному действию довольно сложным.
    2. Вероятно, вы можете сказать, что в Pong есть класс действий, когда агент просто поддерживает розыгрыш, в отличие от класса действий, которые могут привести к победе в игре, который включает действия, непосредственно предшествующие победе в игре.
    3. Это не будет работать для изображений, которые мы раньше не видели, поскольку оно не работает с похожими изображениями.Это означает, что нам нужно выполнить намного больше итераций, чтобы позволить ИИ исследовать все пространство состояний и/или до тех пор, пока мы не начнем получать хорошие результаты.

    Наивный подход, обозначающий каждое действие в выигрышной игре как хорошее , является рискованным, может привести к шумным результатам и, вероятно, займет много времени, чтобы победить противника, если это вообще произойдет. Я вернусь к тому, как мы решаем это позже, но сначала прочтите более формальное определение RL.

    Основной предпосылкой RL является создание истории опыта для ИИ, известного в этой области как Агент , путем выполнения различных разрешенных действий в среде в течение нескольких циклов, наблюдая за результатом этих действий и использование опыта для информирования будущих действий.Это процесс проб и ошибок, подходящий для Агента, работающего полностью автономно, независимо от вмешательства человека. Чтобы агент ИИ научился эффективно играть в игру Atari Pong, ему нужно будет сыграть несколько раундов игры, посмотреть, какие действия для заданного входного* изображения работают лучше всего, а затем изменить свое поведение, чтобы увеличить частоту действий, которые хорошо работал для ввода и наоборот для действий, которые не работали.

    *Отступление для тех, кто интересуется терминологией обучения с подкреплением

    Обратите внимание, что ввод соответствует состоянию для нашего примера Pong. Состояние является представлением того, что, по мнению агента, он знает о своей среде, что позволяет ему принимать решения.

    Окружающая среда Агента может быть полностью или частично наблюдаемой определяется входным изображением. Полностью наблюдаемая среда, в которой входное сопоставление с состоянием редко имеет место, например, в сценариях реальной жизни, когда робот перемещается по своей среде на открытом воздухе с помощью камеры, он частично наблюдает за своей средой и вычисляет состояние на основе того, что он наблюдал, что скорее всего, это своего рода карта, на которой хранятся препятствия и их особенности.Вход камеры в этом случае не отображается на все состояние, а вносит вклад только в одну небольшую его часть.

    Простая диаграмма, показывающая, как агент взаимодействует со своим окружением [Источник — OpenAI Spinning up]

    RL использует идею вознаграждения , чтобы определить, какие действия выполнять, а для игры в Pong вознаграждение это просто +1 за каждый раунд, выигранный агентом, и -1 за каждый раунд, выигранный процессором противника. В других играх, таких как Space Invaders, награды могут быть привязаны к увеличению количества очков, полученных за сбивание различных типов инопланетян, но в реальных приложениях вычисление вознаграждения может быть более сложным, особенно когда нет очевидного единого счета или цели для оптимизации.

    В стране RL политика  — это правило, стратегия или поведенческая функция, которая оценивает и рекомендует следующее действие с учетом определенного состояния; эффективно его можно рассматривать как карту от состояния к действию. Политика может быть детерминистической или стохастической по своей природе, и поскольку конечной целью агента RL является максимизация вознаграждения, мы хотим выбрать политику, которая максимизирует ожидаемое в будущем вознаграждение за данное действие. Политика в случае с Pong помогает агенту выбрать одно из возможных действий: перемещение манипулятора вверх, вниз или бездействие.

    Марковская схема процесса принятия решений [Источник — Википедия] . Зеленые кружки представляют состояния, красные узлы представляют действия, десятичные дроби представляют вероятности данных действий, линии представляют переходы между состояниями. Ожидаемое вознаграждение за переход представлено числом в конце желтой волнистой линии.

    RL основан на моделях, называемых Марковскими процессами принятия решений (MDP), которые представляют собой графы состояний, содержащие различные узлы, соответствующие возможным состояниям в окружение и связи/ребра между состояниями, которые соответствуют действиям, которые может предпринять агент, их вероятности и ожидаемому вознаграждению.Pong также может быть смоделирован как MDP, где каждая конфигурация ракеток и мяча является состоянием, каждое состояние имеет две возможные стрелки перехода состояния, выходящие из состояния, и каждый переход имеет награду 0, за исключением конечного конечного состояния. где награда может быть +1 или -1. Формулировка задачи в виде MDP позволяет нам воспользоваться свойством Маркова, которое гласит:

    «Будущее не зависит от прошлого при наличии настоящего».

    Основной вывод MDP заключается в том, что текущее состояние, настоящее, может полностью охарактеризовать проблему и позволить Агенту принять оптимальное решение, не зависящее от истории, поскольку история может быть закодирована в текущем состоянии.

    *Кроме того, для тех, кто интересуется терминологией обучения с подкреплением действие, которое пытается перевести Агента в будущие состояния. Существует несколько типов функций значений, которые делают разные предположения о политике, которая будет использоваться при расчете значения. В качестве отличного ресурса посмотрите Объяснения OpenAI типов функций значений .

    В на основе модели обучение, модель кодирует понимание мира, которое достигается агентом, исследующим его среду, и это понимание мира используется для планирования наперед и вычисления ожиданий будущие состояния до выполнения любого действия. У агентов на основе моделей есть недостаток, связанный с более высокими вычислительными затратами для выбора действия, однако они могут лучше подходить для сред с большим количеством состояний, где оценка всех состояний невозможна, например.грамм. в игре в шахматы.

    В без модели обучение Агент не использует никаких предварительных знаний о мире, т.е. законы физики, знания о том, как играть в другие игры, чтобы совершить действие. В этом посте мы используем агента без модели, поскольку NN используется для прямого выбора будущих действий, а политика не дает нам напрямую никаких прогнозов о будущем состоянии мира.

    Функции преимущества позволяют нам определить, насколько хорошие действия соотносятся с другими действиями, но не насколько они абсолютно хороши, поскольку этого относительного показателя может быть достаточно, чтобы наш агент RL научился достаточно хорошо работать в задание. Позже мы будем использовать очень простую функцию преимущества, которая является скаляром.

    Что может быть лучше, чем равное вознаграждение за каждое действие в выигрышной игре?

    Случайный подход в сочетании с хранением количества выигрышных действий, описанный ранее, можно назвать политикой, плохой политикой, но тем не менее своего рода стратегией.

    Один из способов добиться большего успеха — это разумнее распределять вознаграждение за действие посредством дисконтирования вознаграждения .Самое последнее действие или кадр перед получением агентом вознаграждения является наиболее важным, и поэтому его следует поощрять в случае положительного вознаграждения и обескураживать в случае отрицательного вознаграждения. Любые действия или кадры, более ранние во времени с момента получения вознаграждения, приписываются меньшему количеству кредита с помощью экспоненциального коэффициента дисконтирования, γ (gamma) , который инициализируется значением 0,99 в примере, закодированном далее в этом посте:

     1.  по умолч. Discount_rewards(rewards):2.со скидкой_r = np.zeros_like(вознаграждения)3. sum_of_rewards = 04. для t в обратном порядке (xrange (0, rewards.size)): 5. если вознаграждение[t] != 0: running_add = 06. сумма_вознаграждения = сумма_вознаграждения * гамма + вознаграждение[t]7. Discounted_rewards[t] = сумма_вознаграждений8. return Discounted_rewards 

    Этот код запускается на основе эпизода (эпизод представляет собой серию раундов до тех пор, пока один игрок не наберет 21), но фактически мы применяем скидку только к раунду, поскольку переменная sum_of_rewards в строке 5 выше имеет вид сбрасывается, когда награда не равна нулю, то есть в конце каждого «раунда».

    Эффект дисконтирования вознаграждения — вознаграждение -1, полученное агентом, потому что он проиграл игру, в большей степени применяется к действиям позже во времени [Источник — Deep Reinforcement Bootcamp Lecture 4B Slides]

    Дисконтирование имеет эффект более точное сопоставление вознаграждения с действием, которое, вероятно, является важным фактором вознаграждения, что помогает нам приблизиться к тому, чего мы хотим.

    Pong имеет очень простую настройку вознаграждения, так как есть вознаграждение только за победу в игре, но в более сложных задачах функции скидки могут использоваться как часть функций значения в задачах RL для оценки состояния на основе ожидаемых будущих вознаграждений:

    Функция дисконтирования вознаграждения на конечном горизонте, γ — коэффициент дисконтирования, n — количество временных шагов, r — величина вознаграждения для данной метки времени t + n , а H — это горизонт, за который мы рассчитываем награды. H может быть бесконечностью, если мы хотим объяснить действия, которые происходят в бесконечном промежутке времени, что на практике затруднительно.

    Как отмечалось ранее, пытаться вручную зафиксировать состояние программы сложно — t ключевой вывод из статьи DeepMind — это использование нейронной сети в качестве средства аппроксимации функции политики без необходимости явного кодирования ее для каждое из состояний входного изображения.

    Архитектура нейронной сети, используемая в примере кода далее в этом посте [Источник — Андрей Карпати, Pong из поста в блоге Pixels] случай Pong и многих игр Atari представляет собой полностью подключенную нейронную сеть с n скрытыми слоями, поэтому этот метод называется Deep RL, хотя в этом посте у нас есть только один скрытый слой.NN принимает в качестве входных данных изображение кадра игры, где каждый пиксель соответствует отдельному входному нейрону, и выводит десятичную вероятность от 0 до 1, которая соответствует вероятности того, что действие, которое наш агент предпринял в прошлом в течение аналогичное изображение было движением ВВЕРХ. Обратите внимание, что если вероятность ниже 0,5 и чем она ближе к 0, тем выше вероятность того, что действие, предпринятое агентом, было направлено ВНИЗ. Поскольку политика выводит вероятность, эта политика является стохастической .

    Для понимания того, что представляет собой скрытый слой — можно подумать, что он соответствует различным игровым сценариям, например. грамм. возможный сценарий: мяч движется вверх, а ракетка агента находится внизу. У нас есть 200 единиц в скрытом слое в связанном коде ниже, что является большим сокращением по сравнению с 6400 входными нейронами (см. раздел предварительной обработки трюков, чтобы узнать, как мы получили от более чем 100000 пикселей до 6400).

    Количество единиц в скрытом слое гиперпараметр системы, а для нашей системы у нас 200 единиц. Это число является грубым предположением о том, сколько представлений нам требуется, но на практике мы будем использовать автоматизированные методы для определения количества и размера скрытых слоев.

    Выходные данные скрытых слоев сопоставляются с сигмовидной функцией , которая эффективно сжимает выходные данные в диапазоне вероятностей от 0 до 1. между 0 и 1, чтобы определить, будет ли следующий ход ВВЕРХ или ВНИЗ.

     action = 'DOWN' if np.random.uniform() < action_prob else 'UP' 
    Играя в понг перед серьезной тренировкой, зеленая ракетка, РафАй Надаль, изо всех сил пытается не отставать, поскольку изначально выполняет совершенно случайные действия

    Цель генератора случайных чисел состоит в том, чтобы ввести 90 223 исследования 90 224 новых состояний, что имеет решающее значение на раннем этапе, когда НС не может действительно отличить хорошие действия от плохих, поскольку веса НС инициализируются случайным образом, а вывод вероятности для любого заданное входное изображение близко к 0. 5, из-за формы сигмовидной функции. Это приводит к случайному набору действий нашего Агента без чувства координации поначалу… Примечание: процесс выбора действия на основе расчетной вероятности действия, модулированной случайным фактором, также относится к выборке .

    По мере того, как нейронная сеть все больше обучается и при условии, что среднее вознаграждение за политику увеличивается, фактор случайности играет меньшую роль, поскольку с течением времени вероятность выполнения определенного действия приближается к крайним значениям 0 или 1, а action_prob определяет результат.Другим фактором, который способствует исследованию агентом пространства состояний, является использование стохастической политики. Если бы политика была детерминированной, мы бы полагались исключительно на генератор случайных чисел для исследования, что изначально хорошо, однако это означало бы, что любые новые действия чисто случайно и в меньшей степени определяется априорными вероятностями, полученными NN. Сокращение исследования и более активное использование известных хороших действий также может привести политику в ловушку локальных оптимумов, поскольку Агент перестает исследовать пространство состояний.

    Еще одним преимуществом подхода NN является то, что если карта, описанная ранее, на самом деле не встретила входное изображение, это не проблема для NN, поскольку большая часть пикселей может быть похожа на изображение, которое уже видели и обучали. включено NN, поэтому NN, скорее всего, выдаст предсказание, аналогичное ранее увиденному изображению. Опять же, мы могли бы сделать это сравнение сходства вручную, но это намного больше работы и предоставляется бесплатно с NN.

    Но когда и как обучается нейронная сеть в обучении с подкреплением?

    Обучение с подкреплением (RL) использует несколько циклов попыток различных действий, чтобы научить автономного агента выполнять задачу в среде.

    После серии действий, предпринятых в течение нескольких раундов * в эпизоде ​​ * , мы обучаем NN, используя все действия, которые имели место в этом эпизоде.

LEAVE A REPLY

Ваш адрес email не будет опубликован.