Вязание спицами для малышей. Теплые вязаные вещи для самых маленьких, новорожденных.
Случайные записи

Как правильно связать арматуру


Как вязать арматуру на фундамент вручную: советы и рекомендации

Дата: 14 января 2019

Просмотров: 5896

Коментариев: 0

Ресурс эксплуатации здания зависит от качественно выполненного основания, усиленного арматурой. Арматурный каркас сохраняет пространственную конфигурацию фундамента, наиболее распространенным вариантом которого является ленточный. Вязка арматуры под ленточный фундамент – серьезная строительная операция, определяющая долговечность постройки, ее стойкость к воздействию внешних факторов.

Естественно, важен правильный выбор бетона для заливки фундамента. Однако не меньшую роль играет качество установки арматуры в каркасе. Правильная вязка арматуры для ленточного фундамента обеспечивает надежную фиксацию стальных прутков между собой и постоянство интервала при заливке бетона.

Для обеспечения прочности арматурного каркаса важно разобраться, как правильно вязать арматуру для фундамента. Метод доступен для начинающих строителей, освоивших ручную технику фиксации стальных прутков. Остановимся на этой операции детально, рассмотрим, чем вязать арматуру, и как ее правильно вяжут.

Выполнение этой операции потребует наличия определённых навыков и усидчивости

Подготовительные мероприятия

Приняв решение самостоятельно выполнять работы по фиксации стальных прутков, выполните подготовительные работы:

  • Рассчитайте нагрузку, которую будет воспринимать будущее основание. Учитывая серьезность задачи, воспользуйтесь услугами профессионалов.
  • Руководствуясь результатами расчетов, подберите необходимую марку и диаметр стержней, который не должен быть меньше 12-14 миллиметров. Применение прутков, класса A3 позволит при изготовлении каркаса осуществлять их изгиб на 90⁰ без появления трещин, а стержней класса А2 – на угол, превышающий 90 ⁰, с сохранением их целостности.
  • Рассчитайте потребность в вязальной проволоке и стальных прутьях. Основание для определения общего объема материала – схема вязки арматуры для ленточного фундамента.
  • Позаботьтесь о помощниках, так как процесс вязки достаточно трудоемкий и утомительный.

Способы фиксации стержней

Существует множество способов, позволяющих зафиксировать стальные стержни сетчатой конструкции. Обеспечение неподвижности стальных прутков каркаса для бетонирования осуществляется:

  • электрической сваркой, изменяющей структуру металла и не гарантирующей неподвижность элементов каркаса;

Прутья, обладающие ребристой поверхностью, облегчают процесс вязки

  • покупными металлическими фиксаторами диаметром до 4 мм, имеющими петлю, соответствующую размерам прутов и зажим (крючок). Применение коннекторов повышает производительность, но требует дополнительных затрат. Их использование не требует применения инструмента;
  • эластичными хомутами, изготовленными из пластика, позволяющими быстро связывать стержни. Недостаток – повышенная хрупкость при отрицательной температуре, а также возможность нарушения целостности креплений при перемещении по каркасу;
  • вязальной проволокой диаметром от 1 до 2 мм, изготовленной из отожженной стали с низким содержанием углерода. Оптимально применять материал диаметром 0,8-1,4 мм, позволяющий без дополнительных усилий выполнять вязание арматуры для каркаса. Материал диаметром 1 мм недостаточно прочный, а при 2 мм значительно возрастают усилия.

Способы вязки

Вязка арматуры для фундамента ленточного с применением мягкой и удобной в эксплуатации проволоки – оптимальное решение. Остановимся детально на этом варианте.

Методы вязки

Способы крепления стальных элементов каркаса осуществляются:

  1. Полностью вручную, что требует приложения физических усилий, но при этом обеспечивает надежное крепление при небольших расходах.
  2. С использованием полуавтоматических методов, облегчающих и ускоряющих процесс фиксации, требующих дополнительных затрат на приобретение.

Если прутья обвязываются вручную и применяется крепление при помощи петель, соединять элементы придётся отдельно

Ручной вариант крепления осуществляется с помощью следующего инструмента:

  • кусачек или плоскогубцев, рабочая поверхность которых скруглена;
  • самостоятельно изготовленного крючка из сварочного электрода или стержня диаметром 3-4 миллиметра;
  • ручного реверсивного приспособления, вращение которого осуществляется при возвратно-поступательном перемещении рукоятки;
  • специальных клещей, принцип работы которых аналогичен реверсивному инструменту;
  • покупного вязального крючка, применение которого является одним из самых простых вариантов.

Полуавтоматические методы фиксации стержней каркаса осуществляются с применением следующих устройств:

  • Автоматического вязального пистолета, обеспечивающего высокую эффективность и качество выполнения работ.
  • Шуруповерта или электрической дрели, оснащенной специальной насадкой, позволяющей быстро обвязать стальные прутки. Можно использовать обычный гвоздь, загнутый под прямым углом.

Рассмотрим особенности основных видов ручного и полуавтоматического инструмента, с помощью которых осуществляется связка арматуры для фундамента.

Крючок для вязания

Ручной инструмент можно:

  • изготовить самостоятельно из прочного прутка или электрода;
  • приобрести в специализированных магазинах.

Практичным и универсальным вариантом является вязальный крючок

Достоинства ручного приспособления:

  • Простота выполнения операций.
  • Дешевизна инструмента.

К минусам относятся:

  • Низкая эффективность выполнения работ.
  • Необходимость приложения определенных физических усилий.

Вязка крючком

Несмотря на ряд недостатков, ручному инструменту отдают предпочтение многие застройщики. С помощью вязального крючка вязка арматуры под фундамент осуществляется надежно. Для использования ручного крючка следует предварительно изучить способы вязки арматуры.

Технология ручной вязки

Рассмотрим, как правильно вязать арматуру на фундамент, используя ручное приспособление.

Существует несколько методов вязки под фундамент. Рассмотрим проверенный способ, руководствуясь которым, выполняйте работы по следующему алгоритму:

  • отрежьте для каждой точки крепления стальную проволоку диаметром 1,2-1.4 мм длиной порядка 20 см;
  • согните проволоку посередине отрезка;
  • разместите диагонально в точке сопряжения стержней;
  • проденьте рабочую часть крючка в образовавшуюся петлю;
  • втяните в петлю, используя крючок, концы проволоки, расположенные с противоположной стороны от петли;
  • проверните крючок в петле до обеспечения высокой прочности соединения.

Производя работы вручную, контролируйте усилие затяжки. Перекрутив проволоку с повышенным усилием затяжки, можно ее оборвать.

Чаще всего используют проволоку, ведь это надежный и проверенный вариант

Ручное реверсивное устройство

Реверсивный инструмент, предназначенный для ручного скручивания, представляет винтовой рабочий орган, который вращается при возвратно-поступательном перемещении рукоятки приспособления. В рукоятке инструмента размещен винтовой стержень и реверсивный механизм.

Как связать арматуру для фундамента, используя реверсивное приспособление? Это просто:

  • введите зацеп приспособление в проволочную петлю;
  • переместите ручку на себя в осевом направлении;
  • передвиньте рукоятку в исходное положение;
  • проверните крючок повторно, не производя повторное закрепление инструмента, подтянув к себе рукоятку.

Достоинства устройства:

  • Быстрота затяжки проволоки.
  • Возможность применения в местах с затрудненным доступом.
  • Отсутствие утомляемости при выполнении работ.
  • Длительный ресурс эксплуатации при осуществлении смазки.
  • Простота выполнения операций.

Единственный минус – увеличенная, по сравнению с традиционным крюком, стоимость.

Аналогичный принцип действия у клещей, применяемых для вязки. Рабочие плоскости фиксируют концы проволоки и закручивают их при перемещении клещей. Применение реверсивных устройств сокращает продолжительность процесса фиксации прутков, облегчает выполнение операций.

Вязальный пистолет, который самостоятельно захватывает конструкцию и обвязывает ее

Автоматический вязальный пистолет

Использование пистолета обеспечивает прочную вязку стержней для основания. Применение автоматического устройства обладает множеством положительных моментов:

  • отсутствует необходимость индивидуальной нарезки проволоки, которая предварительно намотана на барабан инструмента;
  • рационально используется материал, так как отсутствуют отходы, представляющие обрезки проволоки;
  • высокая эффективность работы приспособления – цикл затяжки петли занимает не более 1 секунды;
  • возможность выполнять работы по затяжке одной рукой, а другой – поддерживать прутки, не прибегая к помощи подсобных рабочих;
  • гарантированное качество выполнение петель;
  • регулировка усилия затяжки и длины отрезков;
  • возможность работы от аккумуляторной батареи;
  • комплектация удлинителем, позволяющим производить затяжку петель, не нагибаясь.

К недостаткам относятся:

  • Повышенные затраты на приобретение пистолета и специальной проволоки.
  • Необходимость обучения рабочих, как вязать арматуру для фундамента.
  • Затрудненное применение в углах и местах с ограниченным доступом.

Несмотря на комплекс достоинств, в ряде случаев работы по фиксации прутков можно выполнить только с помощью ручного крючка.

Для ускорения процесса используется дрель с насадкой

Общие рекомендации

Определившись с применяемым для вязки инструментом, заготовив необходимые материалы и выполняя работы, руководствуйтесь следующими рекомендациями:

  • обеспечьте одинаковое расстояние (4-5 см) от горизонтально расположенных элементов каркаса усиления до почвы, используя деревянные подкладки или неметаллические опоры. Прутки не должны касаться грунта на дне траншеи;
  • неподвижность перпендикулярно расположенных стальных прутьев при фиксации проволокой можно обеспечить, используя несложное приспособление, зажимающее концы стержней досками;
  • вертикально расположенные прутья, предназначенные для фиксации горизонтальных стержней, не забивайте в почву. Применяйте неметаллические подстаканники, что позволит предотвратить контакт прутков с грунтом и надежно защитить его бетоном от коррозионных процессов;
  • проверьте надежность фиксации элементов каркаса с помощью проволоки. Ошибки в фиксации стержней – незначительно влияют на расположение контура усиления при ручной заливке. Однако, применение бетононасоса, подающего состав под давлением, способно повлиять на расположение элементов, раздвигая их или смещая конструкцию;
  • дополнительно проверьте надежность крепления стержней в углах каркаса, которые являются уязвимым участком любого фундамента. Не допускаются расположенные под прямым углом концы прутков, которые должны иметь загибы;
  • критерием правильно выполненных работ по вязке является неподвижность пространственной конструкции под воздействием человеческого веса;

  • обеспечение конструкцией усиления поставленных задач возможно при правильном подборе сортамента прутьев, определении расположения и количества элементов, согласно предварительно выполненным расчетам.

Помните, вязка стержней пространственной конструкции обеспечивает только фиксацию элементов каркаса. При заливке бетона зафиксируйте неподвижно контур усиления, что гарантирует требуемые эксплуатационные характеристики монолитного фундамента.

Заключение

Ознакомившись с материалом статьи и изучив, как вязать арматуру на фундамент, можно самостоятельно выполнить мероприятия по фиксации элементов каркаса, не прибегая к услугам наемных рабочих. Это позволит сэкономить денежные средства и гарантировать надежность выполнения работ, результат которых зависит от выбора оптимального способа вязки и применения качественных материалов.

На сайте: Автор и редактор статей на сайте pobetony.ru
Образование и опыт работы: Высшее техническое образование. Опыт работы на различных производствах и стройках – 12 лет, из них 8 лет – за рубежом.
Другие умения и навыки: Имеет 4-ю группу допуска по электробезопасности. Выполнение расчетов с использованием больших массивов данных.
Текущая занятость: Последние 4 года выступает в роли независимого консультанта в ряде строительных компаний.

Обучение с подкреплением 101. Изучите основы подкрепления… | by Shweta Bhatt

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

Обучение с подкреплением (RL) - это метод машинного обучения, который позволяет агенту учиться в интерактивной среде методом проб и ошибок, используя обратную связь от его собственных действий и опыта.

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

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

Вот некоторые ключевые термины, которые описывают основные элементы проблемы RL:

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

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

Чтобы построить оптимальную политику, агент сталкивается с дилеммой исследования новых состояний, одновременно максимизируя свое общее вознаграждение.Это называется компромиссом между и эксплуатацией . Чтобы сбалансировать и то, и другое, лучшая общая стратегия может включать краткосрочные жертвы. Таким образом, агент должен собрать достаточно информации, чтобы принять наилучшее общее решение в будущем.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Для понимания основных концепций RL можно обратиться к следующим ресурсам.

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

Чтобы приступить к созданию и тестированию агентов RL, могут быть полезны следующие ресурсы.

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

применений обучения с подкреплением в реальном мире | автор: garychl

II. Приложения

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

Управление ресурсами в компьютерных кластерах

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

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

Управление светофором

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

Транспортная сеть с пятью перекрестками.Источник.

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

Робототехника

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

Демо статьи.

Конфигурация веб-системы

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

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

Хотя авторы использовали некоторые другие методы, такие как инициализация политики, для устранения большого пространства состояний и вычислительной сложности проблемы вместо потенциальных комбинаций RL и нейронной сети, считается, что новаторская работа проложила путь для будущих исследований в эта зона.

Химия

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

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

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

Персонализированные рекомендации

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

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

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

Торги и реклама

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

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

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

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

Games

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

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

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

Deep Learning

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

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

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

Deepmind показал [9], как использовать генеративные модели и RL для создания программ. В модели агент, обученный противником, использовал сигнал в качестве вознаграждения для улучшения действий, вместо того, чтобы распространять градиенты во входное пространство, как в обучении GAN.

Ввод и созданный результат. См. Источник. .

Детализация армирования изолированного основания

Детализация армирования фундамента так же важна, как и исследование площадки для проектирования конструкции фундамента. Хорошая детализация отражает требования к конструкции основания для устойчивости конструкции.

Хорошая детализация арматуры охватывает такие темы, как покрытие для армирования, исходя из экологических соображений, касающихся долговечности, минимального диаметра арматуры и стержней, правильного определения размеров основания. Желательно, чтобы фундамент был детализирован как в плане, так и на чертежах.

Именно поэтому в следующих разделах рассматриваются различные аспекты деталировки арматуры изолированного фундамента.

  1. Бетонное покрытие арматуры
  2. Минимальная арматура и диаметр стержня
  3. Распределение арматуры в изолированном фундаменте
  4. Арматурный дюбель
  5. Соединение внахлест

1. Бетонное покрытие арматуры

В соответствии с IS 456-200 минимальная толщина основной арматуры в основании не должна быть менее 50 мм, если основание находится в непосредственном контакте с поверхностью земли, и 40 мм для внешней открытой поверхности, такой как выравнивающая поверхность PCC.

Если выравнивание поверхности не используется, необходимо указать покрытие в 75 мм для покрытия неровной поверхности выемки.

2. Минимальный диаметр арматуры и стержня

Минимальный размер арматуры должен составлять не менее 0,12% от общей площади поперечного сечения
. Минимальный диаметр основной арматуры не должен быть менее 10 мм.

В одностороннем основании RCC арматура распределяется равномерно по всей ширине основания.

В двухстороннем квадратном фундаменте арматура, проходящая в обоих направлениях, равномерно распределяется по всей ширине фундамента. Но в случае двухсторонних прямоугольных опор арматура распределяется по всей ширине опоры в продольном направлении.

Однако для короткого направления арматура распределяется в центральной полосе согласно расчетам ниже. Остальная арматура в коротком направлении равномерно распределяется по обеим сторонам центральной полосы.

Где y - длинная сторона, а x - короткая сторона основания.

Рис.1: Распределение арматуры в квадратном изолированном фундаменте

Рис. 2: Распределение арматуры - прямоугольное изолированное основание

4. Арматурный дюбель

Арматура дюбелями используется для привязки изолированного фундамента к указанной выше колонне. Что касается длины развертывания арматуры дюбелей, длина развертывания дюбелей в колонну и изолированное основание должна быть предусмотрена и четко указана на проектных чертежах.

Рис.3: Дюбели

5. Соединение внахлест

Должна быть четко указана длина стыка дюбеля и арматуры колонны. Анкеровка арматуры с изгибом и дюбелями должна быть проверена, чтобы предотвратить нарушение сцепления дюбелей в основании и предотвратить разрушение соединений внахлест между дюбелями и стержнями колонны.

Рис.4: Арматура анкеровки

Рис. 5: Разрез деталей арматуры изолированного фундамента (типовая детализация арматуры)

Фиг.6: Вид сверху деталей армирования изолированного фундамента (типовые детали армирования)

.

Смотрите также

Scroll To Top