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

Как связать арматуру для столбчатого фундамента


Армирование столбчатого фундамента - ЗАФФХОЗ

В процессе строительства многочисленных  современных зданий, а также сооружений  со средней тяжестью широко используется армирование столбчатого фундамента с ростверком.  Известно, что для  бетона характерны высокие показатели прочности на сжатие. Что делает его максимально подходящим материалом  в случае возведения фундаментов для  лёгких построек.

Однако, с другой стороны,  ему приписывают и значительный недостаток —  плохая переносимость нагрузок на изгиб, а также растяжение. В данной статье мы подробно  и понятно расскажем Вам об актуальной  современной технологии армирования столбов, а также об особенностях и тонкостях армирования именно такого вида фундамента.

Схема столбчатого фундамента

Что дает армирование в случае столбчатого фундамента.

  • С его помощью можно грамотно перенести большинство критически важных напряжений, возможных на поверхности столбчатой опоры, во внутренние, более глубокие  слои бетона;
  • Профессионально выполненное армирование помогает с высокой эффективностью соединить два основополагающих элемента столбчатого фундамента – бетонные столбчатые опоры и ростверк из железобетона;
  • С помощью арматуры в существенной степени увеличивается ресурс элементов из железобетона.

В некоторых случаях применение арматуры  помогает избежать  самых плачевных и катастрофических итогов, касающихся процесса разрушения бетона.   В результате вместо скачкообразного разрушения  происходит  пластичное и медленное расползание  имеющейся конструкции. 

Особенности технологии армирования столбов

Требования для армирования столбчатого фундамента

В конструкцию арматурного каркаса столба из бетона входит несколько вертикальных прутков.  Диаметр используемой арматуры составляет  от 10 и вплоть до 12 мм.

Армированный каркас столба фундамента

Следует знать, что с целью армирования столбчатых фундаментов применяют  исключительно арматуру, принадлежащую к классу А-III ( или ребристую).

В роли  горизонтального компонента каркаса выступает более тонкая и гладкая монтажная арматура с диаметром 6 мм.  Основное назначение горизонтальных компонентов —  служить  правильному соединению  вертикальных стержней в целую единую  конструкцию.

Как грамотно  вычислить длину вертикальных элементов:  их верхние концы должны выступать над поверхностью заливки из бетона на 10-20 см.  Оставшиеся свободные концы впоследствии  применяются с целью привязки ростверка к необходимым  столбам.

Типичная схема армирования столбчатого фундамента

Для того, чтобы грамотно и беспроблемно выполнить армирование, необходимо пройти следующие этапы:

  • Четко рассчитать требуемое количество арматуры;
  • Отрезать стержни с необходимой длиной;
  • Связать каркас;
  •  Выполнить спуск полученной конструкции внутрь опалубки. Немаловажное значение на этом этапе имеет то условие, что между арматурой, а также досками опалубки должен выдерживаться зазор до 50 мм;
  • Выполнение заливки бетона. Следует помнить, что при правильном заполнении каркаса смесью из бетона  его требуется периодически встряхивать. Немаловажно, чтобы арматура была полностью чистой. В ином случае станет явным прилипание имеющегося  бетона к металлу.  Очистить арматурные прутья от краски, ржавчины, а также окалины можно с использованием специальных антикоррозийных растворов.

В целом, следует помнить, что невозможно получить точные данные, а также размеры стальных прутков, глубину и форму их закладки в бетон, используя несколько простейших формул всем известной строительной механики. На современном этапе зачастую армирование столбчатого фундамента  производится с использованием программного способа. По его результатам можно подобрать наиболее оптимальный  способ армирования, а также  вычислить необходимую мощность и даже  построить так называемые эпюры  напряжений касательно  арматуры.

Армирование столбчатого фундамента: полезные рекомендации

  • Определение необходимого количества прутка для армирования в бетонном элементе происходит следующим  принципом – суммарное сечение арматуры в используемом  бетоне должно составлять от 02 до 0, 25 %  от имеющегося  сечения столбчатой опоры либо балки;
  • Наиболее оптимальным и грамотным соотношением диаметра армирующего прутка к поперечному размеру  устанавливаемой балки считается от 1 к 20  и от 1 к 25;
  • Элементы, подлежащие закладке, должны размещаться в бетон на минимальном расстоянии 2,5 (и вплоть до 3,5 см) от поверхности требуемой балки;
  • Армировать столбчатые опоры фундамента можно в форме пространственного каркаса. Отдельные его пруты необходимо перевязать мягкой проволокой  с целью фиксации их местоположения в опалубке вплоть до заливки имеющейся формы бетоном.

Вязка арматуры

Вязка арматурного каркаса ( опора и столб)

Разберемся подробнее, как вязать арматуру для столбчатого фундамента.

Прежде всего, таким фундаментам присущи некрупные размеры. По этой причине с целью вязки арматуры может применяться обычный либо автоматический крюк.

Рассмотрим довольно нехитрую схему вязки:

  • Необходимо отрезать кусок проволоки с длиной в 300 мм и сложить её пополам;
  • Полученную петлю необходимо занести по диагонали крестовины арматуры  и вынести к её концам;
  • В проволочную петлю помещается крюк;
  • Необходимо прокрутить инструмент, цепляя в процессе концы проволоки.

Требуемые расчеты

Схема арматурного каркаса

В случае индивидуального строительства армирование столбчатого фундамента сводят к четкому и продуманному определению требуемого количества арматуры.  К примеру, для того, чтобы получить  каркас из арматуры  под столб с диаметром 200 мм, а также с необходимой  глубиной заложения в  2 метра, достаточными станут 4 вертикальных прутка со следующим  диаметром —  12 мм.

Расстояние между ними будет составлять 200 мм.  Причем прутки необходимо будет перевязать с использованием горизонтальных элементов в 4-ёх местах (с требуемым шагом – 500 мм).

1.Для расчета количества ребристой арматуры на 1 столб необходимо выполнить следующие вычисления: (2 + 0,2) х 4 = 8,8 метра. В расчете  уже учтен припуск в  0,2 м, необходимый с целью привязки ростверка;

2. Для расчета количества необходимой гладкой арматуры с диаметром 6 мм необходимы следующие вычисления: 0,2 х 4 х 4 = 3,2 метра;

3. Для расчета вязки каркаса требуется заготовить следующее количество проволоки: 0,3 х 4 х 4 = 4,8 метра.

Полученные в итоге результаты необходимо умножить на требуемое количество столбиков.

Таким же самым  образом происходит расчет требуемого количества арматуры с целью армирования столбчатых фундаментов монолитного типа и любых геометрических размеров.

Подведем итоги.  Армирование столбчатого фундамента – трудоёмкий  процесс, который требует грамотных расчетов и  продуманного подхода. Однако не стоит забывать, что от этого в итоге зависит прочность, а также  надежность всего строящегося объекта.  Поэтому стоит приложить некоторые усилия на начальном этапе, чтобы пожинать  приятные плоды собственного труда в процессе эксплуатации нового сооружения.

Обучение с подкреплением - Внедрение кодирования плитки | Джереми Чжан

Пошаговое объяснение кодирования плитки

Мы зашли так далеко и расширили наши теории обучения с подкреплением на непрерывное пространство (обобщение в непрерывном пространстве). Если вы хотите пойти дальше, вам нужно знать кодирование плитки, которое, вероятно, является наиболее практичным и эффективным с вычислительной точки зрения инструментами, используемыми в непрерывном пространстве, в задачах обучения с подкреплением. По сути, кодирование плитки представляет собой представление функций в непрерывном пространстве состояний , и в этом посте вы:

  1. Изучите идею кодирования плитки
  2. Реализуйте кодирование плитки шаг за шагом
  3. Интегрируйте и примените его с Q function

Самый простой пример - агрегирование состояний, о котором мы узнали в предыдущем посте.Напомним, что в примере случайного блуждания с 1000 состояний мы сгруппировали 1000 состояний в 10 групп, каждая по 100 состояний, так что мы можем представить каждое состояние в двоичном формате, то есть для состояния внутри определенной группы, это 1, иначе 0 Фактически, это тайловое кодирование в его простейшей форме, только с 1 компонентом состояния и 1 тайлингом (вы можете думать это как уровень представления).

Нет сомнений в том, что представление пространственного объекта только с одним фрагментом (вы можете думать об этом как о сетке) некорректно, поэтому здесь есть несколько фрагментов и многомерные функции:

Кодирование фрагментов

На графике показан пример использования кодирование тайлов в двухмерном непрерывном пространстве состояний.Слева от графика пространство состояний представлено 1 мозаикой, которая по сути представляет собой просто 2D-сетку. Обратите внимание, что серая область - это пространство признаков, а двумерная сетка с синими линиями - это мозаика , которая покрывает всю область пространства состояний (необязательно, чтобы она полностью помещалась в пространстве признаков). В этом представлении белое пятно, которое является нашим значением состояния, может быть представлено как 1 для сетки, к которой оно принадлежит, и 0 для остальных.

Справа представление расширено до нескольких листов, каждый с разными смещениями.При этой настройке белое пятно представлено четырьмя разными плитками, четыре разных сетки включают белое пятно в каждой плитке.

Из графика мы можем видеть, что кодирование тайлов только с одним листом - это, по сути, агрегирование состояний, где объект будет представлен только тайлом, в который он попадает, в то время как множественное заполнение расширяет идею, представляя объект с несколькими тайлами, принадлежащими каждая плитка. Это расширение является более мощным в том смысле, что каждое значение состояния может совместно использовать несколько плиток, а также принадлежать разным плиткам одновременно, что является сущностью обобщения.

Если вас все еще немного сбивает с толку, не волнуйтесь, в этом сеансе мы испачкаем руки и шаг за шагом реализуем тайлинг-кодирование. (полная реализация)

Давайте сначала создадим 1 плитку для 1 объекта:

Я думаю, что эта однострочная функция решит большую часть вашей путаницы. Например, для объекта с диапазоном [0, 1] функция делит его поровну на 10 интервалов, а окончательная сетка добавляется смещением 0.2 . Протестированный результат показан внизу в диапазоне от 0,3 до 1,1 , и кодирование значения будет соответствовать порядку ячейки, в которую оно попадает, например, с учетом значения признака 0,35 , которое падает в диапазоне от 0,3 до 0,4 , его кодирование будет 1 , и аналогичным образом кодирование будет 0 для значения меньше 0,3 и 9 для значения больше 1,1 .

С функцией, способной создавать 1 мозаику для 1 объекта, давайте расширим его до нескольких листов для нескольких объектов:

Теперь вход feature_ranges будет списком диапазона функций из нескольких объектов. ячеек - это список настроек ячеек для каждого мозаичного изображения, а также смещение . Например, предположим, что у нас есть 2 объекта, каждый с диапазоном [-1, 1] и [2, 5] , и мы хотим создать 3 плитки , каждый с 2D-сеткой размером 10x10 и другое смещение, тогда форма мозаики результата будет (3, 2, 9) , представляя n_tilings x n_features x (n_bins - 1) (обратите внимание, что количество интервалов вычитается на 1, чтобы гарантировать, что для значения больше чем диапазон получает кодировку n_bins).

Лучше всего думать о нем как о кубе, на лицевой стороне которого находится сетка значений характеристик, а третье измерение - это количество плиток.

Теперь, когда у нас есть мозаики, давайте перейдем к кодировке для каждого значения входного объекта:

Для каждого мозаичного изображения и каждого объекта эта функция получает кодировку для этого измерения и в конце объединяет результат. В примере мозаики, который мы установили выше, дайте характеристику [0,1, 2,5] , его кодирование будет [5, 1] ​​ на первом мозаике (слое), [4, 0] на втором и [3, 0] на последнем (обратите внимание, как смещение играет здесь роль для различения пространственных объектов на разных мозаиках).

Теперь, когда кодирование листов готово, пора применить его с функциями Q-значения. (Ознакомьтесь с полной реализацией здесь)

Это общая форма, включающая тайловое кодирование с функцией Q. В функции init мы определили self.q_tables , в которой каждая q_table имеет размер n_bins x n_bins x n_actions , с n_tilings q таблиц. Идея состоит в том, что при заданном состоянии, действии и целевом значении действие поможет нарезать определенный тайлинг в каждой таблице q, и это значение тайлинга будет обновлено соответственно .

Функция value принимает состояние, действие и возвращает его значение. Одним из основных преимуществ кодирования тайлов является его вычислительная эффективность. Вспомните пример агрегации состояний при случайном блуждании, значение данного состояния - это просто значение ячейки, к которой принадлежит состояние, аналогично - значение данного состояния, действие здесь равно сумме значений тайлов в каждом мозаика ( Причина, по которой возвращаемое значение делится на num_tilings, заключается в том, что в процессе обновления каждый мозаичный лист обновляется с неделимой скоростью обучения.Если мы установим self.lr = lr / num_tilings , то возвращаемое значение не нужно будет делить) .

В функции update каждый тайлинг обновляется с временной разницей, умноженной на фиксированную скорость обучения, поскольку производная здесь фактически равна 1, и поскольку скорость обучения в функции init не делится на количество мозаик, обновленное значение, сложенное вместе, составляет приблизительно n_tilings * lr , поэтому необходимо дополнительно разделить значение на функцию .

В этом посте мы вместе реализовали кодирование листов, а также узнали, как использовать его с функцией Q. По сравнению с приближениями параметрических функций, кодирование тайлов дискретизировало непрерывное пространство и делает процесс обучения вычислительно эффективным, просто получая индексы активных тайлов и выполняя некоторые простые операции. Кодирование плитки - мощный инструмент, и мы будем использовать его для решения еще нескольких интересных примеров в будущих публикациях.

Наконец, спасибо за продолжение, и если у вас есть какие-либо вопросы, оставьте комментарий ниже.

Ссылка :

.

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

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

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

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

По сравнению с обучением без учителя, обучение с подкреплением отличается с точки зрения целей. В то время как цель обучения без учителя состоит в том, чтобы найти сходства и различия между точками данных, в случае обучения с подкреплением цель состоит в том, чтобы найти подходящую модель действий, которая максимизирует 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 может быть лучше всего объяснена с помощью игр.Давайте возьмем игру PacMan , где цель агента (PacMan) состоит в том, чтобы съесть еду 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. Следовательно, агент должен собрать достаточно информации, чтобы принять наилучшее общее решение в будущем.

Марковские процессы принятия решений (MDP) - это математические основы для описания среды в RL, и почти все задачи RL могут быть сформулированы с использованием MDP. MDP состоит из набора конечных состояний среды S, 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 совершенных 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 сфере здравоохранения, и агентов на основе RL для онлайн-торговли акциями.

Для понимания основных концепций RL можно обратиться к следующим ресурсам.

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

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 помощью градиентов политики из необработанных пикселей, автор Андрей Карпати поможет вам запустить и запустить свой первый агент глубокого обучения с подкреплением всего за 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.
.

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 75 мм для покрытия неровной поверхности выемки.

2. Минимальный диаметр арматуры и стержня

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

В одностороннем основании RCC арматура равномерно распределяется 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 развертки дюбельной арматуры, длина развертки дюбелей в колонну и изолированное основание должна быть предусмотрена и четко показана на проектных чертежах.

Рис.3: Дюбели

5. Соединение внахлест

Должна быть четко указана длина стыка дюбеля и арматуры колонны. Анкеровка арматуры на изгиб и дюбелей должна быть проверена для предотвращения разрушения дюбелей в основании и для предотвращения разрушения стыков внахлест между дюбелями и стержнями колонны.

Рис.4: Арматура анкеровки

Рис. 5: Вид в разрезе деталей арматуры изолированного фундамента (типовая детализация арматуры)

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

.

ShangtongZhang / Обучение с подкреплением и введение: Реализация обучения с подкреплением на Python: Введение

перейти к содержанию Зарегистрироваться
Scroll To Top