Арматура классификация: Арматура — классификация и применение

Содержание

Классификация и виды стальной арматуры

Металлическая арматура и арматурные изделия в виде сеток, плоских и пространственных каркасов повсеместно используются в гражданском и промышленном строительстве. Это наиболее массовый вид строительной стали, который с момента своего первого применения претерпел многие революционные изменения. Только за последние 50 лет периодический профиль арматурной стали сильно изменил свою геометрию, стала использоваться более рациональная классификация арматуры, введена практика маркировки прочности и значительно расширился сортамент этого проката.

Виды арматуры

Бетон и железобетон – непрерывно развивающиеся стройматериалы. И на их прочностные и эксплуатационные характеристики напрямую влияют физико-химические свойства арматурной стали. Учитывая обширные и разнообразные потребности строительной отрасли, сегодня производятся многочисленные виды арматуры, отличающиеся по назначению, геометрии профиля и показателям прочности. Но в любом случае она должна быть технологичной в производстве и применении, обладать хорошими реологическими качествами и характеризоваться высокой степенью сцепления с бетоном и цементом и повышенным сопротивлением усталости.

По назначению

Учитывая разнообразие строительных технологий и различный уровень архитектурной и технической сложности возводимых объектов, по целевому назначению и выполняемой функции можно купить арматуру следующих видов:

  • рабочая – стержни непосредственно воспринимают внешние и внутренние усилия, возникающие под воздействием нагрузки на ЖБК. Располагаются они в растянутой зоне сечения железобетонных элементов и должны обеспечить максимальное сцепление с бетоном. Вот почему арматура ребристая всегда используется в таком случае, а ее профиль и размер сечения в обязательном порядке рассчитываются и фиксируются в проектной документации;
  • конструктивная – арматурная сталь, способствующая равномерному распределению нагрузки в плитах, колоннах и сводах. Как правило, ее стержни располагают перпендикулярно к рабочим прутьям арматуры и служат своеобразными поперечными связями при создании каркасов;
  • монтажная – обеспечивает проектное положение основных армирующих прутков в каркасе или сетке и используется при выполнении монтажно-крепежных узлов. Способствует более равномерному распределению нагрузок и внутренних напряжений между отдельными стержнями. Но для таких работ используется гладкий тип арматуры;
  • анкерная – закладные элементы бетонного фундамента, предназначенные для фиксации крепежных шпилек. Многие думают, что это арматура с наружной резьбой, но на самом деле такие металлоизделия вовсе не являются стержневым прокатом, а представляют собой конструкцию из анкерных плит, трубы и заглушки.

По ориентации в конструкции

При проектном конструировании сооружений и строений арматурную сталь закладывают в виде продольно и поперечно расположенных стержней. При этом они могут быть выполнены, как отдельные элементы или как часть плоских и пространственных каркасов.

Поперечная

Такая арматура располагается перпендикулярно рабочим стержням. Благодаря этому минимизируется трещинообразование в толще наклонной краевой зоны конструкций, и создаются прочностные связи внутри растягиваемой и сжатой плоскости бетона.

Продольная

Как правило, это рабочие армирующие стержни, которые по технологии могут располагаться на проектной нулевой точке горизонта или с отклонением по горизонтальности на ±1…30 градусов. Диаметр прутков, расположенных в теле монолитных бетонных конструкций, в основном составляет 10…14 мм. В случаях, когда толщина ЖБК более 250 мм, уже рекомендуется использовать прокат диаметром от 16 мм.

Стоит упомянуть, обозначение арматуры в спецификации не затрагивает вопрос их расположения в конструкции. Это можно определить только при прочтении чертежей. А в спецификации будет просто указан стандарт, класс арматуры, ее диаметр и количество.

Таблица 1. Пример оформления арматуры в спецификации

Форм.

Зона

Поз.

Обозначение

Наименование

Кол.

Примеч.

 

 

 

 

Арматурные элементы

 

 

 

 

 

 

Стержни

 

 

А3

 

1

ДСТУ 3760:2019

ø8 А240 L=960

18

 

 

 

2

ДСТУ 3760:2019

ø10 А400 L=960

21

 

 

 

3

ДСТУ 3760:2019

ø12 А400 L=1850

8

 

 

 

4

ДСТУ 3760:2019

ø12 А400 L=1000

15

 

 

 

5

ДСТУ 3760:2019

ø16 А240 L=2030

12

 

По условиям применения

Конструктивная арматура, используемая в железобетонных строениях и сооружениях, подразделяется на:

  • напрягаемую, предварительно напряженную. Это термоупрочненная арматура, которая подвергается натяжению в процессе изготовления железобетонных конструкций. Рассчитана на длительную эксплуатацию под воздействием высоких напряжений и работает в основном на осевое растяжение и сжатие. В этом качестве используются материалы с пределом текучести 800…1000 Н/мм
    2
    . Но такая повышенная прочность металла требует определенных условий его совместной работы с бетоном, например, обязательной анкеровки в опорных частях;
  • ненапрягаемую. Обычная арматура без предварительного напряжения. Сегодня уже разработана технология, благодаря которой стали с пределом текучести до 600 Н/мм2 могут применяться без преднапряжения.

По способу производства

Правильный выбор арматурной стали – ключевой фактор, определяющий эксплуатационную надежность и технико-экономическую эффективность возводимой конструкции. Этот принцип распространяется не только на выбор сечения и профиля проката, но и на способ его изготовления. Ведь эксплуатационные и механические свойства, которыми обладает стержневая арматура, определяются технологией производства и химическим составом.

Горячекатаная

Почти все виды арматуры с гладким и периодическим профилем диаметром 6…40 мм выпускают станы горячей прокатки. В потоке производства стальная заготовка нагревается, проходит окалиноломатель и череду клетей с профильными (калиброванными) валками. В результате она приобретает характерную ребристую или гладкую форму. Материал может упрочняться в процессе термомеханической прокатки или при холодной обработке давлением и вытяжкой.

Холоднокатаная и холоднотянутая

Арматурный прокат диаметром 4-8 мм с высокой точностью исполнения профиля можно получить путем холодной обработки давлением. В этом случае полуфабрикат – катанка – разматывается и без нагрева поступает в линию стана холодной прокатки, где после удаления окалины подвергается деформации профилированными валками. После прокатки арматура сматывается на специальных барабанах в бухты либо режется на мерные длины.

Обыкновенная арматурная проволока с гладкой поверхностью изготавливается методом волочения из горячекатаного низкоуглеродистого проката (катанки). Выпускается в диаметрах 3,0…5,0 мм.

Проволочная арматура периодического профиля класса Вр-I производится путем прогона холоднотянутой проволоки через клеть стана холодной прокатки. В ней установлены валки со специальной насечкой, которые и образуют на поверхности характерные вмятины. Такая технология производства создает эффект наклепа, а проволока, несколько уменьшаясь в диаметре, приобретает повышенную прочность. Это позволяет использовать ее в преднапряженном и обычном бетоне.

Форма профиля арматуры

Горячекатаная и термоупроченная арматурная сталь преимущественно производится с периодическим профилем. Ребристая поверхность улучшает сцепление с бетоном, но при этом провоцирует концентрацию определенных напряжений, снижает пластичность и прочностные качества стали при наличии динамических и многократно повторяющихся нагрузок. Соответственно, в тех случаях, когда не требуется обеспечить высокое сцепление при напряжении арматуры, рекомендуется использовать стержни с гладкой поверхностью.

Гладкая

Эта арматурная сталь производится без ребер. Тем самым при малых диаметрах она больше напоминает катанку, а в более крупном сечении – круглый сортовой прокат. Класс арматуры А240 производится только в таком варианте.

Периодического профиля

С периодической формой профиля выпускают арматуру классов А400…А1000 (ДСУТ 3760). Геометрия поверхности напрямую определяет механические и реологические качества стали и поэтому она обязательно должна оговариваться при оформлении заказа. А ее форма и допустимые отклонения четко регламентируются стандартами.

Серповидный профиль

Форма характеризуется наличием серповидных профилей с двух сторон стержня. Они поперечно наклонены к продольным диаметрально противоположным выступам. Но ни в коем случае не пересекаются с ними. Также возможно изготовление такой арматуры без продольных ребер.

В поперечном разрезе серповидный профиль имеет переменную по вертикальной оси замкнутую линию. Проявляет отличные реологические качества и минимизирует внутренние напряжения в бетоне.

Кольцевой профиль

Форма этого проката имеет поперечные выступы, расположенные с двух сторон и наклоненные к оси продольно выполненных ребер. Толщина полуколец идентичная. Расположение по отношению к продольным выступам может быть симметричным и асимметричным. В разрезе такой профиль образует замкнутый округлый контур.

Точка пересечения продольных и поперечных выступов часто вызывает избыточные концентрации напряжений. А также снижает пластичность и ограничивает полноту использования механических свойств стали при многократно повторяющемся нагружении. Естественно, все это приводит к снижению спроса на такой металл и обуславливает повсеместный переход на прокат с более плавной формой ребер.

Смешанный профиль

Он может содержать три или четыре серповидных выступа. В разрезе контур ребер образует овал или круг. Производится такой прокат, как правило, методом холодного деформирования горячекатаной стали. То есть, нанесение периодических ребер и упрочнение металла наклепом происходит одновременно.

Такое решение обуславливает повышенную пластичность сердцевины металлических стержней и их способность более устойчиво сопротивляться силам сжатия и растяжения. А параметры сцепления с бетоном и зоны анкеровки такие же, как и у стали с кольцевым профилем.

Классы прочности арматуры

Строительная арматура изготавливается из углеродистых и низколегированных сталей. Соответственно, сортамент этого проката характеризуется различными показателями свариваемости, стойкости к коррозионному растрескиванию, ударной вязкости, динамической прочности и хладноломкости.

Простому потребителю достаточно руководствоваться тем, что фактически класс арматуры – это предел текучести используемой стали. На чем в принципе и основывается действующая система классификации.

Арматура А240С

В таком классе по стандарту ДСТУ 3760 производится только арматура без ребер. А изготавливается она в диаметре 5,5 ÷40,0 мм. При изгибе характеризуется отличной локальной пластичностью и практически не склонна к охрупчиванию. Отлично зарекомендовала себя при низких температурах. Широко используется для изготовления монтажных петель.

Арматура А400С

Благодаря доступной стоимости и универсальным механическим свойствам, арматура класса А400 востребована в промышленном и гражданском строительстве. Обладая пределом текучести 400 Н/мм2, стабильными и однородными механическими свойствами, она широко используется, как ненапрягаемая продольная рабочая арматурная сталь и для создания преднапрягаемых железобетонных конструкций.

При этом ее пластичность при изгибе несколько хуже, чем у А240. Порог хладноломкости составляет около -40˚С.

Арматура А500С и А500Е

Еще один вид популярной арматурной стали на сегодняшний день, демонстрирующий хорошее соотношение упругости, пластичности и прочности. Хорошо нивелирует внутренние напряжения и спокойно выдерживает изгиб на 90 градусов (3d). При увеличении диаметра стержня и температурных перепадах специалисты не отмечают каких-либо существенных изменений в механических свойствах.

И, главное, это прекрасно свариваемый класс арматурной стали. Согласно ДСТУ 3760 массовая доля углерода в прокате любого диаметра должна не превышать 0,22%. Она используется в качестве обычной и напрягаемой арматурной стали и заслуженно считается универсальным материалом.

Арматура А600 и А600С

Продукция данного класса прочности изготавливается в двух вариантах – свариваемом (имеет индекс «С» в обозначении) и несвариваемом (без дополнительных индексов). Они отличаются прежде всего по содержанию углерода и марганца. Арматура А600 используется в качестве напрягаемых стержней предварительно напряженных ЖБК и обычной ненапрягаемой арматуры.

Арматура А800

Напрягаемый вид высокопрочной стали. Выдерживает изгиб вокруг оправки на 45˚ и практически не изменяет своих качеств при разной толщине прутков и температурного окружения. В сравнении с ранее перечисленными видами арматуры, прокат класса А800 имеет более узкую сферу   применения в гражданском строительстве. Он используется при изготовлении высоконагруженных и особо ответственных железобетонных изделий.

Арматура А1000

Высокопрочный напрягаемый класс арматурной стали. Характеризуется высокими показателями термической стойкости и хладноломкости. Также является прокатом ответственного назначения.

Таблица 2 – Ключевые свойства арматурного проката в соответствии с ДСТУ 3760

Класс арматурного проката

Углеродный эквивалент

Предел текучести σт0,2), Н/мм2

Временное сопротивление σв, Н/мм2

Отношение σв/ σт0,2)

Относительное удлинение, δ5, %

А240

≤ 0,50

≥ 240

≥ 370

1,25

≥ 25

А400С

≤ 0,50

≥ 400

≥ 500

1,10

≥ 16

А500С

≤ 0,50

≥ 500

≥ 600

1,08

≥ 14

А500Е

≤ 0,50

500 — 650

1,15-1,35

А600С

≤ 0,50

≥ 600

≥ 700

1,08

≥ 12

А600

≥ 600

≥ 700

1,08

≥ 12

А800

≥ 800

≥ 1000

1,05

≥ 8

А1000

≥ 1000

≥ 1250

1,05

≥ 7

Расшифровка обозначения

В современной экономике производится и потребляется огромное количество арматурного проката. И чтобы потребитель мог четко сориентироваться, в стандартах и классах арматуры, используются общепринятые правила ее обозначения.

12 А400 ДСТУ 3760:2019

Такое условное обозначение арматуры указывает, что это прокат диаметром 12 мм класса А400, изготовленный в соответствии с ДСТУ 3760:2019. В маркировке можно увидеть дополнительные буквы, которые означают следующее:

  • С – свариваемый прокат;
  • Е – прокат повышенной пластичности. 

12 А500Е ДСТУ 3760:2019

То есть такая арматурная сталь диаметром 12 мм класса А500 с повышенной пластичностью, выпущенная в соответствии с требованиями стандарта ДСТУ 3760 в редакции 2019 года.

Маркировка арматуры

В Украине согласно ДСТУ 3760 действует система прокатной маркировки, основанная на нанесении символов и меток в определенном порядке непосредственно на пруток. Главное условие – идентификационные знаки должны считываться визуально и хорошо определяться тактильно.

Контрольной координатой считается наличие двух смежных отметок (утолщенных или пропущенных поперечных ребер), цифра, буква или иной символ. Далее маркировка должна содержать информацию о предприятии-производителе: знак идентификации (выступы в количестве, закрепленном стандартом за этим заводом) или буквенную аббревиатуру, товарный знак и пр. Класс проката может быть также отмечен прокатной маркировкой на прутках либо указываться на ярлыке. Допускается использование других типов маркировки, согласованных между производителем и потребителем. 

Если у вас возникли другие вопросы касательно строительной арматуры или вы хотите купить этот вид сортового проката, обращайтесь. Менеджеры отдела продаж «МЕТИНЕСТ-СМЦ» оперативно и компетентно проконсультируют и помогут выбрать и купить металл для конкретного целевого назначения. И, главное, наша компания всегда реализует исключительно продукцию высшего качества и предоставляет достоверную информацию о классе, весе, химическом составе и механических свойствах стальной арматуры.

Арматура. Классификация

Продажа металла является одним из самых перспективных направлений на сегодняшний день, так как металлопрокат очень востребован для нужд строительства, транспорта, машиностроения и сельского хозяйства. На современном рынке металлургической продукции представлен большой ассортимент металлопроката: трубы, арматура, уголки, швеллеры, квадраты, листы, балки, проволока и др. Листовой, сортовой металлопрокат и продажа металла (черного, нержавеющего и цветного металла) позволяют решать комплексные задачи в строительстве и в различных производственных отраслях. 

К разряду сортового проката относится арматура, которая подразделяется на горячекатаную стержневую и холоднотянутую проволочную арматуру. Стальная стержневая арматура необходима для усиления прочностных характеристик бетона и предназначена для армирования обычных либо предварительно напряженных железобетонных конструкций. Стержневая стальная арматура (ГОСТ 5781-82) представляет собой круглые профили с двумя продольными ребрами и поперечными выступами. 

По характеру профиля арматура классифицируется на гладкую арматуру (класс А-I) и на рифленую арматуру (периодический профиль для армирования, A-II, A-III, A-IV, A-V, A-VI). По классу прочности арматура подразделяется на следующие виды: горячекатаная, термомеханическая и термически упрочненная арматура. Строительная арматура диаметром менее 10 мм поставляется в мотках, а строительная арматура диаметром более 10 мм — в прутках (от 6-12 м). 

Эффективность использования железобетонных конструкций напрямую зависит от характеристик строительной арматуры. Арматура, активно используемая в отечественной строительной индустрии до 90-х годов, представляет собой кольцевой арматурный профиль с кольцевыми поперечными ребрами, которые пересекаются с продольными. Впоследствии перешли на производство серповидного арматурного профиля европейского образца, в котором выступы уже не пересекаются с продольными ребрами. Кольцевая арматура используется в массивных конструкциях с большой толщиной бетонного слоя, а арматура серповидного профиля – в предварительно напряженных тонкостенных конструкциях. 

Лучшим компромиссным решением стала стержневая арматура с новым (смешанным) видом профиля: чередование по длине стержня серповидных поперечных ребер во взаимно перпендикулярных плоскостях. Любая строительная арматура должна соответствовать следующим требованиям: обеспечивать жесткость сцепления с бетоном, а также отличаться хорошей свариваемостью и устойчивостью к коррозии.


Марки стали арматуры — классификация, таблицы по ГОСТ

Арматура используется для улучшения характеристик бетона. Она дает прирост прочности, позволяет выдерживать большие нагрузки без растрескивания и крошения. Без использования каркаса из металлических стержней или проволочной сетки стало бы невозможным возведение бетонных опор, мостов, подземных сооружений и других построек.

По назначению армированиеделится на четыре вида:

  • Анкерное. Применяется для создания закладных элементов в бетонировании.
  • Конструктивное. Исключает деформацию строения, распределяет нагрузки. Благодаря этому бетон не оседает, компенсируется температурное расширение.
  • Рабочее. Нужно, чтобы принимать основную нагрузку и увеличивать прочность.
  • Монтажное. Применяется, когда нужно соединить разрозненные детали в единый каркас.

Характеристики продукции указывают на то, где ее можно использовать. Продается напрягаемая и ненапрягаемая арматура, приспособленная для установки в опорных и ненагруженных конструкциях.

По методу установки выбирают продольные и поперечные разновидности. Первый тип хорошо противостоит вертикальным трещинам, второй – наклонным.

Классы арматуры и области их использования

В продаже вы найдете стержни, различающиеся по диаметру, длине и типу поверхности. Есть гладкие и рифленые разновидности. Для удобства обозначения их разделили на классы, для каждого прописана область использования и набор характеристик, марка стали арматуры.

Есть следующие виды:

  • А1 (А240, АI). Один из самых распространенных типов материла для изготовления ЖБИ – лотков, плит перекрытия, опорных элементов. Диаметр составляет от 6 до 40 мм. В зависимости от этого параметра товар поставляется в мотках или стержнях.
  • А2 (А300, АII). Диаметр достигает 80 мм. Допускается использование как каркаса для свай. Установка в бетон повышает его устойчивость к вертикальным нагрузкам.
  • А3 (А 400, АIII). На поверхности прутка есть ребра. Рифление улучшает сцепление с бетоном. Диаметр до 40 мм. До 10 мм продукция поставляется в мотках, больше – в стержнях.
  • А4 (А600, АIV). Металлические элементы используются как основа для ЖБИ разного назначения. Они подойдут при производстве деталей, на которые оказывается динамическая нагрузка. Распространено применение и в строительстве – не только гражданском, но и промышленном.
  • А5 (А800, АV). Материал создается из конструкционной низколегированной стали. Рекомендованная область применения – создание предварительно напряженных ЖБИ. Подойдет для возведения мостов и гидротехнических сооружений.
  • А6 (А1000, АVI). Характеристики позволяют использовать стальные стержни на самых ответственных участках – от объектов ядерной промышленности до дамб. Так как товар дорогостоящий, он производится по предварительному заказу. Дает хорошее сцепление с бетоном за счет особого строения ребер – они кольцевые или серповидные. Допускается применение и с ЖБИ. Армирование существенно продляет срок их эксплуатации.
  • А400С. Изготавливается горячекатаным методом. Диаметр достигает 40 мм. Отличается наличием двух ребер, расположенных продольно. Используется в частном строительстве, при возведении невысоких конструкций.
  • А500С. Дополнительно усиливается механическими и термическими методами. Не приспособлена к сильным динамическим нагрузкам, используется с базовыми видами ЖБИ.
  • А600С. Отличается повышенной стойкостью к коррозии за счет добавления к сплаву молибдена и ванадия. Подойдет для монолитных домов, строительства в районах с высокой сейсмической активностью.

Ниже представлена таблица классов и марок арматуры с прописанными основными характеристиками.

Класс арматуры

Диаметр проката

Марка стали

Механические свойства, не менее

σT, Н/мм2

предел текучести

σB, Н/мм2

временное сопротивление разрыву

σS, %

относит. удлинение

Испытание на изгиб в холодном состоянии, С – диаметр оправки, в – диаметр стержня

А-I (А 240) 6-40 Ст3кп, Ст3пс, Ст3сп 235 373 25 180 град C=d
А-II (А 300) 10-40 Ст5сп, Ст5пс 295 490 19 180 град C=3d
40-80 18Г2С
АС-II (АС 300) 10-32 10ГТ 295 441 25 180 град C=d
А-III (А 400) 6-40 35ГС, 25Г2С 390 590 14 90 град C=3d
6-22 32Г2Рпс
А-IV (А 600) 10-18 80С 590 883 6 45 град C=5d
10-32 20ХГ2Ц, 20ХГ2Т
А-V (А 800) 10-32 23Х2Г2Т, 23Х2Г2Ц 785 1030 7 45 град C=5d
А-VI (А1000) 10-22 22Х2Г2АЮ, 22Х2Г2Р, 20Х2Г2СР 980 1230 6 45 град C=5d

Марки стали для производства арматуры

Классификация марки и классы арматурной стали указывает на эксплуатационные характеристики. Среди наиболее распространенных разновидностей:

  • 20ГС. Конструкционная низколегированная сталь. Хорошо поддается сварке, потому подходит для изготовления армирующих каркасов.
  • 35ГС. Еще одна конструкционная низколегированная разновидность. Хорошо защищена от агрессивных сред и давления.
  • Ст3кп. Конструкционная углеродистая обыкновенного качества. Показывает хорошее сцепление с бетоном, не портится из-за давления, вибрации, воздействия агрессивных сред.
  • 22Х2Г2АЮ. Характеристики этой низколегированной конструкционной стали позволяют применять ее для изготовления как обычных, так и предварительно напряженных железобетонных конструкций.
  • 80С. Прочный материал, выдерживает сильное напряжение и агрессивное воздействие внешних сред.

В таблице ниже указано соответствие класса арматурной стали, марки использованного при изготовлении сырья и диаметра профиля создаваемого прутка.

Таблица классов арматуры и марок стали – сталь для арматуры по ГОСТ 5781-82

Тип профиля

Класс

Диаметр, мм

Марка стали

Гладкий профиль А1 (А240) 6-40 Ст3кп, Ст3пс, Ст3сп
Периодический профиль А2 (А300) 10-40, 40-80 Ст5сп, Ст5пс, 18Г2С
Периодический профиль А3 (А400) 6-40, 6-22 35ГС, 25Г2С, 32Г2Рпс
Периодический профиль А4 (А600) 10-18 (6-8), 10-32 (36-40) 80С, 20ХГ2Ц
Периодический профиль А5 (А800) 10-32 (6-8), (36-40) 23Х2Г2Т
Периодический профиль А6 (А1000) 10-22 22Х2Г2АЮ, 22Х2Г2Р

От чего зависит область применения арматуры?

На то, где будет применяться конкретный вид стержней, влияет несколько факторов:

  • Степень нагруженности.
  • Потенциальные угрозы.
  • Область применения ЖБИ или расположение армируемой постройки.

Прежде чем купить партию стальных прутов, нужно понять, какими будут действующие на них нагрузки, – статическими или динамическими. Учитываются и механические параметры будущего каркаса. Если нужно соединить несколько частей методом сварки, сталь должна отличаться хорошим уровнем свариваемости.

Классификация – классы и виды стержневой строительной арматуры + Видео

Классификация арматуры дает возможность разделить все ее виды в зависимости от назначения, номинальных механических свойств и других параметров. Это позволяет потребителям быстро подобрать изделие с нужными характеристиками, которые будут соответствовать условиям и способу его использования, а также расчетным нагрузкам на него, и значительно упрощает многие производственные моменты для изготовителей и поставщиков арматуры. Классификация по общему назначению задается соответствующими ГОСТами, а уже в них рассматриваемый вид продукции делится по остальным критериям.

1 Деление по назначению, материалу изготовления и соответствующие ГОСТы

Строительная стержневая арматура (поставляемая в виде прутков и их мотков) по материалу делится на 2 основных вида: стальную и композитную полимерную. Первую производят 3 типов по соответствующим 3-ем ГОСТам: 5781-82, 10884-94 и Р 52544-2006. Для изготовления арматуры каждого из этих стандартов используют марки сталей, указанные в них. Композитные полимерные изделия производят по ГОСТу 31938-2012, в котором перечислены материалы, входящие в их состав.

Стержневая арматура

Область применения стержневой строительной арматуры, особенно стальной, очень обширна. В первую очередь это относится к гладкой металлической, ГОСТ 5781. Ее используют не только для строительства, но и в других производственных целях. А рачительные хозяева собственного участка, дома или гаража всегда найдут применение любой стержневой арматуре, независимо от ее типа, диаметра и материала. Если изделия маленьких диаметров не пригодятся по своему прямому назначению, то они пойдут на колышки, подпорки для растений либо каких-либо предметов и объектов, силовые опорные элементы полок, стеллажей и прочих подобных самодельных конструкций. Арматура потолще тоже «не пропадет». Ее, например, можно использовать в качестве стоек, вместо несущих швеллеров либо тавров.

Однако согласно вышеуказанным ГОСТам, вся стержневая арматура предназначена для армирования строительных конструкций и изделий. То есть для укрепления их внутренней части. В зависимости от материала, использованного для изготовления арматуры, ее применение бывает таким:

  • для стальной – армирование железобетонных изделий и конструкций;
  • для композитной полимерной – армирование предварительно напряженных и обычных строительных (бетонных) элементов и конструкций, которые эксплуатируются в агрессивных средах, имеющих различную степень своего воздействия, и отвечают требованиям пожарной безопасности и огнестойкости соответствующих ГОСТов: 30403-2012 и 30247.0-94.

Предварительно напряженные конструкции – это те, которые предназначены для эксплуатации в местах, где на них будут воздействовать значительные растягивающие нагрузки, а также напряжения. Для их изготовления используется арматура с высокой прочностью к растяжению. Ее после укладки натягивают с помощью специального устройства. Затем укладывают бетон. После его схватывания арматуру освобождают от захватов натягивающего устройства. Сила ее предварительного натяжения передается бетону, и он оказывается сжатым. В такой конструкции созданные напряжения сжатия арматуры и бетона обеспечивают нивелирование либо полное устранение растягивающих усилий от эксплуатационной нагрузки.

Стальная арматура по назначению делится еще на 3 подвида в соответствии со стандартами, по которым изготовляется:

  • горячекатаные изделия для армировки предварительно напряженных и обычных железобетонных изделий и конструкций – ГОСТ 5781;
  • термомеханически упрочненная арматура для армирования железобетонных изделий и конструкций – ГОСТ 10884;
  • свариваемая продукция для армирования железобетонных изделий и конструкций – ГОСТ Р 52544.

Выбор того либо иного вида всегда зависит от используемой технологии изготовления железобетонных конструкций и условий последующей их эксплуатации.

2 Типы горячекатаной арматуры стандарта 5781

Арматуру этого стандарта производят из низколегированных и углеродистых стальных сплавов, используемые марки которых приведены в таблице 1. Номинальные диаметры изделий 6–40 мм. Основная классификация продукции ГОСТа 5781 сделана, исходя из прочностных свойств и характеристик.

Горячекатаная арматура стандарта 5781

В зависимости от значений физико-механических параметров все эти изделия подразделяются на классы, обозначение которых приведено в таблице 1. В ней же указаны и величины соответствующих прочностных показателей для каждого вида арматуры. Все эти данные взяты из ГОСТа 5781. Согласно ему, арматура каждого класса должна отвечать своим соответствующим требованиям к физико-механическим параметрам, указанным в таблице.

Таблица 1.

Кроме классификации по прочности, изделия ГОСТа 5781 делят еще на 2 вида:

  • гладкую арматуру – с поперечным сечением, имеющим правильную круглую форму;
  • периодического профиля – с круглым сечением, но имеющую на поверхности рифление определенного узора, которое улучшает взаимное сцепление арматуры с затвердевшим бетоном.

Согласно ГОСТу 5781 в стандартном исполнении гладкой изготавливают только арматуру класса A-I, а все остальные виды с периодическим профилем. Но бывают и исключения. По требованию заказчика гладкой также изготавливают изделия классов A-II–A-V. То есть всех остальных типов, кроме A-VI. По виду, в каком поставляется арматурная сталь, ее делят на стержневую и в мотках (похожа на смотанную толстую проволоку). Прутками изготавливают изделия всех классов и номинальных диаметров. Мотками могут быть произведены следующие виды стали:

  • A-I и A-II, имеющая диаметр 6–12 мм включительно;
  • A-III толщиной не больше 10 мм;
  • по согласованию предприятия-производителя с заказчиком арматура остальных 3-х классов диаметром 6 мм и 8 мм.

3 Классификация изделий по ГОСТу 10884

Термомеханически упрочненную арматуру ГОСТа 10884 тоже производят из низколегированных и углеродистых стальных сплавов, используемые марки которых в соответствии с основной классификацией данного металлопроката указаны в этом же стандарте. Номинальные диаметры изготовляемых изделий 6–40 мм. Основная классификация продукции ГОСТа 10884 сделана, исходя из ее прочностных свойств и характеристик.

В зависимости от значений физико-механических параметров все эти изделия подразделяются на классы, обозначение которых приведено в таблице 2. В ней же указаны и величины соответствующих прочностных показателей для каждого вида арматуры. Все эти данные взяты из ГОСТа 10884. Согласно ему, арматура каждого класса должна отвечать соответствующим требованиям к физико-механическим параметрам.

Кроме того, изделия этого стандарта делят на классы, исходя из эксплуатационных характеристик. По этому показателю различают следующие виды арматурной стали:

  • устойчивую к коррозионному растрескиванию – обозначается дополнительным индексом К;
  • свариваемую – дополнительный индекс С;
  • обычного качества без особых свойств – без дополнительного индекса.

Согласно этому делению первого вида арматуру изготавливают классов: Aт600K, Aт800K, Aт800K и Aт1000K. Свариваемую 3-х типов: Aт400C, Aт500C и Aт600C. Обычного качества: Aт600, Aт800, Aт1000 и Aт1200. То есть всего производят 11 классов изделий этого стандарта. Как и изделия ГОСТа 5781, термомеханически упрочненную арматуру делят еще на гладкую и рифленую. В стандартном исполнении изделия всех классов изготавливают второго вида. Гладкую арматуру делают по согласованию предприятия-производителя с заказчиком и только классов прочности, начиная от Aт800 и выше.

Изделия изготавливают в виде стержней и мотками. Прутками производят арматуру диаметром 10–40 мм. Мотками: толщиной 6 и 8 мм; по согласованию предприятия-производителя с заказчиком свариваемые изделия (классов Aт400C, Aт500C и Aт600C) диаметром 10 мм.

4 Виды арматуры ГОСТа Р 52544

Этот ГОСТ распространяется на свариваемую катаную арматуру всего 2 основных типов A500C и B500C. Производят ее номинальными диаметрами 4–40 мм и только с периодическим профилем. Для изготовления используют свариваемые марки стали, требуемый химический состав которых указан в таблице 5 ГОСТа Р 52544. Основная классификация изделий этого стандарта сделана, исходя из способа их производства.

Согласно ей, горячекатаную арматурную сталь, прошедшую термомеханическое упрочнение в потоке прокатки либо не подвергшуюся последующей обработке, относят к классу A500C. Холоднодеформированные изделия (были механически упрочнены в холодном состоянии) составляют тип B500C. Основные требования к физико-механическим параметрам обоих классов, взятые из ГОСТа Р 52544, приведены в таблице 3. Сталь A500C производят диаметрами 6–40 мм, а B500C – 4–12 мм.

Таблица 3.

Класс арматуры

Временное сопротивление sВ, Н/мм2

Предел текучести sT (s0,2), Н/мм2

Относительное удлинение δ5, %

Полное или равномерное относительное удлинение для максимального напряжения δmax, %

Отношение

sВ/sT или sВ/s0,2

не менее

A500C

600

500

14

1,08

B500C

550

500

2,5 или 2

1,05

По виду, в каком поставляется арматура этого стандарта, ее тоже делят на стержневую и в мотках. Только прутками изготавливают изделия диаметром 14 мм и толще. Только мотками производят продукцию до 6 мм. Арматуру 6–12 мм включительно выпускают обоих видов.

5 Ранжирование композитной арматуры стандарта 31938

Полимерную композитную арматуру (далее АКП) изготавливают только в виде стержней с периодическим профилем, который может быть различным, то есть любым, даже не регламентируемым ГОСТом 31938. Главное, чтобы он обеспечивал требуемую прочность и надежность сцепления поверхности прутка с бетоном как до, так и после воздействия на это соединение агрессивных сред.

Арматура стандарта 31938

Производят АКП из термореактивной смолы (ненасыщенной фенольной, эпоксидной, полиэфирной, винилэфирной либо иной органической) и армирующего наполнителя, который изготавливают из непрерывного волокна. Именно по типу последнего и произведена классификация изделий ГОСТа 31938. Всего изготавливают 5 видов АКП:

  • АСК (стеклокомпозитную) – с армирующим непрерывным наполнителем из стекловолокна;
  • АБК (базальтокомпозитную) – с непрерывным наполнителем из базальтоволокна;
  • АУК (углекомпозитную) – с наполнителем из углеволокна;
  • ААК (арамидокомпозитную) – с наполнителем из арамидного волокна;
  • АКК (комбинированную композитную) – один из выше перечисленных полимерных композитов (арамидокомпозит либо углекомпозит, либо базальтокомпозит, либо стеклокомпозит), дополнительно наполненный другими одним или несколькими видами волокон.

Выпускают все виды АКП с номинальными диаметрами 4–32 мм. Допускается изготовление и с другими толщинами при условии, что эти изделия будут соответствовать требованиям ГОСТа 31938.

Физико-механические свойства АКП приведены в таблице 4, взятой из стандарта 31938.

Таблица 4.

Вид АКП

Предел прочности

Модуль упругости во время растяжения Ef, ГПа

при растяжении sВ, МПа

при сжатии sВС, МПа

при поперечном срезании τsh, МПа

не менее

АСК

800

300

150

50

АБК

800

300

150

50

АУК

1400

300

350

130

ААК

1400

300

190

70

АКК

1000

300

190

100

В документах изготовителя АКП могут быть приведены другие, более высокие величины для модуля упругости и предела прочности. В этом случае необходимо руководствоваться требованиями, указанными в документации производителя.

Также в ГОСТе 31938 приведены следующие физико-механические параметры, одинаковые по величине для всех видов АКП:

Предельно допустимая температура эксплуатации TЭ, Cо

Предел прочности поверхностного сцепления с бетоном

Снижение величины  предела прочности после выдерживания в щелочной среде при растяжении ∆sВ, %, не больше

до выдерживания в щелочной среде ττ, МПа

после выдерживания в щелочной среде ττ, МПа

не менее

60

12

10

25

Классификация арматуры: виды, классы и группы

Стальная арматура выполняет в строительство огромное количество задач, иногда даже противоположных, но больше всего она получила востребованность в сооружении железобетонных конструкций. При кажущейся однообразности арматурных стержней они сильно отличаются по конструктивным особенностям, потому что для каждой бетонной конструкции предназначаются свои виды арматуры.

Классификация

В строительстве существует огромное количество операций, где присутствие арматуры обязательно. Все процессы разные, каждому предъявляются свои требования. Поэтому даже профессионалы не всегда могут сказать, где и какая арматура должна использоваться. Поэтому и была проведена классификация арматурных стержней, цель которой – упростить выбор и провести унификацию продукции.

Горячекатаная арматура

Стальная арматура делится на классы в зависимости от разных параметров.

  1. По технологии изготовления она относится к категориям горячекатаной, холоднодеформированной и катаной.
  2. По типу профиля: рифленая и гладкая. К первой относятся классы А2, А3, А4 и А5, ко второй А1.
  3. По эксплуатационным условиям: напрягаемая и ненапрягаемая. В первом случае сооружения каркаса или армирующей сетки арматуру натягивают, заливают бетоном, а после его высыхания освобождают. Происходит сжатие стали, которая сжимает и бетонную конструкцию.
  4. По ориентации в арматурных каркасах она может быть продольной или поперечной. В продольных рядах арматурные стержни класса А1 устанавливать не рекомендуется. И подвергать ее сварке нельзя.

Технология производства холоднодеформированной арматуры

Отдельно в классификации стоит  разделение по химическому составу металла (стали). Три позиции:

  1. В основе лежит класс прочности. Он разделяется на несколько позиций. Существует разные обозначения типов арматуры, поэтому иногда потребители путаются. К примеру, класс А1, он же АI или А240. Соответственно А2-AII-А300; А3-АIII-А400; А4-АIV-А500; А5-АV-А600 и так далее.
  2. Производители выпускают термически упрочненную арматуру, в маркировку которой входит буква «т». Здесь шесть классов. Ат400, Ат500, Ат600, Ат800, Ат1000, Ат1200. Если просто, то в процессе производства арматурных стержней при горячей деформации производят дополнительное быстрое охлаждение, за счет чего увеличиваются прочностные характеристики металла.
  3. По степени окисления: СП – спокойная, КП – кипящая, ПС – полуспокойная. В основе разделения лежит технология производства. К примеру, кипящая сталь получила название, потому что в процессе заливки из нее бурно выделяются газы, она кипит. Это самая низкосортная сталь за счет образования внутри большого количества пор от выделяющегося газа. Из трех групп при сооружении арматурных каркасов и сеток лучше выбирать спокойную.

При выборе обращайте внимание на арматурные классы. Они определяют в какую конструкцию какую арматуру надо укладывать. По классам четко проведено разделение основных параметров и характеристик стального профиля. А именно диаметра, предела прочности на разрыв и исходного материала, из которого изделие выпускается. Ниже приведена упрощенная таблица, в которой параметры разбросаны в зависимости от класса арматурных стержней.

Таблица арматурных классов

Различия классов

В строительной сфере существует такой термин, как монтажная арматура. К этой группе относится класс А1 (старая маркировка, от которой сегодня отходят, применяя А240). Монтажную разновидность можно использовать только в ненагружаемых сооружениях. Устанавливать ее в армирующие каркасы несущих конструкций запрещено. Чаще всего ее и подвергают сварке.

А300 и А400 сегодня используют в несущих конструкциях гражданского и промышленного строительства. Это распространенные типы арматуры, применяемые повсеместно.

И еще один момент, все, что касается классов от 1 до 4, относится к строительной арматуре. Более высокие классы считаются промышленными.

Дополнительная маркировка

Производители в маркировке арматурных стержней указывают буквами дополнительные свойства и качества изделия. К примеру:

  • буква «К» обозначает, что прутки были обработаны антикоррозийными составами;
  • «С» — свариваемая арматура.

Обозначения ставят после цифрового показателя текучести стали в МПа. Для примера марка А300С – горячекатаная арматура с пределом текучести 300 МПа, которую можно использовать для сварки. Буква «А» обозначает, что стальные прутки относятся к категории горячекатаной. В маркировке холоднодеформированной арматуры ставится буква «В», катаная – буква «К».

Подвергать сварке можно только тип с обозначением «С». В арматурных каркасах, которые будут использованы для несущих конструкций из бетона, применяют стандартный материал. Здесь сварка не используется, а элементы каркаса соединяются вязальной проволокой. Прочность соединения не вызывает сомнения, при этом проволока дает возможность стержням свободно перемещаться относительно друг друга в пределах 1-2 мм. Подвижность элементов каркаса не нагружает стыки в процессе заливки и схватывания бетона.

Форма профиля

У класса А240 профиль в виде гладкого стержня. Остальные имеют рифленую поверхность, в которых рисунок выступов разный. Сегодня производители пускают в основном три рисунка:

  1. Кольцевой, выпускаемый по ГОТС 57-81. Это старый советский стандарт, соответственно большинство отечественных производителей выпускают этот тип арматуры.
  2. Серповидный. Пришел он с запада, на рынке стержни с таким рисунком присутствуют, даже некоторые отечественные заводы предлагают данный тип арматуры. Сегодня заводы стран СНГ решают задачи вхождения на мировые рынки с учетом требований мировых стандартов. А серповидный профиль – мировой стандарт.
  3. Смешанный. Это новый подход к решению задачи, связанной с повышением прочности конструкций из бетона. Используют профиль только для стержней выше А500.

Виды профилей

Композитная арматура для бетона

Сегодня главное разделение арматурных стержней производится по материалу, из которого они изготавливаются. Два вида:

  • стальная;
  • композитная.

Второй вид – современное изделие, которое изготавливается из волокон разного происхождения, заливаемых связующими полимерными составами. Используется три вида волокон: стекловидные, базальтовые и углеродные. Соответственно сама арматура называется стеклопластиковой, базальтопластиковой и углепластиковой.

Стеклопластиковая арматура используется в строительстве чаще. У нее высокая прочность и небольшой удельный вес. Главное преимущество – высокий предел прочности на разрушение. Показатель в 2,5 раза выше, чем у стали. Поэтому равная замена стальной на композитную в зависимости от нагрузок определяется меньшим диаметром: сталь – 6 мм, стеклопластик 3, 57 мм (внутренний диаметр).

Базальтопластиковая и углепластиковая разновидности отличаются повышенной стойкостью к агрессивным средам. Стоят они дороже первого вида, поэтому арматура из стеклянных волокон применяется в строительных операциях чаще. У композитного материала низкая огнестойкость. Пластик начинает плавиться при температуре +160С.

Используют композитные арматурные стержни в сооружении фундаментов и других несущих конструкций редко. Допускается применение, если фундамент из бетона заливается на прочную основу, которая сама сможет выдержать большие нагрузки. Чаще композитные модели используют для армирования кирпичной кладки, в качестве каркаса для бетонных труб и других ненагружаемых изделий, как сетки для обшивки стен и других поверхностей. Основное применение они нашли в цементных стяжках. Их укладывают в виде сетки, связывая элементы вязальной проволокой. По понятным причинам сварке такой материал не подлежит.

Заключение по теме

Виды арматуры, обозначенные выше, это классификация, которая делает удобным точный подбор материала под необходимые требования сооружаемых конструкций или железобетонных изделий. Поэтому важно разобраться в типах и видах арматурных стержней, особенно по чисто внешнему виду. Он дает возможность определить, к какому классу выбираемый материал относится. А внешних различий, как было обозначено выше, много. Здесь не только вид профиля, но даже диаметр прутков. Все остальные параметры можно узнать в сертификате качества, выдаваемого на каждую партию продукции.

Назначение, классификация арматуры и арматурных сталей

Категория: Арматурные работы


Назначение, классификация арматуры и арматурных сталей

Железобетон — это строительный материал, в котором объединены вместе бетон и стальная арматура. Арматуру располагают в растянутой зоне конструкции для воспринятия растягивающих напряжений. Сжимающие напряжения передаются на бетон. Соединение бетона и стальной арматуры обеспечивает высокую прочность железобетонной конструкции при сжатии, растяжении и изгибе. В отдельных случаях арматуру применяют для усиления бетона против сжимающих усилий, для воспринятия усадочных, температурных, транспортных и других временных и постоянных нагрузок.

По назначению арматура железобетонных конструкций делится на рабочую, которая воспринимает главным образом растягивающие усилия, возникающие в процессе эксплуатации конструкции, распределительную — для распределения усилий между рабочей арматурой, закрепления стержней в каркасе и обеспечения их совместной работы, а также для воспринятия поперечных усилий и предотвращения косых трещин в бетоне (хомуты), монтажную — для обеспечения проектного положения отдельных стержней при сборке плоских и пространственных каркасов.

По условиям работы арматуру подразделяют на нена-прягаемую и напрягаемую. Ненапрягаемую арматуру применяют в обычных железобетонных конструкциях, а также в предварительно напряженных, где она является’ нерабочей. В качестве напрягаемой рабочей целесообразно применять арматуру из высокопрочной стали, которая может воспринимать максимальные растягивающие силы.

В зависимости от способа изготовления арматуру подразделяют на стержневую, изготовляемую горячей прокаткой стали, и проволочную, получаемую волочением в холодном состоянии. Как стержневую, так и проволочную арматуру выпускают гладкой и периодического профиля. Профильная арматурная сталь лучше сцепляется с бетоном.

Стержневую арматуру подразделяют на следующие типы: горячекатаную (классов A-I, A-II, A-III, A-IV, A-V), термически упрочненную (классов Ат-IV, At-V, At-VI), упрочненную вытяжкой (классов А-Пв и А-Шв).

Проволочную арматуру подразделяют на арматурную проволоку из низкоуглеродистой стали круглую класса B-I и периодического профиля Вр-I из углеродистой стали (высокопрочную), круглую класса В-II и периодического профиля Вр-П;

арматурные пряди семипроволочные класса К-7 и 19-прово-лочные класса К-19, а также канаты двухпрядные класса К-2, трехпрядные — К-3 и многопрядные — Кп.

Марки стали представляют собой условные обозначения их химического состава. Буквами обозначают металлы, входящие в состав стали: Г — марганец, С — кремний, Т — титан, Ц — цирконий, X — хром, М — молибден. Первые цифры в марке показывают среднее содержание углерода в сотых долях процента, цифры справа от буквы — среднее содержание металлов в процентах. Если за буквой не стоит цифра, значит содержание данного металла не превышает 1,5%: Например, сталь 23Х2ГЦ содержит 0,23% хрома, 2% марганца и не более 1,5% циркония.

Рис. 1. Профили арматуры: а — гладкая круглая, 6, в — горячекатаная периодического профиля, классов A-II и A-III, г, д — сплющенная проволока, е — прядевая семи-проволочная

Арматурные стали классов A-I, A ll, A-III, B-I, Вр-I используют в качестве ненапрягаемой арматуры в обычных и предна-пряженных конструкциях.

Высокопрочную арматуру горячекатаную класса A-V марок 80С, 20ХГ2Ц, 23Х2Г2Т, термически упрочненную классов Ат-IV, At-V и Ат-VI применяют в предварительно напряженных конструкциях. Рабочую арматуру в предварительно напряженных конструкциях применяют в виде прядей канатов и стержней.

Железобетонные конструкции армируют арматурными изделиями заводского производства; плоскими и гнутыми сетками, плоскими и пространственными каркасами и различными типами закладных деталей (рис. 2).

Некоторые арматурные изделия унифицированы, а их производство централизовано. К таким изделиям относят тяжелые и легкие сетки.

Рис. 2. Виды арматурных изделий:
а — плоская сетка, б, в — плоские каркасы; г — пространственный каркас, д, е — пространственные каркасы таврового и двутаврового сечений соответственно, ж — гнутая сетка, з — пространственный каркас, гнутый из сеток, и — закладные детали

Тяжелые сетки выполняют с рабочей арматурой Диаметром j2> и, 16, 18, 20, 22 и 25 мм с шагом 200 мм и монтажной арматурой диаметром 8, 10 и 12 мм с шагом 600 мм. Рабочая арматура выполнена из стали классов A-I1 и A-III, монтажная — класса A-I. Для изготовления легких сеток используют проволоку диаметром 3, 4 и 5 мм классов Bp-1 и B-I и горячекатаную сталь диаметром 6 и 8 мм класса А-Ш. Сетки изготовляют в виде плоских элементов и в рулонах. Длина плоских сеток до 9 м, рулонные сетки выполняют шириной от 1 до 3,8 м и массой рулона от 900 до 1300 кг.

Каркасы собирают из унифицированных тяжелых и легких сеток и стержней в виде замкнутых, прямоугольных и криволинейных конструкций, а также с переменным сечением по длине. Криволинейными каркасами армируют специальные конструкции (например, сваи, трубы). Их изготовляют намоткой и сваркой арматуры в виде спирали по образующим продольных стержней.

Металлические закладные детали (соединение сваркой для железобетонных и монолитных конструкций со сборными для образования жесткого пространственного каркаса) различной конфигурации выполняют из стальных пластин, к которым приваривают анкерные стержни. С помощью анкерных стержней детали закрепляют в бетоне. Допускается крепление закладной детали в бетоне без стержней путем сварки с рабочей арматурой. Размеры пластин и анкеров зависят от нагрузок, воспринимаемых закладными деталями, и вида стыкуемых элементов.

На изготовление закладных деталей расходуется около 10% стали, применяемой для армирования арматурных изделий. Поэтому непрерывно ведутся исследования по совершенствованию их конструкций и технологии изготовления. Одним из новых направлений в этой области является изготовление закладных деталей штампованием.

Закладные детали изготовляют из арматурной стали классов A-I…A-III. Для плоских элементов применяют горячекатаную листовую, полосовую и фасонную сталь марки СтЗ.

Надежность и долговечность сооружений во многом зависят от метода антикоррозионной защиты закладных деталей. Применением лакокрасочных покрытий (масляная краска на железном сурике, эмаль и лак) не обеспечивают надежной защиты. В таких покрытиях образуются трещины и в местах их образования возникает интенсивная коррозия металла, которая по истечении некоторого времени существенно ослабляет стыковое соединение.

Эффективным методом защиты от коррозии является цинкование стали. Цинк обладает большим отрицательным электрохимическим потенциалом, поэтому в присутствии влаги между слоем защищаемого металла и цинка образуется гальванический элемент, в котором цинк растворяется и защищает сталь от коррозии. Цинкование закладных деталей выполняют гальванизацией, металлизацией или горячим способом.

В местах с повышенным содержанием сернистых соединений, например в городах, цинкование производят методом металлизации: закладные детали очищают от коррозии пескоструйными аппаратами, затем распылением наносят слой расплавленного цинка. Для металлизации используют электрические или газопламенные металлизаторы.



Арматурные работы — Назначение, классификация арматуры и арматурных сталей

Классификация, виды и типы стальной арматуры, Арматура стальная

Арматура стальная — это вид сортового металлопроката, который производится в виде гладких или рифленых стальных стержней заданного диаметра.

Сортамент и технические условия производства и применения стальной арматуры регламентируется следующими стандартами: ГОСТ 5781-82, ГОСТ Р 52544-2006, СТО АСЧМ 7-93, ТУ 14-1-5254-2006, ТУ 14-1-5526-2006, ГОСТ 10884-94. 

По способу производства выделяют следующие виды арматуры: канатная, стержневая, проволочная. 

По технологии изготовления арматуру разделяют на горячекатаную (класс А500С) и холоднокатаную (класс В500С).

По профилю поверхности выделяют: гладкую арматуру (класс А1), рифленую арматуру (классы А2, А3, А4, А5).

По назначению – строительная распределительная, рабочая, монтажная по способу изготовления – горячекатаная стержневая и холоднотянутая проволочная;

По способу изготовления – напрягаемая и ненапрягаемая арматура.

По диаметру стержня – легкая (до 12 мм) и тяжелая арматура.

Арматурный прокат выпускается в бухтах (мотках) и прутах (стержнях). Пруты изготовляют длиной от 6 до 12 м мерной и немерной длины.


Металлобаза «Аксвил» продает оптом и в розницу:

• АРМАТУРУ РИФЛЕНУЮ А3 • АРМАТУРУ ГЛАДКУЮ А1

Первый поставщик арматуры. Низкие оптовые и розничные цены. Консультация по выбору. Оформление заказа на сайте и в офисе. Нарезка в размер. Доставка по Беларуси, в том числе, и в выходные дни.

 

Смотрите также статью: Сортамент арматуры.

 

Арматура рифленая А3

Арматура стальная рифленая А3 — вид арматурного проката изготавливаемый со сформированным на поверхности периодическим профилем (арматура периодического профиля).

Стальная рифленая арматура А3 производится из низколегированной конструкционной стали, в повышенным содержанием углерода, для придания ей большей пластичности, и марганца, для повышения сопротивления коррозии. 

Рифленая арматура А3 широко применяется в сфере строительства при изготовлении арматурных каркасов, железобетонных конструкций, заливке фундаментов и полов, при строительстве монолитных зданий и сооружений, с целью увеличения их прочности и жесткости.

Основания сфера применения рифленой арматуры дала ей второе название — строительная арматура.

Строительная арматура защищает монолитные бетонные конструкции от образования трещин и помогает перераспределять нагрузку. 

В зависимости от заложенных в проектной документации требований к прочности конструкции, планируемых нагрузок, условий эксплуатации, применяются арматурный прокат разного класса и диаметра.

Наиболее ходовые диаметры рифленого арматурного проката А3: 6 мм8 мм10 мм12 мм14 мм16 мм.

Арматура рифленая класса прочности А3 производится в соответствии с требованиями ГОСТ 5781-82.

Арматура А500С

Арматура А500С изготовлена из горячекатаной низкоуглеродистой стали прокаткой с последующим термоупрочнением, что позволяет снизить количество легирующих элементов и тем самым существенно удешевить арматуру без ухудшения прочностных и пластических свойств.

Термомеханическая обработка наряду с низким содержанием углерода способствует улучшению свариваемости (сварные соединения обладают повышенной прочностью как при дуговой, так и при точечной сварке), повышению долговечности арматуры. Существенным преимуществом также является низкая себестоимость производства и соответственно низкая стоимость самой арматуры. Использование арматуры А500С дает возможность снизить расход металла на 25 %, что на 10 % экономит рабочее армирование. Арматура А500С не теряет своих свойств при температурах до –55 °C.

Она выпускается круглого сечения с серповидным профилем (что дает возможность увеличения угла изгиба по сравнению с кольцевым профилем А35ГС с 90° до 180°). Может использоваться в качестве монтажных петель.

Применяется для устройства ленточных фундаментов, каркасов, армирования любых строительных конструкций, в том числе при строительстве высотных монолитных зданий и сооружений, а также для устройства дорожного покрытия.

На металлобазе «Аксвил» вы можете купить арматуру оптом и в розницу, штангами длиной от 2 до 11,7 м и более, с отгрузкой со склада либо с поставкой на указанный объект. Продажа арматуры в Минске производится как за безналичный, так и за наличный расчет.

Глубокое обучение с подкреплением для несбалансированной классификации

  • 1.

    Япкович Н., Стивен С. (2002) Проблема несбалансированности классов: систематическое исследование. Intell Data Anal 6 (5): 429–449

    Статья Google ученый

  • 2.

    Weiss GM (2004) Редкость добычи: объединяющая структура. Информационный бюллетень ACM Sigkdd Explorations 6 (1): 7–19

    Статья Google ученый

  • 3.

    He H, Garcia EA (2008) Учимся на несбалансированных данных. IEEE Trans Knowl Data Eng 9: 1263–1284

    Google ученый

  • 4.

    Haixiang G, Yijing L, Shang J, Mingyun G, Yuanyue H, Bing G (2017) Обучение на данных, несбалансированных по классам: Обзор методов и приложений. Expert Syst Appl 73: 220–239

    Статья Google ученый

  • 5.

    Mnih V, Kavukcuoglu K, Silver D, Graves A, Antonoglou I, Wierstra D, Riedmiller M (2013) Игра в атари с глубоким обучением с подкреплением.arXiv: 1312.5602

  • 6.

    Gu S, Holly E, Lillicrap T, Levine S (2017) Глубокое обучение с подкреплением для роботизированных манипуляций с асинхронными обновлениями вне политики. В: Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA), 2017 г., IEEE, стр. 3389–3396

  • 7.

    Zhao X, Zhang L, Ding Z, Yin D, Zhao Y, Tang J (2017). списковые рекомендации. arXiv: 1801.00209

  • 8.

    Фэн Дж, Хуанг М., Чжао Л., Ян И, Чжу Х (2018) Обучение с подкреплением для классификации отношений на основе зашумленных данных.В: Proceedings of AAAI

  • 9.

    Martinez C, Perrin G, Ramasso E, Rombaut M (2018) Подход с глубоким обучением с подкреплением для ранней классификации временных рядов. В: EUSIPCO, 2018

  • 10.

    Drummond C, Holte RC, et al. (2003) C4. 5, несбалансированность классов и чувствительность к стоимости: почему недостаточная выборка лучше избыточной выборки. In: Workshop on Learning from Imbalanced datasets II, vol 11, Citeseer, pp 1-8

  • 11.

    Han H, Wang WY, Mao BH (2005) Borderline-smote: новый метод избыточной выборки в несбалансированных наборах данных обучение.В: Международная конференция по интеллектуальным вычислениям, Springer, стр. 878–887

  • 12.

    Mani I (2003) I Zhang, knn, подход к несбалансированному распределению данных: тематическое исследование, связанное с извлечением информации. В: Proceedings of Workshop on Learning from Imbalanced Datasets, vol 126

  • 13.

    Batista GE, Prati RC, Monard MC (2004) Исследование поведения нескольких методов балансировки данных обучения машинного обучения. Информационный бюллетень ACM SIGKDD Explorations 6 (1): 20–29

    Статья Google ученый

  • 14.

    Akkasi A, Varolu E, Dimililer N (2017) Сбалансированная недостаточная выборка: новый метод недостаточной выборки на основе предложений для улучшения распознавания названных сущностей в химическом и биомедицинском тексте. Appl Intell, стр. 1–14

  • 15.

    Гупта Д., Ричхария Б. (2018) Машина векторов опорных векторов нечетких наименьших квадратов на основе энтропии для обучения дисбалансу классов. Appl Intell 48 (11): 4212–4231

    Статья Google ученый

  • 16.

    Wu G, Chang EY (2005) Kba: Выравнивание границ ядра с учетом несбалансированного распределения данных.IEEE Trans Knowl Data Eng 17 (6): 786–795

    Статья Google ученый

  • 17.

    Тан И, Чжан И-Кью, Чавла Н.В., Крассер С. (2009) Моделирование SVMS для сильно несбалансированной классификации. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics) 39 (1): 281–288

    Статья Google ученый

  • 18.

    Su C, Cao J (2018) Улучшение ленивого дерева решений для несбалансированной классификации с помощью критериев, не учитывающих асимметрию.Прикладной интеллект

  • 19.

    Задрозный Б., Элкан С. (2001) Обучение и принятие решений, когда затраты и вероятность неизвестны. В: Материалы седьмой Международной конференции ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных, ACM, стр. 204–213

  • 20.

    Задрозный Б., Лэнгфорд Дж., Эйб Н. (2003). . В: ICDM, 2003 г., Третья международная конференция IEEE по интеллектуальному анализу данных, 2003 г., IEEE, стр. 435–442

  • 21.

    Zhou Z-H, Liu X-Y (2006) Обучение чувствительных к стоимости нейронных сетей с помощью методов, решающих проблему дисбаланса классов. IEEE Trans Knowl Data Eng 18 (1): 63–77

    MathSciNet Статья Google ученый

  • 22.

    Krawczyk B, Woźniak M (2015) Экономичная нейронная сеть с подвижным порогом на основе roc для несбалансированной классификации. В: Международная конференция по интеллектуальной инженерии данных и автоматизированному обучению, Springer, стр. 45–52

  • 23.

    Chen J, Tsai C-A, Moon H, Ahn H, Young J, Chen C-H (2006) Корректировка порога принятия решения в прогнозировании класса. SAR QSAR Environ Res 17 (3): 337–352

    Статья Google ученый

  • 24.

    Yu H, Sun C, Yang X, Yang W, Shen J, Qi Y (2016) Odoc-elm: Оптимальное решение выводит основанную на компенсации машину экстремального обучения для классификации несбалансированных данных. Система на основе знаний 92: 55–70

    Статья Google ученый

  • 25.

    Ting KM (2000) Сравнительное исследование чувствительных к стоимости алгоритмов повышения. В: Материалы 17-й Международной конференции по машинному обучению Citeseer

  • 26.

    Яниш Дж., Певне Т., Лису В. (2017) Классификация с дорогостоящими функциями с использованием глубокого обучения с подкреплением. arXiv: 1711.07364

  • 27.

    Wang S, Liu W, Wu J, Cao L, Meng Q, Kennedy PJ (2016) Обучение глубоких нейронных сетей на несбалансированных наборах данных в нейронных сетях (IJCNN). В: Международная совместная конференция, 2016 г.IEEE, стр. 4368–4374

  • 28.

    Хуанг Ц., Ли И, Смена Лой Ц., Тан Х (2016) Изучение глубокого представления для несбалансированной классификации. В: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp 5375–5384

  • 29.

    Yan Y, Chen M, Shyu M-L, Chen S-C (2015) Глубокое обучение для несбалансированной классификации мультимедийных данных. В: Мультимедиа (ISM). В: Международный симпозиум IEEE 2015 г. IEEE, pp 483–488

  • 30.

    Хан С.Х., Хаят М., Беннамун М., Сохель Ф.А., Тогнери Р. (2018) Экономичное обучение глубоких представлений функций на основе несбалансированных данных.IEEE Trans Neural Netw Learn Syst 29 (8): 3573–3587

    Статья Google ученый

  • 31.

    Dong Q, Gong S, Zhu X (2018) Несбалансированное глубокое обучение путем постепенного исправления класса меньшинств. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

  • 32.

    Wiering MA, van Hasselt H, Pietersma A-D, Schomaker L (2011) Алгоритмы обучения с подкреплением для решения задач классификации. В: Симпозиум IEEE 2011 по адаптивному динамическому программированию и обучению с подкреплением (ADPRL), IEEE, стр. 91–96

  • 33.

    Zhang T, Huang M, Zhao L (2018) Структурированное представление обучения для классификации текста с помощью обучения с подкреплением. AAAI

  • 34.

    Лю Д., Цзян Т. (2018) Глубокое обучение с подкреплением для сегментации и классификации хирургических жестов. arXiv: 1806.08089

  • 35.

    Zhao D, Chen Y, Lv L (2017) Глубокое обучение с подкреплением с визуальным вниманием для классификации транспортных средств. IEEE Trans Cogn Develop Syst 9 (4): 356–367

    Статья Google ученый

  • 36.

    Абди Л., Хашеми С. (2014) Подход с сокращением ансамбля, основанный на обучении с подкреплением в присутствии несбалансированных данных по нескольким классам. В: Proceedings of the Third International Conference on Soft Computing for Problem Solving, Springer, pp 589–600

  • 37.

    Dixit AK, Sherrerd JJ, et al. (1990) Оптимизация в экономической теории. Oxford University Press on Demand

  • 38.

    Лин Т-И, Гойал П., Гиршик Р., Хе К., Доллар П. (2017) Потеря фокуса при обнаружении плотных объектов.В: Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp 2980–2988

  • 39.

    Gu Q, Zhu L, Cai Z (2009) Оценка показателей эффективности классификации несбалансированных наборов данных. В: Международный симпозиум по интеллектуальным вычислениям и приложениям, Springer, стр. 461–471

  • 40.

    Bengio Y (2012) Практические рекомендации по градиентному обучению глубоких архитектур. В: Neural Networks: Tricks of the Trade, Springer, pp 437–478

  • 41.

    Demšar J (2006) Статистические сравнения классификаторов по нескольким наборам данных. J Mach Learn Res 7 (январь): 1–30

    MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

  • 42.

    Benavoli A, Corani G, Mangili F (2016) Должны ли мы действительно использовать апостериорные тесты, основанные на средних оценках? J Mach Learn Res 17 (1): 152–161

    MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

  • 43.

    Wilcoxon F (1992) Индивидуальные сравнения методами ранжирования.In: Breakthroughs in Statistics, Springer, pp 196–202

  • 44.

    Holm S (1979) Простая процедура многократного последовательного отбраковывания. Скандинавский статистический журнал, стр. 65–70

  • Интеллектуальное обнаружение и классификация видео аномалий с использованием более быстрого RCNN с моделью глубокого обучения с подкреплением

    https://doi.org/10.1016/j.imavis.2021.104229Получить права и контент

    Основные моменты

    Разработайте интеллектуальную модель IVADC-FDRL для обнаружения и классификации видео аномалий.

    Предложите более быструю RCNN с ResNet в качестве базовой модели для обнаружения аномалий.

    Используйте модель глубокого Q-обучения (DQL) для классификации обнаруженных аномалий в видеокадрах.

    Проверить эффективность обнаружения и классификации аномалий в наборе данных аномалий UCSD.

    Предлагаемая модель обеспечивает максимальную точность 98,50% для применяемого набора данных Test004.

    Аннотация

    В последнее время приложения интеллектуального видеонаблюдения стали важными в общественной безопасности благодаря использованию технологий компьютерного зрения для исследования и понимания длинных видеопотоков. Обнаружение и классификация аномалий считаются основным элементом интеллектуального видеонаблюдения. Целью обнаружения аномалий является автоматическое определение наличия аномалий за короткий период времени. Для обнаружения аномалий могут использоваться методы глубокого обучения с подкреплением (DRL), которые объединяют концепции обучения с подкреплением и глубокого обучения, позволяя искусственным агентам непосредственно изучать знания и опыт на основе реальных данных.Исходя из этой мотивации, в данной статье представлена ​​интеллектуальная система обнаружения и классификации видео аномалий с использованием более быстрого RCNN с моделью обучения с глубоким подкреплением, называемой моделью IVADC-FDRL. Представленная модель IVADC-FDRL работает на двух основных этапах, а именно на обнаружении и классификации аномалий. Во-первых, модель Faster RCNN применяется в качестве детектора объектов с остаточной сетью в качестве базовой модели, которая обнаруживает аномалии как объекты. Кроме того, для классификации обнаруженных аномалий используется модель DRL на основе глубокого Q-обучения (DQL).Чтобы проверить эффективность обнаружения и классификации аномалий модели IVADC-FDRL, был проведен обширный набор экспериментов на эталонном наборе данных аномалий UCSD. Результаты экспериментов продемонстрировали лучшую производительность модели IVADC-FDRL по сравнению с другими сравниваемыми методами с максимальной точностью 98,50% и 94,80% для применяемых наборов данных Test004 и Test007 соответственно.

    Ключевые слова

    Видеонаблюдение

    Интеллектуальные системы

    Обнаружение аномалий

    Глубокое обучение с подкреплением

    Набор данных UCSD

    Рекомендуемые статьи Цитирующие статьи (0)

    Полный текст

    © 2021 Elsevier B.V. Все права защищены.

    Рекомендуемые статьи

    Ссылки на статьи

    Инкрементное и усиленное обучение для классификации изображений

    Введение

    Одна из самых больших проблем, с которыми сегодня сталкивается глубокое обучение, — это добавление новых меток к нейронным моделям без изменения архитектуры или сохранения предыдущих наборов данных. Проблемы обычно связаны с тем фактом, что хранение данных с течением времени приводит к раздутию системной памяти, а также значительно увеличивает время обучения.Что касается нейронной архитектуры, она в значительной степени определяется на первом этапе обучения, или мы можем назвать ее Model Zero, и использование предыдущих знаний при добавлении новых меток практически невозможно.

    Обычное решение, к которому мы прибегаем, — это трансферное обучение, которое помогает нам использовать веса и смещения обученных моделей и использовать его для обучения на пользовательских моделях, загвоздка здесь в том, что предыдущие ярлыки не переносятся. Так что либо нам нужны все данные, для которых система когда-либо была обучена, либо нам нужно что-то нестандартное.

    Именно здесь постепенное обучение в модифицированной системе с гибридной нейронной архитектурой может помочь нам достичь желаемых результатов без ущерба для точности или без необходимости в огромных объемах данных.

    Что, если бы я сказал вам, что мы намерены извлечь из этой статьи не только инкрементное обучение, но и усиление новых данных и меток в системе на лету.

    Что делать, если вам не нужны огромные объемы данных для обучения модели?
    Мечта сбылась?

    Не теряя много времени, перейдем к делу. Вы можете найти приведенный ниже код прямо здесь.

    В приведенных ниже шагах упоминаются необходимые фрагменты кода и пояснения требований соответствующих функций.

    1. Импортируйте все необходимые библиотеки
     импортировать тензорный поток как tf
    from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, Dense, MaxPooling2D, Flatten, BatchNormalization, Reshape, LeakyReLU, multiply, Embedding, UpSampling2D, Dropout
    из tensorflow.keras.models import Model, load_model, Sequential
    из тензорного потока.keras.optimizers импорт Адам
    из tenorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences 
     импорт ОС
    импортировать numpy как np
    импортировать json
    импорт cv2
    импортировать matplotlib.pyplot как plt
    случайный импорт
    из tqdm импорт tqdm 

    2. Мы определяем очень простую архитектуру для целей тестирования. Вы можете создавать собственные архитектуры в соответствии с вашими требованиями.
     def req_model (no_of_labels):
        input_layer = Вход (shape = image_inp_shape_conv)
        conv_1 = Conv2D (фильтры = 64, размер_ядра = (2,2), активация = 'relu', padding = 'same') (input_layer)
        flatten_1 = Flatten () (conv_1)
        out_layer = Плотный (no_of_labels, Activation = "softmax") (flatten_1)
        
        model = Модель (input_layer, out_layer)
        модель.компиляция (optimizer = 'adam', loss = 'sparse_categorical_crossentropy', metrics = ['precision'])
        вернуть модель 
    3. Создайте базовую функцию, которая будет отслеживать ваши метки и вносить необходимые обновления в файл по мере необходимости.
     def label ():
        если os.path.isfile (labels_file_path):
            label_file = open (label_file_path, "r")
            метки = json.load (файл-меток)
        еще:
            label_dict = {0: "шум"}
            с open (label_file_path, "w") как f:
                json.дамп (label_dict, f)
            label = labels_dict
        ярлыки возврата 
    4. Давайте не будем создавать причудливую предварительную обработку для решения простой задачи классификации изображений. При необходимости вы можете создать свой собственный конвейер предварительной обработки и заменить существующий.
    Препроцесс
     def (изображение):
        image_arr = cv2.imdecode (np.frombuffer (изображение, np.uint8), -1)
        image_processed = cv2.resize (image_arr, image_inp_shape)
        image_processed = cv2.cvtColor (image_processed, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        image_processed = (image_processed) / 255,0
        вернуть image_processed 
     def preprocess_gan (изображение):
        image_arr = cv2.imdecode (np.frombuffer (изображение, np.uint8), -1)
        image_processed = cv2.resize (image_arr, image_inp_shape)
        image_processed = cv2.cvtColor (image_processed, cv2.COLOR_BGR2GRAY) .reshape ((плотный_выход,))
        image_processed = (image_processed) / 255,0
        вернуть image_processed 

    5. Создайте функцию прогнозирования, чтобы пользователь мог использовать модель.
     def прогноз (изображение):
        label_read = метки ()
        если os.path.isfile (файл_модели):
            model = load_model (файл_модели)
        еще:
            модель = req_model (no_of_labels = len (labels_read))
        test_image = np.expand_dims (изображение, ось = 0)
        results = model.predict (test_image)
        predicted_label = labels_read.get (str (np.argmax (results [0])))
        return predicted_label 

    6. Теперь самое сложное. По сути, то, что нам нужно написать в следующей функции, — это иметь возможность изменять массив NumPy весов и смещений нейронной архитектуры.

    Для добавления новых меток в систему последний слой нейронной модели должен иметь дополнительный элемент для внесения изменений. Наряду с этим, предыдущие веса модели необходимо перенести в обновленную форму сети.

    Обновление модели для GAN и пользовательской модели

    Как видите, есть обновленный скрипт и для модели GAN. Не волнуйтесь, мы к этому вернемся позже.

    7.Создайте сценарий обучения для модели.
     def train (image, ground_truth, add_label: bool):
        label_read = метки ()
        если os.path.isfile (файл_модели):
            если add_label:
                model_old = load_model (файл_модели)
                model_new = req_model (no_of_labels = len (labels_read))
                model = update_model_arc (model_v1 = model_new, model = model_old)
            еще:
                model = load_model (файл_модели)
        еще:
            модель = req_model (no_of_labels = len (labels_read))
        test_image = np.expand_dims (изображение, ось = 0)
        Ground_truth_arr = np.asarray ([float (Ground_truth)])
        для i в tqdm (range (0, max_iter), desc = "модель обучения ..."):
            history = model.train_on_batch (test_image, Ground_truth_arr)
        model.save ("модель.х5") 
    8. Создайте архитектуру модели GAN.

    Прежде чем продолжить, давайте обсудим необходимость того же самого. Усиление системы может быть выполнено путем загрузки образцов, которые пользователь загружает во время тестирования системы, для целей обучения и проверки.Вопрос в том, что происходит, когда системе для обучения показывается слишком много образцов новой метки.

    В одной строке — это создаст перекос в системе. Чтобы избежать этого, мы можем использовать условную GAN, которая по сути создаст фиктивные данные для всех меток, которые уже были обучены в системе, и будет передавать вместе с ними последние пользовательские данные.

    Таким образом достигается баланс количества выборок или разновидностей, на которых обучается система.

    Дуга генератора и дискриминатора

    Составная GAN с обучающим конвейером

    9.Теперь давайте создадим функцию-оболочку, которая понадобится для обучения и обновления моделей.

    Обучение и использование CGAN необязательно. Чтобы получить немедленные результаты, избегайте обучения с помощью CGAN и закомментируйте для этого процесс обучения.

    10. Сохраните метки, чтобы их можно было повторно использовать для прогнозирования и усиления.
     def rev_labels (labels_dict):
        rev_labels_read = {}
        для ключа val в labels_dict.items ():
            rev_labels_read [val] = ключ
        вернуть rev_labels_read 
    11.Теперь все, что нам нужно сделать, это скомпилировать все и создать возможные сценарии.

    Сценарий 1 — Ваша модель обучается впервые.
    Сценарий 2 — Ваша модель была обучена, но требует обновлений, поскольку прогнозы были неверными.
    Сценарий 3 — Ваша модель была обучена на определенных метках, и теперь необходимо добавить новую метку.

    12. И, наконец, давайте посмотрим на результаты нашего обширного кодирования.

    Благодаря этому вы сможете обучать модели классификации изображений на лету без необходимости хранить огромные объемы данных.Такой тип системы может оказаться чрезвычайно продуктивным, когда у вас есть огромное количество пользователей, использующих систему, и со временем требуется более высокая точность.

    Одна и та же архитектура может быть изменена и использована для множества вариантов использования, таких как анализ тональности, классификация документов, анализ звука и т. Д.

    Я надеюсь, что это руководство поможет вам в разработке революционных технологий.

    Спасибо…

    Автор

    Проще всего описать меня как технофил.У меня чрезвычайно любопытный ум, я умею возиться с новейшими технологиями и решать реальные проблемы, пытаясь визуализировать проблему с другой точки зрения. И последнее, но не менее важное: в конце концов, я действительно хочу, чтобы моя работа оказала конструктивное влияние на общество и подняла его.

    Можно ли обучить классификатора с помощью обучения с подкреплением без доступа к единым результатам классификации?

    Вопрос: Можно ли обучить классификатора с помощью обучения с подкреплением без доступа к единым результатам классификации?

    Я хочу обучить классификатора, используя обучение с подкреплением.Однако есть одно большое ограничение: программа не имеет доступа к счету регулярно, даже после каждой классификации. Только после завершения многих классификаций (например, около 40-200 классификаций, назовем их партией) становится доступна окончательная оценка этой партии. Один пакет может быть выполнен довольно быстро: это занимает около секунды. Следовательно, могут быть выполнены тысячи пакетов, каждый из которых возвращает оценку для своей классификации. Каждый раз, когда выполняется пакет, текущая модель ML предоставляется в качестве входных данных для использования пакета.

    Кроме этого, конечно, известен вектор признаков (содержит около 60 объектов) и известны метки (около 6 меток).

    Я никогда раньше не применял обучение с подкреплением, поэтому не могу сказать, может ли это сработать. В теории, думаю, так и должно: все данные есть. Алгоритм может выбрать некоторые значения параметров для модели, опробовать их и получить оценку. Затем попробуйте разные значения и снова получите результат. Таким образом, он должен улучшаться шаг за шагом.

    Дополнительные примечания: Хотя приведенного выше текста должно быть достаточно, чтобы понять проблему и дать ответ (который может быть общим, а не специфическим для конкретного варианта использования), здесь объясняется мой личный вариант использования и подробности о нем. Это может быть полезно для более подробного понимания проблемы.

    Edit: Раньше я использовал «Случайный лес» как пример возможной модели машинного обучения, которую можно было бы использовать. Поскольку случайный лес, в отличие от обучения с подкреплением, требует контролируемого обучения, я удалил его из текста (не считая некоторых особых случаев использования, таких как этот).

    Классификация текста на основе описания с обучением с подкреплением

    Классификация текста на основе описания с обучением с подкреплением

    Авторы: Duo Chai Вэй У Цинхун Хан У Фэй Цзивэй Ли

    Paper Link: здесь


    Примечание. Это документальное подтверждение моего понимания статьи

    .

    TL; DR / Резюме

    Проблема:

    Стандартная методология классификации текста происходит в два этапа — извлечение признаков текста и классификация .В этой формулировке категории просто представлены в виде индексов в словаре ярлыков, оставляя модель без явных инструкций о том, что следует классифицировать.

    Предлагаемое решение:

    В этом документе предлагается альтернативная стратегия, в которой каждый ярлык категории связан с описанием категории. Эти описания генерируются либо с использованием примеров, созданных вручную, либо с использованием абстрактных / извлекающих моделей с использованием обучения с подкреплением. Методология предлагает подход со стилем включения текста, при котором текст и описание объединяются и передаются классификатору, чтобы решить, следует ли присвоить тексту текущую метку.

    Почему эта методология?

    Эта стратегия вынуждает модель уделять внимание наиболее заметным (важным) характеристикам текста, запекая описание метки (воспринимайте это как жесткую версию внимания), делая ее более насыщенной информацией.


    Более глубокий анализ проблемы со стандартной формулировкой

    Давайте сначала взглянем на механизм внимания BERT. Вы можете использовать ExBERT для визуализации этого или обратиться к рисункам в этой статье.

    Как видите, механизм самовнимания обращает внимание только на горстку слов на каждом из своих уровней. Это означает, что фактические индикаторы класса в тексте могут быть всего лишь несколькими ключевыми словами и могут быть глубоко скрыты в тексте, что затрудняет различение зерна от мякины.

    Если вы имеете дело с проблемой классификации текста с несколькими метками, то сигналы из разных классов также могут запутаться в тексте. Все это усложняет работу модели, поскольку ей необходимо сначала научиться связывать релевантный текст с целевым аспектом, а затем определять тональность.


    Давайте нырнем!

    Прошлые работы по генерации запросов:

    1. Сочетание обучения с учителем и обучения с подкреплением для создания описаний на естественном языке
    2. Генеративная модель для генерации запросов на основе немаркированных текстов для обучения моделей контроля качества
    3. Задача генерации описания оформлена как задача seq2seq, где описания генерируются на основе текстов
    4. Предложена структура генератора-оценщика, которая напрямую оптимизирует цели
      • Генератор — это модель seq2seq, которая включает структуру и семантику генерируемого вопроса
      • Оценщик — оценивает и назначает вознаграждение за каждый прогнозируемый вопрос на основе его соответствия структуре вопросов с подтверждением достоверности

    Этот документ вдохновлен 1. и 4. выше и женится на двоих.


    Как формулируется классификация текста на основе описания?

    Вы объединяете запрос q y с текстом x и передаете его в преобразователь и получаете h [CLS] , который кодирует весь запрос + текст. (Токен [CLS] запекает все функции из входящего текста и отправляется на слой softmax / sigmoid для классификации)

    { [CLS] ; q y ; [SEP] ; x} → преобразователи в BERT → контекстное представление, h [CLS]

    Затем вы пропускаете его через сигмовидный слой,

    p (y | x) = сигмовидная ( W 2 ReLU ( W 1 h [CLS] + b 1 ) + b 2 ) → значение между 0 и 1

    Для классификации по одной метке вы просто берете argmax сигмоида (который представляет собой не что иное, как softmax)

    y˜ = arg max y ({p (y | x), ∀y ∈ Y })

    Для классификации по нескольким этикеткам,

    y˜ = {y | р (у | х)> 0.5, ∀y ∈ Y }

    Это двоичные классификаторы, и у вас может быть N-двоичных классификаторов, подобных этому.

    Вы также можете сформулировать свою задачу с несколькими классами как единый классификатор N-класса, объединив все описания с входными данными x ,

    { [CLS 1 ] ; q 1 ; [CLS 2 ] ; q 2 ; …; [CLS N ] ; q N ; [SEP] ; x} → подается на трансформатор → h [CLS 1 ] , h [CLS 2 ] ,…, h [CLS N ]

    Сделайте обратите внимание на , хотя стратегия классификатора N-класса не может обрабатывать случай классификации с несколькими метками. T .h [CLS n ]

    p (y = n | x) = softmax (a n )


    Как можно построить описание?

    В основном есть три стратегии:

    • Шаблон стратегии
    • Абстрактная стратегия
    • Стратегия добычи

    Здесь важно отметить, что цель состоит в том, чтобы модель могла генерировать наиболее подходящих описаний различных классов с учетом текущего текста для классификации , а соответствие сгенерированных описаний должно напрямую коррелируют с итоговой классификационной характеристикой .

    Стратегия шаблонов обычно очень трудоемка, а шаблоны, созданные человеком, могут быть неоптимальными. Итак, давайте более подробно рассмотрим стратегии извлечения и абстракции.

    Если вы работали над какой-либо проблемой реферирования текста, то вы можете построить свою интуицию вокруг стратегии извлечения, взглянув на извлечение текста в стиле SQuAD из тела текста, и вы можете построить свою интуицию вокруг стратегии абстракции, взглянув на GPT-2. Генерация генеративного текста в стиле GPT-3.


    Для каждого входа x = {x 1 , · · ·, x T } экстрактивная модель генерирует описание q yx для каждой метки класса y ; где q yx — это подстрока из x . Для разных входов x описания одного и того же класса могут быть разными. Это довольно интуитивно понятно, так как при изменении x основной текст, на котором выполняется извлечение, изменяется, и, следовательно, меняются и описания.

    Важно отметить, что —

    • Для золотого класса , y , который должен быть назначен для x , всегда должна быть подстрока x , относящаяся к y .
    • Но для классов, которые не следует назначать, может не быть соответствующих подстрок в x , которые можно использовать в качестве описаний.

    Чтобы справиться с этой проблемой, добавляет N фиктивных токенов к x , так что, если экстрактивная модель выбирает фиктивный токен, она возвращается к использованию вручную созданных шаблонов для различных категорий в качестве описаний.Также обратите внимание, что в этом случае примеры, созданные вручную, создаются с использованием некоторых эвристик регулярных выражений, а не полностью вручную.

    Теперь вы, должно быть, задавались вопросом, когда же появляется бит обучения с подкреплением и как он на самом деле помогает?

    Обучение с подкреплением используется для обратного распространения сигнала, указывающего, какой диапазон влияет на эффективность классификации. Давайте также познакомим вас с некоторыми типичными компонентами обучения с подкреплением —

    • действие, a
    • полис,
    • награда, р
    Действия и политика

    Для каждой метки класса y , действие — выбрать текстовый диапазон {x i s , · · ·, x i e } из x для представления q yx → требуется начальный и конечный индекс пролета, a i s , i e

    Для каждой метки класса y политика π определяет вероятность выбора начального индекса i s и конечного индекса i e .

    Каждый токен x k в пределах x отображается в представление h k с помощью BERT.

    P начало (y, k) = exp ( W ys h k ) / (Σ 1… T exp ( W ys h t ))

    P конец (y, k) = exp ( W ye h k ) / (Σ 1… T exp ( W ye h t ))

    Каждый класс y имеет свой класс W ys и W ye

    Вероятность текстового диапазона с начальным индексом i s и конечным индексом i e является описанием для класса y , диапазон P (y, a is, т.е. ) равен —

    P интервал (y, a is, т.е. ) = P начало (y, i s ) × P конец (y, i e )

    Награда

    Учитывая x и описание q yx , модель классификации назначит вероятность присвоения правильной метки x , которая будет использоваться в качестве вознаграждения для обновления как модели классификации, так и модели экстракции.

    Для мультиклассовой классификации вознаграждение выдается —

    R (x, q yx для всех y ) = p (y = n | x), где n — золотая метка для x

    УСИЛЕНИЕ

    Чтобы найти оптимальную политику, используйте алгоритм REINFORCE , который максимизирует ожидаемое вознаграждение E π [R (x, q y )]

    Для каждого сгенерированного описания q yx и соответствующего x ,

    L = −E π [R (q yx , x)]

    REINFORCE аппроксимирует приведенное выше уравнение с выборочными распределениями из распределения политики (π), а градиент для обновления параметров задается как —

    L ≈ -Σ i = 1… B ∇logπ (a i s , i e | x, y) [R (q y ) -b]

    , где b обозначает базовое значение, равное среднему значению всех предыдущих вознаграждений.

    Итак, политика извлечения инициализируется для генерации подтекста в виде описаний. Затем извлекающая модель и модель классификации совместно обучаются на основе вознаграждения.


    Описание конструкции: абстрактная стратегия
    Действия и политика

    Для каждой метки класса y действие должно генерировать описание q yx = {q 1 , · · ·, q L }, определяемое p θ

    И политика, P SEQ2SEQ , задается —

    P SEQ2SEQ (q y | x) = Π i = 1..L p θ (q i | q , x, y)

    , где q обозначает все уже сгенерированные токены

    P SEQ2SEQ (q y | x) для другого класса y разделяют структуры и параметры, с той лишь разницей, что к каждому исходному и целевому токену добавляется специфичное для класса встраивание hy.

    Награда

    Имея дело с абстрактным резюмированием, поскольку мы имеем дело с парадигмой генерации текста, мы знаем, что возможные сгенерированные токены могут быть действительно большим пространством, назовем его пространством действия .Теперь широко известная проблема для обучения языковых моделей с использованием RL → с высокой дисперсией из-за того, что пространство действий является огромным .

    Таким образом, обойти это невозможно с помощью базового алгоритма REINFORCE . Чтобы справиться с этим, мы будем использовать REGS ( R eward для E очень G eneration S tep) — также называемый поиском по дереву Монте-Карло (дальнейшее чтение)

    В отличие от стандартного обучения REINFORCE , в котором одинаковое вознаграждение используется для обновления вероятности всех токенов в описании, REGS обучает дискриминатор, который может назначать вознаграждения частично декодированным последовательностям.

    L ≈ -Σ i = 1… L ∇logπ (q i | q , h y ) [R (q ) — b (q )]

    здесь R (q ) обозначает вознаграждение с учетом частично декодированной последовательности q в качестве описания, а b (q ) обозначает базовый уровень (среднее значение всех предыдущих вознаграждений).

    Генерирующая политика P SEQ2SEQ инициализируется с использованием предварительно обученного кодера-декодера с входом x и выходом, являющимся описанием шаблона.Затем модель генерации описания и модель классификации совместно обучаются на основе вознаграждения.


    Методика классификации результатов интервьюера-бота с использованием наивных байесовских алгоритмов и алгоритмов подкрепления фраз | Сароса

    Методика классификации результатов интервьюера-бота с использованием наивных байесовских алгоритмов и алгоритмов подкрепления фраз

    Moechammad Sarosa, Mochammad Junus, Mariana Ulfah Hoesny, Zamah Sari, Martin Fatnuriyah


    Аннотация

    Учащимся с напряженным расписанием в колледже, как правило, не хватает времени на повторение материала курса.Между тем, после окончания учебы, чтобы их приняли в иностранную компанию с более высокой зарплатой, они должны быть готовы к собеседованию на английском языке. Чтобы удовлетворить эти потребности, они пытаются практиковаться в общении с кем-то, кто хорошо владеет английским языком. С другой стороны, нелегко найти человека, который не только хорошо владеет английским языком, но и разбирается в вопросах, связанных с собеседованием. В этой статье представлена ​​разработка машины, которая может практиковаться в проведении собеседований на английском языке, в частности, собеседований при приеме на работу.Ожидается, что машина-интервьюер (бот-интервьюер) поможет студентам практиковаться в разговоре по-английски, в частности, в поиске подходящей работы. В конструкции машины интервьюера используются слова из базы данных чат-ботов ALICE для имитации человеческого интеллекта, который может быть применен к поисковой системе с помощью AIML. Наивный алгоритм Байеса используется для классификации результатов интервью по трем категориям: ПОТЕНЦИАЛ, ТАЛАНТ и ЗАИНТЕРЕСОВАННОСТЬ студентов. Кроме того, на основе результата классификации в конце сеанса собеседования делается сводка с использованием алгоритмов подкрепления фраз.Ожидается, что с помощью этого бота студенты будут практиковать свои навыки аудирования и разговорной речи, а также будут знакомы с вопросами, которые часто задают на собеседованиях, чтобы они могли подготовить правильные ответы. Кроме того, пользователи бота могли знать свой потенциал, талант и заинтересованность в поиске работы, чтобы обращаться в соответствующие компании. По результатам валидации 50 респондентов, степень точности ответа чат-бота интервьюера (движка интервьюера) составила 86,93%.


    Ключевые слова

    Собеседование, Классификация слов, Обработка естественного языка, Машина


    Авторские права (c) 2018 Мохаммад Сароса


    Международный журнал новейших технологий в обучении (iJET) — eISSN: 1863-0383

    Обучение с подкреплением и классификация | Вики по изучению естественного языка

    TODO: Langford & Zadrozny (2004) [1] , Блатт и Герой (2006) [2] , Лагудакис и Парр (2003) [3] , Farahmand et al.(2014) [4] , Джозеф и др. (2014) [5] .

    Kakade & Langford (2002) [6] : уменьшить RL до регрессии при наличии «muy-reset».

    Bagnell et al. (2003) [7] , Fern et al. (2003) [8] .

    Из Farahmand et al .:

    «… алгоритмы RL на основе классификации, например, Lagoudakis и Parr [44], Fern et al. [32], Li et al. [47], Lazaric et al. [45]. Эти методы используют Монте-Карло траектории для грубой оценки функции ценности действий текущей политики (т.е., значение выбора определенного действия в текущем состоянии и последующего следования политике) в нескольких состояниях. Этот подход Тесауро и Гальперин [61] назвал оценкой на основе развертывания и тесно связан с алгоритмами развертывания Бертсекаса [10], но не эквивалентен им. В этих методах оценки развертывания в нескольких точках пространства состояний определяют набор (шумных) жадных действий (положительные примеры), а также нежадных действий (отрицательные примеры), которые затем передаются классификатору.Классификатор «обобщает» жадные варианты действий по всему пространству состояний. Процедура повторяется.

    Методы на основе классификации можно интерпретировать как варианты приблизительной итерации политики (API), которые используют развертывания для оценки функции значения действия (этап оценки политики), а затем проецируют жадную политику, полученную в этих точках, на заранее определенное пространство контроллеров ( шаг улучшения политики).

    Во многих задачах этот подход полезен для трех основных причины.Во-первых, хорошую политику иногда проще представить и изучить, чем полезные функции. Во-вторых, даже приблизительной оценки функции ценности часто бывает достаточно, чтобы отделить лучшее действие от остальных, особенно когда разрыв между стоимостью жадных действий и остальными действиями велик. И, наконец, даже если лучшие оценки действий зашумлены (из-за неточности функции ценности), можно воспользоваться мощными методами классификации, чтобы сгладить шум ».

    TODO: глобальная vs локальная гарантия оптимальности? (Лэнгфорд и Задрозный, 2003 г.)

    Сокращения Лэнгфорда и Задрозного (2003) []

    Langford & Zadrozny предложили 2 типа редукции, оба основаны на классификации, взвешенной по важности.В отличие от обычной концептуализации, этот тип классификации присваивает каждому примеру вес w ( x , y ), чтобы указать на относительную важность правильного понимания. Проблема может быть преобразована в классификацию с помощью подвыборки, хотя это «немного сложно» [9] .

    Для T-шаговой задачи обучения с подкреплением политика построена на основе классификаторов T . Авторы предлагают создать примеры взвешенной классификации на основе опыта агента, обучить классификаторы T на этих примерах, чтобы выработать лучшую политику.

    RLGenn []

    Предположим, что мы можем полностью управлять окружающей средой, RLGen работает, генерируя полное дерево траекторий (читай: все траектории, достижимые из начального состояния), определяет оптимальную траекторию и использует ее действия в качестве обучающих примеров. Эти примеры взвешены пропорционально тому, сколько можно потерять, если их неправильно классифицировать. Авторы продемонстрировали доказательство того, что изученная политика не хуже оптимальной политики более чем на верхнюю границу частоты ошибок каждого классификатора (каждое действие награждается либо 0, либо 1).

    Очевидно, что это сокращение не является ни эффективным, ни действенным. Для длинных последовательностей действий нижняя граница награды за эпизод быстро уменьшается до бессмысленных значений. В то же время количество контролируемых траекторий экспоненциально увеличивается до практически бесконечности.

    RLTrace []

    Я действительно не понимаю этого сокращения. Классификаторы были явно определены как детерминированные функции. Отсюда обязательно следует, что все основанные на них политики детерминированы.Однако авторы каким-то образом могут работать над вероятностью выполнения действия y в состоянии x .

    Если отбросить непонятные формулы, их алгоритм выглядит как пакетная версия REINFORCE, хотя предположительно также работает с недифференцируемыми классификаторами.

    Примерная итерация политики на основе классификации (CAPI) []

    Хорошая детерминированная политика всегда должна выбирать действия с более высокой ценностью действия ( Q ). CAPI стремится улучшить эту характеристику чувствительным к пропускам действий способом.Как и другие методы итерации политики, он выполняет эти два шага повторно: оценка политики (вычисление оценочной функции значения действия) и улучшение политики (изменение политики для лучшего согласования). Разрыв действия определяет расстояние между лучшим действием (в терминах Q ) и остальными. Большой разрыв означает, что цена ошибки высока, но это также менее вероятно, в то время как небольшой разрыв указывает на вероятность ошибки, но также не имеет большого значения. Примеры обучения взвешиваются пропорционально промежутку между действиями.

    Обучение поиску []

    При обучении поиску также используются внутренние классификаторы. Исследовательское сообщество обучения поиску, кажется, отличается от сообщества вышеупомянутых методов, и они редко используют перекрестные ссылки.

    Список литературы []

    1. ↑ Langford, J., & Zadrozny, B. (2004). Сокращение T-шагового обучения с подкреплением до классификации.
    2. ↑ Блатт Д. и Герой А. О. (2006). От взвешенной классификации к поиску политики. Достижения в системах обработки нейронной информации 18, 18, 139–146.
    3. Перейти ↑ Lagoudakis, M. G., & Parr, R. (2003). Обучение с подкреплением как классификация: использование современных классификаторов. В материалах двадцатой Международной конференции по машинному обучению (стр. 424–431).
    4. Перейти ↑ Farahmand, A. M., Precup, D., da Motta Salles Barreto, A., & Ghavamzadeh, M. (2014). Примерная итерация политики на основе классификации: эксперименты и расширенные обсуждения. CoRR, абс. / 1407.0, 1–17.
    5. ↑ Джозеф Дж., Велес Дж. И Рой Н. (2014).Максимизация структурной отдачи для обучения с подкреплением, 1–18. Получено с http://arxiv.org/abs/1405.2606.
    6. ↑ Какаде, С., & Лэнгфорд, Дж. (2002, июль). Примерно оптимальное примерное обучение с подкреплением. В ICML (том 2, стр. 267-274).
    7. ↑ Bagnell, J. Andrew, et al. «Поиск политики с помощью динамического программирования». Достижения в области нейронных систем обработки информации. 2003 г.
    8. Перейти ↑ Fern, A., Yoon, S. W., & Givan, R. (2003, декабрь). Примерная итерация политики со смещением языка политики.В НИПС (стр. 847-854).
    9. ↑ Задрозный, Б., Лэнгфорд, Дж., И Абэ, Н. (2003, ноябрь). Экономичное обучение путем взвешивания примера соразмерно стоимости. В Data Mining, 2003. ICDM 2003. Третья международная конференция IEEE (стр. 435-442). IEEE.
    .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.