Арматура а1 и а3 в чем разница: Все отличия арматуры А1 и А3: фото

разница между А3 и А500С. Относится ли А500С к классу А1? Расшифровка

Арматура А400 и А500 имеет некоторые отличия. Необходимо четко разбираться в расшифровке этих обозначений. Также следует выяснить, какова разница между А3 и А500С, и относится ли арматура А500С к классу А1.

Расшифровка

Условные обозначения арматуры очень важны для ее правильного использования и для четкого выбора конкретного варианта. Арматурные изделия А400 отличаются особым пределом текучести — 400 Н на 1 мм2. Диаметр по официальному стандарту может варьироваться от 0,6 до 4 см. При использовании стали 32Г2Рпс сечения должны составлять от 0,6 до 2,2 см. В районе ребра диаметр будет больше заявленного, а на гладком участке — меньше; это по определению связано с рифлением поверхности.

Внимания заслуживает и А400С.

Такие упрочняющие изделия получают из стали низкого легирования. Ее подвергают прокату в нагретом состоянии. Потому общая механическая стойкость достигается без особых проблем. Специалисты отмечают превосходное сцепление с бетонными смесями.

Арматура категории А500С также делается из стали сечением 0,6-4 см. В процессе производства выполняется термомеханическая обработка. Символ «С» в обозначении говорит о допустимости применения сварки в процессе монтажа. Предел текучести, как нетрудно понять, составляет 500 Н на 1 кв. мм. При толщине не более 0,6 см изделие поставляют в мотках, а вот при большей толщине могут использоваться прутки; при слое металла более 1,2 см возможна отгрузка исключительно прутков.

Разница между классами

По описанию

Многие люди не могут разобраться, относится ли А500С к категории А3 или нет. Сама по себе категория А3 подразумевает периодические профили кольцевого типа. Основные изделия такого вида выполняются в соответствии с

ГОСТ 34028, введенном в оборот в 2016 году. Конструкция оснащается большим числом ребер продольной и поперечной формы. Они ориентированы в едином направлении.

Сцепление с бетоном у арматурных изделий А3 существенно лучше, чем у продукции группы А1. Для их изготовления может применяться сталь марок:

• Ст3пс;
• Ст3сп;
• 35ГС;
• 25Г2С (последние два типа содержат лишь минимум легирующих элементов).

При толщине до 10 мм встречается исполнение в форме как стержней, так и мотков. Арматура А500, по мнению ряда экспертов, относится к категории А3. Но на деле такое отождествление ошибочно — правильнее считать, что А3 это современный тип А400.

Разница в том, что изделия А500, как размером 12 мм, так и более крупные, всегда делают рифлеными и дополнительно упрочняют.

Эта ветвь металлургической продукции все равно восходит к изделиям А400, безусловно. Но ее выделение в особый ряд в технологических классификаторах вполне обосновано практикой. Так, 400-я группа имеет менее надежный кольцевой профиль. У 500-х моделей профильный контур содержит ребра серповидной формы.

Они исключают возрастание напряжения в точках пересечения.

По применению

Для многих людей и организаций важно, отличается ли арматура этих категорий по стоимости. Тут ответ вполне понятен: отличие в цене исключительно невелико. Почти нет никакого смысла из-за экономии приобретать изделия А400 вместо нормальных продвинутых А500. Даже трудно придумать ситуации, когда такие различия приобрели бы решающий характер. «Пятисотка» качественнее просто потому, что она была разработана позже, и инженеры смогли учесть накопленный опыт изготовления и применения металлоконструкций.

Арматура А500 содержит больше углерода. Потому она и оказывается во многом эффективнее старой версии. Дополнительную пользу приносит упрочнение по термомеханической методике. Повышение прочности и гибкости в ходе такой обработки гарантирует повышенное качество сварных швов и сокращение хрупкости.

Вероятность коррозии уменьшается – очевидно поэтому, что подобные изделия куда привлекательнее при обустройстве мест с высокой влажностью.

Опасность растрескивания и появления других сварочных дефектов тоже сводится к минимуму. Поскольку же «пятисотый» стержень еще и эластичен, он позволяет достаточно точно выдерживать заданные характеристики при обустройстве арматурных каркасов. Преимущество 500-й арматуры в сравнении с 400-й подтверждается еще и экспериментами на гибочных установках. Конструкции из А500 окажутся с более точно заданными параметрами и эффективнее выдержат форму.

Очевидно поэтому, что замена А400 на А500 очень проста и не требует даже существенных изменений в проектах. Во всяком случае, польза от такой замены перекрывает все проблемы с переделкой документов. Противоположная же процедура потребует как минимум глобального пересчета параметров, внесения изменений в чертежи. Порой приходится делать и более мощные корректировки, чтобы исправить положение дел.

И все равно не всегда удается избежать потери стойкости и ухудшения качества армирования; по этой причине полноценное окончание проектов часто вызывает трудности.

А500С — продукт с еще более высокими, чем обычно, характеристиками. Его несущие свойства дополнительно усилены. Именно поэтому такие изделия рекомендуют для использования на самых нагруженных объектах и их отдельных участках. Что касается массы, то она от сортовой группы практически не зависит. Решающее значение имеет толщина конструкций и их суммарная длина, а особенности состава и обработки влияют на тяжесть в исключительно малой степени.

Конкретное целевое назначение совпадает. И А400, и А500 рекомендованы для бетонирования конструкций различных зданий. Их можно смело применять и при частном, и при малоэтажном городском строительстве. Можно делать и готовые к применению железобетонные изделия.

В ограниченном количестве такая арматура применима как составная часть металлокаркаса или декоративного элемента различного рода.

А500 — тип, отличающийся большей гибкостью. При целом ряде применений его использование куда перспективнее. Но окончательное решение всегда, конечно, принимают инженеры, технологи и архитекторы. «Пятисотка» рассчитана на эксплуатацию при температурах до -55 градусов.

В таких условиях она (в отличие от 400-й) не потеряет основных нормативных и проектных качеств.

Можно ли А500 отнести к классу А1?

В различных источниках указывается, что изделия класса 500 могут успешно заменять арматуру А1 без пересчета проектных показателей. Но обратная замена не допускается, и отождествление этих классов изделий также недопустимо. Полностью совпадает у них только угол изгибания при определенной оправке. Все остальные параметры не соответствуют. Например:

• предел текучести отличается примерно в 2 раза;
• временное разрывное сопротивление у А1 почти в 2 раза хуже;
• «единичку» нельзя обрабатывать дуговой сваркой при крестообразном соединении.

Арматура А1 и А3: их отличия и сфера применения

Чтобы добиться максимальной прочности железобетонных конструкций, необходимо подобрать наиболее качественную арматуру, составные элементы которой были бы минимально допустимого веса. Наиболее популярный способ — армирование (усиление) стальным каркасом. Для создания такого каркаса используют арматурные элементы, поставляемые в прутке или мотке. Популярные виды — это арматура А1, А3.

Чем отличается арматура А3 от А1

Арматура АЗ отличается рифленой поверхностью. Это позволяет лучше взаимодействовать с бетоном, повышая сцепление. А1, напротив, имеет гладкую поверхность. Иногда, такую арматуру сравнивают с катанкой. Действительно, у них много общего, но разнится сфера применения. Арматура представляет собой готовую продукцию, а катанка — заготовка для дальнейшего производства.

Рифлёная поверхность АЗ, даёт много больший эффект в усилении конструкции, чем арматура А1. Однако рифли арматуры А3 имеют три главных недостатка:

1. Большая стоимость, чем у А1. Главная причина — затраты на производство арматуры.
2. Из-за процесса формирования рифлёной поверхности, арматура А3 подвержена большему внутреннему напряжению, чем А1.
3. Еще один недостаток — уменьшенное эффективное сечение.

Также немаловажным является и то что, если расположить рифли несимметрично их форме, то тем самым снижается прочность до 7%, относительно арматуры А1.

Материал изготовления и область применения А1 и А3

При создании арматуры, вне зависимости от типа, её подвергают специальной термической обработке. Для повышения качества соединений при сварке, материал арматуры может быть дополнительно очищен от ненужных примесей, а также иметь более равномерное содержание углерода. В состав стали для арматур добавляют небольшое количество меди для устойчивости к коррозии.

Для изготовления круглой, менее деформированной, арматуры А1 применяется твёрдая сталь. Для А3 используется более упругая сталь, с глубоким раскислением и минимальным содержанием углерода. Это еще одно из отличий арматуры А1 от А3.Подводя итог нашей статьи, можно сказать, что арматура А3 подойдет для создания любых простых бетонных сооружений, которые не будут подвергаться серьезным нагрузкам. А1 может использоваться при строительстве любых бетонных конструкций разной формы (витые жгуты, сетка, трёхмерный каркас и др.). Также круглая арматура имеет возможность с высокой эффективностью применяться для изготовления разных вспомогательных конструкций. Это могут быть заборы, решётки, художественное оформление, перекрытия, создание ограждений.

 

Другая полезная информация

Отличия арматуры А1 и А3

Чем отличается арматура А1 от арматуры А3? Какому классу отдать предпочтение? Чтобы ответить на этот вопрос перечислим различия этих видов арматуры: функциональность; состав; внешний вид.

Различия между арматурой А1 и А3

1. Вид поверхности. Это самое главное отличие между арматурой А1 и А3. Обусловлено это с необходимостью сцепления с бетоном как составляющей железобетонных конструкций. А1 обладает гладкой, круглой поверхностью и служит как элемент железобетонных каркасов и сеток, которые необходимо соединять с помощью электросварки. Сцепление с бетоном очень слабое и поэтому не используется в железобетонных конструкциях. А3 (А400, А400С) имеет рифлёную поверхность с продольными ребрами и поперечными выступами. Они размещены по всей длине и под определенным углом. Благодаря ребрам и выступам обеспечивается прочное сцепление с бетоном для прочности железобетонных конструкций. Поэтому пользуется повышенным спросом.
2. Долговечность. Армированная сталь А3 пользуется большим спросом у строителей из-за большей прочности. Ее используют для изготовления изделий, где нужна высокая прочность, таких как полы, потолки, мосты, эстакады и др. Это обусловлено материалом изготовления А3: высоколегированной сталью с примесями хрома, титана, марганца, кремния. Арматура А1 тоже прочна, но ее прочность ограничена характеристиками гладкого профиля.
3. Универсальность. По своей универсальности арматура А1 значительно выигрывает. Она остается надежной и не теряет свои характеристики в экстремальных условиях или при воздействии различных агрессивных химических сред, таких как хлор или природный газ. Поэтому возможно ее использование даже на Крайнем Севере на нефтедобывающих предприятиях. Сталь арматуры А3, не выдержит таких условий и потрескается.

Если говорить об отличии арматуры А1 и А3 в плане применения, то А1 используется при армировании конструкций из бетона в любом виде, будь то сетка или сложный каркас. Она активно применяется при возведении любых конструкций, имеющих вспомогательное значение (ограждения, изделия в виде решеток, заборы и прочее).

Арматура А3, обладающая рифленостью, в основном используется для возведения несложных, легких и высокопрочных каркасных сооружений, выполненных из бетона. Она не используется при возведении конструкций, выполняющих вспомогательную функцию.

Отличие арматуры а1 от арматуры а3

Отличие арматуры а1 от арматуры а3

Сегодня выпускается широкий ассортимент арматуры, упрочняющей и усиливающей конструкции из бетона (железобетон), использующиеся в строительстве зданий, мостов, опор, заборов. И одними из самых востребованных видов арматурного проката являются изделия марок А1 и А3, имеющие, помимо сходства, и значительные отличия. Схожесть моделей заключается в том, что они представляют собой стержневой металлопрокат (пруты), выполненные из стального сплава. Каждая из разновидностей предназначена для регламентированных типов нагрузки, напряженного или свободного состояния конструкций, условий их эксплуатации. При этом отличить один вид арматуры от другого можно даже внешне, если знать об их характеристиках.

Особенности армирующих элементов

Различить разновидности металлоконструкций помогает маркировка, по которой знающие люди определяют тип профиля и его практические свойства, что облегчает выбор и позволяет следить за качеством на производстве и при строительстве. А1 и А3 – это последняя версия обозначений по обновленному ГОСТу. Ранее использовалась маркировка А240 и А400 соответственно. Для замены последнего вида сплава иногда использовалась арматура А500. Нередко для наглядности и предотвращения путаницы приводятся оба типа обозначений, а концы прутов окрашивают в определенные цвета. Сравнительные характеристики:

• Арматура а1 принадлежит к монтажному классу и представляет собой прут из стали, диаметр круглого сечения которого составляет от 6 до 40 мм. Профиль гладкий, предназначенный для использования в ненапряженном (свободном) состоянии. Важные особенности – широкий спектр использования, универсальность.
• Арматура а3, помимо круглого сечения, обладает рифленым профилем, имеющим отличное сцепление с бетоном. Поэтому изделия хорошо подходят для фундаментов, напряженных конструкций, придают им жесткость. Высоким уровнем прочности пруты обязаны хрому, марганцу, титану – легирующим добавкам, входящим в сталь.

Совместное применение А1 и А3

Несмотря на существенные различия между А1 и А3, допускается совместное использование арматуры обеих марок в одном изделии одновременно. Примером является ленточный фундамент, а точнее вязка каркаса в нем. Но при этом важно понимать, что данные классы армирующего проката не взаимозаменяемы – не могут использовать один вместо другого.

Хотите читать новости в удобном для вас виде?

Арматура а400 какой класс а1 или а3. Какая арматура. ArmaturaSila.ru

Чем отличается арматура А1 от А3

При строительстве железобетонных зданий и сооружений необходимо добиться максимальной прочности конструкции при минимальной массе составных элементов. Один из основных способов достижения такого эффекта – армирование бетонных конструкций стальным каркасом. Для сборки этого каркаса применяют арматурные элементы (арматуру), поставляемые, в зависимости от диаметра, в мотках или прутке.
Две наиболее применимых марки арматуры: А1 (также известна как А240) и А3 (или А400), ГОСТ 30136-94. Основное отличие этих марок состоит в гладкости поверхности А1, или наличии рифлей для улучшения сцепления с бетоном А3. Арматуру А1 также иногда отождествляют с катанкой, горячекатаным круглым профилем диаметром 5-14 мм. У них действительно много общего, кроме области применения. Катанка это сырье для дальнейшего производства, арматура является готовой продукцией.
В виду наличия рифлей на поверхности арматуры А3, она отличается значительно большим эффектом армирования (усиления) конструкции, чем гладкая арматура. Основные недостатки арматуры А3, также связаны с наличием рифлей. Во-первых, это большие внутренние напряжения, вызванные дополнительным процессом прокатки (формование рифлей). Во-вторых, меньшее эффективное сечение профиля при той же массе погонного метра, относительно круглого профиля. В третьих, несколько большая стоимость, связанная с большими затратами на производство.

При несимметричном расположении рифлей и их овальной форме, удается снизить разницу в прочности до 4-7%, относительно круглого профиля.
Вся арматура, не в зависимости от профиля, может подвергаться дополнительной термической обработке (в конце обозначения добавляется “Ат”). Может быть дополнительно очищена от вредных примесей и иметь высокую равномерность содержания углерода, что повышает качество сварных соединений (в конце добавляется “С”). В состав стали может входить небольшая добавка меди (0,5-2%), что повышает устойчивость к коррозии, в конце обозначения добавляется “К”.
Стандартным материалом для изготовления арматуры являются низкоуглеродистые стали, различной степени раскисления: Ст2кп, Ст2пс, Ст2сп, Ст3кп, Ст3пс, Ст3сп. При этом, более пластичные стали, с низким содержанием углерода и более глубоким раскислением (Ст2кп) используются чаще для арматуры А3. А, более жесткие и твердые стали (Ст3сп), более предпочтительны для менее деформированной при формовании арматуры А1.
Диаметр арматуры, не в зависимости от профиля, составляет 8-25 мм, для особо крупных конструкций (мосты, ГЭС, небоскребы и пр.) применяют арматуру до 40 мм в диаметре. Для более тонкой арматуры применяют чаще мягкие сорта сталей с более глубокой очисткой от серы, мышьяка, фосфора и кислорода, для более массивной арматуры можно применять любые сорта низкоуглеродистых сталей.
Из всего вышесказанного следует, что гладкая арматура А1 может применяться с высокой эффективностью при любых случая армирования бетонных конструкций и в любой форме (сетка, трехмерный каркас, витые жгуты и пр.). А также, круглая арматура находит широкое применения для изготовления различных вспомогательных конструкций (ограждения, перекрытия, изготовления решеток, заборов, художественное оформление внешнего вида и др.).
Рифленая арматура А3 в большей степени подходит для изготовления простых, легких, но прочных каркасов любых бетонных сооружений. При этом, она в меньшей степени подходит для изготовления вспомогательных конструкций, за исключением малонагруженных.

В статье рассмотрена методика прокатки и штамповки металлического профиля.

В статье представлен анализ возможности использования клеев для монтажа металлических конструкций, оценены преимущества и недостатки таких соединений.

Арматура А3 A400C

Арматура А3 A400C

Арматура А3 A400C — это горячекатаная круглая сталь периодического профиля, предназначенная для армирования обычных и предварительно напряженных железобетонных конструкций, которая используется в малоэтажном строительстве.

Из-за низкого предела текучести, арматуру A400C не рекомендуется использовать в ответственных конструкциях, высотных зданиях, монолитных строениях, в конструкциях с постоянной переменной нагрузкой. Основная область применения арматуры А3 A400C с — это строительство коттеджей, армирование дорожного полотна, армирование стен, полов, железобетонных изделий.

Арматурная сталь класса А400С диаметром до 10мм включительно изготавливают в прутках и бухтах, а больших диаметров — только в прутках.

Сортамент строительной арматуры А3 A400C в прутках. ГОСТ 5781-82 и ТУ 14-3-5254-94

• Арматура строительная А3 А400С (диаметр 6 мм) / (длина 6; 9; 11,7 м)
• Арматура строительная А3 А400С (диаметр 8 мм) / (длина 6; 9; 11,7 м)
• Арматура строительная А3 А400С (диаметр 10 мм) / (длина 6; 9; 11,7 м)
• Арматура строительная А3 А400С (диаметр 12 мм) / (длина 11,7 м)
• Арматура строительная А3 А400С (диаметр 14 мм) / (длина 11,7 м)
• Арматура строительная А3 А400С (диаметр 16 мм) / (длина 11,7 м)
• Арматура строительная А3 А400С (диаметр 18 мм) / (длина 11,7 м)
• Арматура строительная А3 А400С (диаметр 20 мм) / (длина 11,7 м)
• Арматура строительная А3 А400С (диаметр 22 мм) / (длина 11,7 м)
• Арматура строительная А3 А400С (диаметр 24 мм) / (длина 11,7 м)
• Арматура строительная А3 А400С (диаметр 25 мм) / (длина 11,7 м)
• Арматура строительная А3 А400С (диаметр 28 мм) / (длина 11,7 м)
• Арматура строительная А3 А400С (диаметр 32 мм) / (длина 11,7 м)
• Арматура строительная А3 А400С (диаметр 36 мм) / (длина 11,7 м)

Сортамент строительной арматуры А3 А400С в бухтах. ГОСТ 5781-82 и ТУ 14-3-5254-94

• Арматура строительная А3 А400С (диаметр 6 мм) / (бухта)
• Арматура строительная А3 А400С (диаметр 8 мм) / (бухта)
• Арматура строительная А3 А400С (диаметр 10 мм) / (бухта)

Арматура А400С — это стальной пруток с круглым сечением, с гладкой или рифленой поверхностью. Арматурная сталь класса А400С диаметром до 10мм включительно изготавливают в мотках и стержнях, а больших диаметров — только в стержнях. Бывает мерной и немерной длины. Арматура А400С используется для изготовления всех видов железобетонных конструкций для повышения прочностных характеристик бетона. Качество арматуры А400С обеспечивается ГОСТ 5781-82 и ТУ 14-3-5254-94.

Арматура А400С может изготавливаться из различных марок низкоуглеродистой стали соответствующих ТУ 14-1-5254-94, содержание углерода в которых не превышает 0,22%. Благодаря низкому процентному содержанию углерода в сочетании со специальной термомеханической обработкой стали, арматура А400С приобретает высокие технические характеристики, в число которых входит улучшенная пластичность, свариваемость и вязкость.

Арматура А400С, как правило, используется в железобетонных конструкциях, изготовленных с применением легких бетонов плотной структуры или тяжелых бетонов.

Разница между а500с и а3

Многие арматурщики, строители, работники ИТР не могут отличить две категории арматуры а500с и а3. Некоторые все еще думают, что отличий нет, либо незначительные.

И несмотря на то, что в прайс-листе у нас представлена, например, арматура 12 мм А3 А500С. существенная разница между ними все-таки имеет место, и не только по внешним формам и признакам, но и по техническим показателям.

1. Используемая сталь для производства арматуры разная.
   • а500с производится из стали, содержащей низкий процент углерода. Именно этот показатель — основа для хорошей свариваемости. В маркировке буква «с» подтверждает это. Непритязательность к условиям сварки, а также неподверженность хрупким разрушениям сварных соединений – главные достоинства материала. В плюсы можно отнести возможность использования дуговой сварки.
   • а3 выпускается из стали, содержащей высокий уровень углерода, 0,2-0,37%. Именно этот показатель ограничивает ее применение. Более того, это может представлять опасность для строящихся зданий при конкретных обстоятельствах. Такой тип арматуры считается ограниченно свариваемым.

Европейские стандарты запрещают сварку арматуры, в составе которой содержится углерод, превышающий 0,22%. Поэтому предпочтение а500с вполне обосновано и логично.

Экономия на стали значительная, качество продукта сохраняется.

• а500с обладает пределом текучести 500Н/мм2.
• У а3 показатель 400Н/мм2.

Ознакомившись с письмом Госстроя РФ от 11.03.1998 г. № ОФ-132/13, становится понятно, что при одинаковых расчетных нагрузках использование а500с намного выгоднее, а на практике экономия составляет около 20%.

По внешней форме. Арматура а500с содержит на профиле серповидные выступы, которые не пересекаются с ребрами продольными, чем и отличается от а3. Именно это способствует росту прочностных и пластических свойств. Она может иметь различные виды исполнения, которые отличаются углом наклона и шагом серповидных выступов между собой.

Соответственно, марки арматуры а500с и а3, разница между которыми весьма существенна, выпускаются отечественными заводами в разном объеме. Естественно, самой востребованной является а500с.

Класс арматуры а500 отвечает требованиям ГОСТ 5781-82 и ТУ 14-1-55-41-06 и применяется:

1. Во всех типах строительства.
   • В несущих, вспомогательных ЖБ конструкциях.
   • В сварных металлических.
   • Подходит для обустройства бетонных строений.
2. Для реконструкций сооружений.

По зарубежным и отечественным статистическим данным использование арматуры класса а500 гарантирует и обеспечивает экономию стали более чем на 10%.

Свариваемая арматура а500с, характеристики которой, подтверждают ее универсальность в применении:

• Обладает высокой степенью пластичности, надежности, прочности.
• Значительно экономит расход металла при производстве.
• Уменьшает себестоимость производства.

Ее изготовляют на станках из горячекатаной стали по ГОСТ. Чтобы улучшить химические, механические, физические свойства а500с, ее подвергают дополнительной термической обработке.

Источники: http://metallurg-invest.dp.ua/a128624-chem-otlichaetsya-armatura.html, http://steelua.com.ua/armatura.html?id=5, http://armatura-karez.ru/article/vidy-armatury/raznica-mezhdu-a500s-i-a3/

Комментарии: 1

В чем разница между арматурой марок А1 и А3? Арматуры А-I и A-III — чем они отличаются

Арматура – необходимый элемент в любом строительстве, с ее помощью создаются армированные железобетонные конструкции. Как любой другой строительный материал, она подразделяется на классы. Благодаря введенной стандартизации просто понять, о каком именно виде этих изделий идет речь, только по их обозначению. Одной из самых востребованных марок на стройплощадке является арматура А1 (в другой маркировке – арматура А240). Рассмотрим ее основные характеристики.

Применения арматуры А1 в строительстве и промышленности

Арматура А1 – это гладкий сортовой металлопрокат, который имеет круглое сечение. Он предназначен для армирования конструкций из бетона . Изготавливается данный вид продукции в строгом соответствии с ГОСТом 5781-82. Поверхность арматуры этого класса выполняется без рифления, она абсолютно гладкая, что и отличает ее от других видов арматур с периодическим профилем. Данная особенность позволяет с успехом использовать ее как в строительстве, так и в промышленности.

К примеру, в машиностроении арматура А240 (А1) используется:

• для изготовления разных деталей: пружин, рессор, элементов механизмов;
• при изготовлении элементов конструкций: заклепок, болтов, резьбовых и гаечных соединений;
• арматура этого класса нужна для изготовления крепежа и метизов.

В строительстве она широко применяется для:

• армирования железобетонных конструкций;
• армирования пола и стен в многоэтажных домах;
• производства армокаркасов, кладочных и строительных сеток;
• кроме того, арматура А1 (А240) нужна для создания декоративных конструкций из металла (подставок, подсвечников, а также заборов, бордюров, решеток и лестниц).

Технология, размеры и виды арматуры А240

Строительная арматура А240 (А1) изготавливается из углеродистой (ст. 3пс/сп, ст. 2пс/сп) или низколегированной (с добавлением марганца, хрома и т.д.) стали. Арматура этого класса может быть маркирована индексом В (упроченная вытяжка) или Т (арматура выполнена из арматурной термически упрочненной стали). Размеры этих изделий определяются в прямой зависимости от их диаметра.

Так, арматура А1 сегодня выпускается диаметром от шести до сорока мм., а длина стержней составляет от шести до двенадцати метров. К качеству железных стержней предъявляются достаточно высокие требования, что регламентировано государственными стандартами. Так, арматура А240 должна иметь гладкую и ровную поверхность, что исключает наличие закатов, рванин и трещин.

Поставщик обязан выполнять предписанные правила поставки. Так, арматура, диаметр которой составляет до 10 мм., должна поставляться в виде мотков. А если сечение составляет более 10 мм., – в виде обвязанных проволокой прутков немерной или мерной длины. Изделия этого класса отличает прочность, долговечность, гибкость и устойчивость к различным неблагоприятным воздействиям. Мы поставляем арматуру.

Под арматурой класса А3 принято понимать изделия, которые относятся к сортовому прокату. За счет своей многофункциональности, такое изделие получило распространение на строительных объектах по всему миру.

Арматура А3 может быть использована для производства всех возможных видов ж/б конструкций с целью усилить прочность бетона. Применяя такую арматурную сталь допустимо армирование обычных и преднапряженных железобетонных изделий.

1 Основные характеристики арматуры А3

Арматура АIII (по старому способу обозначения – арматура А400С) изготавливается из марок таких легированных низкоуглеродистых сталей как: 35ГС и 25Г2С. По требованию заказчика может быть выполнена из гладкого или периодического профиля (рифленая), с левым и правым заходами.

Гладкий профиль не имеет никаких засечек или выступов на поверхности арматуры. Характеристики периодического профиля предполагают два ребра, а также имеется рифленая поверхность из поперечных выступов , которые располагаются на винтовой линии с тремя заходами. Арматура А3 6 мм диаметр, допускает размещение однозаходной винтовой линии. Стержень, у которого диаметр составляет 8 мм и больше – производится в двухзаходном винтовом исполнении.

Отличия максимального и минимального диаметра сечения, не должны быть больше суммы предельных отклонений диаметра в положительном и отрицательном варианте. Технические характеристики такого стержня А3 предполагают расчетное сопротивление (RS) в 365 МПа.

Для сравнения, RS в арматуре А2 (или же А300), составляет всего лишь 280 МПа. Но RS прутка А3 существенно меньше, чем у более прочного класса A4. RS у него равен 510 МПа.

В зависимости от диаметра изделия, может поставляться в мотках и бухтах. Если диаметр не превышает 10мм, то её фасуют в бухты, во избежание перегибов. Диаметр 12 мм и больше выпускается в прутках (стержнях), длина которых составляет от 6 до 12 метров, при соблюдении следующих условий:

• мерная длина;
• мерная длина, с наличием отрезков не более 15% от веса всей партии;
• немерная длина, присутствие стержней 3-6 метра, вес которых не более 7% от всей партии.

Стержни не должны искривляться на более чем 0,6% от общей длины.

1.1 Как выглядит арматура А3 на складах? (видео)

1.2 Таблица соответствия диаметра массе погонного метра

Таблица ниже рассматривает расчеты площади поперечного сечения и для самых распространенных диаметров сортамента арматуры А3 рифленая. Таблица принимает расчёты за норму плотности стали равной 7.85 кг/дм 3 .

1.3 Специализированная арматура А3 35ГС

Арматура А3 35ГС изготовлена с круглым сечением стального профиля, также имеется рифленая поверхность. Арматура 35ГС производится из низколегированной стали конструкционного типа для сварных конструкций.

2.1 Основные отличия между А3 и А500С

Вопреки распространенному мнению о тождественности классов А3 и А500С, они имеют существенные отличия.

В первую очередь это показатель свариваемости. Низкое содержание углерода в стали А500С обеспечивает хорошие результаты сварки. Углеродистый армированный пруток А3 был создан еще в 50-ых годах прошлого века. Содержание в ней углерода в количестве 0,2-0,37% накладывает определенные запреты на некоторые виды сварки. При отсутствии надлежащего контроля за выполнением сварочных работ, использование арматуры класса А3 несет угрозу для возводимых объектов.

Сортамент предполагает предел текучести у арматуры А500С, равный 500Н/мм 2 экономит затраты производства и вес конструкции, и отличается от знач

Что такое обучение с подкреплением? Полное руководство

При предполагаемом размере рынка в 7,35 миллиарда долларов США искусственный интеллект растет не по дням, а по часам. McKinsey прогнозирует, что методы искусственного интеллекта (включая глубокое обучение и обучение с подкреплением) потенциально могут приносить от 3,5 до 5,8 трлн долларов в год в девяти бизнес-функциях в 19 отраслях.

Хотя машинное обучение рассматривается как монолит, эта передовая технология диверсифицирована с различными подтипами, включая машинное обучение, глубокое обучение и новейшую технологию глубокого обучения с подкреплением.

Что такое обучение с подкреплением?

Обучение с подкреплением — это обучение моделей машинного обучения принятию последовательности решений. Агент учится достигать цели в неопределенной, потенциально сложной среде. При обучении с подкреплением искусственный интеллект сталкивается с игровой ситуацией. Компьютер пытается найти решение проблемы методом проб и ошибок. Чтобы заставить машину делать то, что хочет программист, искусственный интеллект получает либо вознаграждение, либо штрафы за свои действия.Его цель — максимизировать общую награду.
Хотя дизайнер устанавливает политику вознаграждения, то есть правила игры, он не дает модели никаких подсказок или предложений о том, как решить игру. Модель должна выяснить, как выполнить задачу, чтобы получить максимальную награду, начиная с совершенно случайных испытаний и заканчивая сложной тактикой и сверхчеловеческими навыками. Используя возможности поиска и множество испытаний, обучение с подкреплением в настоящее время является наиболее эффективным способом продемонстрировать творческие способности машины.В отличие от людей, искусственный интеллект может собирать опыт из тысяч параллельных игровых процессов, если алгоритм обучения с подкреплением работает на достаточно мощной компьютерной инфраструктуре.

Примеры обучения с подкреплением

В прошлом применение обучения с подкреплением ограничивалось слабой компьютерной инфраструктурой. Однако по мере того, как суперпользователь ИИ в нарды Джерарда Тезауро развивался в шоу 1990-х годов, прогресс все же произошел. Этот ранний прогресс сейчас быстро меняется с появлением новых мощных вычислительных технологий, открывающих путь совершенно новым вдохновляющим приложениям.
Обучение моделей, управляющих автономными автомобилями, является отличным примером потенциального применения обучения с подкреплением. В идеальном случае компьютер не должен получать инструкции по вождению автомобиля. Программист избежал бы жесткой привязки всего, что связано с задачей, и позволил бы машине учиться на собственных ошибках. В идеальной ситуации единственным жестко закрепленным элементом была бы функция вознаграждения.

• Например, , в обычных обстоятельствах нам потребуется, чтобы автономное транспортное средство ставило безопасность на первое место, минимизировало время поездки, уменьшало загрязнение, предлагало пассажирам комфорт и соблюдало нормы закона.С другой стороны, в случае с автономным гоночным автомобилем мы уделяем больше внимания скорости, чем комфорту водителя. Программист не может предсказать все, что может случиться в дороге. Вместо того, чтобы строить длинные инструкции «если-то», программист подготавливает агент обучения с подкреплением, чтобы он мог учиться на системе вознаграждений и наказаний. Агент (другое название алгоритмов обучения с подкреплением, выполняющих задачу) получает вознаграждение за достижение определенных целей.

• Другой пример: deepsense.ai принял участие в проекте «Учимся бегать», целью которого было обучить виртуального бегуна с нуля. Бегуна является передовой и точной моделью опорно-двигательного аппарата разработана биомеханика лаборатории Стэнфордский Нейромускульной. Обучение агента бегу — это первый шаг к созданию нового поколения протезов ног, которые автоматически распознают характер ходьбы людей и настраиваются так, чтобы их было легче и эффективнее. Хотя это возможно и было сделано в лабораториях Стэнфорда, жесткая привязка всех команд и прогнозирование всех возможных моделей ходьбы требует большой работы от высококвалифицированных программистов.

Чтобы узнать больше о реальных приложениях обучения с подкреплением, прочтите эту статью.

Проблемы с обучением с подкреплением

Основная проблема в обучении с подкреплением заключается в подготовке среды моделирования, которая в значительной степени зависит от выполняемой задачи. Когда модель должна стать сверхчеловеческой в ​​играх Chess, Go или Atari, подготовка среды моделирования относительно проста. Когда дело доходит до создания модели, способной управлять автономным автомобилем, создание реалистичного симулятора имеет решающее значение, прежде чем позволить автомобилю ездить по улице.Модель должна выяснить, как затормозить или избежать столкновения в безопасных условиях, когда жертва даже тысячи автомобилей обходится с минимальными затратами. Перенос модели из тренировочной среды в реальный мир — вот где все усложняется.
Масштабирование и настройка нейронной сети, управляющей агентом, — еще одна проблема. Нет другого способа общаться с сетью, кроме как через систему вознаграждений и штрафов. Это, в частности, может привести к катастрофическому забыванию , когда приобретение новых знаний приводит к удалению некоторых старых из сети (чтобы прочитать дальше этот выпуск, см. этот документ, опубликованный во время Международной конференции по машинному обучению).
Еще одна проблема — достижение локального оптимума, то есть агент выполняет задачу как есть, но не оптимальным или требуемым образом. «Прыгун» прыгает, как кенгуру, вместо того, чтобы делать то, что от него ожидалось — ходить — отличный пример, который также можно найти в нашем недавнем сообщении в блоге.
Наконец, есть агенты, которые оптимизируют приз без выполнения той задачи, для которой он был разработан. Интересный пример можно найти в видео OpenAI ниже, где агент научился получать награды, но не завершал гонку.

Чем отличается обучение с подкреплением от глубокого и машинного обучения?

На самом деле не должно быть четкого разделения между машинным обучением, глубоким обучением и обучением с подкреплением. Это похоже на отношение параллелограмм — прямоугольник — квадрат, где машинное обучение является самой широкой категорией, а глубокое обучение с подкреплением — самой узкой.
Точно так же обучение с подкреплением — это специализированное приложение методов машинного и глубокого обучения, предназначенное для решения проблем определенным образом.

Хотя идеи кажутся разными, между этими подтипами нет резкого разделения. Более того, они объединяются в рамках проектов, так как модели созданы не для того, чтобы придерживаться «чистого типа», а для выполнения задачи наиболее эффективным способом. Так что «что именно отличает машинное обучение, глубокое обучение и обучение с подкреплением» — на самом деле сложный вопрос.

• Машинное обучение — это форма ИИ, в которой компьютерам дается возможность постепенно улучшать выполнение конкретной задачи с помощью данных без прямого программирования (это определение Артура Ли Самуэля.Он ввел термин «машинное обучение», которое бывает двух типов: машинное обучение с учителем и без учителя.

Машинное обучение с учителем происходит, когда программист может предоставить метку для каждого обучающего ввода в систему машинного обучения.

• Пример — путем анализа исторических данных, взятых с угольных шахт, deepsense.ai подготовил автоматизированную систему для прогнозирования опасных сейсмических событий за 8 часов до их возникновения. Записи сейсмических событий были взяты на 24 угольных шахтах, которые собирали данные в течение нескольких месяцев.Модель смогла определить вероятность взрыва, проанализировав показания за предыдущие 24 часа.

Некоторые шахты можно точно определить по их основным значениям рабочей высоты. Чтобы затруднить идентификацию, мы добавили гауссовский шум

С точки зрения ИИ, одна модель выполняла одну задачу с уточненным и нормализованным набором данных. Чтобы узнать больше об истории, прочитайте наш блог.
Обучение без учителя происходит, когда модели предоставляются только входные данные, но нет явных меток.Он должен рыться в данных и находить скрытую структуру или взаимосвязи внутри. Дизайнер может не знать, что это за структура или что найдет модель машинного обучения.

• Мы использовали пример для прогнозирования оттока. Мы проанализировали данные о клиентах и ​​разработали алгоритм для группировки похожих клиентов. Однако мы сами не выбирали группы. Позже мы смогли определить группы высокого риска (с высоким уровнем оттока клиентов), и наш клиент знал, к каким клиентам им следует обратиться в первую очередь.
• Другой пример обучения без учителя — обнаружение аномалии, когда алгоритм должен определить элемент, который не вписывается в группу. Это может быть некорректный продукт, потенциально мошенническая транзакция или любое другое событие, связанное с нарушением нормы.

Глубокое обучение состоит из нескольких уровней нейронных сетей, предназначенных для выполнения более сложных задач. Создание моделей глубокого обучения было вдохновлено дизайном человеческого мозга, но в упрощенном виде.Модели глубокого обучения состоят из нескольких слоев нейронной сети, которые в принципе отвечают за постепенное изучение более абстрактных функций конкретных данных.
Хотя решения для глубокого обучения способны давать потрясающие результаты, по масштабу они не подходят человеческому мозгу. Каждый уровень использует результат предыдущего в качестве входных данных, и вся сеть обучается как единое целое. Основная концепция создания искусственной нейронной сети не нова, но только недавно современное оборудование обеспечило достаточную вычислительную мощность для эффективного обучения таких сетей на достаточном количестве примеров.Расширенное внедрение привело к появлению таких фреймворков, как TensorFlow, Keras и PyTorch, которые сделали создание моделей машинного обучения намного более удобным.

• Пример: deepsense.ai разработал модель на основе глубокого обучения для Национального управления океанических и атмосферных исследований (NOAA). Он был разработан для распознавания китов по аэрофотоснимкам, сделанным исследователями. Для получения дополнительной информации об этом исчезающем виде и работе deepsense.ai с NOAA прочтите нашу запись в блоге.С технической точки зрения распознавание конкретного экземпляра китов по аэрофотоснимкам — это чистое глубокое обучение. Решение состоит из нескольких моделей машинного обучения, выполняющих отдельные задачи. Первый отвечал за поиск головы кита на фотографии, в то время как второй нормализовал фотографию, разрезая и поворачивая ее, что в конечном итоге обеспечило единый вид (фотография на паспорт) одного кита.

Третья модель отвечала за распознавание определенных китов по фотографиям, которые были подготовлены и обработаны ранее.Сеть, состоящая из 5 миллионов нейронов, располагалась на кончике капота. Более 941000 нейронов искали голову и более 3 миллионов нейронов были использованы для классификации конкретного кита. Это более 9 миллионов нейронов, выполняющих задачу, что может показаться большим количеством, но бледнеет по сравнению с более чем 100 миллиардами нейронов, работающих в человеческом мозгу. Позже мы использовали аналогичное решение на основе глубокого обучения для диагностики диабетической ретинопатии с использованием изображений сетчатки глаза пациентов.
Обучение с подкреплением , как указано выше, использует систему вознаграждений и штрафов, чтобы заставить компьютер решить проблему самостоятельно.Участие человека ограничивается изменением окружающей среды и настройкой системы вознаграждений и штрафов. Поскольку компьютер максимизирует вознаграждение, он склонен искать неожиданные способы сделать это. Вовлеченность человека направлена ​​на то, чтобы не допустить использования системы и побудить машину выполнять задачу ожидаемым образом. Обучение с подкреплением полезно, когда нет «правильного способа» выполнить задачу, но есть правила, которым модель должна следовать, чтобы правильно выполнять свои обязанности. Возьмем, к примеру, дорожный кодекс.

В частности, если искусственный интеллект будет управлять автомобилем, обучение игре на некоторых классических играх Atari можно считать значимым промежуточным этапом. Возможное применение обучения с подкреплением в автономных транспортных средствах — это следующий интересный случай. Разработчик не может предсказать все будущие дорожные ситуации, поэтому позволить модели тренироваться с системой штрафов и вознаграждений в разнообразной среде, возможно, является наиболее эффективным способом для ИИ расширить опыт, который он имеет и собирает.

Заключение

Ключевым отличительным фактором обучения с подкреплением является то, как обучается агент. Вместо того чтобы проверять предоставленные данные, модель взаимодействует с окружающей средой, ища способы максимизировать вознаграждение. В случае глубокого обучения с подкреплением нейронная сеть отвечает за хранение опыта и, таким образом, улучшает способ выполнения задачи.

Является ли обучение с подкреплением будущим машинного обучения?

Хотя обучение с подкреплением, глубокое обучение и машинное обучение взаимосвязаны, никто из них не собирается заменять другие.Ян ЛеКун, известный французский ученый и руководитель отдела исследований в Facebook, шутит, что обучение с подкреплением — это вишенка на большом торте искусственного интеллекта с машинным обучением самого пирога и глубоким обучением глазурью. Без предыдущих итераций вишня ничего бы не стала.
Во многих случаях использования классических методов машинного обучения будет достаточно. Чисто алгоритмические методы, не связанные с машинным обучением, обычно полезны при обработке бизнес-данных или управлении базами данных.
Иногда машинное обучение только поддерживает процесс, выполняемый другим способом, например, ища способ оптимизации скорости или эффективности.
Когда машине приходится иметь дело с неструктурированными и несортированными данными или с различными типами данных, нейронные сети могут быть очень полезны. Как машинное обучение улучшило качество машинного перевода, было описано в The New York Times.

Сводка

Обучение с подкреплением, несомненно, является передовой технологией, которая может изменить наш мир. Однако его не нужно использовать в каждом случае. Тем не менее, обучение с подкреплением кажется наиболее вероятным способом сделать машину творческой, поскольку поиск новых, инновационных способов выполнения ее задач на самом деле и есть творчество.Это уже происходит: теперь знаменитая AlphaGo DeepMind выполняла ходы, которые сначала считались ошибками специалистами-людьми, но на самом деле обеспечила победу над одним из сильнейших игроков-людей, Ли Седолом.
Таким образом, обучение с подкреплением может стать революционной технологией и следующим шагом в развитии ИИ.

Разница между усилением и наказанием (с примерами и сравнительной таблицей)

Последнее обновление: , 22 декабря 2016 г. , Surbhi S

Оперантное обусловливание относится к типу обучения, в котором результаты действия регулируют поведение.Последствием может быть награда или штраф. Его придумал известный бихевиорист Б. Ф. Скиннер , который считает, что поведение — это нечто, что можно описать, только наблюдая за ним, а не мыслями и мотивацией.

подкрепление и наказание — это два фундаментальных понятия оперантного обусловливания, в которых первое стимулирует определенное поведение, а второе препятствует определенному поведению. Эти два понятия довольно часто путают людей, но есть ряд отличий.К концу этой статьи вы сможете различать поощрение и наказание в контексте оперантного обусловливания.

Содержание: подкрепление против наказания

1. Таблица сравнения
2. Определение
3. Ключевые отличия
4. Заключение

Таблица сравнения

Основание для сравнения	Армирование	Наказание
Значение	Подкрепление подразумевает процесс поддержки или продвижения модели поведения.	Наказание влечет за собой наказание или конфискацию чего-либо ценного с целью подавления нежелательного поведения.
Что это?	Восторженный результат.	Неблагоприятный исход.
Ответ	Усиливает реакцию	Ослабляет реакцию
Следствие	Повышает вероятность поведения.	Снижает вероятность поведения.
Включает	Усиление желаемого стимула или утрата нежелательного.	Наложение неприятного раздражителя или отмена приятного.

Определение армирования

В оперантном обусловливании подкрепление означает все, что увеличивает вероятность того, что ответ произойдет. Он описывается как следствие поведения, которое либо усиливает реакцию, либо увеличивает вероятность ее повторения. Сила отклика может быть измерена относительно интенсивности и степени, в то время как его частота устанавливается путем вычисления количества раз, когда возникает отклик.

Подкрепление включает в себя все те вещи, которые вызывают усиление модели поведения, такие как события, ситуации или стимулы. Классифицируется как:

• Положительное подкрепление : Это относится к добавлению чего-либо, чтобы стимулировать поведенческий образец.
• Отрицательное подкрепление : подразумевает устранение чего-либо для улучшения модели поведения.

В управлении человеческими ресурсами теория подкрепления предполагает, что поведение, дающее положительный опыт, вероятно, повторится.Это означает, что когда за уровнем производительности сотрудника следует денежное вознаграждение, это приведет к аналогичной производительности в будущем. Однако, если денежное вознаграждение не будет следовать за высокими результатами, его повторение будет маловероятным. Примерно примеров подкрепления могут быть повышением, увеличением, дополнительными преимуществами, прекращением привилегий и так далее.

Определение наказания

В оперантной обусловленности наказание означает наложение неприятных последствий или наказания на кого-либо в результате нежелательного поведения.Короче говоря, он изменяет поведение, давая отрицательную реакцию на неблагоприятное поведение.

Он направлен на снижение или устранение частоты возникновения такого поведения. Это подходящий инструмент, используемый для формирования и управления поведением организмов. Некоторые общие примеры наказания могут быть сокращение заработной платы, приостановка, лишение привилегий и так далее. Может быть две формы наказания:

• Позитивное наказание : Это относится к проявлению или реализации отвращающего стимула, если поведение повторяется в будущем.
• Негативное наказание : Наказание, которое включает удаление приятного раздражителя при повторении поведения.

Ключевые различия между усилением и наказанием

Следующие пункты имеют отношение к разнице между подкреплением и наказанием:

1. Процесс поддержки или увеличения модели поведения, позволяющий этому повториться в будущем, называется подкреплением. Напротив, наказание означает наложение штрафа или любого другого нежелательного результата для предотвращения плохого поведения.
2. В то время как подкрепление — результат энтузиазма, для хорошей работы наказание — обратное последствие проступка.
3. Подкрепление усиливает реакцию, тогда как наказание ослабляет то же самое.
4. Результат подкрепления увеличит частоту поведения. И наоборот, наказание приведет к снижению частоты поведения.
5. Подкрепление предполагает получение желаемого стимула или отказ от нежелательного. В отличие от этого, наказание влечет за собой наложение неприятного раздражителя или снятие приятного.

Заключение

Подводя итог, подкрепление увеличит вероятность повторения целевого поведения. Напротив, наказание снижает вероятность повторения целевого поведения. И арматура, и

Разница между производством и производством (со сравнительной таблицей)

Последнее обновление: , 26 июля 2018 г. , Surbhi S

«Производство» и «Производство» — это два термина, связанных с преобразованием сырья в готовую продукцию.Но вы когда-нибудь задумывались, что их отличает? Производство — это процесс преобразования сырья в готовую продукцию с помощью оборудования. С другой стороны, производство намекает на процессы или методы, которые преобразуют вводимые ресурсы, такие как сырье или полуфабрикаты, для производства готового продукта или услуг, которые могут использовать или не использовать оборудование.

Производство — это процесс, который включает изготовление чего-либо, в котором используется сырье в качестве входных данных, тогда как производство может включать или не включать сырье в качестве входных данных.Мы также можем сказать, что производство — это производство, но производство — это не просто производство. Прочтите этот раздаточный материал и избавьтесь от всех сомнений относительно разницы между производством и производством.

Содержание: Производство против производства

1. Таблица сравнения
2. Определение
3. Ключевые отличия
4. Заключение

Таблица сравнения

Основа для сравнения	Производство	Производство
Значение	Процесс производства товаров с использованием таких ресурсов, как рабочая сила, машины, инструменты, сырье, химикаты и другие, известен как производство.	Производство — это процесс изготовления чего-либо, используемого для потребления, путем объединения различных ресурсов.
Концепция	Процесс, в котором сырье используется для производства продукции.	Процесс преобразования входов в выходы.
Обязательные ресурсы	Мужчины и машины	Мужчины
Форма ввода	Материальные	Материальные и нематериальные
Форма выпуска	Только товары	Товары и услуги
Создание	Товаров, пригодных для использования	Коммунальные услуги

Определение производства

Производство — это процесс производства чего-то полезного из сырья с помощью машин или вручную на фабриках .Термин «производство» используется в промышленном секторе, где вводимые ресурсы в больших масштабах преобразуются в выпуск. Входные данные могут быть в виде сырья, компонентов и деталей.

Самая важная особенность производства — это человеко-машинная наладка. Произведенный продукт может быть продан напрямую конечным потребителям или другим производственным предприятиям для производства других предметов, таких как оборудование, бытовая техника, самолеты, домашнее хозяйство и т. Д.

Определение производства

Деятельность по преобразованию как материальных, так и нематериальных затрат в продукцию, создающую полезность, известна как Производство.Трансформация включает преобразование сырья в незавершенное производство и незавершенное производство в готовую продукцию, готовую к продаже. Здесь материальные ресурсы включают сырье, компоненты, частично готовую продукцию и т. Д., А нематериальные товары включают идеи, информацию, навыки, искусство, талант и т. Д.

В производстве товаров и услуг используются рабочая сила, а иногда и машины. Произведенный продукт должен использоваться для потребления или должен обладать такой стоимостью, чтобы его можно было продать потребителю.

В экономике производство товаров и услуг осуществляется для удовлетворения человеческих потребностей . В этой деятельности используются пять факторов производства; они земля, труд, капитал и предприниматель. Участие и координация всех этих факторов может привести к успешному производству.

Ключевые различия между производством и производством

Ниже приведены основные различия между производством и производством:

1. Когда сырье используется в качестве сырья для производства товаров с использованием оборудования, это называется производством.Процесс преобразования ресурсов в готовую продукцию известен как Производство.
2. Производство состоит из производства всех тех товаров, которые подходят для использования или могут быть проданы. И наоборот, производство предполагает создание полезности.
3. В производстве использование машинного оборудования является обязательным, тогда как производство может осуществляться как с использованием машин, так и без них.
4. В производстве используются все виды производственной деятельности, но производство не обязательно может называться производством.
5. В обрабатывающей промышленности производимая продукция будет материальной по своей природе, то есть только товарами, но в случае производства она дает как материальные, так и нематериальные продукты, то есть товары и услуги.
6. Человек-машина должна быть для производства товаров, чего нет в случае производства, для производства продукции достаточно одного человека.

Заключение

В настоящее время создание продукта очень сложно. Вход должен пройти от многих уровней и рук, чтобы стать выходом.Кроме того, необходима координация людей, денег, материалов и машин. В производстве должны быть задействованы машины и сырье. С другой стороны, производство — это просто создание полезности, то есть все произведенное или преобразованное, что добавляет полезности потребителю, называется производством. Таким образом, это не имеет отношения к сырью и машинам.

Обучение с подкреплением, часть 2: SARSA против Q-Learning

В моем предыдущем посте об обучении с подкреплением я говорил о Q-обучении и о том, как это работает в контексте игры «кошка против мышки».В этом посте я упомянул, что существует ряд других методов обучения с подкреплением помимо Q-обучения, и сегодня я расскажу о другом из них: SARSA. Весь используемый код взят из репозитория RL Терри Стюарта, и его можно найти как там, так и в минималистичной версии на моем собственном github: SARSA vs Qlearn cliff. Чтобы запустить код, просто выполните файлы cliff_Q или cliff_S .

SARSA расшифровывается как State-Action-Reward-State-Action. В SARSA агент запускается в состоянии 1, выполняет действие 1 и получает вознаграждение (вознаграждение 1).Теперь он находится в состоянии 2 и выполняет другое действие (действие 2) и получает вознаграждение из этого состояния (вознаграждение 2), прежде чем он вернется и обновит значение действия 1, выполненного в состоянии 1. Напротив, в Q-обучении агент запускается в состоянии 1, выполняет действие 1 и получает вознаграждение (награда 1), а затем смотрит и видит, какое максимальное возможное вознаграждение за действие находится в состоянии 2, и использует это для обновления значения действия выполнения действия 1 в состоянии 1 Таким образом, разница заключается в способах получения будущей награды.В Q-Learning это просто максимально возможное действие, которое может быть выполнено из состояния 2, а в SARSA это значение фактического действия , которое было выполнено.

Это означает, что SARSA учитывает политику управления, с помощью которой агент перемещается, и включает ее в свое обновление значений действий, где Q-обучение просто предполагает, что соблюдается оптимальная политика. Это различие может быть немного сложно концептуально выявить сначала, но мы надеемся, что это станет ясно на примере.

Мышь против утеса

Рассмотрим простой сценарий: мышь пытается добраться до куска сыра. Кроме того, на карте есть обрыв, которого нужно избегать, иначе мышь упадет, получит отрицательную награду и придется начинать с самого начала. Симуляция выглядит примерно так:

где черный — край карты (стены), красный — область утеса, синий — мышь, а зеленый — сыр. Как упоминалось и ссылалось на выше, код для всех этих примеров можно найти на моем github (в качестве примечания: при использовании кода github помните, что вы можете нажимать кнопки перехода на страницу вверх и вниз для ускорения и замедления вниз по скорости моделирования!)

Теперь, как мы все помним, в базовой политике управления Q-Learning действие, которое нужно предпринять, выбирается с наивысшим значением действия.Однако есть шанс, что будет выбрано какое-то случайное действие; это встроенный механизм исследования агента. Это означает, что даже если мы увидим такой сценарий:

Есть вероятность, что эта мышь скажет «да, я вижу лучший ход, но… к черту» и перепрыгнет через край! Все во имя исследования. Это становится проблемой, потому что, если бы мышь следовала оптимальной стратегии управления, она бы просто пробежала прямо по краю обрыва до самого сыра и схватила бы его.Q-обучение предполагает, что мышь следует оптимальной стратегии управления, поэтому значения действий будут сходиться так, что лучший путь лежит вдоль обрыва. Вот анимация результата длительного выполнения кода Q-Learning:

Решение, к которому приходит мышь, — это бегать по краю обрыва, иногда спрыгивать и падать насмерть.

Однако, если при обучении учитывается фактическая стратегия управления агента , происходит нечто совсем другое.Вот результат того, как мышь научилась находить путь к сыру с помощью SARSA:

Да ведь намного лучше ! Мышь узнала, что время от времени она совершает действительно глупые поступки, поэтому лучший путь — не бежать по краю обрыва прямо к сыру, а уйти подальше от обрыва и затем безопасно проложить себе путь. Как видите, даже если выбрано случайное действие, мало шансов, что оно приведет к смерти.

Значения обучающих действий с SARSA

Итак, теперь мы знаем, как SARSA определяет обновления значений действий.Это очень незначительная разница между реализациями SARSA и Q-Learning, но она оказывает сильное влияние.

Вот метод Q-Learning learn :

def learn (self, state1, action1, reward, state2):
    maxqnew = max ([self.getQ (state2, a) для a в self.actions])
    self.learnQ (состояние1, действие1,
                награда, награда + селф гамма * maxqnew)
 

А вот и SARSA изучаем метод

def learn (self, state1, action1, reward, state2, action2):
    qnext = self.getQ (состояние2; действие2)
    self.learnQ (состояние1, действие1,
                награда, награда + селф гамма * qnext)
 

Как мы видим, метод SARSA принимает еще один параметр, action2 , который представляет собой действие, которое было выполнено агентом из второго состояния. Это позволяет агенту явно найти значение будущего вознаграждения, qnext , которое последовало, вместо того, чтобы предполагать, что будет предпринято оптимальное действие и что в результате получится наибольшее вознаграждение, maxqnew .

Записано, политика обновления Q-Learning: Q (s, a) = вознаграждение (s) + альфа * max (Q (s ')) , а политика обновления SARSA — Q (s, a) = награда (и) + альфа * Q (s ', a') . Таким образом SARSA может учитывать политику управления агента во время обучения. Это означает, что информация должна храниться дольше, прежде чем значения действий могут быть обновлены, но также означает, что наша мышь будет гораздо реже прыгать со скалы, что, вероятно, все мы можем согласиться, это хорошо.

Нравится:

Нравится Загрузка …

Связанные

Обучение с подкреплением и вознаграждениями на основе прогнозов

Мы разработали случайную сетевую дистилляцию (RND), основанный на прогнозировании метод, который побуждает агентов обучения с подкреплением исследовать окружающую их среду с любопытством, что впервые превышает среднюю производительность человека в игре «Месть Монтесумы». RND достигает высочайшего уровня производительности, периодически находит все 24 комнаты и решает первый уровень без использования демонстраций или доступа к основному состоянию игры.

RND стимулирует посещение незнакомых состояний, измеряя, насколько сложно предсказать результат фиксированной случайной нейронной сети для посещенных состояний. В незнакомых состояниях сложно угадать результат, а значит, и награда высока. Его можно применить к любому алгоритму обучения с подкреплением, он прост в реализации и эффективен в масштабировании. Ниже мы выпускаем эталонную реализацию RND, которая может воспроизводить результаты из нашей статьи.

Прочитать код PaperView

Прогресс в мести Монтесумы

Чтобы агент достиг желаемой цели, он должен сначала изучить, что возможно в его среде и что составляет прогресс в достижении цели.Во многих игровых сигналах о наградах предусмотрена такая учебная программа, что даже простых стратегий исследования достаточно для достижения цели игры. В основополагающей работе по представлению DQN, Montezuma’s Revenge была единственной игрой , в которой DQN получил 0% от среднего человеческого результата (4,7K) . Простые стратегии исследования вряд ли позволят собрать какие-либо награды или увидеть более нескольких из 24 комнат на уровне. С тех пор успехи в «Мести Монтесумы» многие считают синонимом достижений в исследованиях.

Значительный прогресс был достигнут в 2016 году за счет объединения DQN с бонусом исследования на основе подсчета, в результате чего агент, который исследовал 15 комнат, получил высокий балл 6,6 тыс. И среднее вознаграждение около 3,7 тыс. С тех пор значительное улучшение результатов, достигнутых агентом RL, было достигнуто только за счет использования доступа к демонстрациям экспертов-людей или доступа к базовому состоянию эмулятора.

Мы провели крупномасштабный эксперимент RND с 1024 работниками развертывания, в результате чего средняя доходность составила 10 тыс. За 9 прогонов , а наилучшая средняя доходность — 14.5К. Каждый прогон обнаруживал от 20 до 22 комнат. Вдобавок один из наших менее масштабных, но более продолжительных экспериментов дал один прогон (из 10), который достиг наилучшей отдачи 17,5K, что соответствует прохождению первого уровня и обнаружению всех 24 комнат . График ниже сравнивает эти два эксперимента, показывая средний доход как функцию обновлений параметров.

Визуализация ниже показывает прогресс меньшего масштаба эксперимента по обнаружению комнат. Любопытство побуждает агента открывать новые комнаты и находить способы увеличения игрового счета, и эта внешняя награда побуждает его повторно посещать эти комнаты позже во время обучения.

Ваш браузер не поддерживает видео

Комнаты, обнаруженные агентом, означают эпизодическое возвращение на протяжении всего обучения. Непрозрачность комнаты соответствует тому, сколько запусков из 10 обнаружили ее.

Крупномасштабное исследование обучения, ориентированного на любопытство

Перед разработкой RND мы вместе с сотрудниками из Калифорнийского университета в Беркли исследовали обучение без каких-либо вознаграждений, зависящих от среды. Любопытство дает нам более простой способ научить агентов взаимодействовать с любой средой, а не с помощью тщательно разработанной функции вознаграждения для конкретной задачи, которая, как мы надеемся, соответствует решению задачи.Такие проекты, как ALE, Universe, Malmo, Gym, Gym Retro, Unity, DeepMind Lab, CommAI, делают большое количество смоделированных сред, доступных агенту для взаимодействия через стандартизованный интерфейс. Агент, использующий универсальную функцию вознаграждения, не зависящую от особенностей среды, может приобрести базовый уровень компетенции в широком диапазоне сред, в результате чего агент сможет определять, какие полезные модели поведения представляют собой даже при отсутствии тщательно разработанных вознаграждений.

Чтение кода PaperView

В стандартных настройках обучения с подкреплением на каждом дискретном временном шаге агент отправляет действие в среду, а среда в ответ отправляет следующее наблюдение, вознаграждение за переход и индикатор окончания эпизода.В нашей предыдущей статье мы требуем, чтобы среда выводила только следующее наблюдение. Там агент изучает модель предсказателя следующего состояния на своем опыте и использует ошибку предсказания как внутреннее вознаграждение. В результате его привлекает непредсказуемое. Например, он обнаружит, что изменение счета в игре будет вознаграждением, только если счет отображается на экране и это изменение трудно предсказать. Агент обычно находит полезными взаимодействия с новыми объектами, поскольку результаты таких взаимодействий обычно труднее предсказать, чем другие аспекты окружающей среды.

Как и в предыдущей работе, мы старались избегать моделирования всех аспектов окружающей среды, независимо от того, актуальны они или нет, выбирая моделирование особенностей наблюдения. Удивительно, но мы обнаружили, что даже случайных функций работали хорошо.

Чем занимаются любопытные агенты?

Мы протестировали нашего агента в более чем 50 различных средах и наблюдали диапазон уровней компетентности от кажущихся случайными действиями до преднамеренного взаимодействия с окружающей средой. К нашему удивлению, в некоторых средах агент достиг цели игры, даже если цель игры не была передана ему через внешнюю награду.

Внутреннее вознаграждение в начале обучения

Всплеск внутреннего вознаграждения при первом прохождении уровня

Breakout — Агент испытывает всплески внутреннего вознаграждения, когда видит новую конфигурацию кирпичей на ранней стадии обучения и когда он впервые проходит уровень после тренировки в течение нескольких часов.

Ваш браузер не поддерживает видео

Pong — Мы обучили агента управлять обеими ракетками одновременно, и он научился удерживать мяч в игре, что привело к продолжительным розыгрышам.Даже будучи обученным против внутриигрового ИИ, агент пытался продлить игру, а не выиграть.

Ваш браузер не поддерживает видео

Боулинг — Агент научился играть в игру лучше, чем агенты, обученные напрямую максимизировать (обрезанное) внешнее вознаграждение. Мы думаем, что это связано с тем, что агента привлекает трудно предсказуемое мигание табло, которое происходит после ударов.

Ваш браузер не поддерживает видео

Марио — Внутренняя награда особенно хорошо согласуется с целью игры по продвижению по уровням.Агент получает вознаграждение за обнаружение новых областей, потому что детали вновь обнаруженной области невозможно предсказать. В результате агент открывает 11 уровней, находит секретные комнаты и даже побеждает боссов.

Проблема шумного ТВ

Подобно игроку в игровом автомате, которого привлекают случайные результаты, агент иногда попадает в ловушку из-за своего любопытства в результате проблемы с шумным телевизором. Агент находит источник случайности в окружающей среде и продолжает наблюдать за ним, всегда получая высокую внутреннюю награду за такие переходы.Пример такой ловушки — просмотр статического шума по телевизору. Мы демонстрируем это буквально, помещая агента в среду лабиринта Unity, где телевизор воспроизводит случайные каналы.

Агент в лабиринте с шумным телевизором

Агент в лабиринте без шумного телевизора

В то время как проблема шумного телевидения является проблемой в теории, для в значительной степени детерминированных сред, таких как «Месть Монтесумы», мы ожидали, что любопытство заставит агента открывать комнаты и взаимодействовать с объектами.Мы попробовали несколько вариантов любопытства, основанного на предсказании следующего состояния, сочетающего бонус исследования со счетом в игре.

В этих экспериментах агент управляет окружающей средой через шумный контроллер, который с некоторой вероятностью повторяет последнее действие вместо текущего. Эта установка с липкими действиями была предложена в качестве наилучшей практики для обучения агентов в полностью детерминированных играх, таких как Atari, для предотвращения запоминания. Липкие действия делают переход из комнаты в комнату непредсказуемым.

Случайная сетевая дистилляция

Поскольку прогнозирование следующего состояния по своей природе подвержено проблеме зашумленного ТВ, мы определили следующие соответствующие источники ошибок прогнозирования:

• Фактор 1 : ошибка предсказания высока, когда предсказатель не может обобщить из ранее рассмотренных примеров. Тогда новый опыт соответствует высокой ошибке предсказания.
• Фактор 2 : ошибка прогнозирования высока, поскольку цель прогнозирования является стохастической.
• Фактор 3 : ошибка прогнозирования высока, потому что информация, необходимая для прогнозирования, отсутствует или класс модели предикторов слишком ограничен, чтобы соответствовать сложности целевой функции.

Мы определили, что фактор 1 является полезным источником ошибок, поскольку он количественно оценивает новизну опыта, тогда как факторы 2 и 3 вызывают проблему зашумления телевизора. Чтобы избежать факторов 2 и 3, мы разработали RND, новый бонус исследования, который основан на прогнозе вывода фиксированной и случайно инициализированной нейронной сети в следующем состоянии, учитывая само следующее состояние .

Интуиция подсказывает, что модели прогнозирования имеют низкую ошибку в состояниях, подобных тем, которым они были обучены. В частности, предсказания агентом выходных данных случайно инициализированной нейронной сети будут менее точными в новых состояниях, чем в состояниях, которые агент часто посещал. Преимущество использования задачи синтетического прогнозирования заключается в том, что мы можем сделать ее детерминированной (минуя фактор 2) и внутри класса функций, которые может представлять предиктор (минуя фактор 3), выбирая предиктор с той же архитектурой, что и целевая сеть. .Эти варианты делают RND невосприимчивым к проблеме шумного ТВ.

Мы объединяем бонус разведки с внешними наградами с помощью варианта проксимальной оптимизации политики (PPO), который использует два заголовка значений для двух потоков вознаграждения . Это позволяет нам использовать разные ставки дисконтирования для разных вознаграждений и комбинировать эпизодические и не эпизодические доходы. Благодаря этой дополнительной гибкости, наш лучший агент часто находит 22 из 24 комнат на первом уровне в «Месть Монтесумы» и иногда проходит первый уровень после нахождения двух оставшихся комнат .Тот же метод реализуется по последнему слову техники на Venture и Gravitar.

Визуализация бонуса RND ниже показывает график внутренней награды в течение эпизода Месть Монтесумы, где агент впервые находит факел.

Вопросы реализации

Рассмотрение общей картины, например, восприимчивость к проблеме зашумленного ТВ, важно для выбора хорошего алгоритма исследования. Тем не менее, мы обнаружили, что получение, казалось бы, мелких деталей прямо в нашем простом алгоритме привело к различию между агентом, который никогда не покидает первую комнату, и агентом, который может пройти первый уровень.Чтобы сделать обучение более стабильным, мы избежали насыщения функциями и довели внутреннее вознаграждение до предсказуемого диапазона. Мы также заметили значительных улучшений в производительности RND каждый раз, когда мы обнаруживали и исправляли ошибку (наша любимая ошибка заключалась в случайном обнулении массива, в результате чего внешние возвраты рассматривались как неэпизодические; мы поняли, что это имело место только после того, как были озадачены функцией внешней ценности, выглядящей подозрительно периодической). Правильная обработка таких деталей была важной частью достижения высокой производительности даже с алгоритмами, концептуально подобными предыдущим.Это одна из причин по возможности предпочитать более простые алгоритмы.

Направления будущего

Мы предлагаем следующие направления дальнейших исследований:

• Проанализируйте преимущества различных методов разведки и найдите новые способы их комбинирования.