Сваебойная машина как работает: Устройство и принцип действия сваебойной установки

Содержание

Устройство и принцип действия сваебойной установки


Николай Погребняк, 48 лет, г. Северодвинск, Архангельской обл.:

Здравствуйте. Взял в аренду сваебой МСДШ–3000 СП-7. Оборудование абсолютно рабочее. Видел, как забивали сваи этой установкой на другом объекте – запускалась легко. У меня запускается через раз, цилиндр отбрасывает вверх невысоко. Подскажите, как устроена сваебойная установка этого типа, какие особенности работы с ней, может что-то неправильно делаем?

Ответ дает наш эксперт:

МСДШ–3000 СП-7 – это молот дизельного типа для забивания свай. Здесь ударный элемент имеет свободное падение, топливо распыляется за счет форсунки. Основными частями устройства есть:

  • Поршневой блок;
  • Ударный элемент;
  • Штанги для направления;
  • Траверса;
  • «Кошка»;
  • Бак масляный, на котором стоит маслонасос;
  • Насос для горючего.

Поршневой блок снабжен кольцами, на нем установлены все перечисленные выше элементы. Сам он представляет собой головку и основу.

Сваебой МСДШ–3000 СП-7 — устройство

Ударный элемент выполнен составными частями из чугуна. Цилиндр имеет направляющие для штанг. Верхняя часть снабжена механизмом для сброса и подъема, внизу – устройство для обжатия колец. Ударный элемент снабжен специальными выступами. Они передают удар через наголовник к свае.

«Кошка» предназначена поднимать и бросать молот в начале запуска. Для этого в ней есть специальный рычаг. Воздействие на рычаг осуществляется за счет веревки.

Система подачи горючего на дизельном молоте содержит подающий механизм, насос, форсунку, топливный канал, бак для топлива. Агрегат работает на чистом фильтрованном дизеле.

Насос масляного типа запускается рычагом от удара молота. Его работа схожа с работой насоса для топлива.

Принцип работы дизельного сваебоя

Схема работы дизельного сваебоя

Чтобы запустить дизель-молот, нужно поднять и сбросить ударную часть посредством устройства «кошка» в ручном режиме. При падении последнего поршень сдавливает воздух, который, сжимаясь, нагревается и воспламеняет одновременно попадающее в камеру топливо – происходит взрыв.

Волна взрыва разносит элементы молота в разные стороны – вверх и вниз. Как только цилиндр доходит до своего верхнего предела, он начинает вновь падать – цикл повторяется. Далее работа проходит автоматически, пока не прекратится подача горючего.

Важно помнить, что работая на грунтах, имеющих слабую структуру, свая может быстро уходить вниз. Из-за этого часто происходит осечка при запуске дизельного молота. В такой ситуации молот несколько раз сбрасывают вручную, пока он не запустится. В этом же случае наблюдается невысокий подъем цилиндра. Когда свая опустится к плотным грунтам и ее осадка станет меньше, вылет будет выше. Нужно следить, чтобы осадка была не менее 1,5 см при десяти ударах, иначе нужно выключать агрегат.

Видео: Дизельный молот


Сваебойная машина: устройство, виды

Строительная сваебойная машина – это специализированный механизм, позволяющий забивать железобетонные или металлические опоры на определенную глубину. По окончании установки оголовки свай объединяются ростверком, образуя надежное фундаментное основание. Погруженные опоры отлично уплотняют почву не только в пределах свайного поля, но и около него. Благодаря их применению на слабых грунтах удается возводить крупные строительные объекты. Помимо своего основного назначения, такие машины используются для упрочнения почвенных участков в пространствах между строящимися зданиями или для барьерного ограждения.

Классификация сваебойных машин

В соответствии с используемым приводным механизмом известные сваебойные агрегаты делятся на следующие виды:

  1. Чисто механические устройства.
  2. Паровоздушные (ударные) машины.
  3. Вибрационные молоты.

В механических машинах предусматривается подъем молота посредством специального троса с последующим его падением с высоты примерно 3-х метров (фото ниже по тексту).

Процесс установки свай

Операция повторяется до тех пор, пока свая не погрузится на нужную глубину. Основной недостаток этого типа машин – сравнительно низкая производительность.

Паровоздушные механизмы приводятся в действие либо силой пара, либо работают от сжатого воздуха, воздействующего на ударную часть. Они делятся на агрегаты простого и двойного цикла. В первых образцах сила пара или сжатого воздуха расходуется только для подъема молота, а в устройствах двойного действия она выполняет полезную работу и при ударе по свае. Их эффективность несколько выше, чем у предыдущих моделей. В конструкцию машин вибрационного типа введены специальные элементы – дисбалансы, обеспечивающие вибрацию исполнительного механизма. Вместе с ударным импульсом достигается нужный эффект (при необходимости можно извлечь сваю из грунта). Недостаток – возможность применения только для мягких почв.

По способу перемещения по рабочему полю все машины этого класса подразделяются на следующие типы:

  1. Колесные.
  2. Гусеничные.
  3. Рельсовые.

Выбор каждого из сваебойных агрегатов определяется условиями проведения соответствующих работ.

Принцип работы машины

Принцип работы сваебойной машины основывается на известной технологии непрерывного проходного шнека, предполагающей предварительное бурение лунки с последующей забивкой сваи. Основная рабочая операция осуществляется посредством массивной чугунной отливки (молота), управляемой приводным механизмом.

У простейших машин при забивке он поднимется по направляющим мачты на нужную высоту, а затем (после расцепления фрикциона лебедки) падает на оголовок сваи под действием собственного веса. Расцепление удерживающего захвата происходит при сильном натяжении приводного каната механизма управления. Полный рабочий цикл машины состоит, таким образом, из подъема ударной части и из ее последующего падения на оголовок сваи.

Обзор моделей сваебойных машин

Машины бурильно сваебойные представлены множеством образцов от таких производителей, как:

  1. Junttan OY (Финляндия).
  2. Diesekos PVE (Голландия).
  3. ОАО «Строймаш» и другие.

Существуют разные модели своебойных машин

Большой популярностью пользуются у строителей сваебойные машины Orteco (Германия). Оборудование от всех этих производителей смонтировано на поворотных платформах, перемещаемых на гусеничных шасси. Указанные модели оснащены типовыми подъемными мачтами с направляющими для движения молота, приводимого в действие посредством гидроцилиндра или подъемной лебедки. Среди предлагаемых рынком изделий особо выделяется сваебойная машина Копер, являющаяся классическим представителем платформенной техники, широко используемой при проведении строительных работ. Среди отечественных образцов особо выделяется гусеничная модель СП 49, отличающаяся небольшими габаритами и высокой производительностью.

Технические характеристики техники

К основным рабочим параметрам сваебойных агрегатов относят:

  1. Их производительность.
  2. Среднюю глубину погружения забиваемой сваи.
  3. Ее типоразмер.
  4. Скорость подъема на заданную высоту.
  5. Показатель грузоподъемности.
  6. Габариты мачты с учетом угла уклона.

При описании технических характеристик сваебойного механизма основное внимание обращается не только на диаметр погружаемой в грунт сваи, но и ее длину. При этом масса самих механических молотов колеблется в диапазоне от одной до 5-ти тонн, а высота их свободного падения редко превышает 3 метра. В зависимости от последнего параметра число ударов по свае варьируется от 12-ти в минуту (для механизмов с расцеплением) и до 18-ти – в его отсутствии.

Заключение

На российском рынке представлено множество образцов сваебойного оборудования, отличающегося своим типом и рабочими параметрами. При подборе определенного вида сваебойной машины очень важен учет класса предстоящих работ и состояния грунта (климатических условий) в месте их проведения. Принимаются во внимание и объемы строительства, на которые должен быть рассчитан выбираемый агрегат, а также возможность его ремонта. Только с учетом всех перечисленных факторов строительные работы могут быть проведены на качественном уровне и завершены строго по плану. От правильности выбора этих механизмов зависит надежность и долговечность сооружаемого фундаментного основания.

УСТРОЙСТВО И ПРИНЦИП РАБОТЫ ДИЗЕЛЬ-МОЛОТА МСДШ-3000 СП-7-

1.3. УСТРОЙСТВО  И  ПРИНЦИП  РАБОТЫ.

Дизельный молот модели МСДШ 1 – 3000 – 002 относится к сваебойным молотам со свободным падением ударной части, с распылением топлива при помощи форсунки.

Дизельный молот (рис. 1) состоит из блока поршня 1, ударной части 2, направляющих штанг 3, траверсы 5, кошки 4, наголовника 13, масляного насоса в сборе с масляным баком 17, топливного насоса (рис. 2).

Блок поршня представляет собой стальную отливку, состоящую из головки поршня и основания.

На блоке поршня установлены поршневые кольца, топливопровод 10, форсунка 9, насосы топливный и масляный, направляющие штанги и наголовник 13. Наголовник крепится серьгой 14 и пальцем 12. Палец 12 удерживается от выпадения пробкой 15, которая в свою очередь стопорится от самоотвинчивания затяжкой и кернением в шлиц, имеющийся на торце пробки.

ВНИМАНИЕ ! Стопорение пробки кернением обязательно во избежание выпадания пробки и пальца, что может привести к аварии и несчастному случаю.

 

Штанги крепятся к блоку поршня гайками и стопорятся фиксаторами.

Цилиндр служит ударной частью. Он представляет собой чугунные составные отливки: цилиндр 2 и головка цилиндра 2а, которые стянуты между собой шпильками 23 и застопорены проволокой. Для центрирования отливок относительно отверстий под штанги имеются два штифта. Цилиндр имеет два боковых отверстия для направляющих штанг. В нижней части отливки имеется цилиндрическая полость, которая является рабочим цилиндром дизель – молота.

В верхней части цилиндра имеется углубление и валик 8 для крюка 19 механизма подъема и сброса (кошки). Нижняя часть цилиндра заканчивается конусом, способствующим улавливанию поршневых колец и плавному их обжатию при движении цилиндра вниз.

Ударная часть заканчивается четырьмя выступами 11, которые проходят через окна блока поршня и передают удар по верхнему торцу сваи через наголовник. На передней стенке ударной части установлен штырь 6 привода топливного насоса.

Траверса 5, неподвижно закрепленная на направляющих штангах 3, имеет два захвата: один съемный, другой приварен к траверсе.

Кошка 4 служит для подъема и сбрасывания ударной части при запуске. Для подъема ударной части крюк 19 кошки подводится под валик 8 цилиндра и поворачивается рычаг сброса 7 по часовой стрелке.

Сброс ударной части молота производится поворотом рычага сброса кошки против часовой стрелки веревкой. Кошкой производится также подъем штангового молота.

Рис.1 Молот дизельный штанговый

Топливная система дизель – молота состоит из механизма подачи (рис. 2), механизма регулировки подачи (рис. 3), топливопровода с форсункой и топливного насоса, установленного в топливном резервуаре блока поршня.

Топливный насос плунжерного типа высокого давления работает на чистом, хорошо профильтрованном дизельном топливе.

Работа насоса происходит следующим образом (рис. 2, 3):

При нажатии рычага подачи 4 на толкатель 1, плунжер 2 опускается и после перекрытия всасывающих отверстий, начинает вытеснять находящееся в насосе топливо через обратный клапан 12 и топливопровод в форсунку.

При обратном ходе плунжера обратный клапан закрывается пружиной 13 и в полости насоса образуется вакуум. Поэтому, как только плунжер откроет всасывающие отверстия, насос вновь заполняется топливом.

Насос приводится в действие штырем цилиндра, который при рабочем ходе ударяется по скосу рычага подачи ,  поворачивая его, нажимает на толкатель.

Рычаг подачи свободно посажен на эксцентриковом валике 6, который может быть повернут при помощи рычага управления 5.

При этом скос рычага отдаляется или приближается к линии действия штыря, изменяется наклон рычага и соответственно изменяется ход плунжера и количество подаваемого топлива.

Эксцентриковый валик поворачивают вручную при помощи веревок, привязанных к концам рычага управления 5 (рис. 2).

Запрокидывание рычага подачи 4 предотвращается выступом, имеющимся в нижней его части и упирающимся в желобок.

Масляный насос (рис. 4) плунжерного типа. Он приводится в действие через рычаг 1 ударной частью молота и работает аналогично топливному насосу.

Масло, вытесняемое плунжером, по маслопроводу 2 попадает на внутренний диаметр поршневого кольца 3 и, растекаясь по его торцевой плоскости, смазывает рабочую поверхность цилиндра.

Работа дизель – молота протекает в следующей последовательности:

Первоначальный подъем цилиндра при запуске молота производится подъемным устройством – кошкой. Захват кошкой и освобождение цилиндра производится вручную с помощью веревок, закрепленных на концах рычага сброса 7 (рис 1). Освобожденный цилиндр падает вниз.

При надвигании цилиндра на поршень воздух, заключенный в цилиндре, сжимается и температура его сильно повышается. Одновременно штырь цилиндра приводит в действие топливный насос, подающий топливо в цилиндр, где и происходит его вспышка.

В результате взрыва цилиндр отбрасывается вверх, в момент разъединения цилиндра и поршня отработанные газы свободно выходят в атмосферу, и давление в цилиндре падает до атмосферного.

Достигнув крайнего верхнего положения, цилиндр полностью теряет скорость и начинает двигаться в обратном направлении.

Заключенный в цилиндре свежий воздух вновь сжимается и происходит очередной цикл. Далее молот работает автоматически до тех пор, пока не будет выключен насос.

При работе на слабых грунтах, особенно в начале забивки, когда свая быстро погружается, дизель – молот обычно не заводится. В таком случае необходимо произвести несколько сбрасываний ударной части, пока молот не заведется.

Высота подбрасывания цилиндра зависит от осадки сваи и достигает наибольшего значения при наименьшей осадки. При достижения осадки сваи, равной 1,0 – 1,5 см от 10 ударов следует прекратить забивку, так как работа дизель – молота на малых или нулевых осадках значительно сокращает срок службы дизель – молота.

Остановка работающего молота производится поворотом эксцентрикового валика при помощи веревок, привязанных к концам рычага управления 5 (рис. 3).

Дизельный молот поставляется со стандартным комплектом запасных частей и инструмента, необходимым для технического обслуживания молота.

Молот поставляется законсервированным, уложенным на транспортную раму. От самопроизвольного перемещения цилиндр с кошкой стопорятся двумя хомутами, которые должны быть сняты перед началом эксплуатации молота.

 

Рис. 2. Механизм подачи топлива.

 

Рис. 3. Механизм регулировки подачи топлива.

 

 

Рис. 4. Насос масляный

 

Оборудование для забивки свай дорожных ограждений – Основные средства

Преграды на пути могут приносить пользу

Как показывают аналитические исследования, отсутствие на наших трассах средств пассивной безопасности, а также установка этих средств с нарушениями прямо либо косвенно оказывается связано не менее чем с 30% всех ДТП. Именно поэтому эксперты рекомендуют дорожным службам уделять особое внимание установке ограждений барьерного типа.

Конструктивные особенности

В дорожной практике используются ограждения различного вида, но наибольшее распространение получили стальные барьеры с профилированной балкой-поперечиной, закрепленной на опорах из проката по классификации ГОСТ 26804–86.

Чаще всего водители встречаются на дорогах с односторонними стальными ограждениями 11-ДО. Они устанавливаются по краям трасс, ограждают различные объекты, защищая их от наездов автотранспорта, решившего покинуть в какой-то момент свою полосу дорожного движения. Двусторонние барьерные ограждения 11-ДД используют для разделения дорожного полотна на полосы, по которым транспорт движется в противоположном направлении. Иногда барьерами 11-ДД делят дорогу на обособленные полосы движения. На мостах, виадуках, эстакадах обязательно устанавливают мощные ограждения барьерного типа. Это односторонние 11-МО и двусторонние 11-МД. Балка, с которой непосредственно контактирует при наезде автомобиль, представляет собой гофрированную, с 2–3 перегибами, полосу из стали ПС или СП толщиной 3–4 мм. Встречаются барьеры, в которых поперечина является гнутым профилем, без гофр. В этом случае ее форма в сечении может быть открытой, закрытой или полузакрытой, с сечением С- или П-образной формы. В роли поперечин иногда выступают прямоугольные или круглые трубы.

Широкое применение сегодня получили бетонные барьеры. Они бывают цельными и сборными, состоящими из нескольких деталей, с «окнами». Основным достоинством бетонных барьеров является то, что автомобиль при наезде на них не меняет свою траекторию, а практически останавливается. Барьер также обычно остается неподвижным. В некоторых ситуациях, например, если близко к трассе подходят глубокий овраг, озеро, железнодорожные пути, опоры мостов и т. д., это очень важно. Бетонные барьеры необходимы и там, где очень близко от проезжей части располагаются трансформаторные станции, базы хранения ГСМ. Стальные барьеры, безусловно, оказывают более щадящее воздействие на машину при ударе, но могут не остановить ее движения. Бетонный же барьер, изготовленный в соответствии с ГОСТом, задерживает автомобиль, принимая на себя всю энергию удара и сохраняя при этом целостность. Положительные результаты использования цельных бетонных барьеров сделали их популярными у дорожников, особенно часто их устанавливают при строительстве мостов.

Нашими дорожными службами освоена технология возведения бетонных барьеров вдоль трасс методом скользящей опалубки. Специалисты ОАО «ЦНИИС», разработчики метода, заявляют, что скорость передвижения формы во время заливки бетона достигает 36,5 см/мин, а уплотнение бетонной смеси происходит путем воздействия на нее глубинного вибратора. Таким образом получают качественные барьерные ограждения, не имеющие дефектов в бетоне, и темпы работ чрезвычайно высоки.

Минусом бетонных конструкций можно назвать относительно быстрое их разрушение под влиянием окружающей среды, особенно влаги, температурных перепадов и так называемой коррозии бетона. Большое значение здесь имеет то, насколько качественный цемент, щебень, химические добавки и другие компоненты используются при изготовлении бетонных заграждений, а также соблюдается ли технология в полной мере. Бетон, идущий на ограждения, должен иметь необходимую плотность, обладать высокой морозостойкостью, не реагировать на воздействия химически активных веществ.

Почему стойку иногда лучше забить

Конечно, опору барьерного ограждения можно установить, предварительно пробурив яму, затем приготовить бетонный раствор и, поставив саму опору, забетонировать ее. Но намного проще, дешевле и быстрее ее можно зафиксировать в грунте. А если необходимо смонтировать много опор, то без сваебойной установки, которая просто загоняет стойку в грунт на нужную глубину, дорожникам не обойтись. Но это далеко не все преимущества.

Во-первых, барьерная стойка при установке сваебоем выставляется автоматически в нужном пространственном положении с точным выдерживанием углов относительно вертикальной оси. Во-вторых, учитывая, что стальные барьеры находятся постоянно под открытым небом, их эксплуатационный ресурс может быть существенно уменьшен, если не защитить их от коррозии. Поэтому поверхности всех деталей грунтуют или наносят цинковое покрытие толщиной не менее 80 мкм. При монтаже барьеров важно, чтобы ни на одном из элементов не было повреждено антикоррозионное покрытие, а сами детали не получили вмятин, трещин, перегибов. Особенно это касается опор: верхняя их часть при установке не должна деформироваться, а защитное покрытие повреждаться. Если защитное покрытие будет повреждено, то уже через 5 лет можно ожидать того, что часть стойки, находящаяся в грунте, сгниет.

В этом, кстати, преимущество метода бетонирования – залитые бетоном опоры рассчитаны на многолетнюю эксплуатацию даже без специальной антикоррозионной подготовки. В США, а иногда и в Европе, на трассах можно встретить барьерные заграждения с алюминиевыми поперечинами. Этим барьерам, как правило, не один десяток лет, и они еще постоят, но новые подобные конструкции уже не устанавливают, хотя детали из алюминиевых сплавов сегодня применяются при установке перил и балюстрад на мостах.

В зарубежной дорожной практике также встречаются конструкции барьеров из стали и дерева: легкая стальная профилированная поперечина крепится к деревянным опорам. Эти барьеры предназначены для дорог с небольшой интенсивностью движения и ограничением скоростного режима, по которым ездят в основном легковые автомобили. Такие барьеры отлично «работают» на территориях национальных парков, в местах отдыха людей.

И все же если стойку, предварительно обработанную антикоррозионным средством, погружать в землю, используя специализированную машину, то процесс установки займет считаные минуты, а опора будет надежно поддерживать поперечину барьера многие годы.

Копры – ручные и навесные

Значительную популярность у дорожников, устанавливающих дорожные знаки и металлические барьеры, получили гидравлические компактные копры серии LPD, которые производит компания Atlas Copco. Копер, предварительно подсоединенный к автономной гидростанции, устанавливается сверху забиваемой опоры и погружает ее в грунт за считаные секунды. Копры Atlas Copco забивают в грунт опоры диаметром от 40 до 150 мм, собственная же масса копра составляет всего 30–40 кг. Инженеры компании также разработали разный специнструмент, облегчающий труд дорожника, адаптеры различного профиля, позволяющие погружать стойки, не деформируя верхний торец.

Для обеспечения автономной работы копров в Atlas Copco предлагают передвижные гидростанции собственного производства, в которых используется либо электропривод, либо бензиновый или дизельный двигатель. Гидростанции обеспечивают производительность на уровне 20–40 л/мин, именно такой поток и используется в работе гидрокопров Atlas Copco. В зависимости от мощности копра задаются характеристики условного погружаемого столба, его диаметр.

Для извлечения стоек, требующих замены, с условным диаметром до 200 мм в Atlas Copco разработали гидродомкрат модели LPP 10HD. Устройство создает усилие до 6 т, полное же тяговое усилие достигает 10 т. Масса самого домкрата LPP 10HD не превышает 60 кг.

Сегодня также можно для погружения стоек приобрести навесные и ручные копры транснациональной компании Chicago Pneumatic, являющейся в настоящее время подразделением Atlas Copco. В Chicago Pneumatic предлагают 3 модели копров: PDR 30, PDR 75 и PDR 95, позволяющих, используя соответствующие адаптеры, оперативно забивать опоры с условным диаметром от 18 до 150 мм. Причем в исполнении «Т» оператор непосредственно управляет установкой, удерживая ее на опоре, а в версии «RV» установка навешивается на трактор либо экскаватор и управляется оператором дистанционно. Для извлечения сломанных или искривленных опор в Chicago Pneumatic разработали переносную гидравлическую установку PPU 22 HD массой 59,4 кг, которая вырывает стойки, развивая усилие до 10 т.

Датский производитель гидравлического инструмента компания Hycon известна в Европе своими надежными, мощными гидростанциями, отбойными молотками с демпфированными рукоятками, способствующими точной работе, отрезными пилами, шламовыми помпами. В ассортимент предлагаемой продукции входит и ручной копер HPD массой 28 кг, работающий с давлением в 100 бар. Копер погружает в грунт металлические опоры, используя квадратный, 65х65 мм, адаптер или круглый, диаметром 60 и 80 мм. Гидравлический копер оснащен предохранительным клапаном, предусмотрено дистанционное управление при использовании HPD в качестве навесного оборудования.

Оригинальную модель копра с бензиновым 2-тактным двигателем предлагает американская фирма Tecamech. С помощью установки китайского производства PD75 мощностью 2,2 кВт и массой всего 18 кг создается энергия удара в 65 Дж, что позволяет быстро и аккуратно забивать металлические и бетонные опоры диаметром до 75 мм или 60х60 мм. Также предусматривается возможность бурения с помощью PD75, в грунтах I–IV категории можно получить скважины диаметром до 130 мм.

Turchi Daniele SNC

Компания Turchi из Италии с 1970 г. занимается производством гидравлических машин для монтажа барьерных ограждений. Для забивки опор ограждений компания предлагает четыре модели мобильных сваебойных установок на колесном и гусеничном ходу, причем производитель готов оснастить все модели дистанционным радиоуправлением. Покупатели также могут выбрать одну из четырех экономичных навесных моделей, монтируемых на тракторах и грузовиках. Заказчик имеет возможность остановиться либо на упрощенном варианте, когда для привода сваебоя используется гидросистема базового шасси, либо на более дорогом варианте конструкции, в котором сваебойная установка имеет автономную гидростанцию.

В Россию компания поставляет модели, рассчитанные на погружение опор длиной от 2 до 4,4 м. В стандартную комплектацию машин входят плоский боек и матрица для сохранения верхнего торца стойки. Профиль матрицы зависит от профиля стоек, с которыми машина будет работать. Сваебойные установки Turchi выполняют высокоскоростную забивку стоек и свай в грунт. При необходимости установка может пробурить анкерные отверстия в дорожном полотне или в бетонном покрытии, если нет возможности забить опору в грунт. Специалисты Turchi предлагают большой выбор буров различного диаметра для бурения рыхлых и глинистых почв, а также гидрооборудование для выполнения бурения отверстий в бетоне. В качестве опции предлагается пневмомолот, способный пробивать отверстия диаметром до 250 мм в бетоне или камне.

В итальянской компании также предлагают клиенту поставить на сваебойную установку гидравлический бур с алмазной коронкой, позволяющей производить бурение в армированном бетоне, слоях асфальтобетона, скальных породах. Сваебойные установки Turchi могут оснащаться системой лазерного нивелирования, рейкой контроля расстояния, электрогенератором и усиленным экстрактором, вытаскивающим толчковым методом опоры, требующие замены, из грунта или бетона. Установки Turchi имеют большой диапазон настроек. Гидравлический привод мачты молота позволяет смещать ее в горизонтальной и вертикальной плоскости, наклонять на угол до 40° от вертикальной оси в двух направлениях, выдвигать на расстояние до 1,4 м от края шасси. Устройство мачты позволяет погружать опору в грунт, оставляя над поверхностью только 150 мм.

GAYK Baumaschinen GMBH – немецкое качество на наших дорогах

Немецкая компания GAYK Baumaschinen GMBH работает в России не первый год. Почти 40 лет на заводе в Ашаффенбурге собирают одни из лучших в мире сваебои. Спросом у наших дорожников пользуется мод. HRE 1000, оснащенная дизельным двигателем Hatz 2L41C мощностью 24,5 кВт, а также мощной гидростанцией. Масса установки – 3,6 т, при этом самоходная сваебойка на гусеничном ходу забивает за секунды стойку длиной до 3,6 м.

Мод. HRE 3000 имеет более мощный привод, двигатель Hatz 3L42C развивает мощность в 34,4 кВт. В комплект установки входит электростанция, с помощью которой можно выполнять работы электроинструментом мощностью до 3,7 кВт. Обе установки, HRE 1000 и HRE 3000, в базовом исполнении рассчитаны на погружение стоек длиной до 3 м, но опционно предлагается комплектация, позволяющая забивать опоры длиной и до 4 м.

Компания также выпускает навесные сваебойные установки HRE-L, они монтируются на грузовики грузоподъемностью свыше 5 т и подключаются к гидросистеме базовой машины. Однако по согласованию с заказчиком в GAYK комплектуют HRE-L и автономным гидроприводом.

Orteco Srl

Итальянская компания Orteco Srl с 1971 г. специализируется на выпуске машин и оборудования для установки дорожных ограждений, оград, стоек для панелей солнечных батарей, несущих свай небольших зданий. Ежегодно потребителям отгружается около 200 сваебоев различных моделей. Предприятие выпускает три базовые модели самоходных копровых машин на гусеничном ходу, причем каждая модель имеет по две модификации различной мощности. Мачта молота может менять положение и выставляться под углом, вынос молота за габарит достигает 2,1 м. Сваебои Orteco могут комплектоваться дополнительным оборудованием, позволяющим бурить грунт, бетон, анкерные отверстия, монтировать дорожные знаки и мачты приборов освещения. Базовые модели рассчитаны на забивание стоек длиной до 3 м, они обеспечивают остаточную высоту стойки до 380 мм от опорной поверхности. Однако в Orteco заказчику могут предложить в качестве опции оснастку, позволяющую остаточную высоту снизить до 100 мм, а мачту молота нарастить специальной надставкой или установить раздвижную телескопическую мачту, что позволит забивать стойки высотой до 8 м.

В Orteco предлагаются навесные модели копров. Их устанавливают либо в кузове легкого грузовика (модели Smart, HD), либо монтируют в передней части машины (мод. Unimog). Есть модель, которая навешивается на стрелу краноманипуляторной установки.

Кроме сваебойного оборудования в итальянской компании разработали и предлагают дорожным службам машины для монтажа балок и поперечин при сборке дорожных ограждений. Для сверления одновременно четырех отверстий в бетоне под анкеры при установке стоек на мостах, там, где нет возможности забить стойку в грунт, специалисты Orteco создали специальную машину для каротажного бурения с четырьмя бурильными головками. А самоходный высокоавтоматизированный копер-робот под «надзором» компьютера выполняет целый комплекс работ по установке стойки и, закончив, самостоятельно переезжает на заданное расстояние для установки следующей стойки.

Наши успехи более чем скромны

К сожалению, целый ряд отечественных производителей, начавших разрабатывать и выпускать малогабаритные сваебойные установки, в 2000–2010 гг. по разным причинам свернули производство и перестали развивать выбранное прежде направление.

Сваебойная установка «Стройматик» – один из немногих примеров оборудования, которое может конкурировать с зарубежными аналогами. Череповецкая компания «Стройматик» совместно с КБ компании «Северный технопарк», используя современные методы проектирования и мировой опыт, создали современную гидравлическую сваебойную установку на гусеничном болотоходном шасси и представили ее рынку. Компактная машина имеет прочный стальной корпус, обладает высокой проходимостью, отличается экономичной работой двигателя. Транспортировать ее можно на автоприцепе категории «В+Е». Сваебой «Стройматик» рассчитан на погружение свай и опор длиной до 5 м с сечением 150х150 мм, а представительства компании сегодня уже действуют в 24 регионах России.

 

Статистика говорит о том, что в ДТП, связанных с наездом на ограждения, тяжесть последствий заметно снижена по сравнению с подобными же авариями, происходящими там, где ограждения отсутствуют. Однако в различных исследованиях последних лет неоднократно отмечались факты несоответствия размещения и установки дорожных и мостовых ограждений требованиям нормативных документов. Анализ происшествий на трассах показывает, что при наезде автомобиля на ограждение происходит разрушение конструкций и барьера, и машины, и ущерб от аварии тем выше, чем больше нарушений допущено при установке и сборке ограждений. Надо, чтобы работники дорожных служб об этом помнили

Глава 21. Машины и оборудование для погружения свай

21.1. Способы устройства свайных фундаментов

Для устройства свайных фундаментов применяют забивные, винтовые и набивные сваи. Два первых типа свай изготавливают на заводах, а третий изготавливают на месте из монолитного же­лезобетона или в сочетании со сборными элементами заводского изготовления.

В настоящее время на стройках России массовое применение (более 90 % от общего объема свай) получили забивные сваи квад­ратного сечения от 0,2x0,2 м до 0,4x0,4 м длиной до 20 м. Исполь­зуются также винтовые металлические сваи, в частности, для за- анкеривания трубопроводов, укладываемых в болотистый грунт; в качестве инвентарных анкерных устройств для стендовых испы­таний конструкций на статические нагрузки и т.п. За рубежом свайные фундаменты изготавливают преимущественно буронабив- нымспособом, который и в нашей стране начинает находить все более широкое применение. Забивные сваи погружают в грунт, и в зависимости от их ориентации, прикладывают к ним внешнюю вертикальную или наклонную нагрузку. Винтовые сваи погружа­ют в грунт, используя для этого сочетание вертикальной нагрузки с крутящим моментом относительно оси сваи.

Забивные сваипогружают в грунт посредством свайных моло­тов(ударной нагрузкой), с помощью вибропогружателей(вибри­рованием) и сочетанием этих способов — вибромолотами.Реже в наиболее податливые глинистые и супесчаные грунты текучей и текучепластической консистенции забивные сваи погружают вдав­ливанием с пригрузкой вдавливающего оборудования тяжелыми тракторами, которые наезжают на специальные откидные рамы, связанные с направляющей мачтой. По сравнению с ударным спо­собом вибропогружением можно повысить производительность труда в 2,5—3 раза при одновременном снижении стоимости ра­бот в 1,2—2 раза.

Существует два способа погружения свай: копровыйи бескопро­вый.Способ бескопрового погружения свай применяют при по­гружении пирамидальных, суживающихся книзу свай. Для этого ямобуром 1(рис. 21.1, а)отрывают лидерную скважину глуби­ной, примерно равной 1/4 длины погружаемой сваи. Далее специ-

Рис. 21.1. Последовательность операций бескопрового погружения пира­мидальных свай

альный наголовник 4(рис. 21.1, б),подвешенный к крюку крана, закрепляют на погружателе 3, вместе с ним подводят к голове сваи и закрепляют на ней конический хвостовик наголовника 5. Краном поднимают сваю с погружателем и устанавливают ее в лидерную скважину (рис. 21.1, в). Поддерживая в таком положении погружатель, опускают сваю на заданную глубину (рис. 21.1, г), после чего наголовник отсоединяют от сваи и перемещают кран на новое место.

Способом бескопрового погружения (без устройства лидерной скважины) погружают призматические сваи с использованием свае- установщика 1 (рис. 21.2) с захватным устройством, и крана 2.

Рис. 21.2. Последовательность операций бескопрового погружения призмати­ческих свай:

а — установка сваи; б — монтаж наголовника с погружателем; в — погружение сваи 374

После заглубления сваи 5 на 1/4 ее длины ее освобождают от свае- установщика, который перемещается к другой свае. До конца по­гружения сваи погружатель 3 поддерживается краном через наго­ловник 4.

Для завинчивания свай применяют специальные устройства, называемые кабестанами,с дополнительной осевой пригрузкой, особенно на начальном этапе, когда лопасти сваи еще недостаточ­но защемлены грунтом. Винтовые сваи можно погружать в щебени- сто-галечные, гравийно-песчаные, глинистые, а также мерзлые (песчаные и глинистые) грунты.

Перед устройством ростверков— строительных конструкций, объединяющих сваи и служащих для передачи нагрузки от над­земной части здания на сваи и грунтовое основание — головы погруженных в грунт свай выравнивают на проектной отметке, срубая их пневматическими молотками и газовой резкой или сре­зая специальными устройствами — сваерезами.

Набивные сваиизготавливают на месте путем заполнения пред­варительно пробуренной скважины бетонной смесью с уплотне­нием или без него. Скважины образуют бурением, пробивкой штам­пами, иногда с раскаткой или при их устройстве используют со­четание этих способов. В плотных грунтах скважины разрабатыва­ют без крепления их стенок, а в обрушающихся грунтах — с ис­пользованием обсадных труб, которые оставляют в скважине или извлекают из нее по мере ее заполнения бетонной смесью. Уши- рения в скважинах под пяты свай образуют режущими уширите- лями рабочих органов бурильных машин или с помощью камуф- летного взрыва,не вызывающего деформаций грунта за предела­ми означенной зоны. Для механизации работ по устройству на­бивных свай используют общестроительные машины и оборудо­вание (бурильные, бетоносмесительные, машины для транспор­тирования, укладки и уплотнения бетонной смеси и др.), а также специальные машины.

21.2. Копры и копровое оборудование

Универсальным базовым оборудованием для перемещения свай с мест их раскладки к местам погружения, их установки, поддер­жания и направления, а также для крепления погружателя явля­ются копры,обеспечивающие также передвижение сваебойного оборудования вдоль фронта работ. Копрами, кроме того, погружа­ют сваи-оболочки кольцевого сечения диаметром от 0,5 до 2,5 м длиной до 30 м, состоящие из звеньев длиной 3...8 м, а также металлический шпунт специального корытного илиZ-образного профиля длиной до 25 м. Различают копры рельсовые(КР) и на­весные(КН) на тракторах, одноковшовых экскаваторах и автомо­билях. Применяют также навесное копровое оборудование(КО) на гусеничных тракторах, экскаваторах и кранах, реже — на автомо­бильных (пневмоколесных) кранах. Для забивки свай и шпунта в воде используют плавучие копры. Навесные копры и копровое обо­рудование используют преимущественно в жилищном и промыш­ленном строительстве, а рельсовые копры — в гидротехническом и энергетическом строительстве. Главным параметром отечествен­ных копров, входящих в их индекс, является максимальная длина погружаемых свай (до 8, 12, 16, 20 и 25 м). Так, например, индекс КН-12 расшифровывают как копер навесной для свай длиной до 12 м; КР-16 — копер рельсовый для свай длиной до 16 м и т.д.

По степени подвижности рабочего оборудования различают копры универсальные, полууниверсальныеи простые.Универсаль­ные копры обеспечивают полный поворот платформы с установ­ленным на ней оборудованием, изменение вылета и наклон коп­ровой стрелы для погружения наклонных свай. Полууниверсаль­ные копры обеспечивают либо только поворот платформы для погружения вертикальных свай, либо наклон стрелы при работе с наклонными сваями. Простые копры, к которым относится обыч­но копровое оборудование, не имеют механизмов для поворот­ных (в плане) движений и наклона стрелы.

Рабочий процесс копра состоит из его перемещения к месту установки сваи, ее строповки, подтягивания, установки на точку погружения по предварительно выполненной разметке, выверки правильности ее положения, закрепления на свае наголовника, предохраняющего ее от разрушения при ударном погружении, установку на сваю погружателя, расстроповку сваи, ее погруже­ние с последующей выверкой направления, подъем погружателя и снятие с погруженной сваи наголовника.

Навесные копрыявляются наиболее распространенным типом машин для производства свайных работ. Они могут быть универ­сальными и полууниверсальными. В качестве базовых машин ис­пользуют тракторы, одноковшовые экскаваторы и автомобили. Каждую модель навесного копра комплектуют свайными молота­ми соответствующих типоразмеров.

Для начала работы на новой строительной площадке навесной копер подготавливают к функционированию в соответствии с инструкцией по эксплуатации, затем с помощью автомобильного крана навешивают на стрелу в ее нижней части свайный молот и закрепляют на нем канат копрового агрегата.

Копры на тракторной базеприменяют для работы со сваями дли­ной от 8 до 12 м при их линейном или кустовом расположении. Копровую стрелу 2обычно навешивают на базовый трактор 3в его задней части (рис. 21.3, а).Ее наклон в продольной вертикальной плоскости на угол от 10 до 33° и в поперечной плоскости на угол до 7° обеспечивается гидравлическими цилиндрами. Для подвески сваепогружателя (свайного молота) 7 с наголовником, подтаски-

Рис. 21.3. Копер на базе гусеничного трактора с задней навеской копрового

оборудования: а — рабочее положение; б — транспортное положение

вания и установки сваи в исходное для погружения положение ис­пользуют канатно-блочные системы с гидравлическим приводом. Управляют копровым оборудованием с рабочей площадки с пра­вой стороны по ходу трактора. Для подготовки к перебазированию копра с него снимают свайный молот, а верхнюю секцию стрелы, соединенную с нижней секцией шарнирно, укладывают на под­ставку (рис. 21.3, б). На небольшие расстояния копер перемещают собственным ходом, а на дальние перевозят на трейлере.

Копры на тракторной базе изготавливают также с боковой на­вескойкопрового оборудования (рис. 21.4) — обычно с левой сто­роны по ходу трактора. С правой же стороны располагают гидрав­лические цилиндры с полиспастами для подъема молота, сваи и противовеса. Управляют копровым оборудованием как из кабины машиниста, так и с выносного пульта.

Последовательность забивки свай определяют так, чтобы сум­марное время переездов копра от сваи к свае было минимальным. Наибольший эффект по этому условию достигается при линей­ной забивке свай, когда машина движется по оси свайного ряда.

Для повышения продольной устойчивости копра при его пере­движении свайный молот опускают на стреле в его нижнее положе­

ние, а стрелу (при ее заднем рас­положении) несколько наклоня­ют по ходу трактора вперед. В слу­чае работы в котловане перед въез­дом и выездом из него копер пе­реводят в транспортное положе­ние (см. выше). Выезжают из кот­лована задним ходом.

Копры на базе канатных экска­ваторов(рис. 21.5) применяют пре­имущественно для забивки свай длиной до 16 м в котлованах и тран­шеях, располагая их на бровках выемок. гидроцилиндрами 4.В систе­ме наведения используют гидрав­лический привод с раздельным управлением каждым из двух ниж­них гидроцилиндров и гидроцилиндра 3 привода механизма поворо­та стрелы относительно собственной продольной оси. В рабочем по­ложении копровая стрела опирается на грунтовое основание через гидравлический домкрат или выдвижную телескопическую пяту 5. Управляют копровым оборудованием из кабины машиниста.

За счет поворота платформы базового экскаватора рассматрива­емые копры имеют обширную рабочую зону, благодаря чему они могут погружать несколько свай с одной рабочей позиции. По срав­нению с тракторными копрами, перемещающимися на новую по­зицию после погружения каждой сваи, экскаваторные копры зат­рачивают меньше времени на выполнение операций рабочего цик­ла и поэтому обеспечивают более высокую производительность при прочих равных условиях. Наиболее эффективно использование экс­каваторных копров при кустовом расположении свай. Копры на экс­каваторной базе при работе в однородных грунтах средней плотнос­ти и проходимости могут погружать за смену до 25... 30 свай длиной 8 м, до 15... 20 свай длиной 12 м и до 8... 12 свай длиной 16 м.

/// /// /// /// ///

Копры на автомобильной базеприменяют преимущественно на рассредоточенных свайных работах малых объемов в радиусе до

200 км, в частности, в стро­ительстве технологических трасс, в трубопроводном и сельскохозяйственном стро­ительстве при длине свай до 8 м. Автомобильными копра­ми погружают также проб­ные сваи при инженерно- геологических изысканиях, контрольных исследовани­ях, привязке и корректиров­ке проектов свайных фунда­ментов. Конструктивно коп­ровое оборудование сходно с таковым для навески на гу­сеничные тракторы.

В случае межобьекгных пе­реездов копровое оборудова­ние укладывают в тран­спортное положение в тече­ние 10... 15 мин без разборки, снятия молота и применения грузоподъемных средств. Средняя эксплуатационная производительность автомо­бильных копров при работе со сваями длиной 6...8 м в грунтах средней плотности и проходимости составляет 18...22 сваи в смену.

Рельсоколесный копер (рис. 21.6) состоит из ниж­ней рамы 1 с ходовыми те­лежками 2,поворотной платформы 6, опирающейся на нижнюю раму через опорно-поворотное устройство, с расположенными на ней силовой установкой (обычно электрической), механизмами (в том числе одной или двумя лебедками для подъема и установки в рабочее положение сваи и погружателя), органами управления, ка­биной и противовесом, мачты 3и механизмов 4и 5 для изменения ориентации мачты относительно платформы. В зависимости от при­нятой технологии работ копер комплектуют свайным молотом, виб­ропогружателем или вибромолотом.

77717?

/// т

Рис. 21.5. Копер на базе канатного экска­ватора

Если размеры и конфигурация свайного поля таковы, что с одной установки рельсового пути нельзя погрузить в грунт все сваи, то для работы используют несколько копров, работающих каждый на своем рельсовом пути, или перекладывают рельсовый

г цпуть после вьшолнения ра­

бот с прежней его установ­ки. После перемещения коп­ра его надежно стопорят сто­яночными тормозами или другими устройствами.

Для районов массового жилищного и промышлен­ного строительства, а также при возведении зданий и сооружений на слабых и во- донасыщенных фунтах или при наличии в строящемся здании значительного техни­ческого подполья наиболее рационально применять ко­пры мостового типа — КМ (рис. 21.7, а),называемые также мостовыми копровыми установками,состоящими из самоходного моста 4,пере­двигающегося по рельсам 5, уложенным вдоль свайного поля (обычно на бровках котлована), и тележки 3 с копровым оборудованием 2 или рельсового копра, пере­мещающихся по мосту попе­рек свайного поля. Все меха­низмы копровой установки приводятся в движение элек- фодвигателями с гидравли­ческими автоматизированными (координатно-шаговыми) или неав­томатизированными системами наведения. В случае автоматического наведения сваи на точку пофужения установки обеспечены про- фаммным или полуавтоматическим управлением с использованием следящих устройств, устанавливаемых на механизмах передвижения моста и копрового оборудования. Управляют координатно-шаговым устройством из кабины 1 с кнопочного пульта или системы кнопоч­ного набора кодовых знаков телефонного типа. Известны также мо­стовые копровые установки на рельсовом или гусеничном ходу, не имеющие систем наведения свай.

Рис. 21.6. Универсальный копер на рель­совом ходу

Перевозят мостовые копры седельным автомобилем-тягачом с использованием прицепа-роспуска (рис. 21.7, б, который под­водят под мост после его вывешивания. Копровую стрелу пере­водят в транспортное положение с помощью гидравлического

Рис. 21.7. Копер мостового типа (а) и его перевозка в транспортном

положении (б)

механизма складывания. Продолжительность операций по пере­воду мостового копра в транспортное положение и обратно со­ставляет 3...4 ч без применения дополнительных грузоподъем­ных средств.

Для работы со сваями длиной 3... 12 м отечественная промыш­ленность выпускает также копровое оборудование,навешиваемое на базовые машины (тракторы, автомобильные краны, одноков­шовые экскаваторы).

Копровое оборудование автономно по энергоснабжению, ма- невренно на строительной площадке, надежно в эксплуатации. Его недостатком являются повышенные затраты времени на ма­невровые движения для установки сваи в заданную точку свай­ного поля. Навесное копровое оборудование на базе автомобиль­ных кранов применяют при малых рассредоточенных объемах свайных работ и необходимости быстрого перебазирования (проб­ные сваи при инженерно-геологических исследованиях, строи­тельство линий электропередачи, трубопроводов большой про­тяженности и т.п.).

Сменную техническую производительность копров, определя­емую числом погруженных за смену свай, рассчитывают ориенти­ровочно по формуле

П = Т/Т

где Тс— продолжительность смены, ч; Типродолжительность рабочего цикла при погружении одной сваи, ч, включающая про­должительность собственно погружения и продолжительность вспо­могательных операций (переезд машины на новую позицию, под­таскивание, подъем, ориентирование сваи и др. операции). Про­должительность операций определяют хронометрированием, а среднюю продолжительность вспомогательных операций ориен­тировочно принимают от 43... 63 % рабочего цикла для копров пер­вой размерной группы (для свай длиной до 8 м) до 77... 83 % — для копров шестой размерной группы (для свай длиной до 25 м).

21.3. Свайные молоты

Свайный молот включает в себя ударник— падающую или удар­ную часть, наковальнюили шабот— неподвижную часть, жестко соединенную с головой сваи. Кроме того, в состав свайного моло­та входят устройства для подъема ударной части и ее направления. Различают механические, паровоздушные, дизельные и гидрав­лические свайные молоты.

Механический молотявляется простейшим механизмом в виде металлической отливки массой до 5 т, поднимаемой вдоль мачты копра канатом подъемной лебедки и сбрасываемой на погружа­емую сваю путем отсоединения каната специальным расцепля­ющим устройством или отключением барабана лебедки от транс­миссии. Из-за низкой производительности (4... 12 ударов в мин) механические молоты применяют в основном при незначитель­ных объемах свайных работ.

Паровоздушный молотпредставляет собой пару «цилиндр — пор­шень». В молотах одиночного действия(рис. 21.8, а)поршеньJчерез шток 2соединен с наголовником 1 сваи, а ударной частью являет­ся цилиндр 4.Под действием сжатого воздуха или пара, подаваемо­го в поршневую полость цилиндра от компрессора или паросило­вой установки, цилиндр поднимается вверх, а после перекрытия впускного трубопровода и соединения поршневой полости с ат­мосферой (рис. 21.8, б) цилиндр падает, ударяя по наголовнику сваи. Впуском и выпуском сжатого воздуха (пара) управляют вруч­ную, полуавтоматически или автоматически. Молоты с автомати­ческим управлением работают с частотой ударов 40...50 мин"1.

В молотах двойного действия(рис. 21.8, в)ударной частью явля­ется соединенный с поршнем 3боек 5,движущийся внутри ци­линдра 4.Сжатый воздух (пар) подают поочередно в нижнюю што-

ковую и верхнюю поршневую (рис. 21.8, г)полости цилинд­ра, обеспечивая этим подъем поршня с бойком и его при­нудительное падение на удар­ную плиту — наковальню 6 (см. рис. 21.8, в)с частотой 3 с-1. По сравнению с молотами одиночного действия описан­ные молоты производительнее при меньшем отношении мас­сы ударной части к общей мас­се молота, не превышающем 1/4, в то время как у молотов одиночного действия это от­ношение равно в среднем 2/3.

Паровоздушные молоты используют для забивки вер­тикальных и наклонных свай на суше, а также под водой. Основным их недостатком яв­ляется зависимость от комп­рессорных или паросиловых установок.

Гидравлический молотрабо­тает по схеме паровоздушного молота двойного действия с тем отличием, что вместо воз­духа или пара в рабочий ци­линдр подают жидкость, для чего сваебойный агрегат оборудуют насосной установкой. Для придания ударной части ускорения в мо­мент удара к насосу подсоединяют гидравлический аккумулятор, который подзаряжается во время обратного хода поршня. Гидравли­ческие молоты с массой ударной части 210... 7500 кг развивают энер­гию удара от 3,5 до 120 кДж при частоте ударов 50... 170 мин-1.

Дизельные молоты(рис. 21.9), работающие независимо от вне­шних источников энергии в режиме двухтактного дизеля получи­ли наибольшее распространение в строительстве. Различают ди­зель-молоты с направляющими штангами (штанговые) и с на­правляющим цилиндром (трубчатые).

Пар (воздух)

Рис. 21.8. Принцип работы паровоздуш­ных молотов одиночного (а и б) и двой­ного и г) действия

У штанговых дизель-молотов(см. рис. 21.9, а)две направляю­щие штанги 4объединены в нижней части основанием 2,отли­тым заодно с поршнем 12.Основание поршневого блока опирает­ся на сферическую пяту 1и наголовник 15.По штангам переме­щается цилиндр 10,являющийся ударной частью молота. В верхней части штанги объединены траверсой 7 захвата («кошки»), свобод-

б

Рис. 21.9. Дизель-молоты: а — штанговый; б — трубчатый

а

но перемещающейся по ним и подвешенной к канату 8лебедки копра. Для запуска молота «кошку» опускают до зацепления под­пружиненным крюком 6пальца 5ударной части, после чего удар­ную часть 10поднимают и рывком нажатием на рычаг 9через при­соединенный к нему канат расцепляют «кошку» с ударной частью. Последняя падает вниз, нанося удар по основанию 2и сжимая воз­дух в закрытой поршнем 12полости цилиндра. Одновременно выс­тупающий на ударной части штырь 11нажимает на рычаг топливно­го насоса 14,которым по центральному каналу 13в поршне топливо подается в цилиндр с некоторым опережением конца хода, распы-

ляется форсункой 3 и смешивается с нагретым вследствие сжатия воздухом. В последней фазе движения ударной части вниз вследствие дополнительного сжатия топливно-воздушной смеси происходит ее воспламенение. Расширяющиеся вследствие сгорания топлива газы отбрасывают ударную часть вверх, откуда она снова падает, повто­ряя процесс. Молот выключают прекращением подачи топлива.

Штанговые дизель-молоты не имеют принудительного охлаж­дения, в связи с чем в летнее время при температуре окружающего воздуха 25 °С они работают с получасовыми перерывами после каждо­го часа работы. Эти молоты обладают малой энергией удара — 3,2 и 65 кДж при частоте 50... 55 мин-1и массе ударной части 240 и 2500 кг соответственно. Их применяют для забивки легких железобетонных и деревянных свай в слабые и средние грунты, а также для погру­жения шпунта при ограждении траншей, котлованов и т. п.

В трубчатом дизель-молоте(см. рис. 21.9, б)ударной частью служит поршень 22,перемещающийся в направляющем цилиндре21.Удары поршня воспринимаются шаботом 17,герметично по­саженным в нижнюю часть рабочей секции цилиндра. Молот цен­трируют на свае штырем 16.Для пуска молота его поршень подни­мают «кошкой» 20,подвешенной к канату 8,и сбрасывают. При движении вниз поршень отжимает рычаг 23,которым включается насос 14,впрыскивающий в цилиндр порцию топлива из полос­ти 19.Смешиваясь с воздухом, топливо стекает в сферическую выемку в шаботе. При дальнейшем падении поршень перекрывает канал 18,сообщающий цилиндр с атмосферой, и сжимает воздух в замкнутом уменьшающемся объеме. От удара поршня о шабот топливно-воздушная смесь разбрызгивается и воспламеняется. Рас­ширяющиеся при сгорании смеси газы подбрасывают поршень вверх, откуда он снова падает, сжимая воздух, удаляя отработав­шие газы через канал 18в атмосферу и повторяя процесс. После прекращения подачи топлива молот останавливается.

Трубчатые дизель-молоты охлаждаются внешним воздухом или принудительно — водой. Они работают без перегрева при температу­ре окружающего воздуха до 30 "С в первом и до 40 °С — во втором случаях. Отечественная промышленность выпускает трубчатые ди­зель-молоты массой ударной части 500...5000 кг с энергией удара 15... 150 кДж при частоте ударов 43... 45 мин-1, в том числе для рабо­та в условиях низких температур (до -60 °С). Эти молоты применяют для забивки железобетонных свай в любые нескальные грунты.

21.4. Вибропогружатели и вибромолоты

385

Вибропогружатель(рис. 21.10) представляет собой возбудитель направленных колебаний (см. рис. 19.8) вдоль оси сваи. Будучи соединенным со сваей посредством наголовника 4,он сообщает ей возмущающее периодическое усилие, которым, вместе с си-

13 Волков

Рис. 21.10. Низкочастотный (а) и высокочастотный (б) вибропогружатели

лой тяжести сваи и вибропогружателя, преодолеваются сопротив­ления погружению сваи в грунт. Эффект погружения достигается благодаря тому, что за счет вибрации сваи относительно защем­ляющего ее грунта коэффициент трения на контактной поверхно­сти этих тел резко уменьшается. Для увеличения амплитуды возму­щающей силы вибропогружатели изготовляют многодебалансны- ми, состоящими из нескольких пар дебалансов 3 (см. рис. 21.10, а). Обычно дебалансы выполняют заодно с зубчатыми колесами 2, передающими движение от электродвигателя 1. Дебалансы вра­щаются синхронно навстречу друг другу. Корпус двигателя со­единяют с вибровозбудителем жестко (низкочастотые вибропо­гружатели с частотой колебаний до 10 Гц) или через пружин­ные амортизаторы 5 (см. рис. 21.10, б) (высокочастотные вибро­погружатели с частотой 16,6 Гц и более), снижая этим вредные воздействия вибрации на электродвигатель. Управляют вибропог­ружателями дистанционно.

В пределах своего назначения — погружения свай в песчаные и супесчаные водонасыщенные грунты — вибропогружатели в 2,5—3 раза производительнее свайных молотов. Они удобны в управлении, не разрушают погружаемых ими строительных эле­ментов. К их недостаткам относится ограниченная область приме­нения и сравнительно небольшой срок службы электродвигате­лей из-за вредного влияния вибрации.

Вибромолоты(рис. 21.11) отличаются от вибропогружателей спо­собом соединения корпуса вибровозбудителя с наголовником 6: через пружинные амортизаторы 5, которые позволяют корпусу вибровозбудителя совершать колебания с большими размахами, отрываясь от наголовника и ударяя бойком 3по наковальне 4при

обратном движении. Обычно вибро­молоты изготавливают бестрансмис­сионными, сажая дебалансы 2непос­редственно на валы двух синхронно работающих электродвигателей, ста­торы которых установлены в едином корпусе 1.

Важной особенностью работы виб­ромолотов является их способность к самонастройке — повышению энергии /дара с увеличением сопротивления погружению сваи, приводящей к уве­личению жесткости системы свая — грунт. Выпускаемые отечественной про­мышленностью вибромолоты характе­ризуются энергией удара до 3,9 кДж при массе до 2850 кг.

Вибромолоты применяют также для выдергивания свай и шпун­тов, для чего используют специальные наголовники, у которых наковальню располагают над ударной частью, а вибромолот пе­реворачивают на 180°.

Контрольные вопросы

  1. Какие типы свай используют для устройства свайных фундаментов? Какие из них получили наибольшее распространение в строительстве? Какими способами погружают в грунт сваи заводского изготовления? Как изготовляют буронабивные сваи? Какие машины применяют для этого?

  2. Для чего предназначены копры? Какие машины используют в каче­стве базовых для работы с копровым оборудованием? Перечислите дос­тоинства и недостатки работы копрового оборудования по сравнению с работой копров. Для каких условий предпочтительно использовать коп­ровое оборудование на базе автомобильных кранов?

  3. Опишите способы бескопрового погружения свай. Какие машины применяют для этого?

  4. Перечислите виды свайных молотов. Как они устроены и как рабо­тают? Назовите их основные параметры. Какими преимуществами и не­достатками обладают отдельные их виды? Назовите предпочтительные эбласти их применения.

  5. Для чего предназначены, как устроены и как работают вибропогру­жатели? Перечислите их преимущества и недостатки перед другими ви­цами погружателей.

  6. Рис. 21.11. Принципиальная схема устройства вибромолота

    Для чего предназначены, как устроены и как работают вибромоло­ты? В чем заключается самонастройка вибромолотов? Назовите основ­ные параметры вибромолотов. В чем заключается переналадка вибромо- юта на режим свае- и шпунтовыдергивателя?

Как работает машинное обучение | Блог Касперского

В последнее время технологические компании сошли с ума от машинного обучения. Говорят, это решает проблемы, которые раньше могли решить только люди. Некоторые даже называют это «искусственным интеллектом». Машинное обучение представляет особый интерес в сфере ИТ-безопасности, где ландшафт угроз быстро меняется, и нам необходимо найти адекватные решения.

Некоторые даже называют машинное обучение «искусственным интеллектом» просто ради него.

Технология сводится к скорости и согласованности, а не к уловкам. А машинное обучение основано на технологиях, что упрощает объяснение на человеческом языке. Итак, приступим к делу: мы будем решать реальную проблему с помощью рабочего алгоритма - алгоритма на основе машинного обучения. Концепция довольно проста, и она дает реальную и ценную информацию.

Проблема: отличить значимый текст от тарабарщины

Человеческое письмо (в данном случае письмо Терри Пратчетта) может выглядеть так:

Дайте человеку костер, и ему будет тепло на весь день.Но подожги его, и он согреется на всю оставшуюся жизнь. разум, конечно, состоит в том, что люди будут настаивать на том, чтобы прийти и попытаться вложить в него вещи

Тарабарщина выглядит примерно так:

DFgdgfkljhdfnmn vdfkjdfk kdfjkswjhwiuerwp2ijnsd, mfns sdlfkls wkjgwl
reoigh dfjdkjfhgdjbgk nretSRGsgkjdxfh14fdigutg 900xfhgdjbgk nretSRGsgkjdxfh14fdjfgtg 900hdjkdjfgx 900xfh14fdjfgtg 900hdjkdjfg9 900hdjfgx 900hdjfgx9000

Наша задача - разработать алгоритм машинного обучения, который сможет отличить их друг от друга. Хотя для человека задача тривиальна, это настоящий вызов. Чтобы формализовать разницу, нужно немало. Здесь мы используем машинное обучение: мы вводим в алгоритм несколько примеров и позволяем ему «научиться» надежно отвечать на вопрос: «Это человек или чушь?» Каждый раз, когда реальная антивирусная программа анализирует файл, по сути, это именно то, что она делает.

Поскольку мы рассматриваем эту тему в контексте ИТ-безопасности, а основная цель антивирусного программного обеспечения - обнаруживать вредоносный код в огромном объеме чистых данных, мы будем называть значимый текст «чистым», а тарабарщину - «вредоносным». .”

Это кажется тривиальной задачей для человека: он может сразу увидеть, какой из них «чистый», а какой «вредоносный». Но это настоящая проблема - формализовать разницу или объяснить это компьютеру. Здесь мы используем машинное обучение: мы «загружаем» несколько примеров в алгоритм и позволяем ему «учиться» на них, чтобы он мог дать правильный ответ на вопрос.

Решение: используйте алгоритм

Наш алгоритм будет вычислять частоту, с которой за одной конкретной буквой следует другая конкретная буква, таким образом анализируя все возможные пары букв.Например, для нашей первой фразы: «Дайте человеку костер, и он согреется в течение дня. Но подожги его, и он согреется на всю оставшуюся жизнь », который, как мы знаем, чист, частота определенных пар букв выглядит так:

Bu - 1
Gi - 1
an - 3
ar - 2
ay - 1
da - 1
es - 1
et - 1
fe - 1
fi - 2
fo - 2
he - 4
hi - 2
если - 1
im - 1

Для простоты мы игнорируем знаки препинания и пробелы.Итак, в этой фразе за a следует n три раза, за f следует i два раза, а за a следует y один раз.

На этом этапе мы понимаем, что одной фразы недостаточно, чтобы заставить нашу модель учиться: нам нужно проанализировать большую строку текста. Итак, давайте посчитаем пары букв в Унесенных ветром Маргарет Митчелл - или, если быть точным, в первых 20% книги. Вот несколько из них:

he - 11460
th - 9260
er - 7089
in - 6515
an - 6214
nd - 4746
re - 4203
ou - 4176
wa - 2166
sh - 2161
ea - 2146
nt - 2144
wc - 1

Как видите, вероятность встретить комбинацию х вдвое выше, чем вероятность увидеть и wc появляется всего один раз (только один в новичке ).

Итак, теперь у нас есть модель чистого текста, но как ее использовать? Во-первых, чтобы определить вероятность того, что строка является чистой или вредоносной, мы определим ее подлинность . Мы определим частоту каждой пары букв с помощью модели (оценив, насколько реалистична комбинация букв), а затем умножим эти числа:

F (Gi) * F (iv) * F (ve) * F (e) * F (a) * F (a) * F (m) * F (ma) * F (an) * F (n ) *…
6 * 364 * 2339 * 13606 * 8751 * 1947 * 2665 * 1149 * 6214 * 5043 *…

При определении окончательного значения подлинности мы также учитываем количество символов в строке: чем длиннее строка, тем больше чисел мы умножаем.Итак, чтобы сделать это значение одинаково подходящим для коротких и длинных строк, мы совершаем математическую магию (извлекаем из результата корень степени «длина рассматриваемой строки минус один»).

Использование модели

Теперь мы можем сделать некоторые выводы: чем выше вычисленное число, тем лучше рассматриваемая линия вписывается в нашу модель и, следовательно, тем больше вероятность того, что она была написана человеком. Если в тексте содержится большое число, мы можем назвать его чистым .

Если рассматриваемая строка содержит подозрительно большое количество редких комбинаций (например, wx , zg , yq и т. Д.), Она более вероятно вредоносная.

Для линии, выбранной для анализа, мы измеряем вероятность («подлинность») в пунктах следующим образом:

Дайте человеку костер, и ему будет тепло на весь день. Но подожги его, и ему будет тепло на всю оставшуюся жизнь - 1984 балла
Хорошо известно, что жизненно важным ингредиентом успеха является незнание того, что то, что вы пытаетесь сделать, невозможно - 1601 балл
Проблема с непредвзятым мышлением, конечно, в том, что люди будут настаивать на том, чтобы прийти и попытаться что-то вложить - 2460 баллов
DFgdgfkljhdfnmn vdfkjdfk kdfjkswjhwiuerwp2ijnsd, mfns sdlfkls wkjgwp2ijnsd, mfns sdlfkls wkjgwlsd - 16 points 9 баллов
dfgldfkjgreiut rtyuiokjhg cvbnrtyu - 43 балла

Как видите, чистых строки набрали намного больше 1000 баллов, а вредоносных строк не смогли поцарапать даже 100 баллов.Кажется, наш алгоритм работает так, как ожидалось.

Что касается сопоставления высоких и низких оценок в контексте, лучший способ - это делегировать эту работу и машине, и позволить ей учиться. Для этого мы отправим несколько настоящих чистых строк и вычислим их подлинность, а затем отправим несколько вредоносных строк и повторим. Затем мы рассчитаем базовый уровень для оценки. В нашем случае это около 500 баллов.

В реальной жизни

Давайте рассмотрим, что мы только что сделали.

1.Мы определили особенности чистых линий (то есть пар символов).

В реальной жизни при разработке работающего антивируса аналитики также определяют особенности файлов и других объектов. Между прочим, их вклад жизненно важен: задача человека по-прежнему определять, какие функции следует оценивать в ходе анализа, а уровень знаний и опыта исследователей напрямую влияет на качество функций. Например, кто сказал, что символы нужно анализировать парами, а не тройками? Подобные гипотетические предположения также проверяются в антивирусных лабораториях.Я должен отметить, что мы в «Лаборатории Касперского» используем машинное обучение для выбора лучших и дополнительных функций.

2. Мы использовали определенные индикаторы для построения математической модели, которую мы изучили на основе набора примеров.

Конечно, в реальной жизни модели несколько сложнее. Сейчас наилучшие результаты дает ансамбль дерева решений, построенный с помощью техники повышения градиента, но, продолжая стремиться к совершенству, мы не можем сидеть сложа руки и просто принимать лучшее сегодня.

3. Мы использовали простую математическую модель для расчета рейтинга подлинности.

Если честно, в реальной жизни мы поступаем наоборот: рассчитываем рейтинг «злого умысла». Это может показаться не очень разным, но представьте, насколько неаутентичной строка на другом языке или алфавите может показаться в нашей модели. Но недопустимо, чтобы антивирус давал ложные ответы при проверке целого нового класса файлов только потому, что он их еще не знает.

Альтернатива машинному обучению?

Примерно 20 лет назад, когда вредоносных программ было не так много, «тарабарщину» можно было легко обнаружить по сигнатурам (отличительным фрагментам).В приведенных выше примерах подписи могут выглядеть так:

DFgdgfkljhdfnmn vdfkjdfk kdfjkswjhwiu erwp2ij nsd, mfns sdlfkls wkjgwl
reoigh dfjdkjfhgdjbgk nretSRGs gkjd36 kdjbgk nretSRGs gkjdx9

Антивирусная программа, сканирующая файл и обнаруживающая erwp2ij , посчитает: «Ага, это тарабарщина № 17». Обнаружив gkjdxfhg , он распознал бы тарабарщину № 139.

Затем, около 15 лет назад, когда популяция образцов вредоносных программ значительно выросла, «универсальное» обнаружение вышло на первый план.Вирусный аналитик определил правила, которые в применении к содержательному тексту выглядели примерно так:

1. Длина слова должна составлять от 1 до 20 символов.

2. Заглавные буквы и цифры редко помещаются в середину слова.

3. Гласные относительно равномерно смешаны с согласными.

И так далее. Если линия не соответствует ряду этих правил, она определяется как вредоносная.

По сути, принцип работал точно так же, но в этом случае набор правил, которые аналитикам приходилось писать вручную, заменял математическую модель.

А затем, около 10 лет назад, когда количество образцов вредоносных программ выросло и превысило все ранее предполагаемые уровни, алгоритмы машинного обучения начали медленно внедряться в антивирусные программы. Сначала с точки зрения сложности они не выходили слишком далеко за пределы примитивного алгоритма, который мы описали ранее в качестве примера. Но к тому времени мы активно набирали специалистов и расширяли нашу экспертизу. В результате у нас самый высокий уровень обнаружения среди антивирусов.

Сегодня ни один антивирус не работал бы без машинного обучения.Сравнивая методы обнаружения, машинное обучение будет связано с некоторыми продвинутыми методами, такими как поведенческий анализ. Однако в поведенческом анализе машинное обучение действительно используется! В общем, машинное обучение необходимо для эффективной защиты. Период.

Недостатки

У машинного обучения столько преимуществ - разве это панацея? Ну не совсем. Этот метод работает эффективно, если вышеупомянутый алгоритм работает в облаке или какой-либо инфраструктуре, которая учится на анализе огромного количества как чистых , так и вредоносных объектов.

Кроме того, полезно иметь группу экспертов, которые контролируют этот процесс обучения и вмешиваются каждый раз, когда их опыт может иметь значение.

В данном случае недостатки сводятся к минимуму - вплоть до, по сути, одного недостатка: необходимости дорогостоящего инфраструктурного решения и высокооплачиваемой команды специалистов.

Но если кто-то хочет резко сократить расходы и использовать только математическую модель и только на стороне продукта, все может пойти не так.

1.Ложные срабатывания.

Обнаружение на основе машинного обучения - это всегда поиск золотого пятна между уровнем обнаруженных объектов и уровнем ложных срабатываний. Если мы захотим активизировать детектирование, в конечном итоге будет больше ложных срабатываний. С машинным обучением они могут появиться там, где вы даже не предполагали и не предсказывали. Например, чистая строка «Посетите Рейкьявик» будет обнаружена как вредоносная, получив всего 101 балл в нашем рейтинге достоверности. Вот почему антивирусной лаборатории важно вести учет чистых файлов, чтобы модель могла изучаться и тестироваться.

2. Модель байпаса.

Злоумышленник может разобрать такой продукт и посмотреть, как он работает. Преступники - это люди, что делает их более изобретательными (если не умнее), чем машина, и они могут адаптироваться. Например, следующая строка считается чистой, несмотря на то, что ее первая часть явно (для человеческого глаза) вредоносная: «dgfkljhdfnmnvdfk Вот целый набор хороших текстов, добавленных, чтобы ввести машину в заблуждение». Каким бы умным ни был алгоритм, умный человек всегда найдет способ обойти его.Вот почему антивирусной лаборатории нужна высокочувствительная инфраструктура, чтобы мгновенно реагировать на новые угрозы.

Вот пример того, как можно обмануть вышеупомянутую математическую модель: слова выглядят аутентичными, но на самом деле это тарабарщина. Источник

3. Обновление модели.

Описывая вышеупомянутый алгоритм, мы упомянули, что модель, полученная из английских текстов, не будет работать для текстов на других языках. С этой точки зрения вредоносные файлы (при условии, что они созданы людьми, которые могут мыслить нестандартно) похожи на постоянно развивающийся алфавит.Картина угроз очень изменчива. В результате долгих лет исследований «Лаборатория Касперского» выработала сбалансированный подход: мы шаг за шагом обновляем наши модели прямо в наших антивирусных базах. Это позволяет нам обеспечить дополнительное обучение или даже полное изменение угла обучения модели, не прерывая ее обычные операции.

Заключение

С большим уважением к машинному обучению и его огромной важности в мире кибербезопасности мы в «Лаборатории Касперского» считаем, что наиболее эффективный подход к кибербезопасности основан на многоуровневой парадигме.

Антивирус

должен быть идеальным во всех отношениях, с его поведенческим анализом, машинным обучением и многим другим. Но об этом «многом другом» мы поговорим в следующий раз.

Что такое машинное обучение? Как работает машинное обучение и его будущее?

  1. Простое определение машинного обучения
  2. Что такое машинное обучение
  3. Почему мы должны изучать машинное обучение
  4. Как начать с машинного обучения
  5. Семь шагов машинного обучения
  6. Как работает машинное обучение?
  7. Какой язык программирования лучше всего подходит для машинного обучения
  8. Инструменты машинного обучения
  9. Разница между машинным обучением и искусственным интеллектом
  10. Data Science vs.Машинное обучение
  11. Глубокое обучение и машинное обучение
  12. Типы машинного обучения
  13. Приложения машинного обучения
  14. Работа с машинным обучением и перспективы карьерного роста
  15. Книги по машинному обучению
  16. Возможности машинного обучения в будущем

Простое определение понятия Машинное обучение

Машинное обучение - это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое дает устройствам возможность учиться на собственном опыте и совершенствоваться без какого-либо программирования.Например, когда вы делаете покупки на любом веб-сайте, он показывает похожие поисковые запросы, например: - Люди, которые покупали, также видели это.

Что такое машинное обучение?

Артур Самуэль ввел термин «машинное обучение» в 1959 году. Он был пионером в области искусственного интеллекта и компьютерных игр и определил машинное обучение как «область исследования , которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования».

В этой статье, во-первых, мы подробно обсудим машинное обучение, охватывающее различные аспекты, процессы и приложения.Во-вторых, мы начнем с понимания важности машинного обучения. Мы также объясним стандартные термины, используемые в машинном обучении, и шаги для решения проблемы машинного обучения. Кроме того, мы поймем, что такое машинное обучение и как оно работает. Более того, мы выясним, почему Python - лучший язык программирования для машинного обучения. Мы также перечислим различные типы подходов к машинному обучению и промышленных приложений. Наконец, статья заканчивается перспективами трудоустройства и карьерного роста в области машинного обучения, а также тенденциями заработной платы в ведущих мегаполисах Индии.

Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта. Машинное обучение - это изучение того, как сделать машины более похожими на людей в их поведении и решениях, дав им возможность учиться и разрабатывать свои собственные программы. Это делается с минимальным вмешательством человека, то есть без явного программирования. Процесс обучения автоматизирован и улучшен на основе опыта машин на протяжении всего процесса. На машины поступают данные хорошего качества, и для построения моделей машинного обучения используются различные алгоритмы, чтобы обучать машины на этих данных.Выбор алгоритма зависит от типа имеющихся данных и типа деятельности, которую необходимо автоматизировать.

Вот видео, в котором с нуля объясняется, что такое машинное обучение.

Теперь вы можете задаться вопросом, чем оно отличается от традиционного программирования? Что ж, в традиционном программировании мы загружали бы входные данные и хорошо написанную и протестированную программу в машину для генерации вывода. Когда дело доходит до машинного обучения, входные данные вместе с выходными данными загружаются в машину на этапе обучения, и она разрабатывает программу для себя.Чтобы лучше понять это, обратитесь к иллюстрации ниже:

Почему мы должны изучать машинное обучение?

Машинному обучению сегодня уделяется все необходимое внимание. Машинное обучение может автоматизировать многие задачи, особенно те, которые могут выполнять только люди с их врожденным интеллектом. Воспроизвести этот интеллект на машинах можно только с помощью машинного обучения.

С помощью машинного обучения предприятия могут автоматизировать рутинные задачи.Это также помогает в автоматизации и быстром создании моделей для анализа данных. Различные отрасли зависят от огромных объемов данных для оптимизации своей деятельности и принятия разумных решений. Машинное обучение помогает создавать модели, которые могут обрабатывать и анализировать большие объемы сложных данных для получения точных результатов. Эти модели точны, масштабируемы и работают с меньшим временем выполнения работ. Создавая такие точные модели машинного обучения, компании могут использовать выгодные возможности и избегать неизвестных рисков.

Распознавание изображений, генерация текста и многие другие варианты использования находят применение в реальном мире. Это расширяет возможности экспертов по машинному обучению в качестве востребованных профессионалов.

Как начать работу с машинным обучением?

Чтобы начать работу с машинным обучением, давайте взглянем на некоторые важные термины, используемые в машинном обучении:

Некоторая терминология машинного обучения

  • Модель : также известная как «гипотеза», машина Модель обучения - это математическое представление реального процесса.Алгоритм машинного обучения вместе с обучающими данными создает модель машинного обучения.
  • Признак : Признак - это измеримое свойство или параметр набора данных.
  • Вектор признаков : это набор нескольких числовых функций. Мы используем его в качестве входных данных для модели машинного обучения в целях обучения и прогнозирования.
  • Обучение : алгоритм принимает в качестве входных данных набор данных, известных как «данные обучения». Алгоритм обучения находит закономерности во входных данных и обучает модель ожидаемым результатам (цели).Результатом тренировочного процесса является модель машинного обучения.
  • Прогноз : как только модель машинного обучения готова, в нее могут быть введены входные данные для обеспечения прогнозируемого вывода.
  • Цель (метка) : значение, которое должна предсказать модель машинного обучения, называется целью или меткой.
  • Переоснащение : Когда большой объем данных обучает модель машинного обучения, она имеет тенденцию учиться на шуме и неточных вводах данных.Здесь модель не может правильно характеризовать данные.
  • Недостаточное соответствие : Это сценарий, когда модель не может расшифровать основной тренд во входных данных. Это снижает точность модели машинного обучения. Проще говоря, модель или алгоритм недостаточно хорошо соответствуют данным.
    Вот видео, которое описывает пошаговое руководство по решению проблемы машинного обучения на примере пива и вина:

Есть семь шагов машинного обучения

  1. Сбор данных
  2. Подготовка к этому данные
  3. Выбор модели
  4. Обучение
  5. Оценка
  6. Настройка гиперпараметров
  7. Прогнозирование


Выучить язык программирования, предпочтительно Python, вместе с необходимыми аналитическими и математическими знаниями обязательно.Вот три математических области, которые вам необходимо освежить перед тем, как приступить к решению задач машинного обучения:

  1. Линейная алгебра для анализа данных: скаляры, векторы, матрицы и тензоры
  2. Математический анализ: производные и градиенты
  3. Теория вероятностей и статистика
  4. Многомерное исчисление
  5. Алгоритмы и комплексная оптимизация

Как работает машинное обучение?

Три основных строительных блока системы машинного обучения - это модель, параметры и обучаемый.

  • Модель - это система, которая делает прогнозы
  • Параметры - это факторы, которые учитываются моделью при прогнозировании
  • Обучающийся вносит корректировки в параметры и модель, чтобы согласовать прогнозы с фактическими результатами

Давайте рассмотрим приведенный выше пример пива и вина, чтобы понять, как работает машинное обучение. Модель машинного обучения здесь должна предсказать, будет ли напиток пивом или вином. Выбранные параметры - это цвет напитка и процентное содержание алкоголя.Первый шаг:

Обучение на обучающем наборе

Это включает выборку набора данных из нескольких напитков, для которых указаны цвет и процентное содержание алкоголя. Теперь нам нужно определить описание каждой классификации, то есть вина и пива, с точки зрения значений параметров для каждого типа. Модель может использовать описание, чтобы решить, будет ли новый напиток вином или пивом.

Значения параметров «цвет» и «процентное содержание алкоголя» можно представить как «x» и «y» соответственно.Затем (x, y) определяет параметры каждого напитка в обучающих данных. Этот набор данных называется обучающим набором. Эти значения, нанесенные на график, представляют гипотезу в форме линии, прямоугольника или полинома, которая лучше всего подходит для желаемых результатов.

Второй шаг - измерение ошибки.

После обучения модели на определенном обучающем наборе ее необходимо проверить на наличие расхождений и ошибок. Мы используем свежий набор данных для выполнения этой задачи. Результатом этого теста будет один из следующих четырех:

  • Истинно положительный: когда модель предсказывает состояние, когда оно присутствует
  • Истинно отрицательный: когда модель не предсказывает условие, когда оно отсутствует
  • Ложно-положительное: Когда модель предсказывает условие, когда оно отсутствует
  • Ложноотрицательное: Когда модель не предсказывает условие, когда оно присутствует

Сумма FP и FN является общей ошибкой в ​​модели.

Управление шумом

Для простоты мы рассмотрели только два параметра для решения задачи машинного обучения, а именно цвет и процентное содержание алкоголя. Но на самом деле вам придется учитывать сотни параметров и широкий набор обучающих данных, чтобы решить проблему машинного обучения.

  • Созданная гипотеза будет иметь намного больше ошибок из-за шума. Шум - это нежелательные аномалии, которые скрывают основную взаимосвязь в наборе данных и ослабляют процесс обучения.Причины появления этого шума:
  • Большой набор обучающих данных
  • Ошибки во входных данных
  • Ошибки маркировки данных
  • Ненаблюдаемые атрибуты, которые могут повлиять на классификацию, но не учитываются в обучающем наборе из-за отсутствия данных

Вы можете принять определенную степень ошибки обучения из-за шума, чтобы гипотеза была как можно более простой.

Тестирование и обобщение

Хотя алгоритм или гипотеза может хорошо соответствовать обучающему набору, он может потерпеть неудачу при применении к другому набору данных вне обучающего набора.Поэтому важно выяснить, подходит ли алгоритм для новых данных. Проверить это с помощью набора новых данных - вот способ судить об этом. Кроме того, обобщение относится к тому, насколько хорошо модель предсказывает результаты для нового набора данных.

Когда мы подбираем алгоритм гипотезы для максимально возможной простоты, он может иметь меньше ошибок для обучающих данных, но может иметь более значительную ошибку при обработке новых данных. Мы называем это недостаточным оснащением. С другой стороны, если гипотеза слишком сложна, чтобы наилучшим образом соответствовать результату обучения, она может плохо обобщаться.Это случай переоборудования. В любом случае результаты возвращаются для дальнейшего обучения модели.

Типичный результат алгоритма классификации

Типичный результат алгоритма классификации может принимать две формы:

Дискретные классификаторы. Двоичный выход (ДА или НЕТ, 1 или 0), который указывает, классифицировал ли алгоритм входной экземпляр как положительный или отрицательный или нет. Алгоритм просто говорит, что приложение имеет «высокий потенциал», если это так.Если не ожидается вмешательства человека в процесс принятия решений, например, если у компании нет верхнего или нижнего предела для приложений, которые считаются «высокопотенциальными», то это может быть полезно.

Вероятностные классификаторы. Вероятностный выход (число от 0 до 1), который показывает вероятность того, что вход попадает в положительный класс. Давайте посмотрим на пример. Если алгоритм показывает, что вероятность того, что приложение имеет высокий потенциал, составляет 0,68.Если ожидается вмешательство человека в процесс принятия решений, например, если у компании есть ограничение на количество приложений, которые могут считаться «высокими», тогда это может быть полезно. Вероятностный выход становится двоичным, как только человек определяет «отсечку», чтобы определить, какие экземпляры попадают в положительный класс.

Какой язык лучше всего подходит для машинного обучения?

Python, несомненно, является лучшим языком программирования для приложений машинного обучения благодаря различным преимуществам, упомянутым в разделе ниже.Другие языки программирования, которые можно использовать для приложений машинного обучения: R, C ++, JavaScript, Java, C #, Julia, Shell, TypeScript и Scala.

Python известен своей удобочитаемостью и относительно меньшей сложностью по сравнению с другими языками программирования. Приложения машинного обучения включают сложные концепции, такие как исчисление и линейная алгебра, реализация которых требует больших усилий и времени. Python помогает уменьшить эту нагрузку за счет быстрой реализации, позволяющей инженеру машинного обучения проверить идею.Вы можете ознакомиться с Руководством по Python, чтобы получить базовое понимание языка. Еще одно преимущество использования Python в машинном обучении - это готовые библиотеки. Существуют разные пакеты для разных типов приложений, как указано ниже:

  • Numpy, OpenCV и Scikit используются при работе с изображениями
  • NLTK вместе с Numpy и Scikit снова при работе с текстом
  • Librosa для аудио приложений
  • Matplotlib, Seaborn и Scikit для представления данных
  • TensorFlow и Pytorch для приложений глубокого обучения
  • Scipy для научных вычислений
  • Django для интеграции веб-приложений
  • Pandas для высокоуровневых структур данных и анализа

обеспечивает гибкость выбор между объектно-ориентированным программированием или написанием сценариев.Также нет необходимости перекомпилировать код; разработчики могут вносить любые изменения и моментально видеть результаты. Вы можете использовать Python вместе с другими языками для достижения желаемой функциональности и результатов.

Python - это универсальный язык программирования, который может работать на любой платформе, включая Windows, MacOS, Linux, Unix и другие. При переходе с одной платформы на другую код нуждается в незначительных доработках и изменениях, и он готов к работе на новой платформе.

Вот краткое изложение преимуществ использования Python для задач машинного обучения:

Еще одним языком программирования, используемым для машинного обучения, является «R».Вот видеоурок для начинающих, объясняющий, как работать с этим очень известным языком программирования. Посмотри.

Предоставлено- Саураб Сингх

Специалисты по машинному обучению используют ряд инструментов, методов и структур для разработки эффективной модели машинного обучения. В предыдущем разделе мы прочитали о Python и встроенных в Python библиотеках, которые помогают создавать эффективные модели, которые точно работают для решения текущих бизнес-задач.Ниже перечислены некоторые из наиболее часто используемых инструментов машинного обучения, которые используются для различных целей в проектах машинного обучения.

Разница между машинным обучением и искусственным интеллектом

AI решает более комплексные задачи автоматизации системы, использующей такие области, как когнитивная наука, обработка изображений, машинное обучение или нейронные сети для компьютеризации. С другой стороны, ML влияет на машину, чтобы извлекать уроки из внешней среды.Внешняя среда может быть чем угодно, например, внешними запоминающими устройствами, датчиками, электронными сегментами и прочим.

Кроме того, искусственный интеллект позволяет машинам и фреймворкам думать и выполнять задачи, как это делают люди. В то время как машинное обучение зависит от вводимых данных или запросов, запрошенных пользователями. Платформа воздействует на входные данные, проверяя, есть ли они в базе знаний, а затем предоставляет выходные данные.

Наука о данных против машинного обучения

Наука о данных - это обработка и анализ данных, полученных из различных источников, для получения содержательной информации, которая будет служить множеству бизнес-целей.Процесс Data Science включает в себя извлечение, очистку, анализ и визуализацию данных для извлечения ценных закономерностей и идей.

Когда наборы данных огромны и аналитики данных физически не могут проанализировать их, машинное обучение играет критически важную роль. Машинное обучение - это способность системы самостоятельно изучать и обрабатывать наборы данных без вмешательства человека. Для реализации моделей машинного обучения используются сложные алгоритмы и методы, такие как регрессия, контролируемая кластеризация, наивный байесовский метод и многие другие.

Подробнее о различиях между наукой о данных, машинным обучением и искусственным интеллектом

Глубокое обучение и машинное обучение

Прежде чем разбираться в различиях между глубоким обучением и машинным обучением, необходимо знать, что глубокое обучение является одной из областей машинное обучение. Когда дело доходит до приложений, глубокое обучение обеспечивает искусственный интеллект, максимально похожий на человеческий.

Машинное обучение использует алгоритмы для анализа данных, извлечения информации, извлечения уроков из нее и затем принятия обоснованных решений для решения проблемы.Всякий раз, когда модель предсказывает неверный результат, инженер машинного обучения должен вмешаться и исправить проблему, чтобы повысить точность модели.

Deep Learning, с другой стороны, структурирует несколько уровней алгоритмов для создания искусственной нейронной сети. Нейронные сети могут учиться самостоятельно и принимать разумные решения без вмешательства эксперта по машинному обучению. Даже когда модель предсказывает ошибочный результат, она может обучиться самостоятельно, чтобы повысить свою точность и эффективность.

Типы машинного обучения

В этом разделе мы узнаем о различных подходах к машинному обучению и различных проблемах, которые они могут решить.

Что такое контролируемое обучение?

Модель контролируемого обучения имеет набор входных переменных (x) и выходной переменной (y). Алгоритм определяет функцию отображения между входными и выходными переменными. Соотношение y = f (x).

Обучение контролируется или контролируется в том смысле, что мы уже знаем результат, и алгоритм корректируется каждый раз для оптимизации его результатов. Алгоритм обучается на наборе данных и корректируется до тех пор, пока не будет достигнут приемлемый уровень производительности.
Мы можем сгруппировать контролируемые задачи обучения как:

  1. Проблемы регрессии - используются для прогнозирования будущих значений, и модель обучается с использованием исторических данных. Например, прогнозирование будущей цены продукта.
  2. Проблемы классификации. Различные метки обучают алгоритм определять элементы в определенной категории. Например, болезнь или отсутствие болезни, яблоко или апельсин, пиво или вино.

Что такое обучение без учителя?

При таком подходе выходные данные неизвестны, а под рукой имеется только входная переменная.Алгоритм учится сам по себе и обнаруживает впечатляющую структуру данных.
Цель состоит в том, чтобы расшифровать базовое распределение данных, чтобы получить больше информации о данных.
Мы можем сгруппировать задачи обучения без учителя как:

  1. Кластеризация: это означает объединение входных переменных с одинаковыми характеристиками вместе. Например, группировка пользователей на основе истории поиска
  2. Ассоциация: здесь мы обнаруживаем правила, которые управляют значимыми ассоциациями между набором данных.Например, люди, которые смотрят «X», будут также смотреть «Y».

Что такое полу-контролируемое обучение?

При полууправляемом обучении специалисты по данным обучают модель с минимальным количеством помеченных данных и большим объемом немаркированных данных. Обычно первым шагом является кластеризация похожих данных с помощью алгоритма машинного обучения без учителя. Следующим шагом является маркировка немаркированных данных с использованием характеристик ограниченных доступных помеченных данных. После маркировки полных данных можно использовать алгоритмы контролируемого обучения для решения проблемы.

Что такое обучение с подкреплением ?

При таком подходе модели машинного обучения обучаются принимать ряд решений на основе вознаграждений и отзывов, которые они получают за свои действия. Машина учится достигать цели в сложных и неопределенных ситуациях и вознаграждается каждый раз, когда достигает ее в течение периода обучения.

Обучение с подкреплением отличается от обучения с учителем в том смысле, что ответ недоступен, поэтому агент подкрепления определяет шаги для выполнения задачи.Машина учится на собственном опыте, когда набор обучающих данных отсутствует.
Вот видео, объясняющее различные типы машинного обучения на реальных примерах:

Вот несколько приложений машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения помогают в создании интеллектуальных систем, которые могут учиться на своих прошлый опыт и исторические данные для получения точных результатов. Таким образом, многие отрасли применяют решения машинного обучения для решения своих бизнес-задач или для создания новых, более совершенных продуктов и услуг.В сфере здравоохранения, обороны, финансовых услуг, маркетинга и безопасности, среди прочего, машинное обучение используется в своих приложениях и процессах.

Приложения машинного обучения

Распознавание лиц / изображений

Самым распространенным приложением машинного обучения является Распознавание лиц, и самым простым примером этого приложения является iPhone X. Существует множество вариантов использования распознавания лиц, в основном в целях безопасности, таких как идентификация преступников, поиск пропавших без вести, помощь в судебно-медицинских расследованиях и т. д.Интеллектуальный маркетинг, диагностика заболеваний, отслеживание посещаемости школ - это еще несколько вариантов использования.

Автоматическое распознавание речи

Автоматическое распознавание речи, сокращенно ASR, используется для преобразования речи в цифровой текст. Его приложения заключаются в аутентификации пользователей на основе их голоса и выполнении задач на основе ввода человеческого голоса. Речевые шаблоны и словарный запас вводятся в систему для обучения модели. В настоящее время системы ASR находят широкое применение в следующих областях:

  • Медицинская помощь
  • Промышленная робототехника
  • Судебная и правоохранительная деятельность
  • Оборона и авиация
  • Телекоммуникационная промышленность
  • Домашняя автоматизация и контроль доступа
  • I.T. and Consumer Electronics

Financial Services

Машинное обучение имеет множество вариантов использования в финансовых услугах. Алгоритмы машинного обучения превосходно помогают обнаруживать мошенничество, отслеживая действия каждого пользователя и оценивая, типична ли попытка действия для этого пользователя.
Финансовый мониторинг для выявления действий по отмыванию денег также является важным вариантом использования машинного обучения для обеспечения безопасности.

Машинное обучение также помогает принимать лучшие торговые решения с помощью алгоритмов, которые могут анализировать тысячи источников данных одновременно.Кредитный скоринг и андеррайтинг - это некоторые из других приложений.
Самым распространенным приложением в нашей повседневной деятельности являются виртуальные личные помощники, такие как Siri и Alexa.

Маркетинг и продажи

Машинное обучение улучшает алгоритмы оценки потенциальных клиентов, включая различные параметры, такие как посещения веб-сайтов, открытые электронные письма, загрузки и клики для оценки каждого лида. Это также помогает предприятиям улучшить свои динамические модели ценообразования с помощью методов регрессии для прогнозирования.

Анализ настроений - еще одно важное приложение для оценки реакции потребителей на конкретный продукт или маркетинговую инициативу. Машинное обучение для компьютерного зрения помогает брендам идентифицировать свои продукты на изображениях и видео в Интернете. Эти бренды также используют компьютерное зрение для измерения упоминаний, которые упускают какой-либо соответствующий текст. Чат-боты также становятся более отзывчивыми и умными с помощью машинного обучения.

Здравоохранение

Машинное обучение применяется в диагностике болезней и недомоганий, которые иначе диагностировать сложно.Лучевая терапия также становится лучше с появлением машинного обучения.

Открытие лекарств на ранних стадиях - еще одно важное приложение, которое включает такие технологии, как точная медицина и секвенирование нового поколения. Для завершения клинических испытаний и получения результатов требуется много времени и денег. Применение прогнозной аналитики на основе машинного обучения может улучшить эти факторы и дать лучшие результаты.

Технологии машинного обучения также имеют решающее значение для прогнозирования эпидемий.Ученые всего мира используют эти технологии для прогнозирования вспышек эпидемий.

Системы рекомендаций

Сегодня многие компании используют системы рекомендаций для эффективного общения с пользователями на своем сайте. Он может порекомендовать соответствующие продукты, фильмы, веб-сериалы, песни и многое другое. Наиболее известные варианты использования рекомендательных систем - это сайты электронной коммерции, такие как Amazon, Flipkart и многие другие, а также Spotify, Netflix и другие каналы веб-потоковой передачи.

Вакансии и перспективы карьерного роста в машинном обучении

Во-первых, давайте посмотрим на набор навыков, которые необходимы, чтобы стать успешным профессионалом в области машинного обучения. Затем мы перейдем к должностям и перспективам карьерного роста в машинном обучении.

Необходимое условие для машинного обучения

  • Линейная алгебра
  • Статистика и вероятность
  • Исчисление
  • Теория графов
  • Навыки программирования - Python, R, MATLAB, C ++ или Octave
  • навыки обучения, необходимые для обучения

    a P rofessional

    1. Алгоритмы и библиотеки машинного обучения: Абсолютно необходимо ознакомиться с реализацией алгоритмов машинного обучения, которые в основном доступны через API, пакеты и библиотеки.Также важно узнать о плюсах и минусах различных подходов к реализации ML.
    2. Моделирование и оценка данных: Это включает в себя процесс непрерывной оценки производительности данной модели. Этого можно добиться, выбрав подходящую меру точности и эффективную стратегию оценки, основанную на рассматриваемой проблеме.
    3. Распределенные вычисления: Задачи машинного обучения требуют работы с большим набором данных.Использование одной машины не может обработать такой огромный объем данных. Его нужно распределить по кластеру машин.
    4. Разработка программного обеспечения и системное проектирование: Прочная база в области разработки программного обеспечения и проектирования систем - необходимое условие для успешной карьеры в области машинного обучения. Работодатели предпочитают возможность создавать соответствующие интерфейсы для компонентов. Эти навыки важны для улучшения качества, производительности, совместной работы и удобства обслуживания.

    Машинное обучение Роли и тенденции заработной платы

    (Источник: Исследование заработной платы журнала Analytics India Magazine - 2018)

    Книги по машинному обучению

    Машинное обучение - это обширный предмет, включающий концепции статистики, линейной алгебры, исчисления , и многие другие домены.Обширность предмета уступает место неограниченным возможностям применения техники или ряда приемов для решения поставленной задачи. Лучший способ постоянно обновлять различные инструменты и методы машинного обучения - это читать одни из лучших книг, написанных экспертами в этой области. Чтение все большего и большего количества книг также поможет вам взглянуть на проблему с разных точек зрения. Также можно понять разные подходы к решению одной и той же проблемы и сравнить их, чтобы выбрать лучшее решение.Для начала, вот список из 10 лучших книг по машинному обучению, которые обеспечат глубокое погружение в концепции и приложения машинного обучения.

    Возможности машинного обучения в будущем

    В заключение давайте посмотрим, каким будет будущее машинного обучения. По оценкам, к 2022 году рынок машинного обучения вырастет до 8,81 миллиарда долларов США. Это означает, что для стимулирования этого роста потребуется существенная потребность в навыках в области машинного обучения.Будущее выглядит многообещающим для тех, кто планирует карьеру в области машинного обучения!
    Если вы хотите узнать больше о машинном обучении и хотите сделать карьеру в области машинного обучения, ознакомьтесь с преимуществами карьеры в области машинного обучения.

    Если вы хотите продолжить карьеру в области машинного обучения, повышайте квалификацию с помощью программы Great Learning PG в области машинного обучения.

    9

    Как работают игровые автоматы | HowStuffWorks

    В современном игровом автомате вероятность выпадения определенного символа или комбинации символов зависит от того, как настроен виртуальный барабан .Как мы видели в предыдущем разделе, каждая остановка на реальном барабане может соответствовать более чем одной остановке на виртуальном барабане. Проще говоря, шансы попасть в конкретное изображение на реальном барабане зависят от того, сколько виртуальных стопов соответствует фактическому стопу.

    В типичном игровом автомате с весами верхняя остановка джекпота (та, с изображением джекпота с наибольшей выплатой) для каждого барабана соответствует только одной виртуальной остановке. Это означает, что шанс выпадения джекпота на одном барабане составляет 1 к 64.Если все барабаны настроены одинаково, шансы выиграть изображение джекпота на всех трех барабанах составляют 1 к 64 3 или 262144. Для машин с большим джекпотом виртуальный барабан может иметь намного больше остановок. Это значительно снижает шансы на выигрыш джекпота.

    Объявление

    Проигрышные пустых остановок выше и ниже изображения джекпота могут соответствовать большему количеству виртуальных остановок, чем другие изображения. Следовательно, игрок, скорее всего, ударит пустые стопы прямо рядом с выигрышным стопом.Это создает впечатление, что они «только что упустили» джекпот, что побуждает их продолжать играть, даже несмотря на то, что близость фактических остановок несущественна.

    Программа станка тщательно разработана и протестирована для достижения определенного процента окупаемости . Процент окупаемости - это процент вложенных денег, который в конечном итоге выплачивается игроку. Например, с процентом окупаемости 90 казино будет брать около 10 процентов всех денег, вложенных в игровой автомат, и отдавать остальные 90 процентов.При любом проценте окупаемости ниже 100 (а все они ниже 100) казино со временем выигрывает.

    В большинстве игорных юрисдикций закон требует, чтобы процент окупаемости был выше определенного уровня (обычно где-то около 75 процентов). Процент окупаемости в большинстве игровых автоматов намного выше минимального - часто в диапазоне от 90 до 97 процентов. Казино не хотят, чтобы их машины были намного надежнее, чем машины их конкурентов, иначе игроки переместят свой бизнес в другое место.

    Коэффициенты для конкретного игрового автомата встроены в программу на компьютерном чипе автомата. В большинстве случаев казино не может изменить коэффициенты на автомате без замены этой фишки. Вопреки распространенному мнению, у казино нет возможности мгновенно «подкрутить» автомат.

    Машины тоже не расшатываются. То есть они вряд ли будут платить, чем дольше вы играете. Поскольку компьютер всегда подбирает новые случайные числа, у вас есть точно такие же шансы сорвать джекпот каждый раз, когда вы тянете за ручку.Идея о том, что машина может быть «готова платить», находится в голове у игрока, по крайней мере, в стандартной системе.

    Когда вы играете на игровых автоматах в казино, у вас будут десятки вариантов игры. Машины бывают с разным количеством барабанов , например, и многие имеют несколько линий выплаты .

    Большинство автоматов с несколькими линиями выплат позволяют игрокам выбирать, на скольких линиях играть. При минимальной ставке учитывается только одна прямая линия, проходящая через барабаны.Если игрок кладет больше денег, он или она может играть на дополнительных горизонтальных линиях выше и ниже основной линии выплаты или на диагональных линиях, проходящих через барабаны.

    Для машин с несколькими вариантами ставок, независимо от того, имеют ли они несколько линий выплат или нет, игроки обычно имеют право на максимальный джекпот только тогда, когда они сделают максимальную ставку. По этой причине эксперты по азартным играм предлагают игрокам всегда делать максимальные ставки.

    В современных игровых автоматах существует несколько различных схем выплат.Стандартный автомат с плоским верхом или с прямым слотом имеет установленную сумму выплаты, которая никогда не меняется. С другой стороны, выплата джекпота в прогрессивном автомате неуклонно увеличивается по мере того, как игроки вкладывают в него больше денег, пока кто-то не выиграет все, и джекпот не будет сброшен до начального значения. В одной общей прогрессивной установке несколько машин объединены в одну компьютерную систему. Деньги, вложенные в каждый автомат, вносят вклад в центральный джекпот. В некоторых гигантских прогрессивных играх подключены автоматы из разных казино в городе или даже в штате.

    Некоторые разновидности игровых автоматов просто эстетичны. Видеослоты работают так же, как и обычные машины, но имеют видеоизображение, а не вращающиеся барабаны. Когда эти игры только вышли, игроки относились к ним очень недоверчиво; без вращающихся барабанов казалось, что игры были сфальсифицированы. Несмотря на то, что барабаны и ручки в современных машинах совершенно не имеют отношения к исходу игры, производители обычно включают их, чтобы дать игрокам иллюзию контроля.

    Это лишь некоторые из популярных сегодня разновидностей игровых автоматов. Производители игр продолжают разрабатывать новые виды автоматов с интересными особенностями классической игры. Многие из этих вариаций построены вокруг определенных тем . Сейчас есть игровые автоматы, основанные на телешоу, покере, крэпсе и скачках, и это лишь некоторые из них.

    Чтобы узнать больше о современных игровых автоматах, в том числе о стратегиях увеличения ваших шансов на выигрыш, просмотрите ссылки на следующей странице.

    Как работает машинное обучение?

    1. Программирование
    2. Большие данные
    3. Наука о данных
    4. Как работает машинное обучение?

    Джон Пол Мюллер, Лука Мюллер

    Машинное обучение - это приложение искусственного интеллекта, которое может автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта, не будучи явно запрограммированным на это. Машинное обучение происходит в результате анализа постоянно увеличивающихся объемов данных, поэтому основные алгоритмы не меняются, но меняются внутренние веса и смещения кода, используемые для выбора конкретного ответа.Конечно, все не так просто. В следующей статье подробно рассказывается о том, что такое машинное обучение, чтобы вы могли понять его место в мире ИИ и то, что глубокое обучение извлекает из него.

    Специалисты по обработке данных часто называют технологии, используемые для реализации машинного обучения, алгоритмами. Алгоритм - это серия пошаговых операций, обычно вычислений, которые позволяют решить определенную проблему за конечное число шагов. В машинном обучении алгоритмы используют серию конечных шагов для решения проблемы путем обучения на данных.

    Понимание того, как работает машинное обучение

    Алгоритмы машинного обучения

    обучаются, но часто бывает трудно найти точное значение термина обучение , потому что существуют разные способы извлечения информации из данных в зависимости от того, как построен алгоритм машинного обучения. Как правило, процесс обучения требует огромных объемов данных, которые обеспечивают ожидаемый ответ при определенных входных данных. Каждая пара вход / ответ представляет собой пример, а дополнительные примеры облегчают изучение алгоритма.Это потому, что каждая пара вход / ответ вписывается в строку, кластер или другое статистическое представление, которое определяет проблемную область.

    Машинное обучение - это процесс оптимизации модели, которая представляет собой математическое обобщенное представление самих данных, позволяющее предсказать или иным образом определить соответствующий ответ, даже когда оно получает ввод, которого раньше не видел. Чем точнее модель может давать правильные ответы, тем лучше модель извлекает уроки из предоставленных входных данных.Алгоритм подбирает модель к данным, и этот процесс подбора является обучающим.

    На изображении ниже показан чрезвычайно простой график, имитирующий то, что происходит в машинном обучении. В этом случае, начиная с входных значений 1, 4, 5, 8 и 10 и объединяя их в пары с соответствующими выходными значениями 7, 13, 15, 21 и 25, алгоритм машинного обучения определяет, что лучший способ представления связь между входом и выходом выражается формулой 2x + 5. Эта формула определяет модель, используемую для обработки входных данных - даже новых, невидимых данных - для вычисления соответствующего выходного значения.Линия тренда (модель) показывает образец, сформированный этим алгоритмом, так что новый ввод 3 даст прогнозируемый результат 11. Хотя большинство сценариев машинного обучения намного сложнее, чем этот (и алгоритм не может создать правила, которые точно сопоставляют каждый ввод с точным выводом), пример дает вам общее представление о том, что происходит. Вместо того, чтобы индивидуально программировать ответ для ввода 3, модель может вычислить правильный ответ на основе пар ввод / отклик, которые она изучила.

    Визуализация базового сценария машинного обучения.

    Понимание того, что машинное обучение - это чистая математика

    Основная идея машинного обучения заключается в том, что вы можете представить реальность, используя математическую функцию, которую алгоритм не знает заранее, но которую он может угадать после просмотра некоторых данных (всегда в форме парных входов и выходов). Вы можете выразить реальность и всю ее сложную сложность в терминах неизвестных математических функций, которые алгоритмы машинного обучения находят и делают доступными как модификацию своей внутренней математической функции.То есть каждый алгоритм машинного обучения построен на модифицируемой математической функции. Функцию можно изменить, поскольку для этой цели у нее есть внутренние параметры или веса. В результате алгоритм может адаптировать функцию к конкретной информации, взятой из данных. Эта концепция является основной идеей для всех видов алгоритмов машинного обучения.

    Обучение машинному обучению является чисто математическим и заканчивается связыванием определенных входных данных с определенными выходными данными. Это не имеет ничего общего с пониманием того, чему научился алгоритм.(Когда люди анализируют данные, мы в определенной степени формируем понимание данных.) Процесс обучения часто называют обучением, потому что алгоритм обучается подбирать правильный ответ (результат) на каждый предложенный вопрос (входные данные). ( Машинное обучение для чайников, , , , автор Джон Пол Мюллер и Лука Массарон, подробно описывает, как работает этот процесс.)

    Несмотря на отсутствие осознанного понимания и математический процесс, машинное обучение может оказаться полезным для решения многих задач.Он дает многим приложениям ИИ возможность имитировать рациональное мышление в определенном контексте, когда обучение происходит с использованием правильных данных.

    Различные стратегии машинного обучения

    Машинное обучение предлагает несколько различных способов обучения на основе данных. В зависимости от ожидаемого результата и типа вводимых данных вы можете классифицировать алгоритмы по стилю обучения. Выбранный вами стиль зависит от типа имеющихся у вас данных и ожидаемого результата. Для создания алгоритмов используются четыре стиля обучения:

    • Машинное обучение с учителем
    • Машинное обучение без учителя
    • Машинное обучение без учителя
    • Машинное обучение с подкреплением

    В следующих разделах обсуждаются эти стили машинного обучения.

    Машинное обучение с учителем

    При работе с контролируемыми алгоритмами машинного обучения входные данные помечаются и имеют конкретный ожидаемый результат. Вы используете обучение, чтобы создать модель, алгоритм которой соответствует данным. По мере обучения прогнозы или классификации становятся более точными. Вот несколько примеров алгоритмов контролируемого машинного обучения:

    • Линейная или логистическая регрессия
    • Машины опорных векторов (SVM)
    • Наивный Байес
    • Ближайшие соседи K (KNN)

    Необходимо различать проблемы регрессии, целью которых является числовое значение, и проблемы классификации, целью которых является качественная переменная, такая как класс или тег.Задача регрессии может определить средние цены на дома в районе Бостона, в то время как пример задачи классификации заключается в различении видов цветов ириса на основе размеров чашелистиков и лепестков. Вот несколько примеров машинного обучения с учителем:

    Ввод данных (X) Вывод данных (y) Реальное приложение
    История покупок клиентов Список товаров, которые покупатели никогда не покупали Рекомендательная система
    Изображений Список полей, помеченных именем объекта Обнаружение и распознавание изображений
    Английский текст в форме вопросов Английский текст в виде ответов Чат-бот, программное приложение, которое может общаться
    Текст на английском языке Немецкий текст Машинный перевод
    Аудио Расшифровка текста Распознавание речи
    Изображение, данные датчика Рулевое управление, торможение или ускорение Поведенческое планирование при автономном вождении

    Машинное обучение без учителя

    При работе с алгоритмами машинного обучения без учителя входные данные не маркируются, а результаты неизвестны.В этом случае анализ структур данных дает требуемую модель. Структурный анализ может преследовать несколько целей, например, уменьшение избыточности или группирование похожих данных. Примеры машинного обучения без учителя:

    • Кластеризация
    • Обнаружение аномалий
    • Нейронные сети

    Машинное обучение с самоконтролем

    В Интернете можно найти описания всех видов обучения, но обучение с самоконтролем относится к отдельной категории.Некоторые люди описывают это как автономное контролируемое обучение, которое дает вам преимущества контролируемого обучения, но без всей работы, необходимой для маркировки данных.

    Теоретически самостоятельное обучение может решить проблемы с другими видами обучения, которые вы можете использовать в настоящее время. В следующем списке сравнивается обучение под самоконтролем с другими видами обучения, которые используют люди.

    • Машинное обучение с учителем: Самая близкая форма обучения, связанная с обучением с учителем, - это машинное обучение с учителем, поскольку оба вида обучения основаны на парах входных и маркированных выходов.Кроме того, обе формы обучения связаны с регрессией и классификацией. Однако разница в том, что обучение под самоконтролем не требует от человека маркировки результатов. Вместо этого он полагается на корреляции, встроенные метаданные или знания предметной области, встроенные во входные данные, для контекстного обнаружения выходной метки.
    • Машинное обучение без учителя: Как и машинное обучение без учителя, обучение с учителем не требует маркировки данных. Однако обучение без учителя фокусируется на структуре данных, то есть на закономерностях в данных.Следовательно, вы не используете самостоятельное обучение для таких задач, как кластеризация, группировка, уменьшение размерности, механизмы рекомендаций и т.п.
    • Полу-контролируемое машинное обучение: Решение для полу-контролируемого обучения работает как решение для неконтролируемого обучения в том, что оно ищет шаблоны данных. Однако полу-контролируемое обучение полагается на сочетание помеченных и немаркированных данных для выполнения своих задач быстрее, чем это возможно при использовании строго немаркированных данных. Самоконтролируемое обучение никогда не требует ярлыков и использует контекст для выполнения своей задачи, поэтому фактически игнорирует ярлыки, когда они предоставляются.

    Машинное обучение с подкреплением

    Вы можете рассматривать обучение с подкреплением как расширение самостоятельного обучения, потому что обе формы используют один и тот же подход к обучению с немаркированными данными для достижения схожих целей. Однако обучение с подкреплением добавляет петлю обратной связи. Когда решение обучения с подкреплением выполняет задачу правильно, оно получает положительную обратную связь, которая укрепляет модель в соединении целевых входов и выходов. Точно так же он может получать отрицательные отзывы о неверных решениях.В некоторых отношениях эта система работает так же, как работа с собакой, основанная на системе поощрений.

    Данные обучения, проверки и тестирования для машинного обучения

    Машинное обучение - это процесс, как и все в мире компьютеров. Чтобы создать успешное решение для машинного обучения, вы выполняете эти задачи по мере необходимости и так часто, как это необходимо:

    • Обучение: Машинное обучение начинается, когда вы обучаете модель с использованием определенного алгоритма на основе определенных данных.Данные обучения отделены от любых других данных, но они также должны быть репрезентативными. Если данные обучения не соответствуют предметной области, полученная модель не может дать полезных результатов. Во время процесса обучения вы видите, как модель реагирует на данные обучения, и при необходимости вносите изменения в используемые вами алгоритмы и способ, которым вы обрабатываете данные перед вводом в алгоритм.
    • Проверка: Многие наборы данных достаточно велики, чтобы их можно было разделить на обучающую и тестовую части.Сначала вы обучаете модель, используя данные обучения, а затем проверяете ее, используя данные тестирования. Конечно, данные тестирования снова должны точно отражать проблемную область. Он также должен быть статистически совместим с данными обучения. В противном случае вы не увидите результатов, отражающих, как на самом деле будет работать модель.
    • Тестирование: После того, как модель обучена и проверена, вам все равно необходимо протестировать ее с использованием реальных данных. Этот шаг важен, потому что вам нужно убедиться, что модель действительно будет работать с большим набором данных, который вы не использовали ни для обучения, ни для тестирования.Как и на этапах обучения и проверки, любые данные, которые вы используете на этом этапе, должны отражать проблемную область, с которой вы хотите взаимодействовать, используя модель машинного обучения.

    Training предоставляет алгоритм машинного обучения со всевозможными примерами желаемых входных и выходных данных, ожидаемых от этих входных данных. Затем алгоритм машинного обучения использует эти входные данные для создания математической функции. Другими словами, обучение - это процесс, при котором алгоритм разрабатывает, как адаптировать функцию к данным.Результатом такой функции обычно является вероятность определенного вывода или просто числовое значение в качестве вывода.

    Чтобы дать представление о том, что происходит в процессе обучения, представьте себе ребенка, который учится отличать деревья от предметов, животных и людей. Прежде чем ребенок сможет сделать это самостоятельно, учитель представляет ребенку определенное количество изображений дерева со всеми фактами, которые делают дерево отличимым от других объектов мира. Такими фактами могут быть такие характеристики, как материал дерева (древесина), его части (ствол, ветви, листья или иглы, корни) и местоположение (посажены в почву).Ребенок строит понимание того, как выглядит дерево, сравнивая отображение элементов дерева с изображениями других, различных примеров, таких как предметы мебели, сделанные из дерева, но не имеющие других характеристик с деревом.

    Классификатор машинного обучения работает так же. Алгоритм классификатора предоставляет вам на выходе класс. Например, он может сказать вам, что фотография, которую вы предоставляете в качестве входных данных, соответствует классу дерева (а не животному или человеку). Для этого он развивает свои когнитивные способности, создавая математическую формулировку, включающую все данные входные функции, таким образом, чтобы создать функцию, которая может отличать один класс от другого.

    В поисках обобщения в машинном обучении

    Чтобы быть полезной, модель машинного обучения должна представлять общий вид предоставленных данных. Если модель недостаточно точно соответствует данным, она не соответствует , то есть недостаточно приспособлена из-за отсутствия обучения. С другой стороны, если модель будет следовать данным слишком точно, она будет переобучена , а следует точкам данных как перчатка из-за того, что слишком много тренировок . И то, и другое не соответствует требованиям, потому что модель недостаточно обобщена для получения полезных результатов.Учитывая неизвестные входные данные, результирующие прогнозы или классификации будут содержать большие значения ошибок. Только когда модель будет правильно подогнана к данным, она даст результаты в разумном диапазоне ошибок.

    Весь этот вопрос обобщения также важен при принятии решения, когда использовать машинное обучение. Решение машинного обучения всегда обобщает конкретные примеры до общих примеров того же типа. То, как он выполняет эту задачу, зависит от ориентации решения машинного обучения и алгоритмов, используемых для его работы.

    Проблема для специалистов по обработке данных и других специалистов, использующих методы машинного обучения и глубокого обучения, заключается в том, что на компьютере не отображается знак, говорящий о том, что модель правильно соответствует данным. Часто решение о том, достаточно ли обучена модель, чтобы обеспечить хороший обобщенный результат, зависит от человеческой интуиции. Кроме того, создатель решения должен выбрать правильный алгоритм из тысяч существующих. Без правильного алгоритма подгонки модели к данным результаты будут разочаровывающими.Чтобы процесс отбора работал, специалист по данным должен обладать

    • Хорошее знание доступных алгоритмов машинного обучения
    • Опыт работы с рассматриваемыми данными
    • Понимание желаемого результата
    • Желание экспериментировать с различными алгоритмами машинного обучения

    Последнее требование является наиболее важным, поскольку не существует жестких правил, согласно которым определенный алгоритм будет работать со всеми типами данных во всех возможных ситуациях.Если бы это было так, многие алгоритмы были бы недоступны. Чтобы найти лучший алгоритм, специалист по данным часто прибегает к экспериментам с рядом алгоритмов и сравнению результатов.

    Знакомство с пределами смещения

    Ваш компьютер беспристрастен. У него нет цели мирового господства или усложнения вашей жизни. На самом деле у компьютеров нет никаких целей. Единственное, что может предоставить компьютер, - это вывод на основе входных данных и техники обработки. Однако предвзятость по-прежнему проникает в компьютер и портит результаты, которые он дает, по нескольким причинам:

    • Данные: Сами данные могут содержать неправду или просто искажения.Например, если конкретное значение встречается в данных в два раза чаще, чем в реальном мире, результат решения машинного обучения испорчен, даже если сами данные верны.
    • Алгоритм: Использование неправильного алгоритма приведет к тому, что решение машинного обучения будет неправильно подгонять модель к данным.
    • Обучение: Слишком много или слишком мало обучения изменяет то, как модель соответствует данным и, следовательно, результату.
    • Интерпретация человеком: Даже когда решение машинного обучения дает правильный результат, человек, использующий эти выходные данные, может неправильно его интерпретировать.Результаты ничуть не хуже, а, возможно, и хуже, чем когда решение машинного обучения не работает, как ожидалось.

    Вам необходимо учитывать влияние предвзятости независимо от того, какое решение для машинного обучения вы создаете. Важно знать, какие ограничения налагают эти предубеждения на ваше решение для машинного обучения и является ли решение достаточно надежным, чтобы обеспечивать полезные результаты.

    Принимая во внимание сложность модели для машинного обучения

    Когда дело доходит до машинного обучения, проще всегда лучше.Множество различных алгоритмов могут предоставить вам полезные выходные данные из вашего решения для машинного обучения, но лучший алгоритм для использования - это тот, который легче всего понять и дает наиболее простые результаты. Бритва Оккама считается лучшей стратегией. По сути, бритва Оккама предлагает вам использовать простейшее решение, которое решит конкретную проблему. По мере увеличения сложности увеличивается и вероятность ошибок.

    Самым важным руководящим фактором при выборе алгоритма должна быть простота.

    Об авторе книги

    Джон Пол Мюллер - автор более 100 книг, в том числе AI для чайников, Python для науки о данных для чайников, Машинное обучение для чайников, и Алгоритмы для чайников . Лука Массарон - специалист по данным, который интерпретирует большие данные и преобразует их в интеллектуальные данные с помощью самых простых и эффективных методов интеллектуального анализа данных и машинного обучения.Он эксперт Google Developer (GDE) в области машинного обучения.

    Набор серии

    Killstreak - Официальная TF2 Wiki

    Завершение тура по двум городам автоматически дает вам набор серии убийств, который вы можете применить к любому оружию, чтобы превратить его в оружие серии убийств. Завершение тура также дает вам производителя и запасные части, которые вы можете использовать для создания все более редких наборов серий убийств, которые добавят классные визуальные эффекты вашему оружию и, в конечном итоге, даже вашему персонажу.

    - Обновление двух городов

    Наборы серий убийств - это инструменты, которые можно применить к конкретному оружию, превратив его в оружие серии убийств.

    Когда экипировано оружие серии убийств, в HUD игрока появляется счетчик убийств, отслеживающий количество убийств, совершенных с помощью любого оружия серии убийств, который сбрасывается после смерти. Количество убийств в серии игрока отображается как на табло рядом с именем этого игрока, так и в ленте убийств в правом верхнем углу после имени игрока, которое увеличивается с каждым последующим убийством.Каждые 5 убийств (20 в «Манн против машины») на сервер будет отображаться сообщение, в котором отображается имя игрока и его текущая серия. Другие убийства, совершенные игроком другим оружием, не засчитываются в их текущую серию убийств, если только это оружие не является оружием серии убийств. Если у игрока есть несколько видов оружия серии убийств, в потоке убийств будет отображаться только количество убийств, полученных каждым оружием, но сообщения на сервер и индикатор HUD «Streak» игрока будут добавлять убийства игрока из всех его видов оружия серии убийств.

    Инженер, владеющий гаечным ключом серии убийств (или другим оружием ближнего боя), увидит в сообщении убийства как убийство гаечным ключом, так и убийство турелью. Медик, использующий серию убийств (или другое вторичное оружие), не увидит никаких указаний в killfeed, хотя помощь в убийстве с помощью лечебной пушки по-прежнему учитывается в серии убийств игрока и отображается в HUD. Кроме того, во время игры «Манн против машины» убийства, совершенные с помощью улучшения «Щит снарядов», также попадут в серию убийств «Медика».

    Оружие серии убийств более высокого уровня также имеет косметические эффекты; в то время как у стандартного оружия серии убийств есть только счетчик убийств, у оружия специальной серии убийств также есть цветной блеск, а оружие серии убийств добавляет эффект цветных частиц в глаза пользователя. Эти эффекты глазных частиц начинаются при 5 убийствах и визуально минимальны, в то время как при 10 убийствах эффект становится очень заметным.

    Наборы серий убийств можно применять к оружию любого качества. Если набор серий убийств применяется к стандартному предмету, он становится уникальным, и игрок впоследствии найдет его как выпавший предмет.Вновь найденный товар будет существовать отдельно от исходного товара. Затем игрок может выбрать, какой предмет надеть, через меню снаряжения персонажа. Если оружие будет восстановлено, чтобы удалить серию убийств, оно останется в инвентаре игрока.

    Изучение оболочки - Урок 10: Управление заданиями

    В предыдущем уроке мы рассмотрели некоторые последствия того, что Linux многопользовательская операционная система. В этом уроке мы рассмотрим многозадачность. природа Linux и то, как им управлять с помощью интерфейса командной строки.

    Как и любая многозадачная операционная система, Linux выполняет несколько, одновременные процессы. Во всяком случае, они появляются одновременно. Собственно, одно ядро ​​процессора может выполнять только один процесс за раз, но Linux ядру удается дать каждому процессу свою очередь на процессор, и каждый появляется работать одновременно.

    Есть несколько команд, которые используются для управления процессами. Их:

    • пс - перечислить процессы, запущенные в системе
    • kill - отправить сигнал одному или нескольким процессам (обычно "убить" процесс)
    • вакансий - ан альтернативный способ перечисления ваших собственных процессов
    • bg - поставить процесс на заднем плане
    • fg - поставил процесс на переднем плане

    Практический пример

    Хотя может показаться, что эта тема довольно неясна, она может быть очень практично для среднего пользователя, который в основном работает с графическим пользователем интерфейс.Хотя это может быть не очевидно, большинство (если не все) графические программы можно запускать из командной строки. Вот пример: есть небольшая программа, поставляемая с системой X Window под названием xload , которая отображает график, представляющий загрузку системы. Мы можно выполнить эту программу, набрав следующее:

    [me @ linuxbox me] долларов xload

    Обратите внимание, что появляется небольшое окно xload и начинает отображать график загрузки системы. В системах, где xload недоступен, попробуйте gedit вместо.Также обратите внимание, что наша подсказка больше не появлялась после программы запущен. Оболочка ожидает завершения программы перед управлением возвращается. Если мы закроем окно xload , программа xload завершится и приглашение вернется.

    Перевод программы в фоновый режим

    Теперь, чтобы немного облегчить жизнь, мы собираемся снова запустить программу xload , но на этот раз мы поместим ее в фон, чтобы подсказка вернулась.Для этого мы выполняем xload как это:

    [me @ linuxbox me] долларов xload и [1] 1223 [me @ linuxbox me]

    долл. США

    В этом случае приглашение вернулось, потому что процесс был помещен в задний план.

    Теперь представьте, что мы забыли использовать символ «&», чтобы поместить программу в фон. Еще есть надежда. Мы можем ввести Ctrl-z и процесс будет приостановлен. Мы можем проверить это, увидев, что программа окно заморожено. Процесс все еще существует, но бездействует.Чтобы возобновить процесс в фоновом режиме введите команду bg (сокращение от задний план). Вот пример:

    [me @ linuxbox me] долларов xload [2] + остановлен xload [me @ linuxbox me] $ bg [2] + xload &

    Список запущенных процессов

    Теперь, когда у нас есть процесс в фоновом режиме, было бы полезно отобразить список запущенных нами процессов. Для этого мы можем использовать либо jobs или более мощная команда ps .

    [me @ linuxbox me] $ вакансий [1] + Запуск xload & [me @ linuxbox me] долларов США долларов США PID TTY TIME CMD 1211 птс / 4 00:00:00 баш 1246 птс / 4 00:00:00 xload 1247 баллов / 4 00:00:00 пс [me @ linuxbox me]

    долл. США

    Убийство процесса

    Предположим, что у нас есть программа, которая перестает отвечать; как нам избавиться этого? Конечно, мы используем команду kill . Давай попробуем это на xload . Во-первых, нам нужно определить процесс, который мы хотим убить.Мы можем использовать вакансий или ps , для этого. Если мы используем вакансий , мы вернем номер вакансии. С ps нам дается идентификатор процесса (PID). Мы сделаем это оба способы:

    [me @ linuxbox me] долларов xload и [1] 1292 [me @ linuxbox me] $ вакансий [1] + Запуск xload & [me @ linuxbox me] $ убить% 1 [me @ linuxbox me] долларов xload и [2] 1293 [1] Прекращено xload [me @ linuxbox me] долларов США долларов США PID TTY TIME CMD 1280 очков / 5 00:00:00 баш 1293 баллов / 5 00:00:00 xload 1294 очков / 5 00:00:00 пс [me @ linuxbox me] $ убить 1293 [2] + прекращено xload [me @ linuxbox me]

    долл. США

    Еще немного об убийстве

    Хотя команда kill используется для «уничтожения» процессов, его реальная цель - отправить сигналов процессам.Большинство из время сигнал предназначен для того, чтобы сказать процессу, чтобы он ушел, но есть еще кое-что к этому чем то. Программы (если они правильно написаны) слушают сигналы из операционной системы и отвечать на них, чаще всего, чтобы разрешить изящный метод завершения. Например, текстовый редактор может прослушивать любой сигнал, указывающий на то, что пользователь выходит из системы или что компьютер Выключение. Когда он получает этот сигнал, он может сохранить незавершенную работу прежде, чем он выйдет. Команда kill может отправлять различные сигналов к процессам.Набор:

     убить -l 

    распечатает список поддерживаемых сигналов. Многие довольно непонятны, но кое-что полезно знать:

    Сигнал № Имя Описание
    1 SIGHUP Положите трубку. Программы могут слушать этот сигнал и действовать в соответствии с ним. Этот сигнал отправлен процессам, запущенным в терминале, когда вы закрываете терминал.
    2 SIGINT Сигнал прерывания. Этот сигнал подается процессам, чтобы прервать их. Программы могут обрабатывать этот сигнал и действовать в соответствии с Это. Мы также можем послать этот сигнал напрямую набрав Ctrl-c в окне терминала где запущена программа.
    15 SIGTERM Сигнал завершения.Этот сигнал подается процессам, чтобы завершить их. Очередной раз, программы могут обрабатывать этот сигнал и действовать на Это. Это сигнал по умолчанию, отправляемый командой kill , если сигнал отсутствует. указано.
    9 SIGKILL Убить сигнал. Этот сигнал вызывает немедленное прекращение процесса Ядро Linux. Программы не могут прослушивать это сигнал.

    Теперь предположим, что у нас есть программа, которая безнадежно висит и мы хотим избавиться от этого.Вот что мы делаем:

    1. Используйте команду ps для получить идентификатор процесса (PID) процесса, который мы хотим прекратить.
    2. Выполнить команду kill для этого PID.
    3. Если процесс отказывается завершиться (т.е. игнорирует сигнал), посылать все более жестко сигналы, пока не прекратится.

    [me @ linuxbox me] $ пс x | grep bad_program КОМАНДА ВРЕМЕНИ PID TTY STAT 2931 балл / 5 СН 0:00 bad_program [me @ linuxbox me] $ kill -SIGTERM 2931 [me @ linuxbox me] $ kill -SIGKILL 2931

    В приведенном выше примере мы использовали команду ps с параметр x, чтобы вывести список всех наших процессов (даже тех, которые не были запущены из текущий терминал).Кроме того, мы отправили вывод команды ps в grep , чтобы перечислить только перечислите интересующую нас программу. Затем мы использовали kill для передачи сигнала SIGTERM вызывающей проблемы программе. На практике чаще всего это делается следующим образом, поскольку сигнал по умолчанию, отправляемый kill - SIGTERM, а kill также может использовать номер сигнала вместо сигнала название:

    [me @ linuxbox me] $ убить 2931

    Затем, если процесс не завершается, принудительно это с сигналом SIGKILL:

    [me @ linuxbox me] $ kill -9 2931

    Вот и все!

    На этом завершается серия уроков «Изучение скорлупы».В следующий в серии «Написание сценариев оболочки» мы рассмотрим, как автоматизировать задачи с помощью оболочка.

    Дополнительная литература

    .

About the author

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *