Расшифровка арматуры: Класс арматуры: современные и устаревшие маркировки

Класс арматуры: современные и устаревшие маркировки


У покупателей станков для гибки арматуры, существует серьезная проблема: отсутствие четкого представления о том, с каким именно материалом предстоит работать.


В результате общения с покупателями мы сделали весьма неутешительный вывод — большинство людей, в лучшем случае, имеет представление о диаметре арматуры. Они искренне считают, что исключительно этим параметром определяются различия в видах материала. Но это не так! Как и все прочие строительные материалы, арматура классифицируется в соответствии с задачами, которые призвана выполнять.

Арматурная сталь классифицируется по нескольким параметрам:

  • химический состав;
  • технологии изготовления;
  • условия применения;
  • характер профиля и другие.

Международные обозначения классов арматуры


Они были введены относительно недавно, по просьбе металлургических комбинатов. Этот шаг был предпринят с целью выхода их продукции за рубеж.


На сегодняшний день в нашей стране существуют две параллельные классификации обозначения одной и той же арматуры.

Для удобства арматуру обозначают сразу двумя маркировками


Например, это может выглядеть так: «А-I (А240)».


Вышеприведённое обозначение является сочетанием двух систем:

  • устаревшей (еще советской) – А-I, А-II, А-III, А-IV4, А-V, А-VI;
  • современной — А240, А300, А400, А500, А600, А800, А1000.


Так же арматура может обозначаться дополнительными символами:

  • «Ат» — термообработанная (например, Ат400).
  • «С» — свариваемая (например, А500С).
  • «К» — коррозиеустойчивая (например А600К).


Как видите, литера «А» сохраняется всегда. Изменяются числовые обозначения: чем число (предел текучести) больше, тем выше класс арматуры. Соответственно, прочность и надежность сооружения, построенного с применением арматуры, повышается пропорционально увеличению числовых значений (предела текучести).


Например:

  • А240 (А-I) — это гладкие холоднокатанные стержни;
  • A400 (А-III) — это рифленые горячекатаные стержни, обеспечивающие лучшее сцепление с бетонами, выдерживающие значительные нагрузки.


На сегодняшний день наибольшей популярностью в отечественном строительстве пользуется арматура класса A400 (А – III).

Подвид арматуры, маркируемый ВР и Вр – I


Это арматурная проволока диаметром 3-5 мм гладкого и периодического профиля.

Таблица современных и устаревших обозначений классов арматур








A240

A-I

A300

A-II

А400

А-III

А600

А-IV

А800

А-V

А1000

А-VI


А500 – это свежий класс, введенный в 1993 г. Он не успел получить устаревшую маркировку, но практически полностью повторяет показатели А400 (А-III).

Как определить класс арматуры


Сделать это несложно – достаточно внимательно изучить надписи на ярлыке. На каждом мотке арматуры должен присутствовать ярлык с информацией о производителе, классе арматуры, номера партии, длины стержней и др.


Мотки или концы связок арматуры окрашиваются краской (на тот случай, если при перевозке ярлык теряется).


Соответствие цвета классу арматуры:

  • белый — Ат 400 С;
  • белый и синий – Ат 500 С;
  • желтый – Ат 600;
  • желтый и белый – Ат 600 С;
  • желтый и красный – Ат 600 К;
  • зеленый – Ат 800;
  • зеленый и красный – Ат 800 К;
  • синий – Ат 1000;
  • синий и красный — Ат 1000 К;
  • черный – Ат 1200.


Красной краской окрашиваются нетермообработанные концы.


Вам не обязательно запоминать классификацию арматуры наизусть. Однако перед тем как купить станок для арматуры, определитесь, с каким видом материала ему предстоит работать. Обязательно сообщите об этом менеджеру, который поможет вам сделать правильный выбор.

Маркировка арматуры рифленой и гладкой, классификация, расшифровка

Строительство крупного объекта подразумевает доставку материалов большими партиями для армирования бетонных конструкций. Как определить соответствие товара, правильность выполнения заявки? Предприятия следуют требованиям ГОСТов по контролю качества. Маркировка арматуры производится после проведения испытаний образцов партии.

Оглавление:

  1. Нюансы обозначений
  2. Разновидности и методы нанесения
  3. Примеры расшифровки

Содержание маркировки

Описание характеристик продукции на упаковке или поверхности необходимы для исключения ошибок при выполнении работ, контроле применения, соответствия проектной документации.

Маркировка содержит информацию:

  • Предприятие-изготовитель.
  • Класс проката.
  • Другие данные, на усмотрение производителя, заказчика.

Виды обозначений, способ нанесения

Сокращение, шифрование информации:

1. Цифровое, буквенное.

  • Клеймо класса арматуры расположено по одной линии, обозначение завода-изготовителя – на любых свободных участках с промежутком 5 и более ребер.
  • Обозначение предприятия: аббревиатура, номер (ГОСТ 34028-2016), наименование, товарный знак.
  • Повторение маркировки через 180 см, не более.
  • Индивидуальный рисунок рифления, другие отличительные особенности, определяющие производителя, наличие товарного знака, допускают отсутствие обозначения завода.
  • Примеры клейм Челябинского металлургического комбината:

2. Изменение геометрии, наклона:

  • Шифр класса начинается с одного измененного выступа, предприятия-изготовителя – с двух, заканчивается одним ребром.
  • Количество правильных выступов между измененными определяет номер производителя, класс. Обозначение десятков, единиц заканчивается двумя наклонными, утолщенными ребрами.
Класс А400 А500 А600 Аn600 А800 А1000
Число правильных выступов 1 2 3 4 5 6

Сокращенная таблица обозначения предприятий:

Наименование Номер, число правильных ребер
ПАО «Северсталь» 1
ОАО «Челябинский металлургический комбинат» 2
ОАО «Западно-сибирский металлургический комбинат» 3
ОАО «Чусовской металлургический завод» 5
ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат» 6

3. Допускается маркировать нанесением краски, лака определенного цвета. Выполняется по согласованию с заказчиком для обозначения класса проката. Особенности:

  • Ширина полосы ЛКМ: ≈ 200 мм.
  • Отступ от концов не более 50 см.

4. Сочетания предыдущих пунктов.

Как маркируют:

1. Нанесение на поверхность продукции:

  • Ручное.
  • Машинное.
  • Электрографирование.

2. Маркируют ярлыки из водостойкого материала. На бухту или связку навешивается 1 бирка.

Расшифровка арматуры по классам

Первая буква обозначения класса – способ производства:

  • «А» – горячекатанный прокат.
  • «В» – холоднодеформированный.
  • Ат – горячекатанная, термоупрочненная арматура.

Числовое значение после литеры – минимальный показатель нагрузки на растяжение без возникновения пластических деформаций.

После цифр указываются дополнительные технические характеристики:

  • «С» – допустимо применение сварки всех видов.
  • Пластичность повышенная «Н», высокая – «Е».
  • «К» – оцинкованный, гальванизированный, способный противостоять коррозии.
  • «У» – сохранение прочности при циклических нагрузках.
  • «Р» – противостояние изменениям прочностных свойств под воздействием растягивающих напряжений.

Пример расшифровки: А500С – горячекатанная, свариваемая, предел текучести 500 Н/мм².

Условные обозначения сортового проката

Маркировка содержит сведения об изделии.

1. Назначение:

  • Для фундамента, монолитного строительства, других видов работ на ненапрягаемых участках: А240 ~ А600.
  • Сортовой прокат для конструкций, работающих на растяжение (пролеты, балки): Аn600 ~ А1000.

2. Форма сечения. Арматура бывает рифленой и гладкой. А400 ~ А1000 – периодический профиль, А240 – гладкий.

3. Конфигурация сечения – с одно-, двух-, трех-, четырехсторонним расположением ребер (1ф ~ 4ф).

4. Форма выпуска. Строительная арматура А240 ~ А600n поставляется в мотках, прутках. Изготовление А800, А1000 в бухтах не допускается.

5. Протяженность одной партии:

  • Прутья мерной (МД), немерной (НД) длины.
  • Смешанная протяженность (МД1).
  • Мотки.

6. Процентный допуск отклонений массы 1 метра профилированной продукции: ОМ1, ОМ2.

Примеры расшифровки:

1. Пруток 1ф-НД-12-9000-ОМ1-А600:

  • Рифленая арматура. Конфигурация 1ф.
  • Немерной длины.
  • Диаметр – 12 мм
  • Длина прута – 9 м.
  • Допуск отклонения массы 1 метра – ОМ1.
  • Класс – А600.

2. Моток Зф-10-ОМ2-А500СН:

  • Рифленый сортовой прокат. Форма сечения – 3ф.
  • Диаметр – 10 мм.
  • Отклонения по массе – ОМ2
  • Класс – А500, свариваемость, повышенная пластичность.

Предприятия обязаны маркировать изделия. Отсутствие описания – отступление от требований ГОСТа.


 

Многоэтапное нейронное декодирование с промежуточной сенсорной обратной связью для интерфейсов мозг-машина на основе обучения с подкреплением

. 2022;30:2834-2844.

doi: 10.1109/ТНСРЕ.2022.3210700.

Epub 2022 20 октября.

Сян Шэнь, Сян Чжан, Ифань Хуан, Шухан Чен, Чжулян Юй, Ивэнь Ван

  • PMID:

    36219654

  • DOI:

    10.1109/ТНСРЭ.2022.3210700

Сян Шен и др.

IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng.

2022.

. 2022;30:2834-2844.

doi: 10. 1109/ТНСРЕ.2022.3210700.

Epub 2022 20 октября.

Авторы

Сян Шэнь, Сян Чжан, Ифань Хуан, Шухан Чен, Чжулян Юй, Ивэнь Ван

  • PMID:

    36219654

  • DOI:

    10.1109/ТНСРЭ.2022.3210700

Абстрактный

Интерфейсы мозг-машина (BMI) на основе обучения с подкреплением (RL) интерпретируют динамическую нейронную активность в намерение движения без реальных движений конечностей пациентов, что является многообещающим для клинических приложений. Задание на движение обычно требует, чтобы субъекты достигли цели за один шаг, и субъекты получают мгновенное вознаграждение. Однако реальный сценарий ИМТ включает в себя задачи, требующие нескольких шагов, во время которых обеспечивается сенсорная обратная связь, указывающая на состояние протеза, а вознаграждение дается только в конце испытания. На самом деле субъекты внутренне оценивают сенсорную обратную связь, чтобы скорректировать двигательную активность. Существующие задачи RL-BMI не полностью использовали внутреннюю оценку мозга после сенсорной обратной связи, чтобы направлять обучение декодера, и не хватает эффективного инструмента для присвоения кредита за многоэтапную задачу декодирования. Мы предлагаем сначала извлечь промежуточное руководство из медиальной префронтальной коры (mPFC), чтобы помочь в обучении многоэтапному декодированию в рамках RL. Чтобы эффективно исследовать отображение нейронных действий в большом пространстве состояний-действий, метод временной разницы (TD) включен в квантовое обучение ядра с контролем внимания (QAGKRL), чтобы присвоить кредит временной последовательности движения, а также различить пространственно в гильбертовом пространстве воспроизводящего ядра (RKHS). Мы проверяем наш подход на данных, собранных из первичной моторной коры (M1) и mPFC крыс, когда они управляют мозгом курсором, чтобы достичь цели за несколько шагов. По сравнению с моделями, которые используют только итоговое вознаграждение, промежуточная оценка, интерпретируемая на основе mPFC, может помочь повысить точность прогноза на 10,9.% в среднем по субъектам, с более быстрой конвергенцией и большей стабильностью. Кроме того, предложенный нами алгоритм дополнительно повышает точность декодирования на 18,2% по сравнению с существующими методами TD-RL. Результаты показывают возможность достижения лучшей производительности многоэтапного декодирования для более сложных задач BMI.

Похожие статьи

  • Декодирование на основе обучения с подкреплением с использованием внутреннего вознаграждения за задачу с задержкой по времени в интерфейсах мозг-машина.

    Шен С, Чжан С, Хуан И, Чен С, Ван Ю.
    Шэнь X и др.
    Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2020 июль; 2020: 3351-3354. doi: 10.1109/EMBC44109.2020.9175964.
    Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2020.

    PMID: 33018722

  • Обучение задачам в течение многодневной записи с помощью интерфейсов мозг-машина на основе обучения с подкреплением с внутренним вознаграждением.

    Шен С, Чжан С, Хуан И, Чен С, Ван Ю.
    Шэнь X и др.
    IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2020 дек;28(12):3089-3099. doi: 10.1109/TNSRE.2020.3039970. Epub 2021 28 января.
    IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2020.

    PMID: 33232240

  • Обучение с подкреплением на основе временной разницы ядра для интерфейсов мозг-машина .

    Шен С, Чжан С, Ван Ю.
    Шэнь X и др.
    Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2021 ноябрь; 2021: 6721-6724. doi: 10.1109/EMBC46164.2021.9631086.
    Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2021.

    PMID: 34892650

  • Нейронные декодеры, использующие обучение с подкреплением в интерфейсах мозг-машина: технический обзор.

    Гирдлер Б., Колдбек В., Бэй Дж.
    Гирдлер Б. и соавт.
    Фронт Сист Нейроци. 2022 авг 26;16:836778. doi: 10.3389/fnsys.2022.836778. Электронная коллекция 2022.
    Фронт Сист Нейроци. 2022.

    PMID: 36090185
    Бесплатная статья ЧВК.

    Обзор.

  • Взаимодействие с моторными решениями мозга.

    Мирабелла Г., Лебедев М.А.
    Мирабелла Г. и др.
    J Нейрофизиол. 2017 1 марта; 117 (3): 1305-1319. doi: 10.1152/jn.00051.2016. Epub 2016 21 декабря.
    J Нейрофизиол. 2017.

    PMID: 28003406
    Бесплатная статья ЧВК.

    Обзор.

Посмотреть все похожие статьи

Типы публикаций

термины MeSH

Байесовский декодер действий для глубокого мультиагентного обучения с подкреплением

Материалы 36-й Международной конференции по машинному обучению , PMLR 97:1942-1951, 2019.

Аннотация

Наблюдая за действиями других, люди делают выводы о том, почему они действовали так, а не иначе, и что это означает для мира; люди также используют тот факт, что их действия будут интерпретироваться таким образом, что позволяет им действовать информативно и, таким образом, эффективно общаться с другими. Хотя алгоритмы обучения недавно достигли сверхчеловеческой производительности в ряде игр с нулевой суммой для двух игроков, масштабируемые многоагентные алгоритмы обучения с подкреплением, которые могут обнаруживать эффективные стратегии и соглашения в сложных, частично наблюдаемых условиях, оказались неуловимыми. Мы представляем Байесовский декодер действий (BAD), новый многоагентный метод обучения, который использует приблизительное байесовское обновление для получения общественного мнения, которое обусловливает действия, предпринимаемые всеми агентами в среде. BAD вводит новый марковский процесс принятия решений, общественное мнение MDP , в котором пространство действий состоит из всех детерминированных частичных политик, и использует тот факт, что агент, действующий только на этом публичном убеждении, может научиться использовать свою частную информацию, если пространство действий расширено, чтобы покрыть все частичные политики, отображающие личную информацию в действиях среды. Байесовское обновление тесно связано с теория разума рассуждения, которые люди осуществляют, наблюдая за действиями других. Сначала мы проверяем ПЛОХУ на двухшаговой матричной игре с доказательством принципа, где она превосходит методы градиента политики; Затем мы оцениваем BAD в сложной совместной карточной игре с частичной информацией Hanabi, где в сеттинге для двух игроков она превосходит все ранее опубликованные подходы к обучению и ручному кодированию, устанавливая новый уровень техники.

Процитировать эту статью

БибТекс


@InProceedings{pmlr-v97-foerster19a,
title = {{B}ayesian Action Decoder для глубокого мультиагентного обучения с подкреплением},
автор = {Форстер, Якоб и Сонг, Фрэнсис и Хьюз, Эдвард и Берч, Нил и Даннинг, Иэн и Уайтсон, Шимон и Ботвиник, Мэтью и Боулинг, Майкл},
booktitle = {Материалы 36-й Международной конференции по машинному обучению},
страницы = {1942--1951},
год = {2019},
редактор = {Чаудхури, Камалика и Салахутдинов, Руслан},
громкость = {97},
серия = {Материалы исследования машинного обучения},
месяц = ​​{09--15 июня},
издатель = {PMLR},
pdf = {http://proceedings. mlr.press/v97/foerster19a/foerster19a.pdf},
URL = {https://proceedings.mlr.press/v97/foerster19a.html},
abstract = {Наблюдая за действиями других, люди делают выводы о том, почему они действовали так, а не иначе, и что это означает для мира; люди также используют тот факт, что их действия будут интерпретироваться таким образом, что позволяет им действовать информативно и, таким образом, эффективно общаться с другими. Хотя алгоритмы обучения недавно достигли сверхчеловеческой производительности в ряде игр с нулевой суммой для двух игроков, масштабируемые многоагентные алгоритмы обучения с подкреплением, которые могут обнаруживать эффективные стратегии и соглашения в сложных, частично наблюдаемых условиях, оказались неуловимыми. Мы представляем Байесовский декодер действий (BAD), новый многоагентный метод обучения, который использует приблизительное байесовское обновление для получения общественного мнения, которое обусловливает действия, предпринимаемые всеми агентами в среде. BAD вводит новый марковский процесс принятия решений, общественное мнение MDP , в котором пространство действий состоит из всех детерминированных частичных политик, и использует тот факт, что агент, действующий только на этом публичном убеждении, может научиться использовать свою частную информацию, если пространство действий расширено, чтобы покрыть все частичные политики, отображающие личную информацию в действиях среды. Байесовское обновление тесно связано с теория разума рассуждения, которые люди осуществляют, наблюдая за действиями других. Сначала мы проверяем ПЛОХУ на двухшаговой матричной игре с доказательством принципа, где она превосходит методы градиента политики; Затем мы оцениваем BAD в сложной совместной карточной игре с частичной информацией Hanabi, где в сеттинге для двух игроков она превосходит все ранее опубликованные подходы к обучению и ручному кодированию, устанавливая новый уровень техники.}
}

Сноска

%0 Документ конференции
Байесовский декодер действий %T для глубокого мультиагентного обучения с подкреплением
%A Якоб Ферстер
%A Фрэнсис Сонг
%A Эдвард Хьюз
%A Нил Берч
%A Иэн Даннинг
%A Шимон Уайтсон
%A Мэтью Ботвиник
%A Майкл Боулинг
%B Материалы 36-й Международной конференции по машинному обучению
%C Материалы исследования машинного обучения
%D 2019%E Камалика Чаудхури
%E Руслан Салахутдинов
%F pmrr-v97-foerster19a
%I PMLR
%Р 1942--1951
%U https://proceedings. mlr.press/v97/foerster19a.html
%V 97
%X Наблюдая за действиями других, люди делают выводы о том, почему они действовали так, а не иначе, и что это означает для мира; люди также используют тот факт, что их действия будут интерпретироваться таким образом, что позволяет им действовать информативно и, таким образом, эффективно общаться с другими. Хотя алгоритмы обучения недавно достигли сверхчеловеческой производительности в ряде игр с нулевой суммой для двух игроков, масштабируемые многоагентные алгоритмы обучения с подкреплением, которые могут обнаруживать эффективные стратегии и соглашения в сложных, частично наблюдаемых условиях, оказались неуловимыми. Мы представляем Байесовский декодер действий (BAD), новый многоагентный метод обучения, который использует приблизительное байесовское обновление для получения общественного мнения, которое обусловливает действия, предпринимаемые всеми агентами в среде. BAD вводит новый марковский процесс принятия решений, общественное мнение MDP , в котором пространство действий состоит из всех детерминированных частичных политик, и использует тот факт, что агент, действующий только на этом публичном убеждении, может научиться использовать свою частную информацию, если пространство действий расширено, чтобы покрыть все частичные политики, отображающие личную информацию в действиях среды.