Армирование отмостки арматурой: Армирование отмостки вокруг дома сеткой и арматурой
технология армирования отмостки армировочной сеткой
Содержание
- 1 Для чего необходимо армирование отмостки
- 2 Преимущества сетки при армировании отмостки
- 3 Какие материалы применяются при армировании
- 3.1 Классическая
- 3.2 Стандартная
- 3.3 Металлическая
- 3.4 Геотекстильная
- 4 Процесс укладки
- 5 Советы строителей
- 6 Возможные ошибки
При возведении дома, проведении ремонтных работ следует позаботиться о качественной отмостке, поскольку этот элемент не только играет декоративную роль, но и обеспечивает защитную функцию, продлевает срок службы строения. Сооружение данного элемента проводится по определенному алгоритму. Одним из важных этапов считается армирование отмостки.
Для чего необходимо армирование отмостки
Одним из важных этапов при строении дома считается армирование отмостки.Несмотря на то что в нормах не прописано обязательное армирование, данная процедура позволит решить несколько проблем:
- повысить прочностные характеристики;
- улучшить ремонтопригодность;
- продлить срок службы конструкции, следовательно, обеспечить надежную защиту фундамента.
Правильный выбор материала для проведения процедуры – залог идеального результата, а также вопрос экономии.
Читайте также:
- Отделка фундамента;
- Как утеплить цоколь фундамента снаружи пеноплексом;
- Выбор и установка отливов для цоколя фундамента дома;
- Какая высота цоколя от земли;
- Как правильно сделать гидроизоляцию цоколя.
Преимущества сетки при армировании отмостки
Обустройство бетонной отмостки вокруг дома предполагает использование различных материалов для армирования.
Рационально применение арматурной сетки, которая справится со всеми поставленными задачами. При армировании плит перекрытий обустраивают полноценный арматурный каркас. В случае с бетонной отмосткой данный выбор нерационален, поскольку он сделает конструкцию тяжелее, потребует больших финансовых вложений. Другие строй технологии дома из бруса и других типов строений позволяют использовать арматурный прут или хлыст.
Этот вариант отличается меньшей надежностью, поскольку конструкция будет выдерживать только продольную нагрузку, что скажется на качестве отмостки. В связи с этим армирование отмостки сеткой считается надежным и экономичным вариантом, отлично подходящим для подвижных бетонных конструкций.
Какие материалы применяются при армировании
Сетка для отмостки представлена на рынке в различных вариантах. Она отличается по конструкции. Размер ячеек зависит от выбранного типа. Эти нюансы влияют на качественные характеристики материала.
Классическая
Классический вариант отличается легкостью, что уменьшает нагрузку на основание. Сетка имеет вид перпендикулярно сваренной проволоки.
Такой материал универсален, может применяться при укладке конструкций из кирпича и при заливке бетонной стяжки.
Стандартная
Стандартная сетка со средним размером ячеек применяется не только для фундамента. Отмостка, армированная таким материалом отличается хорошей прочностью, надежностью и долговечностью. Стержни переплетаются под прямым углом. Размер ячеек составляет 6-7 см.
Металлическая
Металлическая сетка превосходит предыдущие по прочностным характеристикам и эксплуатационным качествам. Распространенное использование арматуры из металла обусловлена рядом преимуществ:
- устойчивость к воздействию окружающей среды;
- неподверженность коррозии;
- противостояние химическому влиянию;
- простота эксплуатации и хранения;
- длительный срок службы.
Прочность и надежность материала обусловлена использованием качественного металла, который подвергается цинкованию для улучшения эксплуатационных параметров.
Геотекстильная
Инновационный материал, получивший распространение в последние годы, – геотекстильная сетка. Стоимость этого варианта немалая, поэтому его рационально использовать только при наличии определенных условий, к примеру при проведении работ в сейсмически опасных зонах, а также при обустройстве конструкций на рыхлом грунте.
Процесс укладки
При строительстве нового дома первоначальным этапом считается рытье траншеи и сооружение опалубки для бетонной стяжки. На этом этапе закладывается армирующий материал, причем важно следить за правильностью стыков и ровностью укладки. Если проводится ремонт, потребуется демонтаж отмостки. Слой щебня располагается на расстоянии 2-3 см. от сетки.
Сетка закрепляется внахлест, чтобы избежать пустых мест.
Советы строителей
Чтобы быть уверенным в качестве сооруженной конструкции, следует соблюдать следующие рекомендации при обустройстве и укладке армирующего материала:
- Обустройство одного слоя сетки. Накладку позволяется делать только на стыках.
- Укладка армирующего материала начинается с прямых поверхностей. На окончательно этапе армируются углы.
- Самодельная арматура может отличаться по толщине, что скажется на эксплуатационных характеристиках, поэтому ля большей надежности лучше приобретать готовые изделия.
Накладку позволяется делать только на стыках.Соблюдение перечисленных рекомендаций и проведение армирования по технологии позволит получить идеальный результат. Отмостка, обустроенная по правилам, прослужит дольше, выполняя возложенные на нее функции на должном уровне.
Возможные ошибки
Новички для обеспечения прочности привязывают отмостку к фундаменту, присверливая арматуру к основанию. Это распространенная ошибка, поскольку при усадке здания произойдет образование трещин.
Обустройство отмостки – гарантия надежной защиты дома от влияния негативных факторов. Правильно проведенное армирование позволит сделать конструкцию прочной и долговечной и сэкономить на проведении ремонтных работ.
Cетка для отмостки — достоинства и основная задача, виды сетки при армировании отмостки
Содержание
- Особенности арматурной сетки
- Достоинства
- Основная задача
- Какие виды сетки чаще всего используют?
- Обычная
- Стандартная
- Металлическая
- Геосетка
- Преимущества сетки при армировании отмостки
- Укладка арматурной сетки в опалубку
- Советы строителей
Отмостка – это обязательный конструктивный элемент здания или частного дома, имеющий уклон для отвода воды от фундамента. Она является также пешеходной зоной вокруг дома и придает фасаду завершенный архитектурный вид.
Она может быть бетонной или каменной.
Ее выполняют из бетонной брусчатки, тротуарной плитки или щебня.
Перед тем как приступить к заливке отмостки бетоном, важно соблюсти требования, предъявляемые к материалам и конструкции к этому строительному сооружению.
Важную роль играет армирование отмостки при помощи сетки, которая обеспечивает прочность и долговечность конструкции.
Особенности арматурной сетки
Материалом для изготовления сетки служит металлическая арматура, имеющая различный диаметр. Структура сетки представляет собой металлические пруты, перпендикулярно уложенные относительно друг друга, и скрепленные при помощи точечной сварки. Размер ячеек зависит от толщины прутьев и расстояния между ними.
Для устройства отмостки применяют арматурные сетки следующих размеров: 50х50х5,100х100х4,150х150х8.
Легкий вариант имеет диаметр арматуры 3 мм, а тяжелый от 12 мм. Поставляется она в виде листов (карт) или рулонов.
Арматуру применяют для различных видов работ:
- при строительстве монолитных и сборных конструкций в качестве армирующей части;
- при армировании фундаментов;
- при устройстве стяжки пола;
- при устройстве отмостки;
- в качестве армирующего материала при дорожных работах.
Армирование отмостки позволяет создавать прочную конструкцию, не подверженную деформациям и разрушениям под воздействием осадков, грунтовых вод, температурных перепадов.
Достоинства
К положительным качествам материала относятся следующие его особенности:
- высокие прочностные характеристики отмостки;
- сжимающие и растягивающие нагрузки распределяются равномерно по всей конструкции;
- дополнительная жесткость бетона;
- исключено появление трещин, деформации и разрушения конструкции;
- устойчивость к тепловым и механическим воздействиям.
Основная задача
Армирование отмостки сеткой направлено на увеличения ее эксплуатационного срока и улучшение технических характеристик. Также это способствует увеличению срока службы фундамента здания.
Какие виды сетки чаще всего используют?
Существует несколько видов арматурной конструкции, которую применяют для устройства отмостки.
Каждая из них имеет свои характеристики и особенности.
Обычная
Это проволочные провода наваренные друг на друга при перпендикулярном расположении. Она легче стандартной конструкции.
Поставляется она в рулонном виде и применяется, когда необходимо укрепить кирпичную кладку, асфальтобетон на стоянке или в промышленном помещении, отмостку.
Стандартная
Она характеризуется средними размерами с диаметром стержней 5-7 мм, которые переплетены под прямым углом.
Стандартную сетку применяют при армировании стенок фундаментов, пола плит перекрытий, стягивании поверхности.
Поверхностное армирование выполняют для качественного оштукатуривания, при заливке цементного пола, укрепления кирпичной кладки. Ею армируют несущие бетонные конструкции стен, фундаментов, перекрытий и отмосток.
Металлическая
Это прочный материал, который применяют для усиления сооружений и строительных материалов.
Металлическая арматура устойчива ко всевозможным неблагоприятным условиям эксплуатации – атмосферным явлениям, температурным перепадам, повышенной влажности и воздействия химических реагентов.
Часто такой материал при изготовлении оцинковывается гальваническим методом. Он имеет ряд преимуществ перед необработанными аналогами:
- длительный эксплуатационный срок;
- противостояние воздействиям извне;
- устойчивость к механическим воздействиям;
- эстетичный внешний вид;
- высокая прочность;
- простота транспортировки;
- не требуются особые условия хранения;
- на оцинкованной арматуре исключено появление коррозии.
Геосетка
В составе этого материала содержатся полимеры и ткань. Изделие из полипропилена может быть обтянуто резиной, тканью или геотекстильными материалами.
Чаще такой материал используют при необходимости укрепления грунта перед укладкой асфальтобетона.
Преимущества сетки при армировании отмостки
При устройстве отмостки без армирования не обойтись. Для этого используют сеть с ячейками 10Х10 см.
Используя этот материал можно существенно сократить время работы, так как он продается в уже готовом для укладки виде и имеет точные геометрические размеры.
Так же она имеет все характеристики, необходимые именно для этого вида работ.
Использование армированной сетки исключает работы по ее ручной обвязке и образование отходов.
Укладка арматурной сетки в опалубку
Процесс устройства отмостки предусматривает сооружение опалубки. Именно на этом этапе закладывается армирующий материал.
На месте, куда предстоит заливать бетон, устраивают съемную деревянную опалубку. Снаружи ее фиксируют колышками.
В конструкции опалубки предусматривают наличие температурных швов с шагом 2 – 2,5 м, не исключая углы опалубки. Их герметичность обеспечивают при помощи деревянных брусков, поставленных на ребро и покрытых битумом.
У стены обязательна установка компенсационного шва шириной в 10 – 20 мм, заполненного рубероидом.
Верхний край опалубки должен быть ровным, с учетом перепада высоты для устройства уклона.
Для усиления конструкции, в цоколь здания забивают арматуру, выдерживая шаг 0,70 м. Арматурную сетку увязывают с этой арматурой. Под ней обязательно устраивают подушку из щебня толщиной 30 мм.
После того, как арматура уложена, заливают бетон до верхнего края опалубки.
При заливке бетона важно исключать образование воздушных карманов. Для равномерного распределения бетона можно использовать вибратор.
Советы строителей
Чтобы при заливке бетон не выгнулся наружу, армирующая сетка должна быть идеально ровной и уложенной в один слой.
При укладке важно соблюдать последовательность работ. Сначала происходит армирование прямых участков, затем угловых.
Не рекомендуется использование полимерной сетки, так как велика вероятность ее проседания и образования подушки.
При изготовлении арматуры своими руками возможно образование утончений, в результате чего ухудшаются ее технические характеристики. Поэтому лучше приобретать готовое изделие.
Толщину бетонного слоя можно увеличить, используя арматуру большего диаметра.
Бетонная отмостка является обязательным строительным сооружением, а ее долговечность и функциональность зависит от правильно устроенной внутренней конструкции.
Поэтому важно приобретать качественную армированную сетку с соответствующими эксплуатационными характеристиками.
Белые зоны в обучении с подкреплением
Системы искусственного интеллекта применяются для решения все более сложных задач, связанных с взаимодействием с людьми. Однако такие системы могут быть потенциально опасны, так как они не научились во время обучения избегать действий, которые могут причинить серьезный вред.
В выпуске этой недели к Кайлу присоединяется Рамья Рамакришнан, кандидат наук, изучающий информатику и искусственный интеллект в Массачусетском технологическом институте, чтобы обсудить идею «слепых зон» в обучении с подкреплением. Их обсуждение сосредоточено на недавней статье Рамии «Обнаружение белых пятен в обучении с подкреплением».
Известным примером обучения с подкреплением является AlphaGo или AlphaZero, которая просто использовала моделирование для создания обучающих данных для своих нейронных сетей. Несмотря на то, что симулятор смог идеально передать состояние игры в Го, в случае с AlphaGo это может быть не всегда так, бывают случаи, когда смоделированные данные не соответствуют реальному приложению, что приводит к «слепому» результату. пятна».
Статья Рамии посвящена этим слепым пятнам в обучении с подкреплением и предлагает способ научиться их распознавать. Что такое «слепые пятна»? Слепые зоны — это неожиданные ошибки, которые совершает машина или агент из-за того, что среда обучения отличается от реального мира или среды выполнения.
Многие системы ИИ развертываются в реальном мире, но они склонны к ошибкам и могут совершать множество ошибок, которые никогда не обнаруживались во время обучения. Эти ошибки может быть чрезвычайно трудно поймать, потому что у агента нет априорных знаний, чтобы следить за ними. Тем не менее, это ошибки, которые важно поймать.
Например, приложения для автономного вождения являются одним из важных приложений обучения с подкреплением, когда автомобили внедряются в реальный мир. Симулятор автоматизированного вождения может включать в себя все основные компоненты для обучения вождению, поворотам, снижению скорости, совершению соответствующих остановок и т. д. Однако, если симулятор не включает полицейские машины, машины скорой помощи или пожарные машины, вы выходите в В реальном мире агент может не знать, как правильно реагировать, когда сталкивается с машиной скорой помощи в реальном мире. Бывают белые пятна и в медицинских приложениях, когда врач не может видеть в полной мере состояние здоровья пациента.
Следовательно, врачу придется принимать решения, не зная, каково на самом деле здоровье пациента.
Слепые пятна могут возникать по целому ряду причин. В своей статье Рамья и ее коллеги сосредотачиваются на слепых зонах, возникающих из-за неполного представления состояния. Рассмотрим снова случай автономного транспортного средства, обученного в смоделированной среде. Когда агент развертывается в реальном мире, он может рассматривать пожарную машину и автомобиль как одно и то же и не будет реагировать по-разному, потому что он не знает, что он должен вести себя по-разному рядом с машинами скорой помощи. Как мы можем обнаружить слепые зоны во время обучения, чтобы агент совершал меньше ошибок в реальном мире? Настройтесь, чтобы узнать больше.
[PDF] Обнаружение слепых зон в обучении с подкреплением
- Идентификатор корпуса: 43920987
@article{Ramakrishnan2018DiscoveringBS,
title={Обнаружение белых пятен в обучении с подкреплением},
автор = {Рамья Рамакришнан, Эдже Камар, Дебадипта Дей, Джули А. Шах и Эрик Хорвиц},
журнал={ArXiv},
год = {2018},
том={абс/1805.08966}
} 
Шах и Эрик Хорвиц},
журнал={ArXiv},
год = {2018},
том={абс/1805.08966}
} - Рамья Рамакришнан, Эдже Камар, Э. Хорвиц
- Опубликовано 23 мая 2018 г.
- Информатика
- ArXiv
Агенты, обученные моделированию, могут совершать ошибки в реальном мире из-за несоответствия среды обучения и среды выполнения. Эти ошибки могут быть опасными и трудными для обнаружения, потому что агент не может предсказать их априори. Мы предлагаем использовать обратную связь оракула, чтобы изучить прогностическую модель этих слепых зон, чтобы уменьшить дорогостоящие ошибки в реальных приложениях. Мы сосредоточимся на слепых зонах в обучении с подкреплением (RL), которые возникают из-за неполного представления состояния: у агента нет…
Обнаружение слепых зон для безопасного преобразования Sim-to-Real
- Ramya Ramakrishnan, Ece Kamar, Debadeepta Dey, E. Horvitz, J. Shah
Computer Science
J.
Artif. Интел. Рез.- 2020
Artif. Интел. Рез.Эта работа формализует проблему обнаружения слепых зон в RL как зашумленную задачу контролируемого обучения с дисбалансом классов и изучает модели для прогнозирования слепых зон в невидимых областях пространства состояний путем объединения методов агрегирования меток, калибровки, и контролируемое обучение.
Преодоление слепых пятен в реальном мире: использование дополнительных способностей для совместного исполнения
- Рамья Рамакришнан, ЭК -Камар, Бесмира Нуши, Дебейпта Дей, Дж. Шах, Э. Хорвиц
Compute Science
AAAI
- 9
Compute Science
AAAA
- 9
Compute Science
9216.
В этой работе изучается, как изучение слепых зон как людей, так и агентов может быть использовано для управления решениями о передаче полномочий, когда люди и агенты совместно действуют в реальном мире, в котором ни один из них не обучен и не оценен в полной мере.
Методы «человек в цикле» для систем обучения, управляемых данными, и систем обучения с подкреплением
- Vinicius G. Goecks
Информатика
ArXiv
- 2020
Байесовский подход к идентификации репрезентативных ошибок
- Рамья Рамакришнан, Вайбхав Омплкар, ECE Kamar, J. Shah
Интелсов
ARXIV
- 2021
6 GEONTIONATION WARD). генеративной модели для вывода репрезентативных ошибок, основанной на наблюдениях за поведением актера (симулируемого агента, робота или человека), и представляет байесовский алгоритм вывода для GEM и оценивает его полезность при восстановлении репрезентативных ошибок в нескольких областях.
Предотвращение негативных побочных эффектов из-за неполного знания систем ИИ
- Сандхья Сайсубраманиан, С. Зильберштейн, Эдже Камар
Бизнес
AI Mag.
- 2021
В этой статье представлен всесторонний обзор различных форм НСЭ и недавних исследований по их решению, выявлены ключевые характеристики НСЭ, подчеркнуты трудности, связанные с предотвращением НСЭС, и обсуждены недавно разработанные подходы, сопоставлены их преимущества. и ограничения.
Изучение вычислительных пользовательских моделей для суммирования политики агента
- Isaac Lage, Daphna Lifschitz, Finale Doshi-Velez, Ofra Amir
Компьютерная наука
IJCAI
- 2019
666. к обобщению политик и демонстрирует с помощью исследования с участием людей, что люди используют разные модели для реконструкции политик в разных контекстах, и что сопоставление с ними модели извлечения сводки может повысить производительность.
Смягчение негативных побочных эффектов рассуждения с помощью несовершенных моделей: многообъясняющий подход
- Сандхья Сайсубраманиан, ECE Kamar, S. Zilberstein
Компьютерная наука
AAMAS
- 2020169 9003
AAMAS
- 202016
. Воздействие NSE сформулировано как многоцелевой марковский процесс принятия решений с лексикографическими предпочтениями вознаграждения и резервом, а эмпирическая оценка показывает, что предложенная структура может успешно смягчить NSE.
Исследуя взаимодополняемость человека + машины для прогнозов рецидивизма
- S. Tan, Julius Adebayo, K. Quinn, ECE Kamar
Психология
Arxiv
- 2018 9001
- 2018 9001
- Sandhya Saisubramanian, Shannon C. Roberts, S. Zilberstein
Компьютерная наука
. терпеть побочные эффекты, которые не являются критическими для безопасности, но предпочитают минимизировать их, насколько это возможно, что поддерживает ключевые фундаментальные предположения в существующих методах и облегчает разработку новых методов для преодоления негативных побочных эффектов систем ИИ.
Метрология для AI: от критериев до инструментов
- Крис Уэлти, Правен К. Паритош, Лора Аройо
Компьютерная наука
ARXIV
- 2019
. Первые шаги. , приняв метрологию, науку об измерениях и ее применении, и применив ее к оценкам, проводимым человеком (толпой).
ПОКАЗЫВАЮТСЯ 1-10 ИЗ 23 ССЫЛОК
СОРТИРОВАТЬ ПОРелевантностьНаиболее влиятельные документыНедавность
Отступие как байесовское приближение: представление неопределенности модели в глубоком обучении
- Y. Gal, Zoubin Ghahhramani
Компьютерная наука
ICML
- 2016
A NEWORED. сети (NN) как приблизительный байесовский вывод в глубоких гауссовских процессах, что смягчает проблему представления неопределенности в глубоком обучении без ущерба для вычислительной сложности или точности теста.
Проверка без ошибок: к безопасному обучению подкрепления с помощью вмешательства человека
- W. Saunders, Girish Sstry, Andreas Stuhlmüller, Owain Evans
Commergy Science
AAMAS
Interview- 2018 9003
9001 6 Формалирование
2018 2018 9003- П. Кристиано, Дж. Лейке, Том Б. Браун, Мильян Мартич, С. Легг, Дарио Амодей
Информатика
NIPS
- 0016 Эта работа исследует цели, определенные с точки зрения (неэкспертных) человеческих предпочтений между парами сегментов траектории, чтобы эффективно решать сложные задачи RL без доступа к функции вознаграждения, включая игры Atari и имитацию движения робота.
Hierarchical Deep Reinforcement Learning: Integrating Temporal Abstraction and Intrinsic Motivation
- Tejas D. Kulkarni, Karthik Narasimhan, Ardavan Saeedi, J. Tenenbaum
Computer Science
NIPS
- 2016
h-DQN is presented , структура для интеграции иерархических функций ценности, работающих в разных временных масштабах, с внутренне мотивированным глубоким обучением с подкреплением и позволяет использовать гибкие спецификации целей, такие как функции над сущностями и отношениями.
Переход от моделирования к реальному миру посредством изучения модели глубокой обратной динамики
- П. Кристиано, Заин Шах, Войцех Заремба
Информатика
ArXiv
- 2016 состояния, пройденные в симуляции, остаются приемлемыми для реального мира, даже если детали управления нет, как может быть в случае, когда ключевые различия заключаются в деталях трения, контакта, массы и геометрических свойств.
Интерактивное формирование агентов с помощью человеческого подкрепления: структура TAMER
- У. Б. Нокс, П. Стоун
Информатика
K-CAP ’09
- 2009 Результаты от двух пользователей могут обучать 6 доменов 90416 90 Агенты TAMER без определения функции вознаграждения окружающей среды (как в MDP) и указывают, что обучение человека в рамках TAMER может уменьшить сложность выборки по сравнению с автономными алгоритмами обучения.
Обучение подкреплению с учетом неопределенности для предотвращения столкновений
- Г. Кан, А. Вильяфлор, Витчир Х. Понг, П. Аббель, С. Левин
Информатика
ArXiv
- Г.
- 9010 неопределенность Представлен алгоритм обучения на основе осведомленной модели, который оценивает вероятность столкновения вместе со статистической оценкой неопределенности, и показано, что алгоритм естественным образом предпочитает действовать осторожно в незнакомых условиях и увеличивает скорость робота в условиях, когда он высокая уверенность.
Функции преемника для перевода в обучении подкреплению
- Андре Баррето, Уилл Дабни, Х. В. Хассельт
Компьютерная наука
NIPS
- 2017
. Эта работа предлагает рамки перевода для перевода. задачи, но динамика окружающей среды остается прежней, и выводит две теоремы, которые закладывают твердую теоретическую основу для этого подхода, и представляет эксперименты, показывающие, что он успешно способствует переносу на практике.
ARXIV
666. сделанные несколькими турецкими рабочими, охарактеризованы особенности, которые определяют соответствие и несоответствие между COMPAS и Human Scores, и построены гибридные модели «человек + машина» для прогнозирования рецидивизма.
Понимание отношения пользователей к негативным побочным эффектам IA Systems
Gal, Zoubin Ghahhramani 9001 6 Formeriance For For Rakerian и показывает, как уменьшить человеческий труд, необходимый для обучения контролируемого ученика имитации решений вмешательства человека, и обрисовывает в общих чертах расширения схемы, которые необходимы, если авторы хотят обучать агентов без моделей без единой катастрофы.
Кан, А. Вильяфлор, Витчир Х. Понг, П. Аббель, С. Левин