Гладкая арматура а1: Арматура А1 – фото, ГОСТы, характеристики и области применения + Видео

alexxlab | 22.09.2020 | 0 | Разное

Содержание

Арматура А1 – фото, ГОСТы, характеристики и области применения + Видео

Арматура А1 – металлопрокат, без которого в настоящее время не обходится практически ни одна стройка. Его широко используют для изготовления железобетонных изделий, а также различных металлических конструкций и деталей. Производят этот металлопрокат по ГОСТу 5781-82.

1 Что собой представляет арматурный металлопрокат А1

Согласно ГОСТа 5781 арматура А1 обозначается по-другому – арматура (арматурная сталь – далее АС) A-I (А240). Это более правильное и используемое всеми ее изготовителями и профессиональными потребителями наименование этого металлопроката. На техническом языке ГОСТа 5781, в котором классифицируются все производимые по нему типы арматурной стали для армирования обычных, а также предварительно напряженных разнообразных железобетонных конструкций, такое обозначение расшифровывается, как “арматура класса А1”.

Разделение на классы в этом ГОСТе произведено по одной из механических характеристик АС – по пределу текучести. Условная ее величина для изделия A1 указана в скобках после индекса A – число 240. Это и есть значение предела текучести в кгс/мм

2, но перемноженное на 10. Таким образом, арматура А1 обладает пределом текучести 24 кгс/мм2 (соответствует 235 Н/мм2).

Согласно ГОСТа 5781, АС A-I изготовляют только с гладким профилем – без рифления поверхности правильного круглого сечения. Внешне она в зависимости от номинальной толщины похожа на стальную проволоку либо пруток.

Что собой представляет арматурный металлопрокат А1

Арматура без рифления

Производят АС A240 горячекатаной и только из углеродистой стали. При этом используют согласно стандарту 5781 исключительно марки Ст3сп, Ст3кп и Ст3пс. Именно благодаря этому арматура А1 в отличие от гладкой АС других классов ГОСТа 5781 и производимой по ГОСТу 10884 наиболее востребована и используется как для армирования, так и в качестве обычного металлопроката – для изготовления различных стальных деталей и конструкций. Ведь Ст3 – самая гибкая, пластичная из всех углеродистых и тем более низколегированных марок и лучше всех сплавов поддается свариванию. Ее химический состав у готовой арматуры A-I должен соответствовать требованиям, перечисленным в ГОСТе 380.

Сортамент изготовления гладкой АС A-I включает 14 типоразмеров по диаметру в диапазоне 6–40 мм. Изделия толщиной 6–12 мм производят стержнями либо в виде мотков, а большего диаметра арматура А1 поставляется только прутками. Прутки АС A240 изготовляют длиной 6–12 м. При этом они бывают мерной либо немерной длины. Вместе с мерными могут поставляться немерные стержни длиной не меньше 2 м и в количестве, составляющем от массы выпущенной партии максимум 15%. Потребитель может сам заказать необходимый ему вариант, а по согласованию с производителем возможно также изготовление прутков 5–25 м.

2 Вес, механические свойства и требования к изготовлению

В таблице ГОСТа 5781 по сортаменту гладкой АС A-I указаны площадь поперечного сечения, вес 1 м профиля и допустимые предельные отклонения в % от последнего параметра у готовых изделий. Масса приводится теоретическая (расчетная), при вычислении которой принимали, что арматура А1 имеет номинальный диаметр без отклонений, а плотность стали составляет 7850 кг/м3. Значения веса из таблицы ГОСТа для всех типоразмеров АС A240 в кг:

  • диаметром 6 мм – вес 0,222 кг;
  • 8 – 0,395;
  • 10 – 0,617;
  • 12 – 0,888;
  • 14 – 1,21;
  • 16 – 1,58;
  • 18 – 2;
  • 20 – 2,47;
  • 22 – 2,98;
  • 25 – 3,85;
  • 28 – 4,83;
  • 32 – 6,31;
  • 36 – 7,99;
  • 40 – 9,87.

Предельно допустимые отклонения согласно стандарта 5781:

  • от номинального диаметра – должны соответствовать нормам ГОСТа 2590;
  • от веса для типоразмеров:
    • от +9 до –7 % теоретического веса 1 м – диаметром 6, 8 мм;
    • от +5 до –6 % – 10–14 мм;
    • от +3 до –5 % – 16–28 мм;
    • от +3 до –4 % – 32–40 мм.

Овальность гладкой арматуры (разность в одном поперечном сечении профиля между наибольшим и самым меньшим фактическими диаметрами) не должна превышать величину суммы допустимых минусового и плюсового отклонений по диаметру.

К мерным пруткам АС A-I предъявляются требования по предельно допустимым отклонениям значений длины, зависящие от точности порезки металлопроката:

  • для стержней длиной до 6 м включительно: в случае повышенной точности резки +25 мм, обычной – +50 мм;
  • больше 6 м: +35 и +70 мм соответственно.

Кривизна АС, изготовленной в виде прутков, не должна превышать величину в 0,6% от ее замеряемой длины.

Вес, механические свойства и требования к изготовлению

Гладкие прутки АС A-I

Помимо предела текучести, который был указан выше, для гладкой АС A-I в стандарте 5781 приведены и иные механические свойства. Относительное удлинение при изгибе (испытаниях) – 25%. Временное сопротивление арматуры разрыву – 373 Н/мм2 (соответствует 38 кгс/мм2).

Арматура А1 после изготовления подвергается в холодном состоянии испытаниям на изгиб (должна их выдерживать). Ее изгибают вокруг оправки на угол в 180о. Для профилей толщиной 6–20 мм используют оправку такого же диаметра, что и у самой арматуры. Для АС толще 20 мм берут с диаметром, равным 4 размерам изделия.

ГОСТ 5781 обязывает изготовителей обеспечивать для арматуры A-I указанные в нем механические свойства с вероятностью не менее 0,95.

Есть в ГОСТе и требования к качеству поверхности готовой АС. Рванин, трещин напряжения и раскатных, прокатных закатов и плен на ней быть не должно. Стандартом разрешаются отдельные раскатные отпечатки, наплывы, загрязнения, следы раскатанных пузырьков, незначительная ржавчина, а также чешуйчатость и рябизна.

3 Коротко об областях применения профилей А1

Для армирования их используют практически во всех случаях. В высокопрочном железобетоне, армированном крепкой (как правило, рифленой) АС более высокого класса, арматура А1 применяется для взаимной фиксации последней и упрочнения поверхностного слоя изделия или монолитной конструкции таких объектов, как плотины, шахты, мосты, аэродромы, тоннели, высотные строения и так далее.

Когда расчетная нагрузка на железобетон позволяет, арматура А1 используется самостоятельно. Балки и панели усиливают изделиями диаметром 12–32 мм, колонны – 14–36 мм, фундамент – 10–40 мм. В индивидуальном строительстве обычно применяют АС 10–16 мм. Тонкую арматуру – 6 и 8 мм – используют в качестве проволоки для обвязки, скрепления между собой толстой, изготовления строительных и кладочных сеток, армокаркасов, армирования бетонных стяжек стен и пола, а также штукатурки.

Арматура А1 широко применяется для изготовления декоративных, несущих, каркасных и прочих металлоконструкций, а также деталей к ним и различному оборудованию и техоснастке. Ее используют везде, где применяется и обычный металлопрокат из стали марки Ст3.

применение и технические характеристики класса согласно ГОСТа 5781-82

Бетон является наиболее распространенным строительным материалом. Его применяют при возведении жилых и офисных зданий, складских и производственных помещений, дамб, мостов и дорог. Однако, несмотря на то, что бетон великолепно работает на сжатие, даже при незначительных нагрузках на изгиб и растяжение он быстро разрушается. Чтобы избавить его от этого недостатка, широко применяется разнообразная арматура. Одной из наиболее распространенных считается А1 арматура. Что она из себя представляет? Где используется? На эти вопросы будет полезно дать максимально подробные ответы.

арматура а240

Что она из себя представляет?

Арматура класса А1 попадает под ГОСТ 5781-82, определяющий её внешний вид и характеристики.

Она представляет собой гладкий металлический прут. Диаметр может быть различным – материал выпускается в четырнадцати типоразмерах. Выпускаются пруты толщиной от 6 до 40 миллиметров длиной от 6 до 12 метров, что позволяет специалистам легко выбрать именно тот материал, который лучше всего подойдет для выполнения конкретной работы. В отдельных случаях, по взаимной договоренности покупателя и производителя, длина прутов может достигать 25 метров. Вес арматуры А1 напрямую зависит от диаметра. Для наглядности приведем несколько конкретных чисел, показывающих связь диаметра с весом одного метра прута:

  • 10 миллиметров — 617 грамм;
  • 16 миллиметров – 1,58 килограмма;
  • 20 миллиметров – 2,47 килограмма.

Изготавливается путем горячего катания. Основной материал, используемый при изготовлении – углеродистая, а в некоторых случаях — низколегированная (с добавлением хрома и марганца) сталь.

Согласно ГОСТу, на поверхности не должно быть никаких дефектов, снижающих эксплуатационные характеристики материала – трещин, рванин и закатов. Единственное исключение – незначительное количество ржавчины, следы от раскатанных пузырьков воздуха, наплывы и загрязнения.

арматура а1

Для удобства транспортировки пруты диаметром до 10 миллиметров поставляется уложенной в мотки, а более 10 миллиметров – в виде прутов различной длины. Однако, длина прутов не должна составлять менее 200 сантиметров. Если это оговорено дополнительно, то весь материал может иметь определенную длину, являющуюся наиболее удобной для конкретного строительного объекта.

Главными достоинствами этого материала является возможность использования в агрессивной среде, высокая прочность, гибкость и долговечность. В сумме эти качества делают арматуру А1 одной из наиболее популярных и распространенных при частном и промышленном строительстве.

Чем отличается А1 и А240?

Работая со справочниками или просто посещая сайт производителей и продавцов арматуры, многие люди сталкиваются с вопросом – чем отличается арматура А1 от А240? Эти материалы имеют одинаковые характеристики и сферу назначения, но разное название.

Разница действительно кроется только в названии. По устаревшей классификации материал имеет название А1, но в последнее время большинство производителей использует другое название – арматура А240. Так что, требования к материалу, его диаметр, длина, состав и сфера применения совершенно одинакова. Между этими двумя марками можно с уверенностью ставить знак равенства.

Сфера применения

Область применения арматуры гладкой А1 просто огромна. Так как материал имеет гладкую поверхность без рёбер, дополнительно повышающих площадь и качество сцепления, обычно он применяется в качестве вспомогательных прутов. Например, при армировании высокопрочного железобетона рифленой арматурой, А240 применяется для её скрепления, формирования каркаса. В данном случае арматура А240 выполняет функцию не столько армирования бетонных изделий, сколько удержания основной арматуры в надлежащих местах, гарантирующих целостность конструкции. В таком виде она используется при строительстве разнообразных объектов: мостов, шахт, плотин, высотных строений, аэродромов, тоннелей и прочих.

балка из хомутов с арматуры а1

Армирование балки хомутами из арматуры А1 (А240)

Впрочем, если железобетон должен выдерживать сравнительно небольшие нагрузки, гладкая арматура А1 может применяться самостоятельно. Область применения довольно обширна:

  • Для армирования панелей и балок используются пруты диаметром от 12 до 32 миллиметров;
  • колонны усиливаются прутами в пределах 14-36 миллиметров;
  • фундамент, в зависимости от его размеров и нагрузок – материалом от 10 до 40 миллиметров.
фундамент армированный гладкой арматурой

Армирование фундамента гладкой арматурой

При индивидуальном строительстве наиболее широко применяется арматура класса А240 диаметром 10-16 миллиметров.

Самые тонкие пруты диаметром 6 и 8 миллиметров используют как проволоку при обвязке и для армирования штукатурки, бетонной стяжки пола и стен.

В некоторых случаях арматура А1 гладкая может применяться при создании каркасных и декоративных металлоконструкций и их деталей.

Основные достоинства материала

А240 арматура пользуется такой популярностью вовсе не случайно. В первую очередь гладкая поверхность значительно упрощает процесс соединения при помощи сварки. Да, такое соединение является нежелательным, так как в местах сварки появляются участки стали, особенно сильно подверженные коррозии. К тому же, эти участки являются самыми слабыми – при значительных нагрузках на растяжение и изгиб чаще всего выходят из строя именно они. И все-таки, сварное соединение широко используется на строительных объектах. И гладкая поверхность прутов А1 обеспечивает максимальную легкость при работе.

Следующее достоинство – высокая прочность. Как говорилось выше, при изготовлении арматуры А1 (А240) применяется только высокоуглеродистая сталь Ст3. Её главным достоинством является высокая прочность. Класс арматуры А1, изготовленный из неё, прекрасно переносит любые нагрузки – на сжатие, изгиб и растяжение – без вреда для себя. Даже при длительных нагрузках качества материала не снижаются, и он может эффективно справляться с задачей на протяжении многих лет.

пруты гладкой арматуры

При необходимости пруты изготавливаются из легированной стали. К основному составу добавляется 0,3% хрома и до 0,65% марганца. В сумме с содержанием углерода до 0,22% это придает стали великолепные свойства. Она выдерживает огромные нагрузки и лучше противостоит коррозии, увеличивая срок службы, снижая риск раннего разрушения.

Наконец, в сумме все технические характеристики делают арматуру универсальным строительным материалом. Даже при работе в экстремальных условиях она сохраняет свои главные достоинства. Устойчивость к большинству агрессивных сред делает её незаменимой при строительстве как обычных жилых домов, складов, ангаров и заводов, так и нефтеперерабатывающих заводов, нефтехранилищ. Большинство других марок не может похвастать такими свойствами. Даже арматура А3, отличающаяся большей прочностью и стоимость не подходит для эксплуатации в таких условиях – наличие агрессивной химической среды приводит к тому, что высокопрочный материал в кратчайшие сроки деформируется и трескается.

Как видите, арматура А1 или А240 является прекрасным строительным материалом, находящим широкое применение в разных сферах деятельности людей. Она станет удачным выбором для возведения огромной плотины и ленточного фундамента для дачи. В сумме с доступной стоимостью и большим ассортиментом выпускаемого материала это делает её одной из наиболее востребованных.

Арматура А1 и А3 отличия классов

На рынке стройматериалов представлено более десятка видов арматуры. Несмотря на обширный выбор, в гражданском строительстве чаще всего используют марки А1 и А3. Они различаются как по цене, так и по характеристикам, и наша статья поможет вам разобраться, какой материал лучше выбрать для тех или иных целей.

арматура а1 и а3

Общие характеристики арматуры

Для того, чтобы понять, чем отличается арматура А1 от А3, необходимо знать, какие свойства характеризуют данный вид металлопроката.

Тип профиля подразделяется на гладкий и периодический. Первый имеет ровную поверхность, а на втором выступают продольные и поперечные ребра. Периодический профиль лучше сцепляется с бетоном, что увеличивает прочность конструкции.

арматура периодического и гладкого профиля

Не менее важная характеристика – диаметр поперечного сечения. Для каждой из марок арматуры ГОСТ устанавливает допустимые размеры. С увеличением диаметра поперечного сечения увеличивается как прочность арматурного каркаса, так и масса.

Также ГОСТ устанавливает марку стали, из которой изготавливаются прутья. От нее зависит не только прочность конструкции, но и коррозионная стойкость, что важно в агрессивных средах, местах с высокими перепадами температур и повышенной влажностью.

Исходя из класса арматурной стали и ее диаметра определяются прочностные характеристики материала. В ГОСТ 5781-82 для каждой марки и диаметра указан предел текучести, временное сопротивление разрыву, относительное удлинение и прочие характеристики, которые позволят сделать все расчеты перед строительством.

Характеристики и особенности арматуры А1

Арматура класса А1 имеет гладкий профиль и изготавливается из низколегированной стали (Ст3сп, Ст3пс, Ст3кп). Размер выпускаемого профиль, может иметь диаметр от 6 до 40 мм. Производится она с помощью холодного проката. Старая маркировка А1, новая А240.

Гладкая арматура класса А1(А240)

Основное преимущество А1 – высокая коррозионная стойкость. Она хорошо выдерживает резкие перепады температур и повышенную влажность. Также арматура с гладким профилем лучше сваривается. К недостаткам относится более слабое сцепление с бетоном.

Особенности марки А1:

  • низкая цена;
  • меньшая прочность;
  • высокая коррозионная стойкость;
  • хорошая свариваемость;
  • слабое сцепление с раствором бетона.

Характеристики и особенности арматуры А3

Арматура А3 имеет периодический профиль с продольными и поперечными ребрами жесткости. Ее изготавливают путем горячего проката из стали марок 35ГС, 25Г2С — диаметром 6-40 мм, и 32Г2Рпс — размер профиля от 6 до 22 мм. Новая маркировка А400, старая А3.

Рифленая арматура класса А3(А400)

Ребристый профиль обеспечивает хорошее сцепление арматурного каркаса с бетоном. Это существенно увеличивает прочность несущей конструкции. Недостатком же является более низкая коррозионная стойкость, из-за чего арматуру марки А3 не рекомендуется применять в сочетании с некоторыми типами бетона, в местах с высокой влажностью и агрессивной химической средой.

Особенности марки А3:

  • большая цена;
  • высокая прочность армирующей сетки;
  • хорошее сцепление с бетоном;
  • низкая коррозионная стойкость.

Выбор марки

Арматура А1 и А3 отличается не только характеристиками, но и ценой. Первая стоит примерно на 30% дешевле второй, так что по возможности стараются использовать именно ее. Спектр применения обоих марок широк, и зачастую они используются в комбинации друг с другом.

А1 считается универсальным решением, которое рассматривают в первую очередь. Ее используют для изготовления множества железобетонных изделий: плит, колец, балок, блоков. Также продукцию с гладким профилем используют при заливке стяжки, отделке фасадов и для укрепления колонн. Рекомендуется использовать её для фундамента здания в роли конструктивной и монтажной.

А3 применяют в тех случаях, когда от железобетона требуется повышенная прочность. Ее используют при возведении мостов, плотин и других массивных объектов. Также высокопрочная арматура способна выдержать нагрузки монолитных зданий и фундаментов, которые испытывают высокое давление. Марку А3 рекомендуют использовать и для изготовления железобетонных перекрытий. Кроме того, ее используют для усиления каркаса на основе А1. Комбинированная сетка обеспечивает высокую прочность при доступной цене.

Каркас балки из арматуры А1 и А3

Совместное использование арматуры А1 и А3, при армировании балконной балки.

Помимо арматуры А1 и А3, отличия которых мы уже рассмотрели, предприятия выпускают и другие марки изделий, которые могут оказаться оптимальными для вашей задачи. Все они, как и А3, имеют периодический профиль и не столь устойчивы к коррозии (в этом плане А1 уникальна). Марка А2 изготавливается из стали с меньшим количеством легирующих добавок, что делает ее дешевой, но менее прочной. Ее активно используют при строительстве частных домов и малоэтажных коммерческих построек. А4, А5 и А6 способны выдерживать огромные нагрузки, но из-за высокой цены их применение оправдано только в высоконагруженных конструкциях.

Немаловажно и то, в каком виде вы будете приобретать продукцию. Она выпускается как прутьями, так и мотками. Разберемся, в чем разница. Предельная длина прутьев составляет 12 метров. С ними проще работать, так как их удобнее резать и не нужно выпрямлять, но есть и недостаток. После нарезания прутьев неизбежно остаются обрезки и часть материала уходит на свалку. С мотками такой проблемы нет. Кроме того, они незаменимы, когда в конструкции требуется арматурная сетка длиннее 12 метров.

Подведя итоги, можно сказать, что отличия арматуры А1 от А3 делают ее более универсальной. Она подойдет в большинстве случаев и позволит обойтись меньшими затратами, но тогда, когда требуется высокая прочность, лучше не экономить и использовать арматуру А3. Если же после прочтения статьи у вас остались сомнения, какую марку арматуры выбрать, то лучше обратиться за советом к профессионалу, который подберет оптимальное решение для вашего проекта.

Арматура гладкая А1 оптом и в розницу | Краснодар

Арматура 6 А1→ 6 Ст3 6000 Краснодар 41 490

41 490

41 490

41 490

Арматура 6 А1 мотки→ 6 А240 мотки Краснодар 46 990

46 990

46 990

46 990

Арматура 6 А1 мотки→ 6 Ст3 мотки Краснодар 46 990

46 990

46 990

46 990

Арматура 8 А1→ 8 А240 6000 Краснодар 41 490

41 490

41 490

41 490

Арматура 8 А1→ 8 Ст3 6000 Краснодар 47 990

47 990

47 990

47 990

Арматура 8 А1 мотки→ 8 А240 мотки Краснодар 46 490

46 490

46 490

46 490

Арматура 8 А1 мотки→ 8 Ст3 мотки Краснодар 46 490

46 490

46 490

46 490

Арматура 10 А1→ 10 А240С 11700 Краснодар 41 490

41 490

41 490

41 490

Арматура 10 А1→ 10 А240С 6000 Краснодар 40 990

40 990

40 990

40 990

Арматура 10 А1→ 10 Ст3 11700 Краснодар 41 490

41 490

41 490

41 490

Арматура 10 А1→ 10 Ст3 6000 Краснодар 46 990

46 990

46 990

46 990

Арматура 10 А1 мотки→ 10 А240С мотки Краснодар 45 490

45 490

45 490

45 490

Арматура 10 А1 мотки→ 10 Ст3 мотки Краснодар 45 490

45 490

45 490

45 490

Арматура 12 А1→ 12 Ст3 11700 Краснодар 40 490

40 490

40 490

40 490

Арматура 12 А1→ 12 Ст3 6000 Краснодар 46 490

46 490

46 490

46 490

Арматура 12 А1 мотки→ 12 Ст3 мотки Краснодар 48 990

48 990

48 990

48 990

Арматура 14 А1→ 14 Ст3 11700 Краснодар 38 990

38 990

38 990

38 990

Арматура 16 А1→ 16 Ст3 11700 Краснодар 38 990

38 990

38 990

38 990

Арматура 18 А1→ 18 А240 11700 Краснодар 44 490

44 490

44 490

44 490

Арматура 18 А1→ 18 Ст3 11700 Краснодар 44 490

44 490

44 490

44 490

Арматура 20 А1→ 20 А240 11700 Краснодар 42 490

42 490

42 490

42 490

Арматура 20 А1→ 20 Ст3 11700 Краснодар 38 490

38 490

38 490

38 490

Арматура 22 А1→ 22 Ст3 11700 Краснодар 42 990

42 990

42 990

42 990

Арматура 25 А1→ 25 Ст3 11700 Краснодар 38 490

38 490

38 490

38 490

Арматура 28 А1→ 28 Ст3 11700 Краснодар 42 990

42 990

42 990

42 990

Арматура 28 А1→ 28 Ст3 12000 Краснодар 42 990

42 990

42 990

42 990

Арматура 32 А1→ 32 Ст3 11700 Краснодар 42 990

42 990

42 990

42 990

Арматура 36 А1→ 36 Ст3 11700 Краснодар 42 990

42 990

42 990

42 990

Арматура 40 А1→ 40 Ст3 11700 Краснодар 43 490

43 490

43 490

43 490

Арматура гладкая А1 10 оптом и в розницу

Арматура 10 мм – разновидность металлопроката, выглядит как стержни высокой прочности, стойкие к перепадам температур. Поставляется в виде прутков или гибкой проволоки, для производства используется сталь высокой прочности. Гладкая арматура более универсальна в сравнении с рифленой, однако используют, если нет повышенных требований к прочности конструкций. В то же время цена гладкой арматуры ниже, чем рифленой, поэтому во многих случаях ее использования позволяет снизить затраты без потери качественных характеристик конечных изделий и конструкций.

Сферы применения

К самым распространенным способам использования арматуры 10 мм относятся:

  • производство гаек, болтов, шпилек и других метизных изделий;
  • изготовление петель, которые используются при монтаже/подъеме металлических и бетонных конструкций;
  • как элемент слабонагружаемых бетонных конструкций – строительные блоги, стяжка, колонны и др., а также для армирования швов;
  • производство ограждающих конструкций, заборов и т.д.

Стальные прутки легко поддаются сварке, стойкие к коррозии и пластичные.

Предложения МЕТАЛЛСЕРВИС

В продаже представлена арматура 10 мм надежных производителей. Она соответствует ГОСТам, поставляется с сертификатами качества. Выбирайте в каталоге арматуру в прутках разной длины или мотках. Указаны цены за тонну изделий диаметром 10 мм, размер и марка стали. Если для просчета стоимости дальнейших работ вам нужно знать цены за метр, обратитесь к консультантам компании, они сделают нужные расчеты. Обратите внимание: стоимость может изменяться в зависимости от того, с какого склада будет проводиться отгрузка. Перейдите на страницу нужной арматуры, чтобы увидеть все актуальные предложения.

МЕТАЛЛСЕРВИС – крупнейший металлмаркет в РФ. Арматура на наших складах всегда есть в необходимом запасе, мы работаем круглосуточно, поэтому отгрузка изделий осуществляется в краткие сроки. При необходимости менеджеры компании проконсультируют, помогут определить, какой вид арматуры вам необходим, подберут способ доставки. Чтобы купить изделия из каталога, оставляйте онлайн-заявку или обращайтесь по контактным номерам.

Чем отличается арматура А1 от А240

Продажа арматуры гладкой предполагает маркировку А1 и А240. Многие задаются вопросом, отличается ли гладкий арматурный прокат А1 (А-I) от А240, раз уж цифры проставлены разные.

Маркировка

На самом деле никаких различий между этими двумя видами маркировки нет. Причина неустоявшегося названия в том, что А1 — это старый вариант маркировки, который по привычке ставят и ищут многие строители. А240 полностью соответствует гладкому арматурному прокату по ГОСТ 5781-82.

Чтобы не путаться в справочниках и в работе со строителями старой закалки, очень часто компании указывают оба наименования, несмотря на то что одно из них устаревшее. К тому же гораздо проще и быстрее сказать и запомнить А1, чем номер А240.

Применение

Основная особенность этого вида стальной арматуры в том, что она полностью гладкая. Следовательно, для армирования в качестве укрепляющего элемента она может применяться с большим трудом, так как для укрепления нужна рифленая поверхность прутьев. Зато из этой арматуры хорошо получаются другие элементы. 

Во-первых, она широко применяется в производстве. Из нее делают пружины и другие элементы, болты и заклепки, крепежи и метизы.

Во-вторых, она нужна в некоторых видах армирования, но редко железобетона под фундамент.

В-третьих, она нужна для заливки бетона, в качестве сварных перемычек и дополнительных элементов в арматурном каркасе. 

Наконец, ее можно использовать в декоративных целях, так как она хорошо выглядит, недорого стоит и легко обрабатывается.

Виды

А240 (А1) делается из углеродистой или низколегированной стали. В низколегированный вариант чаще всего добавляют для крепости марганец или хром. 

Если в маркировке присутствует литера В, значит, это арматура упрочненная методом вытяжки. А если литера Т, то изделие сделано из уже упрочненной термическом способом стали.

Размеры колеблются в диаметре прута от 6 до 40 миллиметров. Стержни составляют в длину 6-12 метров, однако если они совсем тонкие (меньше 10 миллиметров), то поставляются не в виде отдельных прутьев, а в мотках или бухтах.

% PDF-1.3 % 729 0 obj> endobj xref 729 87 0000000016 00000 н. 0000003300 00000 н. 0000003533 00000 н. 0000003590 00000 н. 0000003832 00000 н. 0000003998 00000 н. 0000004165 00000 п. 0000004361 00000 п. 0000005525 00000 н. 0000006697 00000 н. 0000007872 00000 н. 0000008072 00000 н. 0000008243 00000 н. 0000008345 00000 н. 0000008550 00000 н. 0000009608 00000 п. 0000010689 00000 п. 0000011866 00000 п. 0000013026 00000 п. 0000022388 00000 п. 0000022559 00000 п. 0000022968 00000 п. 0000023295 00000 п. 0000024326 00000 п. 0000024362 00000 п. 0000025355 00000 п. 0000026184 00000 п. 0000026957 00000 п. 0000027683 00000 п. 0000028311 00000 п. 0000030981 00000 п. 0000045741 00000 п. 0000060384 00000 п. 0000069680 00000 п. 0000069858 00000 п. 0000070144 00000 п. 0000070211 00000 п. 0000092754 00000 п. 0000092932 00000 н. 0000092989 00000 п. 0000093471 00000 п. 0000093590 00000 н. 0000105385 00000 п. 0000105423 00000 н. 0000105480 00000 п. 0000105627 00000 н. 0000105719 00000 п. 0000105814 00000 н. 0000105978 00000 п. 0000106119 00000 п. 0000106254 00000 н. 0000106362 00000 п. 0000106548 00000 н. 0000106689 00000 п. 0000106824 00000 н. 0000106990 00000 н. 0000107150 00000 н. 0000107279 00000 н. 0000107460 00000 н. 0000107583 00000 н. 0000107704 00000 н. 0000107848 00000 н. 0000107935 00000 п. 0000108054 00000 н. 0000108171 00000 п. 0000108279 00000 н. 0000108387 00000 п. 0000108558 00000 п. 0000108666 00000 н. 0000108774 00000 н. 0000108923 00000 н. 0000109031 00000 н. 0000109139 00000 п. 0000109264 00000 н. 0000109389 00000 п. 0000109514 00000 п. 0000109622 00000 н. 0000109730 00000 н. 0000109855 00000 п. 0000109948 00000 н. 0000110119 00000 п. 0000110212 00000 н. 0000110361 00000 п. 0000110467 00000 н. 0000110575 00000 н. 0000110681 00000 п. 0000002036 00000 н. трейлер ] >> startxref 0 %% EOF 815 0 obj> поток x ڬ U} L [U? Z ^ l-CVFXLJ ײ F $ H6% + (5 @ 2Dt? (hSsA] F “# = ‘} s9 {

.

TASK ™ 11 Информация о продукте | Smooth-On, Inc.

Инструкции

Материалы следует хранить и использовать в теплой среде (73 ° F / 23 ° C). Срок годности этого продукта ограничен, и его следует использовать как можно скорее. Все жидкие уретаны чувствительны к влаге и впитывают атмосферную влагу. Инструменты и емкости для смешивания должны быть чистыми, из металла, стекла или пластика. Смешивание следует производить в хорошо проветриваемом помещении. Надевайте защитные очки, длинные рукава и резиновые перчатки, чтобы свести к минимуму риск загрязнения.

Применение разделительного агента – Разделительный агент необходим для облегчения извлечения из формы при заливке на большинство поверхностей или поверх них. Используйте разделительный агент, специально предназначенный для изготовления форм (Universal ™ Mold Release или Mann’s Ease Release ™ 200, которые можно приобрести у SmoothOn или у вашего дистрибьютора Smooth-On). На все поверхности, которые будут контактировать с пластиком, следует нанести обильный слой разделительной смазки.

ВАЖНАЯ ИНФОРМАЦИЯ: Чтобы обеспечить полное покрытие, нанесите состав и нанесите мягкой кистью все поверхности.Затем нанесите легкий туман и дайте разделительному составу высохнуть в течение 30 минут.

Формы Smooth-On из силиконового каучука обычно не требуют смазки, если только в форму не заливается силикон. Применение разделительного агента продлит срок службы формы.


Измерение – Правильное соотношение смешивания составляет от 100 частей A до 100 частей B по весу. Вылейте необходимое количество Части A в емкость для смешивания. Выдавите необходимое количество части B и соедините с частью A.

Смешивание – Материалы следует хранить и использовать в теплой среде (73 ° F / 23 ° C). Перед использованием встряхните или перемешайте Часть A и Часть B. Добавить часть A к части B и тщательно перемешать. Размешайте медленно и осторожно, убедившись, что вы несколько раз поскребли стенки и дно емкости для смешивания. Будьте осторожны, чтобы не выплескивать материал с низкой вязкостью из контейнера.

При колеровке или пигментации TASK ™ 11 добавьте тонировочную или пигментную дисперсию к Части В и тщательно перемешайте перед добавлением Части.А.


Заливка – При заливке TASK ™ 11 в резиновую форму вылейте смесь в одном месте в самой нижней точке формы. При инкапсулировании объекта не лейте смесь непосредственно на объект. Дайте смеси достичь своего уровня. Равномерный поток поможет свести к минимуму попадание воздуха.

Для достижения наилучших результатов . . . Наилучшие результаты достигаются при использовании метода литья под давлением. После заливки смешанного компаунда вся отливка (форма, конструкция дамбы и т.) помещают в барокамеру и подвергают воздействию атмосферного давления 60 фунтов на квадратный дюйм (4,2 кг / см2) в течение 16 часов.


ВАЖНО: Срок хранения продукта сокращается после открытия. Оставшийся продукт следует использовать как можно скорее. Немедленное закрытие крышек на обеих емкостях после выдачи продукта поможет продлить срок хранения неиспользованного продукта. XTEND-IT ™ Dry Gas Blanket (можно приобрести у Smooth-On) значительно продлит срок хранения неиспользованных жидких уретановых продуктов.


Отверждение – Важно: Используйте этот продукт при вентиляции, по крайней мере, размером с комнату, или в непосредственной близости от принудительного выхода воздуха и не вдыхайте / вдыхайте пары. Пары, которые могут быть видимыми при значительной массовой концентрации, будут быстро рассеиваться при соответствующей вентиляции. Отливки со значительной массой могут быть горячими на ощупь и раздражать кожу сразу после отверждения. Перед использованием дайте отливке остыть до комнатной температуры.

Время извлечения готовой отливки зависит от массы и конфигурации кристаллизатора.Отливки с малой массой или тонкостенные отливки будут отверждаться дольше, чем отливки с более высокой массовой концентрацией.

При производстве вращающихся или полых отливок, обратная засыпка жесткой пеной (Foam-iT! 5 или другой) обеспечит легкое армирование. Засыпка пеной рекомендуется, если отливки будут подвергаться температурам выше 30 ° C / 85 ° F.

Вариант пост-отверждения – Отливки будут достигать «полного отверждения» быстрее и достигают максимальных физических свойств / термостойкости, если TASK ™ 11 подвергается термообработке в специальной цеховой печи.Последующее отверждение рекомендуется, если отливки тонкие или имеют низкую массовую концентрацию. Отливки должно быть после отверждают в пресс-формы или опорной конструкции. Дайте материалу полностью затвердеть при комнатной температуре, а затем 4 часа при 150 ° F (65 ° C). Перед обращением с отливкой дайте ей остыть до комнатной температуры.

Если вы заливаете менее 1/4 дюйма (0,64 см) материала, отливку следует подвергнуть термообработке. Если желаемая толщина превышает 3 дюйма (7,62 см), рекомендуется выполнять последовательные отливки (одна заливка поверх другой) с 30-минутным перерывом между каждой заливкой, чтобы обеспечить отвод тепла.


ЗАЯВЛЕНИЯ НА ПИЩЕВЫЕ КОНТАКТЫ …

Правильно отвержденные детали, отлитые из жесткого полиуретана TASK ™ 11 , соответствуют Федеральному закону о пищевых продуктах, лекарствах и косметике (FFDCA) с поправками и всем применимым правилам пищевых добавок в качестве изделий или компонентов изделий, предназначенных для использования в контакте. с пищевыми продуктами, как указано в Своде федеральных правил 21 CFR, раздел 177.1680, регулирующий использование полиуретановых смол. Этот сертификат остается в силе до тех пор, пока он не будет отменен путем письменного уведомления, и будет применяться ко всем материалам для жесткой полиуретановой системы TASK ™ 11 , отправленным до получения такого письменного уведомления.

Поскольку не существует двух совершенно одинаковых приложений, рекомендуется небольшое тестовое приложение для определения пригодности, если характеристики этого материала находятся под вопросом.



.

Обучение с подкреплением 101. Изучите основы подкрепления… | Швета Бхатт

Обучение с подкреплением (RL) – одна из самых горячих тем исследований в области современного искусственного интеллекта, и ее популярность только растет. Давайте рассмотрим 5 полезных вещей, которые нужно знать, чтобы начать работу с RL.

Обучение с подкреплением (RL) – это метод машинного обучения, который позволяет агенту учиться в интерактивной среде методом проб и ошибок, используя обратную связь от его собственных действий и опыта.

Хотя как контролируемое обучение, так и обучение с подкреплением используют сопоставление между вводом и выводом, в отличие от контролируемого обучения, где обратная связь, предоставляемая агенту, представляет собой правильный набор действий для выполнения задачи, обучение с подкреплением использует вознаграждений и наказаний в качестве сигналов для положительного и отрицательное поведение.

По сравнению с обучением без учителя, обучение с подкреплением отличается с точки зрения целей. В то время как цель обучения без учителя состоит в том, чтобы найти сходства и различия между точками данных, в случае обучения с подкреплением цель состоит в том, чтобы найти подходящую модель действий, которая максимизирует общую совокупную награду агента .На рисунке ниже показан цикл обратной связи «действие-вознаграждение» типовой модели RL.

Некоторые ключевые термины, которые описывают основные элементы проблемы RL:

  1. Среда – Физический мир, в котором работает агент
  2. Состояние – Текущая ситуация агента
  3. Вознаграждение – Обратная связь от среда
  4. Политика – Метод сопоставления состояния агента с действиями
  5. Значение – Будущее вознаграждение, которое агент получит, выполняя действие в определенном состоянии

Проблема RL может быть лучше всего объяснена с помощью игр.Давайте возьмем игру PacMan , где цель агента (PacMan) состоит в том, чтобы съесть еду в сетке, избегая при этом призраков на своем пути. В этом случае сеточный мир – это интерактивная среда для агента, в которой он действует. Агент получает награду за поедание еды и наказание, если его убивает призрак (проигрывает в игре). Состояния – это местоположение агента в мире сетки, а общая совокупная награда – это агент, выигравший игру.

Чтобы построить оптимальную политику, агент сталкивается с дилеммой: исследовать новые состояния и одновременно максимизировать общую награду.Это называется компромиссом между и эксплуатацией . Чтобы уравновесить и то и другое, лучшая общая стратегия может включать в себя краткосрочные жертвы. Следовательно, агент должен собрать достаточно информации, чтобы принять наилучшее общее решение в будущем.

Марковские процессы принятия решений (MDP) – это математические основы для описания среды в RL, и почти все задачи RL могут быть сформулированы с использованием MDP. MDP состоит из набора конечных состояний среды S, набора возможных действий A (s) в каждом состоянии, действительной функции вознаграждения R (s) и модели перехода P (s ’, s | a).Однако в реальных условиях окружающей среды, скорее всего, не хватает каких-либо предварительных знаний о динамике окружающей среды. В таких случаях пригодятся безмодельные методы RL.

Q-Learning – это широко используемый подход без модели, который можно использовать для создания самовоспроизводящегося агента PacMan. Он вращается вокруг понятия обновления значений Q, которое обозначает значение выполнения действия a в состоянии s . Следующее правило обновления значения является ядром алгоритма Q-обучения.

Вот видео-демонстрация агента PacMan, который использует глубокое обучение с подкреплением.

Q-Learning и SARSA (State-Action-Reward-State-Action) – два обычно используемых алгоритма RL без моделей. Они различаются своими стратегиями разведки, в то время как их стратегии эксплуатации схожи. В то время как Q-обучение – это метод вне политики, в котором агент изучает значение на основе действия a *, полученного из другой политики, SARSA – это метод на основе политики, при котором он изучает значение на основе своего текущего действия a , полученного из его текущая политика.Эти два метода просты в реализации, но им не хватает универсальности, поскольку они не имеют возможности оценивать значения для невидимых состояний.

Это можно преодолеть с помощью более продвинутых алгоритмов, таких как Deep Q-Networks (DQNs) , которые используют нейронные сети для оценки Q-значений. Но DQN могут обрабатывать только дискретные низкоразмерные пространства действий.

Глубокий детерминированный градиент политик (DDPG) – это не связанный с политикой алгоритм, не связанный с политикой, алгоритм критики субъектов, который решает эту проблему путем изучения политик в многомерных пространствах непрерывных действий.На рисунке ниже представлена ​​архитектура “актер-критик” .

Так как RL требует большого количества данных, поэтому он наиболее применим в областях, где смоделированные данные легко доступны, например, игровой процесс, робототехника.

  1. RL довольно широко используется при создании ИИ для компьютерных игр. AlphaGo Zero – первая компьютерная программа, победившая чемпиона мира в древней китайской игре го. Другие включают игры ATARI, Backgammon и т. Д.
  2. В робототехнике и промышленной автоматизации RL используется, чтобы позволить роботу создать для себя эффективную адаптивную систему управления, которая учится на собственном опыте и поведении.Работа DeepMind над Deep Reinforcement Learning for Robotic Manipulation with Asynchronous Policy updates является хорошим примером того же. Посмотрите это интересное демонстрационное видео.

Другие приложения RL включают механизмы резюмирования абстрактного текста, диалоговые агенты (текст, речь), которые могут учиться на взаимодействиях с пользователем и улучшаться со временем, изучая оптимальную политику лечения в здравоохранении, и основанные на RL агенты для онлайн-торговли акциями.

Для понимания основных концепций RL можно обратиться к следующим ресурсам.

  1. Обучение с подкреплением – Введение , книга отца обучения с подкреплением – Ричарда Саттона и его научного руководителя Эндрю Барто . Онлайн-черновик книги доступен здесь.
  2. Учебные материалы из Дэвид Сильвер , включая видеолекции, – отличный вводный курс по RL.
  3. Вот еще один технический учебник по RL от Pieter Abbeel и John Schulman (Open AI / Berkeley AI Research Lab).

Для начала создания и тестирования агентов RL могут быть полезны следующие ресурсы.

  1. Этот блог о том, как обучить агент нейронной сети ATARI Pong с градиентами политики из необработанных пикселей, автор Андрей Карпати поможет вам запустить и запустить свой первый агент глубокого обучения с подкреплением всего за 130 строк кода Python.
  2. DeepMind Lab – это платформа с открытым исходным кодом, похожая на трехмерную игру, созданную для агентных исследований искусственного интеллекта в богатой моделируемой среде.
  3. Project Malmo – еще одна платформа для экспериментов с ИИ для поддержки фундаментальных исследований в области ИИ.
  4. OpenAI gym – это набор инструментов для создания и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением.
.

Армирование обучение-стратегия диспетчерского контроля за процессом вращающейся печи

1. Введение

вращающейся печи является своего рода крупномасштабного спекания устройства широко используются в металлургической, цементной, огнеупорных материалов, химических и экологических отраслей защиты. Его сложный рабочий механизм включает в себя физическое изменение и химическую реакцию материала, процесс сгорания, теплопередачу между газообразной средой, жидкостью твердого материала и гильзой. Проблема автоматизации таких процессов остается нерешенной из-за присущих им следующих сложностей.Вращающаяся печь представляет собой типичную систему с распределенными параметрами с соответствующим распределением температуры газовой фазы и твердой фазы вдоль ее оси. Ограниченные вращением устройства и технической конструкцией, датчики и исполнительные механизмы могут быть установлены только на головке и хвосте печи, а стратегии управления сосредоточенными параметрами используются для решения проблем с распределенными параметрами. Таким образом, процесс вращающейся печи представляет собой многомерную нелинейную систему с сильной связью, большим запаздыванием и неопределенными возмущениями.Более того, ключевой контролируемый параметр температуры зоны горения измеряется с серьезными отклонениями. Большинство вращающихся печей все еще находятся под ручным управлением, за процессом горения следит оператор. В результате трудно поддерживать стабильное качество продукции, а потребление энергии остается высоким, футеровка печи легко изнашивается, скорость работы печи и выход продукции низкие.

Хотя несколько расширенных стратегий управления, включая нечеткое управление (Holmblad & Østergaard, 1995), интеллектуальное управление (Jarvensivu et al., 2001a; Jarvensivu et al., 2001b) и прогнозирующее управление (Zanovello & Budman, 1999) были введены в управление технологическим процессом вращающейся печи, все эти исследования были сосредоточены на стабилизации некоторых ключевых контролируемых переменных, но действительны только для случаев, когда граничные условия не меняются часто. . Фактически, граничные условия вращающейся печи часто меняются. Например, загрузка материала, содержание воды и компоненты суспензии сырья часто и сильно меняются. Более того, данные автономного анализа компонентов суспензии сырья поступают к оператору с большой задержкой по времени.Таким образом, обычная стратегия управления не может обеспечить автоматический контроль и обеспечить стабильное качество продукции. Чтобы справиться со сложностью условий эксплуатации, авторы предложили интеллектуальную систему управления, основанную на взаимодействии человека и машины для вращающейся печи для глинозема в (Zhou et al., 2004; Zhou et al., 2006), в которой функция вмешательства человека был спроектирован таким образом, что в случае значительного изменения условий эксплуатации человек-оператор, наблюдающий за состоянием горения, мог вмешаться в управляющие действия, когда система находится в автоматическом режиме управления, для повышения адаптируемости системы управления.

В этой главе разрабатывается подход диспетчерского управления температурой зоны горения на основе Q-обучения, в котором сигналы вмешательства человека рассматриваются как сигналы обучения с подкреплением. В разделе 2 дается краткое описание архитектуры процессов и систем диспетчерского управления. В разделе 3 обсуждается подробная методология супервизорного управления на основе Q-обучения. Реализация и промышленное применение показаны в разделе 4. Наконец, в разделе 5 делаются выводы.

2. Описание процесса и архитектура системы диспетчерского управления

Процесс вращающейся печи глинозема описывается следующим образом. Суспензия сырьевого материала распыляется во вращающуюся печь с верхнего конца (хвоста печи). В нижнем конце (головка печи) угольные порошки из угольного инжектора и первичный воздух из воздуходувки смешиваются в двухфазный поток топлива, который распыляется в кожух печи печи и сгорает с вторичным воздухом, который идет от кулера. Нагретый газ подавался в хвостовую часть печи с помощью вытяжного вентилятора, в то время как материал перемещался к головной части печи за счет вращения печи и собственного веса в направлении, противоположном газу.После того, как материал последовательно проходит через зону сушки, зону предварительного нагрева, зону разложения, зону обжига и зону охлаждения, в клинкере образуется растворимый алюминат натрия, который является продуктом печного процесса. Этот процесс направлен на достижение высокой скорости переваривания оксида алюминия в следующей процедуре переваривания.

Рисунок 1.

Принципиальная схема вращающейся печи для обжига глинозема.

Задача управления показателем качества печного производства состоит в том, чтобы удерживать литровый вес клинкера, прошедшего аттестацию, в изменяющихся граничных условиях и условиях эксплуатации.Литровый вес клинкера сложно измерить в режиме онлайн и не может контролироваться напрямую. В данной статье используется следующая стратегия решения этой проблемы. Выбираются некоторые измеряемые в режиме онлайн технологические параметры, тесно связанные с конечным индексом качества, и они контролируются в определенных диапазонах, регулируемых техническими требованиями, так что контроль индекса качества осуществляется косвенно.

В процессе спекания нормальный диапазон температуры спекания T агломерата сырья зависит от компонентов суспензии сырья.Вариации компонентов суспензии сырья требуют соответствующих изменений температуры спекания. Несоответствие реального диапазона температур спекания потребностям сырья приведет к перегореванию или недожогу, а качество клинкера неудовлетворительное. Таким образом, мы делаем вывод, что компоненты суспензии сырья и температура спекания являются основными факторами, влияющими на качество клинкера. Кроме того, к другим факторам относятся размер частиц сырья и время выдержки в агломерате T .Связь между желаемым T агломерата и компонентами суспензии сырья можно рассматривать как неизвестную нелинейную функцию

Tsinter = f ([A / S], [N / R], [C / S], [F / A]) E1

где [ A / S ] – соотношение оксида алюминия и кремния в суспензии сырья, [ N / R ] – соотношение щелочей, [ C / S ] – кремнезем кальция соотношение, [ F / A ] – соотношение оксида алюминия. Среди них соотношение оксида алюминия и кремния в суспензии сырья имеет самое сильное влияние на T агломерат , последнее должно быть улучшено вместе с улучшением первого.

Из приведенного выше анализа можно сделать вывод, что есть два ключевых вопроса, связанных с проблемой контроля показателя качества печного производства. Один из них заключается в том, как поддерживать распределение температуры в печи, удовлетворяющее техническим требованиям при колебаниях граничных условий и рабочих условий, то есть как поддерживать температуру зоны горения, температуру хвостовой части печи и остаточное содержание кислорода в газообразных продуктах сгорания в их технических требуемых диапазонах. Другой – как отрегулировать диапазон заданных значений температуры в зоне обжига, чтобы литровый вес клинкера мог поддерживаться допустимым при колебаниях граничных условий и рабочих условий.

Рисунок 2.

Общая структура системы диспетчерского управления процессом вращающейся печи.

В данной статье построена система диспетчерского управления, состоящая из уровня диспетчеризации и уровня управления процессом, общая структура которой показана на рис. 2. Конечной целью этой системы диспетчерского управления является поддержание индекса качества продукции, т.е. клинкера. удельный вес, приемлемый даже при изменении граничных условий. Соответствующие стратегии управления процессом на уровне управления процессом включают: 1) был разработан гибридный интеллектуальный регулятор температуры, который координировал подачу угля u 1 , положение заслонки вытяжного вентилятора u 2 и первичный воздух. расход u 3 , чтобы температура в зоне горения T BZ , температура хвостовой части печи T BE и остаточное содержание кислорода в дымовых газах OX удовлетворяли техническим требованиям; T BZ косвенно измеряется инфракрасным пирометром, расположенным на кожухе печи, а T BE измеряется с помощью термопары; 2) индивидуальные ПИ-регуляторы были назначены для основных контуров расхода первичного воздуха, давления первичного воздуха и расхода суспензии сырья; и 3) механизм человеко-машинного взаимодействия (ЧМИ) был разработан таким образом, чтобы некоторые вмешательства человека в управление подачей угля со стороны опытного оператора могли быть введены в режиме автоматического управления, когда рабочие условия значительно изменились.Вышеупомянутые стратегии управления процессом были описаны в нашем предыдущем исследовании (Zhou et al., 2004).

Основной частью контрольного уровня является модель интеллектуальной настройки T BZ , которая регулирует диапазон уставки T BZ в соответствии с вариациями компонентов суспензии сырья. Заданные значения T BE , OX , давление первичного воздуха, расход суспензии сырья и скорость вращения печи n задаются операторами в соответствии с производственным графиком и производственным опытом.

Модель интеллектуальной настройки температуры зоны горения состоит из модели предварительной настройки температуры зоны горения, модели компенсации и механизма выбора настройки. Модель предварительной настройки должна дать верхний и нижний пределы диапазона заданных значений температуры в зоне горения, обозначенного T0BZ_SPHI и T0BZ_SPLO, рассчитываемых на основе данных автономного анализа компонентов суспензии сырья. Нечеткий кластерный анализ в сочетании с обучением логическим выводом на основе конкретных случаев используется для построения предварительно заданной модели температуры зоны горения.Ядром модели предварительной настройки является основание корпуса, содержащее различные верхний и нижний пределы заданного диапазона температуры зоны горения, соответствующие различным компонентам суспензии сырья. Такая база данных создается с помощью интеллектуального анализа данных на основе нечеткой кластеризации из обширных выборок данных процесса по различным компонентам суспензии сырья. Подробности в этой статье не описаны.

Фактически, основная проблема, с которой мы сталкиваемся, заключается в том, что компоненты суспензии сырья часто меняются из-за нестабильного процесса смешивания сырья, и данные автономного анализа доходят до оператора с большой задержкой по времени, так что оператор или Модель с предварительной настройкой не может напрямую регулировать уставку T BZ должным образом.В результате один интеллектуальный регулятор температуры и одна модель с предварительной настройкой T BZ не могут поддерживать удовлетворительную производительность. В таком случае человек-оператор обычно корректирует выходной сигнал регулятора температуры, то есть подачу угля, основываясь на опыте наблюдения за состоянием горения через HMI, встроенный в систему управления. Такие меры могут в определенной степени адаптировать изменение условий эксплуатации для поддержания качества продукта.

Для решения такой проблемы добавлены модель компенсации и селектор настроек. Когда данные автономного анализа компонентов суспензии сырья известны и вводятся в систему, то есть время выборки -1 -е, механизм выбора настроек запускает модель предварительной настройки для расчета надлежащего диапазона заданных значений T БЗ . Когда компоненты суспензии сырья неизвестны, запускается модель компенсации для расчета соответствующих верхнего и нижнего пределов диапазона заданных значений температуры зоны горения, обозначенных T1BZ_SPHI и T1BZ_SPLO соответственно.В следующем разделе стратегия Q-обучения используется для построения модели компенсации для получения саморегулирующихся знаний о заданном значении T BZ посредством онлайн-самообучения на основе сигналов вмешательства человека.

3. Подход к настройке уставки на основе Q-Learning

3.1. Основы Q-обучения

Обучение с подкреплением – это обучение с критиком, а не учителем. Единственная обратная связь, которую дает критик, – это скалярный сигнал , называемый подкреплением, который можно рассматривать как награду или наказание.Обучение с подкреплением выполняет онлайн-поиск, чтобы найти оптимальную политику решения в многоэтапных задачах решения.

Q-обучение (Watkins & Dayan, 1992) – это метод обучения с подкреплением, при котором учащийся постепенно строит Q-функцию, которая пытается оценить дисконтированные будущие вознаграждения за выполнение действий из заданных состояний. Выход Q-функции для состояния x и действия обозначен Q (x, a). Когда действие было выбрано и применено, среда переходит в новое состояние, x ‘, и сигнал подкрепления, r , получили.Q (x, a) обновляется на

Qk (x, a) ← Qk − 1 (x, a) + αk {r + γmaxa′∈A (x ′) Qk − 1 (x ′, a ′) – Qk − 1 (x, a)} E2

, где

αk = 11 + посещений k (x, a) E3

, где A (x ′) – набор возможных действий в состоянии x ′, γ – коэффициент дисконтирования, αk – обучающий rate, аvisitsk (x, a) – это общее количество посещений этой пары состояние-действие (x, a) до k -й итерации включительно.

3.2. Принцип подхода к настройке уставки на основе Q-обучения

В этом разделе мы можем разработать онлайн-систему самообучения на основе обучения с подкреплением для постепенного установления оптимальной политики настройки уставки T BZ .Хотя они не могут вовремя добраться до оператора, изменения компонентов суспензии сырья могут косвенно отражаться посредством определенных измерений процесса вращающейся печи. Измерения можно использовать для построения набора состояний среды обучающей системы. Более того, информацию о вмешательстве человека можно рассматривать как оценку того, является ли заданное значение T BZ правильным или нет, поскольку вмешательство человека часто происходит, когда производительность неудовлетворительна.Таким образом, такую ​​информацию можно определить как сигнал вознаграждения из окружающей среды.

Для обучающей системы среда включает в себя процесс вращающейся печи, регулятор температуры и оператора. Среда обеспечивает текущее состояние и вознаграждение системы обучения. Система обучения выдает скомпенсированные верхний и нижний пределы диапазона уставок от T BZ до регулятора температуры в окружающей среде. Система обучения состоит из перцептрона состояния, критика, ученика и селектора действий, как показано на рис.3. Перцептрон состояния сначала производит выборку и обработку выбранных измерений для построения исходного вектора состояния, а затем преобразует исходный непрерывный вектор состояния в вектор дискретных признаков x на основе заданной функции выделения признаков. Селектор действий использует ε-жадную стратегию выбора действий для изменения заданного значения T BZ , то есть ΔTBZ_SP, и критик служит для расчета внутреннего практически осуществимого вознаграждения r , полагаясь на некоторые эвристические правила.Обучающийся обновляет функцию ценности пары состояние-действие на основе табличного Q-обучения. Конечными выходами системы обучения являются скомпенсированные верхний и нижний пределы диапазона заданных значений T BZ , которые вычисляются соответственно по формуле

T1BZ_SPHI (k) = ΔTBZ_SP (k) + T1BZ_SPHI (k − 1) E4

T1BZ_SPLO (k) = ΔTBZ_SP (k) + T1BZ_SPLO (k − 1) E5

Рисунок 3.

Схематическая диаграмма подхода к настройке уставки для T BZ на основе Q-обучения.

В марковском процессе принятия решений (MDP) важен только последовательный характер процесса принятия решения, а не количество времени, которое проходит между этапами принятия решения. Обобщением этого является полумарковский процесс принятия решений (SMDP), в котором количество времени между одним решением и другим является случайной величиной. Для процесса обучения мы определяем временной интервал восприятия состояния для персептрона, чтобы получить состояние окружающей среды, и временной интервал вычисления вознаграждения, также называемый интервалом времени выполнения действия, для критика, чтобы вычислить внутреннее вознаграждение.Кратчайший промежуток времени от одного решения до другого равен τ = τs + τr.

При проектировании обучающей системы решаются следующие ключевые вопросы:

Построение набора состояний восприятия окружающей среды;

Определение набора действий;

Определение функции немедленного вознаграждения;

Определение алгоритма обучения.

3.3. Построение набора состояний

Когда компоненты суспензии сырья колеблются и соответствующие данные автономного анализа недоступны, мы надеемся, что обучающая система сможет оценить изменения компонентов суспензии сырья на основе воспринимаемой информации о состоянии окружающей среды.Исходя из этой идеи, некоторые связанные переменные выбираются из измеряемых в режиме онлайн переменных процесса печи на основе человеческого опыта, с помощью которых определяется вектор состояний для построения исходного пространства состояний обучающей системы, где = [s1, s2, s3, s4, s5 ], s∈S.s1 определяется как усредненная температура зоны горения T¯BZ, s2 – это усредненный расход суспензии сырья G¯, s3 – усредненная подача угля ¯1, s4 и s5 – усредненные верхний и нижний предел диапазона заданных значений T BZ , обозначенные как T¯BZ_SPHI и T¯BZ_SPLO соответственно, все во время τs.Они вычисляются из

T¯BZ = ∑j = 1JTBZ (j) / JE6

G¯ = ∑j = 1JG (j) / JE7

u¯1 = ∑j = 1Ju1 (j) / JE8

T¯BZ_SPHI = ∑j = 1JTBZ_SPHI (j) / JE9

T¯BZ_SPLO = ∑j = 1JTBZ_SPLO (j) / JE10

, где TBZ (j), G (j), u1 (j), TBZ_SPHI (j), j TBZ_SPLO (j) обозначает значения выборки j th T BZ , расход суспензии сырья, подачу угля, верхний и нижний пределы диапазона заданных значений T BZ во время τs соответственно . J – общее количество значений выборки в течение τs.

Так как пространство состояний, определенное выше, является непрерывным, невозможно вычислить и сохранить функции значений для каждой возможной пары состояние или состояние-действие из-за проклятия размерности. Проблема часто решается путем создания компактного параметрического представления, такого как искусственная нейронная сеть, которая аппроксимирует функцию ценности и может определять будущие действия. мы практически предпочитаем использовать метод извлечения признаков (Tsitsiklis & Van Roy, 1996), чтобы отобразить исходное непрерывное пространство состояний в конечное пространство признаков, тогда мы можем использовать табличное Q-обучение для решения проблемы.

Путем определения одного раздела для каждого возможного вектора признаков отображение выделения признаков F (s) = [f1 (s1, s4, s5), f2 (s1), f3 (s2), f4 (s3)] определяет разбиение исходного пространство состояний. Характеристика уровня смещения температуры зоны горения (от заданного диапазона) f 1 , характеристика уровня температуры f 2 , показатель уровня расхода суспензии сырья f 3 , уровень подачи угля объект f 4 определяются соответственно как

f1 (s1, s4, s5) = {- 2, (T¯BZ − T¯BZ_SPLO) −L2−1, −L2≤ (T¯BZ − T¯ BZ_SPLO) −L10, (T¯BZ − T¯BZ_SPHI) ≤L1и (T¯BZ − T¯BZ_SPLO) ≥ − L11, L1 (T¯BZ − T¯BZ_SPHI) ≤L22, (T¯BZ − T¯BZ_SPHI ) L2E11

f2 (s1) = {0, T¯BZ12501,1250≤T¯BZ12802, T¯BZ≥1280E12

f3 (s2) = {0,70≤G¯751,75≤G¯802, G ¯≥803, elseE13

f4 (s3) = {0,800≤u¯110001,1000≤u¯112002,1200≤u¯114003, elseE14

, где L1 и L2 – пороги масштабирования отклонения температуры зоны горения от уровня заданного диапазона.

Каждая функция функции отображает пространство состояний в конечное множество PM, m = 1,2,3,4. Затем мы связываем вектор признаков x = [x1, x2, x3, x4] = F (s) с каждым состоянием∈S. Результирующий набор всех возможных векторов признаков, также определяемый как пространство признаков X, является декартовым произведением наборов PM.

Поскольку модель компенсации для уставки температуры в зоне горения должна быть применима только для нормальных условий эксплуатации печи, конструкция набора состояний требует определенной фильтрации в пространстве характеристик X.Появление x3 = 3 или x4 = 3might означает ненормальные рабочие условия, такие как низкая нагрузка расхода суспензии сырья во время фазы запуска печи или аномальные компоненты угля. Набор состояний исключает такие ценные векторы признаков.

3.4. Набор действий

Целью обучающей системы является определение правильных или лучших действий по настройке уставки T BZ из заданного состояния окружающей среды. Проблема, которую необходимо решить, заключается в том, как выбрать ΔTBZ_SP в соответствии с изменениями состояния окружающей среды.Таким образом, набор действий можно определить как A = {a1, a2, a3, a4, a5} = {- 30, −15,0,15,30}.

3.5. Сигнал немедленного вознаграждения

Во время t после выбора действия на основе оценки текущего состояния обучающая система определяет сигнал немедленного вознаграждения r = R (Δu1MAN, Δu1AUTO), который представляет удовлетворительную степень среды относительно выполнения действия в текущем состоянии с использованием человеческого регулирование подачи угля Δu1MAN и регулирование регулятора температуры Δu1AUTO. Сигнал вознаграждения r определен в таблице 1.

г | ΔCoalAUTO | ≤L3 ΔCoalAUTOL3 ΔCoalAUTOL3
| ΔCoalMAN | ≤L3 0,4 0,4 ​​ 0,4
ΔCoalMANL3 – 0,2 0,2 -0,4
ΔCoalMANL3 -0,2 -0,4 0,2

Таблица 1.

Определение функции немедленного вознаграждения R.

, где L 3 – пороговая константа, ΔCoalMAN обозначает общее регулирование подачи угля в результате вмешательства человека во время τr, которое рассчитывается по формуле

ΔCoalMAN = ∑τrΔu1MANE15

иΔCoalAUTO обозначает общее регулирование, которое рассчитывается с помощью регулятора температуры во время

ΔCoalAUTO = ∑τrΔu1AUTOE16

Функция немедленного вознаграждения R в таблице 1 взята из следующих эвристических правил:

Во времяτr, если | ΔCoalMAN | ≤L3, что означает, что оператор удовлетворен регулирующим действием системы управления. и происходит небольшое вмешательство человека, тогда положительное вознаграждение r = 0.4 возвращается. Если ΔCoalMAN и ΔCoalAUTO имеют одинаковые направления регулирования, что означает, что направление регулирующего действия системы управления соответствует ожиданиям оператора с небольшой амплитудой, то возвращается положительное вознаграждение r = 0,2. Если ΔCoalMAN> L 3 или ΔCoalMAN <−L3 и | ΔCoalAUTO | ≤L3, что означает, что регулирующее действие системы управления незначительно при большом вмешательстве человека, тогда r = -0,2. Если ΔCoalMAN и ΔCoalAUTO имеют противоположные направления регулирования, что означает, что оператор не удовлетворен регулирующим действием системы управления, тогда отрицательное вознаграждение r = -0.4 возвращается.

3.6. Сводка алгоритма

Полный алгоритм обучения обучающей системы в режиме обучения резюмируется следующим образом:

Шаг 1: Если он находится в стадии инициализации, то таблица значений Q пар состояние-действие инициализируется в соответствии с опытом экспертов, в противном случае goto шаг 2 напрямую;

Шаг 2: Во время τs перцептрон состояния получает и сохраняет измеренную температуру зоны горения, расход суспензии сырья, подачу угля, верхний и нижний пределы диапазона заданных значений температуры зоны горения и вычисляет соответствующие усредненные значения, используя ( 6) – (10), затем перенесите их в объекты связанного уровня, чтобы построить вектор признаков x, используя (11) – (14).

Шаг 3: Выполните поиск в таблице Q, чтобы выполнить сопоставление состояний, в случае неудачи перейдите к шагу 2, чтобы снова оценить состояние, в случае успеха продолжить;

Шаг 4: Селектор действия выбирает поправку уставки TBZ в качестве своего выхода в соответствии со стратегией выбора ε-жадного действия (Sutton & Barto, 1998), где ε = 0,1;

Шаг 5: Во время τr критик определяет сигнал вознаграждения r этой пары состояние-действие в соответствии с таблицей 1.

Шаг 6: Когда текущий τrfin завершается, переходя в следующие τs, перцептрон состояния оценивает следующее состояниеx ′, состояние сопоставление выполняется в таблице Q, в случае неудачи перейдите к шагу 2, чтобы начать следующий раунд обучения, в случае успеха, используя сигнал вознаграждения r , учащийся вычисляет и обновляет значение Q последней пары состояние-действие, используя ( 2) – (3), где γ = 0.9.

Шаг 7: Решите, нужно ли завершать обучение. Когда все оценочные значения пар состояние-действие в таблице Q явно не меняются, это означает, что Q-функция сошлась, и модель компенсации хорошо обучена.

Проблема инициализации Q-таблицы: в обучении с подкреплением нет явного сигнала наставника, процедура обучения осуществляется путем постоянного взаимодействия с окружающей средой для получения сигналов вознаграждения. Обычно меньшее количество информации из окружающей среды приводит к низкой эффективности обучения с подкреплением.В этой статье на основе экспертного опыта приведены разные начальные значения оценки для разных действий в одном и том же состоянии, так что сходимость алгоритма была ускорена, а эффективность онлайн-обучения повысилась.

3,7. Технические вопросы

Основная задача обучающей системы – непрерывно оценивать изменения рабочих условий печи и соответствующим образом регулировать диапазон заданных значений температуры в зоне обжига. Такие регулировки следует производить, когда температура в зоне горения достаточно плавно регулируется терморегулятором.Такой сигнал оценки выдается гибридным интеллектуальным контроллером температуры. Если контроль температуры находится в ненормальных условиях, процедуру обучения необходимо отложить. В этом случае установленный диапазон температуры зоны горения остается постоянным.

Кроме того, корректировки уставок должны выполняться, когда обучающая система делает точную оценку условий работы печи. Из-за сложности и колебаний рабочих условий печи для точной оценки текущего состояния обычно требуется длительное время, а промежуток времени между двумя настройками уставки не может быть слишком коротким, в противном случае рассчитанное немедленное вознаграждение не может отражать реальное влияние вышеуказанной настройки на поведение и производительность системы управления.При этом особое внимание следует уделить выбору τsandτr. Это создает прочный фундамент, на котором эффективны полученные состояния окружающей среды и выплаты армирования.

После длительной эксплуатации могут появиться большие характерные изменения компонентов шлама сырья, угля и печи. Предыдущая оптимально спроектированная модель компенсации уставки температуры зоны горения может стать недействительной в новых условиях эксплуатации. Это требует новой оптимальной конструкции, чтобы поддерживать хорошую производительность системы управления в течение длительного времени.В этом случае система обучения с подкреплением должна быть переключена в режим обучения, и вышеупомянутые модели могут быть созданы с помощью нового обучения для повышения производительности, так что система управления имеет сильную адаптируемость для долгосрочного использования. Это важный вопрос, привлекающий внимание предприятия.

4. Промышленное применение

Шаньсиский глиноземный завод – крупнейший глиноземный завод в Азии с производственной мощностью мегатонн. Он имеет 6 вращающихся печей увеличенного размера φ4.5 × 110м. В его производстве используется последовательная параллельная технология Байера и процесс спекания. Такая технология производства заставляет компоненты сырья вращающихся печей часто варьироваться в большом диапазоне. Поддерживать стабильную работу печи труднее, чем обычной вращающейся печи.

Система диспетчерского управления была разработана на вращающейся печи №4 Шаньси глиноземного завода на основе предложенной конструкции и подхода к регулировке уставки температуры в зоне обжига. Он реализован в DCS I / A Series 51 компании Foxboro.Стратегия на основе Q-обучения была реализована в среде конфигурации Fox Draw и ICC DCS I / A Series 51. Связанные параметры выбраны как τs = 30мин, τr = 120мин.

Рисунок 4.

Уставка температуры зоны горения правильно отрегулирована после обучения.

На рис. 4 показано условие, при котором после периода обучения был установлен набор относительно стабильных стратегий настройки уставки, так что диапазон уставки T BZ может быть автоматически скорректирован в соответствии с требованием. температуры спекания, в зависимости от уровня потока шлама сырья, уровня подачи угля, уровня T BZ и уровня температурного смещения.Видно, что настройка уставки произошла только тогда, когда T BZ регулируется плавно. Сигнал оценки, обозначенный как «параметр управления» на фиг. 4, принимает значение 0, когда температура в зоне горения регулируется достаточно плавно, и наоборот.

Регулирующие действия вышеупомянутой системы обучения с подкреплением приводят к удовлетворительной работе регулятора температуры печи с разумной и приемлемой амплитудой регулирования подачи угля и ритмом регулирования, так что адаптивность к изменениям рабочих условий была значительно увеличена, а производительность Показатель качества, литровый вес клинкера, может быть сохранен для достижения технических требований даже при изменении граничных условий и условий эксплуатации.Между тем вмешательство человека становится все слабее и слабее, поскольку применение модели улучшило производительность системы.

В период тестового пуска скорость работы системы диспетчерского управления составила до 90%. Исключено отрицательное влияние человеческого фактора на нагрев и условия эксплуатации, сохранена рационализация и стабильность производства клинкера, значительно увеличен срок службы футеровки печи. Квалификационный коэффициент удельной массы клинкера повышен с 78.От 67% до 84,77%; Производственная мощность в единицу времени на печь увеличена с 52,95 т / ч до 55 т / ч с приростом на 3,9%. Скорость работы печи увеличена до 1,5%. Посредством расчетов, основанных на среднем снижении температуры хвостовой части печи на 10 ℃ и среднем снижении остаточного содержания кислорода в дымовых газах на 2%, можно сделать вывод, что потребление энергии снизилось на 1,5%.

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *