Швеллер 10 параметры: Швеллер 10, размеры швеллера, цена на швеллер 10 в Москве

Содержание

Размеры швеллера 10 — Астим

Любые производственные предприятия и металлургические не исключение, придерживаются определенных стандартов, регламентирующих основные параметры выпускаемых ими изделий. Поэтому размеры швеллера 10, являющегося одним из самых популярных изделий, должны также подчиняться стандарту. Подробнее о параметрах и особенностях изделия в статье ниже.

Что такое швеллер

Прежде чем коснуться подробнее размеров швеллера 10 важно разобраться, что представляет собой изделие данного типа в принципе.

Швеллер – изделие сортового штампового металлопроката, которое активно используется в различных областях строительства для того, чтобы каркасы и сооружения получили большую прочность и способность выдерживать более значительные нагрузки.

Изделие выполнено в форме буквы П и имеет две параллельные полки, которые могут располагаться под разным углом скоса.

Подробнее с ассортиментом и типами швеллеров можно ознакомиться в каталоге АСТИМ по ссылке https://as-tim.ru/shveller/.

Области применения швеллера 10

Швеллер 10, размеры которого мы более детально рассмотрим в следующих разделах активно востребован во многих отраслях жизнедеятельности человека. Вот основные сферы применения:

В области строительства, в качестве укрепительной конструкции для бетонных изделий.

Для усиления жесткости и устойчивости различных сооружений – многоэтажных зданий и т.п.

В области машиностроения

При строительстве различного крупноразмерного оборудования и промышленных и бытовых станков

В области тяжелой промышленности.

Размеры швеллера 10 также позволяют использование его для придания прочности уже готовым конструкциям из металла, с целью повышения их безопасности при эксплуатации.

В качестве основы для каркаса несущего типа

В качестве опор. При этом может использоваться, как отдельно взятый элемент, так и в составе каркаса, который легко сконструировать при помощи сварки.

Размеры швеллера 10

Перед началом строительства важно определиться с размерами и ключевыми параметрами материалов, с которыми придется работать. А в случае с металлопрокатом размеры швеллера 10 необходимы и для того, чтобы корректно составить смету, купить правильное количество товара, а также рассчитать точную нагрузку на фундамент и на сам швеллер.

Итак, швеллер 10 размеры:

Основание полки имеет высоту в 10 см (100 мм)

Ширина полки – 4,6 см

Стенки имеют толщину порядка 0,45 – 0,5 см

Полки имеют толщину стенок в 0,8 см

Внутреннее закругление имеет радиус 0,7 см

Но важно учитывать, что данные параметры актуальны только для изделий горячекатаного типа, производство которых подчинено нормативам ГОСТ 8240-89.

Особенности швеллера 10 горячекатаного типа

Как уже было упомянуто выше, размеры швеллера 10, как и другие эксплуатационные характеристики подчиняются стандартам ГОСТа 8240. В данных стандартах подробно изложено какой вес должно иметь изделие, какую форму, а также особенности технологического процесса и способы испытания изделий.

Данный ГОСТ, регулирующий особенности сортамента, подчиняет регламенту размеры особенности, эксплуатационные характеристики, а также вес одного метра изделий. А также величины допустимых отклонений по параметрам, нахождение в пределах отклонений также является нормой для производственного процесса и выпускаемых изделий.

В соответствии с указанными нормативами – швеллер 10 – это изделия, имеющие высоту стенки в 10 см и подразделяющиеся на 3 разновидности. Разделение производится в соответствии с особенностями размеров, и поперечной формы сечения изделий, каждое из которых имеет соответствующую буквенную аббревиатуру.

П – изделия с строго параллельными гранями полок

У – швеллер, имеющий полки, внутренние грани которых располагаются под уклоном.

Э – швелелры экономичного типа, также имеющие строго параллельные грани полок.

Как правило обозначаются размеры и особенности швеллера 10 следующим образом – 10П, 10Э или 10У.

Вес швеллера 10

Один из ключевых параметров размеров швеллера 10 – это вес. Несмотря на то, что для одного погонного метра он относительно невелик – всего 8,6 килограммов. Но из-за особенностей производства и сырья, которым выступает высококачественная сталь с добавками швеллер отличается высокой прочностью, что и обуславливает его востребованность и популярность. Вес метра швеллера необходимо знать еще по той простой причине, что весь сортовой металлопрокат продается по весу, а просчет сметы и необходимого количества производится в метрах. Но для того, чтобы избавить вас от расчетов, наши менеджеры находятся всегда на связи и помогут корректно составить заказ. Вам останется только перейти по ссылке и определиться с ассортиментом https://as-tim.ru/nomer-10-2.

Швеллер 10 в Москве по цене за метр и за тонну

Швеллер 10 по выгодной цене с доставкой по Москве и Московской области — виды, характеристики, применение.

Швеллер стальной — один из видов гнутой стали, представляющий собой сплошной металлопрокат из П-образного стального профиля разных марок. Используется для придания жесткости и устойчивости конструкциям. Существует более 10 размеров металлопроката. Ассортимент в зависимости от высоты маркируется цифрами от 10 до 20. Цифра обозначает расстояние между гранями полки, которые могут быть выполнены под разными углами. Например, маркировка 20 указывает на расстояние между краями 20 см (включая внешние стороны). Купить швеллер предлагает компания «АртМеталлГрупп» с доставкой по Москве, Московской области.

Характеристики:

Высокая жесткость;

повышенные параметры сопротивления;

устойчивость к осевым нагрузкам;

низкий удельный вес;

сопротивление изгибу.

Сортимент:

У — имеет уклон внутренних граней полок.

П — имеет параллельные грани полок.

Э — более экономичный вариант.

Л — более легкий вариант.

С — специальный.

Купить швеллер 10У в Москве Вы можете на нашем сайте оптом. У нас доступные цены за погонный метр и за тонну.

Параметры материала регламентируются специальными ГОСТами. Это:

8240-89 — широкое применение;

5267,1-90 — для вагоностроения.

19425-74 — для автомобилестроения.

Швеллер 10 в Москве по низкой цене

Швеллер горячекатаный (ГОСТ 8240-97) изготовляют с уклоном внутренних кромок полок (У), с параллельными кромками (П). В качестве сырья используются заготовки из углеродистых и низколегированных сталей. Кроме того, продукция выпускается в экономичном, легком и специальном исполнении. Размеры — от 5 до 40. Длина — 2-12 м.

Технология изготовления

Представленный швеллер изготавливается по технологии горячего деформирования заготовок, дополнительная термическая обработка позволяет повысить прочностные параметры.

Стальной горячекатаный швеллер 10, 10П, 10У применяется:

Монтаж складских комплексов, торговых центров, производственных помещений;

обустройство межэтажных перекрытий;

монтаж металлоконструкций, каркасов, подверженных повышенным механическим, вибрационным нагрузкам;

изготовление кузовов самосвалов;

возведения пролетов мостов;

для изготовления дверей, окон, перил, предметов мебели, а также при установке ограждений.

Описание товара

Швеллер 10 имеет высоту 100 мм. Толщина стенки — 4,5 мм. Внутренний радиус закругления — не более 7 мм. Сечение 10,9 см2. Вес 1 м — 8,59 кг. Наш интернет-магазин предлагает купить швеллер 10У по низкой цене оптом или розницу.

Наши преимущества

Наш интернет-магазин продает металлопрокат оптом и в розницу. Мы рекомендуем купать этот продукт у нас по доступной цене. Это удобно, выгодно для всех категорий клиентов по целому ряду причин.

Продаем каналы по доступной цене;

У нас широкий ассортимент продукции производителя;

Вы можете предварительно купить продукты;

Мы гарантируем быструю доставку по Москве, Московской области.

Наши квалифицированные консультанты помогут подобрать наиболее подходящий вид швеллеров под конкретную задачу. Определиться с выбором и оформить заказ, не выходя из дома, можно с помощью сайта интернет-магазина.

Понимание и расчет количества параметров в сверточных нейронных сетях (CNN) | Ракшит Васудев

https://www.learnopencv.com/wp-content/uploads/2018/05/AlexNet-1.pngПример взят с курса: https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks /lecture/uRYL1/cnn-example

К вашему сведению: приведенное выше изображение не представляет правильное количество параметров. Обратитесь к разделу «ИСПРАВЛЕНИЕ». Вы можете пропустить этот раздел, если вам нужны только цифры.

Если вы играли с CNN, то часто сталкиваетесь со сводкой параметров, как показано на изображении выше. Мы все знаем, что размер активации легко рассчитать, учитывая, что это просто произведение ширины, высоты и количества каналов в этом слое.

Например, как показано на приведенном выше изображении от Coursera, форма входного слоя (32, 32, 3), размер активации этого слоя 32 * 32 * 3 = 3072. То же самое верно, если вы хотите рассчитать форму активации любого другого слоя. Скажем, мы хотим рассчитать размер активации для CONV2. Все, что нам нужно сделать, это просто умножить (10,10,16) , то есть 10*10*16 = 1600, и вы закончили вычисление размера активации.

Однако, что иногда может вызвать затруднения, так это подход к вычислению количества параметров в заданном слое. С учетом сказанного, вот несколько простых идей, которые следует иметь в виду, чтобы сделать то же самое.

Позвольте задать вам вопрос: как CNN учится?

Это восходит к идее понимания того, что мы делаем со сверточной нейронной сетью, которая в основном пытается узнать значения фильтров, используя обратное распространение. Другими словами, если слой имеет весовые матрицы, это «обучаемый» слой.

По сути, количество параметров в данном слое — это количество «обучаемых» (при условии, что такое слово существует) элементов для фильтра, также называемых параметрами фильтра для этого слоя.

Параметры в целом представляют собой веса, которые изучаются во время обучения. Это весовые матрицы, которые вносят свой вклад в предсказательную силу модели и изменяются в процессе обратного распространения. Кто управляет изменениями? Ну, выбранный вами алгоритм обучения, особенно стратегия оптимизации, заставляет их менять свои значения.

Теперь, когда вы знаете, что такое «параметры», давайте углубимся в расчет количества параметров в примере изображения, которое мы видели выше. Но я хотел бы снова включить это изображение сюда, чтобы избежать ваших усилий и времени на прокрутку.

Пример взят из Coursera: https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks/lecture/uRYL1/cnn-example

Входной слой: Входному слою нечего изучать, по сути, что это просто обеспечивает форму входного изображения. Так что здесь нет обучаемых параметров. Таким образом число параметра = 0 .
Слой CONV: Здесь учится CNN, поэтому, конечно, у нас будут весовые матрицы. Чтобы рассчитать обучаемые параметры здесь, все, что нам нужно сделать, это просто умножить на форму ширина m , высота n , фильтры предыдущего слоя d и учесть все такие фильтры k в текущем слое . Не забывайте о смещении для каждого фильтра. Количество параметров в слое CONV будет: ((m * n * d)+1)* k) , добавлено 1 из-за смещения для каждого фильтра. Это же выражение можно записать следующим образом: ((форма ширины фильтра * форма высоты фильтра * количество фильтров в предыдущем слое+1)*количество фильтров). Где термин «фильтр» относится к количеству фильтров в текущем слое.
Слой POOL: У него нет обучаемых параметров, потому что все, что он делает, это вычисляет конкретное число, без обратного обучения! Таким образом число параметра = 0 .
Полностью подключенный уровень (FC): У этого, безусловно, есть обучаемые параметры, на самом деле, по сравнению с другими уровнями, эта категория слоев имеет наибольшее количество параметров, почему? потому что каждый нейрон связан с каждым другим нейроном! Итак, как здесь посчитать количество параметров? Вы наверное знаете, это произведение количества нейронов текущего слоя c и количества нейронов предыдущего слоя p и как всегда не забывайте про термин смещения. Таким образом, количество параметров здесь: ((нейроны текущего слоя c * нейроны предыдущего слоя p)+1*c) .

Теперь давайте проследим за этими указателями и посчитаем количество параметров, хорошо?

Пример взят с курса https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks/lecture/uRYL1/cnn-example

Первый входной слой не имеет параметров. Ты знаешь почему.
Параметры в второй CONV1(форма фильтра =5*5, шаг=1) слой: ((форма ширины фильтра*форма фильтра высоты*количество фильтров в предыдущем слое+1)*количество фильтров ) = (((5*5*3)+1)*8) = 608.
Третий уровень POOL1 не имеет параметров. Ты знаешь почему.
Параметры в четвертый CONV2 (форма фильтра = 5*5, шаг = 1) слой : ((форма ширины фильтра * форма фильтра высоты * количество фильтров в предыдущем слое+1) * количество фильтров) = (((5*5*8)+1)*16) = 3216,

5. Пятый слой POOL2 не имеет параметров. Ты знаешь почему.

6. Параметры в Шестой слой FC3 равен((текущий слой c*предыдущий слой p)+1*c) = 120*400+1*120= 48120.

7. Параметры в Седьмой слой FC4: ((текущий слой c*предыдущий слой p)+1*c) = 84*120+1* 84 = 10164.

8. Восьмой слой Softmax имеет ((текущий слой c*предыдущий слой p)+1*c) параметры = 10*84+1*10 = 850,

Спасибо за комментарии наблюдательных читателей. Оцените исправления. Изменено изображение для лучшего понимания.

FYI :

Я использовал термин «слой», чтобы объяснить разделение. В идеале CONV + объединение называется слоем.

2. Тот факт, что в слое пула нет параметров, не означает, что пул не играет никакой роли в обратном распространении. Слой пула отвечает за передачу значений на следующий и предыдущий уровни во время прямого и обратного распространения соответственно.

В этой статье мы увидели, что означает параметр в, мы увидели, как рассчитать размер активации, а также мы поняли, как рассчитать количество параметров в CNN.

Если у вас есть пропускная способность, я бы порекомендовал вам пройти курс курса д-ра Эндрю, ссылка на который приведена ниже.

Источники:

Как рассчитать количество параметров для сверточной нейронной сети?

Я использую Lasagne для создания CNN для набора данных MNIST. Я внимательно слежу за этим примером: Convolutional Neural…

stackoverflow.com

Сверточные нейронные сети | Coursera

Сверточные нейронные сети от deeplearning.

ai. Этот курс научит вас строить сверточные нейронные сети…

www.coursera.org

Если вам понравилась эта статья, то хлопайте в ладоши! 🙂 Может следовать?

Свяжитесь со мной в Linkedin:

https://www.linkedin.com/in/rakshith-vasudev/

Pulse Pal Wiki — Руководство по параметрам

Параметры выходного канала

Шаблон каждого выходного канала определяется 16 параметрами, которые делятся на пять категорий:

Параметры импульса

Ход импульса во времени определяется несколькими параметрами:

Двухфазный импульсы используют следующие дополнительные параметры:

Каждый канал имеет настраиваемый параметр напряжения покоя, который определяет напряжение между фазами, импульсами и сериями импульсов (0 В по умолчанию):

Параметры импульса показаны на рис. 1 ниже.

Рисунок 1: Диаграмма параметров импульса

Параметры пакета

Текущая последовательность импульсов может быть стробирована для создания пакетов со следующими параметрами пакета:

Интервал между импульсами и параметры пакета показаны на Рисунок 2 ниже.

Рисунок 2: Диаграмма параметров пакета

Параметры поезда

Задержка начала и продолжительность последовательности импульсов контролируются следующими параметрами последовательности:

Параметры последовательности определяют время по отношению к запуску последовательности импульсов, как показано на рисунке 3.

Рисунок 3. Диаграмма параметров последовательности

Пользовательские параметры последовательности

Для монофазных последовательностей импульсов пользователь может указать точное время начала и напряжение каждого импульса с помощью пользовательской последовательности . Пользовательские последовательности импульсов ограничены внутренней памятью Pulse Pal. Pulse Pal v0.4 может хранить два пользовательских набора, каждый из которых содержит 1000 импульсов 9.0217 или всплеск раз начала и 1000 соответствующих напряжений. Пользовательские поезда могут быть доставлены по любому выходному каналу. Следующие параметры выходного канала управляют пользовательскими последовательностями:

Хотя время начала и напряжение задаются в программном обеспечении, параметр Phase1Duration по-прежнему управляет шириной импульса для всех импульсов в пользовательской последовательности.

После настройки для использования пользовательских поездов время импульса и напряжение пользовательского поезда отправляются в Pulse Pal программным клиентом:

Пользовательские поезда в MATLAB

Параметры триггерной связи

Каждый выходной канал может запускаться любым из двух триггерных каналов.