Держатель балки левый DB-Л 170 мм (шт.) — 18 руб.

Артикул: 710-3126

В упаковке, шт.: 50 шт.

Описание: Держатель предназначен для скрепления двух балок или брусьев в единую конструкцию. Позволяет обустраивать перекрытия и кровлю, а также пол и потолок.

• ГАБАРИТЫ, ВЕС, РАЗМЕРЫ

• Вес (гр)

• Высота (мм)

• Длина (мм)

• Толщина (мм)

• Ширина (мм)

• МАТЕРИАЛ

• Материал

  Металл

• Покрытие

• НАЗНАЧЕНИЕ

• Назначение

  Держатель предназначен для скрепления двух балок или брусьев в единую конструкцию. Позволяет обустраивать перекрытия и кровлю, а также пол и потолок.

• ОБЩИЕ

• Модель

  DB-Л 170

• Сертификат

  Не подлежит сертификации

• Страна

  Россия

• ТИП, ВИД, ФОРМА

• Держатель балки

• УПАКОВКА И ФАСОВКА

• В упаковке (шт)

• Вес упаковки, кг

• Индивидуальная упаковка

• Размер упаковки, см

  30х16х10

length > 0″ data-magnific-popup=»» data-magnific-popup-options=»{gallery : {enabled : true}, delegate: ‘a.review-item__photo-link’, type: ‘image’}»>

{{ ::’Js.Review.Respond’ | translate }}

Особенности и сферы применения балок ДБ – статья

Применяют железобетонные доборные балки с целью повышения высоты коллекторов в подземных коммуникациях, укладке основания здания. Данные конструкции характеризуются повышенной влагонепроницаемостью, устойчивостью к повышенным температурам и высокими показателями прочности.

Как правило, постройка в траншеях подземных коммуникаций сети с использованием доборов осуществляется открытым способом. Но также возможна и бестраншейная прокладка путем продавливания под здания, дорожные магистрали и прочее.

Характеристики, СНиП, ГОСТ на доборные балки

В соответствии с ТУ5858-01005108908-03 доборные балки обладают прямоугольной формой и на верхней грани оснащены арматурными петлями (выпусками). Изделия маркируются аббревиатурой «ДБ» и добавляют двузначное число, которое обозначает их длину, измеряемую в дециметрах. В целом ТУ предполагает наличие восьми стандартных габаритных размеров доборных балок.

Изготавливают такие балки из тяжелого бетона, марка которого не ниже М150 и класса В12,4 плотностью 2200-2500 кг/м³. Предел прочности исходного раствора, в соответствии со стандартами СниП 2.03.01-84, составляет не меньше 150 кг/см². Обусловлены требования к компонентам, содержащихся в составе бетонов (предназначенных для производства доборов) тем, что предельные нагрузки на коллекторы и другие коммуникации с их применением, возведенные в пределах города, под магистралями и т.д., достаточно высоки.

Чтобы осуществить армирование изделий, допустимо использование лишь двух видов арматуры – гладкой А1 и гофрированной А3. Стержни выпускают из низколегированной или углеродистой стали, характеристики которой соответствуют требованиям ГОСТ 5781-82.

Особенности доборных балок

Показателем хорошего качества у железобетонной ДБ, которая применяется для создания наземных и подземных коммуникаций, выступает устойчивость изделия к сильным морозам, т. е. морозостойкость. Используемые армирующие стержни и бетон должны выдерживать, как минимум 150 циклов замерзания и размораживания, которые не будут сопровождаться повреждением структуры, деформированием или растрескиванием изделия.

Благодаря высоким показателям в стойкости к воздействию температурных перепадов, водонепроницаемости, сейсмоустойчивости, а также способности сохранять первоначальные характеристики, независимо от силы и характера нагрузок, ДБ возможно использовать на большой глубине.

Наиболее важна такая устойчивость к температурным перепадам в процессе прокладки надземных участков, а также во время монтажа элементов под землей в местах с глубоким промерзанием почвенного слоя.

Типовыми показателями доборной балки являются: ширина – 40 см, а высота – 60 см. Длина же изделия будет зависеть от ее маркировки, но должна находиться в пределах 200-550 см.

В случае правильной комплектации доборов, из таких конструкций достаточно просто будет организовать коллекторные туннели, имеющие изогнутую форму, с целью собирать повороты для обхода различных помех при прокладке. С максимальной точностью обустроить повороты и углы камер коллектора, а также избежать излишних швов и стыков в конструкции возможно благодаря широкому диапазону размерного ряда балки.

Армирование балки в значительной степени сказывается на ее прочности. Снятие напряжения на растяжку обеспечивается за счет стержня, изготовленного из углеродистой или низколегированной стали. С напряжением на сжатие прекрасно справляется бетон. Такое взаимное улучшение и сочетание качеств различных материалов приводит к тому, что срок службы бетонных ДБ составляет не года, а целые десятилетия. К тому же, на срок эксплуатации не влияют условия прокладки.

 За счет наличия «ушек», то есть арматурных выпусков, значительно упрощается процесс транспортировки, погрузки (или выгрузки), сборке изделий, вес которых достигает от 315 до 3 240 килограммов.

Доборные балки, изготовленными в соответствии с действующими требованиями и стандартами, которые прописаны в СниП, ГОСТ и ТУ, обеспечивают возможность собирать устойчивые и прочные конструкции, как под землей, так и на земле, срок службы которой составляет несколько десятилетий.

Apache Beam®

Знакомство с Apache Beam

Самый простой способ пакетной и потоковой обработки данных. Напишите один раз и запускайте где угодно обработку данных для критически важных производственных рабочих нагрузок.

Знакомство с Apache Beam

Самый простой способ пакетной и потоковой обработки данных. Напишите один раз и запускайте где угодно обработку данных для критически важных производственных рабочих нагрузок.

Подробнее

Краткое руководство по Java

Краткое руководство по Python

Быстрый старт

Попробуйте игровую площадку

Как это работает?

Источники данных

Beam считывает ваши данные из разнообразных поддерживаемых источников, независимо от того, находятся ли они локально или в облаке.

Обработка данных

Beam выполняет вашу бизнес-логику как для пакетных, так и для потоковых вариантов использования.

Запись данных

Beam записывает результаты вашей логики обработки данных в самые популярные приемники данных в отрасли.

Функции Apache Beam

Упрощенная единая модель программирования для пакетных и потоковых сценариев использования для каждого члена ваших групп данных и приложений.

Apache Beam расширяем: такие проекты, как TensorFlow Extended и Apache Hop, построены поверх Apache Beam.

Выполнение конвейеров в нескольких средах выполнения (бегунах), что обеспечивает гибкость и позволяет избежать блокировки.

Открытая разработка и поддержка сообщества для помощи в развитии вашего приложения и удовлетворения потребностей ваших конкретных вариантов использования.

Напишите один раз, работайте где угодно

Создание многоязычных конвейеров

Beam Playground — это интерактивная среда для опробования преобразований Beam и примеров без необходимости установки Apache Beam в вашей среде. Вы можете попробовать примеры Apache Beam на Beam Playground (бета-версия).

Практические примеры на базе Apache Beam

Apache Beam поддерживает глобальное назначение ставок на рекламу Booking.

com для эффективного маркетинга и ежедневно сканирует более 2 ПБ данных, ускоряя обработку в 36 раз и ускоряя время выхода на рынок в 4 раза . Узнать больше

Поделитесь своей историей

Apache Beam имеет перспективную платформу данных и машинного обучения Credit Karma для масштабируемости и эффективности, позволяющую выполнять операции MLOps с унифицированными конвейерами, ежедневно обрабатывать 5–10 ТБ со скоростью 5 000 событий в секунду и управлять более чем 20 000 функциями машинного обучения.

Узнать больше

Поделитесь своей историей

Apache Beam — это центральный компонент Intuit Stream Processing Platform, который в 3 раза ускорил разработку конвейера потоковой обработки.

Узнать больше

Поделитесь своей историей

Apache Beam обеспечивает создание функций потокового машинного обучения в реальном времени и выполнение моделей, играя ключевую роль в оптимизации прогнозов машинного обучения Lyft Marketplace, обрабатывая ~4 миллиона событий в минуту для создания ~100 функций.

Узнать больше

Поделитесь своей историей

Чешская поисковая система Seznam была одним из первых разработчиков и пользователей Apache Beam, и они перенесли несколько петабайтных рабочих нагрузок в конвейеры Apache Beam.

Узнать больше

Поделитесь своей историей

Palo Alto Networks, Inc. — мировой лидер в области кибербезопасности, который использует Apache Beam для обработки около 10 миллионов событий журнала безопасности в секунду для своей потоковой инфраструктуры в реальном времени.

Узнать больше

Поделитесь своей историей

Apache Beam предоставляет Ricardo, ведущему швейцарскому рынку подержанных товаров, масштабируемую и надежную платформу обработки данных, которая поддерживает основные бизнес-сценарии и обеспечивает обработку данных в режиме реального времени и машинного обучения.

Узнать больше

Поделитесь своей историей

Apache Hop, платформа для оркестрации данных с открытым исходным кодом, использует Apache Beam для «разработки один раз, запускайте где угодно» и создает дополнительные преимущества для пользователей Apache Beam, обеспечивая визуальную разработку конвейера и управление жизненным циклом.

Узнать больше

Поделитесь своей историей

Хотите поделиться историей? Ваш логотип может быть здесь.

Поделитесь своей историей

Будьте в курсе событий с помощью Beam

Tweets by ApacheBeam

Твиты ApacheBeam

Блог

06.06.2023

Начало работы с Apache Beam: свидетельство о квалификации с открытым исходным кодом, спонсируемое Google Cloud

Светак Сундхар

Блог и выпуск

31.05.2023

Apache Beam 2.48.0

Ritesh Ghorse

Предстоящие события

Обзор Beam

Apache Beam — это унифицированная модель с открытым исходным кодом для определения как пакетной, так и потоковой обработки конвейеры параллельной обработки данных. Используя один из SDK Beam с открытым исходным кодом, вы создаете программу, определяющую конвейер. Затем конвейер выполняется одним из 9 поддерживаемых Beam0133 серверных частей распределенной обработки , включая Apache Flink, Apache Spark и Google Cloud Dataflow.

Beam особенно удобен для задач по обработке параллельных данных, в которых проблема может быть разложена на множество меньших пакетов данных, которые можно обрабатывать независимо и параллельно. Вы также можете использовать Beam для задач извлечения, преобразования и загрузки (ETL) и чистой интеграции данных. Эти задачи полезны для перемещения данных между различными носителями и источниками данных, преобразования данных в более предпочтительный формат или загрузки данных в новую систему.

Пакеты SDK для Apache Beam

Пакеты SDK для Beam предоставляют унифицированную модель программирования, которая может представлять и преобразовывать наборы данных любого размера, независимо от того, являются ли входные данные конечным набором данных из источника пакетных данных или бесконечным набором данных из источника потоковых данных. . Beam SDK используют одни и те же классы для представления как ограниченных, так и неограниченных данных, а также одни и те же преобразования для работы с этими данными. Вы используете Beam SDK по вашему выбору для создания программы, которая определяет ваш конвейер обработки данных.

Beam в настоящее время поддерживает следующие языковые SDK:

• Apache Beam Java SDK
• Apache Beam Python SDK
• Apache Beam Go SDK

Интерфейс Scala также доступен как Scio.

Apache Beam Pipeline Runners

Beam Pipeline Runners преобразуют конвейер обработки данных, который вы определяете в своей программе Beam, в API, совместимый с серверной частью распределенной обработки по вашему выбору. Когда вы запускаете свою программу Beam, вам нужно будет указать соответствующий runner для серверной части, где вы хотите выполнить свой конвейер.

Beam в настоящее время поддерживает следующие бегуны:

• Direct Runner
• Apache Flink Runner
• Apache Nemo Runner
• Apache Samza Runner
• Apache Spark Runner
• Google Cloud Dataflow Runner
• Hazelcast Jet Runner
• Twister2 Runner

Примечание: Вы всегда можете выполнить свой конвейер локально для тестирования и отладки.

Начало работы

Начните использовать Beam для задач обработки данных.

Если вы уже знакомы с Apache Spark, проверьте нашу страницу Начало работы с Apache Spark.

1. Примите участие в туре по Beam в интерактивном онлайн-обучении.

2. Следуйте краткому руководству по Java SDK, Python SDK или Go SDK.

3. См. пошаговое руководство по примерам WordCount, где представлены примеры, знакомящие с различными функциями пакетов SDK.

4. Совершите самостоятельную экскурсию по нашим учебным ресурсам.

5. В разделе «Документация» вы найдете подробные концепции и справочные материалы по модели Beam, пакетам SDK и бегунам.

Contribute

Beam — это проект Apache Software Foundation, доступный по лицензии Apache v2. Beam — это сообщество с открытым исходным кодом, и его вклад приветствуется! Если вы хотите внести свой вклад, см. раздел «Вклад».

Последнее обновление 12.