Категория сложности объекта: Определение категории сложности здания » Лазерное сканирование и архитектурные обмеры в Санкт-Петербурге | НПП «Фотограмметрия»

Содержание

Определение категории сложности зданий и сооружений при обследовании зданий и обмерных работах

Категория сложности здания влияет на стоимость и сроки проведения обследований здания и обмерные работы. Определяется категория исходя из следующих параметров: этажность здания, сложность конфигурации формы здания в плане, наличие подвала и чердака, год постройки здания, наличие следов проведенной реконструкции или усиления несущих конструкций и грунтов оснований, функциональное назначение. Различают три категории сложности зданий:

К 1-ой категории сложности зданий относятся:

одноэтажные однопролетные и двухпролетные бескаркасные, бескрановые здания или сооружения высотой до 5м;

многоэтажные здания прямоугольной формы в плане, с однотипными помещениями в пределах этажа.

Ко 2-ой категории сложности зданий относятся:

все одноэтажные здания здания и сооружения, не вошедшие в 1-ю и 3-ю категории сложности;

многоэтажные здания, состоящие в плане из 2-3 прямоугольников, с разнотипными помещениями в пределах этажа.

К 3-ей категории сложности зданий относятся:

одноэтажные здания каркасной конструкции с двухъярусным расположением мостовых (или консольных) кранов, либо здания, состоящие в плане из нескольких прямоугольников (более 3), или криволинейных очертаний, или с большим количеством разнотипных помещений;

многоэтажные здания, состоящие в плане из нескольких прямоугольников (более 3) или криволинейных очертаний, с разнотипными помещениями в пределах этажа.

Исходя из выбранной категории сложности здания и категории сложности работ определяется стоимость работ по обследованию зданий и сооружений, а также обмерных работ.

Пятый класс сложности объекта: что можно и нельзя

Задать вопрос специалисту

Имя
Фамилия
Телефон
Сообщение

Достаточно часто Заказчик при обращении в проектную организацию интересуется возможностью, а иногда и настаивает на отнесении объекта к 5 классу сложности, чтобы избежать обращения в экспертизу для утверждения ПСД и сэкономить, соответственно время и деньги.

Согласно нового СН 3.02.07-2020 «Объекты строительства. Классификация», введенного в действие в начале 2021 г., к 5-му классу сложности (К-5) относятся:

Одноквартирные, блокированные, состоящие из двух квартир, жилые дома и садовые домики высотой до 7 м и архитектурной высотой до 12 м;

Отдельно стоящие здания и сооружения сезонного, подсобного и вспомогательного назначения, в том числе сельскохозяйственных и агропромышленных комплексов, навесы, хозяйственные постройки на приусадебных, садовых и дачных участках, склады без процессов сортировки и упаковки, велосипедные стоянки, если не превышаются следующие критерии: общая площадь 200 м2, высота 7 м, архитектурная высота 12 м;

Ограждения;

Сооружения модульного типа общей площадью до 100 м2;

Капитальные сооружения, предназначенные для размещения наружной рекламы высотой до 15 м;

Здания одноэтажных надземных гаражей-стоянок боксового типа без подвала, с выездами непосредственно наружу, вместимостью до 100 автомобилей;

Сооружения стоянок вместимостью до 100 автомобилей;

Здания и сооружения объектов агроэкотуризма 1 и 2 категории по ТКП 45. 3.02-191;

Отдельные водозаборные скважины и трубчатые колодцы, предназначенные для забора подземных вод из первого от земной поверхности водоносного горизонта;

Распределительная инженерная инфраструктура электросвязи;

Силосно-сенажные ямы и траншеи;

Здания и сооружения, которые по техническим характеристикам не могут быть отнесены к классу сложности К-4.

Соответственно, та возможность, которая существовала согласно ранее действовавшего СТБ 2331-2015 относительно строительства (монтажа) зданий и павильонов заводского изготовления площадью более 200 м2, в новом нормативном документе уже отсутствует.

Поэтому, следуя нормам, все отдельностоящие здания площадью более 200 м2 и высотой более 7,0 м надо относить уже к 4-му классу сложности с соответствующими требованиями по утверждению ПСД.

Однако, некоторая часть местных Исполкомов продолжает выдавать разрешение на установку временных или мобильных зданий на заранее подготовленном основании пола, беря, при этом, ответственность за согласование данного вопроса на себя.

Причину здесь обсуждать не будем, факт остается фактом – кому как повезет, но объект согласно выданных решений можно будет ввести в эксплуатацию.

Удачных вам решений, друзья!

Дата публикации

12.08.2021

Категория блога

Статьи

Другие новости

Seratech, решение для углеродно-нейтрального бетона, получает награду Obel Award 2022

Новости | 11.10.2022

Реконструкция производственного корпуса ОАО «Слуцкий хлебозавод» в части пристройки участка нарезки и упаковки к хлебобулочному участку и установкой хлебопекарной печи по адресу: г. Слуцк, ул. Заводская, 3

Новости | 28.11.2022

ct.category theory — Сложность диаграмм когерентности в $n$-категории

Вот несколько нестандартных идей.

Во-первых, как я думаю, ответ Саала начинает намекать на то, что нет особой причины ограничивать внимание $(n,n)$-категориями. Кажется более естественным думать о $(n+k,n)$-категориях для различных значений $n,k$.

Чтобы зафиксировать идеи, начнем с $n=1$. $(1+k,1)$-категория — это 1-категория, все hom-пространства которой $k$-усечены. Пусть $Spaces_k$ обозначает $\infty$-категорию $k$-усеченных пространств. Кроме того, давайте пока не будем беспокоиться о полноте Rezk.

Мы знаем, что симплекс-категория $\Delta$ плотна (в $Spaces$-обогащенном смысле) в $(\infty,1)$-категориях. Так что он также плотен в $(1+k,1)$-категориях. Но разумно предположить, что в $Spaces_k$-обогащенном смысле существует подкатегория $\Delta_{\leq [K]} \subset \Delta$ с $K+1$-множеством объектов, которая уже плотна в $Cat_{(k+1,1)}$. Но что такое $K(k)$? При $k=1$ можно взять $K = 2$. Я подозреваю что вообще можно взять $K = k+1$. Это соответствовало бы тому, как люди часто обрабатывают стеки через усеченные симплициальные объекты, при этом уровень усечения зависит от того, насколько усечены стеки. Во всяком случае, нахождение такого $K(k)$ должно быть легко вычислимым — если позже я почувствую себя менее ленивым, я мог бы попытаться решить это здесь. 2}$.

Чтобы сделать что-то подобное для более высоких значений $n$, вы можете, например, работать с аналогичными полными подкатегориями категории Джояла $\Theta$.

Во всяком случае, эти оценки довольно приблизительны. Но я не удивлюсь, если это не слишком намного больше, чем то, что даст вам «резкая» верхняя граница!

haskell — Существует ли теория, сочетающая теорию категорий/абстрактную алгебру и вычислительную сложность?

Я не претендую на звание эксперта в этих вопросах, но я мог бы пролить свет на эту идею.

Давайте сначала рассмотрим теорию категорий. Теория категорий — это изучение математической структуры на очень высоком уровне. Понятие категории очень общее, и очень многие математические объекты образуют категории. Теория категорий сначала считалась невероятно чистой и абстрактной, но поскольку такие вещи часто встречаются в математике, оказалось, что она находит множество применений в прикладных предметах, таких как информатика и даже квантовая механика. Монады оказались очень полезными в рассуждениях о семантике функциональных программ, которые обычно выражаются денотативно (и, следовательно, не задают какой-либо порядок вычислений, а только результат). Из этого тоже стало понятно, что монада тоже очень хорошая шаблон проектирования для написания функциональных программ, и его полезность привела к тому, что он очень заметен в дизайне Haskell (т.е. нотация do и т.д.). Функторы, аппликативы, моноиды — все они появились несколько позже как объекты, менее мощные, чем монады, но, следовательно, более аппликативные (без каламбура!).

Однако теория категорий изучает такие структуры гораздо более общим образом, что оказалось актуальным во многих областях математики (и физики и т. д.). Неспециалисту не сразу понятно, какое отношение это может иметь к теории сложности, но давайте попробуем.

Теория сложности занимается осуществимостью вычислений. Тьюринг и другие показали, что существуют некоторые функции, которые вообще нельзя вычислить (например, проблема остановки, проблема занятого бобра и т. д.), но вопрос о том, насколько простым в принципе было конкретное вычисление, в целом сложнее. . Как вы, вероятно, знаете, алгоритмы (которые можно представить как машины Тьюринга) можно отнести к классам сложности на основе их асимптотического времени выполнения. Было идентифицировано очень много классов сложности (см. «Зоопарк сложности»), но сравнительно мало известно о структуре этих классов. Знаменитая проблема P = NP показывает, насколько сложно рассуждать о сложности.

Основываясь на интуиции о природе классов сложности и о том, как трудно доказать взаимосвязь между ними, я подумал, что будет сложно установить категории внутри классов сложности. Очевидно, что набор машин Тьюринга образует категорию, но набор машин за O(n)? или множество машин в P? Это может быть хорошим направлением исследований для экспертов по сложности, а может и нет! Лично я не могу сказать без гораздо больше работы.

Теперь давайте рассмотрим ваш пример сложности внутри моноида и стратегии распараллеливания. Если кажется, что этот второй раздел имеет мало общего с первым, то это потому, что я думаю, что это очень разные концепции. Во-первых, это математика категорий и сложности, во-вторых, специфика распараллеливания алгоритмов в рамках тех или иных шаблонов проектирования.

Если мы знаем, что определенный тип является моноидом, что мы можем сказать о сложности работы с ним? Это определение класса из класса Data.Monoid

 Monoid, где
    пустой :: а
    mappend :: a -> a -> a
    mconcat :: [а] -> а
    mconcat = папка mappend пуста

Конечно, мы ничего не можем сказать о сложности, потому что мы знаем только тип, как вы и предполагали. В документации есть что сказать о реализации 9 по умолчанию.Свернуть список с помощью моноида.
— Для большинства типов определение по умолчанию для ‘mconcat’ будет
— используется, но функция включена в определение класса, поэтому
— что оптимизированная версия может быть предоставлена для определенных типов.

Я пытаюсь подчеркнуть, что mconcat не обязательно может быть обобщено из сложности других операций. Во многих случаях было бы трудно доказать, что какого-то более быстрого алгоритма не существует. В таком случае mconcat можно реализовать вручную.

Вы также упоминаете автоматическое определение параллельных стратегий. Haskell, безусловно, позволяет определять различные стратегии, многие из которых уже находятся в Control.Parallel.Strategies . Например, parList параллельно применяет стратегию к каждому элементу списка:

 parList :: Strategy a -> Strategy [a]
парлист страт [] = ()
parList strat (x:xs) = strat x `par` (parList strat xs)

отсюда можно определить функцию параллельного сопоставления.

 parMap :: Стратегия b -> (a -> b) -> [a] -> [b]
parMap strat f xs = map f xs `используя` страту parList
используя :: a -> Стратегия a -> a
используя x s = s x `seq` x

Обратите внимание, что это позволяет разделить реализацию и распараллеливание.

XVRN.RU