ГОСТ Р 71686-2024

НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Искусственный интеллект

МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ КОСВЕННЫХ ИЗМЕРЕНИЙ СВОЙСТВ МАТЕРИАЛОВ

Общие положения

Artificial intelligence. Machine learning models for making indirect measurements of material properties. General provisions

ОКС 35.020

         35.240.99

Дата введения 2025-01-01

Предисловие

1 РАЗРАБОТАН Федеральным государственным бюджетным учреждением "Российский институт стандартизации" (ФГБУ "Институт стандартизации")

2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 "Искусственный интеллект"

3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 11 октября 2024 г. № 1436-ст

4 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ

Правила применения настоящего стандарта установлены в статье 26 Федерального закона от 29 июня 2015 г. № 162-ФЗ "О стандартизации в Российской Федерации". Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном (по состоянию на 1 января текущего года) информационном указателе "Национальные стандарты", а официальный текст изменений и поправок - в ежемесячном информационном указателе "Национальные стандарты". В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя "Национальные стандарты". Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gov.ru)

Введение

Обученные модели машинного обучения демонстрируют потенциал для определения того, какие косвенные механические свойства коррелируют с трещиностойкостью материала. Наилучшие значения характерны для модулей изгиба и растяжения. Также наблюдается хорошая корреляция с трещиностойкостью с модулями упругости при сжатии и с прочностью при растяжении.

Для повышения точности оценки свойств материалов по результатам косвенных измерений целесообразно разработать общие положения к моделям машинного обучения.

Установленные в настоящем стандарте общие положения определяют порядок подготовки набора данных и моделей машинного обучения, используемых при измерении физико-механических свойств неметаллических материалов.

Общие положения будут востребованы при разработке изделий новой техники в области автодорожной инфраструктуры, контейнерных грузоперевозок, сервисного оборудования транспортного машиностроения.

     1 Область применения

Настоящий стандарт устанавливает общие положения к разработке (обучению и тестированию), верификации и эксплуатации моделей машинного обучения для косвенных измерений свойств материалов. Стандарт применим для измерений, в которых функция преобразования (функция измерений) средства измерений неизвестна априори и/или не может быть определена в силу ее сложности.

Настоящий стандарт предназначен для использования организациями и специалистами, занимающимися разработкой, испытаниями и эксплуатацией средств измерений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения для определения свойств материалов, используемых в различных отраслях промышленности и исследованиях. Настоящий стандарт не распространяется на модели машинного обучения для проведения прямых измерений свойств материалов или для других целей, не связанных с измерениями.

     2 Нормативные ссылки

В настоящем стандарте использована нормативная ссылка на следующий стандарт:

ГОСТ Р 59277-2020 Системы искусственного интеллекта. Классификация систем искусственного интеллекта

Примечание - При пользовании настоящим стандартом целесообразно проверить действие ссылочных стандартов в информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет или по ежегодному информационному указателю "Национальные стандарты", который опубликован по состоянию на 1 января текущего года, и по выпускам ежемесячного информационного указателя "Национальные стандарты" за текущий год. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана недатированная ссылка, то рекомендуется использовать действующую версию этого стандарта с учетом всех внесенных в данную версию изменений. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, то рекомендуется использовать версию этого стандарта с указанным выше годом утверждения (принятия). Если после утверждения настоящего стандарта в ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, внесено изменение, затрагивающее положение, на которое дана ссылка, то это положение рекомендуется применять без учета данного изменения. Если ссылочный стандарт отменен без замены, то положение, в котором дана ссылка на него, рекомендуется применять в части, не затрагивающей эту ссылку.

     3 Термины, определения и сокращения

3.1 Термины и определения

В настоящем стандарте применены следующие термины с соответствующими определениями:

3.1.1

3.1.2

3.1.3 значение величины: Число с указанием основы для сравнения, выражающее размер величины.

Примечание - См. [1], пункт 1.19.

Примеры

1 Толщина материала: 0,65 мм.

2 Сила упругости: 10 Н.

3 Коэффициент Пуассона: 0,27.

4 Напряжение сдвига: 5,88 МПа.

3.1.4

3.1.5

Примечания

1 Поле считается синонимом ЭД.

2 ЭД - это физический объект, "контейнер" значений данных (см. [2]*, пункт 4.9).

________________

* Поз. [2], [3] см. раздел Библиография, здесь и далее по тексту. - Примечание изготовителя базы данных.

3.1.6