Межгосударственный стандарт
ГОСТ Р 71686-2024
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
Редакционная карточка ГОСТНОРМ. Полный текст публикуется только при подтверждённом праве использования. Метаданные сверяются по нескольким источникам.
Область применения
Область применения пока не подтверждена.
1
Страница 1
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО
ПО ТЕХНИЧЕСКОМУ РЕГУЛИРОВАНИЮ И МЕТРОЛОГИИ
НАЦИОНАЛЬНЫЙ ГОСТ Р
СТАНДАРТ
РОССИЙСКОЙ
71686—
ФЕДЕРАЦИИ 2024
Искусственный интеллект
М ОДЕЛИ М А Ш ИН Н О ГО О БУЧЕНИЯ
ДЛЯ ПРО ВЕДЕНИЯ КО С В ЕН Н Ы Х
ИЗМ ЕРЕНИЙ СВО ЙСТВ М А ТЕРИА ЛО В
Общие положения
Издание официальное
М осква
Р оссийский институт стандартизации
2024
сертификат на краску2
Страница 2
ГОСТ Р 71686—2024
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 ре
гулированию 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 из
менениях 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 ин
формационной системе общего пользования — на официальном сайте Федерального агентства по
техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gov.ru)
© Оформление. ФГБУ «Институт стандартизации», 2024
Настоящий стандарт не может быть полностью или частично воспроизведен, тиражирован и рас
пространен в качестве официального издания без разрешения Федерального агентства по техническо
му регулированию и метрологии3
Страница 3
ГОСТ Р 71686—2024
Содержание
1 Область прим енения..................................................................................................................................................1
2 Нормативные ссы лки..................................................................................................................................................1
3 Термины, определения и сокращ ения.................................................................................................................. 2
4 Общие по л ож ения......................................................................................................................................................3
5 Разработка модели машинного о б у ч е н и я ............................................................................................................4
6 Эксплуатация модели машинного обучения в средствах и зм е р е н и й ...........................................................5
Приложение А (рекомендуемое) Пример разработки модели машинного обучения для косвенного
измерения трещиностойкости композиционного материала по стандартным
механическим и с п ы та н и я м ............................................................................................................8
Б ибл иограф ия................................................................................................................................................................ 94
Страница 4
ГОСТ Р 71686—2024
Введение
Обученные модели машинного обучения демонстрируют потенциал для определения того, какие
косвенные механические свойства коррелируют с трещиностойкостью материала. Наилучшие значе
ния характерны для модулей изгиба и растяжения. Также наблюдается хорошая корреляция с трещи
ностойкостью с модулями упругости при сжатии и с прочностью при растяжении.
Для повышения точности оценки свойств материалов по результатам косвенных измерений целе
сообразно 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 авто
дорожной инфраструктуры, контейнерных грузоперевозок, сервисного оборудования транспортного ма
шиностроения.
IVПоказаны первые 4 из 16
История статуса
Подтверждённых событий пока нет.