ГОСТ Р 71688-2024 Искусственный интеллект. Наборы данных для разработки и верификации моделей машинного обучения для косвенного измерения физико-механических свойств объектов аддитивного производства. Общие требования

ГОСТ Р 71688-2024

НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Искусственный интеллект

НАБОРЫ ДАННЫХ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ И ВЕРИФИКАЦИИ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ КОСВЕННОГО ИЗМЕРЕНИЯ ФИЗИКО-МЕХАНИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ОБЪЕКТОВ АДДИТИВНОГО ПРОИЗВОДСТВА

Общие требования

Artificial intelligence. Data sets for the development and verification of machine learning models for indirect measuring the physical and mechanical properties of additive manufacturing objects. General requirements

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. № 1438-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

Одной из основных целей в области проектирования новых композиционных материалов является прогнозирование их надежности и долговечности. Известные способы прогнозирования свойств материалов взаимосвязаны с состоянием внутренней структуры материала, что является ресурсоемкой задачей. Существуют стандартные методы испытаний пултрузионных полимерных композитов по ГОСТ Р 57921 на растяжение, сжатие, изгиб, сдвиг в плоскости армирования и ударную прочность при изгибе. Физико-механические свойства, полученные в результате стандартных испытаний, могут быть использованы для "косвенного" прогнозирования стойкости и долговечности изделия без дополнительных исследований внутренней структуры материала с использованием машинного обучения.

Установленные в настоящем стандарте общие требования определяют порядок выбора методов сбора, анализа, постобработки набора данных аддитивного производства, а также методы контроля качества и полноты наборов данных для косвенного измерения свойств узлов и элементов конструкций.

Задачами настоящего стандарта являются:

- формирование структуры классификации наборов данных, определение систематизированной структуры для упорядочения наборов данных объектов аддитивного производства;

- формулировка требований к наборам данных, установление перечня основных требований для наборов данных, а также для структурирования данных о технологических параметрах и физико-механических свойствах объектов;

- обеспечение рекомендаций по сбору данных, предоставление методов сбора данных для каждого класса набора, включая рекомендации по выбору методов анализа и постобработки;

- установление единых принципов оценки качества данных, обеспечение надежности и сопоставимости результатов при использовании наборов данных для разработки и верификации системы искусственного интеллекта в аддитивном производстве.

1 Область применения

Настоящий стандарт устанавливает требования к наборам данных, используемым для разработки и верификации машинного обучения для косвенных измерений физико-механических свойств объектов аддитивного производства.