Открыть бургер меню.
Картотека документов

Электронный фонд правовой
и нормативно-технической документации

Проект ГОСТ Р Искусственный интеллект в области сертификации и летной годности. Искусственный интеллект для диагностики состояния узлов и агрегатов воздушных судов. Спутниковая навигационная система (GNU). Методы испытаний

Название документа
Проект ГОСТ Р Искусственный интеллект в области сертификации и летной годности. Искусственный интеллект для диагностики состояния узлов и агрегатов воздушных судов. Спутниковая навигационная система (GNU). Методы испытаний
Вид документа
Информационный, сопроводительный документ
Принявший орган
Росстандарт
Статус
Скрыто
Дата принятия
Скрыто
Дата начала действия
Скрыто

Документ «Проект ГОСТ Р Искусственный интеллект в области сертификации и летной годности. Искусственный интеллект для диагностики состояния узлов и агрегатов воздушных судов. Спутниковая навигационная система (GNU). Методы испытаний» предназначен для установления требований к применению технологий искусственного интеллекта в процессе сертификации и оценки летной годности воздушных судов. Он охватывает методы диагностики, которые направлены на оценку состояния ключевых узлов и агрегатов, а также определяет параметры, необходимые для обеспечения безопасной эксплуатации воздушных судов.

Ключевыми аспектами, регламентируемыми данным документом, являются методы испытаний, параметры диагностики, а также требования к системам искусственного интеллекта, используемым в процессе оценки состояния техники. В частности, документ описывает процедуры, которые должны быть выполнены для верификации надежности и точности используемых алгоритмов, а также определяет критерии, по которым осуществляется оценка их эффективности.

Важные технические детали включают условия испытаний, такие как температурные диапазоны, влажность, а также классификации узлов и агрегатов, которые подлежат диагностике. Измеряемые величины, такие как вибрации, температуры и другие параметры, должны фиксироваться с высокой точностью для обеспечения достоверности результатов. Также рассматриваются аспекты интеграции спутниковых навигационных систем для повышения точности диагностики.

Целевая аудитория данного стандарта включает производителей воздушных судов, лаборатории, занимающиеся испытаниями, а также контролирующие органы, ответственные за сертификацию и надзор в области авиационной безопасности. Стандарт предоставляет необходимую информацию для разработки и внедрения систем диагностики, основанных на искусственном интеллекте, что способствует повышению уровня безопасности и надежности воздушного транспорта.

Практическое значение стандарта заключается в его влиянии на безопасность полетов, качество обслуживания воздушных судов и охрану труда. Внедрение предложенных методов позволит сократить время на диагностику и повысить точность выявления неисправностей, что, в свою очередь, минимизирует риски, связанные с эксплуатацией воздушных судов. При наличии изменений или дополнений в проекте документа акцент сделан на уточнении требований к алгоритмам и их адаптации к современным технологиям, что позволит улучшить процесс сертификации и диагностики.

Описание документа носит справочный характер, достоверность этого материала не гарантируется.

Скачать документ нельзя. Вы можете заказать документ.

Международные и зарубежные стандарты (ASTM, ISO, ASME, API, DIN, BS и др.) не предоставляются в рамках данной услуги. Каждый стандарт приобретается платно с учетом лицензионной политики Разработчика.

Любые авторские документы, размещенные на сайте, представлены в соответствии с признанным в международной практике принципом «как есть». ООО «Информпроект Групп» не несет ответственности за правильность информации, изложенной в авторских документах.

Возможно вас заинтересуют

PDF Проект ГОСТ Р Системы менеджмента качества организаций авиационной, космической и оборонной отраслей промышленности. Требования к проведению аудита PDF Проект ГОСТ Р Информационные технологии. Искусственный интеллект. Качество данных для аналитики и машинного обучения (ML). Часть 3. Требования и рекомендации по управлению качеством данных PDF Проект ГОСТ Р Система менеджмента качества. Требования к организациям технического обслуживания авиационной техники PDF Проект ГОСТ Р Информационные технологии. Искусственный интеллект. Качество данных для аналитики и машинного обучения. Часть 2. Показатели качества данных PDF Проект ГОСТ Р Технологии искусственного интеллекта в образовании. Функциональная подсистема управления успеваемостью обучающихся по программам аспирантуры. Общие положения и методика испытаний PDF СТО 34.01-3.2-018-2022 Системы накопления электрической энергии. Типовые технические требования