Хорошие продукты и сервисы
Наш Поиск (введите запрос без опечаток)
Наш Поиск по гостам (введите запрос без опечаток)
Поиск
Поиск
Бизнес гороскоп на текущую неделю c 29.12.2025 по 04.01.2026
Открыть шифр замка из трёх цифр с ограничениями

ГОСТ IEC TR 60269-5-2022; Страница 44

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы ГОСТ Р 70251-2022 Системы искусственного интеллекта на автомобильном транспорте. Системы управления движением транспортным средством. Требования к испытанию алгоритмов обнаружения и распознавания препятствий Artificial intelligence systems in road transport. Vehicle traffic control systems. Requirements for testing detection and detection algorithms (Настоящий стандарт распространяется на процессы испытания частных алгоритмов, реализованных с использованием методов искусственного интеллекта, подсистемы интерпретации входных данных о дорожной обстановке — алгоритмов обнаружения и распознавания препятствий в системах управления движением высокоавтоматизированными транспортными средствами (ВАТС) высоких уровней автоматизации (4 и выше) (см. [1]). Требования к испытаниям, установленные в настоящем стандарте, допускается применять исключительно к ВАТС категорий L, M и N (см. [2]), эксплуатируемым на автомобильных дорогах. Настоящий стандарт предназначен для применения при проведении всех типов испытаний алгоритмов обнаружения и распознавания препятствий при управлении системами искусственного интеллекта для автоматизированного управления движением ВАТС (СИИАУД ВАТС)) ГОСТ Р 70321.5-2022 Технологии искусственного интеллекта для обработки данных дистанционного зондирования Земли. Алгоритмы искусственного интеллекта для определения характеристик древесно-кустарниковой растительности на космических снимках, получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения. Типовая методика проведения испытаний Artificial intelligence technologies for processing of Earth remote sensing data. Artificial intelligence algorithms for determination the characteristics of wood-shrub vegetation on satellite images obtained from optical-electronic observation satellites. Typical testing procedure (Настоящий стандарт распространяется на алгоритмы искусственного интеллекта для определения характеристик древесно-кустарниковой растительности (далее – алгоритмы ИИ) на космических снимках по ГОСТ Р 59753–2021 (статья 32), получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах (далее – снимки). Настоящий стандарт устанавливает типовую методику проведения испытаний алгоритмов ИИ при оценке функциональной корректности по ГОСТ Р 59898–2021 (8.2.3). Настоящий стандарт может быть применен при испытаниях алгоритмов ИИ при проведении оценки соответствия первой, второй или третьей сторон по ГОСТ ISO/IEC 17000. Настоящий стандарт также может быть применен при автономных предварительных и приемочных испытаниях по ГОСТ Р 59792 алгоритмов ИИ, входящих в состав автоматизированных систем. Настоящий стандарт предназначен для применения всеми организациями, участвующими в испытаниях алгоритмов ИИ, независимо от их вида и размера) ГОСТ Р 70321.2-2022 Технологии искусственного интеллекта для обработки данных дистанционного зондирования Земли. Алгоритмы искусственного интеллекта для определения типов жилых зданий на космических снимках, получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения. Типовая методика проведения испытаний Artificial intelligence technologies for processing of Earth remote sensing data. Artificial intelligence algorithms for classifying types of residential buildings on satellite images obtained from optical-electronic observation satellites. Typical testing procedure (Настоящий стандарт распространяется на алгоритмы искусственного интеллекта для определения типов жилых зданий (далее – алгоритмы ИИ) на космических снимках по ГОСТ Р 59753–2021 (статья 32), получаемых с космических аппаратов оптико-электронного наблюдения в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах (далее – снимки))
Страница 44
Страница 1 Untitled document
ГОСТ IEC TR 60269-52022
Международные результаты испытаний, подтверждающие соответствие требованиям координации
10000
1000
Рисунок А.З — Преддуговое и рабочее значения l2t плавких предохранителей,
используемых при проведении испытаний, подтверждающих соответствие требованиям координации
при номинальном токе плавкого предохранителя /п
А.4 Критерии координации при номинальном условном токе короткого замыкания /q
А.4.1 Общие положения
В IEC 60947-4-1:2009, пункт 8.2.5, изложено испытание с учетом требований к испытанию короткого замыка
ния согласно 9.3.4. Критерии допустимых повреждений зависят от типа координации.
А.4.2 Максимальная рабочая величина Pt иток срабатывания
В случае применения плавкого предохранителя в качестве УЗКЗ, значение тока /q может принимать любое
значение до 50 кАили более. В таких условиях наиболее важными параметрами являются рабочая характеристика l2t
плавкой вставки (в условиях испытания на соответствие координации в трехфазной сети с пускателем, включен ным
последовательно с плавким предохранителем) и максимальный ток срабатывания предохранителя.
Значения предоставляют для всех систем напряжения и максимальных значений l2t, соответствующих ис
пытательному напряжению, эквивалентному испытанию на соответствие координации в трехфазной сети.
Это также ограничивает пиковый ток срабатывания, поскольку указанные значения взаимосвязаны. На ос
нове международных испытаний на соответствие координации при ожидаемых токах от 50 до 200 кА было под-
38
О - преддуговое;начение l2t,
г
- рабочеезначе ниеrt
---------СГ"
*
;
к
°
*
*
э
**
о*
100
*
***
ж*
~ 1 Г °
1
1 о
)
ж
10
О
* *
**
с
>
i о
1
О
X
0,1
1101001000
Номинальныйтокплавкогопредохранителя /П1А