RU (495) 989 48 46
Пленка на бампер

АНТИГРАВИЙНАЯ ЗАЩИТА БАМПЕРА

 

Определение комплектации машины по вин коду


Как узнать комплектацию автомобиля по VIN бесплатно

Все автомобили имеют уникальный код, или VIN-номер. Номер этот используется часто, и каждый владелец авто знает о его наличии.

Но мало кому известно, как узнать комплектацию автомобиля по VIN бесплатно и какие вообще сведения о машине могут быть зашифрованы в 17 символах.

Что такое ВИН-номер?

Присваивать каждому новому автомобилю уникальный номер начали давно, еще в 1980 году. В номере могут использоваться цифры от 0 до 9 и практически все буквы английского алфавита.

Не используются только несколько букв — O, Q и I, поскольку в печатном виде их можно легко перепутать с цифрами.

Какая информация содержится в ВИН-номере

  1. Первые три цифры содержат географическую информацию.
    В первую очередь это — страна производства транспортного средства. По этой причине первые цифры у большинства автомобилей внутри страны совпадают.
  2. Особенности производства компании, выпустивший автомобиль.
    Тут все зависит от конкретных особенностей и самой фирмы. К примеру, для небольших по размеру производств, выпускающих мелкосерийные партии моделей до 500 штук, третьим символов в номере должна быть цифра «9».
  3. На девятом месте по счету в ряде случаев ставится контрольная цифра, при помощи которой можно определить, не был ли каким-то образом VIN-номер автомобиля изменен.
    В зависимости от суммы цифр и некоторых других значений эту информацию можно проверить.
  4. Другие цифры содержат, в том числе, информацию о годе выпуска машины и некоторые ее технические характеристики.
    Именно этот момент важен для автомобилистов больше всего, так как при помощи этих цифр может быть проверена комплектация авто по вин коду.

Контрольную цифру принято использовать только у производителей из США и Китая, а вот японские марки и автомобильные компании из Европы подобную практику отвергают.

У таких машин на девятом месте стоит либо случайная цифра, либо она означает другую дополнительную информацию про авто.

Какую полезную информацию содержит VIN-номер

На данный момент комплектация авто по вин коду бесплатно может быть проверена в различных местах: на сайтах и сервисах в сети интернет, предлагающих проверку на бесплатной основе. Однако сначала следует уточнить, какую именно информацию там можно найти.

Информация, которую можно узнать:

  1. Точная дата выпуска автомобиля.
  2. Название марки и модели машины, а также модельный ряд.
  3. Тип кузова — седан, универсал, хэтчбек и далее по списку.
  4. Тип двигателя, его мощность и объем.
  5. Версия автомобиля (серия производства).
  6. Тип привода: передний, задний, полный.
  7. Тип трансмиссии и количество передач.
  8. Токсичность выхлопа в соответствии с международными нормами (4, 5 класс токсичности).
  9. Система кондиционирования воздуха (кондиционер или климат контроль, однозонный или двухзонный).
  10. Страна, для которой выпускался автомобиль (в виде буквенного кода, к примеру «RU»).
  11. Цвет и тип покраски машины снаружи, а также тип обивки салона.

Зачем это нужно

Как видно, полезной информации можно получить достаточно много. При покупке автомобиля с рук, к примеру, такая проверка позволяет узнать, действительно ли владелец продает то, что было произведено, либо машина претерпела существенные изменения или вообще не соответствует заявленному производителем.

В таком случае от покупки лучше или вообще отказаться, или искать причины разногласий реальности с VIN-номером и проверять все вдвойне тщательно.

Комплектация авто по ВИН коду бесплатно

Возможность узнать комплектацию любой машины по ее VIN-коду предлагается на большом количестве онлайн-сервисов.

  1. Онлайн-сервис на сайте Elcats.ru.

Шаг первый — выбираем производителя автомобиля из списка на главной странице сайта:

Шаг второй — вводим ВИН-номер машины. Сервис также предлагает еще больше уточнить область поиска, выбрав конкретную модель автомобиля, но в 99% случаев никакого смысла это не несет, информация и так отображается в полном объеме:

Шаг третий — после ввода номера появляется окно с достаточно подробными характеристиками автомобиля:

Шаг четвертый — нажимаем на ссылку «показать список опций» и получаем всю возможную информацию о комплектации машины:

Пожалуй, данный сервис лучше всех остальных отвечает на вопрос как узнать комплектацию автомобиля по VIN бесплатно. Однако, с учетом возможных ошибок и погрешностей, данные лучше сверять хотя бы из двух источников.

  1. Онлайн-сервис vinformer.su.

После ввода ВИН-номера, данный сервис предлагает ввести капчу в целях защиты от роботов, после чего уточнить тип двигателя в проверяемом автомобиле.

Второй шаг, в прочем, можно пропустить, после чего появится таблица с достаточно подробной информацией о машине, удобно представленной по пунктам и разложенной по полочкам.

Для некоторых машин сервис по каким-то причинам показывает только часть информации, в этом случае можно попробовать воспользоваться другими бесплатными инструментами.

Более того, данный сервис предлагает только три бесплатные проверки. В прочем, редко когда бывает нужно проверить большее количество машин за раз.

  1. Онлайн-сервис pogazam.ru.

Данный сервис позволяет сразу ввести ВИН-номер машины и узнать все основные подробности о конкретном транспортном средстве.

Однако подробная информация с точным списком опций в конкретной комплектации здесь не отображается.

Как узнать комплектацию автомобиля по vin бесплатно и с гарантией

Если нужна гарантированно точная информация о машине по её VIN-номеру, можно пойти еще двумя путями:

  1. Узнать, предлагает ли официальный сайт производителя проверку своих машин по коду. К примеру, у автопроизводителя Kia такая функция есть и находится по адресу https://www.kia.ru/service/decoding_vin/.
  2. Проверка на официальном сайте ГИБДД — https://www.gibdd.ru/check/auto/.

Во втором случае будет сообщена только общая информация о машине: год выпуска, тип двигателя и так далее.

Однако при этом проверяется и другая информация, которая необходима в сделках купли-продажи авто: информация о наличии машины в розыске, о старых постановках и снятии с учета, об авариях и наличии ограничений на машину.

Такой комплексной проверки будет достаточно, чтобы узнать об автомобиле практически всю его историю и характеристики, а затем сделать правильный выбор при покупке.

Читайте также:

Комплектация по vin коду: все способы проверки авто

На чтение 5 мин. Просмотров 91.9k. Опубликовано Обновлено

Все автовладельцы знают о существование уникального vin-номера автомобиля. А знаете ли вы что он означает? Какая информация в нем заложена и как узнать модель и комплектацию авто по vin? Ответы на эти вопросы будут даны в статье.

Vin номер автомобиля

Vin-номер, а точнее идентификационный номер, это уникальный код, который присваивается всем транспортным средствам.

В нем заложена вся информация о транспортном средстве и его производителе. Впервые он появился в Америки в 1977 году, а массовое распространение по всему миру получил в 1980-х г. Вин код уникален для каждого транспортного средства и составляется в соответствии с международными стандартами iso-3779 и iso-3780. Он состоит из семнадцати символов и включает в себя арабские цифры и буквы латинского алфавита, кроме I, O и Q.

Какая информация заложена в vin

В вин коде зашифрована подробная информация о транспортном средстве. Из него можно узнать:

Расшифровка vin-кода

Vin-номер расшифровывается в следующем порядке:

  1. В первых трех символах зашифрована информацию о производителе транспортного средства: географическая область, страна и компания-производитель.
  2. Следующие шесть знаков содержат описание транспортного средства: модель, тип кузова, комплектацию, допустимую максимальную массу и другие данные об автомобиле. Девятая позиция номера иногда содержит контрольный знак, при помощи которого можно определить, не был ли изменен идентификационный номер.

    Контрольный знак обязателен в Америке и Китае. В Европе его используют не всегда.

  3. В последние восемь символов заложены отличительные особенности транспорта, включая год его выпуска и конкретный завод-изготовитель.

Где расположен vin-код

Все компании-производители наносят вин по своему усмотрению на различные детали кузова.​ Уточнить место нахождения номера поможет документация к транспортному средству. В большинстве случаев его можно увидеть:

Как проверить комплектацию авто по vin?

Многие автовладельцы интересуются, как можно проверить и посмотреть какая комплектация транспортного средства по его vin. Чаще всего это делается перед покупкой машины с рук. Покупатель хочет знать, что он покупает, убедиться в честности продавца и узнать всё о своем будущем ТС: где была произведена сборка, тех. данные авто, дополнительное оборудование.

На сегодняшний день существует большое количество онлайн сервисов и официальных порталов, где платно и бесплатно, с регистрацией и без регистрации предоставляется информация о машине по винформеру. Правда глубина проверки будет различной для автомарок и на разных сервисах. Рассмотрим самые популярные способы, как узнать комплектацию по винкоду.

Сайт ГИБДД

Всегда можно воспользоваться бесплатным онлайн сервисом по проверки автомобиля по vin на официальном сайте ГИБДД. Вам потребуется ввести vin код автомобиля и его гос. номер.

Следует учесть, что вам будет предоставлена только общая информацию о транспортном средстве.

Сайт компании-производителя

Следующий способ – попробовать узнать информацию об авто онлайн по вин коду на официальном сайте производителя. Некоторые марки уже предоставляют такую функцию. Например, можно узнать комплектацию автомобиля киа по вин на портале марки по ссылке проверка kia по вин.

Онлайн-сервисы

​Возможные ошибки при проверке

Если при проверке комплектации транспортного средства, вам не удается получить данные о нем, а введенный вин номер определяется как неверный, то на это есть несколько причин:

Теперь вы знаете, как узнать всю информацию о машине и ее комплектации. Это поможет вам сделать правильный выбор при покупке нового авто и избежать нежелательных сделок, а так же узнать все о своем нынешнем автомобиле.

Как проверить авто по вин-коду можно посмотреть в видеородике

Как проверить комплектацию авто по VIN (ВИН) коду

Как узнать комплектацию автомобиля по VIN-коду?

Многие автолюбители не осознают, насколько важно проверить заводскую комплектацию автомобиля по ВИН-коду перед его покупкой, даже определить страну сборки. Более опытные автовладельцы однозначно ответят, что это не только поможет сделать правильный выбор, но и сэкономить при обнаружении несоответствий между изначальным оснащением, данными документации и сведениями настоящего хозяина. Также проверка убережет вас от таких неприятностей как, например, приобретение «двойника» или угнанной машины с перебитым номером.

Содержание:

Как знание комплектации помогает в разоблачении мошеннических схем?

Как правило, при подготовке дорогих криминальных автомобилей к продаже мошенники подгоняют не документы под машину, а именно авто под оригинальную документацию. При этом таблички с VIN-кодом и прочей информацией тоже применяются подлинные – они ввариваются в те места, где им положено находиться. Факт замены трудно выявить обычному покупателю транспортного средства (ТС) – тем более, если данная процедура осуществлялась профессионалом. В большинстве случаев это определяется экспертами ГИБДД при сверке кузовных номеров.

Как результат – арест машины. И это в лучшем случае, а в худшем – уголовное дело на владельца. Ведь помимо того, что ТС угнанное, оно может числиться еще и в криминальных делах – наезд со смертельным исходом, грабеж, предумышленное убийство и т.д.

А если вы удосужитесь узнать по VIN комплектацию автомобиля, всего этого можно избежать. Каким образом? Да все просто – максимально точно подогнать получится только основные параметры между документацией, ВИН-кодом и самим ТС. Заводское оснащение в мельчайших его деталях подстроить практически невозможно.

Поэтому при выявлении даже малейшего несоответствия между расшифрованной изначальной комплектацией и указанной в документации следует уделить особое внимание осмотру мест крепления табличек с VIN-кодом и кузовным номером:

Если проверенная комплектация авто по ВИН-коду не соответствует заявленной и обнаружены вышеперечисленные следы постороннего, то покупать такую машину – себе дороже.

Также бывают ситуации, когда заводские агрегаты заменены неоригинальными. Это, конечно, не так страшно, как криминальная история, но может существенно затруднить вам жизнь. При обнаружении таких «нестыковок» вы можете либо отказаться от покупки такого ТС, либо снизить изначально указанную продавцом цену.

VIN-код и кузовной серийный номер: отличия

Это 2 разных номера и на большинстве современных автомобилей стоит и тот, и другой. А незнание этого чревато не только путаницей, но и лишней тратой денег – на вас могут нажиться недобросовестные полицейские, обнаружив якобы «несоответствие» по номерам и предложив «порешать проблему на месте» за определенную сумму. Поэтому давайте разберемся, чем же отличаются между собой VIN-код и кузовной номер.

ВИН-код – уникальный идентификационный номер, отвечает за все транспортное средство. А кузовной номер отвечает лишь за кузов. VIN всегда состоит и 17 символов, а кузовной – содержит 9-14 символов.

Обычно более короткий номер кузова дублируется в длинном идентификационном, но не всегда – они могут быть полностью разными. Также они отличаются и по месту расположения. Так, если размещение ВИН-кода стандартно, то кузовной серийник производитель может разместить в любом месте на свое усмотрение.

Первые 4-6 символов кузовного номера определяют марку и тип кузова, а все остальные – это серийный номер изготовителя. Сегодня преобладающее количество автопроизводителей идентификационную маркировку выполняют с помощью VIN-кода. Но существуют и исключения – некоторые японские и американские автоконцерны выпускают машины только с кузовным серийным номером.

Но сегодня целесообразнее пробивать комплектацию машины по ВИН-коду, а не по номеру кузова, который практически всегда является частью VIN, как и было указано выше.

Что именно можно определить с помощью ВИНа?

Пробить по VIN комплектацию автомобиля лучше всего еще перед его осмотром – можно просто созвониться с продавцом и уточнить идентификационный номер (скрывать эту информацию при условии отсутствия каких-либо скрытых проблем он не должен).

Определить оснащение можно несколькими способами:

Проверяя оснащение авто с помощью нашего сайта, вы сможете узнать следующую информацию:

Пример и отчета представлен ниже:

Как пробить комплектацию через онлайн-сервис «АвтоИстория»?

Процедура проверки по VIN комплектации машины на нашем сайте предельно проста. Вам нужно выполнить всего несколько действий:

Подробный отчет придет на указанный вами E-mail в течение 5-15 минут. Когда сервис загружен, бывают задержки, но не более 1,5 часов с момента оплаты.

«АвтоИстория» работает с базами данных официальных, неофициальных и коммерческих структур. Поэтому мы гарантируем, что вы получите максимально подробную и правдивую информацию о заинтересовавшем вас автомобиле. Проверить оснащение ТС на нашем сайте вы можете без ограничений, региональных привязок и в любое удобное для вас время дня или ночи – наш режим работы 24/7.

Исходя из вышесказанного, комплектация авто по ВИН-коду должна проверяться в обязательном порядке. Этим вы значительно сократите риск возможного попадания в мошеннические схемы, сохраните свои деньги, время и нервы. «АвтоИстория» – ваш надежный помощник в вопросах покупки подержанного транспорта. Мошенники коварны – будьте всегда начеку!

Расшифровать VIN | Autobius

Autobius - универсальный VIN-декодер, позволяющий расшифровать VIN любого автомобиля. Каждый автомобиль имеет уникальный идентификационный код, который называется VIN. Этот номер содержит важную информацию об автомобиле, такую как его производитель, год выпуска, завод, на котором он был произведен, тип двигателя, модель и многое другое. Например, если кто-то хочет купить автомобиль, можно проверить VIN номер один в онлайн-базе данных, чтобы убедиться, что автомобиль не был украден, поврежден или незаконно изменен. Номер VIN имеет определенный формат, который признан во всем мире. Этот формат был внедрен институтом ISO. Каждый производитель автомобилей обязан маркировать все свои автомобили в этом специальном формате. Этот онлайн-сервис позволяет пользователю проверить действительность автомобиля и получить подробную информацию практически по любому номеру VIN, найти запчасти для автомобиля и проверить историю автомобиля. Расшифрование VIN также позволяет пользователю проверить рыночную стоимость нового или подержанного автомобиля.

Комплектация по vin коду - бесплатные способы проверки авто

Практически каждый автомобилист знает о существовании VIN кода, но не каждый до конца понимает, что он обозначает и какой смысл несет. Умение дешифровать данный набор символов и букв может рассказать многое об автомобиле. Год его выпуска, страну изготовления или комплектацию по вин коду выяснить несложно, и мы расскажем, как это сделать.

Какая информация содержится в ВИН-номере

Сам термин «вин-код» расшифровывается как «идентификационный номер транспортного сродства» (VIN – Vehicle Identification Number). В его обозначении используют часть букв латинского алфавита и цифры: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 A B C D E F G H J K L M N P R S T U V W X Y Z. Стандартный VIN номер автомобиля состоит из 17 знаков. Он несет в себе информацию о производителе, спецификации транспортного средства, а также годе выпуска автомобиля.

Первые vin-номера были введены в начале 50-х годов прошлого века на американских машинах, когда местный рынок начал сильно расти. Автомобиль перестал быть роскошью и руководство GM решило создать определенные правила маркировки. Полноценно вин-номер возник только в начале 80-х, когда Национальная ассоциация безопасности движения на транспорте США ввела особое требование на маркировку всех выпускаемых авто при помощи 17-ти значного идентификационного номера. Позже норма прижилась по всему миру и стала унифицированным способом обозначения автомобиля.

Расшифровка vin-кода

Данный шифр можно разбить на три условные группы:

  1. С первого по третий знак. Так называемый WMI (World Manufacturers Identification). Он обозначает страну изготовителя автомобиля.
  2. С четвертого по девятый знак. VDS (Vehicle Description Section). Данная часть обозначает характеристики автомобиля, его тип кузова, модель, ДВС, комплектацию и проч. В некоторых странах в этой части кода могут вносить дополнительную информацию. Например, в США в VDS вносят данные об установленных системах безопасности автомобиля, а также точную полную массу авто.Шестая цифра в данной части (9-я в позиции VIN) может обозначать контрольный знак. Его отмечают цифрой или буквой “Х”. Данная мера служит для безопасности автомобиля. В случае изменения номера, данный знак покажет на несоответствие информации. Таким образом пресекаются некоторые мошеннические схемы с изменением вин-номеров.
  3. С десятого по семнадцатый знак. VIS (Vehicle Identification Section). Здесь описывается отличительная часть транспортного средства. Эта часть номера состоит из восьми знаков. Последние 4-ре знака всегда обозначают цифрами. Именно в этой части номера идет обозначение года выпуска автомобиля.Десятый знак в VIN (первый в VIS) указывает на модельный год выпуска. Стоит учитывать, что календарный год отличается от “модельного”. Это связано с проведением старых американских летних гонок, когда свежие болиды появлялись перед публикой. Именно поэтому модельный год принято считать с 1 июля, а не 1 января. В Российской Федерации данная норма была “настоятельно рекомендована” к исполнению органами ФНС с начала 2000 года. Одиннадцатый знак в VIN содержит сведения о заводе-изготовителе. Это норма не является обязательной. Поэтому ее придерживаются не все бренды. Например, Peugeot, Mercedes-Benz и Toyota не считают указывать модельный год в принципе. Американская компания Ford прописывает год на 11-й позиции VIN-номера, а на 12-й — месяц выпуска автомобиля.

Мнение эксперта

Евгений Романов

Юрист, специализируется на защите прав в областях, связанных с ПДД, страхованием и спорами с ГИБДД.

Контрольный знак в VDS части является обязательным условием для автомобильных производителей, продающих машины на северо-американском и китайском рынках. Для стран Евросоюза данное требование носит рекомендательный характер. Вне зависимости от мировых правил и тенденций, контрольный знак ставят такие производители как: Lexus, Volvo, Toyota — с 2004 года выпуска, SAAB, Mercedes Benz, BMW.

Где расположен vin-код

Данный шифр в обязательном порядке должен быть размещен в двух стандартных точках:

Такое расположение выбрано не случайно. Данные места менее всего подвержены деформации кузова при ДТП. Это позволяет установить дополнительную информацию об автомобиле, даже после тяжелой аварии.

Страна сборки по ВИН-коду

Как было указано выше, страна производитель указывается в первой части вин-кода, а именно в WMI. Для его расшифровки придется прибегнуть к помощи специальных таблиц, где указывается страна производитель, а иногда и завод, на котором был выпущен автомобиль.

Строение вин-кода опирается на стандарты ISO 3779-1983 и ISO 3780.

Отличия VIN-кода и кузовного серийного номера

Некоторые автомобилисты путают номер кузова с вин-кодом. Такой подход в корне неверен. Для понимания разницы рассмотрим все отличия кузовного номера от VIN-кода:

  1. В зависимости от производителя он может содержать от 9 до 12 знаков. Вин-код всегда обозначается 17-ю символами.
  2. Его наносят, чаще всего, на отдельную табличку, которую располагают в подкапотном пространстве, под сидением, а иногда в специальном окошке в области лобового стекла.
  3. В номере кузова указывают информацию о марке и типе кузова авто (4-6 символ), а также заводской номер ТС (5-8 символ).

Становится ясно, что вин-код несет в себе гораздо больше информации, чем номер кузова автомобиля.

Существует несколько способов проверки характеристик машины по vin-номеру. Особенно интересно узнать о комплектации авто, зная 17-ти значный код.

Способы проверки комплектации авто по vin

Для проверки технической оснащенности автомобиля можно воспользоваться разными сервисами, программами или официальными страницами заводов изготовителей. Разберем подробнее каждый способ.

Сайт ГИБДД

Государственный сайт автоинспекции может рассказать многое об автомобиле, наложенных на него штрафов и прочих обременений. В том числе, на этом сервисе можно посмотреть общую информацию по вин-номеру.

Для этого нужно нажать на пункт «проверка автомобиля» в правом среднем меню, и ввести vin-код. После чего чуть ниже кликнуть по голубой строке с надписью «запросить проверку». Спустя непродолжительное время сайт выведет общие данные по авто (марка, модель автомобиля, год выпуска, рабочая мощность и объем двигателя).

Сайт компании-производителя

Еще один способ проверки в онлайне — это обращение к официальному производителю. Но стоит сделать поправку, такой запрос обрабатывают не все компании. Данную функцию можно найти в разделе «поддержка» на сайте завода-изготовителя, если он предоставляет такую возможность.

Проверка комплектации с помощью спец программ

Комплектация по vin расшифровывается через специальные программы, которые получают данные напрямую из интернета. Такие приложения можно найти в официальных маркет-плейсах для смартфонов.

Для поиска программ на Android зайдите в Google Play и введите в поиск фразу «поиск по вин-номеру». Вам откроется список программ, который могут находить информацию по вашему авто. Такую же операцию можно проделать с техникой Aplle. Только для нее нужно искать нужное приложение в App Store.

Онлайн-сервисы

Сегодня в интернете есть масса сайтов, которые предлагают пользователям быструю проверку автомобиля. Все они функционируют приблизительно по одному принципу, однако скорость работы и удобство каждого из них может сильно отличаться. Ознакомимся с самыми популярными из них.

Carfax

Данный сервис имеет два адреса, для англоязычных пользователей и русских автовладельцев. Отечественный сервис можно найти, введя https://vincarfax.ru. После перехода на страницу, пользователь сможет проверить вин-номер в специальном поле.

Функция проверки находится на самом видном месте, чуть ниже шапки сайта. В поле необходимо ввести vin-код и нажать кнопку «проверить».

Внимание, данный сервис работает в основном с автомобилями, привезенными из США. По остальным маркам авто будет выводиться ошибка.

AutoCheck

Еще один сайт, который проверяет машины, произведенные в Америке. Находится по адресу https://www.autocheck.com. К сожалению, у него нет русскоязычного аналога, поэтому для удобной работы нужно знать базовые знания английского языка.

Также на этом сервисе вы можете проверить автомобиль по регистрационному номеру. Для этого потребуется ввести сам номер и указать штат регистрации.

Лайфхак! Любые англоязычные сайты можно «русифицировать» при помощи встроенного переводчика в браузере Google Chrome. Для этого нужно нажать на черно-белую пиктограмму в адресной строке или кликнуть на правую клавишу мышки на сайте, и выбрать пункт «перевести на английский язык».

Copart

Англоязычный сервис-аукцион, который имеет русскоязычную поддержку. Форма для введения вин-кода находится в шапке сайта. Вообще данный сервис предлагает пользователю не только проверку авто, но и покупку поддержанной машины с аукционов США.

Сервис располагается по адресу https://www.copart.com/. Для смены языка нужно нажать на выпадающее меню «English» рядом с пиктограммой американского флага в верхнем правом углу.

Autostat

Сайт, работающий на базе данных аукционов Copart и Insurance Auto Auction. Для проверки автомобиля нужно перейти по ссылке https://autoastat.com/ru/. Это русскоязычная версия сервиса. Там же можно сделать проверку по вин-коду.

AutoDNA

Крупный сервис, который обрабатывает информацию по 20 различным базам исходя из вин-кода авто. Настроен для проверки машин, произведенных в США или Европе. Поле для ввода vin-кода находится в центре страницы. После введения 17-ти значного номера, нужно нажать кнопку «проверить VIN». Проверка может занять некоторое время. После чего сервис отобразит довольно развернутую информацию по вашему авто.

Мета

Сайт http://auto.meta.ua работает с большой базой автомобилей, как импортного, так и отечественного производства. Вообще на данном сайте представлено большое количество информации по разным маркам автомобилей, нововведениям в ПДД, а также прочих новостей автомобильного мира.

VIN Decoder

Данный сервис нужно рассматривать в отдельном контексте, так как он работает именно по принципу дешифрирования. То есть, алгоритмы сервиса обрабатывают вин-код, не сверяя его по базам данных. Не все автомобилисты принимают такой принцип проверки, однако сервис пользуется популярностью среди большого количества водителей.

Сайт находится по адресу https://ru.vindecoder.pl. Его интерфейс максимально прост и удобен. В белом поле по центру экрана нужно ввести 17-ти значный номер и нажать кнопку «Расшифровать VIN». Спустя 5-10 секунд откроется новая страница с полученными данными.

Возможные ошибки при проверке

К сожалению, не все сервисы дают точную информацию по вин-коду. Случается так, что сайты обрабатывают данные некорректно. Например, пользователь может получить неточную информацию даже по марке авто, после ввода вин-кода.

Чаще всего ошибки возникают из-за нескольких причин:

Чтобы узнать наверняка нужные вам данные по конкретному автомобилю, лучше всего воспользоваться несколькими сервисами. Так вы будете обладать более достоверной информацией.

Расшифровка и проверка ВИН (VIN) автомобиля

Купить отчёт Автокод (история автомобиля: регистрации, фотографии, ДТП, ремонты, угон, залог и тд).

Дополнительные отчёты: комплектация, проверка на отзыв производителем, Carfax и Autochek (для автомобилей из США) доступны у наших партнёров - VINformer.SU.

Расположение идентификационного номера

VIN код, или как его еще называют номер кузова, в обязательном порядке должен быть прописан в техпаспорте, и быть идентичным номеру, который находится на кузове. Обычно номер расположен на несъемных частях кузова (передней стойке) и тех его местах, где шанс повреждения авто при ДТП минимален.

Какую информацию дает расшифровка ВИН кода автомобиля

Этапы расшифровки

Как правило, идентификационный номер имеет 17 символов, и в его состав входят 3 обязательные части:

С первой части WMI как раз и начинается проверка автомобиля по vin. Данные символы идентифицируют изготовителя авто, которые закрепляются за определенной страной. Первый символ означает его географическую зону, и может быть как цифрой, так и буквой, в зависимости от страны изготовителя. К примеру, цифры от 1 до 5 будут означать изготовителя в Северной Америке; от 6 до 7 – страны Океании; от 8 до 9, а также 0 - изготовителем является Южная Америка. Буквы от S до Z - автомобили Европейского происхождения, от J до R - происхождение из Азии, от A до H - привезены из Африки.

Первая часть проверки по vin дает возможность узнать, откуда был привезен автомобиль.

Вторая часть именуется как описательная и, как правило, должна состоят из 6 символов. Очень часто случается, что производитель автомобиля заполняет не все 6 символов, но по правилам в авто должны присутствовать все 6. Поэтому если имеется только 4 или 5 символов в данной части кода, то оставшиеся, просто заполняют нулями и обязательно с правой стороны. Описательная часть расшифровки ВИН позволяет определить модель автомобиля и его главные характеристики. Цифры начиная с 4 и заканчивая 8, должны рассказать о типе автомобильного двигателя, его серии и модели, а также иметь данные о типе кузова.

И третья, заключительная часть расшифровки ВИН является VIS, которая состоит из 8 знаков. Стоит знать, что последние 4 знака в обязательном порядке должны присутствовать. Это та часть расшифровки, в которой можно узнать год выпуска транспортного средства, данные о сборочном заводе, модельном годе.

Все три части являются нужными при расшифровке идентификационного номера кузова, и дают понять будущему владельцу о происхождении и дальнейшей истории автомобиля.

 

Самостоятельная проверка ВИН кода

Чтобы проверить ВИН код необязательно обращаться в соответствующие инстанции и отправлять в них запрос.

Зная идентификационный номер кузова, введите его в форму проверки на нашем сайте, и получите полную информацию о конкретном автомобиле. Это нужная процедура, которую рекомендуется проводить перед покупкой автомобиля. Она займет немного времени, но зато сбережет от дальнейших неприятностей.

 

Расшифровали VIN код? Найдите запчасть за 7 минут! Оставьте заявку на pogazam.ru, и 256 магазинов Екатеринбурга получат ваш запрос.

Репозиторий машинного обучения UCI: набор данных Wine

Характеристики набора данных:

Многомерный

Количество экземпляров:

178

Площадь:

Физический

Характеристики атрибута:

Целое, вещественное

Количество атрибутов:

13

Дата дарения

1991-07-01

Сопутствующие задачи:

Классификация

Отсутствуют значения?

Количество посещений в Интернете:

1550356

Источник:

Первоначальные владельцы:

Форина, М.и др., ПАРВУС -
Расширяемый пакет для исследования, классификации и корреляции данных.
Институт фармацевтического и пищевого анализа и технологий, Via Brigata Salerno,
16147 Генуя, Италия.

Донор:

Стефан Эберхард, электронная почта: Стефан '@' coral.cs.jcu.edu.au

Информация о наборе данных:

Эти данные являются результатом химического анализа вин, выращенных в том же регионе Италии, но полученных из трех разных сортов.Анализ определил количество 13 компонентов, содержащихся в каждом из трех типов вин.

Я думаю, что в исходном наборе данных было около 30 переменных, но по какой-то причине у меня есть только 13-мерная версия. У меня был список из 30 или около того переменных, но а) я его потерял и б) я не знал, какие 13 переменных включены в набор.

Атрибуты (авторство Riccardo Leardi, riclea '@' anchem.unige.it )
1) Алкоголь
2) Яблочная кислота
3) Ясень
4) Щелочность золы
5) Магний
6) Общие фенолы
7) Флаваноиды
8) нефлаваноидные фенолы
9) проантоцианы
10) Интенсивность цвета
11) Оттенок
12) OD280 / OD315 разбавленных вин
13) Пролин

В контексте классификации это хорошо поставленная проблема с "хорошо управляемыми" структурами классов.Хороший набор данных для первого тестирования нового классификатора, но не очень сложный.

Информация об атрибуте:

Все атрибуты непрерывны

Статистика недоступна, но предлагается стандартизировать переменные для определенных целей (например, для нас с классификаторами, которые НЕ масштабно инвариантны)

ПРИМЕЧАНИЕ: 1-й атрибут - это идентификатор класса (1-3)

Соответствующие документы:

(1)
С. Эберхард, Д.Куманс и О. де Вель,
Сравнение классификаторов в параметрах большой размерности,
Тех. Номер представителя 92-02, (1992), Департамент компьютерных наук и Департамент
Математика и статистика, Университет Джеймса Кука в Северном Квинсленде.
(также представлен в Technometrics).

Эти данные использовались со многими другими для сравнения различных
классификаторов. Классы разделимы, правда только RDA
получил 100% правильную классификацию.
(RDA: 100%, QDA 99.4%, LDA 98,9%, 1NN 96,1% (z-преобразованные данные))
(Все результаты с использованием метода исключения одного исключения)

(2)
С. Эберхард, Д. Куманс и О. де Вель,
«КЛАССИФИКАЦИОННОЕ ИСПОЛНЕНИЕ RDA»
Тех. Номер представителя 92-01, (1992), кафедра компьютерных наук и кафедра
Математика и статистика, Университет Джеймса Кука в Северном Квинсленде.
(также отправлено в Journal of Chemometrics).

Здесь данные были использованы для иллюстрации превосходных характеристик
использование новой функции оценки с RDA.


Документы, цитирующие этот набор данных 1 :

Пинг Чжун и Масао Фукусима. Регуляризованный негладкий метод Ньютона для мультиклассовых машин опорных векторов. 2005. [Контекст просмотра].

Игорь Фишер и Ян Польша. Усиление блочно-матричной структуры для спектральной кластеризации. Телекоммуникационная лаборатория. 2005. [Контекст просмотра].

Агапито Ледесма и Рикардо Алер, Арасели Санчис и Даниэль Боррахо. Эмпирическая оценка оптимизированных конфигураций стекирования.ICTAI. 2004. [Контекст просмотра].

Цзяньбинь Тан и Дэвид Л. Доу. MML-вывод наклонных деревьев решений. Австралийская конференция по искусственному интеллекту. 2004. [Контекст просмотра].

Сугато Басу. Полу-контролируемая кластеризация с ограниченными базовыми знаниями. AAAI. 2004. [Контекст просмотра].

Стефан Муттер, Марк Холл и Эйбе Франк. Использование классификации для оценки результатов интеллектуального анализа правил доверительной ассоциации. Австралийская конференция по искусственному интеллекту.2004. [Контекст просмотра].

Дженнифер Г. Дай и Карла Бродли. Выбор функций для обучения без учителя. Журнал исследований в области машинного обучения, 5. 2004 г. [Контекст представления].

Юань Цзян и Чжи-Хуа Чжоу. Редактирование обучающих данных для классификаторов kNN с помощью нейросетевого ансамбля. ISNN (1). 2004. [Контекст просмотра].

Михаил Биленко и Сугато Басу и Раймонд Дж. Муни. Интеграция ограничений и метрического обучения в полууправляемую кластеризацию. ICML. 2004. [Контекст просмотра].

Сугато Басу.Также отображается как технический отчет, UT-AI. Кандидатская диссертация. 2003. [Контекст просмотра].

Майкл Л. Реймер и Трэвис Э. Дум, Лесли А. Кун и Уильям Ф. Панч. Обнаружение знаний в медицинских и биологических наборах данных с использованием гибридного байесовского классификатора / эволюционного алгоритма. IEEE Transactions по системам, человеку и кибернетике, часть B, 33. 2003. [контекст просмотра].

Джереми Кубица и Эндрю Мур. Вероятностная идентификация шума и очистка данных. ICDM. 2003. [Контекст просмотра].

Мукунд Дешпанде и Джордж Карипис.Использование комбинации значений атрибутов для классификации. CIKM. 2002. [Контекст просмотра].

Петри Контканен, Юсси Лахтинен, Петри Мюллюмаки, Томи Силандер и Генри Тирри. Труды предварительной и последующей обработки в машинном обучении и интеллектуальном анализе данных: теоретические аспекты и приложения, семинар по машинному обучению и приложениям. Группа вычислений сложных систем (CoSCo). 1999. [Контекст просмотра].

Этхем Алпайдин. Голосование за нескольких ближайших соседей.Артиф. Intell. Rev, 11. 1997. [Контекст просмотра].

Георг Тимм и Э. Фислер. Оптимальная установка весов, скорости обучения и прироста. Е С Е А Р Ч Р Е П Р О Р Т И Д И А П. 1997. [Контекст просмотра].

Педро Домингос. Унификация индукции на основе экземпляров и правил. Машинное обучение, 24. 1996. [Контекст просмотра].

Камаль Али и Майкл Дж. Паццани. Снижение количества ошибок за счет изучения множественных описаний. Машинное обучение, 24. 1996. [Контекст просмотра].

Георг Тимм и Эмиль Фислер.Технический отчет IDIAP High Order and Multilayer Perceptron Initialization. IEEE Transactions. 1994. [Контекст просмотра].

Wl / odzisl / aw Duch. Раскрашивание черных ящиков: визуализация решений нейронной сети. Школа компьютерной инженерии Наньянского технологического университета. [Просмотр контекста].

Х. Алтай Гувенир. Алгоритм обучения классификации, устойчивый к несущественным характеристикам. Билькентский университет, факультет компьютерной инженерии и информатики. [Просмотр контекста].

Кристиан Боргельт и Рудольф Крузе.Ускорение нечеткой кластеризации с помощью методов нейронных сетей. Исследовательская группа «Нейронные сети и нечеткие системы», Отдел обработки знаний и языковой инженерии, Школа компьютерных наук Магдебургского университета им. Отто фон Герике. [Просмотр контекста].

Денвер Дэш и Грегори Ф. Купер. Усреднение модели с использованием классификаторов дискретных байесовских сетей. Лаборатория систем принятия решений Программа интеллектуальных систем Питтсбургского университета. [Просмотр контекста].

Пинг Чжун и Масао Фукусима.Формулировки программирования конуса второго порядка для надежной многоклассовой классификации. [Просмотр контекста].

Айнур Акку и Х. Алтай Гувенир. Взвешивание признаков в классификации k ближайшего соседа в проекциях признаков. Департамент компьютерной инженерии и информатики Билькентского университета. [Просмотр контекста].

К. Титус Браун и Гарри В. Буллен, Шон П. Келли и Роберт К. Сяо, Стивен Г. Саттерфилд и Джон Г. Хагедорн и Джудит Э. Девани. Визуализация и интеллектуальный анализ данных в трехмерной иммерсивной среде: летний проект 2003 г.[Просмотр контекста].

Стефан Эберхард, Дэнни Куманс и Де Вел. ВЫПОЛНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗЦОВ В ВЫСОКОМЕРНЫХ УСТАНОВКАХ. Университет Джеймса Кука. [Просмотр контекста].

Прамод Вишванатх и М. Нарасимха Мурти и Шалабх Бхатнагар. Техника синтеза шаблонов на основе разделов с эффективными алгоритмами классификации ближайшего соседа. Департамент компьютерных наук и автоматизации Индийского института науки. [Просмотр контекста].

Инь Чжан и В.Ник-стрит. Упаковка с адаптивными затратами. Департамент управленческих наук Университета Айовы Айова-Сити. [Просмотр контекста].

Даичи Мотихаси, Гэн-итиро Кикуи и Кендзи Кита. Изучение неструктурной метрики расстояния с помощью минимальных кластерных искажений. Научно-исследовательские лаборатории устного перевода ATR. [Просмотр контекста].

Абдельхамид Бучачиа. Сети RBF для изучения частично размеченных данных. Департамент информатики Клагенфуртского университета. [Просмотр контекста].

К.А. Дж. Доэрти, Рольф Адамс и Нил Дэйви. Неконтролируемое обучение с нормализованными данными и неевклидовыми нормами. Университет Хартфордшира. [Просмотр контекста].

Эрин Дж. Бреденштайнер и Кристин П. Беннетт. Мультикатегориальная классификация с помощью машин опорных векторов. Департамент математики Университета Эвансвилля. [Просмотр контекста].

Стефан Эберхард, О. де Вел и Дэнни Куманс. Новые быстрые алгоритмы выбора переменных на основе производительности классификатора. Университет Джеймса Кука.[Просмотр контекста].

Георг Тимм и Эмиль Фислер. Инициализация многослойного персептрона высокого порядка. [Просмотр контекста].

Прамод Вишванатх и М. Нарасимха Мурти и Шалабх Бхатнагар. Техника синтеза паттернов для уменьшения проклятия эффекта размерности. Электронное письмо. [Просмотр контекста].

Чжи-Вэй Сюй и Ченг-Ру Линь. Сравнение методов для мультиклассовых машин опорных векторов. Департамент компьютерных наук и информационной инженерии Национального Тайваньского университета.[Просмотр контекста].

Петри Контканен, Юсси Лахтинен, Петри Мюллюмаки, Томи Силандер и Генри Тирри. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БАЙЕССКИХ СЕТЕЙ ДЛЯ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ВЫСОКОМЕРНЫХ ДАННЫХ. Группа вычислений сложных систем (CoSCo). [Просмотр контекста].

Перри Мёрланд, Э. Фислер и И. Убарретксена-Беландия. Включение нелинейностей LCLV в оптические многослойные нейронные сети. Препринт статьи, опубликованной в журнале Applied Optics. [Просмотр контекста].

Маттиас Шерф и В. Брауэр.Отбор признаков с помощью метода взвешивания признаков. GSF - Национальный исследовательский центр окружающей среды и здоровья. [Просмотр контекста].

Запрос цитаты:

См. Машинное обучение Политика цитирования репозитория

.Прогнозирование рейтингов вин

с использованием машинного обучения | Оливье Гуте

Изображение с wall2born.com

Не было дня, чтобы я не слышал «Машинное обучение», «Глубокое обучение» или «ИИ» от коллеги, хакерские новости и т. д.… В наши дни шумиха очень сильна!

Прочитав несколько книг, статей и руководств по ML, я захотел закончить этот уровень теории для начинающих. Мне нужно было поэкспериментировать на примере из реальной жизни.
Всегда получалось лучше, когда меня увлекала тема.Поэтому для этой практики я выбрал вино (> <).
Вино классное, надо сказать! Могу я это сказать? Что ж, это круто!

Все эти годы, когда я пил вино, я всегда искал одну вещь, прежде чем покупать бутылку: рейтинги. Во всех формах: баллы, описания и т. Д.…

Была поставлена ​​простая цель: можно ли с помощью машинного обучения предсказать рейтинг вина (в баллах) на основе его описания?
Некоторые люди называют это анализом настроений или анализом текста. Давайте начнем!

Хорошо, должен признать, я поленился.Я не хотел писать скребок для винного журнала, такого как Роберт Паркер, WineSpectactor…
К счастью, после нескольких поисков в Google, провиденциальный набор данных был найден на серебряной тарелке: коллекция из 130 тысяч вин (с их рейтингами, описаниями , цены и это лишь некоторые из них) от WineMag.

Кстати, спасибо zackthoutt за этот потрясающий набор данных.

Как обычно с набором данных, я научился удалять дубликаты и значения NaN (пустые значения):

У нас осталось 92k обзоров вин, которых достаточно, чтобы поиграть!
Давайте теперь посмотрим на распределение нашего набора данных.В нашем случае это будет количество вин на баллы:

Количество вин от 83 до 93 баллов. Что тоже соответствует рынку (отличных вин немного).

Как забавное примечание, просто прочитав некоторые данные, я обнаружил, что чем лучше вино, тем длиннее кажется описание. Логично, что люди захотят оставить более длинный комментарий к вину, которое они действительно оценили, но я не думал, что это будет настолько значительным в данных:

Похоже, что у нашего набора данных слишком много возможностей.Это, вероятно, затруднило бы прогнозы. В конце концов, вино на 90 баллов не сильно отличается от вина на 91 балл, поэтому описание, вероятно, также не сильно отличается.

Попробуем упростить модель с помощью 5 различных значений:
1 -> баллы от 80 до 84 (вина ниже среднего)
2 -> баллы от 84 до 88 (средние вина)
3 -> баллы с 88 до 92 (хорошие вина)
4 -> Пункты 92–96 (Очень хорошие вина)
5 -> Пункты 96–100 (Отличные вина)

Теперь давайте посмотрим на наше новое распределение:

Один из самых простых методов классификации текстов с помощью ML в настоящее время называется мешок слов или векторизация.

По сути, вы хотите представить свои тексты в векторном пространстве, связанном с весами (количеством вхождений и т. Д.), Чтобы ваш алгоритм классификации мог их интерпретировать.

Доступно несколько алгоритмов векторизации, самый известный (насколько мне известно):
- CountVectorizer: просто взвешивается путем подсчета слов, как указано его именем
- TF-IDF Vectorizer: вес увеличивается пропорционально количеству, но смещается по частоте встречаемости слова в общем корпусе.Это называется IDF (обратная частота документов). Это позволяет векторизатору корректировать веса с помощью часто встречающихся слов, таких как «the», «a» и т. Д.

В машинном обучении это последняя часть ваших тестов.
Вы хотите обучить свою модель с помощью процента от вашего набора данных, а затем проверить ее точность, сравнив оставшуюся часть вашего набора данных с прогнозами.

В этом эксперименте 90% набора данных будет использовано для обучения (около 80 тысяч вин). 10% набора данных будет использовано для тестирования (около 9к вин).

Мы будем использовать классификатор RandomForestClassifier (RFC), потому что это круто и хорошо работает во многих ситуациях (> <).
Если серьезно, RFC не так эффективен (с точки зрения памяти и ЦП), как некоторые другие классификаторы, но я всегда считал его очень эффективным с небольшими наборами данных.

Sugoiiii! Это потрясающие результаты! В 97% случаев мы могли правильно предсказать качество вина, основываясь только на его описании.
Давайте быстро рассмотрим эти числа и их значения:
- Точность: 0.97 -> у нас не было много ложноположительных
- Напомним: 0,97 -> у нас не было много ложноотрицательных
(F1-оценка с учетом как точности, так и отзыва)

Эти результаты довольно впечатляющие, но мы могли обязательно улучшите его:
- Все данные (обучение и тесты) взяты из WineMag. Наличие рейтингов некоторых других винных журналов улучшило бы модель и сделало бы ее более общей.
- RFC - отличный классификатор, но у него довольно много памяти и процессора. Возможно, с большим набором данных полиномиальный наивный байесовский анализ будет таким же хорошим и более производительным
- Мы не слишком много смотрели на другие столбцы (регионы, цена и т. Д.).Мы можем преобразовать их в двоичную форму / закодировать для классификации.
- Было бы неплохо опубликовать код как Flask или Django API.

Весь набор данных и код Python доступны по адресу:
https://www.kaggle.com/olivierg13/wine-ratings-analysis-w -supervised-ml

До скорой встречи на винодельне! (> <)

.

Определение партии компонентов в производственном заказе в S / 4 1709

Привет всем,

Шаги для определения партии в производственном заказе в S / 4 HANA 1709

Содержание

Что означает определение партии в производственных заказах?

Бизнес-сценарий

Данные конфигурации, которые необходимо поддерживать для определения партии

Определите таблицу условий

Определить последовательность доступа

Создание стратегии поиска

Создайте T-код процедуры поиска: OPLG

Назначить процедуру поиска в параметрах, зависящих от типа заказа (OPL8

Создание основных данных PP

Создание основных данных выбора партии

Создайте стратегию пакетного поиска, используя T-код: COB1

Класс выбора может быть создан с использованием T-кода: BMC1 / CL02

Правило сортировки может быть создано с использованием T-кода: CU70

Данные транзакции

Создайте производственный заказ с использованием T-кода: CO01

Деблокируйте производственный заказ, используя T-код: CO02

Выполните определение партии компонентов, используя T-код: CO02

Отпуск товаров по производственному заказу с использованием T-кода: MIGO

Подтверждение производственного заказа с использованием Т-кода: CO15 / CO11N

Поступление материала по производственному заказу с использованием Т-кода: MIGO

Автоматический выбор партии в производственном заказе

Определение партии - это процесс, с помощью которого система может назначать / предлагать подходящие партии для управляемых компонентов партии в производственном заказе, которые соответствуют желаемым критериям выбора / бизнес-требованиям.

При производстве готового материала (например, FG-BATCH) с использованием одного из компонентов, управляемых партиями (например, RM2-BTACH), система должна забирать только те партии, для которых страна происхождения поддерживается как США (США). ), а также, если имеется более одной партии, эти выбранные партии должны быть отсортированы по возрастанию даты истечения срока их годности во время процесса определения партии вручную.

.

Управляйте жизненным циклом машинного обучения с помощью MLflow - Часть 1. | автор: Favio Vázquez

Компонент MLflow Tracking позволяет вам регистрировать и запрашивать эксперименты с использованием REST или Python.

При каждом запуске записывается следующая информация:

Версия кода: Фиксация Git, используемая для выполнения выполнения, если она была выполнена из проекта MLflow.

Начало и конец: Время Начало и время окончания цикла

Источник: Имя файла, выполненного для запуска цикла, или имя проекта и точка входа для цикла, если запуск был выполнен из проекта MLflow .

Параметры: Параметры ввода ключевого значения по вашему выбору. И ключи, и значения являются строками.

Метрики: Метрики "ключ-значение", где значение является числовым. Каждую метрику можно обновлять в ходе выполнения (например, для отслеживания того, как сходится функция потерь вашей модели), а MLflow будет записывать и позволять вам визуализировать полную историю метрики.

Артефактов: Выходные файлы в любом формате. Например, вы можете записывать изображения (например, PNG), модели (например, маринованную модель SciKit-Learn) или даже файлы данных (например, файл Parquet) в качестве артефактов.

Выполнения можно дополнительно организовать в эксперименты , которые группируют запуски для определенной задачи. Вы можете создать эксперимент с помощью mlflowexperiment CLI, mlflow.create_experiment () или с помощью соответствующих параметров REST.

  # Prints "Создан эксперимент с идентификатором   
mlflowexamples create face-detection
# Установить идентификатор через переменные среды
export MLFLOW_EXPERIMENT_ID =

И затем вы просто запустите эксперимент:

  # Запустить прогон.Идентификатор эксперимента выводится из переменной среды MLFLOW_EXPERIMENT_ID   с  mlflow.start_run (): 
mlflow.log_parameter ("a", 1)
mlflow.log_metric ("b", 2)

Пример отслеживания:

Простой пример с использованием набора данных «Качество вина»: включены два набора данных, относящиеся к образцам красного и белого вина vinho verde с севера Португалии. Цель состоит в том, чтобы смоделировать качество вина на основе физико-химических тестов.

Сначала загрузите этот файл:

https: // raw.githubusercontent.com/databricks/mlflow/master/example/tutorial/wine-quality.csv

А затем в папке создайте файл train.py с содержимым:

  # Прочтите винный файл csv  

data = pd.read_csv ("wine-quality.csv")

# Разделить данные на обучающий и тестовый наборы. (0,75, 0,25) сплит.
train, test = train_test_split (data)

# Прогнозируемый столбец - "качество", которое является скаляром из [3, 9]
train_x = train.drop (["качество"], ось = 1)
test_x = test.drop (["качество"], ось = 1)
train_y = train [["качество"]]
test_y = test [["качество"] ]

alpha = float (sys.argv [1]) if len (sys.argv)> 1 else 0.5
l1_ratio = float (sys.argv [2]) if len (sys.argv) > 2 else 0,5

с mlflow.start_run ():
lr = ElasticNet (alpha = alpha, l1_ratio = l1_ratio, random_state = 42)
lr.fit (train_x, train_y)

predicted_qualities = lr.прогноз (test_x)

(rmse, mae, r2) = eval_metrics (test_y, predicted_qualities)

print ("Модель Elasticnet (альфа = % f , l1_ratio = % f ):"% (alpha, l1_ratio) )
print ("RMSE: % s "% rmse)
print ("MAE: % s "% mae)
print ("R2: % s "% r2)

mlflow.log_param (" альфа ", альфа)
mlflow.log_param (" l1_ratio ", l1_ratio)
mlflow.log_metric (" rmse ", rmse)
mlflow.log_metric (" r2 ", r2)
mlflow.log_metric ("mae", mae)

mlflow.sklearn.log_model (lr, "модель")

Здесь мы также осуществим первую интеграцию MLflow для SciKit-Learn. После запуска вы увидите в терминале это:

 Модель Elasticnet (alpha = 0.500000, l1_ratio = 0.500000): 
RMSE: 0.82224284976
MAE: 0.627876141016
R2: 0.126787219728

И затем запустите mlflow ui в том же текущем рабочем каталоге. как тот, который содержит каталог mlruns , и перейдите в браузере по адресу http: // localhost: 5000.Вы увидите:

.

Определение неопределенностей при испытании на удар по Шарпи

1 Практическое руководство по определению неопределенностей при механических испытаниях металлических материалов Практический кодекс № 06 Определение неопределенностей при испытаниях на удар по Шарпи M.A. Lont TNO Институт промышленных технологий P.O. Box AM Apeldoorn НИДЕРЛАНДЫ Выпуск 1 сентября 2000

2 СОДЕРЖАНИЕ 1 ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ 2 ОБОЗНАЧЕНИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ 3 ВВЕДЕНИЕ 4 ПРОЦЕДУРА ОЦЕНКИ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ИСПЫТАНИЯ НА УДАР ЭНЕРГИИ Этап 1 - Определение параметров, для которых должна оцениваться неопределенность Шаг 2 - Определение всех источников неопределенности в испытании Шаг 3 - Классификация неопределенности в соответствии с типом A или B Этап 4 - Оценка стандартной неопределенности для каждого источника неопределенности Этап 5 - Вычисление объединенной неопределенности uc Этап 6 - Расчет расширенной неопределенности U Этап 7 - Отчет о результатах 5 ССЫЛКИ БЛАГОДАРНОСТИ ПРИЛОЖЕНИЕ A Основное аспекты и математические формулы для расчета неопределенностей при испытании на удар по Шарпи. ПРИЛОЖЕНИЕ. Рабочий пример BA для расчета неопределенностей при испытании на удар по Шарпи. Энергия

.

3 1.ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ Эта процедура охватывает оценку неопределенности при определении энергии испытания на удар по Шарпи и связанных с ним величин в соответствии с европейским стандартом EN 10045: Металлические материалы - испытание на удар по Шарпи. Часть 1: Метод испытаний. (1990). Часть 2: Проверка испытательной машины (маятниковый удар). (1993). Этот европейский стандарт устанавливает испытание на ударную вязкость по Шарпи (U- и V-образные надрезы) для определения ударной вязкости металлических материалов. Для некоторых специальных металлов и применений испытание на удар по Шарпи может быть предметом определенных стандартов или специальных правил.2. СИМВОЛЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ Полный список символов и определений терминов неопределенностей см. В Разделе 2 основного Руководства 1. Следует отметить, что не все символы и определения терминов неопределенностей, используемые в данном Своде правил, согласованы. с GUM 2. В некоторых случаях возникают противоречия между символами, используемыми в вышеупомянутых стандартах тестирования и GUM. В таких случаях предпочтение отдается Стандартам испытаний. В следующем списке приведены символы и определения, используемые в этой процедуре.AS cic T COD CoP CRM dve As e A1 e ABCR e BCR EE mean E BCR hk указанная энергия на коэффициент чувствительности ударной машины коэффициент чувствительности температурного коэффициента определения Делитель сертифицированного эталонного материала, используемый для расчета стандартной ошибки неопределенности указанная энергия ударной машины из сертификата калибровки погрешность ударной машины, определенная из испытания образца CRM, неопределенность испытания партии из пяти образцов CRM, неопределенность аттестованного значения CRM, значение поглощенной энергии из партии эталонных образцов Charpy-V, среднее значение E из пяти образцов CRM Сертифицированное значение энергии партии эталонных образцов Шарпи-V Высота коэффициента охвата образца, используемого для расчета расширенной неопределенности (соответствующей 95% доверительному уровню), где можно принять нормальное распределение вероятностей Страница 1 из 17

4 k p KU KV l n p s T u c u T U V w коэффициент охвата, используемый для расчета расширенной неопределенности (обычно соответствующей 95% доверительному уровню)), где нельзя допустить нормальное распределение вероятностей (см.[1], раздел 2) поглощенная энергия, U-образный образец для испытаний с надрезом Поглощенная энергия, V-образный образец для испытаний с надрезом длина испытательного образца количество повторных измерений уровень достоверности экспериментальное стандартное отклонение (случайной величины), определенное из ограниченного числа измерения, n номинальная температура испытания (в градусах Цельсия или Кельвина, как указано) стандартная неопределенность комбинированная стандартная неопределенность неопределенность по температуре расширенная неопределенность значение измеряемой ширины испытательного образца x 2 среднее значение измерений на n 2 испытательном образце ν eff эффективные степени свобода, используемая для получения kp (см.[1], раздел 2) ν i степеней свободы стандартной неопределенности u (см. [1], раздел 2). 3. ВВЕДЕНИЕ При любых измерениях рекомендуется оценивать и сообщать неопределенность, связанную с результатами испытаний. Заявление о неопределенности может потребоваться заказчику, который желает знать пределы, в которых можно предположить, что указанный результат находится, или сама испытательная лаборатория может пожелать разработать лучшее понимание того, какие конкретные аспекты процедуры испытания имеют наибольшее значение. влияние на результаты, чтобы это можно было более тщательно контролировать.Этот свод правил (CoP) был подготовлен в рамках UNCERT, проекта, финансируемого программой Европейской комиссии по стандартам, измерениям и испытаниям под номером SMT4-CT, чтобы упростить способ оценки неопределенностей. Цель состоит в том, чтобы подготовить серию документов в едином формате, который будет легко понятен и доступен для клиентов, испытательных лабораторий и органов аккредитации. Этот CoP является одним из семнадцати разработанных консорциумом UNCERT для оценки неопределенностей, связанных с механическими испытаниями металлических материалов.Своды правил собраны в едином руководстве [1], которое состоит из следующих разделов: 1. Введение в оценку неопределенности 2. Глоссарий определений и символов 3. Типичные источники неопределенности при испытании материалов 4. Рекомендации по оценке неопределенности для серии испытаний 5. Руководство по отчетности о неопределенности Страница 2 из 17

5 6.Индивидуальные своды правил (из которых это один) для оценки неопределенностей при механических испытаниях металлических материалов. Настоящий ПС может использоваться как отдельный документ. Для получения дополнительной исходной информации о неопределенности измерения и значениях стандартных неопределенностей оборудования и приборов, обычно используемых при испытании материалов, пользователю может потребоваться обратиться к Разделу 3 Руководства [1]. Индивидуальные CoP сохраняются как можно более простыми за счет использования одной и той же структуры; а именно: основная процедура. Подробная информация о расчетах неопределенности для конкретного типа испытаний (приложение A) Рабочий пример.(Приложение B) Этот CoP проводит пользователя через различные шаги, которые необходимо выполнить, чтобы оценить неопределенность в энергии удара по Шарпи. 4. ПРОЦЕДУРА ОЦЕНКИ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ ЭНЕРГИИ ИСПЫТАНИЯ НА ЧИСТЫЙ УДАР Шаг 1. Определение параметров, для которых должна оцениваться неопределенность. Первым шагом является перечисление величин (измеряемых величин), для которых необходимо рассчитать неопределенности. В таблице 1 показаны параметры, которые обычно указываются как результаты процедуры тестирования. Часто промежуточные измеряемые величины регистрируются лабораторией, но не обязательно сообщаются заказчику.Оба типа измеряемых величин перечислены в Таблице 1. Таблица 1 Измеряемые величины, их единицы и символы в пределах EN Зарегистрированная измеряемая величина Единица Обозначение Поглощенная энергия, Дж KV или KU Другие измерения Высота испытательного образца, мм h Ширина испытательного образца, мм w Длина испытательного образца, мм l Геометрия надреза: - Высота ниже надреза - Радиус кривизны - Угол надреза мм мм Температура испытания CT Поглощенная энергия измеряется непосредственно с помощью ударной испытательной машины (маятникового типа). Испытательная машина должна быть откалибрована в соответствии с EN. Размеры образца должны соответствовать спецификации в соответствии с EN

, стр. 3 из 17.

6 Шаг 2.Выявление всех источников неопределенности в тесте На этапе 2 пользователь должен идентифицировать все возможные источники неопределенности, которые могут повлиять (прямо или косвенно) на тест. Список не может быть полностью определен заранее, поскольку он однозначно связан с отдельной процедурой испытания и используемым оборудованием. Это означает, что новый список должен быть подготовлен каждый раз, когда изменяется конкретный параметр теста (например, когда плоттер заменяется компьютером). Чтобы помочь пользователю составить список всех источников, были определены четыре категории.В таблице 2 перечислены четыре категории и приведены некоторые примеры источников неопределенности в каждой категории. Важно отметить, что таблица 2 НЕ является исчерпывающей и предназначена только для УКАЗАНИЯ - относительные вклады могут варьироваться в зависимости от тестируемого материала и условий тестирования. Отдельным лабораториям рекомендуется подготовить свой собственный список, соответствующий их собственному испытательному центру, и оценить связанную значимость вкладов. В случае измерения поглощенной энергии при испытании на удар очень сложно рассчитать влияние каждого источника неопределенности.Подход калибровки с использованием сертифицированного стандартного образца (CRM) и с учетом ошибок в точности, повторяемости CRM и повторяемости тестового образца, вероятно, является лучшим подходом. Для косвенной проверки ударной машины Шарпи необходимо периодически проводить 10 испытаний (5 x 2 комплектов образцов) с использованием одного CRM. Однако для лаборатории, проводящей испытания на ударную вязкость для ряда сплавов, необходимо учитывать большее количество классов вязкости материала. BCR предлагает пять CRM для покрытия этого диапазона (аналогичные CRM доступны в США).По этой косвенной проверке определяется ошибка тестовой системы. Остальные измерения из таблицы 1 проводятся для проверки того, находятся ли размеры образца и температура в пределах допуска. Если это не так, эти измерения не используются для корректировки значений энергии, но сообщается, что: измеренная энергия удара измеряется на образце с другими размерами или измеренная энергия удара измеряется при другой температуре. Таблица 2 Типичные источники неопределенности и их вероятный вклад в неопределенности в измеряемой величине и измерениях для энергии удара по Шарпи (1 = основной вклад, 2 = незначительный вклад, пробел = незначительный (или нулевой) вклад, * - влияние косвенно) неопределенность Тип KV или hwl T KU 1.Контрольный образец Ошибки микрометра / оператора при измерении A или B 2 * размеры образца Допуск формы, краевые эффекты B 2 * Допуск формы надреза, глубина надреза B 1 * 2. Испытательная система Жесткость станка, крепление на B 1 * фундамент Точность калибровка измерения энергии A 2 * Стр. 4 из 17

7 Ошибка испытательной системы A 1 Регулировка опор и опор для образца, горизонтальное положение образца относительно B 1 * центр удара Измерение температуры, калибровка B Окружающая среда Плохой контроль температуры окружающей среды B 2 * Требуется слишком много времени, образец температура B 1 * изменение Плохой контроль температуры образца B 1 * Процедура испытания Неправильная регулировка машины или образца B 1 * положение Неправильное считывание энергии B 2 * см. Шаг 3 Для упрощения расчетов рекомендуется сгруппировать существенные источники неопределенности в таблице 2 по следующим категориям: 1 Неопределенность входной энергии по Шарпи из-за испытательного образца и геометрии надреза.2 Неопределенность в тестовой системе. 3 Неопределенность в окружающей среде. 4 Неопределенность в процедуре испытания. Этап 3. Классификация неопределенности по типу A или B На этом третьем этапе, который соответствует ссылке 2 «Руководство по выражению неопределенностей в измерениях», источники неопределенности классифицируются как тип A или B, в зависимости от способ количественной оценки их влияния. Если неопределенность оценивается статистическими методами (из ряда повторных наблюдений), она классифицируется как Тип A, если она оценивается любыми другими способами, она должна быть отнесена к Типу B.Значения, связанные с неопределенностями типа B, могут быть получены из ряда источников, включая сертификат калибровки, информацию производителя или оценку эксперта. Для неопределенностей типа B пользователю необходимо оценить наиболее подходящее распределение вероятностей для каждого источника (более подробная информация представлена ​​в разделе 2 [1]). Шаг 4. Оценка стандартной неопределенности для каждого источника неопределенности. На этом этапе оценивается стандартная неопределенность u для каждого входного источника, указанного в таблице 2 (см. Приложение A).Стандартная неопределенность определяется как одно стандартное отклонение и выводится из неопределенности входной величины, деленной на параметр d v, связанный с предполагаемым распределением вероятностей. Дивизоры для наиболее вероятных типичных распределений приведены в разделе 2 [4]. [1]. Страница 5 из 17

8 Индивидуальное влияние каждого источника неопределенности на поглощенную энергию очень сложно и непрактично.Самый простой способ - использовать CRM для калибровки всей системы и учета ошибок, повторяемости CRM и повторяемости тестовых образцов. Остальные источники неопределенности и их влияние на оцениваемые величины сведены в Таблицу 3, с более полным объяснением их происхождения в Приложении A. В Приложении B приводится рабочий пример. Таблица 3 Типовой рабочий лист для расчета неопределенности при измерении поглощенной энергии по Шарпи-V Обозначение EBCR Источник неопределенности Значение [Дж] или [%] Распределение вероятностей Делитель dv ci ui (kv) [Дж] ebcr Неопределенность Сертифицированного значения CRM 1) normal 2 1 eas Emean eabcr неопределенность испытания CRM 2) нормальное ea1 x2 ex2 Сертифицированное значение ошибки CRM ударной машины из сертификата калибровки: Среднее из 5 измерений погрешности CRM ударной машины, определенной в результате испытаний 5 Образец CRM 3) Измерение на материале с n2 = 3 погрешность среднего значения ударной машины для среднего значения x2 u3 стандартное отклонение от образца n2 4) нормальное u4 влияние ошибки считывания 5) прямоугольное 3 1 u5 влияние размеров образца 6) прямоугольное 3 1 vi или veff uc вместе стандартная погрешность 7) нормальная U расширенная погрешность 8) kp = нормальная 1) см. раздел A1 2) включает все изменения машины и регулировки на тот момент 3) погрешность представляет собой процент от поглощенной энергии, определяемый по более высокому en уровень энергии 4) включает все вклады материала 5) делитель 3 для аналоговых и 12 для цифровых показаний 6) включает размеры образца в пределах спецификации 7) см. этап 5 8) см. этап 6 Страница 6 из 17

9 Шаг 5.Вычисление комбинированной неопределенности uc Предполагая, что отдельные источники неопределенности некоррелированы, комбинированная неопределенность измеряемой величины uc (y) может быть вычислена с использованием квадратов суммы корня: N 2 c (y) = [ci.u (i)] i = 1 u, где ci - коэффициент чувствительности, связанный с i. Эта неопределенность соответствует плюс-минус одному стандартному отклонению нормального закона распределения, представляющего исследуемую величину. Комбинированная неопределенность имеет связанный уровень достоверности 68.27%. (1) Этап 6. Вычисление расширенной неопределенности U Расширенная неопределенность U определена в ссылке 2 как интервал результата измерения, который, как можно ожидать, будет охватывать большую часть распределения значений, которые могут быть обоснованно приписаны. к измеряемой величине. Он получается путем умножения комбинированной неопределенности u c на коэффициент охвата k, который выбирается на основе требуемого уровня достоверности. Для нормального распределения вероятностей наиболее часто используется коэффициент охвата 2, что соответствует доверительному интервалу 95.4% (эффективно 95% для большинства практических целей). Расширенная неопределенность U поэтому шире, чем комбинированная неопределенность u c. Если заказчик требует более высокого уровня достоверности (например, для аэрокосмической отрасли, электроники и т. Д.), Часто используется коэффициент охвата 3, чтобы соответствующий уровень достоверности увеличился до 99,73%. В случаях, когда распределение вероятностей uc не является нормальным или когда количество точек данных, используемых в анализе типа A, мало, значение k следует рассчитывать на основе степеней свободы, заданных методом Уэлша-Саттертуэйта (см. Ссылку 1, Раздел 4 для более подробной информации).Шаг 7. Представление результатов После того, как расширенная неопределенность была оценена, результаты должны быть представлены следующим образом: V = y ± U (2) где V - оценочное значение измеряемой величины, y - тест (или измерение). средний результат, U - расширенная неопределенность, связанная с y. Следует добавить пояснительное примечание, подобное приведенному в следующем примере (при необходимости, изменить): Страница 7 из 17

10 Сообщаемая расширенная неопределенность основана на стандартной неопределенности, умноженной на коэффициент охвата, k = 2, который для нормального распределения соответствует вероятности охвата, p, приблизительно 95%.Оценка неопределенности проводилась в соответствии с UNCERT CoP 06: 2000. Страница 8 из 17

11 5. СПРАВОЧНАЯ ИНФОРМАЦИЯ 1. Практическое руководство по определению неопределенностей при механических испытаниях металлических материалов. Проект UNCERT, Контракт ЕС SMT4-CT, Программа измерения и тестирования стандартов, ISBN, Выпуск 1, сентябрьский BIPM, IEC, IFCC, ISO, IUPAC, OIML, Руководство по выражению неопределенности в измерениях.Международная организация по стандартизации, Женева, Швейцария, ISBN, Первое издание, [Это руководство часто называют GUM или ISO TAG4 в честь технической консультативной группы ISO, которая его разработала.] BSI (идентично), Словарь метрологии, Часть 3. Руководство по выражению неопределенности измерения, PD 6461: Часть 3: 1995, Британский институт стандартов. 3. Стандартные методы испытаний металлических материалов на ударную вязкость. Обозначение ASTM: E EN 10045: Испытание на ударную вязкость по Шарпи для металлических материалов.Часть 1: Метод испытаний (1990 г.). Часть 2: Проверка испытательной машины (удар маятника) (1993 г.) 5. ISO 5725: Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 1: Общие принципы и определения (1994 г.). 2: Основной метод определения (1994 г.) Часть 3: Промежуточные меры точности стандартного метода измерения Часть 4: Основные методы определения правильности стандартного метода измерения (1994 г.) Часть 5: Альтернативные методы определения точности стандартного метода измерения (1998 г.) Часть 6: Практическое использование значений точности (1994 г.) 6.Пауэлс, Дж., Гиппаз, Д., Варма, Р. и Ингельбрехт, К., Европейская сертификация образцов Шарпи: рассуждения и наблюдения, Испытания на удар маятником: век прогресса, ASTM STP 1380, Т. Сиверт и М.П. Манахан, старший, ред., Американское общество по испытанию материалов, Вест Коншохокен, Пенсильвания, страница 9 из 17

12 БЛАГОДАРНОСТИ Этот документ был написан в рамках проекта «Практические правила по определению неопределенностей при механических испытаниях металлических материалов».Проект частично финансировался Комиссией Европейских сообществ через Программу стандартов, измерений и испытаний, контракт № SMT4-CT. Автор с благодарностью отмечает полезные комментарии, сделанные многими коллегами из UNCERT и TNO. Большое спасибо также г-ну К. Ингельбрехту из отдела стандартных образцов, EC-JRC-IRMM. Страница 10 из 17

13 ПРИЛОЖЕНИЕ A ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ АСПЕКТЫ И МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ФОРМУЛЫ ДЛЯ РАСЧЕТА НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ ПРИ ИСПЫТАНИИ ЧАРПИРОВОГО УДАРА Оценка индивидуального влияния каждого источника на поглощенную энергию очень сложна и непрактична.Поэтому мы используем косвенную проверку с использованием сертифицированного стандартного образца как единственный разумный подход. Косвенная проверка учитывает полную энергию, поглощенную при разрушении образца. Остальные источники неопределенности и их влияние на оцениваемые величины сведены в Таблицу 3 ПС. Сертификат калибровки для прямой проверки включает погрешность в указанной энергии ударной машины. EN определяет, что машины для ударной вязкости должны быть сертифицированы с использованием сертифицированных BCR эталонных образцов Шарпи или других образцов, прослеживаемых до последних, тогда как ASTM E-23 требует использования поверочных образцов с эталонными значениями, определенными NIST.BCR предлагает CRM со следующими пятью номинальными уровнями энергии: 30 Дж, 60 Дж, 80 Дж, 120 Дж и 160 Дж. CRM доступны в NIST в трех диапазонах энергии (Дж, Дж, Дж). Поскольку исправление систематической ошибки станка не является общепринятой практикой, эта ошибка учитывается линейно с учетом расширенной неопределенности. Согласно NIST, калибровочные или корректирующие кривые не должны использоваться, потому что источник (и) и величина ошибок в измеренных значениях на одном уровне энергии могут не совпадать на разных уровнях энергии.А1. Неопределенности в сертифицированном значении CRM Сертифицированные значения CRM, которые указаны в сертификате, относящемся к образцу, представляют собой среднее значение E BCR и неопределенность сертифицированного значения CRM e BCR. Неопределенность в основном включает влияние вариации между образцами. Стандарт ISO 5725 является дополнительным к ГУМу. Описанные в нем методы давно используются в тестовых средах. Они основаны на принципах стандартизированного метода, стандартных образцов, сравнения и меж- или внутрилабораторных различий.Эти методы, хотя и кажутся очень отличными от методов GUM, могут рассматриваться как определение неопределенности методом типа A: эксперименты, проводимые широким кругом лабораторий с очень похожей специализацией и статистической обработкой результатов. Обычно публикуются следующие значения: - r: предел повторяемости: значение, меньшее или равное которому абсолютная разница между двумя результатами испытаний, полученными в условиях повторяемости, может быть с вероятностью.

14 из 95% (результаты получены одним и тем же методом на идентичных тестовых объектах в одной лаборатории одним и тем же оператором с использованием одного и того же оборудования).- R: предел воспроизводимости: значение, меньшее или равное которому можно ожидать, что абсолютная разница между двумя результатами испытаний, полученными в воспроизводимых условиях, будет с вероятностью 95% (результаты получены одним и тем же методом на идентичных объектах испытаний в разных лаборатории с разными операторами, использующими разное оборудование). R Если R стандартизованного метода опубликован, то σ = можно принять как 2 2 стандартное отклонение измерения, выполненного скрупулезно в соответствии с методом, путем аппроксимации. В других случаях мы используем σ = e BCR / 2.Необходимо учитывать следующие неопределенности: 1) Неопределенность стандартного отклонения измерения CRM: 2) Неопределенность, связанная с испытаниями образцов CRM u 1 = e BCR / 2 2 (4) Погрешность ударной машины e A1 рассчитывается как E среднее E BCR, где: E среднее = (E 1 + E 1 + E 1 + E 1 + E 1) / 5 (5) E BCR = сертифицированное значение поглощенной энергии из одной контрольной партии Образцы Шарпи-V. BCR не следовал GUM при расчете неопределенности до конца 1999 г., в примере в Приложении B используется значение d v = 2.Для новых образцов из BCR следует использовать значение d v = 2,8. Исправление систематической ошибки станка не является обычной практикой, поэтому эта ошибка учитывается линейно с увеличенной неопределенностью. Калибровочные или корректирующие кривые не следует использовать в соответствии с NIST, потому что источник (и) и величина ошибки для значений энергии на одном уровне энергии могут не совпадать на разных уровнях энергии. A2. Неопределенность значений энергии, полученных на образцах для испытаний Необходимо учитывать следующие факторы неопределенности: 1) Неопределенность из-за испытаний образцов 2) Неопределенность из-за ошибки считывания значения энергии, связанной с отметкой на шкале энергии: Страница 12 из 17

15 предел допуска u = (6) d v Делитель d v равен 3 для аналоговых показаний и 12 для цифровых показаний.A3. Неопределенность из-за размеров образца Поскольку измеренная энергия удара не корректируется для поперечного сечения образца, размеры площади поперечного сечения ниже надреза напрямую влияют на поглощенную энергию. Предполагается, что расчетная погрешность из-за погрешности в площади поперечного сечения, вызванной вариациями размеров образца, включая глубину надреза, изменяется линейно с площадью поперечного сечения. Наверное, это не консервативный подход. Таблица X1.1 стандарта ASTM E23 [3] показывает влияние изменения размеров надреза на стандартных образцах.Из этой таблицы можно рассчитать, что изменение глубины надреза на 1,5% может дать изменение энергии примерно до 5-8%, в зависимости от среднего значения энергии. Это основано только на нескольких измерениях, а воспроизводимость среднего значения примерно того же порядка. Пока нет дополнительных данных, предлагаемое влияние является наиболее практичным подходом. Неопределенность из-за размеров образца при линейной зависимости в соответствии с (6). Предел допуска составляет около 1% с прямоугольным распределением вероятности.A4. Неопределенность из-за температуры испытания Измеренная энергия напрямую зависит от конкретной температуры испытания, при которой проводился испытание. Указанную температуру следует скорректировать с учетом погрешности, и в этом случае не следует добавлять погрешность в отношении температуры. Если энергия удара требуется для заданной температуры, при которой проводится испытание, следует учитывать погрешность, обусловленную температурой. Особое внимание следует уделять выбору правильного значения коэффициента чувствительности c i, особенно если температура находится в переходном диапазоне испытываемого материала.Неопределенность составляет: u = c T. u T / d v (7) где c T - коэффициент чувствительности, u T - неопределенность температуры, а d v зависит от распределения неопределенности температуры. А5. Неопределенность из-за геометрии надреза образца Влияние геометрии надреза образца сильно, особенно за пределами допустимых допусков, установленных стандартами. Это влияние не покрывается использованием CRM, поскольку они всегда поставляются в обработанном виде, и поэтому любое сравнение не включает эти эффекты.Можно предсказать, что более острая выемка даст более низкий уровень энергии, а более тупая выемка даст более высокий. Эффект геометрии надреза зависит от материала, среднего уровня энергии (температуры), остроты рабочего инструмента и, возможно, шероховатости его режущей кромки. Использование тупого инструмента может вызвать деформационное упрочнение на поверхности

.

16 канавок, которые предположительно могут влиять на энергию удара, особенно когда этот уровень энергии находится на нижней полке для стальных образцов.Страница 14 из 17

17 Приложение B Рабочий пример для расчета неопределенностей в энергии удара по Шарпи Заказчик попросил лабораторию получить энергию удара по Шарпи материала при определенной температуре, испытанной в соответствии с EN. Лаборатория имеет сертифицированную машину для испытаний на удар, которая была проверена как с прямой и косвенной проверкой в ​​соответствии с EN. Источники неопределенности, измеренные на образцах CRM, известны и указаны в Таблице B1.1. Предположим, что три образца из стали Шарпи-V были испытаны при Т = 10 ° С. Значения энергии удара приведены в таблице B1.2. можно рассчитать среднее значение и стандартное отклонение для трех образцов. Теперь неопределенность можно рассчитать в соответствии со схемой и формулами, приведенными в Таблице 3 CoP. В приведенной в качестве примера таблице B2 данные из таблицы B1 использовались для расчета отдельных неопределенностей, которые вносят вклад в общую неопределенность. 1. Погрешность эталонных образцов BCR (CRM) Сертифицированное значение эталонного образца E BCR J Неопределенность Испытания пяти образцов CRM на ударной машине.поглощенная энергия E [Дж] образец образец образец образец образец образец сумма E средняя повторяемость = E max - E min 10,8 Дж 8,7% (<15%) ошибка e A1 = E среднее - E BCR 7,12 Дж 5,8% (<10%) 2. Погрешность по трем образцам для испытаний Материал: сталь, поглощенная энергия E [Дж] образец образец образец образец сумма Среднее x остаточная остаточная сумма Температура испытания T = -10 C остаточная остаточная сумма s J Таблица B1 Входные данные для примера рабочего листа для расчета неопределенности. s 1 Страница 15 из 17

18 Таблица B2 Пример рабочего листа для расчета неопределенности при измерениях поглощенной энергии по Шарпи-V.Символ Источник неопределенности Значение [J] или [%] EBCR Сертифицированное значение CRM Распределение вероятностей Divisor dv ci ui (kv) [J] ebcr Неопределенность сертифицированного значения CRM 1) 4,5 нормальный eas 1 Emean eabcr неопределенность тестирования CRM 2 ) 4,77 нормальная погрешность ударной машины, определенная по результатам испытаний ea1 5,8% 5 Образец CRM 3) x2 среднее значение 83,8 ошибка ex2 ударной машины из сертификата калибровки: среднее из 5 измерений на CRM Измерение на материале с n2 = 3 ошибка ударной машины для среднего значения x2 u3 стандартное отклонение от образца n2 4) 7.56 нормальный u4 влияние ошибки считывания 5) 2,00 прямоугольный u5 влияние размеров образца 6) 1% прямоугольный uc комбинированная стандартная неопределенность 7) нормальная расширенная неопределенность U 8) kp = 2,66 нормальный vi или veff 8) был получен коэффициент охвата 2,66 из таблицы t-распределения Стьюдента путем интерполяции для ν eff = 4.9. Расширенная неопределенность: * 5,5 = 19,5 Дж. 9) u CRM = 4,5 / 2 =) u ABCR = 4,77 / 5 =) e A1 = () /123,8 = 5,8% 12) u 3 = 7,56 / 3 =) u 4 = 2/3 =) u 5 = 83,8 / 100/3 =) uc = () = Эффективные степени свободы, ν eff, рассчитывались по формуле.7 в работе. [1], Раздел 2, а именно: 16) ν eff =

Страница 16 из 17

19 Сообщаемый результат Средняя энергия удара по Шарпи для трех образцов составляет 84 ± 20 Дж. Вышеуказанная расширенная неопределенность основана на стандартной неопределенности, умноженной на коэффициент охвата k = 2,66, что для нормального распределения и ν eff = 4,9 соответствует вероятность охвата, p, 95%. Оценка неопределенности проводилась в соответствии с UNCERT COP 06: 2000.Страница 17 из 17

.

Определение коэффициента частичной детерминации


Коэффициент частичной детерминации:
Коэффициент детерминации: это процент вариации переменной ответа, который можно объяснить с помощью независимых переменных. Основная цель этого коэффициента - прогнозирование будущих результатов или проверка гипотезы с использованием доступной информации.
Свойства коэффициента детерминации перечислены ниже:
1.Всегда будет от нуля до единицы. 2. Между переменными он измеряет силу линейной связи. 3. При приближении к 1 значения переменной Y приближаются к линии регрессии. 4. По мере приближения к нулю значения переменной Y выходят за пределы линии регрессии. 5. Если его значение близко к, это означает, что связь между переменными сильная. 6. Если его значение равно нулю, это означает, что связь между переменными равна нулю. 7.Это никогда не может быть отрицательным.
Коэффициент частичной детерминации: его можно определить как процент дисперсии, который может быть описан оценочными функциями, указанными в более полной модели, но не может быть описан в сокращенной модели.
Это метод, с помощью которого можно прогнозировать будущие события на основе определенных данных. Это дает понимание того, может ли в более полностью определенной модели регрессии потребоваться одна или несколько дополнительных оценок. Это квадрат частного коэффициента корреляции.
Формула для вычисления коэффициента частичной детерминации, который является частичным, определяется как:

Где показывает остаточную сумму квадратов.
В модели частичное измерение дополнительного вклада переменной X , когда все другие переменные уже включены. Однако коэффициент множественной детерминации измеряет процентное снижение отклонения Y , когда вводится полный набор переменных X , которые присутствуют в модели..

Смотрите также