Архитектурный инжиниринг гибридных моделей, включающих цифровые двойники и машинное обучение

DOI: 10.33917/es-5.191.2023.94-99

В современном инжиниринге сложных технических систем [1] начали применяться цифровые двойники и системы искусственного интеллекта, при этом данные подсистемы имеют свои методы и инструменты системного, математического и компьютерного моделирования. Отсутствие нормализованного подхода к объединению данных разрозненных подсистем в единую систему приводит к методологии «штучной» сборки или созданию уникальных цифровых моделей и интеллектуальных систем, что затрудняет дальнейшее их преобразование в более сложные как технические, так и интеллектуальные системы. В связи с этим актуальным становится поиск типовой формы представления таких подсистем в единую систему наравне с задачей развития методологии унифицированного проектирования и производства интеллектуальных систем на основе применения модельно-ориентированного системного инжиниринга [2–4]. В работе называются и систематизируются методы и приемы таких разработок, демонстрируется типовой подход нормализованного представления платформы моделей разных подсистем, имеющих изначально свои методы и инструменты представления; описываются результаты нормализованной политики построения платформы моделей из различных подсистем для антропоморфного робота и космических аппаратов. В рамках представленного примера позиционированы дополняющие друг друга методы цифрового мультифизического моделирования, цифровых двойников и машинного обучения.

2. Кондратьев В.В. Модельно-ориентированный системный инжиниринг 2.0. М.: МФТИ, 2021.

3. Гаричев С.Н., Горбачев Р.А., Давыденко Е.В., Джапаров Б.А., Кондратьев В.В. Модельно-ориентированный инжиниринг физико-технических, информационных и интеллектуальных систем // Труды МФТИ. 2022. Т. 14. № 2.

4. Алещенко А.С., Клишев О.П., Кондратьев В.В., Рассказов А.А. Совмещение архитектурных и математических моделей в системном инжиниринге технических систем // Космонавтика и ракетостроение. 2021. № 5.

5. Потюпкин А.Ю., Чечкин А.В. Искусственный интеллект. На базе информационно-системной избыточности. М.: Курс, 2022.

6. ГОСТ Р 57700-37–2021. Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделия. Общие положения [Электронный ресурс]. Кодекс. URL: https://docs.cntd.ru/document/1200180928

7. Боровков А.И., Бурдаков С.Ф., Клявин О.И. и др. Компьютерный инжиниринг: Учеб. пособие / А.И. Боровков, С.Ф. Бурдаков, О.И. Клявин, М.П. Мельникова, А.А. Михайлов, А.С. Немов, В.А. Пальмов, Е.Н. Силина. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2012.

8. Передовые производственные технологии: возможности для России. Экспертно-аналитический доклад: Монография / Под ред. А.И. Боровкова. СПб.: Политех-Пресс, 2020.

9. Четвергов В., Вычегжанин К., Поляков А. Использование методов модельно-ориентированного системного инжиниринга при создании методики планирования производственного процесса освоения новых продуктов на предприятиях ОПК // Русский инженер. 2021. № 03(72).

10. Ефименко Г.Г., Залетаев С.В., Карцева Е.Ю., Клишев О.П., Кондратьев В.В., Кусов А.Л., Рассказов А.А., Румынский Н.А. Комплексная математическая модель физических процессов в обеспечение проектирования низкоорбитальных космических аппаратов. Части 1 и 2 // Космонавтика и ракетостроение. 2022. № 4.

---

Доступ к этой части архива журнала платный.

Вам нужно оформить и оплатить подписку на журнал и зарегистрироваться на сайте.

После получения нами сообщения об оплате Ваш аккаунт будет активирован, и Вы получите доступ ко всему архиву.

Спасибо за интерес к нашим публикациям.

---

[ Вход для подписчиков ] [ Регистрация для подписчиков ]

---

Архив статей, находящихся в открытом доступе