А.М. Корнеев; Т.А. Сметанникова; А.В. Максимов; М.Н. Пантюшин

Авторы

А.М. Корнеев Липецкий государственный технический университет
Т.А. Сметанникова Липецкий государственный технический университет
А.В. Максимов Липецкий государственный технический университет
М.Н. Пантюшин Липецкий государственный технический университет

Ключевые слова:

ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК, МНОГОСТАДИЙНЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС, ИЕРАРХИЯ КЛЕТОК, ВЕРОЯТНОСТНЫЙ АВТОМАТ, ИТЕРАТИВНАЯ ЦЕПЬ, ДИСКРЕТНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ

Аннотация

В данной работе рассмотрены модули цифрового двойника многостадийного производственного процесса. Модуль оптимизации процессов функционирования сложных систем содержит набор методов определения оптимальных режимов и их адаптации в сложных производственных системах. Методы дискретной оптимизации ос уществляют выбор оптимальных технологических режимов для любого вида продукции. Методы моделирования технологического процесса осуществляет построение линейных и нелинейных моделей зависимости показателей качества продукции от технологических факторов. Модуль отображения информации и конфигурации предназначен для отражения процесса функционирования цифрового двойника, фиксируемых данных (технологических факторов, параметров моделей и оптимальных технологических режимов) и конфигурации параметров задач. Процесс создания цифрового двойника включает разработку сложных алгоритмов, реализующих процедуры структурного моделирования и поисковой оптимизации применительно к дискретным производственным системам. Разрабатываемые функциональные блоки формируют требуемую совокупность реализуемых операций. Дискретная клеточно - иерархическая система создает композицию отдельных подсистем, отражающих технологические процессы, и представленных в виде внутренних итеративных цепей. Результатом исследования является формирование модулей цифрового двойника сложной системы, имеющей многоуровневую структуру. Приведено описание наборов алфавитов состояний, входных и выходных параметров исследуемых систем.

Библиографические ссылки

Фуллер, З., Фан, К., Дэй и К. Барлоу, Цифровой двойник: новые технологии, вызовы и открытые исследования.-IEEE Access. Т 8, С. 108.

Fuller, Z., Fan, K., Day, and K. Barlow, The Digital Twin: New Technologies, Challenges, and Open Research.-IEEE Access. T 8, p. 108.

Ботин-Санабрия, М., Михаита, А.С., Пеймберт-Гарсия, Р. Э., Рамирес-Морено, М. А., Рамирес-Мендоса, Р. А., Лозоясантос, Дж. д. Дж. Проблемы и приложения технологии цифрового двойника: всесторонний обзор, Измерение на расстоянии, Т. 14, № 6, 2022.

Botin-Sanabria, M., Mihaita, A.S., Peimbert-Garcia, R. E., Ramirez-Moreno, M. A., Ramirez-Mendoza, R. A., Lozoya santos, J. D. J. Problems and applications of digital twin technology: a comprehensive review, Measurement at a distance, Vol. 14, No. 6, 2022.

Мейд, А., Мади, С., Лусеро, С. (2019). Использование технологии цифрового двойника в разработке систем на основе моделей. Т. 7 (1).

Maid, A., Madi, S., Lucero, S. (2019). The use of digital twin technology in the development of model based systems. vol. 7 (1).

Сирокко, Р. Цифровые близнецы: соединение физического и киберпространства. 2019.

Sirocco, R. Digital twins: Connecting physical and cyberspace. 2019.

Тао, Ф., Ци, В. Создавайте больше цифровых двойников. Nature, 573 (7775), с. 490-491, 2019.

Tao, F., Qi, V. Create more digital doubles. Nature, 573 (7775), pp. 490-491, 2019.

То, Ф., Чжан, Х. Он, Ли, А., И Нью, А. Ю. Цифровой двойник в промышленности: современное состояние.-IEEE Transactions по промышленной информации, 15 (4), с. 2405- 2415, 2019.

To, F., Zhang, H. On Li, A., and New, A. Y. The digital double in industry: the current state.-IEEE Transactions on Industrial Information, 15(4), pp. 2405- 2415, 2019.

Ваг, Д., Гарднер, П., Берторп, Р., Уорден, К. О ключевых технологиях реализации цифровых двойников для приложений структурной динамики. В книге "Валидация модели и количественная оценка неопределенности. Т. 3. с. 267-272.

Wagh, D., Gardner, P., Berthorpe, R., Warden, K. On key technologies for implementing digital twins for structural dynamics applications. In the book "Model validation and quantification of uncertainty. vol. 3. pp. 267- 272.

Галкин, А.В., Мирошников, А.И., Погодаев, А.К. Разработка интервального типа данных и операций над ним в системе_MS_SQL Server. Системы управления и информационные технологии. 2017. № 1 (67). С. 48-51.

Galkin, A.V., Miroshnikov, A.I., Pogodaev, A.K. Development of an interval data type and operations on it in the_MS_SQL Server system. Management systems and information technologies. 2017. No. 1 (67). pp. 48-51.

Погодаев, А.К., Сараев, П.В. Идентификация нейронечетких моделей для данных больших объемов. Вестник Воронежского государственного технического университета. 2015. № 4. С. 8-11.

Pogodaev, A.K., Saraev, P.V. Identification of neurofuzzy models for largevolume data. Bulletin of the Voronezh State Technical University. 2015. No. 4. pp. 8-11.

Кабулова, Е.Г. Интеллектуальное управление многостадийными системами металлургического производства. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019. № 1 (24). С. 341-351.

Kabulova, E.G. Intelligent control of multistage systems of metallurgical production. Modeling, optimization and information technologies. 2019. No. 1 (24). pp. 341-351.

Кабулова, Е.Г. Интеллектуальная поддержка управления сложными технологическими системами металлургического производства. Известия Волгоградского государственного университета. 2018. № 13 (223). С. 39-43.

Kabulova E.G. Intellectual support for the management of complex technological systems of metallurgical production // Proceedings of the Volgograd State University. 2018. No. 13 (223). pp. 39-43.

Львович, К.И., Преображенский, А.П. Оптимизация адаптационного процесса при организации командной деятельности персонала в условиях цифровизации управления многокомпонентной организационной системой. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2022. №4 (39). С. 6-7.

Lvovich, K.I. Preobrazhensky, A.P. Optimization of the adaptation process in the organization of staff teamwork in the context of digitalization of management of a multicomponent organizational system. Modeling, optimization and information technology. 2022. No.4(39). pp. 6-7.

Корнеев, А., Лаврухина, Т., Cметанникова, Т., Пантин, М. Блоки ячеечно - иерархической идентификации и оптимизации сложной пространственно распределенной производственной системы. 5-я Международная конференция по системам управления, математическому моделированию, автоматизации и энергоэффективности.-ИТОГИ 2023. 2023. С. 664-668.

Korneev, A., Lavrukhina, T., Smetannikova, T., Pantyushin, M. Blocks of Cell-Hierarchical Identification and Optimization of Complex Spatially Distributed Production System. 2023 5th International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency.-SUMMA 2023. 2023. P. 664-668.

Корнеев, А.М., Наги, А.М.М., Сметанникова, Т.А. Моделирование сложных производственных систем с использованием итеративных цепей. Фундаментальные исследования. 2016. № 5-2. С. 260-263.

Korneev, A.M., Nagi, A.M.M., Smetannikova, T.A. Modeling of complex production systems using iterative chains. Fundamental research. 2016. No. 5-2. pp. 260-263.

Korneev, A., Lavrukhina, T., Smetannikova, T., Glazkova, Y. Modeling of complex structured processes using discrete iterative networks and petri nets Journal of Physics: Conference Series. 2021.