Алексей Боровков, к.т.н., ФГАОУ ВО Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, проректор по цифровой трансформации, профессор, руководитель Передовой инженерной школы СПбПУ «Цифровой инжиниринг», Научного центра мирового уровня «Передовые цифровые технологии», Центра компетенций НТИ СПбПУ «Новые производственные технологии», Инжинирингового центра «Центр компьютерного инжиниринга» (CompMechLab®)  СПбПУ.

Вадим Бураков Д.т.н., руководитель разработки программного обеспечения ООО «Лаборатория Вычислительная Механика» (CompMechLab®)

Екатерина Мартынец, ФГАОУ ВО Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, ведущий специалист отдела технологического и промышленного форсайта ПИШ СПбПУ.

Юрий Рябов, к.п.н., ФГАОУ ВО Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, начальник отдела технологического и промышленного форсайта ПИШ СПбПУ.

Людмила Щербина, ФГАОУ ВО Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, заместитель директора по информационно-аналитической работе, Инжиниринговый центр «Центр компьютерного инжиниринга» СПбПУ.

Процессы цифровой трансформации, изменившиеся геополитические условия и возрастающий уровень конкуренции подчеркивают сверхактуальность внедрения передовых цифровых технологий, обеспечивающих разработку высокотехнологичных изделий в кратчайшие сроки, с минимальными затратами и обеспечением высокого уровня технических характеристик и качества. Развитие технологий цифрового проектирования и моделирования, создание цифровых двойников изделий и поддержка промышленных изделий на всех стадиях жизненного цикла сопровождается увеличением числа инженерных расчетов и цифровых испытаний изделий. Это вынуждает компании обращаться к технологиям, обеспечивающим интеграцию разнообразных CAx-систем, накопление и визуализацию результатов выполненных инженерных расчетов, прослеживаемость и прозрачность цепочек вычислений, принимаемых решений и пр. К числу таких технологий относятся SPDM-платформы. В работе рассмотрена отечественная цифровая платформа разработки и применения цифровых двойников CML-Bench®, относящаяся к классу SPDM-систем, приведены ее функциональные и технические возможности.

Введение

В современных условиях возрастающей конкуренции, геополитических изменений, необходимости обеспечения технологического суверенитета и импортонезависимости необходима разработка высокотехнологичных промышленных изделий в сжатые сроки с минимальными финансовыми затратами и обеспечением требуемого уровня технических характеристик и качества. Так, в соответствии с Постановлением Правительства РФ от 15 апреля 2023 г. № 603 о приоритетных направлениях проектов технологического суверенитета и проектов структурной адаптации экономики РФ выделено более 460 приоритетных направлений по 13 отраслям промышленности (авиационная промышленность, автомобилестроение, железнодорожное, нефтегазовое, сельскохозяйственное, специализированное машиностроение, станкоинструментальная промышленность и тяжелое машиностроение, энергетическая промышленность и др.), в которых критически важно выполнить импортозамещение высокотехнологичных изделий и оборудования в ближайшее время [1].

Разработка и производство критически важной конкурентоспособной продукции высокотехнологичных отраслей промышленности возможны на основе передовой технологии создания цифровых двойников изделий, для чего необходимы инструменты математического, компьютерного и суперкомпьютерного моделирования на основе CAE-систем и высокопроизводительных вычислительных систем (High-Performance Computing, HPC).

В соответствии с ГОСТ Р 57700.37—2021 «Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения» цифровой двойник изделия — это система, состоящая из цифровой модели изделия1 и двусторонних информационных связей с изделием (при наличии изделия) и (или) его составными частями [2]. Действие стандарта2 распространяется в первую очередь на изделия машиностроения — отрасли, которая является основой развития технологического ядра промышленности и экономики.

Как правило, возрастающая сложность конструкций изделий машиностроения требует увеличения объемов математического и компьютерного моделирования, цифровых испытаний. Об этом свидетельствует аналитика, представленная ведущими компаниями авиастроения и автомобилестроения The Boeing Company и BMW. Так, Boeing еще в 2014 году отметил рост спроса на инженерные расчеты в зависимости от возрастающей сложности конструкций [3].

На слайде из презентации (рис. 1) представлено монотонное  увеличение объема прочностных расчетов, расчетов, обеспечивающих минимизацию веса, и расчетов, связанных с материалами и технологическими процессами, при разработке самолета.

Рис. 1. The Boeing Company. Сложность конструкций порождает спрос на расчеты. Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг» по материалам [3; 4]

Другим примером может стать деятельность корпорации BMW по выполнению расчетов при разработке автомобилей — уже в 2015 году компания преодолела рубеж в 2 млн инженерных расчетов, проводимых на своей SDM-платформе (рис. 2).

Рис. 2. Увеличение числа инженерных расчетов BMW. Источник: International SPDM Conference 2017. Presentation of Mark Norris. Слайд из презентации эксперта Марка Норриса

Широкое применение разных мультидисциплинарных CAE-систем, используемых для решения сложных промышленных задач, способствовало разработке платформенных решений, которые обеспечивают прозрачность и контролируемость процесса разработки, обоснование принимаемых решений, автоматизацию работы с расчетными вариантами и конечно-элементным моделированием, интеграцию и взаимодействие инженерного программного обеспечения [5]. Для реализации данных задач инженеры и разработчики программного обеспечения стали разрабатывать системы управления процессами и данными компьютерного моделирования (SPDM-системы, Simulation Process and Data Management).

В соответствии с Приказом Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации от 22 сентября 2020 г. № 486 о классификации программ для ЭВМ и баз данных [6] средства управления процессами и данными компьютерного моделирования (SPDM) — это программное обеспечение, предназначенное для эффективного управления конфигурацией данных моделирования, оптимизации процессов, осуществления совместной работы глобально распределенных команд, обеспечения прослеживаемости и принятия решения по оптимизации продукта, связывающее входные и выходные данные программ препроцессинга, систем конечно-элементного анализа и программ обработки результатов вычислений (постпроцессинга).

Принимая во внимание эффективность SPDM-систем не только в процессах проектирования, но и на более поздних стадиях жизненного цикла изделия  на стадии производства, эксплуатации и утилизации [7], разработку данных систем включили в дорожную карту развития высокотехнологичной области «Новое индустриальное программное обеспечение» (НИПО)3 на период до 2030 года [8; 10]. Данная дорожная карта утверждена в 2022 году и предусматривает разработку и продвижение программных продуктов, в частности для инженерного анализа, обеспечивающих ключевые производственные процессы предприятий из всех секторов экономики и радикальные изменения в процессах промышленного производства [8; 9]. К одному из трех технологических направлений дорожной карты  Системы автоматизированного проектирования и управления жизненным циклом изделий среднего и тяжелого класса на базе интегрированной инженерной платформы — относятся SPDM-системы.

В качестве российского примера SPDM-системы можно привести цифровую платформу для разработки и применения цифровых двойников CML-Bench® [11-13].

Цифровая платформа CML-Bench®: общая характеристика

CML-Bench® — цифровая платформа разработки и применения цифровых двойников как высокотехнологичных промышленных изделий или продуктов, так и физико-механических процессов, а также технологических/ производственных процессов изготовления.

Ее разработка осуществляется сотрудниками Инжинирингового центра «Центр компьютерного инжиниринга» (CompMechLab®) СПбПУ, Центра компетенций НТИ СПбПУ «Новые производственные технологии», ООО Лаборатория «Вычислительная механика» (CompMechLab®) с 2006 года. Приказом Министра цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации М.И. Шадаева № 84 от 16.02.2021 цифровая платформа CML-Bench® включена в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных [14; 15]. Цифровая платформа CML-Bench® имеет зарегистрированный товарный знак в Федеральной службе по интеллектуальной собственности (Роспатенте) в соответствии с Мадридской системой международной регистрации знаков  [16-18].

В настоящее время завершается процесс сертификации платформы по 6-му уровню доверия ФСТЭК и соответствия требованиям к ГИС 3-го класса. В результате CML-Bench® получит возможность обработки коммерческой тайны и сведений «для служебного пользования».

Цифровая платформа CML-Bench® неоднократно была отмечена как прорывная технологическая разработка:

•  в 2017 году она была признана лучшим высокотехнологичным проектом для промышленного производства, и ООО Лаборатория «Вычислительная механика» (CompMechLab®) была награждена Национальной промышленной премией РФ «Индустрия»;
•  в 2018 году цифровая платформа CML-Bench® была признана «Лучшим цифровым проектом ЕАЭС» в международном Конкурсе инновационных проектов «Евразийские цифровые платформы»;  
•  в 2021 году была получена премия «Технологический прорыв — 2021» в номинации «Лучшее технологическое решение по моделированию и управлению данными в цифровизации»;  
•  в 2022 году цифровая платформа CML-Bench® удостоена Первой Национальной премии «Импортонезависимость», присуждаемой за вклад в реализацию приоритетных направлений технологического развития российской экономики на основе принципов импортонезависимости и импортоопережения и за особые заслуги в повышении конкурентоспособности отечественной продукции, эффективную технологическую модернизацию и цифровизацию отраслей;   
•  в этом же году цифровая платформа была удостоена Национальной премии в области промышленных и цифровых передовых технологий «Приоритет-2022» в номинации «Импортозамещение».

Цифровая платформа CML-Bench®: функциональные возможности

На базе цифровой платформы CML-Bench® могут быть объединены «лучшие в классе» (best-in-class) технологии мирового уровня и наилучшие доступные технологии, за счет которых ведется разработка основных компонентов цифровых двойников высокотехнологичных промышленных изделий (рис. 3):

• разработка архитектуры цифрового двойника на основе подходов системного инжиниринга (SystemsEngineering, SE) и модельно-ориентированного системного инжиниринга (Model-Based Systems Engineering, MBSE); 
• разработка многоуровневой системы требований [2] или, в наиболее продвинутом варианте, — многоуровневой матрицы требований, целевых показателей и ресурсных ограничений;
• разработка математических, компьютерных и цифровых моделей с высоким уровнем адекватности, прошедших процедуры верификации и валидации [2];
• цифровые (виртуальные) испытания, а также цифровые испытания на специализированных цифровых (виртуальных) стендах и полигонах4 [2].

Рис. 3. Инженерная архитектура цифровой платформы. Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»

Для проведения цифровых (виртуальных) испытаний цифровая платформа CML-Benchâ имеет возможность подключения различных высокопроизводительных вычислительных ресурсов (кластеров и суперкомпьютеров), а также широкого спектра специального инженерного программного обеспечения, используемого в инженерно-конструкторских разработках для выполнения инженерных и расчетных работ на различных стадиях подготовки и проведения компьютерного моделирования, цифровых (виртуальных) испытаний и обработки результатов вычислений (CAD/CAE/CAO/CAx/PDM/PLM).

Соответственно, цифровая платформа CML-Bench® обеспечивает связь входных и выходных данных программ препроцессинга, систем компьютерного проектирования и моделирования, компьютерного и суперкомпьютерного инжиниринга, компьютерной оптимизации, а также программ обработки результатов вычислений и визуализации (постпроцессинга), повышая степень автоматизации, обеспечивая прозрачность и прослеживаемость цифровых (виртуальных) испытаний и улучшая процессы моделирования и проектирования.

Платформа CML-Bench® позволяет осуществлять декомпозицию изделия как сложной технической/киберфизической системы на подсистемы, компоненты, узлы, детали и сборочные единицы, осуществлять детализацию требований, формировать целевые показатели, учитывать ресурсные ограничения (в первую очередь технологические и производственные), проводить балансировку требований и целевых показателей, которые должны быть реализованы одновременно и зачастую противоречат друг другу, то есть, фактически, обоснованно находить «компромиссные решения».

На платформе CML-Bench® многоуровневая система требований формируется в виде матрицы требований, целевых показателей и ресурсных ограничений, часто — набора матриц (таблиц) — рис. 4. Она позволяет организовать эффективную работу с множеством требований и целевых показателей в процессе разработки цифрового двойника изделия, в частности, обеспечивать возможность в кратчайшие сроки обоснованно вносить необходимые изменения и уточнения, оперативно отслеживать многократные изменения конструкции изделия, отслеживать взаимное влияние компонентов или нарушение тех или иных ограничений, другими словами — осуществлять оперативное «управление требованиями, изменениями и конфигурацией» изделия в процессе реализации проекта.

Рис. 4. Матрица требований и целевых показателей (пример). Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг» [19]

На цифровой платформе CML-Bench® генерируются большие объемы содержательных («умных») данных (Smart Big Data) — массив данных, генерируемый в процессе мультидисциплинарного компьютерного/суперкомпьютерного моделирования и применения компьютерных технологий оптимизации и содержащий множество различных характеристик, которые позволяют исчерпывающе описать поведение объекта моделирования в различных ситуациях, включая нарушения нормальных условий эксплуатации и аварийные ситуации. Эти данные используются как в рамках разработки изделия, так и для создания нескольких вариантов изделия с характеристиками, превосходящими те, что были установлены в техническом задании. Эти результаты сохраняются в виде научно-технического задела на цифровой платформе CML-Bench® (уместно употребить термин Digital Brainware) для дальнейшего использования в аналогичных проектах и при решении аналогичных задач в процессе разработки других изделий.

Все цифровые и проектные решения инженеров, полученные в ходе выполнения сотен проектов для десятков отраслей, хранятся на цифровой платформе CML-Bench®  и формируют Digital Brainware, насчитывающий сегодня более 310 тыс. решений (рис. 5). Так, накоплено следующее число цифровых решений в разрезе основных типов решаемых задач:

•  Computational Structure Mechanics (CSM) / Computer-Aided Engineering (CAE) ~ 150 тыс. расчетов с августа 2015 по июль 2023 года (~ 35-40 расчетов/сутки в июле 2023 г.);
•  Computational Fluid Dynamics (CFD) ~ 20 тыс. расчетов с августа 2015 по июль 2023 года (~ 15-20 расчетов/сутки в июле 2023 г.);   
•  Computer-Aided Optimization (CAO) ~ 12 тыс. расчетов с августа 2015 по июль 2023 года.

Рис. 5. Статистика работы Цифровой фабрики СПбПУ по разработке и применению цифровых двойников на основе цифровой платформы CML-Bench® с момента введения режима самоизоляции (30.03.2020 г.) и до августа 2023 года. Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»

Таким образом, цифровая платформа CML-Bench® осуществляет интеграцию и управление вычислительной (Hardware) и программной (Software) инфраструктурой, формирует интеллектуальный научно-технический задел (Digital Brainware) для разработки цифровых двойников изделий в различных высокотехнологичных отраслях промышленности.

На базе цифровой платформы CML-Bench® возможно осуществление «цифровой сертификации» — специализированного бизнес-процесса, основанного на сотнях/тысячах/десятках тысяч цифровых (виртуальных) испытаний как отдельных компонентов, так и системы в целом на цифровых (виртуальных) испытательных стендах и полигонах, целью которого является прохождение с первого раза всего комплекса натурных, сертификационных и прочих испытаний [20].  Реализация «цифровой сертификации» позволяет значительно снизить себестоимость разработки и сократить время вывода изделия в серийное производство.

Для прохождения «цифровой сертификации» в автомобилестроительной отрасли в части пассивной безопасности на платформе CML-Bench® построено около 50 специализированных цифровых (виртуальных) испытательных стендов (рис. 6). Модели манекенов содержат тысячи виртуальных датчиков. Также в ходе цифрового краш-теста фиксируется последовательное, «запрограммированное» по миллисекундам на этапе проектирования, разрушение сварных точек из общего числа 5-8 тыс. сварных точек кузова автомобиля при различных возможных столкновениях.

Для испытаний на безопасность пешеходов, например при наезде на пешехода и ударе головой по капоту, на цифровой платформе CML-Bench® в автоматизированном режиме проводятся цифровые (виртуальные) испытания для 300-500 точек возможного удара головой о капот. При проведении натурных сертификационных испытаний выбирают случайным образом 10 точек и проводят сопоставление результатов натурных и цифровых испытаний, полученных в этих точках. Благодаря проведению цифровых испытаний на платформе CML-Bench® и специализированному бизнес-процессу «цифровой сертификации» удается достичь отличия от результатов натурных испытаний менее чем на 3% и, фактически, сертифицировать изделие на основе цифровых испытаний.

Рис. 6. Порядок проведения испытаний на безопасность пешеходов при ударе головой о капот автомобиля на базе платформы CML-Bench®. Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»

Применение цифровой платформы CML-Bench® предоставляет возможность вести разработку изделия одновременно по нескольким траекториям, то есть разрабатывать сразу несколько вариантов возможных решений, которые все отвечают требованиям заказчика, установленным в техническом задании, а также осуществлять мониторинг всех изменений конструкторских решений, эволюцию и модификацию всех расчетных моделей и расчетных вариантов (рис. 7). Все эти разработки, включая цифровые модели и результаты цифровых испытаний, пополняют Digital Brainware на системной регулярной основе — около 100 цифровых решений ежесуточно.

Рис. 7. Цифровой след реализации проекта (траектории разработки). Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»

Именно с помощью нескольких таких цифровых решений, которые все удовлетворяют требованиям технического задания — «цифровых двойников, сидящих в засаде» (А.И. Боровков), компании — лидеры высокотехнологичных рынков обеспечивают, в трактовке декана экономического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова профессора А.А. Аузана, «гарантированное зарезервированное развитие», накапливая цифровые и проектные решения на платформе CML-Bench® и выводя их на рынок последовательно, последовательно «материализуя цифровые двойники» по мере необходимости, в зависимости от складывающейся рыночной конъюнктуры. Таким образом, цифровая платформа CML-Bench® позволяет структурировать все расчетные модели и варианты, обеспечивает возможность эффективной работы с базами данных значительного объема, включающей расчетные модели, результаты вычислений и расчетные варианты по различным типам анализа.

Цифровая платформа CML-Bench®: технические характеристики

Цифровая платформа CML-Bench® состоит из набора сервисов, формирующих слои доменной модели и доступа к данным, написанных на Java 11 и Kotlin 1.9, а также слоя представления на TypeScript (рис. 8). При создании платформы использовались лучшие  из известных практик программирования. Для обеспечения качества был создан ряд собственных подходов и инструментальных средств [21]. В окружениях развертывания применяются лучшие технологии для автоматизации установки, сбора логов ошибок и показателей производительности, онлайн-мониторинга работы: ELK, Jenkins, Ansible, Prometheus и др. Программный код платформы состоит из более чем 600 тыс. строк.

Рис. 8. Техническая архитектура цифровой платформы по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench® . Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»

Цифровая платформа CML-Bench® совместима с сертифицированной операционной системой (ОС) со встроенными верифицированными средствами защиты информации Astra Linux Special Edition 1.7 [22; 23] — отказоустойчивой ОС для защищенных IT-инфраструктур любого масштаба и работы с данными любой степени конфиденциальности.

Программный слой цифровой платформы CML-Bench®, отвечающий за доступ к данным, адаптирован к сертифицированной версии промышленной системы управления базами данных для высоконагруженных систем Postrges PRO Enterprise Certified, российской системы управления базами данных (СУБД), содержащей встроенные средства защиты от несанкционированного доступа к информации, встроенный контроль целостности исполняемых файлов и другие значимые с точки зрения безопасности функции. 

Операционная система Astra Linux Special Edition и СУБД Postgres Pro Enterprise сертифицированы ФСТЭК. Совместимость цифровой платформы с этими системами открывает возможности по внедрению CML-Bench® на российских предприятиях, имеющих повышенные требования к параметрам обеспечения информационной безопасности.

На базе цифровой платформы CML-Bench® разрабатываются проекты для высокотехнологичных отраслей промышленности: двигателестроение, авиастроение, автомобилестроение, энергомашиностроение, нефтегазовое, атомное, тяжелое и специальное машиностроение, судостроение, ракетная и космическая техника, приборостроение и др.

Заключение: направления развития CML-Bench®

В рамках развития цифровой платформы CML-Bench® непрерывно расширяется ее функциональность. Цифровая платформа CML-Bench® внедрена на высокотехнологичных предприятиях отечественной промышленности, что потребовало разработки специализированных отраслевых программных модулей («кастомизация» цифровой платформы). Применение цифровой платформы CML-Bench® в процессе подготовки высококвалифицированных инженерных кадров в Передовой инженерной школе СПбПУ «Цифровой инжиниринг» способствует повышению эффективности процесса подготовки востребованных инженеров, обладающих компетенциями мирового уровня («инженерного спецназа») в ходе выполнения НИОКР и решения фронтирных инженерных задач, а также  обеспечивает тиражирование лучших подходов к проектированию сложных технических систем. Расширение спектра применяемых CAx- и PLM-решений отечественных разработчиков путем интеграции на цифровой платформе, безусловно, ускорит процесс внедрения цифровой платформы CML-Bench® на отечественные предприятия, а возможность обработки защищенной информации снимет ограничения при работе с оборонно-промышленным комплексом.

Приведенные задачи успешно реализуются в рамках шести направлений стратегического развития цифровой платформы CML-Bench® (рис. 9):

1. Развитие базового функционала цифровой платформы CML-Bench®.

2. Сертификация средств защиты во ФСТЭК.

3. Миграция данных — в первую очередь с платформы Siemens Teamcenter.

4. Интеграция с отечественным инженерным ПО (CAx-системы) — в настоящее время к цифровой платформе подключено более 150 лицензий и версий CAx-систем, а также In-House ПО различных компаний.

5. Отраслевая кастомизация и расширение сфер применения цифровой платформы.

6. Формирование академических лицензий, создание учебно-методических комплексов.

Рис. 9. Направления развития цифровой платформы CML-Bench®. Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»

Рассмотренная цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench® является необходимым инструментом, который позволяет в кратчайшие сроки создавать глобально конкурентоспособную и востребованную высокотехнологичную продукцию, определенную в рамках приоритетных направлений проектов технологического суверенитета.

Список литературы:

1.       Постановление Правительства Российской Федерации от 15 апреля 2023 г. № 603. URL: http://static.government.ru/media/files/8JsiO5kSItJA1g5IHhGd5qiQVACelECn.pdf (дата обращения: 01.08.2023).

2.       ГОСТ Р 57700.37—2021. Национальный стандарт РФ. «Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения». М., 2021.  URL: http://protect.gost.ru/v.aspx?control=7&id=241313 (дата обращения: 06.12.2022).

3.       Barthenheier K. Simulation Process and Data Management.  URL: http://gpdisonline.com/wp-content/uploads/past-presentations/PLM_73_Boeing-Barthenheier-SPDM.pdf.

4.       Глобальные тренды в инженерном образовании / А.И. Боровков [и др.] // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Гуманитарные и общественные науки. 2018. Т. 9. № 4. С. 58-76.

5.       Improvement of Collaboration between Testing and Simulation Departments on the Example of a Motorcycle Manufacturer. URL: https://www.researchgate.net/publication/334715196_Improvement_of_Collaboration_between_Testing_and_Simulation_Departments_on_the_Example_of_a_Motorcycle_Manufacturer (дата обращения: 08.12.2022).

6.       Приказ Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ от 22.09.2020 № 486 «Об утверждении классификатора программ для электронных вычислительных машин и баз данных». URL: https://base.garant.ru/74832091/ (дата обращения: 01.08.2023).

7.       Ogewell V. SPDM: От крайнего разочарования к демократизации симуляции? / V. Ogewell // CAD/CAM/CAE Observer. 2019. № 2 (126). С. 38-43.

8.       Утверждена «дорожная карта» по направлению «Новое индустриальное программное обеспечение», реализуемая при координации Росатома  Ведомости. URL: https://www.vedomosti.ru/press_releases/2022/12/19/utverzhdena-dorozhnaya-karta-po-napravleniyu-novoe-industrialnoe-programmnoe-obespechenie-realizuemaya-pri-koordinatsii-rosatoma (дата обращения: 20.12.2022).

9.       Правительство перезапускает соглашения с крупнейшими компаниями о развитии отдельных высокотехнологичных направлений | Министерство экономического развития Российской Федерации. URL: https://www.economy.gov.ru/material/news/pravitelstvo_perezapuskaet_soglasheniya_s_krupneyshimi_kompaniyami_o_razvitii_otdelnyh_vysokotehnologichnyh_napravleniy.html (дата обращения: 15.12.2022).

10.     Чернышенко Д.Н. Утверждены «дорожные карты» «Новое индустриальное программное обеспечение» и «Новое общесистемное программное обеспечение»: Новости. Правительство Российской Федерации, 2022. URL: http://government.ru/news/47353/ (дата обращения: 16.12.2022).

11.     CML-Bench® — цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников. URL: https://cml-bench.ru/ (дата обращения: 01.03.2023).

12.     Боровков А.И. Новая парадигма цифрового проектирования и моделирования глобально конкурентоспособной продукции нового поколения / А.И. Боровков, Ю.А. Рябов, В.М. Марусева // Цифровое производство: методы, экосистемы, технологии. МШУ СКОЛКОВО, 2018.  С. 24-44.

13.     Цифровые двойники и цифровая трансформация предприятий ОПК / А.И. Боровков [и др.] // Оборонная техника. 2018. № 1. С. 6-33.

14.     Приказ Минцифры России от 16.02.2021 № 84 «О формировании и ведении единого реестра российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных и единого реестра программ для электронных вычислительных машин и баз данных из государств — членов Евразийского экономического союза, за исключением Российской Федерации».  URL: https://legalacts.ru/doc/prikaz-mintsifry-rossii-ot-16022021-n-84-o-formirovanii/ (дата обращения: 28.07.2023).

15.     Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench®.  Реестр программного обеспечения, 2023. [Электронный ресурс]. URL: https://reestr.digital.gov.ru/reestr/310460/?sphrase_id=1514023 (дата обращения: 28.07.2023).

16.     Федеральная служба по интеллектуальной собственности. Товарный знак CML-Bench®. URL: https://www1.fips.ru/fips_servl/fips_servlet?DB=RUTM&DocNumber=930962 (дата обращения: 28.07.2023).

17.     Роспатент. Мадридская система. URL: https://rospatent.gov.ru/ru/activities/inter/coop/wipo/madrid_system (дата обращения: 28.07.2023).

18.     Madrid Agreement Concerning the International Registration of Marks. URL: https://www.wipo.int/export/sites/www/treaties/en/docs/pdf/madrid_marks.pdf?roistat_visit=1551481 (дата обращения: 28.07.2023).

19.     Цифровые двойники в высокотехнологичной промышленности: монография / А.И. Боровков [и др.].  СПб: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2022. 492 с.

20.     Цифровые двойники: определение, подходы и методы разработки / А.И. Боровков, Ю.А. Рябов // Цифровая трансформация экономики и промышленности: сборник трудов научно-практической конференции с зарубежным участием. 2019. С. 234-245.

21.     Burakov V.V., Borovkov A.I. Advanced metric analysis tool for Java source code // Information and Control Systems. 2023. № 1. С. 17-28.

22.     Цифровая платформа по разработке цифровых двойников CML-Bench® от Петербургского Политеха расширила свои возможности FEA.RU | CompMechLab — разработка и применение цифровых двойников (digital twin), цифровое проектирование, CAD/CAE/CAM/CAO/HPC. URL: https://fea.ru/news/8137 (дата обращения: 28.07.2023).

23.     Разработка инженеров из Санкт-Петербурга позволит моделировать любые промышленные задачи и проводить испытания виртуально. URL: https://minobrnauki.gov.ru/press-center/news/novosti-podvedomstvennykh-uchrezhdeniy/51998/ (дата обращения: 28.07.2023).