AI-APS как развитие методик производственного планирования: от нормативной базы, СС ДСЕ и МПМ ДСЕ к цифровым двойникам, AI-прогнозам и динамической балансировке производственной программы
Развитие математической модели дискретного производства 2004 года до современной AI-APS архитектуры: ступенчатые функции выпуска, ограничения ресурсов, оптимизационные решатели, цифровые двойники, графовые модели и ИИ-агенты в планировании машиностроительного и приборостроительного производства.
Четвертая, замыкающая статья цикла: физико-математическая постановка и численное ядро цифрового двойника гидроамортизатора стойки шасси гражданского самолёта на базе Навье–Стокса–Фурье, VOF, SST k-ω и полностью неявной конечно-объемной схемы.
Третья статья цикла о цифровых двойниках: общий алгоритм построения цифрового двойника изделия (декомпозиция сверху вниз и интеграция снизу вверх) на примере системы амортизации шасси коммерческого самолета. Иерархия «самолет → система шасси → стойка → составные части → детали», карта физических явлений и методов моделирования (0D/1D, MBD, FEM, CFD, ROM, data-driven), критерии выбора объектов для физико-математического моделирования.
Вторая статья цикла о цифровых двойниках: сквозная технологическая цепочка «физический процесс → математический метод → ПАК → цифровой двойник → технический результат → экономический эффект» на примере восьми отраслей — авиации, двигателестроения, автомобилестроения, энергетики, нефтегаза, судостроения, медицины и инфраструктуры. Рассмотрены роль AI (PINN, foundation models, LLM-копилоты), географическое распределение рынка, экономика внедрения и десятилетний прогноз до 2035 года.
Анализ программного документа NASA/CR-2014-218178 «CFD Vision 2030 Study» — что предсказывалось в 2014 году, что достигнуто к 2026 году (четыре экзаскейлера, прорыв на HLPW4, физически информированные нейросети), и прогноз развития вычислительной гидродинамики до 2035 года. Первый выпуск серии о цифровом моделировании и цифровых двойниках.
