Будь как переливающийся через край фонтан, а не как резервуар, содержащий все одну и ту же воду.

Пауло Коэльо

Связь с редакцией

Ближайшие события

22.05.2025

Форум T-FLEX PLM 2025

Город: Москва

19.06.2025

XXV Всероссийская научно-практическая конференция МОРИНТЕХ-ПРАКТИК «Информационные технологии в судостроении-2025»

Город: С.-Петербург

25.06.2025 - 26.06.2025

Инженерное собрание России 2025

Город: С.-Петербург

10.09.2025 - 12.09.2025

\ИНТЕГРИРОВАННОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТАМИ. Как БЫЛО, ЕСТЬ и БУДЕТ

Город: Сочи

07.10.2025 - 11.10.2025

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА УПРАВЛЕНИЯ (ICCT-2025)

Город: Гомель

фундаментальное моделирование

Статьи

Автоматизация в промышленности, №9 2020

Обсуждаем тему: Цифровые двойники в промышленности

Дозорцев В.М.

Цифровые двойники в промышленности: генезис, состав, терминология, технологии, платформы, перспективы. Часть 1. Возникновение и становление цифровых двойников. Как существующие определения отражают содержание и функции цифровых двойников?

Ключевые слова: Internet of Things (IoT), большие данные, гибридное моделирование, киберфизические системы (КФС), машинное обучение, метафора двойничества, фундаментальное моделирование, цифровая нить, цифровые двойники (ЦД)

Автоматизация в промышленности, №11 2020

Цифровые технологии для промышленных предприятий

Дозорцев В.М.

Цифровые двойники в промышленности: генезис, состав, терминология, технологии, платформы, перспективы. Часть 2. Ключевые технологии цифровых двойников. Типы моделирования физического объекта

Ключевые слова: анализ данных, блокчейн., виртуальная и дополненная реальность, гибридное моделирование, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, киберфизические системы, машинное обучение, моделирование на основе данных, промышленный Internet вещей, суррогатные модели, фундаментальное моделирование, цифровые двойники

Автоматизация в промышленности, №10 2024

Искусственный интеллект для промышленных предприятий

Аносов А.А., Баулин Е.С., Городнова М.В., Дозорцев В.М., Коростелев А.Я., Сластенов И.В.

Искусственный интеллект в задачах управления химико-технологическими процессами

Ключевые слова: автоматизация управления химико-технологическими процессами, гибридное моделирование, искусственные нейронные сети, нисходящая и восходящая парадигмы искусственного интеллекта, фундаментальное моделирование

Последний вышедший номер

Читайте в номере:

Структуры данных информационных моделей систем диспетчеризации технологических процессов в условиях цифровизации

Параметрируемая многомассовая модель грузового автомобиля

Системы технологического моделирования: исторические примеры и отечественные реалии

Метод анализа соответствия для повышения эффективности бизнес-процессов

Готовится к печати

Читайте в номере:

Алгоритм оптимизации структур робототехнических сборочных комплексов

Влияние характеристик нанесения на сдвиг порошкового слоя в аддитивном производстве

Определение весовых матриц регулятора на основе прогнозирующей модели с учетом целей управления в условиях неопределенности параметров технологического объекта