Цифровой двойник процессов регенерации в системах жизнеобеспечения


Авторы

Куликовских И. М.

Самарский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения Российской Федерации, 443099, Российская Федерация, г. Самара, ул. Чапаевская, 89

e-mail: i.m.kulikovskikh@samsmu.ru

Аннотация

Рассматривается проблема разработки цифровых двойников, связанная с необходимостью динамического изменения уровня детализации описания физического объекта в пространственных и временных шкалах. Определены ограничения, накладываемые на интеграцию данной технологии в автономные системы, которые включают: выполнение рабочих процессов на периферийных или встроенных устройствах, обеспечение непрерывного потока данных с необходимой частотой, нормативные требования к безопасности и сохранности передаваемых данных. Выявлены неявные факторы, влияющие на оценку целесообразности цифрового двойника и приводящие к накоплению ошибок, нерациональному использованию ресурсов и повышению рисков при принятии критических решений. Проведен анализ первопричин, влияющих на установление баланса между компактностью реализации цифрового решения и точностью воспроизведения его физического аналога. Разработан прототип цифрового двойника процессов регенерации в системах жизнеобеспечения, особенностью которого является оптимизация используемых ресурсов за счет его автоматической пересборки в реальном времени. Механизмы пересборки построены на ключевых принципах организации сложных систем – абстрагировании, модульности, декомпозиции и итерации, которые позволяют имитировать непрерывную динамику, наблюдаемую в процессах регенерации. Переключение между механизмами зависит от предъявляемых требований к прототипу в текущий момент времени: вычислительная эффективность, гибкость и масштабируемость, анализ первопричин или устранение неполадок, отслеживание изменений в динамике. Приведены результаты вычислительных экспериментов, подтверждающие эффективность разработанного прототипа в управлении физико-химическими процессами очистки диоксида углерода и генерации кислорода в условиях изменений состояния среды, нагрузки и деградации компонентов. Представленные результаты позволяют сделать вывод, что возможность автоматической пересборки прототипа оптимизирует используемые в системе ресурсы за счет поддержания высокой эффективности и устойчивости в критических условиях. 

Ключевые слова:

цифровой двойник, системный подход, система жизнеобеспечения, физико-химические процессы регенерации

Библиографический список

  1. Сычев В.Н. Биологические системы жизнеобеспечения человека – прошлое, настоящее, будущее. М.: ИМБП РАН, 2021. URL: http://www.imbp.ru/webpages/win1251/News/2021/Sychev.pdf
  2. Зарецкий Б.Ф., Курмазенко Э.А., Прошкин В.Ю. Управление жизнеобеспечением экипажей космических объектов: системный подход // Труды МАИ. 2020. № 113. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=118179. DOI: 10.34759/trd-2020-113-13
  3. Курмазенко Э.А., Кирюшин О.В., Кочетков А.А., Прошкин В.Ю., Цыганков А.С., Сорокин А.Е., Ведищев А.С. Оценка эффективности регенерационной системы жизнеобеспечения межпланетных пилотируемых аппаратов // Пилотируемые полеты в космос. 2020. № 2 (35). С. 99-113. DOI: 10.34131/MSF.20.2.99-113
  4. Katsoulakis E., Wang Q., Wu H. et al. Digital twins for health: a scoping review // npj Digital Medicine. 2024. No. 7 (77). URL: https://doi.org/10.1038/s41746-024-01073-0
  5. Mol C.G., Vieira A.G.D.S., Garcia B.M.S.P. et al. Closed-loop oxygen control for patients with hypoxaemia during hospitalisation: a living systematic review and meta-analysis protocol // BMJ Open. 2022. No. 12 (12). P. 062299. DOI: 10.1136/bmjopen-2022-062299
  6. Гаранин А.А., Рубаненко А.О., Шипунов И.Д., Рогова В.С. Методики измерения частоты дыхания, основанные на анализе движений грудной клетки // Наука и инновации в медицине. 2023. № 8 (4). C. 251-258. DOI: 10.35693/2500-1388-2023-8-4-251-258
  7. Juan C. Rocha et al. Cascading regime shifts within and across scales // Science. 2018. No. 362. P. 1379-1383. DOI: 10.1126/science.aat7850
  8. ГОСТ Р 57700.37–2021. Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. – М.: Российский институт стандартизации, 2021. – 15 с.
  9. National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Foundational Research Gaps and Future Directions for Digital Twins. The National Academies Press, 2023. DOI: 10.17226/26894
  10. Digital Twin: Definition & Value – An AIAA and AIA Position Paper, 2021. URL: https://www.aia-aerospace.org/publications/digital-twin-definition-value-an-aiaa-and-aia-position-pa...
  11. Willcox K., Segundo B. The role of computational science in digital twins // Nature Computational Science. 2024. No. 4. P. 147–149. DOI: 10.1038/s43588-024-00609-4
  12. Niederer S.A., Sacks M.S., Girolami M. et al. Scaling digital twins from the artisanal to the industrial // Nature Computational Science. 2021. No. 1. P. 313–320. DOI: 10.1038/s43588-021-00072-5
  13. Ferrari A., Willcox K. Digital twins in mechanical and aerospace engineering // Nature Computational Science. 2024. No. 4. P. 178–183. DOI: 10.1038/s43588-024-00613-8
  14. Tao F., Zhang H., Zhang C. Advancements and challenges of digital twins in industry // Nature Computational Science. 2024. No. 4. P. 169–177. DOI: 10.1038/s43588-024-00603-w
  15. Куликов Г.Г., Ризванов К.А., Иванов А.В., Шукалюк В.А. Трансформация автоматизированной информационно-управляющей системы построения системных математических моделей ГТД в форму цифровых двойников // Труды МАИ. 2023. № 133. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=177673
  16. Кузнецова С.В., Семенов А.С. Цифровые двойники в аэрокосмической промышленности: объектно-ориентированный подход // Труды МАИ. 2023. № 131. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=175930. DOI: 10.34759/trd-2023-131-24
  17. Цымбал М.Р., Семичастнов А.Е., Балакин Д.А., Удалов Н.Н. Разработка цифрового двойника наземной радионавигационной системы по принципам модельно-ориентированного проектирования с помощью математической среды моделирования Engee // Труды МАИ. 2024. № 136. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=180679
  18. Минаков Е.П., Привалов А.Е., Бугайченко П.Ю. Метод оценивания характеристик цифровых моделей киберфизических систем на основе множественного регрессионного анализа результатов их применения // Труды МАИ. 2023. № 131. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=175925. DOI: 10.34759/trd-2023-131-19
  19. Гусев П.Ю. Оптимизация операционных затрат в многофункциональной цифровизированной системе на основе результатов предиктивной аналитики на примере авиастроительного предприятия // Труды МАИ. 2024. № 137. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=181896
  20. Беркович Ю.А., Шалопанова О.А., Буряк А.А. Оптимизация системы освещения растений, обеспечивающей стабилизацию концентрации кислорода в газовой среде, в модели биолого-технической системы жизнеобеспечения с экипажем // Авиакосмическая и экологическая медицина. 2022. № 56 (5). C. 102-110. DOI: 10.21687/0233-528X-2022-56-5-102-110
  21. Human integration design handbook. NASA, 2015. URL: https://www.nasa.gov/wp-content/uploads/2015/03/human_integration_design_handbook_revision_1.pdf


Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2025

 Вход