НТК «Математическое моделирование и интеллектуальные системы управления» (НТК ММиИСУ) НЦМУ СПбПУ
Руководитель
Шкодырев Вячеслав Петрович
доктор технических наук, профессор, заведующий лабораторией «Интеллектуальные системы управления», директор НТК «Математическое моделирование и интеллектуальные системы управления»
Ведущие ученые
Общая численность сотрудников лаборатории – 26, из них молодых исследователей (до 39 лет) – 12, иностранных исследователей – 6.

В рамках программы НЦМУ подразделениями НТК реализуется три направления исследований:

  • Лаборатория «Интеллектуальные системы управления» (руководитель проекта – Шкодырев В.П.);
  • Базовый НОЦ ИПМаш РАН «Моделирование и идентификация сложных механических систем» (директор – Яковлев Ю.А.);
  • Лаборатория «Вычислительная гидроаэроакустика и турбулентность» (руководитель проекта – Стрелец М.Х.).
ЛАБОРАТОРИЯ «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ»
Руководитель
Шкодырев Вячеслав Петрович – доктор технических наук, профессор, заведующий лабораторией
Область научных исследований
  • Математическая теория управления: перспективные направления теории и практики применения систем управления сложными производственными объектами и высокотехнологическими комплексами.
  • Теория математического моделирования сложных нелинейных динамических систем и процессов.
  • Теория управления техническими системами в условиях неопределенности.
  • Перспективные платформенные решения интеграции промышленных технологий кибер-физических систем и систем искусственного интеллекта.
  • Искусственный интеллект и робототехнические системы.
  • Интеллектуальные системы управления, автоматизации и роботизации производства.
Ключевые цели и задачи
С точки зрения прикладного применения исследований ключевыми компетенциями НТК являются критический анализ проблем эффективности современных промышленных технологий, формирование перечня перспективных прорывных технологий для интегрированных платформенных решений в области промышленной автоматизации и управления, разработка общей концепции и принципов построения КФС как единой технологической платформы, интегрирующей на синергетическом уровне прорывные технологии и принципы интеллектуализации, сетевой организации и возможностей самоорганизации в гибридную информационно-управляющую среду промышленного интернета вещей для широкого класса задач промышленной автоматизации и управления.

В числе инновационных решений НТК для классов задач управления:

  • управление сложными плохо формализуемыми динамическими системами (производственными системами и технологическими процессами);
  • управление системами в условиях неопределенности действия факторов влияния;
  • ситуационное управление техническими системами (управление в нештатных, предаварийных и аварийных ситуациях);
  • групповое управление командным поведением распределенными объектами, взаимодействующими в достижении общих целей.
Примеры проектов
НИОКР «Разработка решений для построения цифровой модели производства – «цифрового двойника» (N ООП-17-03/059 от 31.7.2017, заказчик – ПАО «Газпром нефть» (ООО «Автоматика-сервис»)).

НИОКР «Разработка нового технического решения для автоматизированной системы производства шкафов АСУ ТП» (2018, заказчик – ООО «Ракурс-Инжиниринг»).
НИОКР «Работы по методологическому сопровождению построения модели операционной деятельности Барабинской нефтебазы» (Заказчик – ПАО «Газпром нефть»).
Некоторые публикации
  • Shur M.L., Spalart P.R., Strelets M.K., Travin A.K. (2021) Direct numerical simulation of the two-dimensional speed bump flow at increasing Reynolds numbers // International Journal of Heat and Fluid Flow, v. 90, 108840 (https://doi.org/10.1016/j.ijheatfluidflow.2021.108840) (Scopus Q1).
  • Garbaruk A., Strelets M.K., Crouch J.D., Effects of Extended Laminar Flow on Wing Buffet-Onset Characteristics (2021) // AIAA Journal, v. 59 (8), 2848-2854 (https://doi.org/10.2514/1.J060707) (Scopus Q1).
  • Alexeeva T.A., Barnett W.A., Kuznetsov N.V., & Mokaev T.N. (2020) Dynamics of the shapovalov mid-size firm model // Chaos, Solitons and Fractals, 140 (https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.110239) (Scopus Q1).
  • Andrievsky B., Kudryashova E.V., Kuznetsov N.V., & Kuznetsova O.A. (2020) Aircraft wing rock oscillations suppression by simple adaptive control // Aerospace Science and Technology, 105 (https://doi.org/10.1016/j.ast.2020.106049) (Scopus Q1).
  • Boiko I.M., Kuznetsov N.V., Mokaev R.N., Mokaev T.N., Yuldashev M.V., & Yuldashev R.V. (2020) On counter-examples to aizerman and kalman conjectures // International Journal of Control, (https://doi.org/doi:10.1080/00207179.2020.1830304) (Scopus Q1).
  • Kuznetsov N.V. (2020). Theory of hidden oscillations and stability of control systems // Journal of Computer and Systems Sciences International, 59(5), 647-668 (https://doi.org/10.1134/S1064230720050093) (Scopus Q2).
  • Kuznetsov N.V., Mokaev T.N., Kuznetsova O.A., & Kudryashova E.V. (2020) The lorenz system: Hidden boundary of practical stability and the lyapunov dimension // Nonlinear Dynamics, 102(2), 713-732 (https://doi.org/10.1007/s11071-020-05856-4) (Scopus Q1).
  • Leonov G.A., Mokaev R.N., Kuznetsov N.V., & Mokaev T.N. (2020) Homoclinic bifurcations and chaos in the fishing principle for the lorenz-like systems // International Journal of Bifurcation and Chaos, 30(8) (https://doi.org/10.1142/S0218127420501242) (Scopus Q2).
  • Kuznetsov N.V., Lobachev M.Y., Yuldashev M.V., Yuldashev R.V. (2021) The Egan Problem on the Pull-in Range of Type 2 PLLs, IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 68(4),9258948. P. 1467–1471 (https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2020.105530) (Q1).
  • Kuznetsov N.V., Lobachev M.Y., Yuldashev M.V., Yuldashev R.V, Volskiy S.I., Sorokin D.A. (2021) On the Generalized Gardner Problem for Phase-Locked Loops in Electrical Grids // Doklady Mathematics, Том 103, Выпуск 3. С. 157–161 (https://doi.org/10/1134/S1064562421030108) (Q2).
  • Kuznetsov N.V., Yuldashev M.V., Yuldashev R.V. (2021) Analytical-numerical analysis of closed-form dynamic model of Sayano-Shushenskaya hydropower plant: stability, oscillations, and accident // Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation 93,105530 (https://doi.org/10.1016/J.CNSNS.2020.105530) (Q1).
  • Malykhina G., Tarkhov D., Shkodyrev V., Lazovskaya T. (2021) Intelligent LED Certification System in Mass Production // Journals Sensors. Volume 21, Issue 8 2021, 21, 2891, 1–18 (https://doi.org/10.3390/s.21082891) (Q1).
  • Lazovskaya T., Malykhina G., Tarkhov D. Physics-Based Neural Network Methods for Solving Parameterized Singular Perturbation Problem // Computation 2021, 9, 97. (https://doi.org/10.3390/computation9090097) (Q2).
  • Aleksandr S. Taraskin, Konstantin K. Semenov, Aleksandr V. Protasov, Alexey A. Lozhkov, Aleksandr A. Tyulin, Aram A. Shaldzhyan, Edward S. Ramsay, Olga A. Mirgorodskaya, Sergey A. Klotchenko, Yana A. Zabrodskaya. (2021) Quench me if you can: Alpha-2-macroglobulin trypsin complexes enable serum biomarker analysis by MALDI mass spectrometry // Biochimie, 2021 (https://doi.org/10.1016/j.biochi.2021.03.005) (Scopus Q2).
  • Dashkina A.I., Khalyapina L.P., Kobicheva A.M., Odinolaya M.A., & Tarkhov D.A. (2020) Developing a model of increasing the learners' bilingual professional capacity in the virtual laboratory environment // Applied Sciences (Switzerland), 10(20), 1–20 (https://doi.org/10.3390/app10207022) (Scopus Q2).
  • Kvasnov A., Shkodyrev V. (2021) A classi-fication technique of group objects by arti-ficial neural networks using estimation of entropy on synthetic aperture radar images // Journal of Sensors and Sensor Sys-tems (JSSS), 10, 127-134 (https://doi.org/10.5194/jsss-10-127-2021) (Q2).
  • Frolova K.P., Vilchevskaya E.N., Polyanskiy V.A., Yakovlev Y.A. (2020) Modeling the skin effect associated with hydrogen accumulation by means of the micropolar continuum // Continuum Mechanics and Thermodynamics (https://doi.org/10.1007/s00161-020-00948-3nite) (Scopus Q1).
  • Арсеньев Д.Г., Берковский Н.А. «Метод присоединенных частичных фильтров в нелинейных задачах байесовского оценивания с параметром, имеющим высокую априорную неопределенность» Известия РАН. Теория и системы управления, 2015, № 3, с. 21–39 (Издательство «Наука», Москва, 2015, ISSN: 0002-3388 - 19 стр.)
  • Арсеньев Д.Г., Иванов В.М., Кореневский М.Л. «Адаптивное управление в стохастических методах вычислительной математики и механики», издание 2-е, дополненное // СПб.:Наука, 2008, 432
  • Арсеньев Д.Г., Иванов В.М., Шкодырев В.П. «Адаптивное управление вычислительными процессами» // СПб:Наука, 2011, 308.
  • Arseniev, D.G., Ivanov, V.M., Korenevsky, M.L. «Adaptive stochastic methods in computational mathematics and mechanics» // Walter de Gruyter GmbH, 2018, 278

БАЗОВЫЙ НОЦ ИПМАШ РАН «МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИДЕНТИФИКАЦИЯ СЛОЖНЫХ МЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ»
Руководитель
Яковлев Юрий Алексеевич – кандидат физико-математических наук, директор НОЦ
Область научных исследований
  • Влияние водорода на пластичность, прочность, усталость и коррозионную стойкость материалов.
  • Моделирование и расчет сложных конструкций и технологических процессов.
  • Управление сложными механическими объектами.
  • Моделирование и идентификация сложных механических объектов.
  • Тепловой и вентиляционный расчет машин.
Примеры проектов
  • Диагностика коррозионного растрескивания промысловых трубопроводов из металлопластовых труб по изменению твердости металла.
  • Исследование индуцированного водородом растрескивания как основной причины разрушения лопаток газотурбинного двигателя.
  • Расчет фланцевого соединения с учетом наводораживания.
  • Моделирование работы створок затвора С1.
  • Моделирование обтекания платформы «Приразломная».
  • Моделирование работы подводных райзерных систем.
  • Разработка программного комплекса по моделированию сборки самолетов.
  • Моделирование теплового загрязнения ПАТЭС.
  • Моделирование ударных нагрузок на сложные системы.
  • Моделирование вибраций гидротурбин.
  • Моделирование деформаций грунта.
  • Управление электромеханическим и гидравлическими приводами с учетом кинематической цепи и нелинейностей характеристик привода.
  • Биоморфное управление прецизионными упругими системами.
  • Коллинеарное и ортогональное управление мобильными системами.
  • Разработка специализированного ПО для теплового и вентиляционного расчета электрогенераторов.
ЛАБОРАТОРИЯ «ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ГИДРОАЭРОАКУСТИКА И ТУРБУЛЕНТНОСТЬ» (ВГИТ)
Руководитель
Стрелец Михаил Хаимович – доктор физико-математических наук, профессор, главный научный сотрудник, заведующий лабораторией
Область научных исследований
  • Построение современных вихре-разрешающих подходов к моделированию турбулентности.
  • Разработка надежных и точных алгоритмов для аэродинамических расчетов и расчета шума, генерируемого турбулентностью.
  • Численный анализ внешних, внутренних и струйных турбулентных течений, направленный на уменьшение сопротивления обтекаемых тел, снижение аэродинамического шума, повышение безопасности полетов и комфорта пассажиров и экипажа в различных транспортных средствах, включая пилотируемые космические корабли.
  • Разработка и применение методов исследования устойчивости ламинарных и турбулентных течений на основе линейной теории устойчивости.
  • Оптимизация систем вентиляции, отопления и кондиционирования в транспортных средствах и в помещениях различного назначения.
Цели и задачи
Разработанные сотрудниками лаборатории первый гибридный RANS-LES подход (метод моделирования отсоединенных вихрей, или Detached Eddy Simulation) и его усовершенствованные версии широко используются во всем мире для расчета турбулентных течений в авиации, авиамоторостроении, космической технике, автомобилестроении, машиностроении и других отраслях техники. На сентябрь 2021 года число ссылок на эти методы в Google составляет около 8,8 млн.

В числе партнеров и заказчиков лаборатории Technical University of Braunschweig (Germany), DLR (Germany), ANSYS (USA), Boeing Commercial Airplanes (USA), РКК Энергия (Россия), Минобрнауки РФ, Российский фонд фундаментальных исследований и др.

Среди результатов деятельности лаборатории:

  • Собственный программный код NTS (Numerical Turbulence Simulation), прошедший верификацию путем решения с его помощью большого числа тестовых задач, в том числе, задач, представленных на сайте NASA Turbulence Modeling Resource. Результаты тестирования показали, что данный код является одним из лучших среди известных CFD-кодов в мире.
  • Разработана неэмпирическая вычислительная система для расчета аэродинамических характеристик потоков в проточной части двухконтурных авиационных двигателей и излучаемого ими шума.
  • Разработана аналогичная система для расчета шума, генерируемого турбулентными струями.
  • Предложен новый подход к расчету аэроакустических нагрузок на элементы пилотируемых транспортных космических кораблей на начальной стадии полета.
  • В рамках предложенного подхода совместно с коллегами из РКК «Энергия», ЦАГИ и ЦНИИМАШ проведены широкие параметрические численные исследования и получены расчетные данные, необходимые для проектирования конструкций, обеспечивающих жизнеспособность корабля и безопасность экипажа.
Примеры проектов
  • Развитие гибридных RANS-LES подходов к моделированию турбулентности и разработка эффективных вычислительных технологий решения задач внешней и внутренней аэродинамики и аэроакустики (грант РНФ);
  • Расчетные исследования пульсаций и акустических воздействий на возвращаемый аппарат при работе ракетного блока аварийного спасения и аэродинамических характеристик отделяемого головного блока с работающим ракетным блоком аварийного спасения при отделении от носителя (хозяйственный договор с РКК «Энергия»);
  • Методика расчета поля течения за соплом РДТТ РБАС (численное моделирование эксперимента ИТПМ СО РАН) и акустических воздействий на элементы пилотируемых космических кораблей (хозяйственный договор с РКК «Энергия»);
  • Компьютерное моделирование шума модельного самолетного винта на основе вихреразрешающих подходов к моделированию турбулентности и сравнительный анализ шума различных конфигураций открытого ротора при постоянной тяге (хозяйственный договор с ЦАГИ им. Н.Е. Жуковского);
  • Численное моделирование аэродинамического следа при наличии неблагоприятного градиента давления (совместно с Техническим университетом Брауншвейга, Германия).
Некоторые публикации
  • Spalart P.R., & Garbaruk A.V. (2020). Correction to the Spalart-Allmaras Turbulence Model, Providing More Accurate Skin friction // AIAA Journal, 58(5), 1903-1905 (https://doi.org/10.2514/1.J059489) (Scopus Q1).
  • Spalart P.R., & Garbaruk A.V. (2021). A New "λ2" Term for the Spalart–Allmaras Turbulence Model, Active in Axisymmetric Flows // Flow Turbulence and Combustion (https://doi.org/10.1007/s10494-020-00223-0) (Scopus Q1).
  • Garbaruk A., Strelets M., Crouch J.D. (2021). Effects of Extended Laminar Flow on Wing Buffet-Onset Characteristics// AIAA Journal, 2021 (Scopus Q1).
  • Shur M.L., Spalart P.R., Strelets M.Kh., Travin A.K. (2021). Direct Numerical Simulation of the Two-Dimensional Speed Bump Flow at Increasing Reynolds Numbers // Int. J. Heat and Fluid Flow, v. 90, paper No. 108840 (https://doi.org/10.1016/j.ijheatfluidflow.2021.108840) (Scopus Q1).
  • Menter F.; Hüppe A.; Matyushenko A., Kolmogorov D. An Overview of Hybrid RANS–LES Models Developed for Industrial CFD (2021) // Appl. Sci. 2021, No 11, paper 2459 (https://doi.org/10.3390/app11062459) (Scopus Q2).