Научные основы автоматизированного проектирования композиционных материалов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, доктор наук Соколов Александр Павлович

• Соколов Александр Павлович
• доктор наук
• 2023

Оглавление диссертации доктор наук Соколов Александр Павлович

СОДЕРЖАНИЕ

Стр.

Список сокращений и условных обозначений

Введение

Глава 1. Обзор современных подходов, вычислительных методов и программного

обеспечения для проектирования композиционных материалов

1.1. Современные подходы к проектированию композиционных материалов и

конструкций

1.1.1. Проектирование композитных конструкций

1.1.2. Оптимальное проектирование композиционных материалов

1.1.3. Экспериментальные исследования при проектировании компози-

ционных материалов

1.1.4. Проведение проектных расчётов при проектировании композици-

онных материалов

1.1.5. Влияние технологий изготовления на характеристики композици-

онных материалов

1.2. Вычислительные методы анализа характеристик композиционных мате-

риалов

1.2.1. Задачи микромеханики композиционных материалов

1.2.2. Вычислительные методы решения задач прямой гомогенизации и

их классификация

1.2.3. Проблема нехватки входных данных

1.2.4. Методы решения задачи обратной гомогенизации

1.3. Организация вычислительных процессов при разработке САПР

1.3.1. Современный уровень исследований и разработок в области созда-

ния наукоёмкого программного обеспечения

1.3.2. Базовые модели организации вычислений

1.3.3. Организация комплексных вычислительных процессов в наукоём-

ких системах и САПР

1.3.4. Известные системы и низкоуровневые подходы

1.3.5. Участие многопрофильных специалистов при создании наукоём-

кого программного обеспечения

1.3.6. Актуальность применения парадигмы потоко-ориентированного

программирования при разработке САПР

1.4. Программное обеспечение, применяемое при проектировании композици-

онных материалов

1.4.1. Опыт разработки систем автоматизированного проектирования

композиционных материалов в России и за рубежом

1.4.2. Программное обеспечение для автоматизированного проектирова-

ния композиционных материалов

1.5. Выводы по Главе

Глава 2. Методология автоматизированного проектирования композиционных материалов

2.1. Постановка задачи автоматизированного проектирования композицион-

ных материалов

2.1.1. Вспомогательные понятия и обозначения

2.1.2. Постановка задачи проектирования композиционных материалов

с требуемыми характеристиками в общем виде

2.1.3. Реверсивная гомогенизация

2.1.4. Определение критериев качества

2.2. Методология автоматизированного проектирования композиционных ма-

териалов

2.2.1. Описание процесса проектирования композиционных материалов

2.2.2. Требование гибкости предлагаемой методологии

2.2.3. Иерархическая природа методологии автоматизированного проек-

тирования композиционных материалов и организация маршрутов проектирования

2.3. Основные проектные процедуры и маршруты проектирования компози-

ционных материалов

2.3.1. Построение геометрических моделей представительных элементов

объёма

2.3.2. Автоматизированное проектирование композиционных материа-

лов с заданными упруго-прочностными характеристиками

2.4. Выводы по Главе

Глава 3. Математическая модель многомасштабной многокомпонентной гетерогенной структуры и теоретические основы метода реверсивной многомасштабной гомогенизации

3.1. Многокомпонентные гетерогенные структуры

3.1.1. Базовые понятия

3.1.2. Свойства многокомпонентных гетерогенных структур

3.1.3. Многомасштабное обобщение пространства многокомпонентных

гетерогенных структур

3.1.4. Специальная нумерация компонент многокомпонентной гетероген-

ной структуры

3.1.5. Операторы прямой и обратной гомогенизации параметров много-

компонентной гетерогенной структуры

3.1.6. Эффективные характеристики многокомпонентной гетерогенной

структуры

3.1.7. Функция идентификации компоненты многокомпонентной гетеро-

генной структуры

3.1.8. Пространства многомасштабных многокомпонентных гетероген-

ных структур

3.2. Реверсивная гомогенизация параметров многомасштабной многокомпо-

нентной гетерогенной структуры

3.2.1. Многомасштабная гомогенизация

3.2.2. Пример многомасштабной гомогенизации

3.2.3. Путь определения характеристик компоненты многомасштабной

многокомпонентной гетерогенной структуры

3.2.4. Пример обратной многомасштабной гомогенизации параметров

многомасштабной многокомпонентной гетерогенной структуры вдоль пути

3.2.5. Оператор реверсивной многомасштабной гомогенизация парамет-

ров многомасштабной многокомпонентной гетерогенной структуры

3.2.6. Пример оператора реверсивной многомасштабной гомогенизации

параметров многомасштабной многокомпонентной гетерогенной структуры

3.2.7. Пример работы оператора реверсивной многомасштабной гомоге-

низации

3.3. Модели многомасштабных многокомпонентных гетерогенных структур

для описания характеристик композиционных материалов

3.3.1. Двухмасштабная модель полимерного композиционного материа-

ла на основе полых пористых мембранных волокон

3.3.2. Трехмасштабная модель наномодифицированного керамоматрич-

ного высокопрочного композиционного материала

3.3.3. Катализатор алкирования бензола этиленом на основе цеолита

3.4. Выводы по Главе

Глава 4. Теоретические основы разработки программного обеспечения для построения САПР КМ

4.1. Предпосылки разработки специальных программных средств для САПР

композиционных материалов

4.2. Теоретические основы графоориентированного подхода

4.2.1. Концепция графоориентированного подхода

4.2.2. Категориальный уровень

4.2.3. Графовый уровень

4.3. Особенности реализации графоориентированного подхода

4.3.1. Интерфейсный уровень (разработка программного каркаса)

4.3.2. Реализация структур данных сложных вычислительных методов

и определение функций-предикатов, функций-обработчиков и

функций-селекторов

4.3.3. Определение графовых моделей

4.3.4. Обход графовых моделей

4.3.5. Принципы применения графоориентированного подхода

4.4. Язык определения входных данных. Принципы генерации графических

пользовательских интерфейсов

4.4.1. Постановка задачи генерации графического пользовательского ин-

терфейса

4.4.2. Принципы генерации графического пользовательского интерфейсаы183

4.4.3. Язык определения входных данных аШ1

4.4.4. Особенности интерпретации а1Ш формата

4.5. Теоретические основы автоматизированной поддержки процесса разра-

ботки САПР композиционных материалов

4.5.1. Введение в генерацию кода

4.5.2. Базовые понятия

4.5.3. Проектирование программного инструментария

4.5.4. Особенности программной реализации алгоритма генерации

4.6. Примеры прикладного использования

4.6.1. Определение входных данных для программных средств генера-

ции кода на основе шаблонов

4.6.2. Определение входных данных для программных средств ге-

нерации представительных элементов объёма дисперсно-

армированных композиционных материалов

4.6.3. Статическая и динамическая части структуры каталогов приме-

няемых шаблонов

4.6.4. Примеры практически значимых шаблонов

4.6.5. Шаблон документации на программную реализацию вычислитель-

ного метода

4.6.6. Шаблон отчёта о проведённых патентных исследованиях согласно

ГОСТ Р

4.7. Выводы по Главе

Глава 5. Прототип САПР композиционных материалов

5.1. Концепции, требования, архитектура и платформа разработки

5.1.1. Требования к системе, назначение и базовые принципы разработки

5.1.2. Компоненты системы и их классификации

5.1.3. Организация процесса разработки

5.1.4. Архитектура системы

5.2. Вычислительная подсистема, распределенные вычисления с применением

графоориентированного подхода

5.2.1. Понятие вычислительной подсистемы в САПР композиционных

материалов и её назначение

5.2.2. Требования к вычислительной подсистеме

5.2.3. Вычислительная подсистема и ее состав

5.3. Применение графоориентированного подхода для разработки средств

взаимодействия пользователь-система

5.3.1. Организация вычислительных процессов в САПР композицион-

ных материалов

5.3.2. Методология разработки средств взаимодействия пользователь-

система в САПР композиционных материалов

5.3.3. Распределённые вычисления с использованием графоориентиро-

ванного подхода

5.4. Программная реализация методологии автоматизированного проектиро-

вания композиционных материалов

5.5. Реализация метода реверсивной многомасштабной гомогенизации

5.5.1. Алгоритм реверсивной многомасштабной гомогенизации для расчёта ЭХ ММГС

5.6. Выводы по Главе

Глава 6. Вычислительные эксперименты

6.1. Анализ упруго-прочностных характеристик Ш-армированных полыми

мембранными волокнами полимерных композиционных материалов

6.1.1. Краткое введение

6.1.2. Особенности проведённых расчётов

6.1.3. Расчёт сечений поверхностей прочности

6.1.4. Расчёт упруго-прочностных характеристик с использованием мно-

гоуровневых моделей

6.1.5. Расчёт упруго-прочностных характеристик с использованием мно-

гоуровневых моделей и моделей неидеального контакта при различных объёмных концентрациях полых пористых мембранных волокон

6.2. Численный анализ упруго-прочностных характеристик наномодифици-

рованных керамоматричных композиционных материалов

6.2.1. Краткое введение

6.2.2. Особенности проведённых расчётов

6.2.3. Расчёт упруго-прочностных характеристик с использованием мно-

гоуровневых моделей и модели объёмного неидеального контакта335

6.3. Выводы по Главе

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Научные основы автоматизированного проектирования композиционных материалов»

ВВЕДЕНИЕ

Композиционные материалы находят широкое применение в различных отраслях промышленности: авиация, судостроение, ракетостроение, строительство и пр. Использование конструкций из КМ становится все более актуальным при производстве перспективных изделий и объектов в ракетно-космической и авиационной отраслях, судостроении, атомной и химической промышленности. Также КМ активно используются в машиностроении, строительной отрасли, медицинских технологиях (протезирование, стоматология) и т.д.

Использование КМ в технических конструкциях позволяет: снижать удельный вес изделия, способствует улучшению его эксплуатационных характеристик в целом, обеспечивает прочностные, теплофизические, электростатические характеристики, недостижимые с использованием классических материалов. Например, использование углепластиков в авиастроении позволяет существенно снизить общий вес изделия, что обеспечивает увеличение продолжительности полета при той же массе грузов (например, числе пассажиров). Так, новый отечественный пассажирский самолет МС-21 на 31% состоит из полимерных КМ, а зарубежный Boeing 787 Dreamliner изготавливается из композитов более чем на 50% от общего числа его конструкционных деталей.

Использование указанных преимуществ КМ затруднено существенно более сложным процессом проектирования, включающим проектирование самой композитной конструкции, необходимостью проведения многочисленных расчетов и экспериментов, сильной зависимостью характеристик КМ от технологии производства и пр.

Конкурентноспособность продукции, включающей композитные элементы, обусловлена скоростью реагирования производителей на запросы рынка. Современные подходы к проектированию композитных конструкций и КМ предполагают, наряду с проведением экспериментальных исследований, активное применение автоматизированных систем различных классов, в т.ч. CAD/CAE. Ключевую роль при этом играют системы инженерного анализа (CAE), реализующие математические модели и методы, учитывающие особенности микроструктуры и поведение КМ при внешних воздействиях.

Развитие CAE систем осуществляется более 40 лет. Основными известными системами широкого назначения являются: ANSYS (ANSYS Inc., США), SIMULIA/ABAQUS (Dassault Systemes, Франция), NASTRAN (MSC Software, США), Comsol, LS-DYNA, Siemens NX CAE (Siemens, Германия), Altair Engineering (США), ESI Group (Франция), LMS Int. (Бельгия) и др.; в том числе открытые системы: Salome, Code_Aster, Calculix, OpenFOAM, Code_Saturne и др. Среди отечественных CAE систем можно выделить: APM WinMachine (НТЦ «АПМ»), Логос (РФЯЦ ВНИИЭФ), CAE-Fidesys (ООО «Фидесис»), САПР «Сударушка», ИСПА, Лира (применяется при проектировании строительных конструкций), SimInTech.

На сегодняшний день специализированных САПР КМ немного. Доступные, обычно, интегрированы в известные CAE системы в форме подсистем, реализуют частные модели гетерогенных материалов (слоистые, N-D армированные, некоторые дисперсно-армированные) и, обычно, предполагают дополнительную оплату лицензии. Известными САПР КМ в определённой степени можно считать: Digimat (MSC Software), FiberSim (Siemens PLM Software), Moldex3D (отдельные модули ориентированы на моделирование процессов в КМ), SACOM (Japan, Masaru Zako) [1], SAMCEF (Samtech, отдельные модули), CADEC [2]. Отдельно следует отметить активно развивающиеся системы, предоставляющие доступ к своим возможностям согласно принципу «System as a Service»: Sim-Scale, cdmHUB.

Многообразие типов КМ, многочисленные модели и вычислительные методы исследования характеристик КМ, в совокупности, приводят к различным сценариям решения каждой прикладной задачи рассматриваемой области. Известные CAE системы обладают широким спектром функциональных возможностей и при этом, требуя специальной подготовки пользователя, часто не позволяют быстро поставить и решить практически значимую задачу автоматизированного проектирования КМ (АП КМ). Применение CAE систем эффективно для решения научно-исследовательских задач анализа характеристик конкретных КМ, однако, сильно ограничено для общего случая задачи АП КМ с различными схемами армирования. Задачи АП КМ, как правило, требуют учитывать особенности будущей технологии их изготовления, использовать различные модели материалов компонентов КМ, учитывать неполноту входных данных (их частичную определённость), многократно решать задачи анализа характеристик КМ (прямая гомогенизация) и задачи идентификации характеристик компонентов проектируемого КМ (обратная гомогенизация) и пр. Для решения задачи АП КМ в столь общей формулировке инженеру требуется целый комплекс программных инструментов, в том числе, ориентированных на использование в среде многопроцессорной техники. На практике для каждого конкретного случая обычно применяют различные вычислительные методы и программные технологии и, как следствие, это приводит к созданию разнообразных «in-house» программных реализаций последних.

Классическими в задаче численного определения характеристик КМ (задача прямой гомогенизации) являются работы отечественных и зарубежных исследователей: Хилл Р., Гольденблат И.И., Копнов В.А., Бахвалов Н.С., Chamis C.C., Сендецки Дж., Pagano N.J., Bensoussan A., Lions J.L., Papanicolaou G., Christensen R.M., Алфутов Н.А., Зиновьев П.А., Попов Б.Г., Панасенко Г.П., Малмейстер А.К., Тамуж В.П., Тетерс Г.А., Болотин В.В., Победря Б.Е., Ванин Г.А., Васильев В.В., Санчес-Паленсия Э., Сараев Л.А., Шермергор Т.Д., Тарнопольский Ю.М., Жигун И.Г., Поляков В.А., Димитри-енко Ю.И., Maugin G.A., Robert M. Jones, Сарбаев Б.С., а также работы многих других исследователей.

Результаты исследований в области решения задач обратной гомогенизации или задач идентификации характеристик компонентов проектируемых КМ представлены в работах: Басистова Ю.А., Яновского Ю.Г., Schnur D.S., Zabaras N., Burczynski T., Kus W., Cherkaev E., Jamaian S., Mackay T., Weiglhofer W., Bottauscio O., Chafra M., Згаевского В.Э., Ватульяна А.О. и др.

Несмотря на достигнутый прогресс в области развития высокопроизводительных вычислительных систем, а также вычислительных методов и программных систем, задачи численной оценки характеристик КМ, идентификации свойств отдельных компонентов КМ и, тем более, задачи АП КМ, продолжают оставаться сложными с вычислительной точки зрения.

Современные процессы проектирования новых КМ в России зачастую не системны, носят нерегламентированный характер, предполагают выполнение множества экспериментальных исследований. В современных условиях, при стремительном развитии информационных систем, становится актуальным применение новых автоматизированных подходов к проектированию КМ. В основе должны лежать такие математические модели, применение которых было бы возможным для различных классов прикладных задач - как с точки зрения типов рассматриваемых КМ, исследуемых характеристик, а также и оптимальных в контексте последующих вычислительных затрат. Многие известные методики проектирования КМ и проведения экспериментальных исследований регламентированы государственными стандартами, поэтому с целью удовлетворения их требованиям новые методологии должны обладать возможностями простой адаптации (гибкостью).

Актуальность темы исследования обусловлена текущим состоянием науки и информационных технологий в рассматриваемой области.:

1) Для проектирования КМ актуально создание и последующее применение методологии автоматизированного проектирования КМ с заранее заданными характеристиками.

2) Отсутствует математическая модель для универсального описания различных ФМХ (ФМХ) КМ и их отдельных компонентов, которая учитывала бы, что некоторые из этих характеристик неизвестны.

3) Необходимы вычислительные методы анализа ФМХ КМ и их отдельных компонентов, которые могут использоваться в условиях неполноты входных данных, что характерно для большинства прикладных задач проектирования КМ.

4) Не определены теоретические основы разработки САПР КМ.

5) В России актуально создание отечественных САПР КМ.

Основной научной проблемой, на решение которой направлено диссертационное исследование, является проблема создания научных основ специализированных САПР, предназначенных для решения задач автоматизированного проектирования КМ с заранее заданными характеристиками.

Объектом исследования является процесс автоматизированного проектирования КМ с заранее заданными характеристиками.

Предмет исследований. В контексте построения специализированной интегрированной САПР, предназначенной для информационного сопровождения всех этапов жизненного цикла проектирования новых КМ, предметом диссертационного исследования являются:

1) современные технологии автоматизированного проектирования КМ;

2) вычислительные методы анализа характеристик КМ и эффективные технологии реализации этих методов;

3) технологии разработки наукоёмких распределённых программных комплексов.

Цели исследования.

1) Создать научные основы автоматизированного проектирования КМ с заранее заданными физико-механическими характеристиками при учете частичной определённости свойств отдельных компонентов, а также создать теоретические основы разработки САПР КМ, включая методы разработки программных средств для анализа характеристик КМ различных типов при учете неполноты входных данных.

2) Создать прототип САПР КМ.

3) Показать работоспособность созданного математического и программного обеспечения.

Основные задачи исследования.

1) Провести обзор современных методов, алгоритмов и программного обеспечения, применяемых для проектирования КМ.

2) Разработать научные основы АП КМ, включая:

— методологию автоматизированного проектирования КМ с заранее заданными ФМХ при учёте неопределённости свойств отдельных компонентов исследуемого КМ, включая основные проектные процедуры и маршруты проектирования;

— математическую модель многомасштабной многокомпонентной гетерогенной структуры (ММГС), описывающую свойства проектируемого КМ и учитывающую неопределённость характеристик его отдельных компонентов;

— теоретические основы вычислительного метода РМГ для анализа ФМХ КМ и их отдельных компонентов в условиях неполноты входных данных.

3) Создать теоретические основы САПР КМ, включая:

— основы построения архитектуры масштабируемых программных реализаций сложных вычислительных методов (СВМ) для реализации метода РМГ в рамках САПР КМ;

— системный автоматизированный подход к разработке стандартных программных модулей САПР КМ, в т.ч. реализующих логику работы пользователей в САПР КМ,

основанный на применении специальных программных средств поддержки процесса разработки.

4) Разработать архитектуру и прототип САПР КМ.

5) Верифицировать созданный прототип САПР КМ на примере практически значимых задач проектирования КМ и провести сравнение численных результатов с результатами экспериментальных исследований.

Методы исследования. Для создания методологии АП КМ использовался блочно-иерархический подход, Agile принципы и методы системного подхода к проектированию сложных технических объектов.

Для создания вычислительного метода РМГ применялись методы решения задач прямой и обратной гомогенизации. В качестве базового метода решения задачи прямой гомогенизации использован метод асимптотического осреднения (МАО). В основе численной реализации МАО лежало применение метода конечных элементов (МКЭ). Для решения задач обратной гомогенизации применены методы локальной и глобальной оптимизации, в частности, методы последовательного квадратичного программирования и роя частиц соответственно. Для регуляризации решений обратных задач идентификации неизвестных параметров отдельных компонентов исследуемых КМ использовалась регуляризация Тихонова с априорным выбором параметра регуляризации. Для задачи оценки устойчивости решения к возмущениям во входных данных, помимо прочих, применялся метод Монте-Карло.

В основе программной реализации вычислительного метода РМГ лежит созданный в работе графо-ориентированный подход к разработке масштабируемых и сопровождаемых программных реализаций СВМ, в основу которого легли понятия теории графов, терии категорий, а также методы потоко-ориентированного и реактивного программирования.

Для построения моделей деформирования компонентов проектируемых КМ использовались параметризованные кривые Безье. В рамках решения задачи численного определения эффективных кривых деформирования КМ использовались теория малых деформаций, теории линейной упругости, модели физически нелинейного деформирования, а также отдельные теории прочности.

Для разработки прототипа САПР КМ применялись: а) принципы построения клиент-серверных распределенных программных систем; б) принципы обобщенного программирования на базе шаблонов и паттернов, в т.ч. паттерн «модель-вид-контроллер»; в) методы и языки разработки реляционных баз данных; г) языки программирования СН—Ъ, Python; д) язык разметки XML и предметно-ориентированные языки JSON, aINI (разработан в рамках настоящего диссертационного исследования); е) язык определения графовых моделей DOT (разработан в рамках настоящего диссертационного исследования); ж) принципы гибкой командной разработки программных систем (Agile принципы), системы контроля версий SVN, GIT, системы непрерывной интеграции; к) спе-

циальное алгоритмическое обеспечение поддержки процесса разработки, в том числе: программные средства автоматизации создания подсистем ввода данных, программный инструментарий генерации заготовок программных модулей и документации (были разработаны в рамках диссертационного исследования); л) программные библиотеки с открытым исходным кодом: Boost, Qt, Xerces, OpenMP, MPI, STL, eigen, easylogging, trees и другие.

Автоматизированный подход к разработке стандартных программных модулей САПР КМ, в т.ч. реализующих логику работы пользователей в САПР КМ, также был основан на применении указанного графо-ориентированного подхода.

Для проведения вычислительных экспериментов помимо разработанного математического и программного обеспечения использовались доступные персональные компьютеры и высокопроизводительные системы с общей памятью.

Научная новизна работы состоит в следующем.

1) Разработана методология АП КМ с заранее заданными характеристиками, особенностью которой является применение проектных процедур автоматизированного формирования плана вычисления характеристик проектируемого КМ на основе его заранее определённой многомасштабной многокомпонентной гетерогенной структуры.

2) Создана математическая модель ММГС, особенность которой заключается в возможности её применения для описания неоднородных материалов различной природы с неопределёнными характеристиками, в частности КМ.

3) Разработан вычислительный метод РМГ для анализа характеристик КМ и их отдельных компонентов, особенность которого состоит в возможности его применения для анализа характеристик КМ в условиях частичной определённости характеристик компонентов.

4) Созданы теоретические основы программной реализации СВМ на базе понятий теории категорий и теории графов (графоориентированный подход), научная новизна которых заключается в реализации системного подхода к описанию алгоритмов решения широкого класса задач, возникающих в процессе АП КМ.

5) Предложена методика создания интерпретируемых динамически обновляемых графовых моделей, описывающих логику работы пользователей с разными ролями в САПР КМ, особенность которой заключается в возможности её применения для создания мультидисциплинарных интегрированных САПР.

6) Предложена и разработана архитектура САПР КМ, особенность которой заключается в возможности её применения для создания мультидисциплинарных интегрированных САПР.

Теоретическая значимость работы заключается в создании научных основ автоматизированного проектирования КМ с заранее заданными характеристиками в условиях частично определённых значений свойств отдельных его компонентов, а так-

же в создании теоретических основ разработки архитектуры и вычислительных средств САПР КМ.

Практическая ценность и реализация результатов.

1) Предложенная и разработанная АП КМ может применяться в условиях проектирования КМ, изготавливаемых с применением различных технологий, обладающих различными схемами армирования, включающих наполнители различных типов из различных материалов.

2) Характерным для прикладных задач является неполнота информации о характеристиках отдельных компонентов проектируемого КМ. Разработанный метод РМГ предназначен для применения в таких случаях. Одним из принципов метода является внесение в рассматриваемую модель материала нового "виртуального" компонента (например, модели неидеального контакта) с идентифицируемыми характеристиками, что обеспечивает существенное уменьшение погрешности получаемых численно результатов по сравнению с доступными результатами экспериментов. Например, указанный эффект был получен при проведении исследований упругих характеристик сферопла-стиков с концентрацией наполнителя от 10% до 50%, а также при численном анализе термо-упруго-прочностных характеристик композитных заделок газоразделительных мембранных модулей, исследование которых осуществлялось в рамках одного из выполненных ОКР.

3) Разработанный язык аШ1 [3] позволяет существенно упростить процесс определения и модификации форматов входных данных для различных актуальных задач в области АП КМ и прочих областях знаний [4]. С его помощью определяются постановки задач, краевые условия, характеристики компонентов проектируемых КМ и т.п. В работе [4] представлены численные результаты решения прямой задачи химической кинетики, входные данные для которой также определялись с использованием языка аШ1.

4) Разработана методика для автоматического создания программных средств ввода входных данных для вычислительных программных модулей САПР на основе интерпретации данных в формате аШ1 [3].

5) Разработанные способ и система графо-ориентированного создания масштабируемых, реконфигурируемых и сопровождаемых программных реализаций СВМ [5], а также алгоритмическое обеспечение поддержки процесса разработки, включая программные средства автоматизации создания подсистем ввода данных и программный инструментарий генерации заготовок программных модулей и документации, позволяют упростить создание САПР КМ, а также могут быть использованы при разработке ПО другого назначения.

6) За счёт использования графоориентированного подхода получен существенный прирост производительности разработки наукоёмкого кода, повышено качество и обеспечены возможности сопровождения [3, 6, 7].

7) На основе графоориентированного подхода, а также с применением разработанного предметно-ориентированного языка описания графовых моделей aDOT, созданы графоориентированные реализации вычислительных методов решения задач: линейной теории упругости, теплопроводности, термоупругости; анализа различных характеристик КМ (упругих, тепловых, прочностных) на основе методов конечных элементов, асимптотического осреднения, реверсивной гомогенизации, оптимизации; генерации представительных элементов объёма КМ различных типов: дисперсно-армированных, зернистых, обладающих тканевой структурой армирования.

8) Применение разработанного системного автоматизированного подхода к созданию проектов программных модулей и документации (генерация программных объектов на основе шаблонов) обеспечивает систематизацию и повышение производительности разработки ПО в рамках разработки [8].

9) В работе [9] представлены численные результаты решения ресурсоёмкой задачи реконструкции сечений поверхностей прочности КМ, полученные с помощью вычислительной подсистемы прототипа САПР КМ. За счёт применения оптимизирующего компилятора Intel Compiler, расширенных инструкций процессора SSE, AVX и библиотеки OpenMP в рамках архитектуры Intel MIC на процессорах Intel Xeon Phi, получен существенный прирост производительности (более чем на 1 порядок) при решении отдельной локальной задачи в рамках применения МАО.

10) Показано, что повышение точности расчёта упруго-прочностных характеристик дисперсно-армированных и керамоматричных наномодифицированных КМ с применением МАО возможно за счёт введения в модель материала дополнительных виртуальных (к примеру, адгезионных) компонентов.

11) Показано, что учёт нелинейного характера деформирования компонентов полимерных КМ позволяет повысить точность моделирования прочностных характеристик более, чем на 30% [10].

Достоверность полученных результатов обусловлена применением математически обоснованных методов. Достоверность численных результатов, полученных с применением разработанного вычислительного метода РМГ, реализованного с использованием графоориентированного подхода и интегрированного в созданный прототип САПР КМ, подтверждена сравнением с доступными результатами экспериментальных исследований: а) при расчёте упругих и прочностных характеристик дисперсно-армированных сферическими включениями полимерных КМ (сферопластиков); б) при проектировании 1D волокнистых дисперсно-армированных полимерных КМ с требуемыми термо-упруго-прочностными характеристиками для создания композитных герметизирующих заделок при разработке газоразделительных мембранных модулей.

Реализация и внедрение результатов исследований осуществлены в процессе решения прикладных задач следующих организаций (подтверждающие документы представлены в диссертации в Приложении П.11):

1) МГТУ им. Н.Э. Баумана;

2) РХТУ им. Д.И. Менделеева;

3) ООО «Группа 7»;

4) Группа Компаний «СТП» («STP Group»);

5) Институт нефтехимии и катализа РАН.

Результаты диссертации использовались при выполнении следующих госбюджетных и хоздоговорных НИР и ОКР.

1) НИР «Разработка математических моделей, численных методов и программного обеспечения для проектирования многоуровневых наноструктурированных материалов с уникальными широкополосными упругодиссипативными свойствами», грант Президента РФ, МК-4223.2010.8, 2010-2011, заказчик Минобрнауки РФ, руководитель Соколов А.П.

2) НИР «Разработка оптимальных микроструктур термостойких карбидо-кремниевых нанокомпозитов на основе новых технологий численного моделирования сопряженных аэрогазодинамических и термомеханических процессов в перспективных теплозащитных конструкциях и материалах», Грант Президента РФ МК-2498.2011.8, 2011-2012, заказчик Минобрнауки РФ.

3) НИР «Разработка математических моделей и программного обеспечения для многомасштабного конечно-элементного моделирования упруго-прочностных свойств композиционных материалов и наноструктурированных материалов», госзадание, шифр 1.6260.2011, 2012-2014, заказчик Минобрнауки РФ, руководитель Соколов А.П.

4) НИР «Разработка распределенной программной технологии построения высокопроизводительных вычислительных систем многомасштабного конечно-элементного анализа эффективных характеристик композитных материалов», грант Президента РФ, МК-6421.2012.9, 2012-2013, заказчик Минобрнауки РФ.

5) НИР «Разработка математических моделей, численных методов и программного обеспечения для решения обратных задач многомасштабного анализа упруго-прочностных характеристик композиционных материалов и композитных конструкций», грант Президента РФ, МК-765.2012.8, 2012-2013, заказчик Минобрнауки РФ, руководитель Соколов А.П.

6) НИР «Разработка научных основ создания наноструктурированных неорганических композиционных материалов с применением автоматизированных технологий компьютерного моделирования и анализа экспериментальных исследований для создания перспективных радиопрозрачных обтекателей авиационной техники», грант 14.B37.21.0448, 2012-2013, заказчик Минобрнауки РФ.

7) НИР «Проектирование и разработка распределённой программной подсистемы сетевого взаимодействия и диспетчеризации ресурсоемких процессов решения задач анализа эффективных характеристик композиционных материалов», грант ФЦПК, 14.B37.21.1869, 2012-2013, заказчик Минобрнауки РФ, руководитель Соколов А.П.

8) НИР «Разработка методики суперкомпьютерного моделирования многомасштабных процессов деформирования и разрушения полимерных наноструктурирован-ных композиционных материалов, основанной на методе многоуровневой иерархически-вложенной гомогенизации квазирегулярных структур от нано- до макро-уровня без сплошного сеточного покрытия», государственный контракт 14.514.11.4052, 2013, заказчик Минобрнауки РФ.

9) НИР «Разработка методов проектирования и производства конструкций из углерод-керамических композиционных материалов с заранее прогнозируемыми свойствами на основе многомасштабного математического моделирования», грант Президента РФ, МК-6573.2013.3, 2013-2014, заказчик Минобрнауки РФ.

10) НИР «Разработка программной реализации численного алгоритма, реализующего математическую модель прочностных свойств тканевых ПКМ, включающую учёт влияния процесса отверждения связующего при изготовлении», грант Президента РФ, МК-4811.2014.8, 2014-2015, заказчик Минобрнауки РФ.

11) НИР «Исследование и проектирование энергоэффективных адгезивных технологий сборки высокопрочных металлополимерных соединений на основе анализа физико-механических закономерностей», грант 15-08-06447, 2014-2016, грантодатель: РФФИ.

12) ОКР «Численное моделирование напряженно-деформированного состояния газоразделительных мембранных модулей и разработка программного обеспечения сопровождения процесса их проектирования», хоздоговор, 2015, руководитель Соколов А.П.

13) ОКР «Интерполяция расходных характеристик блоков и решение задачи оптимального распределения электрических и тепловых нагрузок на ТЭЦ на примере ТЭЦ-25 ПАО «Мосэнерго», хоздоговор, 2016 (часть 1), 2018 (часть 2), руководитель Соколов А.П.

14) ПНИ «Разработка методов и алгоритмов, обеспечивающих количественную оценку метапредметных и метакогнитивных навыков и умений на основе применения методов искусственного интеллекта при анализе данных о поведении обучаемых», грант ФЦПИР, ПНИ 14.577.21.0135, 2014-2016, заказчик Минобрнауки РФ.

15) НИР «Численный анализ термо-упруго-прочностных характеристик композитных заделок и оптимизация геометрических параметров конструкции газоразделительных мембранных модулей», хоздоговор, 2017-2018, руководитель Соколов А.П.

16) ПНИ «Разработка технологии получения новых функциональных керамо-матричных композиционных материалов, с улучшенными электрофизическими и термомеханическими свойствами для оборонной, электронной и авиакосмической промышлен-ностей», госконтракт ФЦПИР, ПНИ 14.574.21.0158, 2017-2020, заказчик Минобрнауки РФ, исполнитель РХТУ им. Д.И. Менделеева.

17) НИР «Оптимизация и управление химико-технологическими системами на основе численного моделирования кинетики с использованием высокопроизводительной вычислительной техники», грант 18-07-00341, 2018-2019, грантодатель: РФФИ.

На защиту выносится.

1) Методология автоматизированного проектирования КМ.

2) Математическая модель многомасштабной многокомпонентной гетерогенной структуры, особенностью которой является возможность учёта частичной определённости характеристик отдельных её компонентов.

3) Вычислительный метод РМГ анализа физико-механических характеристик КМ в условиях частичной определённости входных данных.

4) Теоретические основы программной реализации сложных вычислительных методов (графоориентированный подход), необходимых при решении задач АП КМ.

5) Методика создания интерпретируемых динамически обновляемых графовых моделей, описывающих логику работы пользователей в САПР КМ.

6) Архитектура прототипа САПР КМ.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на Российских и международных научных конференциях, наиболее важными из которых являются следующие 23: IX-ая Всероссийская конференция «Физикохи-мия ультрадисперсных (нано-) систем»(ФХУДС-1Х) (Ижевск, ФТИ УрО РАН, 2010); Международная конференция «Обратные и некорректные задачи математической физики», посвящённая 80-летию со дня рождения академика М.М. Лаврентьева (Новосибирск, 2012); XIV международная конференция «Супервычисления и математическое моделирование» (Саров, РФЯЦ ВНИИЭФ, 2012); Вторая Всероссийская научно-техническая конференция «Суперкомпьютерные технологии» - СКТ-2012 (Дивномор-ское, НИИ МВС им. А.В. Каляева ЮФУ, 2012); 6-ая Международная конференция по многомасштабному моделированию материалов - MMM'2012 (Биополис, Сингапур, 2012); IV Всероссийский симпозиум по проблеме «Механика композиционных материалов и конструкций» (Москва, ИПРИМ РАН, 2012); XXV Международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях» - ММТТ-25 (Волгоград, 2012); XXV Международная конференция «Математическое моделирование в механике деформируемых сред и конструкций. Методы граничных и конечных элементов» - BEM&FEM'2013 (Санкт-Петербург, 2013); XIV Всероссийской конференции молодых учёных по математическому моделированию и информационным технологиям (Томск, ИВТ СО РАН, 2013); III Международная научно-техническая конференция «Аэрокосмические технологии», посвящённая 100-летию со дня рождения академика В.Н. Челомея (Реутов, НПО «Машиностроения», 2014); First International Conference on Mechanics of Composites - MECHCOMP'2014 (New York, Long Island, USA, Stony Brook University, 2014); Всероссийская научная конференция «Обратные краевые задачи и их приложения», посвящённая 100-летию со дня рождения проф. М.Т. Нужина (Ка-

зань, 2014); V Петербургский Международный Газовый Форум - ПМГФ-2015 (Санкт-Петербург, 2015); Exhibition-Seminar «Technology and the software distributed and highperformance computing» on basis of Russian Centre of Science and Culture in Chennai, India, 2015; Четвертый Национальный Суперкомпьютерный Форум - НСКФ-2015 (Переславль-Залесский, ИПС им. А.К. Айламазяна РАН, 2015); Московский Ежемесячный Семинар Молодых Учёных и Студентов по проблемам машиноведения имени Ю.Н. Работнова (Москва, ИМАШ РАН, 18 января 2017); II Всероссийская научно-практическая конференция «Актуальные вопросы развития вооружения, военной и специальной техники войск противовоздушной и противоракетной обороны, космических войск воздушно-космических сил» (Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2017); International Conference on Intelligent Manufacturing (Harbin, China, 2017); II Всероссийская научно-техническая конференция «Механика и математическое моделирование в технике 2017» - МММТ'2017 (Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2017); 9-th International Conference on Material and Manufacturing Technology - ICMMT'2018 (Moscow, 2018); 9-th International Conference on Smart Material Technologies - ICSMT'2018 (Moscow, 2018); 10-th International Conference on Material and Manufacturing Technology - ICMMT'2019 (Kuala-Lumpur, Malaysia, 2019); International Conference on Oil, Gas and Coal Technology - IC0GCT'2019 (Bangkok, Thailand, 2019).

По результатам выполненных исследований опубликовано 60 научных работ: 20 статей в отечественных рецензируемых изданиях, рекомендуемых ВАК РФ (среди которых 7 по специальности 2.3.7 и/или 05.13.12); 17 статей в научных изданиях, индексируемых в международных базах данных; 23 тезиса трудов конференций; 1 патент на изобретение РФ, 3 свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ в Роспатенте (общее число свидетельств о регистрации ПрЭВМ - 20).

Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, 6 глав, общих выводов и заключения, списка литературы ( 400 наименований), приложения, содержит 170 рисунков и 33 таблицы. Полный объём составляет 472 страниц.

Личный вклад автора. Все исследования, изложенные в диссертационной работе, проведены лично автором в процессе научной деятельности. Заимствованный материал обозначен в работе ссылками.

1) Предложена и разработана методология АП КМ[11].

2) Предложена и разработана математическая модель ММГС [12] Модель является развитием модели многомасштабной иерархической структуры, созданной профессором Димитриенко Ю.И. и программно реализованной автором [13, 14]

3) Предложен, обоснован и разработан вычислительный метод РМГ. Описание метода представлено в работах [7, 15]. В работе [12] автором сформулирована идея метода, основанная на применении разработанной модели ММГС, которая заключалась в предположении о возможности уточнения модели материала за счет включения в его состав дополнительных компонентов с неизвестными и далее идентифицируемыми свой-

ствами. Отдельные численные результаты применения метода были опубликованы в работе [9]. Эффект от применения вычислительного метода оценки ФМХ КМ, основанный на включении в состав модели материала дополнительных компонентов с идентифицируемыми свойствами продемонстрирован в работах [16, 17].

4) Предложена концепция графоориентированного подхода к разработке СВМ в 2013 г. (впервые в работе [18], а также в работе [19]) и определены его базовые теоретические основы [6] Совместно с Щетининым В.Н. разработана первая версия программной реализации графоориентированного каркаса. Разработан способ графо-ориентированного создания масштабируемых и сопровождаемых программных реализаций СВМ и совместно с Першиным А.Ю. подготовлена заявка на патент. Совместно с Першиным А.Ю. введены строгие формальные понятия: категория СВМ, данные СВМ, состояние СВМ, функция перехода, графовая модель СВМ.

5) Предложен вычислительный метод, позволяющий восстановить эффективную кривую деформирования исследуемого КМ [10]

6) В рамках разработанного прототипа САПР КМ, являющегося развитием программного комплекса GCAD v.2 [20] автором предложены концепция, архитектура, платформа разработки [21] реализованы большинство подсистем, включая вычислительную [22].

7) Выполнен комплекс численных и экспериментальных исследований эффективных упруго-прочностных характеристик ряда КМ. Предложена вычислительная методика решения задач поиска пределов прочности КМ при сложном напряжённо-деформированном состоянии, а также разработаны программные реализации конечно-элементных методов решения задач моделирования процессов разрушения КМ [23, 24, 25, 26, 27]. Предложена вычислительная методика решения задач определения эффективных упруго-прочностных характеристик микроструктур моделируемых Ш-армированных КМ на основе полых мембранных волокон [28] Предложен и применён метод РМГ для дисперсно-армированных КМ с целью уточнения модели материала путём включения в его состав дополнительных компонентов [16, 29].

8) Предложена концепция, архитектура и создано программное обеспечение поддержки процесса разработки элементов САПР КМ [3, 8].

БЛАГОДАРНОСТИ

Автор выражает глубокую благодарность своим родным С.Л. Малининой (маме), П.М. Соколову (папе), А.П. Соколову (брату) и моей любимой супруге В.А. Соколовой за поддержку в процессе работ по направлению диссертации. Без вашей помощи подготовка работы была бы невозможна.

Благодарю заведующего кафедрой «Вычислительная математика и математическая физика» профессора, д-ра физ.-мат. наук Димитриенко Ю.И. - моего учителя и руководителя при подготовке кандидатской диссертации, работа над которой определили одно из основных моих направлений научных исследований.

Выражаю благодарность заведующему кафедрой «Системы автоматизированного проектирования» профессору, д-ру физ.-мат. наук А.П. Карпенко за консультации, вносимые правки и сопровождение процесса подготовки работы к защите.

Благодарю моих коллег и учеников А.Ю. Першина, М.С. Куца, К.В. Михайловского, В.М. Макаренкова , Щетинина В.Н., Сапелкина А.С. за оказанное доверие

и неоценимый вклад при решении отдельных вычислительных задач, разработку ключевых подсистем САПР КМ (РВС GCD), отдельные результаты применения которых были включены в работу.

Заключение диссертации по теме «Другие cпециальности», Соколов Александр Павлович

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные результаты диссертационного исследования заключаются в следующем.

1) Разработана методология автоматизированного проектирования КМ с заранее заданными характеристиками. В основе методологии лежит применение проектных процедур для автоматизированного формирования плана вычислений характеристик проектируемого КМ, используя его заранее определённую ММГС. План представляется в виде графовой модели, обход которой определяет последовательность выполнения проектных процедур АП КМ с заданными характеристиками.

2) Систематизирован процесс АП КМ: определены маршруты проектирования и проектные процедуры (автоматические и автоматизированные), обеспечивающие решение задач АП КМ с заданными свойствами.

3) На основе графоориентированного подхода разработана графовая модель алгоритма АП КМ: определены функции системы и последовательность их запуска, что скрывает процедуру АП КМ от исследователя, упрощая её.

4) Предложенный подход обеспечивает существенное снижение "порога входа" для неподготовленных пользователей, что является серьезным препятствием при использовании многих коммерческих систем (ANSYS, ABAQUS и др.).

5) Создан математический аппарат определения характеристик КМ различной природы на основе его модели ММГС. Применения модели ММГС позволило создать универсальный формат входных данных, для постановки различных задач АП КМ, обеспечивающий определение неизвестных значений параметров в форме их интервальных оценок.

6) Рассмотренный универсальный подход к определению характеристик КМ актуален для исследований: а) КМ с многомасштабной структурой с произвольным количеством компонентов, включая наномодифицированные КМ; б) пористых материалов со сложными микроструктурами (например, химические катализаторы или биорезорби-руемые заместители костной ткани); в) материалов с градиентной или, так называемой, гармонической микроструктурой.

7) Частичная определённость характеристик компонентов проектируемых КМ является нормой для прикладных задач. Предложенный и разработанный метод РМГ позволяет уточнять модели исследуемых КМ за счёт включения в их состав дополнительных компонентов с неизвестными идентифицируемыми свойствами, что позволило повысить точность получаемых численно эффективных характеристик КМ. Предложенный метод позволяет оценивать характеристики проектируемого КМ на основе частично известных свойств отдельных его компонентов и известных эффективных характери-

стик вспомогательных КМ, содержащих в своём составе те же компоненты с частично определёнными характеристиками.

8) Обосновано, что для полимерных КМ, наполненных полыми мембранными волокнами, и для дисперсно-армированных КМ со сферическими включениями, для существенного повышения точности получаемых численно результатов с помощью МАО в состав моделей исследуемых КМ следует включать дополнительные компоненты (например, «тонкие адгезионные плёнки») с неизвестными свойствами, идентифицируемыми на основе экспериментальных данных.

9) Применение графоориентированного подхода в совокупности с созданными программными инструментами поддержки процесса разработки ПО существенно упрощают построение и последующее развитие вычислительных подсистем САПР КМ.

10) Разработанный графоориентированный подход не имеет прямых аналогов на сегодняшний день в России, что подтверждено проведённым патентным исследованием и полученным патентом на изобретение [5].

11) Лежащая в основе программной реализации СВМ графовая модель может быть визуализирована, что упрощает интерпретацию архитектуры вычислительного метода и обеспечивает возможности его модификации.

12) Обоснована эффективность применения графоориентированного подхода: создано более 20 программных реализаций СВМ, включая реализацию метода реверсивной многомасштабной гомогенизации.

13) Графоориентированный подход положен в основу методики разработки модулей расширения, реализующих логику работы пользователей в САПР КМ.

14) При создании прототипа САПР КМ использовалась многозвенная клиент-серверная архитектура, а также учитывалось требование о расширяемости каждого звена системы. Используемая архитектура обеспечивает возможности переноса вычислительной нагрузки с клиентских машин на удалённые высокопроизводительные вычислительные системы.

15) Сбор результатов экспериментов и расчётов в разработанной базе данных свойств исследуемых КМ, вошедшей в состав прототипа САПР КМ, позволил обеспечивать уточнение хранимых данных с каждым новым расчётом.

16) Обоснована эффективность применения программных средств поддержки процесса разработки (CASE инструментов) при создании различных программных средств и подсистем САПР КМ, включая: модули ввода и вывода данных, вычислительные модули (в т.ч. графоориентированные), средства динамической генерации документации на модули различного типа. Актуальным является адаптация созданных CASE инструментов для работы в рамках принципов «Software as a service»(SaaS).

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Соколов Александр Павлович, 2023 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Sakakibara, Tatsuo and Yamamoto, Takuya and Yamada, Gen and Imaoku, Aki and Ohtagaki, Ryo and Zako, Masaru. Recent developments in «COMPOSITES DREAM» for meso-FE modelling of advanced materials // IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. Vol. 406. 2018. P. 012027. Proceedings of 13th International Conference on Textile Composites (TEXCOMP-13).

2. Fernando Cosso and Ever J. Barbero. Computer aided design environment for composites // Proceedings 2012 SAMPE International Symposium and Exhibition. 2012. P. 1-14.

3. Соколов А.П., Першин А.Ю. Программный инструментарий для создания подсистем ввода данных при разработке систем инженерного анализа // Программная инженерия. 2017. Т. 8, № 12. С. 543-555.

4. Математическое моделирование многостадийной химической реакции N-метилирования аминов диметилкарбонатом / Д.Л. Карлова, И.М. Губайдуллин, К.Ф. Коледина [и др.] // Вестник Башкирского Университета. 2020. Т. 25, № 3. С. 523-533.

5. Соколов А.П., Першин А.Ю. Патент на изобретение RU 2681408. Способ и система графо-ориентированного создания масштабируемых и сопровождаемых программных реализаций сложных вычислительных методов. 2019. заявка № RU 2017 122 058 A, приоритет 22.07.2017, опубликовано 22.02.2019

6. Соколов А.П., Першин А.Ю. Графоориентированный программный каркас для реализации сложных вычислительных методов // Программирование. 2019. Т. 47, № 5. С. 43-55.

7. Реверсивная многомасштабная гомогенизация физико-механических характеристик гетерогенных периодических сред с использованием графоориентирован-ного программного подхода / А.П. Соколов, А.Ю. Першин, В.Н. Щетинин [и др.] // Композиты и наноструктуры. 2017. Т. 9, № 3-4. С. 25-38.

8. Разработка программного обеспечения генерации кода на основе шаблонов

при создании систем инженерного анализа / А.П. Соколов, В.М. Макаренков

А.Ю. Першин [и др.] // Программная инженерия. 2019. Т. 10, № 9-10. С. 400-416.

9. Соколов А.П., Щетинин В.Н., Сапелкин А.С. Параллельный алгоритм построения поверхности прочности КМ для архитектуры Intel MIC (Intel Many Integrated Core Architecture) // Программные системы: теория и приложения. 2016. Т. 7, № 2. С. 3-25.

10. Prediction of the effective stress-strain curves of ductile polymer 1D-reinforced composites filled with hollow fibers using parameterized model based on Bezier curves / A. Sokolov, V. Schetinin, A. Sapelkin et al. // Key Engineering Materials. 2020. Vol.

833. P. 93-101.

11. Соколов А.П., Голубев В.О. Система автоматизированного проектирования композиционных материалов. Часть 3: графоориентированная методология разработки средств взаимодействия пользователь-система // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2021. № 2. С. 43-57.

12. Гомогенизация многоуровневых многокомпонентных гетерогенных структур для определения физико-механических характеристик композиционных материалов / А.П. Соколов, А.Ю. Першин, A.B. Козов [и др.] // Физическая мезомеха-ника. 2018. Т. 21, № 5. С. 90-107.

13. Димитриенко Ю.И., Соколов А.П. Многомасштабное моделирование упругих композиционных материалов // Математическое моделирование. 2012. Т. 24, № 5. С. 3-20.

14. Dimitrienko Y., Sokolov A. Numerical Modeling of Composites with Multiscale Microstructure // Bulletin of the Russian Academy of Sciences. Physics. 2011. Vol. 75, No. 11. P. 1457-1461.

15. Sokolov, A.P., Pershin, A.Yu. Computer-aided design of composite materials using reversible multiscale homogenization and graph-based software engineering // Key Engineering Materials. 2018. Vol. 779. P. 11-18.

16. Соколов А.П., Щетинин В.Н. Идентификация упругих свойств адгезионного слоя дисперсно-армированных композитных материалов на основе экспериментальных данных // Механика композиционных материалов и конструкций. 2018. Т. 24, № 4. С. 555-581.

17. Соколов А.П., Щетинин В.Н., Козлов М.Ю. Моделирование упругих свойств композиционных материалов методом асимптотического осреднения с учетом неидеального интерфейса компонент // Математическое моделирование. 2020. Т. 32, № 8. С. 119-138.

18. Соколов А.П., Макаренков В.М. Разработка реконфигурируемой программной реализации метода конечных элементов // Материалы XIV Всероссийской конференции молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям / Томский филиал Института вычислительных технологий СО РАН. Томск, Россия: 2013. С. 45-46.

19. Соколов А.П., Щетинин В.Н., Макаренков В.М., Шевцов А.С. Разработка реконфигурируемой программной реализации метода конечных элементов // Материалы третьей международной научно-технической конференции Аэрокосмические технологии, посвященной 100-летию со дня рождения академика В.Н. Челомея / ОАО ВПК НПО машиностроения. г. Реутов, Московская область: 2014. 20-21 мая 2014 г.

20. Димитриенко Ю.И., Соколов А.П. Система автоматизированного прогнозирования свойств композиционных материалов // Информационные технологии.

Москва, 2008. Т. 1, № 8. С. 31-38.

21. Соколов А.П., Першин А.Ю. Система автоматизированного проектирования композиционных материалов. Часть 1: концепции, архитектура и платформа разработки // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2020. № 8-9. С. 72-83.

22. Соколов А.П., Першин А.Ю. Система автоматизированного проектирования композиционных материалов. Часть 2: вычислительная подсистема, распределенные вычисления с применением графоориентированного подхода // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2020. № 10. С. 49-63.

23. Dimitrienko Y., Sokolov A., Shpakova Y. Computer-aided Analysis of Mi-cromechanics and Damage of Composite Materials Based on Multiscale Homogeniza-tion Method // Materials Research Society Symposium Proceedings. Vol. 1535. 2013. P. 105-111.

24. Димитриенко Ю.И., Сборщиков С.В., Соколов А.П. Численное моделирование микроразрушения и прочностных характеристик пространственно-армированных композитов // Механика композиционных материалов и конструкций. 2013. Т. 19, № 3. С. 365-383.

25. Dimitrienko Y., Sborshchikov S., Sokolov A. Numerical simulation of microdestruction and strength characteristics of spatially reinforced composites // Composites: Mechanics, Computations, Applications. 2013. Vol. 4, No. 4. P. 345-364.

26. Computational modeling of failure of textile composites / Y. Dimitrienko, S. Sborschikov, A. Sokolov et al. // Computational continuum mechanics. 2013. Vol. 6, No. 4.

27. Численное и экспериментальное моделирование прочностных характеристик сферопластиков / Ю.И. Димитриенко, С.В. Сборщиков, А.П. Соколов [и др.] // Композиты и наноструктуры. 2013. Т. 19, № 3. С. 35-51.

28. Численное определение эффективных упруго-прочностных характеристик композитных заделок газоразделительных мембранных модулей / А.П. Соколов, К.В. Михайловский, В.Н. Щетинин [и др.] // Материалы IX Международной конференции по неравновесным процессам в соплах и струях (NPNJ'2016) / Московский Авиационный Институт. Алушта, Крым, Россия: 25-31 мая 2016. С. 387-389.

29. Sokolov A., Schetinin V. Modeling of phases adhesion in composite materials based on spring finite element with zero length // Key Engineering Materials. 2018. Vol. 780. P. 3-9.

30. Смердов А.А. Основы оптимального проектирования композитных конструкций: Учебное пособие по курсу Проектирование композитных конструкций. 4.I / МГТУ им. Н.Э. Баумана. Москва: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2006. С. 88.

31. Коллектив авторов (ЦАГИ). Инженерная методика проектирования авиационных конструкций из композиционных материалов (обобщение 20-ти летнего

практического опыта). 1997. Материал найден в интернет в открытом доступе..

32. Ногин В.Д. Принятие решений при многих критериях / СПБ НИУ ВШЭ. Санкт-Петербург: Издательство ЮТАС, 2007. С. 104.

33. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования. Москва: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. С. 336.

34. Соммервилл Иан. Инженерия программного обеспечения. 6-ое издание. М: Вильямс, 2002. С. 624.

35. Константайн Л., Локвуд Л. Разработка программного обеспечения. СПб.: Питер, 2004. С. 592.

36. Зиновьев П.А., Смердов А.А. Оптимальное проектирование композитных материалов: Учебное пособие по курсу Проектирование композитных конструкций. 4.II. Москва: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2006. С. 103.

37. Димитриенко Ю.И., Соколов А.П. Разработка автоматизированной технологии вычисления эффективных упругих характеристик композитов методом асимптотического осреднения // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия «Естественные науки». 2008. Т. 29, № 2. С. 56-66. .

38. Буланов И.М., Воробей В.В. Технология ракетных и аэрокосмических конструкций из композиционных материалов. Москва: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1998. С. 516.

39. Захарычев С.П., Иванов В.А., Отмахов Д.В., Авдеев В.А., Манаков В.М. Влияние технологических условий намотки на свойства полимерных композиционных материалов // Вестник ТОГУ. 2010. Т. 16, № 1. С. 55-64.

40. Influence of winding pattern on the mechanical behavior of filament wound composite cylinders under external pressure / Hernandez-Morenoa H., Douchina B., Collombet F. et al. // Composites Science and Technology. 2008. Vol. 68, No. 3-4. P. 1015-1024.

41. Mertiny, P. and Ellyin, F. Influence of the filament winding tension on physical and mechanical properties of reinforced composites // Composites: Part A: applied science and manufacturing. 2002. Vol. 33. P. 1615-1622.

42. Cohen D. Influence of filament winding parameters on composite vessel quality and strength // Composites: Part A. 1997. Vol. 28A. P. 1035-1047.

43. Афанасьев Д.В., Ощепков М.Ю. Безавтоклавные технологии // Композитный мир. 2010. сентябрь. Т. 90, № 9. С. 28-37. URL: http://www.politermo.ru/stati/Bezavtoklavnie_tehnologii.pdf.

44. Mikell P. Groover. Fundamentals of Modern Manufacturing: Materials, Processes, and Systems. John Wiley and Sons, Inc., 2010. P. 1025.

45. Бахвалов Н.С., Панасенко Г.П. Осреднение процессов в периодических средах. Москва: Наука, 1984. С. 352.

46. Победря Б.Е. Механика композиционных материалов. Москва: МГУ, 1984. С. 336.

47. Markov, K.Z. and Zvyatkov, Kr.D. Functional series and Hashin-Shtrikman type bounds on the effective conductivity of random media // European Journal of Applied Mathematics. 1995. Vol. 6, No. 6. P. 611-629.

48. Соколов А.П., Михайловский К.В., Щетинин В.Н., Сапелкин А.С. Численное моделирование напряженно-деформированного состояния газоразделительных мембранных модулей и разработка программного обеспечения сопровождения процесса их проектирования: Научно-технический отчет об ОКР: / ООО Те-кон мембранные технологии: ООО Текон мембранные технологии, 2015. С. 80. URL: http://sa2systems.ru/svn/gcdrsc/rpt/gcdprm_nir_PermeatorTekon/gcdprm_-nir_PermeatorTekon.pdf.

49. Комков М.А., Тарасов В.А. Технология намотки композитных конструкций ракет и средств поражения. Технологии ракетно-космического машиностроения. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. С. 431.

50. Бахвалов Н.С., Панасенко Г.П. Осреднение процессов в периодических средах. Москва: Наука, 1984. 352 с.

51. Баюк И.О. Основные принципы математического моделирования макроскопических физических свойствм коллекторов углеводородов // Технологии сейсморазведки. 2013. Т. 88, № 4. С. 5-18.

52. Horstemeyer, M.F. Multiscale Modeling: A Review // Practical Aspects of Computational Chemistry Methods: Concepts and Applications / J. Leszczynski, M.K. Shuk-la. Springer, 2010. P. 87-135.

53. Willis, J.R. Bounds and self-consistent estimates for the overall properties of anisotropic composites // Journal of the Mechanic and Physics of Solids. 1977. Vol. 25, No. 3. P. 185-202.

54. Алхименков Ю.А., Баюк И.О., Тихоцкий С.А. Влияние пространственного взаимодействия включений на эффективный тензор упругости порово-трещиноватых сред // Чебышевский сборник. 2017. Т. 18, № 3. С. 44-54.

55. Jakobsen, M. and Hudson, J. and Johansen, T.A. T-matrix approach to shale acoustics // Geophys. J. Int. 2003. Vol. 154, No. 2. P. 533-558.

56. Алхименков Ю.А. Метод Т-матрицы для математического моделирования эффективных упругих свойств коллекторов углеводородов // Физика Земли. 2017. Т. 18, № 3. С. 155-166.

57. Halpin, J.C. and Kardos, J.L. The Halpin-Tsai equations: A review // Polym. Eng. Sci. 1976. Vol. 16, No. 5. P. 344-352.

58. Mori, T. and Tanaka, K. Average stress in matrix and average elastic energy of materials with misfitting inclusions // Acta Metallurgica. 1973. Vol. 21, No. 1. P. 571-574.

59. Benveniste, Y. A new approach to the application of the Mori-Tanaka's theory in composite materials // Mechanics of Materials. 1987. Vol. 6, No. 2. P. 147-157.

60. Hudson, J.A. Overall properties of a cracked solid // Math. Proc. Camb. Phil. Soc. 1980. Vol. 88, No. 2. P. 371-384.

61. Hudson, J.A. Wave speeds and attenuation of elastic waves in material containing cracks // Geophys. J.R. Astron. Soc. 1981. Vol. 64, No. 1. P. 133-150.

62. Cheng, C.H. Crack models for a transversely anisotropic medium // J. Geophys. Res. 1993. Vol. 98, No. B1. P. 675-684.

63. Buryachenko, V.A. Micromechanics of Heterogeneous Materials. New York: Springer, 2007. P. 687.

64. Markov, K. and Preziosi, L. Heterogeneous Media: Micromechanics Modeling Methods and Simulations. New York: Springer Science+Business Media, LLC, 2000. P. 471.

65. Коул Дж. Методы возмущений в прикладной математике. Москва: Издательство «Мир», 1972. С. 276.

66. Санчес-Паленсия Э. Неоднородные среды и теория колебаний. Москва: Мир, 1984. С. 471.

67. Hill, R. A self-consistent mechanics of composite materials // J. Mech. Phys. Solids. 1965. Vol. 13, No. 4. P. 213-222.

68. Шермегор Т.Д. Теория упругости микронеоднородных сред. Москва: Главная редакция физико-математической литературы издательства «Наука», 1977. С. 400.

69. Hashin Z., Shtrikman S. A variational approach to the theory of the effective magnetic permeability of multiphase materials //J. Appl. Phys. 1962. Т. 33, № 10. С. 3125-3131.

70. Hashin Z., Shtrikman S. Extremum principles for elastic heterogeneous media with imperfect interfaces and their application to bounding of effective moduli // J. Mech. Phys. Solids. 1992. Vol. 4, No. 40. P. 767-81.

71. Победря Б.Е. Механика композиционных материалов. Москва: МГУ, 1984. 336 с.

72. Eshelby, J.D. The determination of the elastic field of an ellipsoidal inclusion, and related problems // Proc. Roy. Soc. 1957. Vol. 241, No. A. P. 376-396.

73. Гольденблат И.И., Копнов В.А. Критерии прочности и пластичности конструкционных материалов. Москва: Издательство «Машиностроения», 1968. С. 192.

74. Бахвалов Н.С. Осредненные характеристики тел с периодической структурой // Докл. АН СССР. 1974. Т. 218, № 5. С. 1040.

75. Chamis, C.C. Micromechanics strength theories // Composite Materials. Fracture and Fatigue. 1974. Vol. 5. P. 106-153.

76. Сендецки, Дж. Механика композиционных материалов. Мир, 1978. С. 563.

77. Pagano, N.J. Exact moduli of anisotropic laminates // Mechanics of Composite Materials. New York, 1974. Vol. 2. P. 38-60.

78. Bensoussan, A. and Lions, J.L. and Papanicolaou, G. Asymptotic Analysis for Periodic Structures. Amsterdam: North Holland Publishing Company, 1978. P. 700.

79. Christensen, R.M. Mechanics of composite materials. Wiley-Interscience, New York, 1979. P. 348. URL: http://catalogue.nla.gov.au/Record/2604871.

80. Кристенсен Р. Введение в механику композитов. Москва: Изд-во «Мир», 1982. С. 335.

81. Алфутов Н.А., Зиновьев П.А., Попов Б.Г. Расчет многослойных пластин и оболочек из композиционных материалов. Москва: Машиностроение, 1984. С. 264.

82. Malmeister, A.K. and Tamuj, V.P. and Teters, G.A. The Resistance of Polymer and Composite Materials. Riga: Zinatne, 1980. P. 571.

83. Болотин В.В., Новичков Ю.Н. Механика многослойных конструкций. Москва: Машиностроение, 1980. С. 376.

84. Победря Б.Е. Численные методы в теории упругости и пластичности. Москва: МГУ, 1981. С. 344.

85. Победря Б.Е. Деформационная теория пластичности анизотропных сред // Прикладная математика и механика. Москва, 1984. Т. 48, № 1. С. 29-37.

86. Победря Б.Е. Теория течения анизотропной среды // Прочность, пластичность и вязкоупругость материалов и конструкций. Свердловск, 1986. С. 101-108.

87. Победря Б.Е. Лекции по тензорному анализу. Москва: МГУ, 1986. С. 264.

88. Победря Б.Е. Критерии прочности анизотропного материала // Прикладная математика и механика. Москва, 1988. Т. 1, № 1. С. 141-144.

89. Ванин Г.А. Микромеханика композиционных материалов. Киев: Наукова думка, 1985. С. 300.

90. Васильев В.В. Механика конструкций из композиционных материалов. Москва: Машиностроение, 1988. С. 272.

91. Сараев Л.А. Сингулярное приближение в теории упруго-пластических сред с микроструктурой // Прикладная математика и механика. 1983. Т. 47, № 3. С. 522-524.

92. Сараев Л.А. Эффективные свойства многокомпонентных упруго-пластических композиционных материалов // Прикладная математика и механика. 1986. Т. 50, № 4. С. 700-705.

93. Сараев Л.А., Шермергор Т.Д. Сингулярное приближение в теории идеальной пластичности микронеоднородных сред // Прикладная математика и механика. 1985. Т. 21, № 5. С. 92-97.

94. Тарнопольский Ю.М., Жигун И.Г., Поляков В.А. Пространственно-армированные композиционные материалы. Москва: Машиностроение, 1987. С. 225.

95. Димитриенко Ю.И. Механика композиционных материалов при высоких температурах. Москва: Машиностроение, 1997. С. 367.

96. Maugin, G.A. Material inhomogeneities in elasticity. London: Chapman and Hall, 1993. P. 276.

97. Robert M. Jones. Mechanics of composite materials. 2nd edition. Philadelphia (USA): Taylor and Francis, 1999. P. 519.

98. Сарбаев Б.С., Ширшов Ю.Ю., Баслык К.П. Расчет напряженно-деформированного состояния прямоугольной пластины из углерод-карбидного композита // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия: Машиностроение. 2012. Т. 2. С. 101-115.

99. Форенталь Г.А., Сапожников С.Б. Оценка упругих и прочностных свойств эпоксидного композита, наполненного наночастицами оксида кремния // Композиты и наноструктуры. 2011. Т. 2. С. 21-27.

100. Choo V. Fundamentals of composite materials. Dover (Delaware, USA): Knowen, 1990. P. 313.

101. Morozov E.V. Vasiliev V.V. Advanced Mechanics of Composite Materials and Structural Elements (3nd edition). Elsevier Science, 2001. С. 832.

102. Бардзокас Д.И., Зобнин А.И. Математическое моделирование процессов в композиционных материалах периодической структуры. Москва: УРСС, 2003. С. 374.

103. Ajayan, P.M. and Schadler, L.S. and Braun, P.V. Nanocomposite Science and Technology. New York: Wiley, 2004. P. 236.

104. Milton Graeme W. The Theory of Composites. Cambridge: Cambridge University Press, 2004. 719 с.

105. Panasenko G. Multi-scale modelling for structures and composites. Netherlands: Springer, 2005. P. 407.

106. Лурье С.А. Введение в механику нанокомпозитов. Москва: МАИ-Принт, 2010. С. 158.

107. Ronald F. Gibson. Principles of Composite Material Mechanics. Third edition. New York: CRC Press, Taylor & Francis Group, 2013. P. 659.

108. Valery V. Vasiliev and Evgeny V. Morozov. Advanced Mechanics of Composite Materials and Structural Elements. New York: Elsevier, 2013. P. 816.

109. Aboudi, Jacob and Arnold, Steven M. and Bednarcyk, Brett A. Micromechan-ics of Composite Materials. A Generalized Multiscale Analysis Approach. New York: Butterworth-Heinemann, Elsevier, 2013. P. 1011.

110. Efendiev Y., Kronsbein C., Legoll F. Multilevel Monte Carlo Approaches for Numerical Homogenization // Multiscale Modeling & Simulation. 2015. Vol. 13, No. 4. P. 1107-1135.

111. Лурье С.А., Соляев Ю.О. Модифицированный метод эшелби в задаче определения эффективных свойств со сферическими микро- и нановключениями // Вестник Пермского государственного технического университета. Механика. 2010. № 1. С. 80-90.

112. Berendsen, H.J. and Postma, J.P. and [et al.]. Molecular dynamics with coupling to an external bath //J. Chem. Phys. 1984. Vol. 81. P. 3684-3690.

113. Munjiza Ante. The Combined Finite-Discrete ElementMethod. London, UK: John Wiley and Sons, Ltd., 2004. P. 350.

114. Белозеров Л.Г., Киреев В.А. Композитные оболочки при силовых и тепловых воздействиях. Москва: Издательство Физматлит, 2003. С. 388.

115. Tandon, G.P. and Weng, G.J. The effect of aspect ratio of inclusions on the elastic properties of unidirectionally aligned composites // Polymer composites. 1984. Vol. 5, No. 4. P. 327-333.

116. Efremov, N.S. and Mityushov, E.A. Modeling of elastic and strength properties of spatially reinforced fiber-composites // Proceedings of the 10th International Conference on Textile Composites - TEXCOMP 10: Recent Advances in Textile Composites. 2010. P. 53-61.

117. Prochazka, P. and Sejnoha, J. Extended Hashin-Shtrikman variational principles // Applications of Mathematics. 2004. Vol. 49. P. 357-372.

118. Кучеряев Б.В. Механика сплошных сред (теоретические основы обработки давлением композитных материалов). Москва: МИСИС, 2000. С. 320.

119. Каралюнас Р.И. Эффективные определяющие соотношения слоистых упруго-пластических композитов: Автореферат ... канд. физ.-мат. наук. Диссертация: кафедра «Механики композитов», МГУ им. М.В. Ломоносова. 1986. С. 7.

120. Kachanov, L.M. Delamination Buckling of Composite Materials. Brookline, Massachusetts, USA: Kluwer Academic Publishers, 1988. P. 98.

121. Пэйгано Н. Delamination Buckling of Composite Materials. Москва: Изд-во «Мир», 1993. С. 347.

122. Аношкин А.Н. Об одном подходе к решению нелинейной пространственной задачи микромеханики для однонаправленных волокнистых композитов // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Механика. 1997. Т. -, № 5. С. 4-10.

123. Олегин И.П., Нигирич Ю.Б. Определение эффективных упругих характеристик в гранулированных композитах периодической структуры // Известия высших учебных заведений. Строительство. 2007. Т. 49, № 1. С. 39-44.

124. Олегин И.П., Матвеев К.А., Коваленко Н.А. Определение эффективных жесткостей однонаправленных композитов методом численного моделирования // Доклады Академии наук Высшей школы Российской Федерации. 2012. Т. 18, № 1. С. 116-122.

125. Олегин И.П. Численный анализ механических свойств композиционных материалов троякопериодической структуры / И.П. Олегин, А.В. Фармагей, Н.А. Коваленко // Труды 16-й Всерос. науч.-техн. конф., посвящ. 70-летию Победы Великой Отечественной войне. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2015. С. 600-604.

126. Hage, Ch.E. and Younes, R. and Aboura, Z. and Benzeggagh, M.L. Analytical and numerical modeling of mechanical properties of orthogonal 3D CFRP // Composites Science and Technology. 2009. Vol. 69, No. 1. P. 111-116.

127. Димитриенко Ю.И., Соколов А.П., Макашов А.А. Конечно-элементное моделирование эффективных физико-механических характеристик пространственно-армированных композитов // Ракетно-космическая техника. Фундаметальные и прикладные проблемы механики: материалы Международной конференции, посвященной 90-летию В.И. Феодосьева. 2006. С. 48.

128. Моделирование поверхностей прочности композитов на основе микроструктурного конечно-элементного анализа / Ю.И. Димитриенко, А.П. Соколов, Ю.В. Шпакова [и др.] // Наука и образование: электронное научно-техническое издание. 2012. Т. , № 11. С. 487-496.

129. E, W. and Engquist, B. The heterogeneous multiscale methods // Comm. Math. Sci. 2003. Vol. 1, No. 1. P. 87-132.

130. E, W. and Ming, P. and Zhang, P. Analysis of the heterogeneous multiscale method for elliptic homogenization problems //J. Am. Math. Soc. 2003. Vol. 18, No. 1. P. 121-156.

131. Abdulle, A. The Finite Element Heterogeneous Multiscale Method: a computational strategy for multiscale PDEs // Math. Sci. Appl. 2009. Vol. 31, No. 1. P. 133-181.

132. Страховская Л.Г., Федоренко Р.П. Об одном варианте метода конечных элементов // Ж. вычис. матем. и матем. физ. 1979. Т. 19, № 4. С. 950-960.

133. Hou, T. and Wu, X.-H. A Multiscale Finite Element Method for Elliptic Problems in Composite Materials and Porous Media // Journal of computational physics. 1997. Vol. 134, No. 1. P. 169-189.

134. Hou, T.Y. and Wu, X.-H. and Cai, Z. Convergence of a multiscale finite element method for elliptic problems with rapidly oscillating coefficients // Mathematics of Computation. 1999. Vol. 68, No. 227. P. 913 — 943.

135. Sangalli, G. Capturing small scales in elliptic problems using a residual-free bubbles finite element method // Multiscale Model. Simul. 2003. Vol. 1, No. 3. P. 485503. URL: http://www.siam.org/journals/mms/x-x/41140.html.

136. Bakhvalov, N.S. and Panasenko, G.P. Homogenization: Averaging Processes in Periodic Media. Springer, 1989. Vol. 36 of Mathematical Problems in the Mechanics of Composite Materials. Mathematics and its Applications.

137. Blinzler, B.J., Goldberg, R.K., Binienda, W.K. Macro scale independently homogenized subcells for modeling braided composite // AIAA Journal. 2012. Vol. 50,

No. 9. P. 1873-1884.

138. Mahabadi, O.K. and Randall, N.X. and Zong, Z. and [et al.]. A novel approach for micro-scale characterization and modeling of geomaterials incorporating actual material heterogeneity // Geophysical Research Letters. 2012. Vol. 39, No. 1.

139. Nemecek, J. and Kralik, V. and Vondrejc, J. Micromechanical analysis of heterogeneous structural materials // Cement and Concrete Composites. 2013. Vol. 36, No. 2. P. 85-92.

140. Димитриенко Ю.И., Кашкаров А.И., Макашов А.А. Конечно-элементный расчет эффективных упругопластических характеристик композитов на основе метода асимптотического осреднения // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия: Естественные науки. 2007. Т. 1. С. 26-46.

141. Бархан А., Хатыс Р. Экспериментальная проверка некоторых упругих свойств однонаправленных композитов // Механика композитных материалов. 2008. Т. 44, № 2. С. 195-206.

142. Djojodihardjo, H. and Haris, M.Y.M. and Shokrani A. and [et al.]. Finite element analysis and simulation of impact loading on elastic panel structure // 62-nd International Astronautical Congress 2011, IAC 2011. Vol. 7. 2011. P. 6104-6116.

143. Cai, C.S. and Oghumu, S.O. and Meggers, D.A. Finite-element modeling and development of equivalent properties for FRP bridge panels // Journal of Bridge Engineering (American Society of Civil Engineers) 14. 2009. No. 2. P. 112-121.

144. Dai, Q. Three-dimensional micromechanical finite-element network model for elastic damage behavior of idealized stone-based composite materials // Journal of Engineering Mechanics. 2011. June. Vol. 137, No. 6. P. 410-421.

145. Nali, P. and Carrera, E. A numerical assessment on two-dimensional failure criteria for composite layered structures // Composites Part B: Engineering. 2012. March. Vol. 43, No. 2. P. 280-289.

146. Jiang, D. and Li, Y. and Fei, Q. and Wu, S. Prediction of uncertain elastic parameters of a braided composite // Composite Structures. 2015. Vol. 126, No. 8. P. 123-131.

147. Onkar, A.K. and Upadhyay, C.S. and Yadav, D. Probabilistic failure of laminated composite plates using the stochastic finite element method // Composite Structures. 2007. Vol. 77, No. 1. P. 79-91.

148. Балахонов P.P., Романова В.А. Иерархическое моделирование деформации и разрушения композита А1/А12О3 // Механика композиционных материалов и конструкций. 2005. Т. 11, № 4. С. 549-563.

149. Вильдеман В.Э., Соколкин Ю.В., Ташкинов А.А. Механика неупругого деформирования и разрушения композиционных материалов. Москва: Физматлит, 1997. С. 288.

150. Novak, J. and Kaczmarczyk, T. and Grassl, P. A micromechanics-enhanced finite element formulation for modelling heterogeneous materials // Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 2012. Vol. 201. P. 53-64.

151. Эшелби Дж. Континуальная теория дислокаций. Москва: Издательство иностранной литературы, 1963. С. 248.

152. Jirousek, J. and Venkatesh, A. Adaptivity in hybrid-Trefftz finite element formulation // Int. J. Numer. Meth. Eng. 1990. Vol. 29, No. 2. P. 391-405.

153. Димитриенко Ю.И. Тензорное исчисление. Москва: Высшая школа, 2001. С. 575.

154. Димитриенко Ю.И., Соколов А.П., Сборщиков С.С. Моделирование микроразрушения тканевых композитов // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия «Естественные науки». 2012. Т. 1, № Спец. выпуск 3 «Математическое моделирование». С. 5-19.

155. Соколов А.П. Математическое моделирование эффективных характеристик композиционных материалов методом гомогенизации при неполном наборе исходных данных. // Научно-методический семинар для студентов 1-6 курсов и аспирантов МГТУ им. Н.Э. Баумана (кафедра ФН-2, 03 декабря 2014) / МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра Прикладная математика. Москва: 2013.

156. Карпенко А.П., Селиверстов Е.Ю. Обзор методов роя частиц для задачи глобальной оптимизации (Particle Swarm Optimization) // Наука и образование: электронное научно-техническое издание. 2009. Т. 1, № 3. С. 26. URL: http://elibrary.ru/item.asp?id=12795458.

157. Соколов А.П., Щетинин В.Н., Макаренков В.М. Опыт применения теории графов для создания гибких сопровождаемых масштабируемых программных реализаций сложных вычислительных методов // Материалы XIX Международной конференции по вычислительной механике и современным прикладным программным системам (ВМСППС 2015). Алушта, Крым, Россия: Издательство МАИ, 2015. 24-31 мая. С. 172-174.

158. Соколов А.П. Математическое моделирование эффективных упругих характеристик композитов с многоуровневой иерархической структурой: диссертация на соискание учен. степ. канд. физ.-мат. наук: 05.13.18, 01.02.04, защищена 14.10.08; утв. 23.01.09. Диссертация: МГТУ им. Н.Э. Баумана. Москва, 2008. С. 108. URL:

http://gcad.bmstu.ru/gcdrep/rsc/rpt/SokolovThesis2008/Соколов А.П. - Диссертация - 02.09.08.pdf.

159. Carkci M. Dataflow and Reactive Programming Systems. CreateSpace Independent Publishing Platform, 2014. P. 570.

160. Aditya Agrawal. Model Based Software Engineering, Graph Grammars and Graph Transformations // Area Paper. 2004. P. 48. URL: https://www.academia.edu/2832431/Model_Based_Software_Engineering_Graph_-

Grammars_and_Graph_Transformations.

161. Morrison J. Paul. Flow-Based Programming, 2nd Edition: A New Approach to Application Development. CreateSpace Independent Publishing Platform, 2010. P. 370.

162. Nagl, Manfred. A software development environment based on graph technology // Graph-Grammars and Their Application to Computer Science / Aachen University of Technology. Springer, 2005. June. P. 458-478.

163. Notz, Patrick K. and Pawlowski, Roger P. and Sutherland, James C. Graph-Based Software Design for Managing Complexity and Enabling Concurrency in Multiphysics PDE Software // ACM Trans. Math. Softw. New York, NY, USA, 2012. November. Vol. 39, No. 1. P. 1-21. URL: http://doi.acm.org/10.1145/2382585.2382586.

164. Heimann, Peter and Krapp, Carl-Arndt and Westfechtel, Bernhard. Graph-Based Software Process Management // International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering. 1997. Vol. 7, No. 1. URL: http://sa2systems.ru/svn/public/sa2bok/00 - IT/07 - GBSE/Heimann1997 - Graph-based software process management.pdf.

165. Вшивков С.А., Тюкова И.С. Технология получения композиционных полимерных наноматериалов. 2011. Программа учебной дисциплины: Технология получения композитных полимерных наноматериалов. Исходные материалы для получения полимерсодержащих нанокомпозитов.

166. Allen, R.J. and Ghitaa, O. and Farmer, B. and [et al.]. Mechanical testing and modelling of a vertically aligned carbon nanotube composite structure // Composites Science and Technology. 2013. March. Vol. 77. P. 1-7.

167. Luqi, Liu and Lingyun, Li and Yun, Gao. Single carbon fiber fracture embedded in an epoxy matrix modified by nanoparticles // Composites Science and Technology. 2013. March. Vol. 77, No. 3. P. 101-109.

168. Tehrani, M. and Boroujeni, A.Y. and Hartman, T.B. and [et al.]. Mechanical characterization and impact damage assessment of a woven carbon fiber reinforced carbon nanotube-epoxy composite // Composites Science and Technology. 2013. February. Vol. 75, No. 2. P. 42-48.

169. Ван Фо Фы. Конструкции из армированных пластмасс. Киев: Техника, 1971. С. 220.

170. Брусенцева Т.А., Филиппов А.А., Фомин В.М. Композиционные материалы на основе эпоксидной смолы и наночастиц // Известия АлтГУ. 2014. Т. 1, № 81. С. 25-27.

171. Попов Б.Г. Расчет многослойных конструкций вариационно-матричными методами. Учебное пособие. Москва: Изд-во МГТУ, 1993. С. 294.

172. Сарбаев Б.С. O неупругом поведении слоистых стеклопластиков // Изв. вузов. Машиностроение. 1984. Т. 4. С. 610.

173. Ilinykh, A.V. and Vildeman, V.E. Modeling of structure and failure processes of granular composites // Computational continuum mechanics. 2012. Vol. 5, No. 4. P. 443-451.

174. Соколкин Ю.В. Бабушкин А.В. Вильдеман В.Э. и др. Информационная система композиционные материалы и конструкции / Пермский Государственный технический университет (ПермГТУ). ПермГТУ, 1994. URL: http://elibrary.ru/item.asp?id=225633.

175. Ветренко М.С., Ломазов В.А. Информационное обеспечение исследований конструкционных композитных материалов // Информационные системы и технологии. 2008. Т. 1. С. 27-32.

176. Димитриенко Ю.И., Минин В.В., Сыздыков Е.К. Численное моделирование процессов тепломассопереноса и кинетики напряжений в термодеструктирующих композитных оболочках // Вычислительные технологии. 1996. Т. 17, № 2. С. 4359.

177. Tashkinov, M.E. and Wildemann, V.E. and Mikhailova, N. Method of successive approximations in stochastic elastic boundary value problem for structurally heterogenous materials // Computational materials science. 2012. Feb. Vol. 52, No. 1. P. 101-106.

178. Alexandrescu, Andrei. Modern C+—+ Design: Generic Programming and Design Patterns Applied. Boston, MA, USA: Addison-Wesley, 2001. P. 352.

179. Саттер Г., Александреску А. Стандарты программирования на С+—Ъ М.: Вильямс, 2008. С. 224.

180. Гамма Э., Хелм Р., Джонсон Р., Влиссидес Д. Приемы объектно-ориентированного программирования. Паттерны проектирования. СПб.: Питер, 2010. С. 366.

181. Лаврищева Е.М. Software Engineering компьютерных систем. Парадигмы, технологии и CASE-средства программирования. Киев: Наукова дум-ка, 2013. С. 283.

182. Hannay J. E., MacLeod C. How do scientists develop and use scientific software? // Proceedings of the 2009 ICSE workshop on Software Engineering for Computational Science and Engineering / IEEE Computer Society. 2009. P. 1-8.

183. Killcoyne S., Boyle J. Managing Chaos: Bridging the cultural divide between engineers and scientists working within the life sciences // Computing in Science Engineering. 2018. P. 1-1.

184. Troubling trends in scientific software use / L. N. Joppa, G. McInerny, R. Harper et al. // Science. 2013. Vol. 340, No. 6134. P. 814-815.

185. Numerical recipes 3rd edition: The art of scientific computing / W. H. Press, S. A. Teukolsky, W. T. Vetterling et al. Cambridge University Press, 2007. P. 1256.

186. Roy C. J., Oberkampf W. L. A comprehensive framework for verification, validation, and uncertainty quantification in scientific computing // Computer methods in applied mechanics and engineering. 2011. Vol. 200, No. 25-28. P. 2131-2144.

187. Алексеев А.К. Бондарев А.Е. Применение сопряженных уравнений в задачах верификации и валидации расчетов // Новые информационноые технологии в автоматизированных системах. 2012. № 15. С. 104-112.

188. ASC predictive science academic alliance program verification and validation whitepaper: Tech. Rep.: / R. Klein, S. Doebling, F. Graziani et al.: Lawrence Livermore National Lab.(LLNL), Livermore, CA (United States), 2006.

189. Resio D. T., Westerink J. J. Modeling the physics of storm surges // Physics Today. 2008. No. 9. P. 33-38.

190. Best practices for scientific computing / G. Wilson, D. A. Aruliah, C. T. Brown et al. // PLoS biology. 2014. Vol. 12, No. 1. P. e1001745.

191. Zurek, R.W and Martin, L.J. GridPP: development of the UK computing grid for particle physics // Journal of Physics G: Nuclear and Particle Physics. 2006. Vol. 32. P. 1-20.

192. Алекперов, Р.К. Организация распределенных вычислений на базе GRID-технологии // Искусственный интеллект. 2011. № 1. С. 6-14.

193. Farkas, Z. and Kacsuk, P. P-GRADE portal: a generic workflow system to support user communities // Future Generation Computer Systems. 2010. Vol. 27, No. 5. P. 454-465.

194. Кудрявцев А.О., Кошелев В.К., Избышев А.О. и др. Разработка и реализация облачной системы для решения высо-копроизводительных задач // Труды Института системного программирования РАН. 2013. Т. 24. С. 13-33.

195. Demsar, Janez and Curk, Tomaz and Erjavec, Ales and [et.al.]. Orange: Data Mining Toolbox in Python // Journal of Machine Learning Research. 2013. No. 14. P. 2349-2353.

196. Официальный сайт проекта TensorFlow [Электронный ресурс] [Офиц. сайт]. 2021. (дата обращения 05.01.2021). URL: https://www.tensorflow.org.

197. Познаём Нирвану - универсальную вычислительную платформу Яндекса [Электронный ресурс]. // База знаний Хабр. 2021. (дата обращения 05.01.2021). URL: https://habr.com/ru/company/yandex/blog/351016/.

198. Леонтьев Д.В., Тарасов Г.В., Харитонов И.Д. Модель обработки данных вычислительных экспериментов // Научный сервис в сети Интернет: труды XX Всероссийской научной конференции / ИПМ им. М.В. Келдыша. Москва: 2018. С. 373-386.

199. McCormic B.H. [et al.]. Visualization in Scientific Computing. New York: Computer Graphics, 1987. P. 81.

200. Apache Thrift Documentation [Электронный ресурс]. 2021. (дата обращения 06.01.2021). URL: https://thrift.apache.org/docs/.

201. Finagle Official Page [Электронный ресурс]. 2021. (дата обращения 06.01.2021). URL: https://twitter.github.io/finagle/.

202. gRPC Documentation [Электронный ресурс]. 2021. (дата обращения 06.01.2021). URL: https://www.grpc.io/docs/.

203. Wilde, Erik. Cesare Pautasso REST: From Research to Practice. New York: Springer, 2011. P. 528.

204. HDF5 Software Documentation [Электронный ресурс]. 2021. (дата обращения 06.01.2021). URL: https://support.hdfgroup.org/HDF5/doc/.

205. Белоушко К.Е. Формат NetCDF как стандарт для обмена данными в атмосферных исследованиях // Тезисы II конференции «Базы данных, инструменты и информационные основы полярных геофизических исследований» (POLAR-2012). Троицк, ИЗМИРАН, 2012: 2012.

206. Karl J. Ottenstein, Linda M. Ottenstein. The Program Dependence Graph in a Software Development Environment // SIGSOFT Softw. Eng. Notes. New York, NY, USA, 1984. April. Vol. 9, No. 3. P. 177-184. URL: http://doi.acm.org/10.1145/390010.808263.

207. Halbwachs, Nicholas and Caspi, Paul and Raymond, Pascal and [et al.]. The Synchronous Data Flow Programming Language LUSTRE // Proceedings of the IEEE. 1991. Vol. 79, No. 9. P. 1305-1320.

208. Isa S. Qamber. Flow graph development method // Microelectron Reliab. Isa Town, Bahrain, 1992. Т. 33, № 9. С. pp. 1387-1395.

209. Chris Jones. An integrated modeling environment based on attributed graphs and graph-grammars // Decision Support Systems. 1993. October. Vol. 10, No. 3. P. 255-275.

210. Parrish, Allen S. and Borie, Richard B. and Cordes, David W. Automated flow graph-based testing of object-oriented software modules // Journal of Systems and Software. 1993. November. Vol. 23, No. 2. P. 95-109.

211. Guido Wirtz. Graph-based software construction for parallel message-passing programs // Information and Software Technology. 1994. July. Т. 36, № 7. С. 405-411.

212. Jeff Magee and Jeff Kramer. Dynamic Structure in Software Architectures // SIGSOFT Softw. Eng. Notes. 1996. October. Vol. 21, No. 6. P. 3-14. URL: http://doi.acm.org/10.1145/250707.239104.

213. Zamperoni, A. GRIDS-GRaph-based, integrated development of software: integrating different perspectives of software engineering // Proceedings of IEEE 18th International Conference on Software Engineering. 1996. Mar. P. 48-59.

214. Torsten Meyer, Michael Goedicke, Gabriele Taentzer. ViewPoint-Oriented Software Development by Distributed Graph // 2013 21st IEEE International Requirements

Engineering Conference (RE). Los Alamitos, CA, USA, 1999. Vol. 00, No. undefined. P. 92.

215. Walter J. Gutjahr. A Graph-based Ant System and its convergence // Future Generation Computer Systems. 2000. June. T. 16, № 8. C. 873-888.

216. Garland, Stephen J. and Lynch, Nancy. Using I/O Automata for Developing Distributed Systems // Foundations of component-based systems. Cambridge Press, 2000. P. 285-312.

217. Petriu, Dorina C. and Shen, Hui. Applying the UML Performance Profile: Graph Grammar-Based Derivation of LQN Models from UML Specifications // Computer Performance Evaluation: Modelling Techniques and Tools. 2002. April. P. 159-177.

218. Mary Jean and Harrold Gregg and Rothermel Alex Orso. Representation and Analysis of Software // CiteSeerX. 2002. P. 19. URL: http://www.ics.uci.edu/ lopes/teaching/inf212W12/readings/rep-analysis-soft.pdf.

219. Tom Mensa and Michele Lanzab. A Graph-Based Metamodel for Object-Oriented Software Metrics // Electronic Notes in Theoretical Computer Science. 2002. November. Vol. 72, No. 2. P. 57-68.

220. Bohlen, B. and Jager, D. and [et al.]. UPGRADE: A Framework for Building Graph-Based Interactive Tools // Electronic Notes in Theoretical Computer Science. 2002. November. Vol. 72, No. 2. P. 91-101.

221. Christian Collberg and Stephen Kobourov and Jasvir Nagra and [et al.]. A System for Graph-based Visualization of the Evolution of Software // Proceedings of the 2003 ACM Symposium on Software Visualization. New York, NY, USA: ACM, 2003. P. 77-ff.

222. Jack Greenfield, Keith Short. Software Factories: Assembling Applications with Patterns, Models, Frameworks and Tools // Companion of the 18th Annual ACM SIGPLAN Conference on Object-oriented Programming, Systems, Languages, and Applications. New York, NY, USA: ACM, 2003. C. 16-27.

223. Bruegge, Bernd. Graph Based Programming (presentation): Lecture course: Muenchen: Technische Universitaet, 2004. P. 23. URL:

https://www1.in.tum.de/lehrstuhl_1/files/teaching/Lehrstuhl/OberSemi-nar/GBPGSE.pdf.

224. Johnston, Wesley M. and Hanna, J.R. Paul and Millar, Richard J. Advances in Dataflow Programming Languages // ACM Computing Surveys. 2004. Vol. 36, No. 1. P. 1-34.

225. Andy Schurr. Specification of graph translators with triple graph grammars // Graph-Theoretic Concepts in Computer Science. Springer, 2005. June. C. 151-163.

226. Kounev, S. Performance Modeling and Evaluation of Distributed Component-Based Systems Using Queueing Petri Nets // IEEE Transactions on Software Engineering. 2006. July. T. 32, № 7. C. 486-502.

227. Zhang, Ji and Cheng, Betty H.C. Model-based Development of Dynamically Adaptive Software // Proceedings of the 28th International Conference on Software Engineering. New York, NY, USA: ACM, 2006. P. 371-380.

228. Collberg, Christian S. and Thomborson, Clark and Townsend, Gregg M. Dynamic Graph-Based Software Fingerprinting // ACM Transactions on Programming Languages and Systems. 2007. Vol. 29, No. 6. P. 35:1-53:67. URL: http://doi.acm.org/10.1145/1286821.1286826.

229. A Graph-based Approach to Modeling and Detecting Composition Conflicts Related to Introductions / Wilke Havinga, Istvan Nagy, Lodewijk Bergmans et al. // Proceedings of the 6th International Conference on Aspect-oriented Software Development. New York, NY, USA: ACM, 2007. P. 85-95.

230. Roberto Bruni and Antonio Bucchiarone and Stefania Gnesi and [et al.]. Graph-Based Design and Analysis of Dynamic Software Architectures // Concurrency, Graphs and Models. Springer, 2008. P. 37-56.

231. Pham, Nam H. and Nguyen, Hoan Anh and Nguyen, Tung Thanh and [et al.]. Complete and Accurate Clone Detection in Graph-based Models // Proceedings of the 31st International Conference on Software Engineering. Washington, DC, USA: IEEE Computer Society, 2009. P. 276-286.

232. Mortensen, Mikael and Langtangen, Hans Petter and Wells, Garth N. A FEniCS-Based Programming Framework for Modeling Turbulent Flow by the Reynolds-Averaged Navier-Stokes Equations // Computational Engineering, Finance, and Science. 2011. URL: http://sa2systems.ru/svn/public/sa2bok/00 - IT/07 - GBSE/-Mortensen2011 - A FEniCS-Based Programming Framework.pdf.

233. Pamela Bhattacharya and Marios Iliofotou and [et al.]. Graph-based Analysis and Prediction for Software Evolution // Proceedings of the 34th International Conference on Software Engineering. Piscataway, NJ, USA: IEEE Press, 2012. P. 419-429.

234. Sousa Tiago Boldt. Languages and Applications // Dataflow Programming Concept. 2012.

235. Samuel M. Smith. Flow-Based Programming: Why You Should Care Even If You Never Plan To Use It // Proceedings of OpenWest (report). 2015. С. 42 p.

236. Bjornson et al. (US). Method and system for dataflow creation and execution. 2004. Patent US 2004/0056908 A1.(Mar. 25, 2004).

237. Ищенко М.А. Разработка моделей и методов синтеза модульной структуры автоматизированных информационных систем с использованием сетей Петри. диссертация кандидата технических наук: 05.25.05: Российский государственный гуманитарных университет (РГГУ). Москва, 2009. С. с. 146. URL: http://search.rsl.ru/ru/record/01004635068.

238. Марков А.В. Автоматизация проектирования и анализа программного обеспечения с использованием языка UML и сетей Петри. диссертация на соискание

уч.степ. к.т.н.: НГТУ. Нобосибирск, 2015. С. 176.

239. UML. SWITCH-ТЕХНОЛОГИЯ. ECLIPSE / Гуров В.С., Мазин М.А., Нарвский А.С. [и др.] // Информационно-управляющие системы. 2004. Т. 1, № 6.

240. Лазарев И.В., Сухорослов О.В. Использование Workflow-методологии для описания процесса распределенных вычислений // Труды Института системного анализа Российской академии наук. 2005. Т. 14. С. 26-70.

241. Common Workflow Language (CWL). [Электронный ресурс]. 2020. (дата обращения 22.04.2020). URL: https://www.commonwl.org/.

242. Yu, J. and Buyya, R. A taxonomy of scientific workflow systems for grid computing // SIGMOD Record. 2005. Vol. 34, No. 3. P. 44-49.

243. Talia, D. Workflow Systems for Science: Concepts and Tools // ISRN Software Engineering. 2013. Vol. 2012. P. 1-15.

244. De Roure, D. and Goble, C. Software design for empowering scientists // IEEE Software. 2009. Vol. 26, No. 1. P. 88-95.

245. Deelman, E. and Vahi, K. and Juve, G. et al. Pegasus: a workflow management system for science automation // Future Generation Computer Systems. 2015. Vol. 46. P. 17-35.

246. Deelman, E. and Gannon, D. and Shields, M. et al. Workflows and e-Science: An overview of workflow system features and capabilities // Future Generation Computer Systems. 2009. Vol. 25. P. 528-540.

247. Malyshkin, V.E. and Perepelkin, V.A. LuNA Fragmented Programming System, Main Functions and Peculiarities of Run-Time Subsystem // Proceedings of Parallel Computing Technologies. PaCT 2011. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 6873. Springer, Berlin, Heidelberg, 2011. P. 53-61.

248. Артамонов Ю.С., Востокин С.В. Инструментальное программное обеспечение для разработки и поддержки исполнения приложений научных вычислений в кластерных системах // Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. Сер. Физ.-мат. науки. 2015. Т. 19, № 4. С. 785-798.

249. Parker S. G., Johnson C. R. SCIRun: a scientific programming environment for computational steering // Supercomputing, 1995. Proceedings of the IEEE/ACM SC95 Conference / IEEE. 1995. P. 52-52.

250. Toward a common component architecture for high-performance scientific computing / R. Armstrong, D. Gannon, A. Geist et al. // High Performance Distributed Computing, 1999. Proceedings. The Eighth International Symposium on / IEEE. 1999. P. 115-124.

251. SCIRun2: A CCA framework for high performance computing / K. Zhang, K. Damevski, V. Venkatachalapathy et al. // High-Level Parallel Programming Models and Supportive Environments, 2004. Proceedings. Ninth International Workshop / IEEE. 2004. P. 72-79.

252. Jeffrey L. Kodosky (US); James J. Truchard (US); John E. MacCrisken (US). GRAPHICAL SYSTEM FOR MODELLING A PROCESS AND ASSOCIATED METHOD. LabView (software). 1990. Patent US 4,901,221. IPC class G06F 3/00.

253. Jeffrey L. Kodosky (US); James J. Truchard (US); John E. MacCrisken (US). GRAPHICAL SYSTEM FOR MODELLING A PROCESS AND ASSOCIATED METHOD. LabView (software). 1997. Patent US 5,610,828, IPC class G06F 15/02.

254. Mortensen M., Langtangen H. P., Wells G. N. A FEniCS-based programming framework for modeling turbulent flow by the Reynolds-averaged Navier-Stokes equations // Advances in Water Resources. 2011. Vol. 34, No. 9. P. 1082-1101. FEniCS (software).

255. Logg A., Mardal K.-A., Wells G. Automated solution of differential equations by the finite element method: The FEniCS book. Springer Science & Business Media, 2012. Vol. 84. P. 741.

256. Schoberl, J. NETGEN - An advancing front 2D/3D-mesh generator based on abstract rules // Computing and Visualization in Science. 1997. Vol. 1, No. 1. P. 41-52.

257. OpenFOAM: A C++ library for complex physics simulations / H. Jasak, A. Jemcov, Z. Tukovic et al. // International workshop on coupled methods in numerical dynamics / IUC Dubrovnik, Croatia. Vol. 1000. 2007. P. 1-20.

258. Di Ruscio, Davide and Kolovos, Dimitris and de Lara, Juan [et al.]. Low-code development and model-driven engineering: Two sides of the same coin? // Software and Systems Modeling. 2022. Т. 21, № 2. С. 437 - 446.

259. Каменев А.В., Ишакова Е.Н. Специфика инженерного образования в области разработки программного обеспечения // Интеллект. Инновации. Инвестиции. Специальный выпуск. 2011. № Спец.выпуск. С. 78-81.

260. Липаев В.В. Инженерная психология при производстве программных продуктов // Программная инженерия. 2011. Т. 1. С. 7-15.

261. Глинский Б.М., Куликов И.М., Снытников А.В. и др. Многоуровневый подход к разработке алгоритмического и программного обеспечения экзафлопсных суперЭВМ // Вычислительные методы и программирование: новые вычислительные технологии. 2015. Т. 16, № 4. С. 543-556.

262. Tanenbaum, Andrew S. Distributed systems: principles and paradigms. Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall, 2006. P. 702.

263. Аветисян А.И., Грушин Д.А., Рыжов А.Г. Системы управления кластерами // Труды Института системного программирования РАН. 2002. Т. 3. С. 39-62.

264. Baker, P. Integrated approach to finite element analysis of advanced composite structures // Computer-Aided Design. 1989. Vol. 21, No. 7. P. 441-446.

265. Hoa, S.V. and Journeaux, B.H. and Di Lalla, L. Computer Aided Design for Composite Structures // Composite Structures. 1989. Vol. 13. P. 67-79.

266. Sun, W. and Lin, F. and Hu, X. Computer-aided design and modeling of composite unit cells // Composites Science and Technology. 2001. Vol. 61, No. 2. P. 289-299.

267. Hale, R.D. and Vasey-Glandon, V.M. PACKS: An affordable knowledge-driven composite design for manufacturing process // Proceedings of 46th International SAMPE Symposium and Exhibition. Vol. 46 II. Long Beach, CA, USA: 2001. P. 18851898.

268. Кравченко Ю.А. Разработка и исследование алгоритмов функционирования подсистем САПР оптимизации выбора конструкционных композиционных материалов по критериям прочности: диссертация на соискание учен. степ. канд. техн. наук: 05.13.12. Диссертация: Таганрогский Государственный Радиотехнический Университет. Таганрог, 2001. 142 с.

269. Kim, J.-S. Development of a user-friendly expert system for composite laminate design // Composite Structures. 2005. Vol. 79, No. 1. P. 76-83.

270. Дмитренко Е.Н. Автоматизация проектирования оптимальных составов композиционных материалов промышленного назначения: диссертация на соискание учен. степ. канд. техн. наук: 05.13.12. Диссертация: Сибирская автомобильно-дорожная академия им. В.В. Куйбышева. Омск, 2006. 138 с.

271. Hepworth, A.I. and Jensen, C.G. and Roach, J.T. A CAD Independent Approach to Automate Laminate Composite Design and Analysis // Computer-Aided Design and Applications. 2009. Vol. 6, No. 2. P. 147-156.

272. Бобрышев А.Н., Жарин Д.Е., Шафигуллин Л.Н., Гумеров М.И. . Система автоматизированного проектирования полимерных наполненных композиционных материалов специального назначения. Кузнечно-штамповочное производство. // Обработка материалов давлением. 2009. № 8. С. 9-16.

273. Dolsak, B. and Novak, M. Intelligent decision support for structural design analysis // Advanced Engineering Informatics. 2011. Vol. 25, No. 2. P. 330-340.

274. Пестрецов С.И., Соколов М.В., Колодин А.Н., Однолько В.Г. . Концепция создания системы автоматизированного проектирования процессов производства композиционных материалов (САПР ПКМ) из отходов металлообработки // Вопросы современной науки и практики. 2011. Т. 32, № 1. С. 386-390.

275. Абдуллин И.А., Гумеров А.Ф., Шафигуллин Л.Н. Автоматизированная информационная система прогнозирования свойств полимерных композиционных материалов на основе регрессионного анализа // Вестник Казанского технологического университета. 2012. Т. 15, № 6. С. 240-243.

276. Богуславский С.А., Ларин А.А., Резниченко В.И., Сизов Д.В. Разработка автоматизированной системы проектирова-ния технологических процессов изделий из композиционных материалов // В сборнике: Прогрессивные технологии и процессы: Сборник научных статей 2-й Международной молодежной научно-практической конференции (24-25 сентября 2015 года), в 3-х томах. Т. 1. Курск:

ЗАО «Университетская книга», 2015. С. 149-151.

277. Гридин В.Н., Дмитревич Г.Д., Анисимов Д.А. Архитектура распределенных сервис-ориентированных систем автоматизированного проектирования // Известия ЮФУ. Технические науки. 2014. Т. 156, № 7. С. 51-58.

278. Киселёв А.М. Прогнозирование механических характеристик 3D-тканей с применением системы проектирования "ПРЕФОРМА" // Технологии и качество. 2019. Т. 44, № 2. С. 20-25.

279. Ахмедзянов Д.А., Кишалов А.Е., Маркина К.В. Автоматизированное проектирование авиационных газотурбинных двигателей и выбор материалов их основных деталей // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета им. академика С.П. Королёва (национального исследовательского университета). 2015. Т. 14, № 1. С. 101-111.

280. Яблочников Е.И., Восоркин А.С., Цупиков А.В. Интегрированная система для разработки изделий из полимерных композиционных материалов на основе методологии PLM // Программные продукты и системы. 2014. № 2. С. 100-104.

281. Lomov, S.V. and Ivanov, D. S. and Verpoest, I. and Zako, Masaru and [et al.]. Meso-FE modelling of textile composites: Road map, data flow and algorithms // Composites Science and Technology. 2007. Т. 67. С. 1870-1891.

282. Ковальчук С.В., Иванов С.В., Колыхматов И.И., Бухановский А.В. Особенности проектирования высокопроизводительных программных комплексов для моделирования сложных систем // Информационно управляющие системы. 2008. № 3. С. 10-18.

283. Sapuan, S.M. and Mansor, M.R. Concurrent engineering approach in the development of composite products: A review // Materials and Design. 2014. Vol. 58. P. 161-167.

284. Павлов С.И. CAE-технологии в 2014 году: обзор достижений и анализ рынка // CAD/CAM/CAE Observer. 2014. Т. 96, № 4. С. с. 25-35.

285. Verpoest, I. and Lomov, S.V. Virtual textile composites software Wisetex: integration with micro-mechanical, permeability and structural analysis // Compos. Sci. Technol. 2005. Vol. 65, No. 15-16. P. 2563-2574.

286. Cosso, Fernando and Barbero, Ever J. Computer aided design environment for composites // Proceedings 2012 SAMPE International Symposium and Exhibition, May 21-24. Baltimore, USA: 2012.

287. Kim, B.C. and Weaver, P.M. and Potter, K. Computer aided modelling of variable angle tow composites manufactured by continuous tow shearing // Composite Structures. 2015. Vol. 129. P. 256-267.

288. Ильин В.П., Скопин И.Н. Технологии вычислительного программирования // Программирование. 2011. Т. 37, № 4. С. 53-72.

289. Geuzaine, C. and Remacle, J.-F. Gmsh: A 3-D finite element mesh generator with built-in pre- and post-processing facilities // International Journal for Numerical Methods in Engineering. 2009. Vol. 79, No. 11. P. 1309-1331.

290. Яблочников Е.И., Васильков С.Д., Фомина Ю.Н. Интегрированные технологии проектирования изделий из полимерных композиционных материалов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2012. Т. 78, № 2. С. 109-113.

291. Ватульян А.О. Коэффициентные обратные задачи механики. Москва: Физ-матлит, 2019. 272 с.

292. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. Москва: Наука: Главная редакция физико-математической литературы, 1979. 285 с.

293. Норенков И.П. Системы автоматизированного проектирования: учебн. пособие для втузов: в 9 кн. Книга 1. Принципы построения и структура. Москва: Высшая школа, 1986. С. 127.

294. James A. Highsmith. Agile Software Development Ecosystems. New York: Addison-Wesley Professional, 2002. С. 448.

295. Роберт С. Мартин, Джеймс В. Ньюкирк, Роберт С. Косс. Быстрая разработка программ. Принципы, примеры, практика = Agile software development. Principles, Patterns, and Practices. Москва: Вильямс, 2004. С. 752.

296. Mark C. Layton, Steven J. Ostermiller and Dean J. Kynaston. Agile Project Management for Dummies. 3rd Edition. Hoboken, New Jersey, NY: John Wiley & Sons, Inc., 2020. P. 492.

297. Майк Кон. Scrum: гибкая разработка ПО = Succeeding with Agile: Software Development Using Scrum (Addison-Wesley Signature Series). Москва: Вильямс, 2011. С. 576.

298. Джефф Сазерленд. Scrum. Революционный метод управления проектами. Москва: Манн, Иванов и Фербер, 2016. С. 288.

299. Information technology - Syntactic metalanguage - Extended BNF: ISO: ISO/IEC 14977: International Organization for Standardization, 1996. December. С. 112. URL: https://www.iso.org/standard/26153.htmlx.

300. Писаренко Г.С., Яковлев А.П., Матвеев В.В. Справочник по сопротивлению материалов. 2-ое изд. Киев: Наукова Думка, 1988. С. 736.

301. Браутман Л., Крок Р. Композиционные материалы: в 8-ми т. (пер. с англ.). Т.7 Анализ и проектирование конструкций. Часть 1 / Под ред. К. Чамиса, Пер. изд.: Composite Materials. Нью-Йорк, 1975. Москва: Машиностроение, 1978. С. 300.

302. Васильев В.Ж., Тарнопольский Ю.М. Композиционные материалы: Справочник. Москва: Машиностроение, 1990. С. 512.

303. Fedosova N.A., Faikov P.P., Popova N.A. et.al. Effect of the nature of carbon nanotubes on the structure and strength of ceramic composites // Glass and Ceramics.

2014. Vol. 71, No. 3-4. P. 128-131.

304. Федосова Н.А. Разработка и математическое моделирование процесса получения керамоматричного композита, армированного углеродными нанотрубками: диссертация на соискание учен. степ. канд. техн. наук: 05.17.08, 05.17.11. Диссертация: РХТУ им. Д. И. Менделеева. 2016. 270 с.

305. Федосова Н.А., Файков П.П., Попова Н.А. и др. Керамический композиционный материал с углеродными нанотрубками, полученный по технологии искрового плазменного спекания // Стекло и керамика. 2015. № 1. С. 14-17.

306. Fedosova N.A., Kol'tsova E.M., Popova N.A. et.al. Ceramic matrix composites reinforced with carbon nanotubes: spark plasma sintering, modeling, optimization // Refractories and Industrial Ceramics. 2016. Vol. 56, No. 6. P. 636-640.

307. Shigeo Wada K. Mathematical model of a heterogeneous pulmonary acinus structure // Computers in Biology and Medicine. 2015. Vol. 62, No. C. P. 25-32.

308. Берберов А.Б., Афонин Д.С., Борзаев Х.Х. и др. Алкирование бензола этиленом // Башкирский химический журнал. 2014. Т. 21, № 1. С. 5-8.

309. Балаев А.В., Дробышевич В.И., Губайдуллин И.М. и др. Исследование волновых процессов в регенераторах с неподвижным слоем катализатора // В сб. Распространение тепловых волн в гетерогенных средах. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1988. С. 233-246.

310. Губайдуллин И.М. Математическое моделирование динамических режимов окислительной регенерации катализаторов в аппаратах с неподвижным слоем. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. Диссертация: Уфимский государственный нефтяной технический университет. Уфа, 1996.

311. Павлов М.Л., Шавалеев Д.А., Кутепов Б.И. и др. Синтез и исследование катализаторов алкилирования бензола этиленом на основе цеолита ZSM-5 // Нефтехимия. 2016. Т. 56, № 2. С. 171-177.

312. Димитриенко Ю.И., Шпакова Ю.В., Богданов И.О., Сборщиков С.В. Моделирование процесса многоуровневой фильтрации жидкого связующего в тканевом композите при RTM-методе изготовления // Инженерный журнал: наука и инновации. 2015. № 12. С. 25-32. URL: http://engjournal.ru/catalog/msm/pmcm/1454.html.

313. Маскет М. Течение однородных жидкостей в пористой среде. Москва: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2004. 628 с.

314. Димитриенко Ю.И. Метод многоуровневой гомогенизации иерархических периодических структур // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Естественные науки. 2002. Т. 8, № 1. С. 58-72.

315. Орлов C. Технологии разработки программного обеспечения: Учебник. СПб.: Питер, 2002. С. 464.

316. Bonchi F., Sobocinski P., Zanasi F. Full abstraction for signal flow graphs // ACM SIGPLAN Notices. 2015. Vol. 50, No. 1. P. 515-526.

317. Baez J. C., Erbele J. Categories in control // Theory and Applications of Categories. 2015. Vol. 30, No. 24. P. 836-881.

318. John C. Baez, Brandon Coya, Franciscus Rebro. Props in network theory // Theory and Applications of Categories. 2018. Vol. 33, No. 25. P. 727-783. (arX-iv:1707.08321).

319. Pavlovic D. Monoidal computer I: Basic computability by string diagrams // Information and computation. 2013. Vol. 226. P. 94-116.

320. Awodey S. Category theory. Oxford University Press, 2010. P. 328.

321. Пентус А.Е., Пентус М.Р. Теория формальных языков: Учебное пособие. Москва: Изд-во ЦПИ при механико-математическом ф-те МГУ, 2004. С. 80.

322. Allen F. E. Control flow analysis // ACM Sigplan Notices. 1970. Vol. 5, No. 7. P. 1-19.

323. Johnston W. M., Hanna J., Millar R. J. Advances in dataflow programming languages // ACM computing surveys (CSUR). 2004. Vol. 36, No. 1. P. 1-34.

324. The DOT Language - Graphviz [Electronic resource]. 2020. (request date 01.02.2021). URL: https://www.graphviz.org/doc/info/lang.html.

325. Farrel, A. Routing Backus-Naur Form (RBNF): A Syntax Used to Form Encoding Rules in Various Routing Protocol Specifications: RFC: 5511: RFC Editor, 2009. April. С. 1-14. URL: https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc5511.txt.

326. Оре О. Теория графов. Изд-во Наука. Гл.ред.физ.-мат.лит., 1980. С. 336.

327. Myers, B.A. and Rosson, M.B. Survey on user interface programming // In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI'92). New York, NY, USA: ACM, 1992. P. 195-202.

328. Shirota, Y. and Lizawa, A. Automatic GUI Generation from Database Schema Information // Systems and Computers in Japan. 1997. Vol. 28, No. 5. P. 1-9.

329. Ramon, Oscar Sanchez and Cuadrado, Jesus Sanchez and [et al.]. Model-driven reverse engineering of legacy graphical user interfaces // Automated Software Engineering. 2014. Vol. 21, No. 2. P. 147-186.

330. Ширяев Д.Р. Автоматическая генерация графических пользовательских интерфейсов доступа к интегрированным данным на основе диаграмм классов UML // Труды ИСП РАН. 2003. Т. 4. С. 219-232.

331. Falb, J. and Popp, R. and Rock, T. and [et al.]. Fully automatic generation of web user interfaces for multiple devices from a high-level model based on communicative acts // International Journal of Web Engineering and Technology. 2009. Vol. 5, No. 2. P. 135-161.

332. Грибова В.В., Черкезишвили Н.Н. Развитие онтологического подхода для автоматизации разработки пользовательских интерфейсов с динамическими дан-

ными // Информационные технологии. 2010. № 10. С. 54-58.

333. Мияйлович Ж., Миличев Д. Технологии разработки пользовательских интерфейсов // Открытые системы. СУБД. 2013. № 10. С. 43-47.

334. George Lin and Xiaodong Xu. METHOD FOR DYNAMICALLY GENERATING A USER INTERFACE FROM XML-BASED DOCUMENTS. 2005. Patent US 6,941,521 B2.

335. Arthur Udler. SYSTEM AND METHOD FOR DYNAMIC GENERATION OF A GRAPHICAL USER INTERFACE. 2005. Patent US 2005/0010877 A1.

336. Thunemann, P and Carter, M and Princehouse, L. GUI-maker (data-centric automated GUI-generation). 2007. Patent US20070150821A1.

337. Zhizhimov, O.L. Explain Services on ZooSPACE Platform and Adaptive User Interfaces // CEUR Workshop Proceedings. Vol. 1536. 2015. P. 30-36.

338. Нецветаева Г.А., Новиков Ф.А., Парийская Е.Ю., Скрипниченко В.И. Автоматическая генерация интерфейсов пользователя // Сообщения ИПА РАН. 2003. № 159. С. 1-32.

339. Маккеон Б., Синклэйр Р., Вагонер П.М. и др. Классы структур автоматизации пользовательского интерфейса и интерфейсы. 2003. Патент на изобретение RUS 2336557 17.05.2003.

340. Коршунов П.В., Джазабек С. Метод управления разработкой пользовательского интерфейса для семейства программных продуктов // Системное программирование. 2005. Т. 1. С. 168-183.

341. Пискунов С.В., Кратов С.В., Остапкевич М.Б., Веселов А.В. Использование сборочной технологии для построения пользовательских интерфейсов сетевой информационно-вычислительной систем // Проблемы информатики. 2010. № 4. С. 41-48.

342. Соколов А.П. Библиотека gcd_dll_INIParser поддержки чтения данных в формате aINI. 2013. cвид. 2013617546 от 20.08.2013, заявл. 2013615288 от 27.06.2013

343. Jorges, S. Ch. 2 The state of the art in code generation // Construction and evolution of code generators 7747. Berlin Heidelberg: Springer, 2013. P. 11-38.

344. Rosales-Morales, V.Y. and Alor-Hernandez, G. and Garcia-Alcaraz, J.L. and [et al.]. An analysis of tools for automatic software development and automatic code generation // Revista Facultad de Ingenieria. 2015. No. 77. P. 75-87.

345. Syriani, E. and Luhunu, L. and Sahraoui, H. Systematic mapping study of template-based code generation // Computer Languages, Systems and Structures. 2018. Vol. 52, No. 6. P. 43-62.

346. Федотова Д.Э., Семенов Ю.Д., Чижик К.Н. CASE-технологии. Москва: Горячая линия - Телеком, 2005. С. 160.

347. Lucio, L. and Amrani, M. and Dingel, J. and [et al.]. Model transformation intents and their properties // Softw. Syst. Model. 2014. Vol. 15, No. 3. P. 685-705.

348. Fleischer, D. and Beine, M. and Eisemann, U. Applying model-based design and automatic production code generation to safety-critical system development // SAE International Journal of Passenger Cars - Electronic and Electrical Systems. 2009. Vol. 2, No. 1. P. 240-248.

349. Luhunu, L. and Syriani, E. Comparison of the Expressiveness and Performance of Template-Based Code Generation Tools // SLE'17, October 23-24. Vancouver, Canada: 2017. P. 206-216.

350. Shinde, Kshitija and Sun, Yu. Template-Based Code Generation Framework for Data-Driven Software Development // 2016 4th Intl Conf on Applied Computing and Information Technology/3rd Intl Conf on Computational Science/Intelligence and Applied Informatics/1st Intl Conf on Big Data, Cloud Computing, Data Science & Engineering (ACIT-CSII-BCD),. Las Vegas, USA: 2016. P. 55-60.

351. Feng, J.-D. and Zhan, D.-C. and Nie, L.-S. and [et al.]. Pattern based code genera-tion method for the business component // Tien Tzu Hsueh Pao/Acta Electronica Sinica. 2008. Vol. 36, No. SUPPL. P. 19-24.

352. Wehrmeister, M.A. and De Freitas, E.P. and Binotto, A.P.D. and [et al.]. Combining aspects and object-orientation in model-driven engineering for distributed industrial mechatronics systems // Mechatronics. 2014. Vol. 24, No. 7. P. 844-865.

353. Sasi Bhanu, S.J. and Vinaya Babu, A. and Trimurthy, P. and [et al.]. Code generation for semantic evolution of embedded systems // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. 2015. Vol. 10, No. 20. P. 9382-9394.

354. Деев Д.В., Окуловский Ю.С. Система порождения документов в форматах HTML, MHT и WordProcessingML // Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики. 2010. Т. 70, № 6. С. 77-81.

355. Krzysztof Ko?ek and Krzysztof Pi?tek. Rapid algorithm prototyping and implementation for power quality measurement // Journal on Advances in Signal Processing. 2015. Vol. 19. P. 1-12.

356. Hu, Kai and Duan, Zhangbo and Wang, Jiye and [et al.]. Template-based AADL automatic code generation // Frontiers of Computer Science. 2019. Vol. 13. P. 698-714.

357. Самохвалов Э.Н., Ревунков Г.И., Гапанюк Ю.Е. Генерация исходного кода программного обеспечения на основе многоуровневого набора правил // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия: Приборостроение. 2014. Т. 98, № 5. С. 77-87.

358. Софин НА., Кавалеров М.В. Среда разработки для автоматизированной генерации исходного кода и документации // Master's Journal. 2016. № 2. С. 275262.

359. Соколов А.П. Щетинин В.Н. Сапелкин А.С. Применение технологии GBSE для разработки программного обеспечения автоматизации процесса распределения электрических и тепловых нагрузок на ТЭЦ // Материалы XX Юбилейной между-

народной конференции по вычислительной механике и современным прикладным программным системам (ВМСППС'2017). Алушта, Крым, Россия: Издательство МАИ, 2017. С. 108-110.

360. Donny Thomas Daniel (DE); Carlos Morra (DE); Anjelika Votintseva (DE). METHOD AND DIGITAL TOOL FOR ENGINEERING SOFTWARE ARCHITECTURES OF COMPLEX CYBER-PHYSICAL SYSTEMS OF DIFFERENT TECHNICAL DOMAINS. 2016. Patent US 2016/0261466 A1(Sep. 8, 2016), IPC:H04L 12/24, G06F 9/44.

361. Шамье Фади (FR); Эдде Элиа (FR). ПАРАЛЛЕЛИЗАЦИЯ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА В ИНФРАСТРУКТУРЕ ГРАФООРИЕНТИРО-ВАННОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ. 2007. Patent RU 2 435 201 C2(30.11.2007), IPC:G06F 9/44.

362. Osborn Andrew R. (GB); Cowham Chuck (US); Brown Sarah (GB); Briers Steve H (GB); Burgess Steve (GB); Newson Alan (GB); Rhodes Kyle M.(GB). METHOD OF PROGRAMMING A PROCESSING SYSTEM. 2006. Patent KR 20060134087 (A). IPC class G05B 19/042.

363. David Talby (US); Scott David McMaster (US). DYNAMIC MODEL BASED SOFTWARE APPLICATION DEVELOPMENT. 2015. Patent US 8,949,772 B1, IPC class G06F 9/44. (Стандартизация процесса построения приложений на базе диаграмм без привязки к предметной области.)

364. Alongkrit Dover Chutinan (US); Ramamurthy Wayland Mani (US); Srinath Sudbury Avadhanula (US); Fu Sherborn Zhang (US); Jing Newton Xu (US); Qu Hol-liston Zhang (US); John E. Wellesley Ciolfi (US). Graphical modeling for accessing dynamic system states across different components. 2016. Patent EP 3,098,736 A1. G06F 17/50. MatLab (software).

365. Web-site of project TensorFlow [Electronic resourse]. URL: https://www.tensorflow.org/.

366. Соколов Ал.П., Соколов Ан.П. Стандарт разработки программной платформы SA2 [Электронный ресурс]. Облачный сервис SA2 Systems. [Офиц. сайт]. 2020. (дата обращения 05.03.2020) URL: https://sa2systems.ru/nextcloud/index.php/f/403367.

367. Соколов А.П. Описание формата данных aINI (advanced INI) [Электронный ресурс]. Облачный сервис SA2 Systems. [Офиц. сайт]. 2020. (дата обращения 05.03.2020) URL: https://sa2systems.ru/nextcloud/index.php/f/403527.

368. Соколов А.П. Описание формата данных aDOT (advanced DOT) [Электронный ресурс]. Облачный сервис SA2 Systems. [Офиц. сайт]. 2020. (дата обращения 05.03.2020) URL: https://sa2systems.ru/nextcloud/index.php/f/403526.

369. Sokolov A., Pershin A., Bocharov V. Integration of Open-Source Software for Automation of Electronic Document Flow in the Structural Unit of an Educational

Organization // 2018 IV International Conference on Information Technologies in Engineering Education (Inforino). Moscow, 2018. P. 1-4.

370. Колбин И.С. Программный комплекс для решения задач математического моделирования с использованием нейросетевой методологии // Программная инженерия. 2013. № 2. С. 25-30.

371. Соколов А.П. Игнатов А.В. Щетинин В.Н. и др. Ресурсоемкое численное моделирование упруго-прочностных свойств модифицированных неразъемных клеевых соединений // Материалы IX Международной конференции по неравновесным процессам в соплах и струях (NPNJ'2016). Алушта, Крым, Россия: Издательство МАИ, 2016. С. 464-466.

372. Sokolov A., Schetinin V., Kozlov M. Surface finite element for imperfect interface modeling in elastic properties homogenization // Key Engineering Materials. 2020. Vol. 833. P. 101-106.

373. Ворошилов И.В., Блохин К.А. (RU). Способ газоразделения и газоразделительное устройство. 2015. Патент на изобретение RU 2571636 C1 (20.12.2015).

374. Баберкин А.С., Талакин О.Г., Корягина М.В., Фатеев Н.Н. Определение технологических параметров отечественных половолоконных мембран для решения проблемы концентрирования азота из воздуха // Технические газы. 2015. № 4. С. 33-40.

375. Кузнецов Ю.Л., Бурако А.В., Перминов А.С., Серебренников С.Н. Мембранные технологии в установках получения азота из воздуха // Сфера. Нефть и газ. 2015. Т. 62, № 6. С. 38-41.

376. Алентьев А.Ю. Мембранное газоразделение. Принципы, возможности и перспективы. // В книге: Структура и динамика молекулярных систем. Сборник тезисов докладов XXIV Всероссийской конференции. 2017. С. 9.

377. Dibrov, G. and Ivanov, M. and Semyashkin, M. and Sudin, V. and Kagramanov, G. High-pressure aging of asymmetric Torlon® hollow fibers for helium separation from natural gas // Fibers. 2018. Vol. 6, No. 4. P. 83.

378. Benveniste, Y. and Miloh, T. Imperfect soft and stiff interfaces in two-dimensional elasticity // Mechanics of Materials. 2001. Vol. 33, No. 6. P. 309—323.

379. Щетинин В.Н. Математическое моделирование эффективных упругих характеристик композиционных материалов с условиями мягкого неидеального контакта: диссертация на соискание учен. степ. канд. физ.-мат. наук: 05.13.18, защищена 22.12.20. Диссертация: МГТУ им. Н.Э. Баумана. Москва, 2020. С. 127. URL:

https://archrk6.bmstu.ru/index.php/f/831375 (внутренняя).

380. Sigmund Ole. Materials with prescribed constitutive parameters: An inverse homogenization problem // International Journal of Solids and Structures. 1994. Т. 31, № 17. С. 2313 - 2329.

381. Kenichiro Koshiyama and Shigeo Wada. Mathematical model of a heterogeneous pulmonary acinus structure // Computers in Biology and Medicine. 2015. Vol. 62, No. C. P. 25-32.

382. Стариков С.В. Механические свойства углеродных нанотрубок // Физико-химическая кинетика в газовой динамике. 2010. Т. 9, № 1. С. 206-209.

383. Yeak, S.H. and Ng, T.Y. Multiscale modeling of carbon nanotubes under axial tension and compression // Phys. Rev. B. 2005. Т. 72, № 165401. С. 9.

384. Михеев С.В., Строганов Г.Б., Ромашин А.Г. Керамические и композиционные материалы в авиационной технике. Москва: Альтекс, 2002. С. 276.

385. O'Leary and Daniel, L. Enterprise Resource Planning Systems. Cambridge University Press, 2000. P. 232.

386. Leon, Alexis. Enterprise Resource Planning. // New Dehli: McGraw-Hill. 2008. Vol. 2. P. 224-500.

387. Meer Kamran H. Best Practices in ERP Software Applications. Lincoln, NE: iUniverse, 2005. P. 232.

388. Фаулер М. Архитектура корпоративных программных приложений.: Пер. с англ. Москва: Издательский дом Вильямс, 2006. С. 544.

389. Зарипова В.М., Петрова И.Ю., Цырульников Е.С. Классификация автоматизированных систем поддержки инновационных процессов на предприятии (computer aided innovation - cai) // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2012. Т. 1. С. 26-35.

390. Яблочников Е.И., Фомина Ю.Н., Саломатина А.А. Компьютерные технологии в жизненном цикле изделия: учеб. пособие. Санкт-Петербург: СПбГУ ИТМО, 2010. С. 188.

391. Малюх В.Н. Введение в современные САПР: Курс лекций. Москва: ДМК Пресс, 2010. С. 192.

392. Коллектив авторов. ГОСТ Р 15.011-96 Система разработки и постановки продукции на производство. Патентные исследования. Содержание и порядок проведения. Введ. 30.01.1996. Москва: ИПК Издательство стандартов, 1996. 23 с.

393. Коллектив авторов. ГОСТ 23501.108-85 - Системы автоматизированного проектирования. Классификация и обозначения. Москва: Государственный стандарт союза ССР, 1985. 16 с.

394. Чернышов Е.А., Романов А.Д. Современные технологии производства изделий из композиционных материалов // Современные наукоёмкие технологии (Modern High Technologies). Нижний Новгород, 2014. Т. 1, № 2. С. 46-51.

395. Мищенко С.В., Дмитриев О.С., Шаповалов А.В., Кириллов В.Н. Математическое моделирование процесса отверждения издели из полимерных композиционных материалов методом вакуумного автоклавного формования в технологическом пакете // ВИАМ. Москва, 2000. С. 1-21.

396. Николаев А.Ф. Технология пластических масс. Ленинград: Химия, 1978. С. 368.

397. Горшков А.Г., Рабинский Л.Н., Тарлаковский Д.В. Основы тензорного анализа и механика сплошной среды: учебник для вузов. Москва: Наука, 2000. С. 214.

398. Димитриенко Ю.И., Соколов А.П. Об упругих свойствах композиционных материалов // Математическое моделирование. 2009. Т. 21, № 4. С. 96-110. .

399. Фудзии Т., Дзако М. Механика разрушения композиционных материалов: пер. с японск. Москва: Мир, 1982. С. 232.

400. Богачев И.В., Ватульян А.О., Дударев В.В. Об одном методе идентификации свойств многослойных мягких биологических тканей // Российский журнал биомеханики. 2013. Т. 17, № 3. С. 37-48.