В статье рассматривается проблема разработки комплексной системы имитационного моделирования физико-химических свойств для проектирования робототехнических систем. Цель исследования – разработка модульной многомодальной системы моделирования физико‑химических свойств для интеллектуальной коллаборативной системы проектирования и прототипирования изделий и устройств робототехники с возможностью настройки требуемой точности и вычислительной сложности моделирования. Методы исследования. В качестве основных методов исследования применяются мультиагентные системы и имитационное моделирование. Предложена концепция использования интеллектуальных программных агентов для моделирования физико-химических свойств, основанная на нейрокогнитивных архитектурах. Результаты. В работе представлен комплексный подход к проектированию изделий робототехники, основанный на совместной работе человеко-машинного коллектива. Разработана архитектура системы, состоящая из трех основных групп модулей: моделирование свойств, поведения и визуализация. Особое внимание уделяется созданию подсистемы моделирования физико-химических процессов, реализованной в виде серверной архитектуры с возможностью обмена данными между различными модальностями. Для обмена информацией между отдельными подпрограммами вводятся «узлы обмена сообщениями», являющиеся отдельными открытыми каналами обмена сообщениями с возможностью подключения редактора мультиагентных архитектур, пользователя и системы управления базами данных. Заключение. Практическая значимость работы заключается в создании инструмента, позволяющего обеспечить комплексное моделирование физических, химических и информационных процессов при проектировании роботов. Применение модульной многомодальной системы моделирования физических взаимодействий, химических процессов и информационных потоков данных с возможностью обмена данными между модальностями позволит обеспечить достаточную полноту модели и гибкость в настройке САПР с целью подбора требуемой точности и вычислительной сложности процесса моделирования. Использование интеллектуальных систем прогнозирования физико-химических свойств объектов может обеспечить процесс разработки без необходимости самостоятельного описания всех возможных физических процессов, связанных с эксплуатацией разрабатываемого узла робота.
This article addresses the problem of developing a comprehensive system for simulating physical and chemical properties in the design of robotic systems. Aim. To develop a modular, multimodal physical and chemical property modeling system integrated into an intelligent collaborative platform for designing and prototyping robotic devices, featuring configurable simulation accuracy and computational complexity. Methods. The research utilizes multi-agent systems and simulation modeling as its primary methodological framework. A concept of neurocognitive architecture-based intelligent software agents is proposed for modeling physical and chemical properties. Results. The paper presents an integrated approach to robotic systems design based on human-machine teaming. A system architecture has been developed, which includes three main module groups for property modeling, behavior, and visualization. Particular attention is paid to developing the physical and chemical process modeling subsystem, implemented as a server-based architecture with cross-modality data sharing capabilities. To exchange information between individual subroutines, "messaging nodes" are introduced, representing separate open communication channels capable of connecting a multi-agent architecture editor, a user, and a database management system. Conclusion. The practical significance of this work is the development of a versatile tool for the comprehensive simulation of physical, chemical, and information processes in robotic systems design. Utilizing a modular, multimodal system for physical, chemical, and informational workflows ensures comprehensive model fidelity and CAD flexibility, allowing users to balance accuracy against computational complexity. Intelligent prediction of physical and chemical properties simplifies robotic design by removing the requirement to manually define every physical process involved in the system's operation.