Концептуальные основы создания системы имитационного проектирования физико-химических характеристик робототехнических изделий

К. Ч. Бжихатлов, И. А. Пшенокова

---

Аннотация. 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.
Методология 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 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.
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.

Ключевые слова: мультиагентные системы, искусственный интеллект, САПР, робототехника, моделирование физических процессов, цифровое проектирование

Для цитирования. Бжихатлов К. Ч.,Пшенокова И. А. Концептуальные основы создания системы имитационного проектирования физико-химических характеристик робототехнических изделий // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2026. Т. 28. № 3. С. 11–22. DOI: 10.35330/1991-6639-2026-28-3-11-22

©  Бжихатлов К. Ч., Пшенокова И. А., 2026

Список литературы

1. Emiliani F., Bajrami A., Costa D.M. et. al. Design and prototyping of a collaborative station for machine parts assembly. Machines. 2024. Vol. 8. P. 572. DOI: 10.3390/machines12080572
2. Конопацкий Е. В., Ротков С. И., Лагунова М. В., Безсольнов М. В. Подход к твѐрдотельному моделированию геометрических объектов в точечном исчислении // Онтология проектирования. Т. 15. № 1(55). С. 24–33. DOI:10.18287/2223-9537-2025-15-1-24-33
3. Chu Ch., Zhang Ch., Yin Ch. Synchronous integration method of mechatronic system design, geometric design, and simulation based on SysML. Computer-Aided Design. 2024. Vol. 174. P. 103735. DOI: 10.1016/j.cad.2024.103735
4. Yatskou M.M., Apanasovich V.V. Simulation modelling and data mining approach for the study of applied fluorescence spectroscopy systems. Journal of the Belarusian State University. Physics. 2024. Vol. 1. Pp. 4–15.
5. Мокрозуб В. Г., Альсаиди А. А. М. Система поддержки принятия решений при выборе типа кожухотрубчатого теплообменника // Онтология проектирования. 2024. Т. 14. № 4(54). С. 595–606. DOI: 10.18287/2223-9537-2024-14-4-595-606
6. Smith K., Mei L., Yao S. et. al. Modeling expectation violation in intuitive physics with coarse probabilistic object representations. Advances in Neural Information Processing systems. Vol. 32. Pp. 14931–14942.
7. Gowtham V.K., Sidharth B.S., Schilberg D., Doss A.S.A. Optimization of a robotic arm using generative design. In: Rajkumar K., Jayamani E., Ramkumar P. (eds) Recent Advances in Materials Technologies. Lecture Notes in Mechanical Engineering. Springer, Singapore, 2023. DOI: 10.1007/978-981-19-3895-5_28
8. Jerrin Bright R., Suryaprakash S.A., Giridharan A. Optimization of quadcopter frame using generative design and comparison with DJI F450 drone frame. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2021. Vol. 1012(1):012019. DOI: 10.1088/1757-899X/1012/1/012019
9. Hsiao J.C., Shivam K., Chou C.L., Kam T.Y. Shape design optimization of a robot arm using a surrogate-based evolutionary approach. Applied Sciences. 2020. Vol. 10. No 7. P. 2223. DOI: 10.3390/app10072223
10. Kumaran M., Senthilkumar V. Generative design and topology optimization of analysis and repair work of industrial robot arm manufactured using additive manufacturing technology. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2021. Vol. 1012. No. 1. DOI: 10.1088/1757-899X/1012/1/012036
11. Santosh, Lingala Purandhara Sai et al. Design and analysis of a robotic arm under different loading conditions using FEA simulation. Materials Today: Proceedings 50 (2022): 759–765. DOI: 10.1016/j.matpr.2021.05.457
12. Li H., Li Y. Finite element analysis and structural optimization design of multifunctional robotic arm for garbage truck. Frontiers in Mechanical Engineering. 2025. Vol. 11. P. 1543967. DOI: 10.3389/fmech.2025.1543967
13. Миронов Д. А., Ламм А. К., Расулов Р. К. Обзор программных продуктов разработки цифровых двойников // Вестник Национального института бизнеса. 2022. № 4(48). С. 12–27. EDN: QQNQEE
14. Горбунова М. В. Сравнительный анализ инструментов виртуального прототипирования для задач робототехники // Лучшие студенческие статьи 2026: сборник статей Международного научно-исследовательского конкурса. 2026. С. 21–25.
15. Al Salameh M.S.H., Musa B.A.M. COMSOL solutions to EMI hardening of UAVs against lightning strikes. IEEE. International Microwave and Antenna Symposium (IMAS), Cairo, Egypt. Pp. 215–218.
16. Zhang Z., Zhou Y., Zhang Y., Qian B. Strong electromagnetic interference and protection in UAVs. Eleсtronics. 2024. Vol. 13(2). P. 393. DOI: 10.3390/electronics13020393
17. Bairwa B., Gautham R.N., Himabindu N., Kushal T.A. Real-time control of servomotor using arduino and matlab. International Conference on Advances. In Renewable Energy & Electric Vehicles (AREEV). IEEE, 2025. Pp. 65–70.
18. Hristov V., De Amorim A. A ROS and MATLAB/Simulink framework for modeling and control of a robotic manipulator. 33rd National Conference with International Participation (TELECOM). IEEE, 2025. Pp. 1–4.
19. Chotikunnan R., Roongprasert K., Chotikunnan P., Imura P. Robotic arm design and control using MATLAB/Simulink. International Journal of Membrane Science and Technology. Vol. 10(3). Pp. 2448–2459. DOI: 10.15379/ijmst.v10i3.1974
20. García J., Molina J.M. Simulation in real conditions of navigation and obstacle avoidance with PX4/Gazebo platform. Pers Ubiquit Comput. 2022. Vol. 26(2). Pp. 1171–1191. DOI: 10.1007/s00779-019-01356-4
21. Dsouza J.M., Rafikh R.M., Nair V.G. Autonomous navigation system for multi-quadrotor coordination and human detection in search and rescue. Journal of Robotics and Mechatronics. Vol. 35. No. 4. Pp. 1084–1091. DOI: 10.20965/jrm.2023.p.1084
22. Wan Y., Tang J., Zhao Z., Chen X. Distributed vision-only cooperative flight of multiple quadrotors in unknown cramped environments. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles. 2025. Vol. 10. No. 7. Pp. 3902–3916.
23. Макаров М. И., Коргин Н. А., Пыжьянов А. А. Симуляторы беспилотного наземного транспорта, применяемые для моделирования движения по пересеченной местности // Проблемы управления. 2025. Т. 1. С. 3–15. EDN: TDVRXK
24. Бжихатлов К. Ч., Пшенокова И. А. Коллективное проектирование и прототипирование робототехнических систем на основе нейрокогнитивного подхода // Онтология проектирования. Т. 15. № 4(58). С. 497–508. DOI: 10.18287/2223-9537-2025-15-4-497-508
25. Macenski S., Foote T., Gerkey B. et al. Robot operating system 2: Design, architecture, and uses in the wild. Science Robotics. 2022. Vol. 7. No. 66. DOI: 10.1126/scirobotics.abm6074
26. Нагоев З. В. Интеллектика, или Мышление в живых и искусственных системах. Нальчик: Издательство КБНЦ РАН, 2013. 211 с.

Информация об авторах

Бжихатлов Кантемир Чамалович, канд. физ.-мат. наук, директор Института информатики и проблем регионального управления – филиала Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук;
360000, Россия, г. Нальчик, ул. И. Арманд, 37-а;
haosit13@mail.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0924-0193, SPIN-код: 9551-5494
Пшенокова Инна Ауесовна, канд. физ.-мат. наук, зав. отд. «Мультиагентные системы», Институт информатики и проблем регионального управления – филиал Кабардино-Балкарского научного центра РАН;
360000, Россия, г. Нальчик, ул. И. Арманд, 37-а;
pshenokova_inna@mail.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3394-7682, SPIN-код: 3535-2963

Финансирование

Исследование проведено без спонсорской поддержки.