Статья представляет десятую часть цикла статей «Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников “Digital Twins” CML-Bench®». Первые три части статьи опубликованы в № 8-10 за 2023 год, четвертая, пятая и шестая — в № 5, 7 и 8 за 2024-й, седьмая — в № 7 за 2025-й, части 8.1 и 8.2 — в № 10 и 11 за 2025-й, часть 9.1 — в № 4 за 2026 год. Десятая часть цикла статей посвящена описанию ключевых результатов развития цифровой платформы по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench®, а также описанию примеров разработки цифровых двойников и проведения цифровых (виртуальных) испытаний с применением цифровой платформы для реализации проектов в области специального атомного машиностроения.

Ключевые результаты разработки и развития цифровой платформы CML-Bench®

Основу современной промышленности в условиях достижения технологического лидерства [1] составляют передовые цифровые и производственные технологии разработки, производства и вывода высокотехнологичной продукции на рынок. Среди особо значимых направлений формирования суверенной технологической экосистемы в стране необходимо выделить инновационные платформенные решения, технологию разработки цифровых двойников изделий, искусственный интеллект и машинное обучение, другие технологические направления.

В соответствии с национальным стандартом ГОСТ Р 57700.37—2021 «Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения» [2], разработанным СПбПУ совместно с ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ», для создания цифровых двойников и проведения цифровых (виртуальных) испытаний рекомендуется применение программно-технологической платформы, обеспечивающей управление процессами и данными компьютерного моделирования (Simulation Process and Data Management, SPDM-системы [3]).

Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench® является полностью российской SPDM-системой, разработкой ПИШ СПбПУ [4; 5]. Цифровая платформа прошла многократную отраслевую кастомизацию при выполнении наукоемких проектов для высокотехнологичных отраслей: двигателестроения, атомного, нефтегазового, энергетического машиностроения, авиастроения, автомобилестроения, судостроения и кораблестроения, ОПК, других отраслей. Результаты практической апробации платформы формируют интеллектуальный научно-технологический задел (Digital Brainware) и обеспечивают преемственность проектов [6-15], которые представлены в более чем 392 тысячах цифровых и проектных решений, накопленных на цифровой платформе CML-Bench® по состоянию на июль 2026 года.

Кроме того, на платформе реализованы AI-функциональные возможности, такие как интеллектуальные помощники, редуцированные модели, многокритериальная многопараметрическая оптимизация, которые ускоряют многодисциплинарные расчеты и повышают их эффективность (AI-функциональные возможности платформы рассмотрены в частях 8.1 и 8.2 цикла статей [13; 14], а также представлены далее).

В данной статье рассмотрены ключевые результаты разработки и развития отечественной SPDM-системы CML-Bench® за последние годы, представлены примеры реализованных с применением цифровой платформы CML-Bench® проектов в области специального атомного машиностроения (включая разработку элементов, узлов и конструкций толкательных печей спекания, печей остекловывания, аппаратов волоксидатора, транспортных контейнеров и др.), описаны некоторые функциональные возможности в области построения редуцированных моделей в подсистеме CML-Bench®.RomAI, а также описаны перспективы формирования научно-технологического потенциала для развития технологии цифровых двойников и платформенных решений в оборонно-промышленном комплексе.

Проект по разработке подложки толкательной печи спекания

В 2025 году специалистами ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг» выполнен проект по разработке математической и цифровой модели подложки толкательной печи спекания. Проект реализован по заказу АО «Прорыв» с использованием цифровой платформы по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench®.

Целью работы являлась оптимизация конструкции подложек комплекса оборудования для спекания таблеток смешанного нитридного уран-плутониевого топлива — перспективного вида ядерного топлива, рассчитанного на применение в реакторах с замкнутым циклом и реакторах на быстрых нейтронах [16] — в целях снижения массы подложек и уменьшения износа внутренних частей толкательной печи спекания.

В состав комплекса входят 29 подложек с установленными на них так называемыми «лодочками», загруженными топливными таблетками, движущимися по скользящей кладке печи, что образует своеобразный «поезд», приводимый в движение толкательным механизмом.

Внешний вид геометрической модели исходной конструкции подложки с установленной на ней «лодочкой» показан на рис. 1.

В рамках проекта рассматривалось прямолинейное движение подложки по каналу печи спекания, с отсутствием контакта по боковым поверхностям вследствие достаточного конструкционного зазора. Подложка считалась равномерно загруженной и способной свободно расширяться под действием нагрева.

Для достижения поставленной цели разработана цифровая модель подложки, учитывающая основные геометрические особенности конструкции, а также данные о физико-механических свойствах применяемых материалов (вольфрам, диоксид циркония) и расчетные значения коэффициента трения в диапазоне от 0,5 до 1,5 при температуре от 50 до 1950 °С.

В рамках проекта проведены десятки расчетов и цифровых (виртуальных) испытаний конструкции, при этом благодаря применению функциональности «умной» очереди, реализованной в цифровой платформе CML-Bench®, удалось существенно сократить общее время выполнения цифровых испытаний и расчетных исследований. «Умная» очередь выполняет роль интеллектуального оркестратора вычислительных ресурсов, программно-аппаратной инфраструктуры, лицензий на программное обеспечение компьютерного моделирования (ПО КМ) и приоритетных задач. Это позволяет эффективно распределять вычислительные ресурсы при минимальном времени ожидания результатов и непрерывности расчетов с учетом доступности лицензий, приоритетности расчетов, анализа параметров расчетных моделей и цепочки связанных задач, предиктивной оценки времени реализации расчетов и др.

По результатам проведения оптимизационных расчетов в целях минимизации массы подложки толкательной печи спекания с учетом ограничений по перемещениям и напряжениям, а также по результатам выполненной технологической проработки получены варианты конструкции подложки (рис. 2), масса которых снижена на величину от 15 до 65% по сравнению с оригинальной конструкцией — в зависимости от конкретного конструктивного исполнения (в том числе толщины подложки).

Таким образом, выполненный проект с применением цифровой платформы CML-Bench® позволил в сжатые сроки решить комплекс оптимизационных задач и предложить индустриальному партнеру варианты конструкций, превосходящие исходную по таким параметрам, как вес, прочность и технологичность, что являлось критически важным для предприятия.

Автоматизированная система комплексного цифрового моделирования печи остекловывания

Разработка установок остекловывания высокоактивных радиоактивных отходов относится к числу сложных научно-технических задач, поскольку в таких объектах одновременно протекают взаимосвязанные тепловые, электрофизические и гидродинамические процессы, что демонстрирует мультидисциплинарность и комплексность задачи [17].

Натурная доводка подобных изделий требует значительных временных и материальных ресурсов, а также связана с ограничениями по безопасности и воспроизводимости технологических режимов. Поэтому применение системного цифрового инжиниринга, цифрового моделирования и технологий цифровых двойников изделий позволяет перейти к расчетно-экспериментальному подходу, при котором проектные решения и эксплуатационные режимы предварительно проверяются в цифровой среде.

В рамках проекта, выполненного в 2023-2025 годах, создана автоматизированная система комплексного цифрового моделирования печи остекловывания. Она предназначена для эффективного проведения цифровых (виртуальных) испытаний, анализа технологических режимов, оценки теплового состояния критических узлов, исследования влияния конструктивных и режимных параметров, а также поддержки принятия инженерных решений при проектировании, доводке и эксплуатации промышленной установки.

Основой для разработки автоматизированной системы является цифровая платформа CML-Bench®, обеспечивающая интеграцию цифровых моделей, расчетных данных, ПО КМ, вычислительных ресурсов и результатов цифровых (виртуальных) испытаний в единой цифровой среде. На цифровой платформе реализованы автоматизированные расчетные цепочки, средства подготовки исходных данных, автоматизированного запуска расчетов, обработки и визуализации результатов, а также структурирования инженерной информации.

Цифровая модель, разрабатываемая в результате применения автоматизированной системы, представляет собой систему взаимосвязанных математических и компьютерных моделей основных узлов печи остекловывания. В ее состав входят компьютерная модель тигля, компьютерная модель системы охлаждения, компьютерная модель узла слива, компьютерная модель установки индукционного нагрева, компьютерная модель прочности и ресурса. Объединение этих моделей в цифровой платформе позволяет рассматривать печь как единую мультифизическую систему — цифровую модель печи, в которой изменение параметров одной подсистемы влияет на поведение других подсистем, в связи с чем требуется комплексный автоматизированный подход к разработке подобных конструкций для учета взаимосвязанных параметров. Связи между подсистемами сформированы в соответствии со схемой, представленной на рис. 3.

Для обеспечения достоверности цифровой модели был сформирован валидационный базис на основе данных натурных испытаний, полученных от заказчика. Выполнена разметка данных MES-системы предприятия, выделены временные интервалы основных режимов работы печи: дозирование, выдержка и слив стекломассы. На этой основе сформированы карта режимов и матрица целевых показателей, используемые при постановке расчетных задач и валидации для сравнения результатов моделирования с экспериментальными данными.

Созданная автоматизированная система позволяет:

• проводить цифровые (виртуальные) испытания конструкций на различных режимах работы печи;
• рассчитывать температурные поля в расплаве, огнеупорных и металлических элементах;
• получать значения температур в контрольных точках;
• анализировать влияние схем электрической коммутации, параметров охлаждения и индукционного нагрева;
• оценивать условия подготовки слива;
• выполнять расчеты прочности и оценки ресурса;
• сравнивать различные проектные и режимные варианты.

Работа пользователя с системой организована по логике проведения цифровых испытаний: пользователь выбирает расчетный сценарий, задает исходные параметры режима (например, схему электрической коммутации, расходы охлаждающего воздуха, параметры индукционного нагрева и др.) и запускает автоматизированную расчетную цепочку на цифровой платформе. Далее система автоматически обращается к расчетному ПО КМ и формирует результаты в виде численных значений, графиков, изображений и распределений физико-механических полей.

Такой подход снижает количество ручных операций, обеспечивает воспроизводимость расчетов и уменьшает риск ошибок при передаче данных между моделями и программными средствами. Полученные результаты могут использоваться для анализа расчетных вариантов, подготовки отчетных материалов, уточнения проектных решений, выбора рациональных режимов эксплуатации и др.

Важным итогом проекта стало доведение архитектуры цифровой модели до уровня промышленно применимой автоматизированной системы. В рамках работ были разработаны и поставлены компоненты программно-аппаратного комплекса, выполнены установка, настройка, пусконаладочные работы и тестирование системы на площадке заказчика. Также проведено обучение сотрудников ФГУП «ПО «Маяк» работе с цифровой платформой CML-Bench® и автоматизированной системой моделирования, цифровыми моделями и средствами анализа данных, используемых при разработке конструкции и планировании режимов работы.

Таким образом, результатом проекта стала развернутая на промышленном предприятии автоматизированная система комплексного цифрового моделирования печей остекловывания. Она обеспечивает проведение цифровых (виртуальных) испытаний, анализ режимов работы, оценку теплового состояния узлов и использование результатов моделирования для проектирования, доводки и планирования эксплуатации оборудования. Разработанная система формирует основу для дальнейшего развития и наполнения цифрового двойника печи остекловывания, включая подключение и интеграцию данных по результатам эксплуатации, построение редуцированных и суррогатных моделей (подробнее об этом — в части 8.1 [14]), а также развитие инструментов предиктивной аналитики.

Стоит отметить, что разработанная автоматизированная система зарегистрирована в качестве программы для ЭВМ. Так, в марте 2026 года ФГУП «ПО «Маяк» совместно со специалистами ПИШ СПбПУ получен патент № 2026615838 на программу параметризации и автоматизации запуска компьютерных моделей «Цифровая модель печи остекловывания» [18], что служит подтверждением инновационного потенциала и практической значимости выполненной работы.

Разработка цифровой модели аппарата волоксидатора

В настоящее время в атомной промышленности проводятся масштабные работы по созданию оборудования для осуществления волоксидации отработавшего ядерного топлива (ОЯТ). Волоксидация — это процесс термического окисления ОЯТ, при котором разрушается его кристаллическая решетка и высвобождаются летучие радиоактивные газы и продукты деления (в том числе тритий), что требуется для очистки отработавшего топлива от газовых примесей. Тем самым снижаются объемы жидких радиоактивных отходов и упрощается последующая регенерация урана, что позволяет повторно использовать уран в топливном цикле и решить экологическую задачу по снижению объема высокоактивных отходов, подлежащих захоронению.

Создание цифровой модели волоксидатора позволяет исследовать движение подаваемого материала (ОЯТ) и параметры, влияющие на процесс волоксидации. Разработка модели способствовала уменьшению объема необходимых натурных испытаний и сокращению времени разработки новых конструкций волоксидатора под требуемые характеристики.

В 2025 году специалистами ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг» выполнена НИР для АО «Радиевый институт им. В.Г. Хлопина» (Госкорпорация «Росатом») в рамках государственного контракта № Н.4м.241.09.25.1072 от 06.06.2025 на выполнение НИОКР, предполагающей разработку цифровой модели аппарата волоксидатора с использованием цифровой платформы по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench®.

В ходе реализации проекта на базе цифровой платформы CML-Bench® разработана мультифизическая цифровая модель волоксидатора, включающая взаимосвязанные математические, компьютерные и цифровые модели для исследования процессов:

1. Подачи и распределения материала (ОЯТ) в волоксидаторе.
2. Взаимодействия материала с потоком газа.
3. Движения и выхода пыли из рабочего объема волоксидатора.

Также разработаны цифровые модели для определения параметров герметичности, напряженно-деформированного состояния, теплопередачи при эксплуатации аппарата волоксидатора. На цифровой платформе реализованы автоматизированные расчетные цепочки, средства подготовки исходных данных, автоматизированного запуска расчетов, обработки и визуализации результатов, а также структурирование выходных данных, что позволило эффективно провести комплекс цифровых (виртуальных) испытаний процессов волоксидации и в короткие сроки оптимизировать конструкцию аппарата с учетом жестких требований отраслевых стандартов и правил безопасности.

Внешний вид цифровой модели аппарата волоксидатора при подаче и распределении материала показан на рис. 4.

Для моделирования движения материала использован метод дискретных элементов (DEM), являющийся наиболее эффективным способом моделирования сыпучего материала. Для моделирования пылеуноса использован метод гидродинамики несущего потока и взаимодействия с дисперсной фазой пыли (DPM/DDPM).

Данные задачи предполагают моделирование большого количества частиц и являются крайне ресурсоемкими. Благодаря алгоритмам распределения очередности расчетов («умной» очереди), а также возможности параллельных вычислений, реализованной в цифровой платформе CML-Bench®, удалось существенно сократить общее время выполнения цифровых (виртуальных) испытаний.

Разработанная цифровая модель позволила провести цифровые (виртуальные) испытания для определения оптимальной конфигурации ступеней, их количества, общих размеров волоксидатора, оптимального количества и частоты подаваемого материала, а также параметров подачи газа. Тем самым выполнена задача проекта по формированию оптимальной конструкции аппарата волоксидатора с учетом результатов моделирования процессов подачи и распределения материала, взаимодействия с потоком газа и вывода пыли, что является критически важным для эффективной эксплуатации аппарата, его производительности и надежности.

Разработка ВИП для проведения цифровых испытаний транспортного контейнера

Основными целями проекта выступали разработка цифрового (виртуального) испытательного полигона (ВИП) для оценки работоспособности конструкции в соответствии с требованиями российских [19] и международных [20] правил безопасной перевозки радиоактивных материалов, а также доработка конструкции теплоизоляции с сохранением массогабаритных свойств исходной конструкции транспортного контейнера.

Разработка ВИП проведена с использованием цифровой платформы по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench®. Перечень цифровых (виртуальных) испытаний транспортного контейнера, проведенных на платформе, составлен на основании исходных данных, верификационного и валидационного базиса, и дополнялся в течение всего этапа разработки. Всего было проведено 130+ цифровых (виртуальных) испытаний, в которых были рассмотрены различные тепловые режимы работы конструкции.

Основной задачей проведения цифровых испытаний является получение достоверных данных и результатов расчетов о распределении температур в конструкции транспортного контейнера при различных тепловых условиях, включая охлаждение в холодильнике, механические испытания, нормальные условия транспортировки и пожар. Также важным аспектом моделирования было подтверждение соблюдения требований безопасности при эксплуатации контейнера в указанных условиях.

В рамках проекта проведено исследование влияния теплофизических характеристик пенококса (вспененного углеродного материала для теплоизоляции) на тепловое состояние содержимого транспортного контейнера. Рассмотрена зависимость максимальной температуры содержимого от двух ключевых параметров материала: коэффициента теплопроводности и удельной теплоемкости. Целью исследования стала оценка чувствительности температурного поля в активной зоне к изменению указанных свойств в диапазоне, характерном для существующих композиций вспучивающихся покрытий.

В рамках исследований было рассмотрено 15 различных композиций вспучивающихся покрытий. Удельная теплоемкость варьировалась от 4032,0 до 9016,0 Дж/(кг·К), а коэффициент теплопроводности — от 0,329 до 1,019 Вт/(м·К). По результатам цифровых испытаний максимальная температура содержимого транспортного контейнера составила 348 °C, минимальная — 218 °C.

Проведенные расчеты на цифровой платформе CML-Bench® за счет функциональных возможностей прослеживаемости изменений, автоматизации расчетных цепочек, инструментов мультидисциплинарной и многокритериальной оптимизации и бесшовной интеграции с системами инженерного анализа позволили выявить чувствительные к температурам зоны конструкции и определить последствия нарушений температурных режимов для выполнения требований безопасности.

Таким образом, методология системного цифрового инжиниринга и проведение цифровых (виртуальных) испытаний на цифровых (виртуальных) испытательных стендах и полигонах с целью разработки цифровых двойников изделий выступает наиболее эффективным инструментом для проверки различных сценариев эксплуатации конструкций, анализа критических зон в разрезе оцениваемых параметров и требований, а также оптимизации узлов и конструкций высокотехнологичных изделий атомного машиностроения, что позволяет минимизировать затраты и ускорить вывод продукции на рынок в условиях формирования технологического лидерства.

Развитие подсистемы построения редуцированных моделей CML-Bench®.RomAI

СПбПУ активно вовлечен в формирование и достижение технологического лидерства, в частности, в рамках реализации программы «Приоритет-2030» по трем ключевым научно-технологическим направлениям (КНТН), одно из которых — КНТН-1 «Системный цифровой инжиниринг».

Как было отмечено выше, в частях 8.1 и 8.2 цикла статей рассмотрены три AI-подсистемы, реализованные на платформе CML-Bench® [14; 15]:

• CML-Bench®.AI-Assistant — для интеллектуальной поддержки принятия решений инженерами в процессе создания цифровых двойников изделий;
• CML-Bench®.RomAI — для построения редуцированных (ROM — Reduced Order Models) и суррогатных моделей;
• CML-Bench®.OptiCore — для многопараметрической многокритериальной оптимизации.

В 2025 году подсистема построения суррогатных и редуцированных моделей CML-Bench®.RomAI в рамках реализации проекта КНТН-1 была дополнена модулем моделирования в режиме реального времени (Real-time), который для построенной редуцированной модели (на базе сингулярного разложения, SVD) в автоматизированном режиме генерирует интерфейс пользователя, содержащий поля ввода параметров редуцированной модели: значений нагрузок, характеристик материалов, геометрических параметров.

Таким образом, после построения редуцированной модели у пользователя появляется удобный инструмент, в котором он может проверить, как будет работать изделие при изменении интересующих пользователя параметров. Данный модуль был протестирован на задачах из области термоядерной энергетики. В частности, была построена редуцированная модель нестационарного нелинейного расчета теплового состояния диагностического модуля токамака ITER при воздействии пожара, позволяющая пользователю выбирать произвольный материал и мгновенно получать состояние системы в нужный момент времени (рис. 5).

Кроме того, в рамках тестирования модуля была построена редуцированная модель электромагнитного расчета камеры токамака, в которой пользователь может задавать параметры токов в катушках и получать распределение магнитного поля и вихревых токов в камере токамака. В дальнейшем модель будет доработана для управления положением плазмы в режиме реального времени.

В перспективе данный модуль позволит ученым с помощью моделирования отслеживать положение плазмы в режиме реального времени, а также прогнозировать поведение плазмы в зависимости от управляющих воздействий (токов в катушках). Разработанная редуцированная модель также позволит решить и обратную задачу — какими должны быть управляющие воздействия, чтобы гарантированно удерживать плазму в требуемом состоянии.

Таким образом, разработанный модуль позволит связать подсистему CML-Bench®.RomAI с MES-системой предприятия, где развернута платформа CML-Bench®, для осуществления предиктивной диагностики оборудования на основе Real-time моделирования с учетом критических параметров эксплуатации оборудования. В настоящий момент разработанный модуль находится на стадии внутреннего тестирования.

Обучение по программе «Системный цифровой инжиниринг на платформе CML-Bench®» для сотрудников ООО «Центротех-Инжиниринг»

Передовая инженерная школа СПбПУ регулярно проводит комплексные программы повышения квалификации для представителей высокотехнологичной промышленности, включая индустриальных партнеров и заказчиков, а также пользователей цифровой платформы CML-Bench®. Так, в ПИШ СПбПУ успешно завершилось обучение сотрудников ООО «Центротех-Инжиниринг» (входит в контур управления АО «ТВЭЛ» Госкорпорации «Росатом»), которое проходило в конце апреля 2026 года по программе дополнительного профессионального образования (ДПО) повышения квалификации «Системный цифровой инжиниринг на цифровой платформе CML-Bench®» в объеме 36 академических часов. В обучении принимали участие 12 сотрудников ООО «Центротех-Инжиниринг» (рис. 6).

Программа ДПО нацелена на формирование базовых знаний, связанных с современными цифровыми технологиями и возможностями их применения в рамках профессиональной деятельности, и состоит из двух модулей:

• модуль 1. Основы объектно-ориентированного системного инжиниринга;
• модуль 2. Управление инженерными проектами с помощью цифровой платформы разработки и применения цифровых двойников CML-Bench®.

В ходе обучения были представлены понятия документоцентричного и моделецентричного процесса, опыт применения системного подхода к инженерной деятельности, декомпозиция требований и композиция подтверждающей документации и результатов компьютерного моделирования. Также в рамках модуля 1 слушатели ознакомились с принципами управления требованиями при проектировании изделий, верификации и валидации цифровых моделей, а также с нормативно-технической документацией в области компьютерного моделирования. Особое внимание уделено понятию «цифровой сертификации» [15; 21; 22].

Модуль 2 был посвящен управлению инженерными проектами с помощью цифровой платформы CML-Bench®. Так, слушатели были разделены на команды, задачами которых стали декомпозиция объекта, формирование требований к объекту исследований, решение модельных задач прочности и гидрогазодинамики на цифровой платформе CML-Bench®. Это позволило ознакомиться с архитектурой и функциональными возможностями платформы, а также инструментами для командной работы.

Цифровая платформа CML-Bench® применяется в ООО «Центротех-Инжиниринг» с 2022 года. По заказу ООО «Центротех-Инжиниринг» на цифровой платформе CML-Bench® инженерами СПбПУ выполнялись проекты по разработке динамического компрессора низкого давления (подробнее — в части 4 [9]), моделированию композиционных материалов (подробнее — в части 7 [12]) и другие. Кроме того, с 2021 года в ПИШ СПбПУ реализуется магистерская программа «Компьютерный инжиниринг и цифровое производство», разработанная совместно с АО «ТВЭЛ», ООО «НПО «Центротех» и ООО «Центротех-Инжиниринг» в соответствии с дорожной картой сотрудничества СПбПУ и АО «ТВЭЛ».

По материалам обратной связи от слушателей программа ДПО получила высокие оценки специалистов ООО «Центротех-Инжиниринг», которые выразили готовность рекомендовать данный курс коллегам. Мероприятие стало важным шагом к полномасштабному внедрению передовых цифровых решений в инженерную практику компании и укреплению ее позиций на рынке.

Перспективы развития технологии цифровых двойников в оборонно-промышленном комплексе

Опыт реализации наукоемких проектов и успешная апробация цифровой платформы CML-Bench® в атомном машиностроении наглядно подтверждает универсальность и междисциплинарность подходов к созданию цифровых двойников сложных физических систем. Высокий потенциал кросс-отраслевой применимости отработанных методологий и программных решений позволяет осуществлять трансфер технологий и интегрировать подход цифрового инжиниринга, технологию цифровых двойников и интеллектуальные инструменты в смежные высокотехнологичные отрасли, в том числе ОПК.

Сегодня в ходе разработки новых перспективных образцов вооружений, военной и специальной техники (ВВСТ) разработчики оказываются в «долине смерти»: чем позже вносятся изменения в конструкцию, тем дороже эти изменения будут стоить. При этом для внесения изменений необходимо возвращаться на предыдущие стадии и этапы жизненного цикла продукции, как правило, на стадию разработки, в связи с чем временные и финансовые затраты значительно превышают плановые значения.

Сократить количество итераций разработки, производства и испытаний, а также уменьшить количество изменений, вносимых в конструкцию или систему на стадии разработки ВВСТ, возможно за счет применения технологии цифровых двойников, в рамках которой формируется комплекс цифровых (виртуальных) испытаний на цифровых (виртуальных) испытательных стендах и полигонах, обеспечивающий снижение количества натурных испытаний конструкции до минимально необходимого, достаточного для подтверждения соответствия требованиям технического задания.

В целях эффективности организации процессов разработки ВВСТ и решения вышеуказанной проблемы требуется разработка и применение платформенных решений — специализированного инструментария, позволяющего оперативно вносить и быстро анализировать большие объемы изменений на ранних этапах проектирования, — при выполнении научно-исследовательских работ, аванпроектов, а также на начальных стадиях опытно-конструкторских работ (разработка эскизного проекта, технического проекта и рабочей конструкторской документации для изготовления опытного образца военной техники) с соблюдением всех требований к защищенности сведений, составляющих государственную тайну.

В 2025 году в России инициирована разработка Межведомственной комплексной целевой программы (МКЦП) по развитию технологий цифровых двойников для изделий (образцов) вооружения, военной и специальной техники в интересах организаций оборонно-промышленного комплекса [23]. Разработка программы ведется по поручению Президента РФ под руководством Министерства промышленности и торговли Российской Федерации, программа согласована с Министерством обороны Российской Федерации и находится на стадии согласования в Правительстве Российской Федерации.

Данная программа направлена на формирование плана мероприятий по разработке и внедрению технологии цифровых двойников в оборонно-промышленный комплекс. Реализация программы призвана обеспечить:

• ускорение разработки и вывода перспективных образцов ВВСТ на стадию серийного производства, в том числе за счет внедрения технологий параллельного проектирования и единой платформенной среды (например, на базе SPDM-системы CML-Bench®, обладающей сертификатом соответствия требованиям безопасности программного обеспечения ФСТЭК России по 6-му уровню доверия [24]);
• радикальное снижение затрат на натурные испытания за счет многократного увеличения цифровых (виртуальных) испытаний на цифровых (виртуальных) испытательных стендах и полигонах;
• минимизацию стоимости владения ВВСТ на всех этапах жизненного цикла, в том числе переход к системе предиктивного обслуживания и оптимизации режимов работы, обеспечение сквозного жизненного цикла оборонной продукции;
• повышение надежности и безопасности применения военной техники за счет моделирования экстремальных режимов работы и нештатных ситуаций;
• технологическую независимость процессов проектирования и эксплуатации за счет использования доверенных отечественных решений.

Письмом Минпромторга России от 27.02.2026 г. № 20006/25 ПИШ СПбПУ предложена в качестве организации, ответственной за проведение работ по организационно-методическому сопровождению формирования предложений по мероприятиям МКЦП в отрасли беспилотных систем и робототехники.

Технология цифровых двойников и цифровая платформа CML-Bench® была применена и подтвердила свою эффективность в реализации целого ряда НИОКР при разработке высокотехнологичных изделий ОПК и беспилотных систем [15].

Следует отметить, что методические рекомендации по формированию предложений по мероприятиям (проектам) МКЦП по развитию технологий цифровых двойников для изделий (образцов) вооружения, военной и специальной техники в интересах организаций оборонно-промышленного комплекса содержат перечень из 37 типовых мероприятий плана мероприятий МКЦП в разрезе типоряда/класса изделий ВВСТ, а также стадий жизненного цикла, на которых планируется применение технологий цифровых двойников. Введенные в упомянутом выше ГОСТ Р 57700.37—2021 «Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения» термины покрывают ~70% перечня типовых мероприятий МКЦП, что свидетельствует о значительном вкладе разработанного стандарта в развитие инструментария по созданию цифровых двойников в оборонном комплексе страны и подтверждает практикоориентированную направленность положений стандарта, имеющую потенциал для формирования технологического лидерства в высокотехнологичных отраслях, включая оборонно-промышленный комплекс (рис. 7).

Таким образом, многолетний опыт ПИШ СПбПУ в области системного цифрового инжиниринга при эффективном применении цифровой платформы по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench® обеспечил проведение многовариантных цифровых (виртуальных) испытаний на специализированных цифровых испытательных стендах и полигонах, сквозное и обоснованное управление требованиями, изменениями и данными, что способствовало ускоренному выводу изделий высокотехнологичных отраслей, включая специальное атомное машиностроение, на рынок.

Цифровая платформа CML-Bench® и ее внедрение в промышленность обеспечивают генерацию, накопление и использование инженерных знаний, цифровых и проектных решений, результатов цифровых (виртуальных) испытаний и мультидисциплинарных расчетов, что однозначно способствует достижению технологического лидерства России во многих отраслях промышленности.

Список источников

1. Указ Президента РФ от 7 мая 2024 № 309 «О национальных целях развития РФ на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года». URL: http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202405070015.
2. ГОСТ Р 57700.37—2021 Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения. URL: https://protect.gost.ru/document.aspx?control=7&id=241313.
3. Приказ Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ от 22 сентября 2020 г. № 486. URL: https://base.garant.ru/74832091/.
4. CML-Bench® — цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников. URL: https://cml-bench.ru/.
5. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench® — Реестр программного обеспечения. URL: https://reestr.digital.gov.ru/reestr/310460/?sphrase_id=1514023.
6. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 1) / А.И. Боровков [и др.] // САПР и графика. 2023. № 8. С. 42-51.
7. Боровков А.И. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 2) / А.И. Боровков, В.В. Бураков // САПР и графика. 2023. № 9. С. 54-64.
8. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 3) / А.И. Боровков [и др.] // САПР и графика. 2023. № 10. С. 50-62.
9. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 4) / А.И. Боровков [и др.] // САПР и графика. 2024. № 5. С. 4-12.
10. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 5) / А.И. Боровков [и др.] // САПР и графика. 2024. № 7. С. 4-16.
11. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 6) / А.И. Боровков [и др.] // САПР и графика. 2024. № 8. С. 12-24.
12. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 7): разработка и применение цифровых двойников композиционных материалов / А.И. Боровков [и др.] // САПР и графика. 2025. № 7. С. 4-18.
13. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 8.1): применение параметрической оптимизации, методов машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта при разработке цифровых двойников изделий / А.И. Боровков [и др.] // САПР и графика. 2025. № 10. С. 19-29.
14. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 8.2): применение параметрической оптимизации, методов машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта при разработке цифровых двойников изделий / А.И. Боровков [и др.] // САПР и графика. 2025. № 11. С. 32-41.
15. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 9.1): применение в отрасли беспилотных авиационных систем / А.И. Боровков [и др.] // САПР и графика. 2026. № 4. С. 16-28.
16. Комплекс оборудования для спекания таблеток смешанного нитридного уран-плутониевого топлива. URL: https://sosny.ru/kompleks-oborudovaniya-dlya-spekaniya-tabletok-smeshannogo-nitridnogo-uran-plutonievogo-topliva.html.
17. Особенности разработки цифрового двойника эвакуируемого малогабаритного плавителя прямого джоулевого нагрева дизайна ФГУП «ПО «Маяк» / Ю.А. Горский, Д.С. Евстратов, Н.В. Мельникова [и др.] // Радиоактивные отходы. 2025. № 2(31). С. 45-59. DOI 10.25283/2587-9707-2025-2-45-59.
18. ФГУП «Производственное объединение «Маяк» получило патент на ПО для создания цифрового двойника печи остекловывания РАО, разработанное совместно со специалистами Инжинирингового центра ПИШ СПбПУ. URL: https://fea.ru/news/9346.
19. Федеральные нормы и правила в области использования атомной энергии «Правила безопасности при транспортировании радиоактивных материалов» (НП-053-16). URL: https://base.garant.ru/71594796/.
20. Правила безопасной перевозки радиоактивных материалов № SSR-6 (Rev. 1). Вена: МАГАТЭ, 2018. URL: https://www-pub.iaea.org/MTCD/Publications/PDF/P1798R_web.pdf.
21. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 07.11.2023 г. № 3113-р. URL: http://government.ru/docs/all/150406/.
22. Правительство актуализировало стратегическое направление в области цифровой трансформации обрабатывающих отраслей промышленности. URL: http://government.ru/docs/50038/.
23. Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого и ПСБ подписали Соглашение о стратегическом партнерстве в области цифровых двойников для обеспечения технологического лидерства страны. URL: https://pish.spbstu.ru/news/9143.
24. Цифровая платформа CML-Bench® получила сертификат ФСТЭК для работы с коммерческой тайной. URL: https://pish.spbstu.ru/news/9052.

Статья представляет второй раздел девятой части (9.2) цикла статей «Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников “Digital Twins” CML-Bench®». Часть 9.2 посвящена описанию архитектуры, функциональных модулей и компонентов специализированной версии платформы — цифровой платформы разработки и применения цифровых двойников беспилотных авиационных систем (ЦП РПЦД БАС). Рассмотрены функциональные требования, выбор ядра и концепция реализации, программно-аппаратное исполнение, пользовательские сценарии работы и примеры реализации проектов по разработке БАС на ЦП РПЦД БАС. В заключительной части 9.3 будут представлены результаты создания демонстратора программного комплекса для автоматизированного проектирования и расчета электрических винтомоторных групп беспилотных воздушных судов.

Введение

Развитие беспилотных авиационных систем (БАС) сопровождается постоянным расширением их функциональных возможностей и увеличением числа требований, предъявляемых к ним на всех этапах жизненного цикла. При проектировании современных БАС разработчикам необходимо одновременно обеспечивать высокие летно-технические характеристики, надежность и безопасность, технологичность изготовления, соответствие сертификационным требованиям, минимизацию сроков разработки и стоимости создания изделия. Необходимость одновременного выполнения множества взаимоувязанных и очень часто противоречащих друг другу требований приводит к существенному увеличению пространства проектных решений и делает невозможным их эффективный анализ с использованием традиционных подходов.

В этих условиях разработка конкурентоспособных БАС требует перехода к системному цифровому инжинирингу, основанному на широком применении цифровых моделей, цифровых двойников и цифровых (виртуальных) испытаний. Вместе с тем эффективное использование цифровых двойников невозможно без применения «средств управления процессами и данными компьютерного моделирования (Simulation Process and Data Management, SPDM)» — в терминах приказа Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации от 22 сентября 2020 г. № 486 [1]. Это, в свою очередь, требует перехода от использования отдельных специализированных программных средств к программно-технологической (цифровой) платформе, обеспечивающей совместную работу участников жизненного цикла изделия на основе инженерных данных, цифровых моделей и цифровых двойников.

Особую актуальность такой подход приобретает в условиях достижения национальной цели технологического лидерства Российской Федерации [2], предусматривающей обеспечение превосходства отечественных технологий и продукции над зарубежными аналогами по ключевым функциональным, техническим и стоимостным характеристикам [3]. Необходимость широкого применения цифровых моделей, цифровых двойников и технологий цифровой сертификации при разработке БАС отражена в Стратегии развития беспилотной авиации Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2035 года, утвержденной распоряжением Правительства Российской Федерации от 21 июня 2023 г. № 1630-р [4].

Развитие указанных подходов получило закрепление в Стратегическом направлении в области цифровой трансформации обрабатывающих отраслей промышленности, утвержденном Распоряжением Правительства Российской Федерации от 7 ноября 2023 г. № 3113-р в ред. Распоряжения от 26 февраля 2026 г. № 378-р [5]. В соответствии с данным документом цифровая сертификация рассматривается как специализированный бизнес-процесс, основанный на тысячах и десятках тысяч цифровых (виртуальных) испытаний как отдельных компонентов, так и системы в целом, целью которого является прохождение с первого раза всего комплекса натурных, квалификационных, сертификационных и прочих испытаний.

Методологическую основу применения цифровых двойников формирует ГОСТ Р 57700.37—2021 «Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения» [6], официально включенный в перечень взаимно признаваемых стандартов в сфере авиастроения между Россией и Китайской Народной Республикой [7].

Одной из первых отечественных SPDM-платформ, реализующих указанные подходы, является цифровая платформа CML-Bench® [8], включенная в Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных [9]. Ключевые результаты практического применения CML-Bench® при реализации высокотехнологичных проектов в различных отраслях промышленности последовательно изложены авторами в цикле публикаций [10-20].

В части 9.1 настоящего цикла были рассмотрены концепция цифровой платформы разработки и применения цифровых двойников БАС, принципы формирования единого пространства инженерных данных, а также роль платформы в реализации процессов цифрового инжиниринга и цифровой сертификации [19]. Настоящая статья (9.2) является продолжением указанной работы и посвящена архитектуре цифровой платформы разработки и применения цифровых двойников БАС (ЦП РПЦД БАС).

Целью статьи является представление концептуальной архитектуры ЦП РПЦД БАС, включая принципы построения платформы, состав и назначение ее функциональных модулей, особенности программно-аппаратной реализации, организацию взаимодействия компонентов платформы и участников жизненного цикла БАС, а также примеры реализации ключевых процессов цифрового инжиниринга и цифровой сертификации.

Функциональные требования к ЦП РПЦД БАС

Функциональные технические требования к ЦП РПЦД БАС разработаны Министерством промышленности и торговли Российской Федерации и утверждены протоколом заседания рабочей группы по созданию интегрированного цифрового пространства беспилотных авиационных систем от 4 октября 2024 г. № 186-ШВ/22. В соответствии с этим документом ЦП РПЦД БАС строится вокруг ядра — SPDM-системы и должна содержать следующие функциональные компоненты и модули:

1. Модуль «База знаний», предназначенный для быстрого доступа к структурированной информации, содержащей знания и опыт отрасли, в следующем составе:
   • компонент «Декомпозиция БВС»;
   • компонент «Библиотека требований»;
   • компонент «Валидационный базис»;
   • компонент «Свойства и модели материалов»;
   • компонент «Библиотека расчетных методик».
2. Модуль «Проектирование», предназначенный для формирования многоуровневой системы требований, проведения цифровых (виртуальных) испытаний на цифровых (виртуальных) испытательных стендах (ВИС) и полигонах (ВИП) и построения трассировок требований нормативной документации к соответствующим результатам цифровых испытаний.
3. Модуль «Интеграция с ИТ-инфраструктурой», предназначенный для интеграции с CAx-решениями, вычислительной инфраструктурой и сторонними системами в обеспечение непосредственного процесса проведения цифровых испытаний, в следующем составе:
   • компонент интеграции с вычислительными мощностями;
   • компонент интеграции с PLM-решениями;
   • компонент интеграции с CAx-решениями.
4. Модуль «Цифровая сертификация», предназначенный для формирования комплекта документов, составляющих заявку на выдачу сертификата типа БАС, в следующем составе:
   • компонент «Библиотека нормативно-справочной информации»;
   • компонент «Сертификационный базис»;
   • компонент «Методы определения соответствия»;
   • компонент «Доказательная документация».
5. Модуль «Данные об изделии», предназначенный для реализации сквозного процесса «извлечение — загрузка — преобразование» данных в целях валидации цифровых моделей изделий и прогнозирования их состояния, в следующем составе:
   • компонент «Данные производства»;
   • компонент «Данные испытаний»;
   • компонент «Данные эксплуатации».

Виртуальный испытательный стенд (ВИС) на ЦП РПЦД БАС должен представлять собой объект, являющийся совокупностью:

• параметризованных шаблонов численных математических моделей (ПШЧММ), интегрированных на ЦП РПЦД БАС;
• правил работы с ПШЧММ;
• механизмов передачи данных между ПШЧММ;
• механизмов формирования единых условий проведения ЦИ в составе ВИС;
• матрицы требований.

Виртуальный испытательный полигон (ВИП) на ЦП РПЦД БАС должен представлять собой объект, являющийся совокупностью:

• ВИС, интегрированных на ЦП РПЦД БАС;
• правил работы с ВИС в составе ВИП;
• механизмов передачи данных между ВИС в составе ВИП;
• механизмов формирования единых условий проведения ЦИ в составе ВИП.

Клиентский путь и ролевая модель использования ЦП РПЦД БАС

Обобщенный клиентский путь работы с ЦП РПЦД БАС представлен на рис. 1. Точкой начала процесса является входной массив требований — тактико-технические, требования назначения, экономические, ресурсные и другие. Далее на основе шаблонов из компонентов модуля «База знаний» формируется структура проекта на платформе и его наполнение ВИС и ВИП, содержащими многоуровневую систему требований, сформированную на основе требований нормативной документации и исходных данных для проектирования. В рамках сформированного проекта проводится валидация ВИС и ВИП на основе данных из компонента «Валидационный базис», после чего осуществляются цифровые испытания и автоматизированная проверка выполнения требований к изделию. При необходимости результаты цифровых испытаний уточняются на основе данных о физическом объекте из модуля «Данные об изделии».

Завершающим этапом является формирование в модуле «Цифровая сертификация» итогового комплекта документов, составляющих заявку на получение сертификата типа. Документы формируются по соответствующим шаблонам. Сертификационный базис представляет собой ранее формализованную многоуровневую систему требований. В программу сертификационных работ вносятся данные о соответствующих ВИС и ВИП. Результаты цифровых испытаний оформляются в составе заявки на основе данных из соответствующего компонента.

В процессе разработки изделия с использованием ЦП РПЦД БАС непосредственно задействуются следующие роли:

• «Главный конструктор»;
• «Инженер по требованиям»;
• «Инженер».

Пользователь с ролью «Главный конструктор» взаимодействует с заинтересованными сторонами с целью выявления их потребностей, согласовывает документы, содержащие требования к изделию. Он реализует этап инициации проекта в ЦП РПЦД БАС, осуществляет постановку заданий пользователям, имеющим роли «Инженер по требованиям» и «Инженер»:

• на разработку требований первого уровня к изделию;
• на декомпозицию требований;
• на разработку сертификационного базиса изделия;
• на выбор материалов;
• на подтверждение требований.

Главный конструктор контролирует ход выполнения проекта по статусам требований и проверяет:

• задания на декомпозицию требований и добавление дочерних требований в соответствующие ВИС;
• матрицы соответствия в ВИС и ВИП. На основании проведенного анализа выбирает лучший вариант и присваивает атрибут «Подтверждает требование» у соответствующих объектов;
• выгрузку сертификационного базиса проекта.

Пользователь, имеющий роль «Инженер по требованиям», получив задания пользователя, имеющего роль «Главный конструктор», разрабатывает состав, декомпозицию, содержание требований к изделию и их атрибуты. Он заполняет чек-лист проверки и отправляет требования на согласование пользователю с ролью «Главный конструктор».

Инженер по требованиям, получив задания пользователя, имеющего роль «Главный конструктор», разрабатывает сертификационный базис изделия. Сопровождает постановку заданий на подтверждение требований пользователям, имеющим роль «Инженер», и согласовывает с ними результаты выполнения этих заданий.

Пользователь, имеющий роль «Инженер», получив задания пользователя, имеющего роль «Главный конструктор», проводит на ЦП РПЦД БАС цифровые испытания деталей, узлов или изделия в целом, направленные на выбор материалов, проверку требований, полученных в назначенных на него заданиях, верификацию и валидацию компьютерных моделей. Цифровые испытания проводятся в соответствии с геометрическими моделями, полученными в заданиях в виде исходных данных. В обеспечение трассируемости результатов он размещает на ЦП РПЦД БАС все использованные в рамках выполнения заданий компьютерные модели, указывая в объектах «Эксперимент» ссылки на исходные данные.

Инженер согласовывает с пользователем, имеющим роль «Главный конструктор», объекты «Эксперимент», являющиеся результатами выполнения полученных заданий на подтверждение требований, и доказательную документацию в виде отчетов по ним.

Выбор ядра и концепция реализации ЦП РПЦД БАС

На сегодняшний день одним из наиболее востребованных SPDM-программных продуктов на рынке отечественного программного обеспечения является цифровая платформа CML-Bench®. Она предоставляет широкие возможности для [8]:

• управления требованиями и изменениями в процессе разработки новых изделий;
• создания, хранения и версионирования компьютерных моделей и результатов цифрового моделирования;
• построения единой базы знаний для непрерывного обмена информацией внутри предприятия;
• управления разнородными вычислительными ресурсами (от локальных узлов до высокопроизводительных вычислительных кластеров);
• интеллектуального управления очередью вычислительных задач;
• построения корпоративного хранилища данных. Соответствующий перечень базовой функциональности платформы CML-Bench®, а также широкие возможности ее кастомизации под конкретный ИТ-ландшафт, организационную структуру и отраслевую специфику заказчика без изменения базового ядра позволили выбрать данный программный продукт в качестве ядра при реализации ЦП РПЦД БАС.

Основными направлениями концепции реализации ЦП РПЦД БАС были выбраны:

1. Адаптация развертывания под инфраструктуру заказчика — закрытый контур, виртуальная среда, корпоративная сеть с ограничениями по доступу, согласованные политики безопасности и регламенты сопровождения.
2. Доработка и расширение функциональности — расширение под специфические бизнес-процессы заказчика: новые сценарии обработки, специализированные расчеты, отчеты, проверки, маршруты согласования.
3. Отраслевое наполнение — разработка и наполнение на базе платформы соответствующих ВИС, ВИП, наполнение методиками, классификаторами, справочниками, внутренним программным обеспечением заказчика.
4. Реализация базовой ролевой модели — доработка и настройка системы управления правами под организационную структуру и регламенты доступа заказчика для разграничения прав по функциям, данным, рабочим зонам и сценариям использования.
5. Подключение источников данных, создание сценариев их обработки и использования.
6. Адаптация пользовательского интерфейса под роли, терминологию и рабочие сценарии заказчика.

Разработка ЦП РПЦД БАС ведется в рамках цикла работ «Развитие системы построения виртуальных испытательных стендов и виртуальных испытательных полигонов, проведение цифровых испытаний элементов беспилотных летательных аппаратов на базе единой цифровой платформы разработки и применения цифровых двойников БАС». Заказчиком работ является АНО «Федеральный центр беспилотных авиационных систем» (АНО «ФЦ БАС»), исполнителем — ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого» (ФГАОУ ВО «СПбПУ»). В 2026 году состоялся конкурс на выполнение 3-й очереди работ, в рамках которой будет завершена разработка ЦП РПЦД БАС и осуществлен ее ввод в опытную эксплуатацию.

Программно-аппаратное исполнение ЦП РПЦД БАС

Программная архитектура ЦП РПЦД БАС представлена на рис. 2 в виде схемы деления формата Е1. Структура и представление базового объекта «Виртуальный испытательный полигон» представлены на рис. 3 и 4. Функции информационной безопасности выполняются подсистемой информационной безопасности цифровой платформы CML-Bench®, сертифицированной ФСТЭК России по 6-му уровню доверия (режимы «для служебного пользования» и «коммерческая тайна») — [21]. В рамках разработки функциональных возможностей ЦП РПЦД БАС контрольные суммы сервисов информационной безопасности фиксированы и соответствуют таковым на момент сертификации.

Функциональные модули и компоненты ЦП РПЦД БАС выполнены в составе программных сервисов ЦП РПЦД БАС и покрыты системой функциональных рычагов, позволяющей в рамках единой кодовой базы гибко управлять поставками ЦП CML-Bench® с учетом прав на результаты интеллектуальной деятельности, закрепленных за заказчиком разработки ЦП РПЦД БАС.

ЦП РПЦД БАС размещена в инфраструктурном контуре АНО «ФЦ БАС». Аппаратная реализация ЦП РПЦД БАС представлена в табл. 1, спецификация установленного инженерного программного обеспечения (ПО) — в табл. 2, особенности режимов его работы — в табл. 3.

Примеры реализации проектов по разработке БАС на ЦП РПЦД БАС

В рамках цикла работ «Развитие системы построения виртуальных испытательных стендов и виртуальных испытательных полигонов, проведение цифровых испытаний элементов беспилотных летательных аппаратов на базе единой цифровой платформы разработки и применения цифровых двойников БАС» на ЦП РПЦД БАС реализуются проекты компаний — разработчиков БАС:

• в 2024 году — 10 проектов от 6 компаний;
• в 2025 году — 10 проектов от 10 компаний.

Сводная статистика использования ЦП РПЦД БАС в проектах компаний — разработчиков БАС в 2024-2025 годах представлена в табл. 4. Для оценки перспектив масштабирования практик работы на ЦП РПЦД БАС на период январь-апрель 2026 года Министерством промышленности и торговли Российской Федерации была инициирована независимая оценка функциональности и эффективности работы на ЦП РПЦД БАС. Для проведения оценки были отобраны три крупные, четыре средние и две малые компании — разработчики БАС из числа получателей субсидий в рамках Национального проекта «Беспилотные авиационные системы». Интегральные результаты проведенной оценки представлены на рис. 5 и 6.

Заключение

Таким образом, представленная архитектура цифровой платформы разработки и применения цифровых двойников беспилотных авиационных систем (ЦП РПЦД БАС), построенная на базе отечественной SPDM-платформы CML-Bench®, создает программно-технологическую основу для реализации процессов цифрового инжиниринга и цифровой сертификации БАС. Функциональные модули платформы охватывают полный жизненный цикл разработки — от формирования требований и базы знаний до автоматизированной подготовки доказательной документации для сертификации. Результаты практического применения платформы в проектах компаний — разработчиков БАС в 2024-2025 годах подтверждают ее эффективность: создано около 1800 компьютерных моделей, задействовано более 20 ВИП и 70 ВИС, а пользовательская оценка экономии времени и потенциального экономического эффекта свидетельствует о высоком потенциале масштабирования платформы в отрасли.

В следующем разделе девятой части (9.3) цикла статей будут рассмотрены результаты реализации проекта по разработке демонстратора программного комплекса проектирования электровинтомоторной группы БВС [22].

Список источников

1. Приказ Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ от 22 сентября 2020 г. № 486 «Об утверждении классификатора программ для электронных вычислительных машин и баз данных» (с изменениями и дополнениями). URL: https://base.garant.ru/74832091/ (дата обращения: 01.08.2026).
2. Указ Президента РФ от 7 мая 2024 г. № 309 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года». URL: http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202405070015 (дата обращения: 01.08.2026).
3. Распоряжение Правительства РФ от 20 мая 2023 г. № 1315-р «Об утверждении Концепции технологического развития на период до 2030 года». URL: http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202305250050 (дата обращения: 01.08.2026).
4. Распоряжение Правительства РФ от 21 июня 2023 г. № 1630-р «Об утверждении Стратегии развития беспилотной авиации Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2035 года и плана мероприятий по ее реализации». URL: http://static.government.ru/media/files/3m4AHa9s3PrYTDr316ibUtyEVUpnRT2x.pdf (дата обращения: 01.08.2026).
5. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 07.11.2023 г. № 3113-р «Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации обрабатывающих отраслей промышленности, относящейся к сфере деятельности Министерства промышленности и торговли Российской Федерации» (в ред. Распоряжения Правительства РФ от 26.02.2026 № 378-р). URL: http://government.ru/docs/all/150406/ (дата обращения: 01.08.2026).
6. ГОСТ Р 57700.37—2021 Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения. URL: https://protect.gost.ru/document.aspx?control=7&id=241313 (дата обращения: 01.08.2026).
7. Китай официально признал российский ГОСТ Р 57700.37—2021 «Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения». URL: https://fea.ru/news/8683 (дата обращения: 01.08.2026).
8. CML-Bench® — цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников. URL: https://cml-bench.ru/ (дата обращения: 01.08.2026).
9. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench®. Реестр программного обеспечения. URL: https://reestr.digital.gov.ru/reestr/310460/ (дата обращения: 01.08.2026).
10. Боровков А.И., Бураков В.В., Мартынец Е.А., Рябов Ю.А., Щербина Л.А. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 1) // САПР и графика. 2023. № 8. С. 42-51. EDN ATADHS.
11. Боровков А.И., Бураков В.В. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 2) // САПР и графика. 2023. № 9. С. 54-64. EDN HIECKJ.
12. Боровков А.И., Мартынов И.А., Шандер И.В., Горский Ю.А., Житков Ю.Б., Волков А.В., Мартынец Е.А. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 3) // САПР и графика. 2023. № 10. С. 50-62. EDN FDGLTG.
13. Боровков А.И., Ефимов-Сойни Н.С., Мартынец Е.А., Рябов Ю.А. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 4) // САПР и графика. 2024. № 5. С. 4-12. EDN FSIPLA.
14. Боровков А.И., Чишко С.И., Мартынец Е.А., Рябов Ю.А. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 5) // САПР и графика. 2024. № 7. С. 4-16. EDN ZLYCHU.
15. Боровков А.И., Сачава Д.А., Князева О.В., Мартынец Е.А., Алексашкин А.В., Рябов Ю.А. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 6) // САПР и графика. 2024. № 8. С. 12-24. EDN ENZKGP.
16. Боровков А.И., Ожгибесова Д.Р., Глазунов А.И., Михайлов И.С., Штегман В.В., Зайнуллина Д.Р., Асанидзе С.Б., Шульга М.А., Колчев Д.А., Мухаметова П.Р., Мартынец Е.А., Рябов Ю.А. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 7): разработка и применение цифровых двойников композиционных материалов // САПР и графика. 2025. № 7. С. 4-18. EDN WWTASY.
17. Боровков А.И., Новокшенов А.С., Матвеева А.С., Кравчинский С.В., Авдонюшкин Д.А., Бобин К.А., Мартынец Е.А., Рябов Ю.А. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 8.1): применение параметрической оптимизации, методов машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта при разработке цифровых двойников изделий // САПР и графика. 2025. № 10. С. 19-29. EDN XDMPRG.
18. Боровков А.И., Новокшенов А.С., Матвеева А.С., Кравчинский С.В., Авдонюшкин Д.А., Бобин К.А., Мартынец Е.А., Рябов Ю.А. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 8.2): применение параметрической оптимизации, методов машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта при разработке цифровых двойников изделий // САПР и графика. 2025. № 11. С. 32-41. EDN DKVFJR.
19. Боровков А.И., Гордеев А.А., Корчков М.С., Себелев А.В., Войнов И.О., Мартынец Е.А., Рябов Ю.А. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 9.1): применение в отрасли беспилотных авиационных систем // САПР и графика. 2026. № 4. С. 16-28. EDN MNZGOY.
20. Боровков А.И., Журавлев Д.А., Горский Ю.А., Евстратов Д.С., Суранов Я.В., Минин Н.В., Постоловский К.Н., Новокшенов А.С., Себелев А.В., Касяненко Е.С., Забежайло С.С., Мартынец Е.А., Рябов Ю.А. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 10): опыт создания и применения SPDM-платформы в реализации проектов атомного машиностроения // САПР и графика. 2026. № 7. С. 8-19.
21. Цифровая платформа CML-Bench® получила сертификат ФСТЭК для работы с коммерческой тайной. URL: https://pish.spbstu.ru/news/9052 (дата обращения: 01.08.2026).
22. Архипелаг-2025: Специалисты ПИШ СПбПУ представили демонстратор программного комплекса автоматизированного проектирования и расчета электрических винтомоторных групп беспилотных воздушных судов на выставке-конкурсе «Дронгараж». URL: https://pish.spbstu.ru/news/9174 (дата обращения: 01.08.2026).

Статья представляет девятую часть цикла статей «Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников “Digital Twins” CML-Bench®». Первые три части статьи опубликованы в № 8-10 за 2023 год, четвертая, пятая и шестая — в № 5, 7 и 8 за 2024-й, седьмая — в № 7 за 2025-й, части 8.1 и 8.2 — в № 10 и 11 за 2025 год. Девятая часть цикла статей посвящена описанию ключевых результатов развития цифровой платформы по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench® в отрасли БАС. В статье, состоящей из трех разделов, освещены ключевые аспекты проектов беспилотной авиации, реализованных на базе цифровой платформы CML-Bench®. В первой части (9.1) рассматривается разработка беспилотных воздушных судов с системой вертикального взлета-посадки серии «Снегирь», заделы и достижения в части разработки сверхлегкого самолета для агропромышленности CML-Aeroplane, обозначены ключевые вопросы становления процесса «цифровой сертификации» в рамках национального проекта технологического лидерства «Беспилотные авиационные системы», приведены сведения о реализации Стратегии развития беспилотной авиации РФ до 2030/2035 годов в части оснащения платформы цифровыми (виртуальными) испытательными стендами и полигонами для проведения цифровых испытаний БАС. Вторая часть (9.2) посвящена архитектуре, функциональным модулям и компонентам специализированной версии платформы — ЦП РПЦД БАС. В заключительной части (9.3) представлены результаты создания демонстратора программного комплекса для автоматизированного проектирования и расчета электрических винтомоторных групп беспилотных воздушных судов.

Краткое описание цифровой платформы CML-Bench®

Новые экономические вызовы и геополитические изменения требуют быстрого освоения сквозных передовых технологий, создания инновационных продуктов и достижения технологического лидерства в приоритетных отраслях промышленности в соответствии с национальными целями развития России [1]. Одной из таких критически важных приоритетных отраслей является беспилотная авиация — быстроразвивающаяся отрасль экономики, которая стимулирует опережающее развитие в смежных высокотехнологичных секторах, включая технологии цифрового проектирования и моделирования, что позволяет заложить основы цифровой трансформации промышленности, а также расширить границы применения беспилотных воздушных судов гражданского и военного назначения.

В 2023 году утверждена Стратегия развития беспилотной авиации РФ на период до 2030 года и на перспективу до 2035 года (Распоряжение Правительства РФ от 21 июня 2023 г. № 1630-р) — [2], в целях реализации которой запущен одноименный национальный проект технологического лидерства. Стратегия определила необходимость кардинального ускорения процессов разработки, производства и сертификации беспилотных воздушных судов (БВС), а также создания принципиально новой цифровой инфраструктуры для проектирования и испытаний БВС.

Ключевым инструментом достижения поставленных целей является цифровой инжиниринг — подход к разработке высокотехнологичных изделий, позволяющий заменить значительную часть дорогостоящих и длительных натурных испытаний цифровыми (виртуальными) испытаниями, а также управлять всем жизненным циклом изделия на основе технологии цифровых двойников. В соответствии с национальным стандартом ГОСТ Р 57700.37—2021 «Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения» [3] для разработки цифровых двойников и проведения цифровых испытаний рекомендуется применение программно-технологической платформы, обеспечивающей управление процессами и данными компьютерного моделирования (Simulation Process and Data Management, SPDM-системы [4]).

Важно подчеркнуть, что в ноябре 2023 года ГОСТ Р 57700.37—2021 был официально включен в перечень взаимно признаваемых стандартов в сфере авиастроения между Россией и Китайской Народной Республикой [5], что подтвердило высокий уровень значимости стандарта для развития технологии цифровых двойников не только в национальном, но и международном пространстве.

Российской SPDM-системой является разработка ПИШ СПбПУ — цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench® [6; 7]. Платформа прошла многократную отраслевую кастомизацию при выполнении наукоемких проектов для высокотехнологичных отраслей: автомобилестроения, двигателестроения, атомного, нефтегазового и энергетического машиностроения, авиастроения, судостроения, кораблестроения и др.

По состоянию на апрель 2026 года на цифровой платформе CML-Bench® представлено более 388 тыс. цифровых и проектных решений: в первую очередь верифицированных и валидированных математических, компьютерных и цифровых моделей, обладающих высоким уровнем адекватности реальным материалам, изделиям, физико-механическим, технологическим и эксплуатационным процессам, а также результатов цифровых испытаний, мульти- и междисциплинарных задач механики деформируемого твердого тела, механики жидкости и газа, тепломассообмена, оптимизации и других типов анализа, что является интеллектуальным научно-технологическим заделом (Digital Brainware) и обеспечивает преемственность проектов [8-14]. На платформе также реализованы AI-функциональные возможности (интеллектуальные помощники, редуцированные модели, многокритериальная многопараметрическая оптимизация), позволяющие ускорять многодисциплинарные расчеты и повышать их эффективность (AI-функциональные возможности платформы рассмотрены в частях 8.1 и 8.2 цикла статей [15; 16]).

Платформа включена в Единый реестр отечественного программного обеспечения и баз данных (реестровая запись № 9110 от 16.02.2021 г. на основании приказа Минцифры России от 16.02.2021 г. № 84), цифровая платформа CML-Bench® имеет статус «средство управления процессами и данными компьютерного моделирования (SPDM)» по основному классу [7].

CML-Bench® интегрирует более 225 программных систем и модулей, включая передовые CAD-, CAE-, CAO-, PDM- и PLM-решения. Среди интегрированных отечественных CAE-систем: FlowVision (ООО «Тесис»), CAE Fidesys (ООО «Фидесис»), Универсальный механизм (ООО «Вычислительная механика»), ELCUT 6.6 (ООО «Тор»), QForm (ООО «Кванторформ»), ЛОГОС (РФЯЦ-ВНИИЭФ) — [13] и др. Для решения задач импортозамещения в части управления жизненным циклом разработан модуль миграции данных из Siemens Teamcenter (PLM) на CML-Bench® [13].

Многолетний опыт и накопленный научно-технологический задел легли в основу создания специализированной версии платформы для отрасли беспилотных авиационных систем — Цифровой платформы разработки и применения цифровых двойников БАС (ЦП РПЦД БАС). В марте 2023 года ПИШ СПбПУ разработала концепцию единой среды проектирования БАС на базе CML-Bench®, которая затем была закреплена в Стратегии развития беспилотной авиации (пункт 2.4 плана мероприятий): «Cоздание и развитие отечественной цифровой платформы в целях оптимизации методик проектирования беспилотных авиационных систем и их компонентов» [2].

В 2024 году ПИШ СПбПУ заключила стратегический контракт с АНО «Федеральный центр БАС» на выполнение работ по развитию системы цифровых (виртуальных) испытательных стендов (далее — ВИС) и полигонов (ВИП), проведению цифровых испытаний элементов БВС [17], что подтвердило статус ПИШ СПбПУ в качестве полноправного участника реализации национального проекта технологического лидерства по развитию БАС.

Цифровая платформа разработки и применения цифровых двойников БАС (ЦП РПЦД БАС) на базе CML-Bench® является не просто программным продуктом, а системообразующим элементом формирующейся отрасли беспилотной авиации России, поскольку обеспечивает сквозной цифровой процесс проектирования, цифровых испытаний и «цифровой сертификации», а также служит базой для накопления моделей, знаний, компетенций и лучших практик. Подробнее результаты данной работы по разработке и наполнению ЦП РПЦД БАС будут представлены в части 9.2 цикла статей.

В 2023-2026 годах ПИШ СПбПУ были достигнуты значительные результаты, рассматриваемые в части 9.1 цикла статей:

• отработаны структура и принципы создания цифровых (виртуальных) испытательных стендов (ВИС), цифровых (виртуальных) испытательных полигонов (ВИП), параметрических шаблонов численных математических моделей (ПШЧММ) и численных математических моделей (ЧММ) для элементов БВС и конструкции БВС в целом на цифровой платформе CML-Bench®;
• разработаны опытные образцы беспилотных летательных аппаратов серии «Снегирь»: «Снегирь-1» (разработан от идеи до первого полета за рекордные пять месяцев), «Снегирь-1.5» (проведены усовершенствования цифровых моделей на базе цифровой платформы, отработана система управления) и «Снегирь-2» (улучшены характеристики, повышена устойчивость, внедрена модульность конструкции, унификация с возможностью быстрой сборки, разборки, замены элементов), которые успешно прошли летные испытания;
• победа команды ПИШ СПбПУ на Чемпионате России по спорту сверхлегкой авиации на модернизированном самолете МИКС-500 [18] в дисциплине «Микросамолет-1», что стало первым этапом создания нового сверхлегкого самолета CML-Aeroplane с применением подхода «цифровой сертификации» на базе цифровой платформы CML-Bench®;
• разработан оригинальный электродвигатель CML_03 с улучшенными тяговыми характеристиками для решения задач импортозамещения;
• проведено тестирование платформы ЦП РПЦД БАС специалистами компаний-разработчиков БАС по результатам обучения по работе на платформе. Обучение проводилось на базе инженерных задач компаний-разработчиков БАС (рассмотрены задачи для шести различных типов БВС: самолетного, вертолетного, мультироторного типа, конвертоплан, гидросамолет, циклолет и др.).

Особое значение для развития отрасли имеет внедрение «цифровой сертификации»* — этот термин введен в нормативное поле в редакции ПИШ СПбПУ и закреплен в Распоряжении Правительства РФ № 3113-р от 7 ноября 2023 года (а также в ред. Распоряжения Правительства РФ от 26 февраля 2026 г. № 378-р) [19; 20] — более подробно см. ниже. В ноябре 2025 года на VII Всероссийском форуме «Передовые цифровые и производственные технологии», который ежегодно организует ПИШ СПбПУ, состоялся круглый стол «Сертификация БАС», в котором приняли участие представители АНО «ФЦ БАС», Союза авиапроизводителей России, ЦАГИ и других организаций.

* «Цифровая сертификация» — специализированный бизнес-процесс, основанный на тысячах (десятках тысяч) цифровых (виртуальных) испытаний как отдельных компонентов, так и системы в целом, целью которого является прохождение с первого раза всего комплекса натурных, сертификационных и прочих испытаний [Расп. Правительства РФ от 7 ноября 2023 года № 3113-р (в ред. Расп. Правительства РФ от 26 февраля 2026 г. № 378-р)].

В ходе круглого стола обсуждался, в частности, риск-ориентированный подход к сертификации (с 1 марта 2026 года в Воздушный кодекс введено понятие «дифференцированный и соразмерный подход»), а также предложение об аккредитации цифровых (виртуальных) испытательных полигонов (ВИП) в Росавиации как официальных испытательных лабораторий. Такой подход обеспечит прохождение натурных сертификационных испытаний с первого раза и, в перспективе, позволит признавать результаты цифровых испытаний наравне с натурными, что кратно сократит сроки и стоимость вывода БВС на рынок, и является критически важным для формирования процедур «цифровой сертификации» в стране.

Цифровые испытания элементов БВС на цифровой платформе CML-Bench®

В методологии системного цифрового инжиниринга, реализованной на платформе CML-Bench®, первостепенным этапом в разработке беспилотного воздушного судна (БВС) является его иерархическая декомпозиция на функциональные и конструктивные подсистемы (рис. 1). Такая декомпозиция опирается на положения национальных стандартов — в частности, ГОСТ Р 59517—2021 «Беспилотные авиационные системы. Классификация и категоризация», ГОСТ Р 59519—2021 «БАС. Компоненты БАС. Спецификация и общие технические требования» и ГОСТ Р 59518—2021 «БАС. Порядок разработки». На их основе формируется структура, включающая шесть укрупненных подсистем: планер/конструкция, силовая установка, топливо, целевая нагрузка, снаряжение и спецоборудование, а также бортовое оборудование и системы. Каждая подсистема детализируется до конкретных компонентов: крыла, фюзеляжа, оперения, шасси, двигателя, винтов, топливной системы, аккумуляторных батарей и т.д.

Рассмотренная декомпозиция позволяет систематизировать проведение комплекса цифровых (виртуальных) испытаний двух критически важных основных подсистем:

• планер/конструкция — на платформе реализованы ВИС и ВИП для расчетов аэродинамики, аэроупругости и нагрузок, прочности, а также моделирования испытаний образцов материалов, включая композиционные материалы. Цифровые испытания охватывают как отдельные элементы (крыло, фюзеляж, оперение, шасси и др.), так и их взаимодействие в составе всей конструкции;
• силовая установка — платформа поддерживает цифровые испытания двигателей всех типов, применяемых в БАС: электрических (с возможностью моделирования винтомоторных групп), поршневых, турбовинтовых, газотурбинных, гибридных.

Таким образом, в процессе декомпозиции конструкции БВС формируется структурно-функциональная схема, на основе которой на платформе CML-Bench® строятся автоматизированные расчетные цепочки, определяются необходимые ВИС и формируется доказательная документация для демонстрации соответствия требованиям сертификационного базиса в рамках реализации процедур «цифровой сертификации». Именно такой подход позволяет перейти от изолированных испытаний компонентов к сквозному цифровому моделированию всей системы БВС, что значительно сокращает сроки и стоимость разработки.

На основе выполненной декомпозиции БВС на платформе CML-Bench® формируется иерархическая структура цифровых (виртуальных) испытаний, охватывающая все ключевые подсистемы и режимы эксплуатации (рис. 2). Эта структура реализована в виде взаимосвязанных ВИС и ВИП, каждый из которых предназначен для решения конкретных задач математического и компьютерного моделирования.

На цифровой платформе реализованы следующие ключевые ВИП:

• цифровой (виртуальный) испытательный полигон (ВИП) «Аэродинамика» объединяет ВИС для расчета характеристик крыла (построение поляр, кривых Жуковского, зависимостей аэродинамического качества от углов атаки и др.), аэродинамики БВС в самолетном режиме, аэродинамики устойчивости и управляемости и др. Для каждого ВИС используются соответствующие численные математические модели: от 2D-профилей крыла до полных 3D-моделей БВС с отклоненными рулевыми поверхностями, изменением углов крена, тангажа и рыскания и т.д.;
• цифровой (виртуальный) испытательный полигон (ВИП) «Аэроупругость и нагрузки» включает ВИС для расчета полетных и наземных нагрузок, а также решения задач аэроупругости, что позволяет оценивать поведение конструкции под действием аэродинамических сил и обеспечивать безопасность от явлений аэроупругости;
• цифровой (виртуальный) испытательный полигон (ВИП) «Прочность» охватывает статическую, динамическую и усталостную прочность, а также оценку интегральных жесткостных характеристик конструкции БВС. Цифровые испытания на этих ВИС позволяют обеспечить соответствие нормативным требованиям в части обеспечения прочности конструкции БВС и ее элементов, а также прохождение натурных испытаний с первого раза.

Отдельные ВИП предназначены для испытаний материалов — ВИП «Композиционные материалы», ВИП «Металлические материалы», ВИП «Неметаллические материалы». Для каждого типа материалов созданы соответствующие ВИС для испытаний образцов на растяжение, сжатие, сдвиг, изгиб, кручение, срез, ударное повреждение и т.д. Это позволяет формировать математические модели материалов, используемых в конструкции БВС, обладающих высоким уровнем адекватности, прошедших полный цикл цифровых испытаний и процедуры валидации, в том числе на основе результатов натурных испытаний, и применять их при расчетах конструкции в ВИП «Прочность».

Важное место занимает ВИП «Электромоторы», на котором проводятся цифровые испытания электродвигателей: определение собственных частот колебаний, продувка для оценки аэродинамического сопротивления и охлаждения, электромагнитные расчеты и анализ теплового состояния. Это особенно актуально для электрических и гибридных силовых установок, которые активно применяются в современных БВС.

Таким образом, разработанная и представленная иерархическая структура ВИП и ВИС на платформе CML-Bench® обеспечивает большой объем цифровых испытаний (только в 2024-2025 гг. разработаны и использовались в практике проектирования БВС разного типа 1800 ЧММ, 30 ПШЧММ, 75 ВИС и 20 ВИП) — от аэродинамики и нагрузок до прочности и работы двигателей, что представляет фундаментальную основу для «цифровой сертификации» беспилотных воздушных судов (рис. 2). При этом иерархическая структура ВИП и ВИС дополняется и совершенствуется по результатам эксплуатации платформы CML-Bench® сотрудниками ПИШ СПбПУ и разработчиками БВС.

Семейство БВС «Снегирь» — от идеи до летной лаборатории за пять месяцев

В августе 2023 года специалисты ПИШ СПбПУ в инициативном порядке приступили к разработке БВС гибридной схемы (вертикальный взлет/посадка + горизонтальный полет). Всего за пять месяцев — от формулировки требований до первого полета — был создан опытный образец «Снегирь-1» (рис. 3). Реализация проекта в короткие сроки стала возможной исключительно благодаря применению инструментов системного цифрового инжиниринга и цифровых испытаний на платформе CML-Bench®.

В ходе реализации проекта на цифровой платформе CML-Bench® было проведено более 300 многовариантных цифровых испытаний по аэродинамике, прочности и аэроупругости, что позволило оптимизировать компоновку, конструкцию и улучшить характеристики летательного аппарата, в первую очередь аэродинамические и весовые характеристики. После изготовления опытного образца БВС были проведены летные испытания для подтверждения заявленных характеристик.

В марте 2024 года макет «Снегирь-1» был представлен Первому Заместителю Председателя Правительства РФ Д.В. Мантурову на Всемирном фестивале молодежи (ВМФ-2024), а также Специальному представителю Президента РФ по вопросам цифрового и технологического развития, генеральному директору АНО «Платформа НТИ» Д.Н. Пескову и 40 отраслевым экспертам, руководителям производственных предприятий, АНО «Платформа НТИ» и АНО «Университет 2035» в рамках семинара по формуле автономности дрона под председательством Дмитрия Пескова в ПИШ СПбПУ.

Накопленные в процессе разработки БВС «Снегирь-1» цифровые данные (около 70% проектной информации) использованы для быстрого создания усовершенствованной модели «Снегирь-1.5» (2024 год). Созданные в рамках проекта «Снегирь-1» ВИП и ВИС, настроенные автоматизированные расчетные цепочки, параметризация граничных условий, варьирование материалов существенно сократили сроки разработки усовершенствованной модели.

В рамках проектирования БВС «Снегирь-1.5» на платформе CML-Bench® дополнительно разработаны специализированные ВИС, включая ВИС «Аэродинамический базис», «Модальный анализ», «Полетные нагрузки» и др. Это позволило эффективно провести расширенный цикл цифровых испытаний и изготовить БВС. В августе 2024 года «Снегирь-1.5» был представлен на форуме «Армия-2024», а в июле 2025 года — на выставке ИННОПРОМ-2025.

В 2025 году завершена разработка «Снегирь-2» — аппарата с улучшенными летно-техническими характеристиками (рис. 4). При его проектировании активно использовались редуцированные модели (ROM), построенные с помощью AI-функциональных возможностей платформы (CML-Bench®.RomAI) [15; 16].

Искусственный интеллект и редуцированные модели на платформе CML-Bench®

В частях 8.1 и 8.2 цикла статей рассмотрены три подсистемы, реализованные на платформе CML-Bench® [15; 16]:

• CML-Bench®.AI-Assistant для интеллектуальной поддержки принятия решений инженерами в процессе создания цифровых двойников изделий;
• CML-Bench®.RomAI для построения редуцированных (ROM — Reduced Order Models) и суррогатных моделей;
• CML-Bench®.OptiCore для многопараметрической многокритериальной оптимизации.

В отрасли беспилотной авиации данные подсистемы применены, в частности, для построения редуцированной модели воздушного обтекания БВС самолетного типа (рис. 5). Проведение цифрового испытания на суперкомпьютере с использованием полномасштабной CFD-модели занимает около 10 часов (4400 ядро-часов). ROM-модель, построенная на основе нескольких десятков таких расчетов, получает решение за 200 миллисекунд с максимальным отличием от полномасштабной CFD-модели в 1,87%. Тем самым достигнуто ускорение расчетов в миллион раз.

Это позволило инженерам-конструкторам в режиме реального времени (на летающей лаборатории «Снегирь-1» или при проектировании «Снегирь-2») оценивать влияние изменения геометрии крыла, угла атаки или скорости на аэродинамические характеристики, не дожидаясь очереди для расчетов на суперкомпьютере. Аналогичные ROM-модели разрабатываются для решения задач прочности, аэроупругости, тепломассообмена. Разработка редуцированных моделей на платформе CML-Bench® в рамках подсистемы CML-Bench®.RomAI соответствует оригинальному CML-подходу (NonLinear MultiPhysics CAE & ROM)Based AI/ML.

Легкомоторный самолет CML-Aeroplane и победа в чемпионате

В 2025 году в рамках реализации ключевого научно-технологического направления развития СПбПУ «Системный цифровой инжиниринг» (КНТН-1) стартовал проект по созданию легкомоторного самолета CML-Aeroplane. Первым этапом стала модернизация существующего сверхлегкого самолета МИКС-500 (модификация Х32 МИКС) аэроклуба АСТК «АЭРОМИКС».

Инженеры ОКБ ПИШ СПбПУ выполнили на платформе CML-Bench® комплекс цифровых испытаний по оценке аэродинамических характеристик сверхлегкого самолета. Использование методов вычислительной аэродинамики (CFD) и суперкомпьютерного моделирования позволило провести десятки испытаний и получить поля скоростей, давлений и вихревых структур для самолета и отдельных его конструктивных элементов в различных режимах полета (взлет, крейсерский полет, посадка) на сеточных моделях в десятки и даже сотни миллионов ячеек. Особое внимание уделено вихреобразованию за стойками шасси и подкосами крыла, где для получения картины завихренности использовалась гибридная вихреразрешающая DES-модель (рис. 6).

По результатам цифровых испытаний спроектированы и установлены обтекатели колес передней и основных опор, для подкосов крыла спроектирован профиль, уменьшающий аэродинамическое сопротивление. После внесения изменений повторно проведен комплекс цифровых испытаний модернизированной конфигурации.

Сравнение результатов «до» и «после» показало уменьшение коэффициента лобового сопротивления и интенсивности вихрей за шасси на 3%, улучшение аэродинамического качества, снижение нагрузок на конструкцию.

Модернизированный самолет успешно прошел летные испытания. Сопоставление данных реальных полетов (телеметрия, показания датчиков, субъективные оценки пилота) с расчетными характеристиками подтвердило высокую адекватность цифровых моделей — расхождение не превысило 3-5%.

В августе 2025 года на аэродроме «Серёдка» (Псковская область) прошел Чемпионат России по спорту сверхлегкой авиации. Команда ПИШ СПбПУ впервые принимала участие в чемпионате подобного уровня, что потребовало существенной предварительной подготовки как инженеров, так и пилотов, и выступила на доработанном самолете МИКС-500 в дисциплине «Микросамолет-1». По результатам соревнований команда одержала победу (рис. 7) — [18].

Модернизация МИКС-500 — это демонстрационный проект, показавший, что цифровые испытания способны обеспечить быструю и достоверную оптимизацию реального авиационного изделия. Полученный опыт и валидированные модели будут использованы в 2026-2027 годах при создании на базе CML-Bench® полноценного цифрового двойника нового беспилотного воздушного судна для агропромышленности CML-Aeroplane, а также при изготовлении опытного образца. На основе цифрового двойника в конструкции прорабатываются следующие задачи:

• внедрение передовых композиционных материалов;
• уменьшение веса с сохранением жесткостных и прочностных характеристик;
• улучшение аэродинамических характеристик;
• оптимизация конструктивно-силовой схемы.

По сравнению с традиционным Ан-2, новое БВС CML-Aeroplane сможет взлетать с небольших площадок (50×100 м), экономить химикаты на 20-30% за счет ультрамалообъемного опрыскивания и использовать мощный турбулентный поток от толкающего винта для обработки нижней стороны листьев. Все эти режимы прорабатываются с применением суперкомпьютерного моделирования на платформе CML-Bench®.

Разработка электродвигателя для БВС

Одним из ключевых вызовов для формируемой отрасли беспилотной авиации является замещение иностранных комплектующих, в частности — электродвигателей для беспилотных летательных аппаратов. Инженеры ПИШ СПбПУ решили эту проблему, создав собственный электродвигатель CML_03 с улучшенными тяговыми характеристиками полностью из российских материалов [21].

Работа над CML_03 велась с применением полного цикла системного цифрового инжиниринга на платформе CML-Bench®:

• изучение лучших зарубежных образцов — проведены стендовые испытания нескольких типов доступных зарубежных электродвигателей, получены их реальные характеристики (тяга, КПД, тепловыделение, надежность);
• построение математических и компьютерных моделей — на платформе CML-Bench® спроектирован электродвигатель, в частности созданы мультидисциплинарные модели, описывающие электромагнитные, тепловые и механические процессы. Модели параметризованы, что позволяет быстро изменять количество полюсов, форму магнитов, геометрию зубцов статора и другие параметры;
• цифровые (виртуальные) испытания — выполнена серия цифровых испытаний для оптимизации конструкции, исследовано влияние:

◦ количества полюсов на момент и равномерность вращения, ◦ формы магнитов на распределение магнитного поля, ◦ геометрии коронок зубцов на потери в стали и перегрев;

• изготовление и испытания опытного образца — на основе оптимизированной цифровой модели был изготовлен и испытан на стенде электродвигатель CML_03;
• валидация моделей — результаты цифровых испытаний были сопоставлены с данными натурных стендовых экспериментов (на реальных прототипах), подтверждено достижение высокой адекватности разработанных моделей и проведенных цифровых испытаний — цифровая модель достоверно отражает поведение реального двигателя.

По сравнению с лучшими зарубежными аналогами (в частности, двигателями, широко применяемыми в БВС мультироторного и самолетного типов), CML_03 обеспечивает:

• увеличение пиковой мощности на 15% благодаря оптимизации магнитной системы и обмоток;
• повышение КПД на 2%, что критически важно для увеличения дальности и времени полета БПЛА;
• снижение массы на 10% за счет оптимизации формы магнитов и коронок зубцов без потери прочности.

Опытный образец электродвигателя CML_03 был представлен в ходе визита делегации Республики Татарстан во главе с раисом Рустамом Миннихановым в ПИШ СПбПУ (апрель 2025 года).

«Цифровая сертификация» и риск-ориентированный подход

В ноябре 2025 года на VII Всероссийском форуме «Передовые цифровые и производственные технологии» в ПИШ СПбПУ состоялся круглый стол «Сертификация БАС» с участием генерального директора Союза авиапроизводителей России А.Д. Рогозина, заместителя генерального директора АНО «ФЦ БАС» Д.С. Иванова, заместителя генерального директора «Центрального аэрогидродинамического института (ЦАГИ) им. Н.Е. Жуковского» К.С. Анисимова и других экспертов отрасли [22]. Ключевым вопросом для обсуждения стал переход к риск-ориентированному подходу: технические требования к БАС дифференцируются в зависимости от ожидаемых рисков эксплуатации (низкий, средний, высокий). Это позволяет не предъявлять избыточных требований к простым БВС, работающим над безлюдной местностью, и ужесточать их для тяжелых БВС, эксплуатируемых над городской застройкой.

С 1 марта 2026 года в Воздушном кодексе РФ введено понятие «дифференцированный и соразмерный подход», а также создан новый класс воздушного пространства «Н» для снижения рисков [23]. Обязательными становятся удаленная идентификация и система прекращения полета. При этом эксперты пояснили, что математическое моделирование — ключевой способ ускорения сертификации: цифровые испытания не заменяют натурные испытания, которые служат основой для валидации математических моделей [22], и обеспечивают прохождение сертификационных испытаний с первого раза.

Важным шагом также стало предложение зарегистрировать цифровые испытательные полигоны в Росавиации как официальные испытательные лаборатории, что было озвучено на VII Всероссийском форуме [22]. Если цифровой (виртуальный) испытательный стенд (ВИС) будет определен в качестве такового, то результаты проведенных на нем цифровых испытаний можно будет предъявлять в составе доказательной документации наравне с натурными. АНО «ФЦ БАС» анонсировал пилотный проект по полной сертификации БВС массой более 30 кг (получение сертификата типа) с использованием Цифровой платформы разработки и применения цифровых двойников БАС, разрабатываемой ПИШ СПбПУ.

Экономический эффект очевиден: традиционная сертификация тяжелого БПЛА (например, БАС200, тяжелый БПЛА вертолетного типа, предназначенный для транспортировки грузов до 50 кг, разработанный АО «НЦВ Миль и Камов», входит в Госкорпорацию «Ростех») обошлась в 142 млн руб. и заняла более полутора лет [13; 24; 25]. Внедрение «цифровой сертификации» на базе CML-Bench® позволяет сократить сроки в 2-3 раза и снизить затраты не менее чем на 40%, что подтверждено представителями отрасли.

В этом направлении важно отметить глобальный тренд на переход авиационной промышленности к парадигме «цифровой сертификации»: документами NASA 2021 года (включая Руководство по «цифровой сертификации» самолетов NASA и дорожную карту по «цифровой сертификации» самолетов и авиадвигателей) предусмотрено достижение основной цели — «сертификация на основе численного моделирования» (Certification by Simulation) к 2040 году [26; 27].

Заключение

Успехи ПИШ СПбПУ в области беспилотной и легкой авиации стали возможны благодаря многолетнему опыту в области системного цифрового инжиниринга и применению цифровой платформы CML-Bench®. Именно внедрение технологии цифровых двойников, многовариантные цифровые испытания на специализированных цифровых испытательных стендах и полигонах, сквозное управление требованиями и данными позволяют инженерам ПИШ СПбПУ разрабатывать, модернизировать и выводить на испытания сложные авиационные изделия в рекордно короткие сроки с минимальными затратами.

Представленная девятая часть цикла статей описывает результаты развития технологии цифровых двойников в отрасли беспилотной авиации в рамках реализации проектов с применением отечественной SPDM-системы цифровой платформы CML-Bench®. Платформа претерпела эволюцию — из универсального инструмента цифрового инжиниринга в специализированное отраслевое решение — цифровую платформу разработки и применения цифровых двойников БАС (более подробно см. в части 9.2), которая полностью соответствует задачам Стратегии развития беспилотной авиации РФ и национального проекта технологического лидерства «Беспилотные авиационные системы».

В рамках деятельности в области беспилотных систем в марте 2026 года Передовая инженерная школа СПбПУ «Цифровой инжиниринг» представила новую магистерскую программу «Системный цифровой инжиниринг беспилотных авиационных систем» (набор — с сентября 2026 года) [28]. Программа нацелена на подготовку инженеров, владеющих методологией системного цифрового инжиниринга, сквозного цифрового проектирования, разработки цифровых двойников, проведения цифровых испытаний и «цифровой сертификации» БВС на базе платформы CML-Bench®. С первого семестра магистранты будут вовлечены в реализацию реальных НИОКР по заказам индустриальных партнеров — предприятий авиастроения и беспилотной авиации. В частности, студенты будут:

• разрабатывать математические и компьютерные модели БВС;
• проводить многовариантные цифровые испытания на специализированных ВИС и ВИП — аэродинамика, прочность, аэроупругость, нагрузки и др.;
• использовать технологию цифровых двойников для оптимизации конструкции;
• участвовать в разработке и изготовлении опытных образцов БВС, проведении летных испытаний на базе Опытного конструкторского бюро (ОКБ) ПИШ СПбПУ.

На платформе возможно автоматическое формирование «цифрового следа» каждого студента: фиксируются созданные модели, проведенные цифровые испытания, полученные результаты и их соответствие требованиям [13].

Таким образом, магистерская программа ПИШ СПбПУ «Системный цифровой инжиниринг беспилотных авиационных систем» — это не просто обучение, а встроенный механизм генерации, накопления и использования инженерных знаний на платформе CML-Bench®, что напрямую способствует достижению технологического лидерства России в беспилотной авиации.

В следующих частях цикла статей будут рассмотрены вопросы архитектуры отраслевой платформы для беспилотной авиации ЦП РПЦД БАС (часть 9.2) и результаты реализации проекта по разработке демонстратора программного комплекса проектирования электродвигателей БВС [29] — часть 9.3.

Список источников

1. Указ Президента РФ от 7 мая 2024 г. № 309 «О национальных целях развития РФ на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года». URL: http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202405070015.
2. Распоряжение Правительства РФ от 21 июня 2023 г. № 1630-р. URL: http://static.government.ru/media/files/3m4AHa9s3PrYTDr316ibUtyEVUpnRT2x.pdf.
3. ГОСТ Р 57700.37—2021 Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения. URL: https://protect.gost.ru/document.aspx?control=7&id=241313.
4. Приказ Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ от 22 сентября 2020 г. № 486. URL: https://base.garant.ru/74832091/.
5. Китай официально признал российский ГОСТ Р 57700.37—2021 Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения. URL: https://fea.ru/news/8683.
6. CML-Bench® — цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников. URL: https://cml-bench.ru/.
7. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench® — Реестр программного обеспечения. URL: https://reestr.digital.gov.ru/reestr/310460/?sphrase_id=1514023.
8. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 1) / А.И. Боровков [и др.] // САПР и графика. 2023. № 8. С. 42-51.
9. Боровков А.И. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 2) / А.И. Боровков, В.В. Бураков // САПР и графика. 2023. № 9. С. 54-64.
10. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 3) / А.И. Боровков [и др.] // САПР и графика. 2023. № 10. С. 50-62.
11. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 4) / А.И. Боровков [и др.] // САПР и графика. 2024. № 5. С. 4-12.
12. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 5) / А.И. Боровков [и др.] // САПР и графика. 2024. № 7. С. 4-16.
13. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 6) / А.И. Боровков [и др.] // САПР и графика. 2024. № 8. С. 12-24.
14. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 7): разработка и применение цифровых двойников композиционных материалов / А.И. Боровков [и др.] // САПР и графика. 2025. № 7. С. 4-18.
15. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 8.1): применение параметрической оптимизации, методов машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта при разработке цифровых двойников изделий / А.И. Боровков [и др.] // САПР и графика. 2025. № 10. С. 19-29.
16. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников «Digital Twins» CML-Bench® (часть 8.2): применение параметрической оптимизации, методов машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта при разработке цифровых двойников изделий / А.И. Боровков [и др.] // САПР и графика. 2025. № 11. С. 32-41.
17. Передовая инженерная школа СПбПУ «Цифровой инжиниринг» выиграла стратегически важный конкурс и заключила контракт с АНО «Федеральный центр беспилотных авиационных систем». URL: https://fea.ru/news/8904.
18. Команда Петербургского Политеха победила в Чемпионате России по спорту сверхлегкой авиации. URL: https://pish.spbstu.ru/news/9171.
19. Распоряжение Правительства РФ от 07.11.2023 г. № 3113-р. URL: http://government.ru/docs/all/150406/.
20. Правительство актуализировало стратегическое направление в области цифровой трансформации обрабатывающих отраслей промышленности. URL: http://government.ru/news/57959/.
21. Инженеры Научного центра мирового уровня СПбПУ «Передовые цифровые технологии» разработали и изготовили электродвигатель для беспилотников. URL: https://nticenter.spbstu.ru/news/8944.
22. «Сертификация БАС» — круглый стол на VII Всероссийском форуме «Передовые цифровые и производственные технологии» в СПбПУ. URL: https://fea.ru/news/9283.
23. Воздушный кодекс РФ от 19 марта 1997 г. N 60-ФЗ (с изм. и доп.). URL: https://base.garant.ru/10200300/9db18ed28bd6c0256461e303941d7e7a/.
24. Минтранс РФ установил ценовой предел для сертификации беспилотников до 30-70 млн руб. URL: https://www.interfax.ru/russia/898017.
25. Сертификация БАС обходится в 150 млн рублей. URL: https://dronus.ru/news/sertifikatsiya-bespilotnika.
26. High-Lift Common Research Model (CRM-HL) — NASA, 2021. URL: https://ntrs.nasa.gov/api/citations/20210010908/downloads/06-NASA-IFAR-Cert-CRM-HL-Wahls-final.pdf.
27. NASA/CR-20210015404 A Guide for Aircraft Certification by Analysis. URL: https://ntrs.nasa.gov/api/citations/20210015404/downloads/NASA-CR-20210015404%20updated.pdf.
28. В ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг» открыта новая магистерская программа «Системный цифровой инжиниринг беспилотных авиационных систем». URL: https://fea.ru/news/9324.
29. Архипелаг-2025: Специалисты ПИШ СПбПУ представили демонстратор программного комплекса автоматизированного проектирования и расчета электрических винтомоторных групп беспилотных воздушных судов на выставке-конкурсе «Дронгараж». URL: https://pish.spbstu.ru/news/9174.

Сегодня в России реализуются четыре мегасайенс-проекта — NICA, СИЛА, РИФ и СКИФ. Каждый требует около 300 инженеров и более тысячи специалистов. Кадровый дефицит — главный вызов.

Как совместить фундаментальную физику, сложный инжиниринг, суперкомпьютерное моделирование, цифровые двойники и искусственный интеллект в одном учебном треке?

Наш ответ — системный цифровой инжиниринг, ключевое направление развития СПбПУ. Он объединяет фундаментальные законы физики и механики, материаловедение, конструирование, математическое и суперкомпьютерное моделирование, технологии цифровых двойников и искусственного интеллекта (AI/ML). Физические эксперименты проводятся на установках, а мы используем эти данные для верификации и валидации моделей, создавая высокоадекватные цифровые аналоги (модели с высоким уровнем адекватности реальным материалам, изделиям, физико-механическим процессам), на основе которых создаются редуцированные (ROM) модели, дающие ускорение в тысячи и миллионы раз с помощью AI/ML, что, фактически, означает переход к процессам в реальном времени.

Блок 1. Цифровой двойник — основа обучения

Цифровой двойник — это не просто комплексная модель, а образовательная среда. В его основе — первая парадигма моделирования: нелинейное многофизическое моделирование на базе первых принципов (фундаментальных законов) с верификацией и валидацией моделей (V&V&UQ). Редуцированные модели (ROM), полученные с помощью сингулярного разложения (SVD), мы также относим к первой парадигме — это математически строгое сжатие физики, а не нейросети с пренебрежением физикой. ИИ-технологии (AI/ML) — вспомогательный инструмент для калибровки, обработки данных и оптимизации, но не замена фундаментальным законам.

12 декабря 2022 года между СПбПУ и ИВМиМГ СО РАН было подписано соглашение о создании центра «Цифровые двойники установок мегасайенс» для разработки цифрового двойника «СКИФ». Это обеспечит студентам уже со 2–3 курса доступ к цифровым (виртуальным) экспериментам, расчётам полей, оценке ресурса материалов и конструкций — и это засчитывается как учебная практика.

Блок 2. Политехническая модель: ПИШ, платформа и зимние университеты

В СПбПУ работает ПИШ «Цифровой инжиниринг» — одна из лучших в России. Её основа — платформа CML-Bench®, интегрирующая суперкомпьютерные решатели (170 CAE-систем), AI/ML, базы материалов и технологии проектирования. Наши ежегодные зимние университеты: в 2024 году — 220 студентов из 63 вузов, в 2025 году — 202 участника из 14 стран. Три трека — Sigma, Tau, Epsilon — включают модули по материаловедению и конструированию. Студенты решают реальные задачи и выдают готовые решения или цифровые продукты.

Блок 3. Партнёрство с СО РАН

В июле 2024 года мы подписали рамочное соглашение с СО РАН (академик В.Н. Пармон). Предлагаемые совместные проекты на СКИФе включают: моделирование ударных, термических процессов, исследование композитных ТВЭЛ и катализаторов. Мы строим высокоадекватные модели, верифицируем и валидируем их на экспериментальных данных и создаём цифровые двойники. Соглашения также предусматривают совместные магистерские программы, что создаёт непрерывную траекторию студент → исследователь.

Блок 4. Сетевые механизмы и предложения

Ни один вуз не справится один. Создан консорциум из 32 организаций по всей стране. СПбПУ предлагает:

Закрепить статус цифрового двойника как образовательной площадки с зачётом практики.

Создать на базе ПИШ и центра единую платформу для вузов, институтов и индустрии.

Ввести в учебные планы модули по системному цифровому инжинирингу, материаловедению и конструированию.

Расширить сетевые магистерские программы с научными центрами.

Упростить административные механизмы сетевого взаимодействия.

Заключение

Политехническая модель системного цифрового инжиниринга создаёт экосистему, где математическое моделирование на основе первых принципов неразрывно связано с материаловедением и конструированием, а ИИ-технологии (AI/ML) ускоряют обработку данных. Подлинные цифровые двойники строятся только на основе первой парадигмы с верификацией и валидацией (V&V&UQ), включая ROM-модели. ИИ-технологии (AI/ML) — это мощный помощник, но не замена физике. Наше партнёрство с СО РАН — пример синергии науки и образования. СПбПУ готов стать интегратором этой работы на благо всей страны.

Глоссарий (расшифровка англоязычных терминов и аббревиатур)

Введение: От сделки к публичной компании

2 февраля 2026 года SpaceX официально объявила о завершении сделки по приобретению xAI в крупнейшей частной сделке в истории, оцениваемой в $1.25 трлн [4, 6]. Сегодня, спустя почти шесть месяцев, проект обрёл совершенно новые масштабы и очертания.

Ключевые вехи прошедшего периода:

• Июнь 2026 года: Рекордное IPO SpaceX, крупнейшее в истории [9, 12]

• Июль 2026 года: Официальный ребрендинг xAI в SpaceXAI [14, 15]

• Июль 2026 года: Публичное раскрытие проекта орбитальных ЦОД «Starmind» [14]

• Апрель–июнь 2026 года: Раскрытие компенсационного пакета Маска, привязанного к колонизации Марса [5, 13]

• Июль 2026 года: Новый контракт SpaceX с Космическими силами США на $1.6 млрд [35, 36]

Как отметил Fortune в своём анализе IPO: «Всего несколько месяцев назад SpaceX была преимущественно предприятием по производству ракет и управлению запусками. Но в феврале Маск встроил xAI в SpaceX, и его нарратив о движущей силе роста предприятия совершил разворот, услышанный во всем мире» [12].

1. Рекордное IPO: Цифры и реакция рынка

12 июня 2026 года SpaceX вышла на биржу под тикером SPCX, установив абсолютный рекорд в истории публичных размещений [9, 12].

Ключевые параметры IPO:

IPO побило предыдущий рекорд Saudi Aramco (2019, $29.4 млрд) более чем вдвое [9]. К концу первого дня торгов акции закрылись на отметке **$160**, что обеспечило компании капитализацию в $2.2 трлн и сделало её крупнейшим IPO в истории США [12].

В проспекте IPO Маск представил инвесторам амбициозный прогноз: общий адресуемый рынок для предприятия оценивается в $28.5 трлн**, из которых **$26.5 трлн (93%) приходится на искусственный интеллект — почти в 14 раз больше, чем совокупный рынок спутниковых и ракетных услуг ($2 трлн) [12].

Реакция рынка и аналитиков:

IPO стало «проверкой на прочность» нарратива Маска о космическом ИИ. Как отметил Анджело Бочанис из Renaissance Capital: «Для многих людей, глядящих на эту сделку, решение о покупке — это, по сути, ставка на Илона Маска» [9]. Инвесторы «проголосовали» за эту ставку, обеспечив 19-процентный рост в первый день торгов [12].

2. Рыночная динамика: Взлёты, падения и полярные оценки аналитиков

За прошедшие полтора месяца после IPO акции SpaceX (SPCX) продемонстрировали исключительную волатильность, отражающую как энтузиазм инвесторов, так и растущие сомнения в реализуемости грандиозных планов Маска [10, 11].

Хронология динамики акций SPCX:

Причины первоначального роста (>$200):

• Эйфория вокруг крупнейшего IPO в истории [12]

• Вера в нарратив «космического ИИ» и оценку TAM в $28.5 трлн [12]

• Ажиотаж вокруг компенсационного пакета Маска и марсианских целей [13]

Причины коррекции (<$135):

• Сомнения в окупаемости: стоимость развёртывания орбитальных ЦОД оценивается в $170 млрд, затраты на орбитальные вычисления в 3 раза выше наземных [1]

• Долговая нагрузка: SpaceX разместила $25 млрд облигаций [16]

• Кадровая нестабильность: Bloomberg сообщил о хаосе внутри SpaceXAI и уходе десятков сотрудников [8]

• Общее охлаждение рынка AI [10]

Аналитик: Эрик Шеридан
Рейтинг: Buy, цель: $205 на 12 месяцев [7, 31]

Ключевые тезисы:

• SpaceX — «уникальная компания» с тремя сегментами (космос, связь, ИИ), совокупный адресуемый рынок — $28.5 трлн [7].

• Прогноз выручки: с $18.7 млрд (2025) до $474.3 млрд (2030) — CAGR 91% [7].

• Операционная маржа вырастет с -13.9% (2025) до ~50% (2030) [7].

• Вычислительные мощности: 2 ГВт (2026) → 36 ГВт (2030), из них 26 ГВт — орбитальные [7].

• Свободный денежный поток станет положительным только в IV квартале 2030 года [7].

Цитата: «SpaceX представляет собой послужной список создания решений, которые многие отраслевые эксперты ранее считали неосуществимыми» [7].

Аналитик: Адам Йонас
Рейтинг: Overweight, цель: $300 (базовый), бычий сценарий – $600 [1, 4, 10]

Ключевые тезисы:

• «Почти монопольная» экономика запусков: SpaceX доставила >80% всей массы, выведенной на орбиту с 2023 года [7].

• Прогноз выручки: $45 млрд (2026) → $319 млрд (2030) → $3.3 трлн (2040) [1, 3].

• Половина стоимости компании при $300 за акцию приходится на ИИ [4].

• Целевая цена подразумевает капитализацию ~$4 трлн [6].

• Свободный денежный поток – только с 2035 года [3].

Цитата: «Мы рассматриваем компанию как одну из немногих платформ, способных связать недвижимость на орбите, глобальную связь и вычислительные мощности в единый инфраструктурный стек» [12].

Аналитик: Дуг Анмут
Рейтинг: Buy, цель: $225 [33, 34]

Ключевые тезисы:

• SpaceX — лидер в развертывании критической коммуникационной и вычислительной инфраструктуры с преимуществом первопроходца [34].

• Технологические достижения в снижении затрат на запуск, Starlink и AI существенно опережают конкурентов [34].

• Банк признаёт значительные технологические и регуляторные риски, но оценивает их как управляемые [33, 34].

Цитата: «SpaceX занимает уникальные позиции на перекрестке нескольких важнейших технологических тенденций» [34].

• CFRA – цель $115 (лишь немного выше текущих уровней). Риски: переоцененность (капитализация $2 трлн при убытках xAI), долговая нагрузка ($25 млрд облигаций), техническая неопределённость орбитальных ЦОД [7, 33].

• New Street Research – справедливая цена ~$165 при «разумных и оптимистичных бизнес-предположениях» [2].

• Bloomberg Intelligence – рейтинг «Продавать»: 500‑кратный мультипликатор прибыли, риск «пузыря космического ИИ» [32].

Консенсус-прогноз: средняя целевая цена 35 аналитиков – **$239.12**, рейтинг «Умеренная покупка» [4, 7]. Разброс: от $800 (Raymond James) до $115 (CFRA) [7, 13].

3. Ребрендинг: xAI становится SpaceXAI

6 июля 2026 года компания xAI официально объявила о смене названия на SpaceXAI, разместив в соцсети X: «We are now @SpaceXAI» [15].

Ключевые аспекты:

• Полная интеграция: xAI прекратила существование как самостоятельная компания [14].

• Новый логотип: логотип xAI интегрирован в символ SpaceX [15].

• Брендовый зонтик: социальная сеть X также перешла под бренд SpaceXAI [14].

4. Компенсационный пакет Маска: «Марсианский» KPI

В мае–июне 2026 года стали известны детали беспрецедентного компенсационного пакета Илона Маска, утверждённого советом директоров SpaceX ещё в январе 2026 года [5, 13].

В проспекте IPO слово «Марс» встречается 63 раза [13]. Fortune отмечает: «условия этой компенсации не имеют прецедента в истории исполнительного вознаграждения» [13].

5. Техническая архитектура проекта Starmind

В июле 2026 года SpaceX опубликовала детальные технические характеристики спутника AI1 — первого аппарата орбитальной вычислительной группировки Starmind [6, 9]. Проект призван преодолеть фундаментальные ограничения наземной ИИ-инфраструктуры: дефицит электроэнергии, сложности с охлаждением и ограниченность земельных ресурсов [10].

Спутник AI1 спроектирован как «орбитальная серверная стойка» — функциональный аналог современного наземного вычислительного модуля, адаптированный для работы в космосе [6, 8].

Запуск AI1 планируется осуществлять с помощью Starship, что делает проект логистически зависимым от успешного развёртывания этой транспортной системы [6]. В качестве эталонной вычислительной платформы на первом этапе используются NVIDIA Rubin GPU — каждый спутник несёт нагрузку, эквивалентную серверной стойке GB300 с 72 GPU [11].

Ключевое инженерное ограничение проекта Starmind связано с фундаментальным законом физики: в вакууме невозможны ни конвекция, ни теплопередача — единственный доступный механизм отвода тепла — тепловое излучение (инфракрасная радиация) [1, 7].

Как отмечает отраслевой аналитик: «Каждый добавленный GPU производит тепло, которое должно быть излучено — вы не можете отвести его конвекцией в космосе. Больше вычислений означает больше радиаторов» [1].

Параметры радиационной системы охлаждения:

Расчёт теплового баланса: система спроектирована с коэффициентом запаса ~1.03 (154 кВт рассеивания против 150 кВт пиковой нагрузки) [1, 6]. В космосе радиаторы должны быть ориентированы «тонким ребром» к Солнцу, чтобы минимизировать нагрев от солнечного излучения [2, 5].

Почему аммиак, а не вода? Аммиак остаётся жидким при температурах до -77°C, в то время как вода замерзает при 0°C и закипает в вакууме. Как поясняет профессор астронавтики Бирмингемского университета Хью Льюис: «Температуры замерзания и кипения воды не идеальны для негерметичной системы, работающей в вакууме и подверженной экстремальным перепадам температур» [11].

Ключевое преимущество орбитального размещения — доступ к практически неограниченной солнечной энергии. Как лаконично сформулировано на официальной странице Starmind: «It's always sunny in space» [7].

Солнечные панели AI1 имеют размах 70 метров и генерируют 150 кВт пиковой мощности. Солнечные панели в космосе примерно в 5 раз эффективнее, чем на Земле: нет облаков, нет атмосферы, нет ночи (на солнечно-синхронной орбите) [10]. Это позволяет спутнику работать на полной вычислительной мощности практически непрерывно, без дорогостоящих систем накопления энергии.

Ключевые преимущества:

• Отсутствие атмосферы – полный спектр солнечного света без потерь на рассеяние.

• Отсутствие ночи – постоянное освещение на солнечно-синхронной орбите.

• Отсутствие ограничений по земле, сетям и охлаждению – не требуется поиск участков, подключение к сетям с многолетними сроками ожидания, вода и энергия для систем кондиционирования.

Как указано на официальной странице Starmind: «AI1 satellites capture continuous solar power with no weather or atmospheric loss, avoiding Earth's grid, land, and cooling constraints» [7].

Проблема «энергетической стены»: По данным Business Model Analyst (июнь 2026), подключение к сетям в основных рынках занимает до 7 лет, сроки поставки трансформаторов — 2–4 года, проекты ЦОД на $98 млрд были отложены из-за сетевых ограничений [10]. Именно это делает орбитальные ЦОД экономически осмысленными: «Самый сильный аргумент в пользу космических дата-центров — не стоимость, а время доступа к энергии» [10].

План масштабирования: Маск поставил цель к концу 2027 года достичь ежегодного темпа развёртывания 1 ГВт орбитальной AI-мощности, а в перспективе — 1 ТВт [7].

PUE (Power Usage Effectiveness) — международный стандарт, разработанный консорциумом The Green Grid в 2006 году. Он измеряет, какая доля всей потребляемой дата-центром энергии доходит до вычислительного оборудования, а какая тратится на охлаждение, освещение и преобразование энергии [3, 10].

Формула PUE:

Интерпретация значений:

• 1.0 – теоретический идеал (100% энергии на вычисления).

• 1.1–1.2 – мировой класс (передовые системы охлаждения).

• 1.2–1.5 – современные гиперскейлеры (Google, Microsoft, Amazon).

• 1.5–2.0 – традиционные дата-центры (до 50% энергии на охлаждение).

• >2.0 – низкая эффективность.

Сравнение наземных и орбитальных ЦОД:

Как отмечает SpaceX, отказ от наземных систем охлаждения позволяет снизить энергопотребление на охлаждение на порядок [9]. Для кластера мощностью 1 МВт экономия на электроэнергии составляет примерно $2.6 млн в год** [10]. При масштабировании до 36 ГВт (прогноз Goldman Sachs к 2030 году) годовая экономия может достигать **$93.6 млрд[7].

SpaceX приняла стратегическое решение о вендор-независимой архитектуре — AI1 может принимать вычислительные модули от любого производителя [6, 9]. Поддерживаются NVIDIA Rubin, Tesla Terafab (2-нм чипы), Google TPU, Amazon Trainium и другие [6, 9, 11]. Спутники оптимизированы для выполнения выводов (inference) ИИ-моделей, в первую очередь Grok от SpaceXAI [6].

AI1 будут работать на солнечно-синхронной орбите на высоте ~600 км [6, 7]. Производство осуществляется на заводе Gigasat в Бастропе (Техас) площадью более 1 млн кв. метров [9]. Мощность производства солнечных панелей — 10 ГВт в год к концу 2027 года [11].

Дорожная карта:

• Начало 2027 года: запуск двух прототипов AI1.

• Конец 2027 года: начало серийного производства (~1 ГВт орбитальной мощности в год).

• 2028 год: потенциальное начало коммерческой эксплуатации.

По данным Business Model Analyst (июнь 2026), в настоящее время орбитальные вычисления стоят примерно в 4 раза дороже наземных, но разрыв быстро сокращается: к концу десятилетия соотношение может составить 1.0–1.5×, а в начале–середине 2030-х годов орбитальные вычисления могут стать дешевле наземных [10].

6. Финансовые и кадровые вызовы

• Долговая нагрузка: $25 млрд облигаций для рефинансирования покупки X и покрытия оттока денежных средств xAI [16].

• Экономика ЦОД: стоимость развёртывания — $170 млрд, затраты в 3 раза выше наземных [1].

В июле 2026 года Космические силы США заключили с SpaceX контракт на $1.6 млрд** на проведение 18 запусков Falcon 9 до конца 2027 года для вывода на орбиту спутников обнаружения и сопровождения воздушных целей (SBST) [35, 36]. Это не единичный заказ: в 2026 году SpaceX получила от Пентагона контрактов на сумму **не менее $7 млрд, включая $6.5 млрд за спутниковые системы в мае 2026 года [37].

Средняя стоимость запуска по контракту — $89 млн, что подтверждает экономическую эффективность Falcon 9 как основного средства национальной безопасности [35]. Конкуренты SpaceX — ULA (проблемы с Vulcan) и Blue Origin (авария New Glenn) — временно не могут обеспечивать надёжный доступ к космосу, что укрепляет монопольное положение компании [35, 37].

Эти контракты создают прочный финансовый фундамент, снижая риски, связанные с долговой нагрузкой ($25 млрд облигаций) и убытками xAI [16]. Стабильное государственное финансирование позволяет SpaceX инвестировать в долгосрочные проекты, включая орбитальные ЦОД Starmind, не опасаясь краткосрочных колебаний рынка [35, 37].

Согласно расследованию Bloomberg (июль 2026), внутри SpaceXAI сохраняется нестабильность: десятки сотрудников xAI покинули компанию, включая сооснователей; повседневные операции хаотичны; президент Майкл Николлс унаследовал «беспорядок» [8].

7. Европейская перспектива

Mark Boggett (Seraphim Space): «У Маска есть все карты, чтобы обеспечить решающее преимущество. Он обладает стартовыми мощностями и инфраструктурой Starlink. Существует сценарий, в котором он может использовать это преимущество, чтобы обеспечить себе мировое лидерство в области ИИ» [19].

Tom Slater (Scottish Mortgage): SpaceX может стать «монопольным поставщиком ИИ для всего мира» [20]. Прогнозирует снижение стоимости запусков на 80–90% в ближайшие годы, после чего космические вычисления станут экономически эффективными [20].

Robin Schaffner (Le Temps): подчёркивает экологические риски: «Выводные ракеты должны иметь углеродный след в десять раз ниже нынешних решений» [18].

8. Китайская перспектива

Hina Group: «Сторонники считают это грандиозным видением, скептики — финансовой операцией под прикрытием технологий, цель которой — спасти xAI, испытывающую дефицит денежных средств» [24].

Профессор Шэнь Инчунь (Beihang University): «Китай уже сделал первый шаг. В мае 2025 года Китай запустил спутник "Три тела Computing Constellation" — первую в мире космическую вычислительную группировку» [25].

Чжу Юпин (Государственный информационный центр): «Низкоорбитальные "золотые орбиты" и ключевые частотные ресурсы — глобальные дефицитные активы. Досрочное резервирование означает захват стратегической инициативы на десятилетия» [26].

9. Японская перспектива

Nikkei Asia: проект Starmind создаёт беспрецедентное давление на орбитальные ресурсы. Заявка SpaceX на 1 млн спутников вступает в противоречие с расчётами ITU о безопасной ёмкости низкой околоземной орбиты [29].

Университет Кейо: «Вертикальная интеграция SpaceXAI создаёт прецедент, при котором частная компания контролирует не только запуски, но и вычислительную инфраструктуру, что требует пересмотра международных норм» [29].

METI (Япония): заявило о намерении усилить сотрудничество с европейскими и индийскими партнёрами в области космических вычислений, чтобы снизить зависимость от американских технологий [29].

10. Индийская перспектива

Observer Research Foundation (ORF): «Консолидация SpaceX и xAI создаёт новый технологический блок, который может изменить глобальный баланс. Индия должна рассматривать этот проект как сигнал к ускорению собственных программ» [30].

ISRO: ведёт мониторинг Starmind и изучает возможность создания аналогичных орбитальных мощностей в рамках программы Gaganyaan, подчёркивая, что «безопасность данных и национальный суверенитет являются приоритетами» [30].

MeitY: запустило программу «Bharat AI Compute»: «Мы не можем полагаться на внешние орбитальные платформы для критически важных вычислений» [30].

11. Геополитические риски и регуляторные вызовы

Чжу Юпин: по расчётам Европейской южной обсерватории, предел безопасной ёмкости низкой околоземной орбиты — около 100 000 спутников. Заявка SpaceX на 1 млн спутников «в десятки раз превышает ёмкость орбиты» [26].

Donga Ilbo (Корея): предупреждало о начале «американо-китайской войны за ИИ-космическое господство» [27].

Новый контракт SpaceX с Космическими силами США на $1.6 млрд является прямым подтверждением этого тренда. Спутники SBST, предназначенные для обнаружения и сопровождения воздушных объектов, вписываются в более широкую программу **«Golden Dome»** (аналог ПРО) стоимостью **$185 млрд**, где SpaceX играет ключевую роль [35]. Конкуренты SpaceX (ULA, Blue Origin) испытывают технические проблемы, что укрепляет монопольное положение компании в сфере национальной безопасности [35, 37].

12. Обновлённый анализ и прогнозы

1. Финансовый: долг $25 млрд и убытки xAI, но частично компенсируются новыми госконтрактами [16, 35]

2. Рыночный: первый квартальный отчёт и истечение lock-up периода [10]

3. Технический: запуск прототипов AI1 в 2027 году [14]

4. Кадровый: текучесть ключевых сотрудников [8]

5. Регуляторный: WRC-27 (Всемирная конференция радиосвязи 2027) [26]

Заключение

Прошедшие 5 месяцев подтвердили, что проект SpaceX–xAI — это не спекулятивная история, а реальная корпоративная трансформация, приведшая к крупнейшему IPO в истории и созданию публичной компании с капитализацией более $2 трлn [12]. Однако рыночная динамика акций — от $135 до >$200 и обратно ниже $135 — отражает глубокую неопределённость, сопровождающую этот проект [10, 30].

Как резюмирует Fortune: «SpaceX — это марсианская компания, а всё остальное — инфраструктура для путешествия» [13]. Аналитический консенсус широк: от $205 (Goldman Sachs) до $300 (Morgan Stanley) и $800 (Raymond James), при этом критики (CFRA, New Street) предупреждают о рисках переоценённости и технической неопределённости [7, 4, 13, 2].

Новый контракт SpaceX с Космическими силами США на $1.6 млрд стал важным подтверждением финансовой устойчивости компании и её ключевой роли в национальной безопасности США [35, 36]. Это создаёт прочный фундамент для финансирования долгосрочных проектов, включая орбитальные ЦОД Starmind, несмотря на текущую волатильность акций.

Геополитические последствия выходят далеко за рамки корпоративной сделки. Китай, Япония и Индия уже формируют ответные стратегии, осознавая, что контроль над орбитальными вычислительными мощностями может стать ключевым фактором глобального технологического лидерства на десятилетия [25, 26, 29, 30].

Передовая инженерная школа СПбПУ «Цифровой инжиниринг» продолжит мониторинг развития этого проекта, представляя профессиональному сообществу актуальные аналитические материалы на стыке космических технологий, искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений.

📚 Полный список источников (37)

1. Financial Express — AI's power hunger sparks race for space data centres, but costs remain 3 times higher than Earth, June 23, 2026.

2. Vietnam.vn — xAI rebrands as SpaceXAI, aiming to send artificial intelligence into space, July 7, 2026.

3. SEC / SpaceX — Registration Statement for IPO (Form S-1), filed February–May 2026.

4. Reuters — SpaceX to buy xAI in all-stock deal, creating $1.25 trillion combined entity, by Greg Bensinger and Krystal Hu, February 2, 2026.

5. Reuters — SpaceX ties Musk compensation to Mars colonization goal, April 28, 2026.

6. Bloomberg — Musk's SpaceX to Acquire xAI in Deal Valuing Combined Entity at $1.25 Trillion, by Katie Roof and Ed Ludlow, February 2, 2026.

7. Nasdaq — Elon Musk's SpaceX Merged With xAI. Here Is How They Plan to Dominate With Orbital Data Centers, July 16, 2026.

8. Bloomberg — The Identity Crisis at Elon Musk's Chaotic AI Outfit, July 16, 2026.

9. Nasdaq — SpaceX Bets Big on AI, Rebrands XAI as SpaceXAI: Worth Buying Now?, July 7, 2026.

10. Euronext (Reuters) — SpaceX's slide risks turning blockbuster IPO into confidence test, July 15, 2026.

11. Nasdaq / Deutsche Bank — SpaceX Just Raised $25 Billion in a Debt Sale. Here's What That Means for Investors, June 30, 2026.

12. Fortune — How Elon Musk rewrote SpaceX's story—and turned it into the greatest IPO debut in history, June 13, 2026.

13. Fortune — Elon Musk to get a billion shares of SpaceX if he can settle a million humans on Mars, June 22, 2026.

14. Nasdaq — Elon Musk's SpaceX Merged With xAI. Here Is How They Plan to Dominate With Orbital Data Centers, July 16, 2026.

15. Nasdaq — SpaceX Bets Big on AI, Rebrands XAI as SpaceXAI: Worth Buying Now?, July 7, 2026.

16. Nasdaq — SpaceX Just Raised $25 Billion in a Debt Sale. Here's What That Means for Investors, June 30, 2026.

17. The Wall Street Journal — SpaceX to Buy Musk's xAI in $1.25 Trillion Deal Ahead of IPO, by Cara Lombardo and Micah Maidenberg, February 2, 2026.

18. Le Temps (Switzerland) — Interview with Robin Schaffner, "SpaceX–xAI merger: vertical integration and European challenges", February 5, 2026.

19. WirtschaftsWoche (Germany) — SpaceX und xAI: „Elon Musk verfügt über alle Teile des Puzzles“, Interview with Mark Boggett (Seraphim Space), February 5, 2026.

20. The AIC / Scottish Mortgage Investment Trust (UK) — Spacex could be 'the monopolistic provider of AI to the world', Managers Tom Slater and Lawrence Burns, March 5, 2026.

21. Franceinfo (France) — ENTRETIEN. "Aujourd'hui, on ne peut pas affirmer que c'est une bonne idée", explique un spécialiste, sur le projet de data centers spatiaux d'Elon Musk, February 3, 2026.

22. IT Insights (Netherlands) — xAI en SpaceX Fusie: Een Nieuwe Technologische Supermacht, February 3, 2026.

23. 中银国际证券 (BOC International Securities) — 马斯克旗下SpaceX与xAI计划合并 太空算力或是商业航天的核心商业模式, February 4, 2026.

24. 汉能投资 (Hina Group) — SpaceX并购xAI：马斯克在做愿景，还是在做报表？, February 4, 2026.

25. 凤凰周刊 (Phoenix Weekly) — 对话沈映春：商业航天的战略意义，远超商业本身, Interview with Prof. Shen Yingchun (Beihang University), July 8, 2026.

26. 中国新闻网 (China News Service) — 马斯克的野心，正在考验太空极限, with commentary by Zhu Youping (State Information Center), July 9, 2026.

27. 동아일보 (Donga Ilbo, South Korea) — '로켓-AI-로봇' 묶는 머스크…美 vs 中 'AI 우주전쟁' 서막, January 31, 2026.

28. 证券时报 (Securities Times) — SpaceX收购xAI，马斯克整合商业帝国, February 3, 2026.

29. Nikkei Asia / Keio University — Japan's space policy response to SpaceXAI and orbital data centers, July 2026.

30. Observer Research Foundation (ORF) / ISRO / MeitY — India's strategic response to SpaceXAI and space-based AI computing, June–July 2026.

31. Wedbush Securities / Dan Ives — SpaceX Price Target Raised to $190 Despite Recent Dip, "Space AI" Story Intact, July 21, 2026.

32. Bloomberg Intelligence — SpaceX Sell Rating Initiated on Valuation Concerns and AI Cash Burn, July 21, 2026.

33. MarketBeat — Consensus Analyst Price Target for SpaceX (SPCX), July 22, 2026.

34. J.P. Morgan — SpaceX (SPCX) Initiation Report: Buy Rating, $225 Price Target, by Doug Anmuth, July 7, 2026.

35. Reuters — SpaceX gets $1.6 billion US Space Force order for 18 Falcon 9 launches, July 29, 2026.

36. U.S. Space Force / Space Systems Command — Space Force Awards Task Orders to Launch Space Based Sensing and Targeting Capabilities, July 29, 2026.

37. Nasdaq — SpaceX Just Inked a New $1.6 Billion Deal With Space Force. Here's What it Means for Investors, July 30, 2026.