Методы разработки интеграционной платформы для многомасштабного моделирования (в задачах материаловедения) тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат наук Гаврилов Евгений Сергеевич

• Гаврилов Евгений Сергеевич
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Гаврилов Евгений Сергеевич

Введение

Глава 1. Системы автоматизации научных расчетов для многомасштабного моделирования. Обзор, сравнение, постановка задачи

1.1 Введение в проблематику организации научного сервиса для проведения многомасштабных научных исследований

1.2 Модельно-ориентированный подход к многомасштабной парадигме моделирования

1.3 Роли и требования к системе автоматизации расчетов многомасштабных моделей

1.4 Выбор инструментария для автоматизации расчетов

1.5 Выводы по главе

Глава 2. Методы разработки программной инфраструктуры интеграционной платформы многомасштабного моделирования

2.1 Роли пользователей и сценарии использования

2.2 Нефункциональные требования к сервису расчетного модуля

2.3 Сценарии использования и архитектура типового сервиса расчетного модуля

2.4 Архитектура сервиса расчетных сценариев

2.5 Методы хранения и передачи данных в расчетном сценарии

2.6 Методы разработки расчетных сценариев для научных исследований

2.7 Методы создания пользовательского интерфейса для ученого-исследователя

2.8. Экономический эффект от использования платформы

2.9. Оценка эффективности сценария

2.10. Выводы по главе

Глава 3. Реализация сценария моделирования структурных свойств композиционных материалов

3.1 Введение в проблематику предметной области

3.2 Существующие программные решения в предметной области

3.3 Многомасштабная модель расчета структурных свойств композиционных материалов

3.4 Применение интеграционной платформы для многомасштабного моделирования структурных свойств композиционных материалов

3.5 Выводы

Глава 4. Реализация сценария моделирования многоуровневых элементов памяти для создания нейроморфных систем

4.1 Введение в проблематику предметной области

4.2 Существующие программные решения в предметной области

4.3 Многомасштабная модель имитации работы нейроморфных систем

4.4 Применение интеграционной платформы для многомасштабного моделирования нейроморфных систем

4.5 Выводы

Заключение

Список литературы

Приложение А

СПИСОК ОСНОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ

САПР - Системы автоматического проектирования

BPMN - Business Process Model and Notation (модель и нотация

бизнес процессов) CAD - Computer Aided Design (системы автоматического

проектирования)

CAE - Computer Aided Engineering (программные пакеты для

инженерных расчетов, анализа и симуляции физических процессов)

CIF - Crystallography Information File (открытый формат файлов

для обмена кристаллографической информацией) CMMN - Case Management Model and Notation (модель и нотация

управления инцидентами/запросами) JSON - JavaScript Object Notation (нотация описания объектов в

языке программирования JavaScript) REST - Representation State Transfer Protocol (протокол передачи

«самоописываемого» состояния) TCAD - Technology Computer Aided Design (программные пакеты

для автоматизации проектирования интегральных схем) XML - eXtensible Markup Language (расширяемый язык разметки)

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы разработки интеграционной платформы для многомасштабного моделирования (в задачах материаловедения)»

ВВЕДЕНИЕ

Развитие методов проектирования программных систем в ресурсоемкой области получения современных материалов весьма актуально и востребовано. В настоящее время, во всем мире ускоренными темпами ведется разработка и внедрение современных материалов с заданными свойствами. Так, например, согласно прогнозам экспертов, мировой рынок композиционных материалов ежегодно будет увеличиваться в диапазоне от 4 до 7,7 процентов вплоть до 2024 г. и его стоимость возрастет до 103-131,6 млрд. долларов [1]. По причине нарастающей конкуренции в данной области, важным фактором опережающего развития является использование предсказательного компьютерного моделирования с применением высокопроизводительных вычислительных комплексов. Тематика развития высокопроизводительной среды для научных исследований в условиях цифровой трансформации применительно к решению задач синтеза новых материалов с заданными свойствами рассматривалась в работах [2, 3]. Дан анализ опыта ФИЦ ИУ РАН в создании современной высокопроизводительной платформы для научных исследований. Обоснована необходимость ее применения для решения прикладных задач, связанных с подбором новых материалов в области микроэлектроники и других областях.

Развитие перспективных высоких технологий создания новых материалов и междисциплинарных исследований включены в задачи научно-технологического развития и имеют существенное значение для развития страны. Проблемам научного обоснования и применения информационных систем в различных областях деятельности общества, в том числе научных исследованиях, их автоматизации и построения информационной инфраструктуры научных сервисов посвящен ряд работ отечественных ученых: Глушкова В.М. [4], Моисеева Н.Н. [5], Велихова Е.П. [6], Соколова И.А. [7], Зацаринного А.А. [8]. Имитационному моделированию сложных процессов и систем посвящен ряд работ Бусленко Н.П. [9], Павловского Ю.Н. [10], идеи которых нашли свое применение в работах Бродского Ю.И., предложившего формализованный модельно-ориентированный подход к построению и реализации имитационных моделей. В работах Абгарян К.К. [11, 12]

данный подход был развит и применен к созданию формализованной технологии построения многомасштабных вычислительных моделей и многоуровневых информационных систем для исследования процессов и явлений, характеризующихся широким спектром пространственных и/или временных масштабов. Было показано, что одним из наиболее эффективных решений в области вычислительного материаловедения является разработка методов многомасштабного моделирования, позволяющих в рамках одной модели проводить исследования современных материалов с учетом основных факторов с разных пространственно-временных масштабов, играющих ключевые роли в таких задачах. Их использование дает возможность существенно удешевить и ускорить процессы разработки и применения современных технологий получения современных материалов с требуемыми свойствами. На данный момент, многомасштабный подход реализуется во множестве зарубежных программных САПР пакетов (CAD/CAE/TCAD) и некоторых отечественных разработках [13]. Основными недостатками зарубежных пакетов являются высокая стоимость и проблемы с получением лицензий, в большинстве случаев закрытая архитектура платформы, ограничивающая расширение сторонними или собственными разработками, и узкая специализация для конкретной индустрии. В связи с этим, разработка и автоматизация методов и средств информационной поддержки многомасштабного моделирования с открытой расширяемой архитектурой, делающее возможным применять их к новым типам задач, является актуальной.

Построение информационных систем в области естественнонаучных

и и и и и

исследований является сложной задачей, требующей значительных усилий по организации эффективного взаимодействия входящих в эти системы компонент. В настоящее время в области развития теоретических подходов к разработке программных систем, предназначенных для моделирования свойств современных материалов или сложных многоуровневых процессов с ними связанных, не выработано общих стандартов. Особенно это можно отнести к исследованиям, в которых для выявления взаимосвязей структура-свойство, необходимо использовать данные, полученные с применением физико-математических моделей, описывающих процессы на разных масштабных уровнях. Многие работы российских и зарубежных исследователей посвящены данной тематике [14, 15, 16,

17, 18, 19, 20]. Можно сказать, что в основном, при создании схем многомасштабного моделирования для решения широкого класса задач в этих работах, используются либо методы, основанные на использовании алгоритмов теории графов [21], либо описательные, неформализованные подходы к созданию многомасштабных моделей. При программной реализации применяются различные инструменты, в большей степени - это коммерческие программные комплексы (например, TCAD Sentaurus Synopsys, TCAD Silvaco, ANSYS) с закрытой архитектурой для сторонних разработчиков, поэтому интеграция сторонних программ, или собственная реализация обмена данными между модулями в них сильно затруднена или невозможна. С другой стороны, в последние годы появляется все больше реализаций отдельных алгоритмов или даже пакетов программ с открытыми исходным кодом, с которыми активно работает научное сообщество (например, пакет квантово-механических расчетов QuantumEspresso [22], пакет молекулярно-динамических расчетов LAMMPS [23]). Также, коллективы ученых часто создают собственные программные реализации отдельных моделей, специализированных под конкретные задачи проектов. Таким образом, в рамках одного проекта возникает необходимость использовать полный спектр программных средств - от собственных реализаций, готовых пакетов, до отдельных функций дорогостоящих программных комплексов.

В работе [24] был представлен формализованный подход к построению и компьютерной реализации имитационных моделей сложных систем, состоящих из разных компонент, использующий теоретико-множественное представление. Развитие данного подхода было получено в работах [11, 12], где была создана формализованная технология формирования многомасштабных моделей и многоуровневых информационных систем для изучения процессов и явлений, характеризующихся широким спектром пространственных и/или временных масштабов.

Диссертационная работа посвящена компьютерной реализации моделей многомасштабных систем из области материаловедения, сформированных с помощью технологии, описанной в [11, 12], и методам создания интеграционной

платформы для автоматизации программных решений при распределенной и параллельной обработке расчетных данных с разных масштабных уровней.

Объектом исследования диссертации являются многомасштабные модели физических явлений и систем.

Предметом исследования являются методы построения интеграционной платформы многомасштабного моделирования, подходы и алгоритмы проектирования для программной реализации многомасштабных моделей физических явлений и систем.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в диссертации использовались современные методы проектирования программных систем. В качестве основного применяется модельно-ориентированный подход в рамках многомасштабной парадигмы моделирования. Также в работе используются методы объектно-ориентированного программирования и анализа, принципы построения сервисно-ориентированной архитектуры, методы синтаксического анализа формальных языков. В вычислительных модулях на отдельных масштабных уровнях используются методы квантовой механики, молекулярной динамики, теории оптимизации и другие.

Цели и задачи диссертационной работы

Целями работы являются:

1. Расширение области приложений, глубины и точности исследований в прикладных задачах многомасштабного моделирования в области материаловедения.

2. Сокращение затрат на выполнение ресурсоемких расчетных задач вычислительного материаловедения.

3. Предоставление возможности системного решения задач анализа и синтеза новых материалов с заданными свойствами для различных прикладных областей.

Научная задача заключается в разработке методов создания интеграционной платформы для автоматизированной реализации формализованной технологии построения многомасштабных вычислительных моделей, характеризующихся

широким спектром пространственных и/или временных масштабов, с демонстрацией работоспособности полученных результатов на актуальном классе задач о современных материалах.

Для достижения поставленных целей в диссертационной работе решаются задачи:

1. разработать методы создания интеграционной платформы для автоматизированной реализации формализованной технологии построения многомасштабных вычислительных моделей, характеризующихся широким спектром пространственных и/или временных масштабов,

2. разработать архитектуру и программную реализацию расширяемой, кроссплатформенной интеграционной платформы, предназначенной для многомасштабного моделирования на высокопроизводительных вычислительных комплексах;

3. сформировать универсальный подход к созданию сервисов вычислительных модулей, на основе которого проводится интеграция новых расчетных модулей в программную среду многомасштабных расчетов в возможно короткие сроки;

4. разработать программный комплекс для моделирования структурных свойств композиционных материалов с использованием современного высокопроизводительного вычислительного кластера ФИЦ ИУ РАН;

5. применить разработанные методы и подходы для решения актуальных прикладных задач из области вычислительного материаловедения с демонстрацией работоспособности полученных результатов на конкретных примерах.

Научная новизна. В работе получены следующие результаты, обладающие научной новизной:

1. разработаны оригинальные методы создания интеграционной платформы для информационного обеспечения многомасштабного моделирования в материаловедении, позволяющие динамически расширять и конфигурировать платформу для адаптации к решению новых видов

многомасштабных проблем, сокращая сроки и трудозатраты при выполнении проектов;

2. предложен и применен оригинальный метод унифицированного хранения и передачи данных вычислительных экспериментов на основе документной модели, словаря данных и пространств имен, обеспечивающий обмен данными для многомасштабного моделирования;

3. реализована возможность конфигурировать множество входных данных сценария, например различных вариантов структурных характеристик, с целью автоматизации процесса вычисления физических свойств заданного спектра моделируемых материалов, что в свою очередь приводит к существенной экономии трудозатрат ученых-исследователей и позволяет накапливать массив данных для дальнейшего анализа.

Практическая значимость полученных результатов подтверждается рядом выполненных проектов - внедрением программных систем, в которых была использованы методы разработки и программная реализация интеграционной платформы.

Результаты диссертации применены:

1. в программном комплексе для моделирования структурных свойств композиционных материалов, созданном в рамках научного проекта 07515-2020-799 Министерства науки и высшего образования Российской Федерации «Методы построения и моделирования сложных систем на основе интеллектуальных и суперкомпьютерных технологий, направленные на преодоление больших вызовов» (2020-2022 гг);

2. в гранте РФФИ мк 19-29-03051 «Многомасштабное моделирование работы многоуровневых элементов памяти в качестве синапсов и разработка программного обеспечения для систем с механизмом параллельных вычислений, необходимых для создания нейроморфных сетей» (2019-2022 гг).

Разработанное программное обеспечение имеет самостоятельное практическое значение и было использовано при создании программных решений для различных задач вычислительного материаловедения.

Личный вклад. В диссертацию включены положения и результаты, полученные либо лично автором, либо при его определяющем участии. Автором лично были созданы методы разработки интеграционной платформы многомасштабного моделирования, ее архитектура и программная реализация. Автором лично построены программные решения и реализованы сценарии моделирования многоуровневых элементов памяти для создания нейроморфных систем, а также выполнен комплекс программ для моделирования структурных свойств композиционных материалов.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на следующих международных конференциях и семинарах:

1. XIX Международная конференция по вычислительной механике и современным прикладным программным системам (ВМСППС'2015), 2431 мая 2015;

2. Национальный суперкомпьютерный форум НСКФ-2015. Переславль-Залесский, 24-27 ноября 2015;

3. XX Международная конференция по механике и прикладным программным системам (ВМСППС'2017), г. Алушта 24-31 мая 2017;

4. III Международная конференция «Математическое моделирование в материаловедении электронных компонентов» г. Москва, 25-27 октября, 2021 г;

5. Тематический семинар Курчатовского комплекса НБИКС-природоподобных технологий НИЦ "Курчатовский институт" 19 ноября 2021.

Кроме того, научные разработки и программные решения неоднократно докладывались на научных семинарах в Федеральном исследовательском центре «Информатика и управление» Российской академии наук, Московском авиационном институте (МАИ), НИЦ «Курчатовский институт».

Основные научные результаты, представленные в данной работе опубликованы в 12 рецензируемых научных изданиях, из них 7 опубликовано в журналах из списка ВАК, 3 работы включены в Scopus [8, 9, 12]. Получено 4 свидетельства о регистрации программ для ЭВМ.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Разработанные методы и модели создания программных систем для многомасштабного моделирования в задачах материаловедения позволяют сократить трудозатраты на выполнение серий типовых параметризированных вычислительных экспериментов, либо расширить область исследования в рамках фиксированных ресурсов.

2. Обоснованная архитектура интеграционной платформы многомасштабного моделирования на высокопроизводительных программных комплексах позволяет эффективно выполнять экспериментальные исследования по расчету структурных характеристик различных классов материалов.

3. Разработанные методы и программный инструментарий для создания сервисов вычислительных модулей и организации их взаимодействия с сервисом сценариев для интеграции в платформу позволяют унифицировать интерфейс взаимодействия сервисов и сократить трудозатраты на интеграцию нового расчетного модуля в платформу.

4. Реализованные прототипы интеграционной платформы обеспечивают моделирование структурных свойств композиционных материалов с верификацией результатов расчетов по экспериментальным данным и нейроморфных сетей на базе мемристоров с верификацией проведенных вычислений на отдельных масштабных уровнях.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа объемом 123 страницы состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 63 наименования, списка основных публикаций автора по материалам диссертации и приложения, а также содержит 32 иллюстраций и 8 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, дан обзор предметной области и описана общая структура диссертации.

В первой главе диссертации приводится описание используемого в данной работе модельно-ориентированного подхода, в основе которого лежат информационные структуры, названные моделями-композициями. Они ставятся в

соответствие физико-математическим моделям, применяемым в ходе моделирования, и описываются с помощью теоретико-множественного аппарата. В первой главе представлен обзор проблем, возникающих при автоматизации научных расчетов, представлено теоретико-множественное представление многомасштабных моделей. Определены роли пользователей для реализации сценариев многомасштабного моделирования на практике. Сделан обзор функциональности, необходимый для сервиса сценариев, а также рассмотрен инструментарий для реализации данного сервиса.

Во второй главе приводится описание программной инфраструктуры интеграционной платформы многомасштабного моделирования в задачах материаловедения. Приводятся основные подходы и методы ее создания. Предложен протокол работы REST сервиса для типового расчетного модуля и схема его работы. Автоматизация выполнения задач на базе нотации BPM наиболее широко распространена и является стандартом де-факто при построении бизнес-процессов, и может быть использована в научных исследованиях. В ресурсоемких задачах вычислительного материаловедения, когда наиболее точные характеристики материала и процесса, с ним связанного, можно получить при учете особенностей его строения, начиная с атомно-кристаллического и до макроуровня, вопросы использования актуальных, целостных и точных данных зачастую имеют решающее значение. Помимо этого, данные многомасштабных расчетов могут быть получены с применением разных программных средств (собственного программного кода, пакетов прикладных программ и другое), а также возможно хранятся на разных распределенных ресурсах, включая интернет-ресурсы, файлы в локальной сети, базы данных, а также в различных форматах (текстовые табличные файлы, JSON, XML, электронные таблицы). В рамках интеграционной платформы обеспечивается не только интеграция всех необходимых для многомасштабных расчетов данных на базе единого словаря, но также обеспечивается их качественный обмен, автоматизированный, но при этом гибко настраиваемый автором сценария. В связи с вышеизложенным для информационной поддержки задач многомасштабного моделирования была предложена архитектура интеграционной платформы, позволяющая использовать все вышеперечисленные преимущества и предоставляющая возможность вариативного использования имеющихся

программных решений для разного класса задач из области материаловедения. Также, во второй главе был представлен расчет экономического эффекта от использования интеграционной платформы в проектах и предложены критерии для выбора оптимального сценария. Основные результаты были представлены в докладах на конференциях и семинарах и опубликованы в различных журналах [2, 4, 5, 6, 7].

В третьей главе показано как с применением разработанных методов, была создана распределенная информационная система для проведения многоуровневых исследований в области моделирования композиционных материалов. В зависимости от типа моделируемого композиционного материала были разработаны подходы к созданию различных сценариев расчета его структурных характеристик и отдельных свойств. Созданный на базе разработанной интеграционной платформы программный комплекс позволяет автоматизировать отдельные этапы моделирования и помогает сформировать на основе анализа полученных результатов более глубокое понимание физических процессов. Разработка такого средства информационной поддержки дает возможность обеспечить формирование информации для многопараметрического анализа структуры и физических свойств различных классов существующих композиционных материалов, рассмотреть большое число вариантов в направлении поиска новых материалов и таким образом, ускорить и удешевить процесс подбора параметров их получения. Его использование позволяет за ограниченное время строить гибридные модели (состоящие из множества взаимосогласованных подмоделей) на базе многомасштабного подхода и применять алгоритмы машинного обучения и анализа данных для обоснованного выбора композиционных материалов с заданными свойствами для промышленного производства, включая авиационно-космическую и другие области промышленности.

Результаты главы были опубликованы в журнале «Информатика и ее применения» [9,12]. Основные элементы программного комплекса были зарегистрированы в Федеральном институте промышленной собственности (приложение А).

В четвертой главе представлено программное решение задачи применения интеграционной платформы для моделирования многоуровневых элементов памяти, используемых для создания нейроморфных систем с помощью реализации сценариев. Представлен сценарий для моделирования нейроморфных систем, используемые в составе сценария сервисы расчетных модулей, произведено сравнение с другими реализациями сценариев. Основные результаты опубликованы в журналах «Информатика и ее применения» [8] и «Наноиндустрия» [10]

В заключении приводятся основные выводы и результаты, полученные при выполнении диссертационной работы.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности 05.13.11

В работе представлены методы и программные инструменты для взаимодействия расчетных модулей в рамках многомасштабной модели, реализованной в виде расчетного сценария (область исследования 3). Сценарии позволяют конфигурировать параллельное выполнение расчетов на различных высокопроизводительных серверах, кластерах, центрах коллективного пользования. Все компоненты архитектуры сервисов сценария и расчетных модулей, включая базы данных развертываются в распределенной программной среде (области исследования 8 и 9).

ГЛАВА 1. СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ НАУЧНЫХ РАСЧЕТОВ ДЛЯ МНОГОМАСШТАБНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ. ОБЗОР, СРАВНЕНИЕ, ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ.

1.1 ВВЕДЕНИЕ В ПРОБЛЕМАТИКУ ОРГАНИЗАЦИИ НАУЧНОГО СЕРВИСА ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ МНОГОМАСШТАБНЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Решение прикладных задач вычислительного материаловедения предполагает проведение широкомасштабных вычислительных экспериментов со сложным комбинированием различных инструментальных средств и вычислительных модулей, которые в больших распределенных системах [19], традиционно именуются ресурсами. Задача эффективного управления ресурсами фокусирует "особый взгляд" на информационный контент - динамически изменяющиеся и взаимодействующие с вычислительными модулями наборы данных. Она существенно определяется:

1. сложностью постановок задач и подходов к их решению;

2. многообразием методов и средств моделирования;

3. объемами данных и неоднородностью их типов и свойств;

4. семантикой подготовки информационного контента и разнообразием методик обработки результатов.

Проблемно-ориентированные информационно-вычислительные программные средства обычно охватывают лишь ограниченный круг прикладных задач предметной области [25], из-за ряда объективных и субъективных факторов, ограничивающих их применение и использование. Несмотря на это, для проектирования и реализации систем информационной поддержки вычислительных экспериментов необходимо:

1. формирование слоя абстрактного понятийного базиса, т.е. формального описания взаимодействующих компонентов системы;

2. наличие развитой интеграционной платформы, т.е. технологической основы для построения и исследования многоуровневых цепочек из тех или иных приложений, обеспеченных необходимыми потоками данных;

3. достижение гибкости архитектурного решения к изменяющимся требованиям, как по качеству реализуемой стратегии моделирования, так и по количеству загружаемых и сохраняемых данных;

4. учет требований к изменяющимся системным и аппаратным средствам реализации вычислительного процесса;

5. наличие вариативных инструментов реализации сценариев и диспетчеризации вычислительных, интерфейсных и информационных составляющих в рамках децентрализованной, распределенной по гетерогенным узлам системы.

При этом, известный принцип максимальной автоматизации, принятый в большинстве концептов бизнес-приложений, таких как логистика, финансы, производство, в сервисной поддержке научных вычислительных экспериментах не столь популярен. И причина этому - человеческий фактор, т.е. ключевая роль исследователя. Если формализация вычислительных, управляющих, информационных ресурсов может быть систематизирована и унифицирована в ресурсы, то попытки представить ресурсом пытливого научного исследователя весьма сомнительны, прежде всего из-за его творческого и многогранного подхода к решению той или иной прикладной задачи.

Поэтому перед разработчиками средств информационной поддержки и реализации интеграционной основы системы стоит задача предоставить

и и и и и

специалистам в предметной области удобный, понятный, гибкий и масштабируемый набор инструментов для подготовки, выполнения и анализа различных по сложности и времени выполнения заданий.

Настоящая работа содержит материалы, описывающие методы создания программных средств интеграционной платформы в контексте повышения производительности вычислительных экспериментов, увеличения гибкости разрабатываемых программных компонент, убыстрения интеграции новых вычислительных модулей в систему, использования новых технологий описания и хранения значительных объемов данных.

1.2 МОДЕЛЬНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЙ ПОДХОД К МНОГОМАСШТАБНОЙ ПАРАДИГМЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ

В данной работе для компьютерной реализации многомасштабной модели в ходе расчета структурных характеристик программных систем применяется модельно-ориентированный подход, который был развит в работах [26, 12] Особенностью модельно-ориентированного подхода в данной работе является использование информационных структур, объединяющих данные и методы их обработки [11, 12]. Поскольку в задачах вычислительного материаловедения, как правило, имеют дело с композиционными объектами, такие информационные структуры названы моделями-композициями. В соответствии с поставленной задачей выделяют пространственно-временные уровни, по которым распределяются базовые физико-математические модели, задействованные в вычислительном процессе. Базовым физико-математическим моделям поставлены в соответствие математические объекты, названные базовыми моделями-композициями (БК) [11, 12].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Гаврилов Евгений Сергеевич, 2022 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Дориомедов, М.С. Российский и мировой рынок полимерных композитов (обзор) // Труды ВИАМ. - 2020. - № 6-7 (89). - С. 29-37.

2. Зацаринный А.А., Абгарян К.К. Факторы, определяющие актуальность создания исследовательской инфраструктуры для синтеза новых материалов в рамках реализации приоритетов научно-технологического развития России. // Известия высших учебных заведений. Материалы электронной техники. 2019;22(4):298-301.

3. Абгарян К.К., Зацаринный А.А. Актуальные проблемы создания исследовательской инфраструктуры для синтеза новых материалов в рамках цифровой трансформации общества. // Известия высших учебных заведений. Материалы электронной техники. 2020;23(4):270-276.

4. Глушков В.М. Основы безбумажной информатики // Издание 2-е исправленное, М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. литературы, 1987. 552 с.

5. Моисеев Н. Н. Методы информатики в управлении народным хозяйством. Учеб. пособие // М.: АНХ СССР. 1988. 118 с.

6. Велихов Е. П., Выставкин А.Н. Проблемы развития работ по автоматизации научных исследований // УС и М. 1984. № 4. С. 3-12.

7. Илюшин Г. Я., Соколов И. А. Организация управляемого доступа пользователей к разнородным ведом-ственным информационным ресурсам // Информатика и ее применения. 2010. Т. 4. № 1. С. 24-40.

8. Зацаринный А. А., Кондрашев В. А., Сучков А. П. Система научных сервисов как актуальный компонент научных исследований. // Системы и средства информатики. 2019. Т. 29. № 1. С. 25-40.

9. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. // М.: Наука. 1978. 400 с.

10. Павловский Ю.Н. Имитационные модели и системы. // М.: Фазис: ВЦ РАН. 2000. 134 с.

11. Абгарян К.К. Многомасштабное моделирование в задачах структурного материаловедения. - М.: МАКС Пресс. 2017. 284 С.

12. Абгарян К.К. Информационная технология построения многомасштабных моделей в задачах вычислительного материаловедения. // «Издательство «Радиотехника», "Системы высокой доступности". 2018. т. 15. № 2. С.9-15.

13. Akhukov M., Kniznik A., Shirabaykin D. Multicomp: Software Package for Multiscale Simulations // Communications in Computer and Information Science (см. в книгах). - 2021. - Vol. 1510 CCIS. - P. 174-185.

14. Lesar, R. Introduction to Computational Materials Science. Fundamentals to Applications. - Cambridge University Press. Handback. 2013. 414 Р.

15. Karakasidis, T.E., Charitidis, C.A., Multiscale modeling in nanomaterials science. // Mat. Science & Engeneering. С. 27. 2007. P. 1082-1089.

16. Годунов С.К., Киселев С.П., Куликов И.М., Мали В.И. Моделирование ударноволновых процессов в упругопластических материалах на различных (атомный, мезо и термодинамический) структурных уровнях. - Изд.-во: Ижевский институт компьютерных исследований. 2014. С. 279.

17. Зинченко Л.А., Шахнов В.А. Особенности математического моделирования в задачах проектирования наносистем. // Информационные технологии и вычислительные системы. 2009. № 4. С. 84-92.

18. Раткин Л. Многомасштабное моделирование процессов и структур в нанотехнологиях. // Наноиндустрия. 2009. № 1. С. 46-47.

19. Tadmor E.B., Miller R.E. Modeling materials. Continuum, Atomistic and Multiscale Techniques. // Cambridge university press. 2014. 759 P.

20. Во^ M.K., Lockerby D.A. and Reese J.M. A Hybrid molecular-continuum method for unsteady compressible multiscale flow. // Journal of Fluid Mechanics. 2015. Vol.768. Р. 388-414.

21. Pizzi G., Cepellotti A., Sabatini R., Marzari N. et al. AiiDA. Automated interactive infrastructure and database for computational science. - Elsevier. 2015. 30 P.

22. Программный пакет квантово-механических расчетов QuantumEspresso [Электронный ресурс] URL: https://www.quantum-espresso.org

23. Программный пакет молекулярно-динамических расчетов LAMMPS [Электронный ресурс] URL: https://lammps.org

24. Бродский Ю.И. Модельный синтез и модельно-ориентированное программирование. - М.: ВЦ РАН. 2013. 142 С.

25. Абгарян К.К., Гаврилов Е.С., Марасанов А.М. Информационная поддержка задач многомасштабного моделирования композиционных материалов // International Journal of Open Information Technologies ISSN: 2307-8162 vol. 5, no.12, 2017.

26. Brodsky, Yu. I. Bourbaki's structure theory in the problem of complex systems simulation models synthesis and model-oriented programming // Comput. Math. Math. Phys. - 55:1. - 2015. - Р.148-159.

27. Куратовский К., Мостовский A. Теория Множеств. // Издательство Мир. M: 1970, С.416.

28. Спецификация BPMN [Электронный ресурс] URL: https://www.bpmn.org

29. Информационная система автоматизации бизнес процессов Activiti [Электронный ресурс] URL: https://www.activiti.org

30. Информационная система автоматизации бизнес процессов Camunda [Электронный ресурс] URL: https://camunda.com/products/camunda-platform/

31. Информационная система автоматизации бизнес-процессов Flowable [Электронный ресурс] URL: https://www.flowable.com

32. Информационная система автоматизации бизнес процессов jBPM [Электронный ресурс] URL: https://www.jbpm.org

33. Платформа для управления задачами и потоками данных Apache Airflow [Электронный ресурс] URL: https://airflow.apache.org

34. Модель программирования пакетной и потоковой обработки данных Apache Beam [Электронный ресурс] URL: https://beam.apache.org

35. Язык и инструментарий для координации масштабируемых научных расчетов Nextflow [Электронный ресурс] URL: https://nextflow.io/

36. Среда выполнения потоков задач Temporal.io [Электронный ресурс] URL: https://temporal.io

37. Система управления потоками данных Prefect [Электронный ресурс] URL: https://prefect.io

38. Среда проектирования и выполнения потоков работ для аналитики данных Knime Analytics Platform [Электронный ресурс] URL: https://www.knime.com/ knime-analytics-platform

39. Облачная платформа для интеграции вычислительных приложений [Электронный ресурс] URL: http://everest.distcomp.org

40. Fritzson, Peter. Principles of Object Oriented Modeling and Simulation with Modelica 3.3: A Cyber-Physical Approach. // Wiley, 2014.

41. Открытая реализация языка Modelica для моделирования OpenModelica [Электронный ресурс] URL: https://www.openmodelica.org

42. Newman S. Building Microservices. - Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2015. 282 с.

43. Спецификация стандарта программного интерфейса OpenAPI [Электронный ресурс] URL: https://spec.openapis.org/oas/latest.html

44. Naffakh M. et al. Morphology and thermal properties of novel poly (phenylene sulfide) hybrid nanocomposites based on single-walled carbon nanotubes and 8 inorganic fullerene-like WS 2 nanoparticles //Journal of Materials Chemistry. -2012. - Т. 22. - №. 4. pp. 1418-1425.

45. Абгарян К.К., Гаврилов Е.С. Распределенная информационная система для расчета структурных свойств композиционных материалов //Информатика и её применения. - 2021. - Т. 15. - №. 4. - С. 50-58.

46. Свидетельство о регистрации программ для ЭВМ № 2021681058 «Интегрированный интерфейс к модулю сплошносредного взаимодействия» Гаврилов Е.С.

47. Свидетельство о регистрации программ для ЭВМ № 2021681762 «Программные средства для хранения и обмена данными в задачах моделирования композитных материалов» Гаврилов Е.С.

48. DuPont Kevlar 49 Aramid Fiber [Электронный ресурс] // База данных свойств материалов MatWeb: [сайт]. URL: https://www.matweb.com/search/ datasheet.aspx?MatGUID=77b5205f0dcc43bb8cbe6fee7d36cbb5

49. База данных структурных свойств композитных материалов TotalMateria [Электронный ресурс] URL: https://www.totalmateria.com/

50. Абгарян К.К., Гаврилов Е.С. Интеграционная платформа для многомасштабного моделирования нейроморфных систем // Информатика и ее применение. 2020. №2, стр.104-111.

51. Mordkovich, V. N., Abgaryan, K. K., Reviznikov, D. L. and Leonov, A. V. Simulation of Hall Field Elements Based on Nanosized Silicon-on-Insulator Heterostructures // ISSN 1063-7397, Russian Microelectronics, 2021, Vol. 50, No. 8, pp. 1-6.

52. Система автоматизированного проектирования электронных схем (TCAD) Synopsys [Электронный ресурс] URL: https://www.synopsys.com/ru-ru/silicon/ tcad.html

53. Система автоматизированного проектирования электронных схем (TCAD) Silvaco [Электронный ресурс] URL: https://www.silvaco.com/tcad/

54. Программный пакет квантово-механических расчетов VASP [Электронный ресурс] URL: https://www.vasp.at

55. Программный пакет для молекулярно-динамических и других расчетов Materials Studio [Электронный ресурс] URL: https://www.3ds.com/products-services/biovia/products/molecular-modeling-simulation/biovia-materials-studio/

56. Evans E. Domain-Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software. -Addison Wesley Professional, 2003. 560 p.

57. Fowler, Martin, Pramod J. Sadalage. NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence // Addison-Wesley Professional, 2012, 190 pp.

58. Машинный протокол и формат файлов для обмена кристаллографической информацией CIF [Электронный ресурс] URL: https://www.iucr.org/resources/cif

59. Открытая база данных кристаллических структур [Электронный ресурс] URL: http://crystallography.net/cod/

60. Морозов А. Ю., Абгарян К. К., Ревизников Д. Л. Математическое моделирование самообучающейся нейроморфной сети, основанной на наноразмерных мемристивных элементах с lTlR-кроссбар-архитектурой // Известия высших учебных заведений. Материалы электронной техники. -2020. - Т. 23. - № 3. - С. 186-195.

61. База данных свойств материалов MATERIALSPROJECT [Электронный ресурс] URL: https://materialsproject.org/

62. Распределенные системы. Принципы и парадигмы / Э. Таненбаум, М. ван Стеен. — СПб.: Питер, 2003. — 877 с: ил. — (Серия «Классика computer science»).

63. Kittel, Charles. Introduction to Solid State Physics, 8th edition. // Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc, 2005. p.50.

ПРИЛОЖЕНИЕ А