Close
Форма обратной связи
«Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности»
Лаборатория информационных технологий и прикладной математики
Заведующий лабораторией
Кудров Максим Александрович, к.т.н.
Доцент
Выпускник ФАЛТ МФТИ (2007 г.), в 2010 году защитил диссертацию на соискание ученой степени кандидата технических наук по теме «Динамика микро и макрообъемов сброшенной с самолета жидкости». Имеет опыт работы в ЦАГИ, ПАО «НПО «Алмаз».

Прошел обучение в Открытом Университете Великобритании (The Open University) в области менеджмента по направлению «Управление ресурсами на предприятии» (профессиональные сертификат (2011 г.) и диплом (2013 г.)).

Профессиональные интересы: математическое моделирование, численные методы и комплексы программ, многофазные течения, течения над сложным рельефом, моделирование внешних воздействующих факторов на аппаратуру воздушного базирования.
Специализация лаборатории:
Лаборатория выполняет широкий спектр НИР, ОКР, НИОКР в интересах различных предприятий промышленности, при выполнении ОКР исполняет функции головного исполнителя. За последние 7 лет в лаборатории реализованы НИР и ОКР в интересах более 20 Заказчиков. Команда лаборатории насчитывает более 80 человек.

Помимо научной деятельности, лаборатория осуществляет подготовку квалифицированных кадров для научно-технических организаций и предприятий промышленности.
    Основные направления деятельности:
    • Разработка специализированных программных комплексов различного назначения;
    • Разработка программных комплексов имитационного моделирования (в т.ч. с применением стандарта моделирования HLA);
    • Численное моделирование (аэродинамика, прочность, теплообмен, электродинамика);
    • Разработка систем технического зрения, в том числе в радиодиапазоне;
    • Разработка алгоритмов обработки радиолокационной информации;
    • Разработка стендов полунатурного моделирования;
    • Разработка испытательных стендов.
    Ключевые разработки и программные решения:
    • 1) Созданием системы автоматизированного проектирования радиолокационной техники с применением технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для задач распознавания аэродинамических объектов по дальностным портретам.
      В рамках НИОКР разработаны и апробированы методы обучения нейросетевых моделей на композитных обучающих выборках, точность распознавания по метрике F1 составила 85%.
      Также в рамках лаборатории ведутся разработки:
      • 2) Система автоматизированного проектирования радиолокационных станций, комплексов, систем, а также их компонент.
        В рамках ОКР разработана система, позволяющая на основе требований технического задания на изделие решать задачи выбора и оптимизации проектных параметров радиолокационных станций, исследовать функционирование перспективных радиолокационных станций в различных помехово-целевых условиях.
      • 3) Программный модуль численного расчета эффективной площади рассеяния различных объектов.
        В рамках ОКР разработан программный модуль, позволяющий в автоматическом режиме осуществлять расчет эффективной площади рассеяния объектов на основе трехмерной модели, электродинамических характеристик материалов. Программный модуль верифицирован на коммерческих программных пакетах.
      • 4) Программный комплекс автоматизированного моделирования теплонапряженного состояния объектов (сопряженная задача численной аэродинамики, прочности, теплообмена).
        В рамках ОКР разработан программный комплекс, позволяющий в автоматизированном режиме осуществлять исследование поведения различных конструкций под действием ветровых и тепловых нагрузок. Отличительной особенностью комплекса является автоматизация построения расчетных сеток, что позволяет использовать комплекс специалистам различных направленностей. Комплекс разработан на базе открытого исходного кода.
      • 5) Программный комплекс проведения виртуальных испытаний.
        ПК для проведения испытаний изделий в условиях, которые невозможно воспроизвести в натурных испытаниях.
      Индустриальные партнёры: