МАИ / ОКБ Сухого — ИИ-ускорение аэродинамических расчётов (PINN/GNN)

В Московском авиационном институте создана нейросетевая библиотека для ускорения аэродинамических расчётов при проектировании авиационной и ракетно-космической техники. Работа выполняется в рамках постановления Правительства РФ (МАИ — главный разработчик нового отечественного ПО для комплексных мультифизических расчётов в авиации). Главный индустриальный заказчик — Минпромторг России, субсидирующий разработку для внедрения на предприятиях авиапромышленности.

Библиотека написана на Python и C++ (нейросети — PyTorch); реализованы архитектуры PINN (физически-информированные нейронные сети) и GNN (графовые нейросети). Встроенный модуль генерации данных использует CFD-решатели «Логос» и OpenFOAM для создания обучающих выборок. После обучения нейросети проводят расчёты без суперкомпьютеров — на стандартных рабочих станциях.

Первыми промышленными тестировщиками стали: ОКБ Сухого, КТРВ, ГНПП «Регион», МКБ «Вымпел».

При проектировании новой авиационной и ракетно-космической техники требуется перебирать сотни компоновочных вариантов с детальным моделированием аэродинамических процессов. Традиционные CFD-методы занимают месяцы работы суперкомпьютеров даже для расчёта нескольких секунд полёта, что делает оперативную оптимизацию конструкции практически невозможной.

• Радикально ускорить аэродинамические расчёты на этапе выбора оптимальной компоновки летательного аппарата

• Перенести расчётные задачи с суперкомпьютеров на обычные рабочие станции

• Создать отечественное ПО для мультифизических расчётов, не зависящее от западных CAE-систем (ANSYS, STAR-CCM+)

• Финансы

• Финансирование: субсидии Минпромторга России (суммы не раскрыты публично)

• Потенциальное сокращение расходов на суперкомпьютерное время — результаты не раскрыты публично (проект в стадии пилотирования) Время

• Ускорение аэродинамических расчётов: от 2 до 1000 раз в зависимости от типа задачи

• Задачи, требующие месяцев суперкомпьютерного времени, решаются за минуты/часы Качество и эффективность

• Нейросети обеспечивают «приемлемую точность» по сравнению с классическими CFD-методами (точность не раскрыта в цифрах)

• Возможность перебрать значительно больше вариантов компоновки за единицу времени

• Модуль генерации данных охватывает «почти любой, даже самый сложный случай обтекания тела» Нагрузка и масштаб

• Первые тестировщики: ОКБ Сухого (АХК «Сухой»), КТРВ, ГНПП «Регион», МКБ «Вымпел»

• Целевой охват — предприятия всей авиационной промышленности России (по плану Минпромторга) Надёжность

• Система прошла первичное тестирование (первая версия, ноябрь 2023); вторая версия с расширенным функционалом запланирована на конец 2023 — начало 2024 года

• Разработка подлежит патентованию Импортозамещение и compliance

• Прямое замещение ANSYS Fluent, Siemens STAR-CCM+ и других западных CAE-систем, покинувших российский рынок в 2022–2023 годах

• В основе — российский CFD-решатель «Логос»; разработка ведётся по постановлению Правительства РФ

• Реализуется МАИ как главным разработчиком в рамках государственного задания Качественный эффект: Технология меняет парадигму проектирования авиационной техники: замена месяцев суперкомпьютерных расчётов на минуты работы нейросетей на стандартных ПК открывает возможность оперативной итеративной оптимизации самолётов, ракет и их компонентов уже на ранних стадиях проектирования.