DOI: 10.56584/1560-8816-2023-4-154-158

УДК 338.28

 

МЕТОДИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ЭКОНОМИЧЕСКОМУ ОБОСНОВАНИЮ ЦЕЛЕСООБРАЗНОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ ДВОЙНИКОВ БПЛА

 

Бобков И. А.,

аспирант кафедры инновационной экономики, финансов и управления проектами, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Москва, Россия

 

Аннотация. В данной статье приведены результаты разработки интегрального критерия оценки экономической эффективности производства цифрового двойника БПЛА. Формирование интегральных показателей, учитывающих различное число факторов производства, является актуальной задачей и расширяет возможности по созданию конкурентоспособной продукции авиационной отрасли.

Ключевые слова: нейронные сети, экономическая эффективность проекта, тактическая целесообразность

 

Methodological approach to the economic support of the reasonability of the formation of drones digital twins

 

Bobkov I. A.,

Postgraduate student of the Department of Innovative Economics, Finance and Project Management, Moscow Aviation Institute (National Research University) MAI, Moscow, Russia

 

Abstract. This article presents the results of the development of an integral index for evaluating the economic efficiency of the production of a drone digital twin. The formation of integral indicators that take into account a different number of factors of production is an urgent task and expands the possibilities for creating competitive products in the aviation industry.

Keywords: neural networks, Neural networks, economic efficiency of the project, tactical reasonability

 

Библиографический список:

1.         Бурдина А.А., Бобков И.А., Нехрест-Бобкова А.А. // Оптимизация себестоимости производства крыла летательного аппарата при помощи нейронных сетей // Экономика и предпринимательство. - 2022. - № 12 (149). - С. 674-677.

2.         Бобков И.А., Бурдина А.А. // Формирование оптимального цифрового двойника инновационных сплавов и композитных материалов на основе нейросетевого моделирования // СТИН - 2023 - № 9. – С. 58-61.

3.         Burdina A.A., Bobkov I.A., Burdin S.S., and Nekhrest-Bobkova A.A. Neural Network Derivation of Optimal Digital Twinsfor Innovative Alloys and Composites ISSN 1068-798X, Russian Engineering Research, 2023, Vol. 43. - No. 10, - pp. 1306–1309. © Allerton Press, Inc., 2023. Russian Text © The Author(s), 2023, published in STIN, 2023. - No. 9, - pp. 58–61.

4.         Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года, Утверждена Указом Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. № 490.

5.         Александрова Т.В. Инновационный менеджмент [Электронное издание]: учеб. пособие / Т.В. Александрова; Перм. гос. нац. исслед. ун-т. Пермь, 2019.– Ч.3.– 153 с.

6.         Гирфанова Е.Ю. Организация производства : учебное пособие / Е.Ю. Гирфанова, В.И. Кислова. – Нижнекамск : Нижнекамский химико-технологический институт (филиал) ФГБОУ ВПО «КНИТУ», 2014. – 86 с

7.         Крамер Г. Математические методы статистики.— М.: Мир, 1976. - 648 с

8.         Метод наименьших квадратов: метод. указания / сост.: Л.В. Коломиец, Н.Ю. Поникарова. – Самара: Изд-во Самарского университета, 2017. – 32 с.

9.         Малышева Т.А. Численные методы и компьютерное моделирование. Лабораторный практикум по аппроксимации функций: Учеб.-метод. пособие. СПб.: Университет ИТМО, 2016. - 33 с.