1.Grieves, M. Digital Twin: Mitigating Unpredictable, Undesirable Emergent Behavior in Complex Systems / M. Grieves, J. Vickers // In Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems: New Findings and Approaches; Kahlen, F.-J., Flumerfelt, S., Alvesm, A., Eds.; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany. – 2017. – P. 85-113.
2. Barricelli, B. A Survey on Digital Twin: Definitions, Characteristics, Applications, and Design Implications / B. Barricelli, E. Casiraghi, D. Fogli // IEEE Access. – 2019. – V. 7. – P. 167653–167671.
3. Galuzin, V. Autonomous Digital Twin of Enterprise: Method and Toolset for Knowledge-Based Multi-Agent Adaptive Management of Tasks and Resources in Real Time / V. Galuzin, A. Galitskaya, S. Grachev, V. Larukhin, D. Novichkov, P. Skobelev, A. Zhilyaev // Mathematics. – 2022. – V. 10. – Р. 1662. DOI: 10.3390/math10101662.
4. “Maserati has fused cutting-edge digitalisation methods with Italian passion to meet customer demand” by Tom Austin-Morgan, October 2, 2017. Electronic resource. – Access mode: [https://www.eurekamagazine.co.uk/design-engineering-features/interviews/maserati-has-fused-cutting-edge-digitalisation-methods-withitalian-passion-to-meet-customer-demand/161332/].
5. Прохоров, А. Цифровой двойник. Анализ, тренды, мировой опыт / А. Прохоров, М. Лысачев; науч. ред. проф. А. Боровков – М.: ООО «АльянсПринт», 2020. – 401 с.
Prokhorov, A. Tsifrovoy dvoynik. Analiz, trendy, mirovoy opyt [Digital twin. Analysis, trends, world experience] / A. Prokhorov, M. Lysachev; scientific ed. prof. A. Borovkov. – Moscow: Alliance Print LLC, 2020. – 401 p.
6. How Vijay Sethi is driving the Digital Twin project at Hero Moto Corp, March 14, 2017. Electronic resource. – Access mode: [https://cio.economictimes.indiatimes.com/news/strategy-andmanagement/how-vijay-sethi-is-driving-the-digital-twin-project-athero-moto-corp/57625617?redirect=1].
7. Боровков, А. Новая парадигма. Цифровые двойники – стратегия инновационного прорыва в ОПК / А. Боровков // Новый оборонный заказ. Стратегии. – 2020. – № 4 (63). Электронный ресурс. – Режим доступа [https://dfnc.ru/arhiv-zhurnalov/2020-4-63/novaya-paradigma-tsifrovye-dvojniki-strategiya-innovatsionnogo-proryva-v-opk/].
Borovkov, A. Novaya paradigma. Tsifrovyye dvoyniki – strategiya innovatsionnogo proryva v OPK [New paradigm. Digital twins – a strategy for an innovative breakthrough in the defense industry] / A. Borovkov // New defense order. Strategies. – 2020. – № 4 (63). Electronic resource. – Access mode [https://dfnc.ru/arhiv-zhurnalov/2020-4-63/novaya-paradigma-tsifrovye-dvojniki-strategiya-innovatsionnogo-proryva-v-opk/].
8. ГОСТ Р 57700.37-2021 Национальный стандарт Российской Федерации «Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения». – М.: Российский институт стандартизации, 2021. – 15 с.
GOST R 57700.37-2021 Natsionalʹnyy standart Rossiyskoy Federatsii «Kompʹyuternyye modeli i modelirovaniye. Tsifrovyye dvoyniki izdeliy. Obshchiye polozheniya» [National standard of the Russian Federation “Computer models and modeling. Digital twins of products. General Provisions"]. – Moscow: Russian Institute of Standardization, 2021. – 15 p.
9. ГОСТ Р 57188-2016 Национальный стандарт Российской Федерации «Численное моделирование физических процессов. Термины и определения». – М.: Стандартинформ, 2018. – 12 с.
GOST R 57188-2016 Natsionalʹnyy standart Rossiyskoy Federatsii «Chislennoye modelirovaniye fizicheskikh protsessov. Terminy i opredeleniya» [National standard of the Russian Federation “Numerical modeling of physical processes. Terms and Definitions"]. – Moscow: Standartinform, 2018. – 12 p.
10. ГОСТ Р 57412-2017 Национальный стандарт Российской Федерации «Компьютерные модели в процессах разработки, производства и эксплуатации изделий. Общие положения». – М.: Стандартинформ, 2018. – 15 с.
GOST R 57412-2017 Natsionalʹnyy standart Rossiyskoy Federatsii «Kompʹyuternyye modeli v protsessakh razrabotki, proizvodstva i ekspluatatsii izdeliy. Obshchiye polozheniya» [National standard of the Russian Federation “Computer models in the development, production and operation of products. General Provisions"]. – Moscow: Standartinform, 2018. – 15 p.
11. Nikitina, M.A. About a "digital twin" of a food product / M.A. Nikitina, I.M. Chernukha, A.B. Lisitsyn // Theory and Practice of Meat Processing. – 2020. – Т. 5. – № 1. – Р. 4-8. DOI: 10.21323/2414-438X-2020-5-1-4-8.
12. Никитина, М.А. Пищевые продукты / М.А. Никитина, А.Б. Лисицын, А.Н. Захаров, Е.Б. Сусь, С.А. Пилюгина, А.С. Дыдыкин, А.В. Устинова // Свидетельство о регистрации базы данных RU 2015620557 от 30.03.2015.
Nikitina, M.A. Pishchevyye produkty [Food products] / M.A. Nikitina, A.B. Lisitsyn, A.N. Zakharov, E.B. Sus’, S.A. Pilyugina, A.S. Dydykin, A.V. Ustinova // Certificate of registration of the database RU 2015620557 dated 30.03.2015.
13. Никитина, М.А. Расчёт нутриентной адекватности состава поликомпонентных мясных продуктов / М.А. Никитина, А.Б. Лисицын, А.Н. Захаров, Е.Б. Сусь, А.В. Устинова, А.С. Дыдыкин // Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2015660124 от 22.09.2015.
Nikitina, M.A. Raschët nutriyentnoy adekvatnosti sostava polikomponentnykh myasnykh produktov [Calculation of the nutrient adequacy of the composition of polycomponent meat products] / M.A. Nikitina, A.B. Lisitsyn, A.N. Zakharov, E.B. Sus’, A.V. Ustinova, A.S. Dydykin // Certificate of registration of the computer program RU 2015660124 dated 09/22/2015.
14. Липатов, Н.Н. Совершенствование методики проектирования биологический ценности пищевых продуктов / Н.Н. Липатов, А.Б. Лисицын, С.Б. Юдина // Мясная индустрия. – 1996. – № 1. – С. 14-15.
Lipatov, N.N. Sovershenstvovaniye metodiki proyektirovaniya biologicheskiy tsennosti pishchevykh produktov [Improving the methodology for designing the biological value of food products] / N.N. Lipatov, A.B. Lisitsyn, S.B. Yudina // Meat industry. – 1996. – № 1. – P. 14-15.
15. Лисицын, А.Б. Оценка качества белка с использованием компьютерных технологий / А.Б. Лисицын, М.А. Никитина, Е.Б. Сусь // Пищевая промышленность. – 2016. – № 1. – С. 26-29.
15. Lisitsyn, A.B. Otsenka kachestva belka s ispolʹzovaniyem kompʹyuternykh tekhnologiy [Protein quality assessment using computer technologies] / A.B. Lisitsyn, M.A. Nikitina, E.B. Sus // Food industry. – 2016. – № 1. – P. 26-29.
16. Enriching society through the Deming philosophy. Electronic resource. – Access mode: [https://deming.org/explore/pdsa/].
17. Адлер, Ю.П. Практическое руководство по статистическому управлению процессами /Ю.П. Адлер, В.Л. Шпер. – М.: Альпина Паблишер, 2019. – 234 с.
Adler, Yu.P. Prakticheskoye rukovodstvo po statisticheskomu upravleniyu protsessami [A Practical Guide for Statistical Process Control] / Yu.P. Adler, V.L. Shper. – Мoscow, 2019. – 234 р.
18. Duncan, A.J. The economic design of x-chart used to maintain current control of the process / A.J. Duncan // Journal of the American Statistical Association. – 1956. – V. 51. – P. 228-242. DOI: 10.1080/01621459.1956.10501322.
19. Chen, N. A distribution-free multivariate control chart / N. Chen, X. Zi, Ch. Zou // Technometrics. – 2016. – V. 58 (4). – P. 448-459. DOI: 10.1080/00401706.2015.1049750.
20. Зенцова, Е.А. Сравнительный анализ подходов к оптимизации параметров контрольной карты Хотеллинга / Е.А. Зенцова // Автоматизация процессов управления. – 2017. – № 1. – С. 47–52.
Zentsova, E.A. Sravnitelʹnyy analiz podkhodov k optimizatsii parametrov kontrolʹnoy karty Khotellinga [Comparison of parameters optimization approaches of Hotelling’s control chart] / E.A. Zentsova // Automatization of Control Process. – 2017. – № 1. – Р. 47–52.
21. Spettel, P. Covariance matrix self-adaptation evolution strategy for optimization under linear constraints / P. Spettel, H.-G. Beyer, M. Hellwig // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. – 2019. – V. 23 (3). – P. 514-524. DOI: 10.1109/TEVC.2018.2871944.
22. Roberts, I. Channel power optimization of WDM systems following gaussian noise nonlinearity model in presence of stimulated Raman scattering / I. Roberts, J.M. Kahn, J. Harley, D.W. Boertjes // Journal of Lightwave Technology. – 2017. – V. 35 (23). – P. 5237-5249. DOI: 10.1109/JLT.2017.2771719.
23. Mertikopoulos, P. Learning in an uncertain world: MIMO covariance matrix optimization with imperfect feedback / P. Mertikopoulos, A.L. Moustakas // IEEE Transactions on Signal Processing. – 2016. – V. 64 (1). – P. 5-18. DOI: 10.1109/TSP.2015.2477053.
24. Yang, K. Adaptive process monitoring using covariate information / K. Yang, P. Qiu // Technometrics. – 2021, – V. 63 (3). – P. 313-328. DOI: 10.1080/00401706.2020.1772115.