Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: technologia żywności i żywienia

Sylabus przedmiotu Zaawansowane techniki modelowania i symulacji:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Szkoła Doktorska
Forma studiów studia stacjonarne Poziom
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów charakterystyki PRK
Profil
Moduł
Przedmiot Zaawansowane techniki modelowania i symulacji
Specjalność automatyka, elektronika i elektrotechnika
Jednostka prowadząca Katedra Sterowania i Pomiarów
Nauczyciel odpowiedzialny Zbigniew Emirsajłow <Zbigniew.Emirsajlow@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Przemysław Orłowski <Przemyslaw.Orlowski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 10 Grupa obieralna 3

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW6 15 2,00,50zaliczenie
projektyP6 10 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowe wiadomości z algebry liniowej i analizy, liniowych równań różniczkowych zwyczajnych i cząstkowych, teorii sterowania, analizy numerycznej, środowiska Matlab/Simulink

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studenta z ogólną metodyką tworzenia i symulacji modeli złożonych procesów, w tym z uwzględnieniem obiektów czasoprzestrzennych, warunków początkowych i brzegowych.
C-2Ukształtowanie umiejętności tworzenia modeli złożonych procesów o skończenie wymiarowej aproksymacji obiektów sterowania o czasoprzestrzennej dynamice i ich symulacji.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Opracowanie modelu matematycznego złożonego procesu na podstawie praw fizyki i jego symulacja w wybranym środowisku obliczeń numerycznych.6
T-P-2Konwersja modelu obliczeniowego na model równoległy i rozproszony. Analiza szybkości obliczeń.2
T-P-3Wizualizacja wyników obliczeń na potrzeby prac pisemnych i prezentacji multimedialnych.2
10
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do zaawansowanych technik modelowania i symulacji. Modele z czasem ciągłym, dyskretnym, liniowe, nieliniowe, dyskretne, hybrydowe, mikroskopowe, makroskopowe, jednowymiarowe, wielowymiarowe, przyczynowe, nieprzyczynowe, antyprzyczynowe.4
T-W-2Metody opisu modeli na potrzeby analizy i symulacji komputerowych: równania różniczkowe, opis w przestrzeni zmiennych stanu, graf, model mieszany logiczno-dynamiczny, modele operatorowe.4
T-W-3Symulacja układów dynamicznych, nieliniowych, hybrydowych. Omówienie dostępnych narzędzi do definiowania modeli, ich rozwiązywania - solvery o stałym i zmiennym kroku. Czynniki wpływające na wyniki symulacji, wykrywanie przejścia przez zero, skończony czas ucieczki. Metody symulacji złożonych systemów: symulacja bazująca na siatce, symulacja bazująca na graczach, metody hybrydowe.4
T-W-4Metoda przyspieszania obliczeń. Konwersja zadania na obliczenia równoległe i rozproszone. Wizualizacja wyników symulacji i obliczeń. Wykresy objętościowe.3
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-P-2Praca własna nad projektem15
A-P-3Przygotowanie raportu z wykonania projektu5
30
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Studiowanie literatury15
A-W-3Rozwiązywanie zadań z wykładów30
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
M-3Metoda projektów

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Ocena zadania projektowego

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
SD_3-_SzDE05cAEE_W01
Zna i rozumie metodykę tworzenia modelu stanowego dla prostych układów o czasoprzestrzennej dynamice
SD_3_W06, SD_3_W01C-1T-W-4, T-W-1, T-W-3, T-W-2M-1, M-2, M-3S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
SD_3-_SzDE05cAEE_U01
Umie wyprowadzić model stanowy dla jednowymiarowego, przestrzennie, obiektu opisanego równaniem ciepłoprzewodnictwa i znaleźć jego skończenie wymiarową aproksymację metodą objetości skończonych
SD_3_U04, SD_3_U02C-2T-P-2, T-P-1, T-P-3M-3S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
SD_3-_SzDE05cAEE_K01
Ma zdolność stosowania zdobytej wiedzy i umiejetności, ciągłą potrzebę podnoszenia kwalifikacji zawodowych i krytycznej analizy aktualnych osiągnięć w dyscyplinie automatyka, elektronika i elektrotechnika
SD_3_K01, SD_3_K02C-2T-P-1, T-W-3, T-P-3, T-W-2M-1, M-3S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
SD_3-_SzDE05cAEE_W01
Zna i rozumie metodykę tworzenia modelu stanowego dla prostych układów o czasoprzestrzennej dynamice
2,0
3,0Zna metodykę tworzenia modeli matematycznych oraz symulacji procesów.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
SD_3-_SzDE05cAEE_U01
Umie wyprowadzić model stanowy dla jednowymiarowego, przestrzennie, obiektu opisanego równaniem ciepłoprzewodnictwa i znaleźć jego skończenie wymiarową aproksymację metodą objetości skończonych
2,0
3,0Umie stworzyć model złożonego systemu, potrafi go formalnie zapisać i dokonać symulacji komputerowej.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
SD_3-_SzDE05cAEE_K01
Ma zdolność stosowania zdobytej wiedzy i umiejetności, ciągłą potrzebę podnoszenia kwalifikacji zawodowych i krytycznej analizy aktualnych osiągnięć w dyscyplinie automatyka, elektronika i elektrotechnika
2,0
3,0Ma zdolność stosowania zdobytej wiedzy i umiejętności do rozwiązywania właściwych zadań z zakresu modelowania i symulacji ukladów dynamicznych
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Curtain R., Zwart H., An Introduction to Infinite-Dimensional Linear Systems Theory, Springer-Verlag, New York, 1995
  2. Emirsajłow Z., Townley S., From PDEs with a boundary control to the abstract state equation with an unbounded input operator, European Journal of Control, 2000, Vol. 7, nr 1, str. 1-23, 2000
  3. Grossman R. L., Nerode A., Ravn A. P., Rischel H. ( eds.), Hybrid systems, Springer, 1993
  4. Kecman V., State Space Models of Lumped and Distributed Parameter Systems, Springer-Verlag, Berlin, 1988
  5. Khalil H. K., Nonlinear Systems, Prentice Hall, 1996, 2nd edition
  6. Lygeros J., Tomlin C., Sastry S., Hybrid Systems: Modeling, Analysis and Control, 2008, http://inst.cs.berkeley.edu/~ee291e/sp09/handouts/book.pdf

Literatura dodatkowa

  1. Zwart H., An Introduction to Modelling and Control of Systems Governed by PDEs, University of Twente, Summerschool Bertinoro, 2016, Lecture Notes

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Opracowanie modelu matematycznego złożonego procesu na podstawie praw fizyki i jego symulacja w wybranym środowisku obliczeń numerycznych.6
T-P-2Konwersja modelu obliczeniowego na model równoległy i rozproszony. Analiza szybkości obliczeń.2
T-P-3Wizualizacja wyników obliczeń na potrzeby prac pisemnych i prezentacji multimedialnych.2
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do zaawansowanych technik modelowania i symulacji. Modele z czasem ciągłym, dyskretnym, liniowe, nieliniowe, dyskretne, hybrydowe, mikroskopowe, makroskopowe, jednowymiarowe, wielowymiarowe, przyczynowe, nieprzyczynowe, antyprzyczynowe.4
T-W-2Metody opisu modeli na potrzeby analizy i symulacji komputerowych: równania różniczkowe, opis w przestrzeni zmiennych stanu, graf, model mieszany logiczno-dynamiczny, modele operatorowe.4
T-W-3Symulacja układów dynamicznych, nieliniowych, hybrydowych. Omówienie dostępnych narzędzi do definiowania modeli, ich rozwiązywania - solvery o stałym i zmiennym kroku. Czynniki wpływające na wyniki symulacji, wykrywanie przejścia przez zero, skończony czas ucieczki. Metody symulacji złożonych systemów: symulacja bazująca na siatce, symulacja bazująca na graczach, metody hybrydowe.4
T-W-4Metoda przyspieszania obliczeń. Konwersja zadania na obliczenia równoległe i rozproszone. Wizualizacja wyników symulacji i obliczeń. Wykresy objętościowe.3
15

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Uczestnictwo w zajęciach10
A-P-2Praca własna nad projektem15
A-P-3Przygotowanie raportu z wykonania projektu5
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Studiowanie literatury15
A-W-3Rozwiązywanie zadań z wykładów30
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDE05cAEE_W01Zna i rozumie metodykę tworzenia modelu stanowego dla prostych układów o czasoprzestrzennej dynamice
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_W06Posiada wiedzę dotyczącą najnowszych teorii, zasad i pojęć oraz metod badawczych związanych z reprezentowaną dziedziną i dyscypliną oraz wiedzę poszerzoną, umożliwiającą tworzenie nowych teorii, metodologii badań i pojęć w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny.
SD_3_W01Posiada poszerzoną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną, związaną z reprezentowaną dziedziną i dyscypliną naukową oraz wiedzę szczegółową na bardziej zaawansowanym poziomie w zakresie prowadzonych badań naukowych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studenta z ogólną metodyką tworzenia i symulacji modeli złożonych procesów, w tym z uwzględnieniem obiektów czasoprzestrzennych, warunków początkowych i brzegowych.
Treści programoweT-W-4Metoda przyspieszania obliczeń. Konwersja zadania na obliczenia równoległe i rozproszone. Wizualizacja wyników symulacji i obliczeń. Wykresy objętościowe.
T-W-1Wprowadzenie do zaawansowanych technik modelowania i symulacji. Modele z czasem ciągłym, dyskretnym, liniowe, nieliniowe, dyskretne, hybrydowe, mikroskopowe, makroskopowe, jednowymiarowe, wielowymiarowe, przyczynowe, nieprzyczynowe, antyprzyczynowe.
T-W-3Symulacja układów dynamicznych, nieliniowych, hybrydowych. Omówienie dostępnych narzędzi do definiowania modeli, ich rozwiązywania - solvery o stałym i zmiennym kroku. Czynniki wpływające na wyniki symulacji, wykrywanie przejścia przez zero, skończony czas ucieczki. Metody symulacji złożonych systemów: symulacja bazująca na siatce, symulacja bazująca na graczach, metody hybrydowe.
T-W-2Metody opisu modeli na potrzeby analizy i symulacji komputerowych: równania różniczkowe, opis w przestrzeni zmiennych stanu, graf, model mieszany logiczno-dynamiczny, modele operatorowe.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Wykład problemowy
M-3Metoda projektów
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena zadania projektowego
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Zna metodykę tworzenia modeli matematycznych oraz symulacji procesów.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDE05cAEE_U01Umie wyprowadzić model stanowy dla jednowymiarowego, przestrzennie, obiektu opisanego równaniem ciepłoprzewodnictwa i znaleźć jego skończenie wymiarową aproksymację metodą objetości skończonych
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_U04Potrafi przekazać i prezentować uzyskane wyniki, w szczególności w międzynarodowym środowisku badawczym oraz inicjować debatę i prowadzić dyskusję związaną z prezentacją koncepcji i osiągnięć naukowych w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny.
SD_3_U02Potrafi praktycznie wykorzystać i udoskonalić metody, techniki i narzędzia badawcze w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny oraz twórczo je stosować do uzyskiwania wyników badawczych i ich opracowania.
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności tworzenia modeli złożonych procesów o skończenie wymiarowej aproksymacji obiektów sterowania o czasoprzestrzennej dynamice i ich symulacji.
Treści programoweT-P-2Konwersja modelu obliczeniowego na model równoległy i rozproszony. Analiza szybkości obliczeń.
T-P-1Opracowanie modelu matematycznego złożonego procesu na podstawie praw fizyki i jego symulacja w wybranym środowisku obliczeń numerycznych.
T-P-3Wizualizacja wyników obliczeń na potrzeby prac pisemnych i prezentacji multimedialnych.
Metody nauczaniaM-3Metoda projektów
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena zadania projektowego
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Umie stworzyć model złożonego systemu, potrafi go formalnie zapisać i dokonać symulacji komputerowej.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDE05cAEE_K01Ma zdolność stosowania zdobytej wiedzy i umiejetności, ciągłą potrzebę podnoszenia kwalifikacji zawodowych i krytycznej analizy aktualnych osiągnięć w dyscyplinie automatyka, elektronika i elektrotechnika
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_K01Rozumie konieczność i jest gotów do krytycznej analizy uzyskanego dorobku naukowego w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny
SD_3_K02Rozumie konieczność i jest gotów do krytycznej analizy wkładu wyników własnej działalności badawczej w rozwój reprezentowanej dziedziny i dyscypliny.
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności tworzenia modeli złożonych procesów o skończenie wymiarowej aproksymacji obiektów sterowania o czasoprzestrzennej dynamice i ich symulacji.
Treści programoweT-P-1Opracowanie modelu matematycznego złożonego procesu na podstawie praw fizyki i jego symulacja w wybranym środowisku obliczeń numerycznych.
T-W-3Symulacja układów dynamicznych, nieliniowych, hybrydowych. Omówienie dostępnych narzędzi do definiowania modeli, ich rozwiązywania - solvery o stałym i zmiennym kroku. Czynniki wpływające na wyniki symulacji, wykrywanie przejścia przez zero, skończony czas ucieczki. Metody symulacji złożonych systemów: symulacja bazująca na siatce, symulacja bazująca na graczach, metody hybrydowe.
T-P-3Wizualizacja wyników obliczeń na potrzeby prac pisemnych i prezentacji multimedialnych.
T-W-2Metody opisu modeli na potrzeby analizy i symulacji komputerowych: równania różniczkowe, opis w przestrzeni zmiennych stanu, graf, model mieszany logiczno-dynamiczny, modele operatorowe.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-3Metoda projektów
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena zadania projektowego
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Ma zdolność stosowania zdobytej wiedzy i umiejętności do rozwiązywania właściwych zadań z zakresu modelowania i symulacji ukladów dynamicznych
3,5
4,0
4,5
5,0