Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: technologia żywności i żywienia
Sylabus przedmiotu Optymalizacja konstrukcji:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Szkoła Doktorska | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Optymalizacja konstrukcji | ||
| Specjalność | inżynieria mechaniczna | ||
| Jednostka prowadząca | Instytut Technologii Mechanicznej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Ryszard Buczkowski <Ryszard.Buczkowski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Ryszard Buczkowski <Ryszard.Buczkowski@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 32 | Grupa obieralna | 2 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | 1. Wymagane przygotowanie z przedmiotów: Matematyka, Badania operacyjne |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zdobycie wiedzy z zakresu zagadnień optymalizacji konstrukcji |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Programowanie komputerowe | 10 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | 1. Podstawowe sformułowania i klasyfikacja zadań programowania matematycznego. 2. Programowanie liniowe i nieliniowe. 3. Programowanie liniowe. Metoda sympleksowa. 4. Programowanie nieliniowe. Metody minimalizacji bez ograniczeń z poszukiwaniem w kierunku. 5. Metoda największego spadku. 6. Metody minimalizacji bez ograniczeń z poszukiwaniem w kierunku. Metoda Newtona i zmodyfikowana metoda Newtona. 7. Metody minimalizacji bez ograniczeń. Metoda quasi-Newtona. Poprawki pierwszego (metoda WBD) i drugiego rzędu (metoda DFP i BFGS). 8. Metody minimalizacji bez ograniczeń. Metody gradientów sprzężonych. Poprawki wg formuły Fletchera-Reevesa i Polaka-Ribiere’a. 9. Metody minimalizacji z ograniczeniami. Metoda współczynników Lagrange’a i rozszerzona funkcja Lagrange’a. 10. Metody minimalizacji z ograniczeniami. Metoda funkcji kary zewnętrznej i wewnętrznej. 11. Aspekty programowania matematycznego w procesie projektowania – przykłady zastosowań. | 15 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | 1. Orogramowanie (Matlab) zadanych problemów lub zadań optymalizacyjnych dotyczących mechaniki konstrukcji (optymalizacja ciężaru kratownic i konstrukcji ramowych). 2. Rozwiązywanie zadań liniowych i nieliniowych (metody funkcji kary, zwykła i rozszerzona metoda Lagarange'a) za pomocą pakietu kalkulacyjnego Mathcad. 3. Rozwiązywanie zagadnień nieliniowych za pomocą pakietu Mathematica. | 10 |
| A-P-2 | Studiowanie literatury | 20 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w wykładach, które są zharmonizowane z celami, tresćiami i efektami uczenia się. | 15 |
| A-W-2 | Studiowanie literatury | 45 |
| 60 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład problemowy |
| M-2 | Metody programowane z użyciem komputera |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD_3-_SzDE02bIME_W01 Student posiada wiedzę w zakresie optymalizacji konstrukcji. | SD_3_W01 | — | C-1 | T-W-1 | M-1, M-2 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD_3-_SzDE02bIME_U01 1. Przyswojenie informacji z podstaw programowania liniowego i nieliniowego. 2. Umiejętność rozwiązywania zadań praktycznych, zarówno w odniesieniu do zagadnień technicznych, ale również w kontekście zagadnień ekonomicznych. | SD_3_U06, SD_3_U02 | — | C-1 | T-W-1 | M-2, M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD_3-_SzDE02bIME_K01 Rozumie konieczność i jest gotów do krytycznej analizy uzyskanego dorobku naukowego w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny | SD_3_K01, SD_3_K02, SD_3_K03 | — | C-1 | T-W-1 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDE02bIME_W01 Student posiada wiedzę w zakresie optymalizacji konstrukcji. | 2,0 | |
| 3,0 | Student poprawnie formułuje zagadnienia optymalizacyjne Rozwiązuje zadania optymalizacyjne w stopniu dostatecznym. Nie posiada umiejętności programowania - ocena - 3 dostatecznym. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDE02bIME_U01 1. Przyswojenie informacji z podstaw programowania liniowego i nieliniowego. 2. Umiejętność rozwiązywania zadań praktycznych, zarówno w odniesieniu do zagadnień technicznych, ale również w kontekście zagadnień ekonomicznych. | 2,0 | |
| 3,0 | 1. W stopniu dostatecznym student opisuje matematycznie i rozwiązuje proste zadania optymalizacyjne. 2. Powyższe zadania oblicza za pomocą pakietów kalkulacyjnych. 3. Nie posiada umiętności programowania złożonych zadań optym,alizacyjnych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDE02bIME_K01 Rozumie konieczność i jest gotów do krytycznej analizy uzyskanego dorobku naukowego w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny | 2,0 | |
| 3,0 | Rozumie konieczność i jest gotów do krytycznej analizy uzyskanego dorobku naukowego w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny w stopniu dostatecznym | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- W. Findeisen i inni, Teoria i metody obliczeniowe otymalizacji, PWN, Warszawa, 1980
- R.T. Haftka, Z. Gürdal, Elements of Structural Optimization, 3rd ed., Kluwer, 1992
- J.Seidler, Metody rozwiązywania zadań optymalizacji, WNT, Warszawa, 1980
Literatura dodatkowa
- T. Kręglewski i inni, Metody optymalizacji w języku FORTRAN, PWN, Warszawa, 1984
- R. Buczkowski, M. Kleiber, Mechanika kontaktu ciał o powierzchniach chropowatych. Metoda elementów skończonych., PWN, Warszawa, 2014