Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Inżynieria cyfryzacji (N1)
specjalność: Zastosowania informatyki

Sylabus przedmiotu Modelowanie i symulacja komputerowa:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Inżynieria cyfryzacji
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Modelowanie i symulacja komputerowa
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny Przemysław Korytkowski <Przemyslaw.Korytkowski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Piotr Piela <Piotr.Piela@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW5 10 1,10,62zaliczenie
laboratoriaL5 18 1,90,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Analiza systemowa
W-2Matematyka stosowana ze statystyką

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nauczyć studentów modelowania i symulacji złożonych systemów dynamicznych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Zapoznanie się z programem Arena i budowa prostego modelu2
T-L-2Modelowanie systemu2
T-L-3Analiza danych wejściowych2
T-L-4Projektowanie eksperymentów2
T-L-5Statystyczna analiza danych wyjściowych2
T-L-6Porównywanie systemów i scenariuszy1
T-L-7Optymalizacja z wykorzystaniem modeli symulacyjnych2
T-L-8Modelowanie jednowymiarowych i wielowymiarowych systemów statycznych.2
T-L-9Pakiet Matlab/Simulink jako środowisko do modelowania i wizualizacji ciągłych systemów dynamicznych.1
T-L-10Modelowanie prostych i złożonych modeli ciągłych systemów dynamicznych.2
18
wykłady
T-W-1Podstawowe określenia i definicje: system i jego własności, modele i ich rodzaje, symulacja komputerowa, proces modelowania. Kategorie modeli matematycznych: definicje, własności i przykłady1
T-W-2Modelowanie systemów statycznych: modele fenomenologiczne i behawioralne Modelowanie systemów dynamicznych: definicje, sposoby opisu, zmienne i parametry modelu. Fenomenologiczne modele dynamiczne opisane za pomocą równań stanu formułowane w oparciu o metody bilansowe oraz metody wariacyjne. Behawioralne modele dynamiczne formułowane z wykorzystaniem metod optymalizujących przyjęte wskaźniki jakości (na przykładzie metody najmniejszych kwadratów).2
T-W-3Metodyka badań symulacyjnych i budowa symulatorów1
T-W-4Analiza danych wejściwych2
T-W-5Projektowanie eksperymentów1
T-W-6Analiza danych wyjściowych2
T-W-7Porównywanie systemów i optymalizacja1
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach18
A-L-2Przygotowanie do zajęć42
A-L-3Konsultacje1
61
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Przygotowanie do zajęć6
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia13
A-W-4Konsultacje1
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2ćwiczenia przedmiotowe

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Test uzupełnień

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
IC_1A_B/09_W01
Student posiada wiedzę z zakresu modelowania i symulacji systemów: dynamicznych, statycznych, ciągłych i dyskretnych.		IC_1A_W16T1A_W07InzA_W02, InzA_W05C-1T-W-4, T-W-5, T-W-3, T-W-6, T-W-1, T-W-2M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
IC_1A_B/09_U01
Student umie modelować, symulować i analizować proste i złożone systemy.		IC_1A_U01, IC_1A_U06, IC_1A_U16T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10, T1A_U11, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U16InzA_U01, InzA_U02, InzA_U03, InzA_U04, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U08C-1T-L-4, T-L-1, T-L-7, T-L-2, T-L-3, T-L-5, T-L-6M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IC_1A_B/09_W01
Student posiada wiedzę z zakresu modelowania i symulacji systemów: dynamicznych, statycznych, ciągłych i dyskretnych.		2,0Student nie potrafi scharakteryzować i zamodelować prostych systemów.
3,0Student potrafi scharakteryzować i zamodelować proste systemy.
3,5Student potrafi dobrać metodę modelowania i symulacji do systemu.
4,0Student potrafi przeanalizować wpływ niepewności na poszczególnych etapach modelowania i symulacji.
4,5Student potrafi zaplanować badania symulacyjne złożonych systemów.
5,0Student potrafi przewidzieć dokładność wyników symulacji w zależności od metody modelowania i typu danych.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IC_1A_B/09_U01
Student umie modelować, symulować i analizować proste i złożone systemy.		2,0Student nie potrafi zaplanować badań typowych systemów i nie wie jak przeprowadzić odpowiednie eksperymenty.
3,0Student potrafi zaplanować badania typowych systemów i wie jak przeprowadzić odpowiednie eksperymenty.
3,5Student potrafi wytłumaczyć znaczenie poszczególnych etapów badania symulacyjnego.
4,0Student potrafi zaplanować badania złożonych systemów i wie jak przeprowadzić odpowiednie eksperymenty.
4,5Student potrafi wyciągnąć wnioski z przeprowadzonych badań korzystając z metod statystycznych.
5,0Student potrafi ocenić dokładność uzyskanych oszacowań.

Literatura podstawowa

  1. Banks, Carson, Nelson, Nicol, Discrete-Event System Simulation, Pearson, Upper Saddle River, 2010, 5
  2. Kelton, Sadowski, Sturrock, Simulation with Arena, McGraw Hill, Boston, 2004, 3

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Zapoznanie się z programem Arena i budowa prostego modelu2
T-L-2Modelowanie systemu2
T-L-3Analiza danych wejściowych2
T-L-4Projektowanie eksperymentów2
T-L-5Statystyczna analiza danych wyjściowych2
T-L-6Porównywanie systemów i scenariuszy1
T-L-7Optymalizacja z wykorzystaniem modeli symulacyjnych2
T-L-8Modelowanie jednowymiarowych i wielowymiarowych systemów statycznych.2
T-L-9Pakiet Matlab/Simulink jako środowisko do modelowania i wizualizacji ciągłych systemów dynamicznych.1
T-L-10Modelowanie prostych i złożonych modeli ciągłych systemów dynamicznych.2
18

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Podstawowe określenia i definicje: system i jego własności, modele i ich rodzaje, symulacja komputerowa, proces modelowania. Kategorie modeli matematycznych: definicje, własności i przykłady1
T-W-2Modelowanie systemów statycznych: modele fenomenologiczne i behawioralne Modelowanie systemów dynamicznych: definicje, sposoby opisu, zmienne i parametry modelu. Fenomenologiczne modele dynamiczne opisane za pomocą równań stanu formułowane w oparciu o metody bilansowe oraz metody wariacyjne. Behawioralne modele dynamiczne formułowane z wykorzystaniem metod optymalizujących przyjęte wskaźniki jakości (na przykładzie metody najmniejszych kwadratów).2
T-W-3Metodyka badań symulacyjnych i budowa symulatorów1
T-W-4Analiza danych wejściwych2
T-W-5Projektowanie eksperymentów1
T-W-6Analiza danych wyjściowych2
T-W-7Porównywanie systemów i optymalizacja1
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach18
A-L-2Przygotowanie do zajęć42
A-L-3Konsultacje1
61
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Przygotowanie do zajęć6
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia13
A-W-4Konsultacje1
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIC_1A_B/09_W01Student posiada wiedzę z zakresu modelowania i symulacji systemów: dynamicznych, statycznych, ciągłych i dyskretnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIC_1A_W16Posiada wiedzę z zakresu modelowania i symulacji komputerowej systemów
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Nauczyć studentów modelowania i symulacji złożonych systemów dynamicznych
Treści programoweT-W-4Analiza danych wejściwych
T-W-5Projektowanie eksperymentów
T-W-3Metodyka badań symulacyjnych i budowa symulatorów
T-W-6Analiza danych wyjściowych
T-W-1Podstawowe określenia i definicje: system i jego własności, modele i ich rodzaje, symulacja komputerowa, proces modelowania. Kategorie modeli matematycznych: definicje, własności i przykłady
T-W-2Modelowanie systemów statycznych: modele fenomenologiczne i behawioralne Modelowanie systemów dynamicznych: definicje, sposoby opisu, zmienne i parametry modelu. Fenomenologiczne modele dynamiczne opisane za pomocą równań stanu formułowane w oparciu o metody bilansowe oraz metody wariacyjne. Behawioralne modele dynamiczne formułowane z wykorzystaniem metod optymalizujących przyjęte wskaźniki jakości (na przykładzie metody najmniejszych kwadratów).
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Test uzupełnień
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi scharakteryzować i zamodelować prostych systemów.
3,0Student potrafi scharakteryzować i zamodelować proste systemy.
3,5Student potrafi dobrać metodę modelowania i symulacji do systemu.
4,0Student potrafi przeanalizować wpływ niepewności na poszczególnych etapach modelowania i symulacji.
4,5Student potrafi zaplanować badania symulacyjne złożonych systemów.
5,0Student potrafi przewidzieć dokładność wyników symulacji w zależności od metody modelowania i typu danych.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIC_1A_B/09_U01Student umie modelować, symulować i analizować proste i złożone systemy.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIC_1A_U01Ma umiejętność wykrywania związków i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i tworzenia modeli komputerowych
IC_1A_U06Umie opisywać i analizować działanie podstawowych systemów technicznych na poziomie sprzętu i oprogramowania
IC_1A_U16Potrafi planować, przeprowadzać eksperymenty (w tym pomiary i symulacje komputerowe), interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski z eksperymentów
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
T1A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
T1A_U11ma przygotowanie niezbędne do pracy w środowisku przemysłowym oraz zna zasady bezpieczeństwa związane z tą pracą
T1A_U13potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
T1A_U14potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_U16potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować oraz zrealizować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
InzA_U03potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
InzA_U04potrafi dokonać wstępnej analizy ekonomicznej podejmowanych działań inżynierskich
InzA_U05potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
InzA_U06potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
InzA_U08potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Cel przedmiotuC-1Nauczyć studentów modelowania i symulacji złożonych systemów dynamicznych
Treści programoweT-L-4Projektowanie eksperymentów
T-L-1Zapoznanie się z programem Arena i budowa prostego modelu
T-L-7Optymalizacja z wykorzystaniem modeli symulacyjnych
T-L-2Modelowanie systemu
T-L-3Analiza danych wejściowych
T-L-5Statystyczna analiza danych wyjściowych
T-L-6Porównywanie systemów i scenariuszy
Metody nauczaniaM-2ćwiczenia przedmiotowe
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Test uzupełnień
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi zaplanować badań typowych systemów i nie wie jak przeprowadzić odpowiednie eksperymenty.
3,0Student potrafi zaplanować badania typowych systemów i wie jak przeprowadzić odpowiednie eksperymenty.
3,5Student potrafi wytłumaczyć znaczenie poszczególnych etapów badania symulacyjnego.
4,0Student potrafi zaplanować badania złożonych systemów i wie jak przeprowadzić odpowiednie eksperymenty.
4,5Student potrafi wyciągnąć wnioski z przeprowadzonych badań korzystając z metod statystycznych.
5,0Student potrafi ocenić dokładność uzyskanych oszacowań.