Wydział Informatyki - Inżynieria cyfryzacji (S1)
specjalność: Zastosowania informatyki
Sylabus przedmiotu Modelowanie i symulacja komputerowa:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Inżynieria cyfryzacji | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
Obszary studiów | nauki techniczne, studia inżynierskie | ||
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
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Analiza systemowa |
W-2 | Matematyka stosowana ze statystyką |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Nauczyć studentów modelowania i symulacji złożonych systemów dynamicznych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Zapoznanie się z programem Arena i budowa prostego modelu | 2 |
T-L-2 | Modelowanie systemu | 4 |
T-L-3 | Analiza danych wejściowych | 2 |
T-L-4 | Projektowanie eksperymentów | 2 |
T-L-5 | Statystyczna analiza danych wyjściowych | 2 |
T-L-6 | Porównywanie systemów i scenariuszy | 2 |
T-L-7 | Optymalizacja z wykorzystaniem modeli symulacyjnych | 2 |
T-L-8 | Modelowanie jednowymiarowych i wielowymiarowych systemów statycznych. | 6 |
T-L-9 | Pakiet Matlab/Simulink jako środowisko do modelowania i wizualizacji ciągłych systemów dynamicznych. | 2 |
T-L-10 | Modelowanie prostych i złożonych modeli ciągłych systemów dynamicznych. | 6 |
30 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Podstawowe określenia i definicje: system i jego własności, modele i ich rodzaje, symulacja komputerowa, proces modelowania. Kategorie modeli matematycznych: definicje, własności i przykłady | 2 |
T-W-2 | Modelowanie 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-3 | Metodyka badań symulacyjnych i budowa symulatorów | 2 |
T-W-4 | Analiza danych wejściwych | 2 |
T-W-5 | Projektowanie eksperymentów | 2 |
T-W-6 | Analiza danych wyjściowych | 2 |
T-W-7 | Porównywanie systemów i optymalizacja | 3 |
15 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
A-L-2 | Przygotowanie do zajęć | 25 |
A-L-3 | Konsultacje | 1 |
56 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
A-W-2 | Przygotowanie do zaliczenia - praca własna studenta | 15 |
A-W-3 | Konsultacje | 2 |
32 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład informacyjny |
M-2 | ćwiczenia przedmiotowe |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Test uzupełnień |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
IC_1A_B/09_W01 Student posiada wiedzę z zakresu modelowania i symulacji systemów: dynamicznych, statycznych, ciągłych i dyskretnych. | IC_1A_W16 | — | — | C-1 | T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-1, T-W-2 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
IC_1A_B/09_U01 Student umie modelować, symulować i analizować proste i złożone systemy. | IC_1A_U16, IC_1A_U06, IC_1A_U01 | — | — | C-1 | T-L-4, T-L-5, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-6, T-L-7 | M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
IC_1A_B/09_W01 Student posiada wiedzę z zakresu modelowania i symulacji systemów: dynamicznych, statycznych, ciągłych i dyskretnych. | 2,0 | Student nie potrafi scharakteryzować i zamodelować prostych systemów. |
3,0 | Student potrafi scharakteryzować i zamodelować proste systemy. | |
3,5 | Student potrafi dobrać metodę modelowania i symulacji do systemu. | |
4,0 | Student potrafi przeanalizować wpływ niepewności na poszczególnych etapach modelowania i symulacji. | |
4,5 | Student potrafi zaplanować badania symulacyjne złożonych systemów. | |
5,0 | Student potrafi przewidzieć dokładność wyników symulacji w zależności od metody modelowania i typu danych. |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
IC_1A_B/09_U01 Student umie modelować, symulować i analizować proste i złożone systemy. | 2,0 | Student nie potrafi zaplanować badań typowych systemów i nie wie jak przeprowadzić odpowiednie eksperymenty. |
3,0 | Student potrafi zaplanować badania typowych systemów i wie jak przeprowadzić odpowiednie eksperymenty. | |
3,5 | Student potrafi wytłumaczyć znaczenie poszczególnych etapów badania symulacyjnego. | |
4,0 | Student potrafi zaplanować badania złożonych systemów i wie jak przeprowadzić odpowiednie eksperymenty. | |
4,5 | Student potrafi wyciągnąć wnioski z przeprowadzonych badań korzystając z metod statystycznych. | |
5,0 | Student potrafi ocenić dokładność uzyskanych oszacowań. |
Literatura podstawowa
- Banks, Carson, Nelson, Nicol, Discrete-Event System Simulation, Pearson, Upper Saddle River, 2010, 5
- Kelton, Sadowski, Sturrock, Simulation with Arena, McGraw Hill, Boston, 2004, 3