ZUT - Polska Rama Kwalifikacji / Rok 2023/2024 / Wydział Informatyki / Informatyka (N1) / Sylabus przedmiotu

Wydział Informatyki - Informatyka (N1)

Sylabus przedmiotu Modelowanie i symulacja systemów:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia niestacjonarne	Poziom	pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	inżynier
Obszary studiów	charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Modelowanie i symulacja systemów
Specjalność	przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca	Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny	Piotr Piela <Piotr.Piela@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Przemysław Korytkowski <Przemyslaw.Korytkowski@zut.edu.pl>, Piotr Piela <Piotr.Piela@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	4,0	ECTS (formy)	4,0
Forma zaliczenia	egzamin	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	6	18	2,0	0,40	zaliczenie
wykłady	W	6	18	2,0	0,60	egzamin

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Algebra liniowa
W-2	Matematyka stosowana ze statystyką 1
W-3	Metody numeryczne

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Ukształtowanie umiejętności tworzenia modeli komputerowych obiektów rzeczywistych.
C-2	Ukształtowanie umiejętności przeprowadzania symulacji komputerowych i analizy otrzymanych wyników w oparciu o przykładowe modele.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Wprowadzenie - określenie zasad zaliczania i oceny.	1
T-L-2	Pakiet Matlab/Simulink jako środowisko do modelowania i wizualizacji systemów.	1
T-L-3	Modelowanie jednowymiarowych i wielowymiarowych systemów statycznych.	2
T-L-4	Modelowanie prostych i złożonych modeli dynamicznych.	5
T-L-5	Tworzenie modeli liniowych.	3
T-L-6	Identyfikacja modeli systemów dynamicznych.	3
T-L-7	Realizacja wybranych systemów symulacyjnych.	3
		18
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.	2
T-W-3	Wprowadzenie do modelowania systemów dynamicznych. Kinematyka bryły sztywnej (środek masy, układy odniesienia, prędkości liniowe i kątowe). Dynamika bryły sztywnej (moment pędu, moment bezwładności, moment siły i równanie ruchu). 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.	2
T-W-4	Behawioralne modele dynamiczne formułowane z wykorzystaniem metod optymalizujących przyjęte wskaźniki jakości (na przykładzie metody najmniejszych kwadratów).	2
T-W-5	Systemy liniowe: metody linearyzacji, założenia i uproszczenia w procesie modelowania. Dynamiczne modele liniowe w przestrzeni stanów. Linearyzacja modeli za pomocą rozkładu w szereg Taylora. Linearyzacja modeli z wykorzystaniem metod identyfikacji.	2
T-W-6	Rachunek operatorowy, przekształcenie Laplace'a i jego własności. Transmitancja operatorowa. Transmitancje sprzężeń podstawowych. Modele liniowych systemów dynamicznych w postaci transmitancji operatorowej. Zależność pomiędzy równaniami stanu i wyjścia a transmitancją operatorową	1
T-W-7	Zbieranie danych. Pomiary. Identyfikacja parametrów modeli dynamicznych na podstawie danych pomiarowych	2
T-W-8	Model komputerowy. Wybór algorytmów obliczeniowych. Wybór oprogramowania. Numeryczne metody rozwiązywania równań różniczkowych.	2
T-W-9	Weryfikacja, walidacja i kalibracja modelu. Sposoby przedstawiania działania modelu. Wizualizacja.	1
T-W-10	Rodzaje i budowa systemów symulacyjnych.	2
		18

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach	18
A-L-2	Przygotowanie do zajęć (praca własna studenta)	6
A-L-3	Dokończenie (wizualizacja) realizowanych w trakcie zajęć zadań (praca własna studenta)	12
A-L-4	Modelowanie, wizualizacja i analiza działania samodzielnie opracowanego systemu (praca własna studenta)	14
		50
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	18
A-W-2	Konsultacje	2
A-W-3	Przygotowanie do egzaminu - praca własna studenta	28
A-W-4	Uczestnictwo w egzaminie	2
		50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład informacyjny z wykorzystaniem środków audiowizualnych.
M-2	Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny (pytania testowe jednokrotnego wyboru oraz pytania otwarte), zaliczenie po uzyskaniu 60% maksymalnej liczby punktów
S-2	Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta, zadania realizowane na poszczególnych zajęciach oceniane są w formie punktów, ocena końcowa zależy od liczby zgromadzonych punktów

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia się	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_1A_C19_W01 Student posiada wiedzę z zakresu modelowania i symulacji systemów: dynamicznych, statycznych, ciągłych i dyskretnych.	I_1A_W01, I_1A_W03	—	—	C-1	T-W-9, T-W-4, T-W-6, T-W-2, T-W-8, T-W-7, T-W-10, T-W-1, T-W-3, T-W-5	M-1	S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia się	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_1A_C19_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć tworzyć modele komputerowe systemów oraz opracowywać wizualizację działania tych modeli.	I_1A_U01, I_1A_U05	—	—	C-2, C-1	T-L-3, T-L-4, T-L-7, T-L-2	M-2	S-2
I_1A_C19_U02 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania.	I_1A_U03	—	—	C-2	T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6	M-2	S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia się	Ocena	Kryterium oceny
I_1A_C19_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 uczenia się	Ocena	Kryterium oceny
I_1A_C19_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć tworzyć modele komputerowe systemów oraz opracowywać wizualizację działania tych modeli.	2,0	Student nie potrafi tworzyć modeli komputerowych.
	3,0	Student potrafi tworzyć proste modele komputerowe jednego typu.
	3,5	Student potrafi tworzyć proste modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizację działania tych modeli w postaci wykresów.
	4,0	Student potrafi tworzyć złożone modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizację działania tych modeli w postaci wykresów.
	4,5	Student potrafi tworzyć złożone modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizację działania tych modeli w trybie offline.
	5,0	Student potrafi tworzyć złożone modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizację działania tych modeli w trybie online.
I_1A_C19_U02 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania.	2,0	Student nie potrafi analizować wyników otrzymanych w procesie modelowania.
	3,0	Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania prostych systemów jednego typu.
	3,5	Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania prostych systemów różnego typu.
	4,0	Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania złożonych systemów.
	4,5	Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania złożonych systemów oraz wskazać wpływ wykorzystanych metod w procesie kodowania modelu na wyniki.
	5,0	Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania złożonych systemów oraz wskazać wpływ poszczególnych etapów modelowania na otrzymane wyniki.

Literatura podstawowa

Guntenbaum J., Modelowanie matematyczne systemów, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2003, III
Banks, Carson, Nelson, Nicol, Discrete-Event System Simulation, Pearson, Upper Saddle River, 2010, 5
Morrison F., Sztuka modelowania układów dynamicznych, WNT, Warszawa, 1996, I
Kelton, Sadowski, Sturrock, Simulation with Arena, McGraw Hill, Boston, 2004, 3
Popov O., Elementy teorii systemów – systemy dynamiczne, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 2005, II

Literatura dodatkowa

Klempka R., Stankiewicz A., Modelowanie i symulacja układów dynamicznych, Uczelniane Wydawnictwo Naukowo- Dydaktyczne AGH, Kraków, 2004, I
Ljung L., System identification. Theory for the user, Prentice Hall, Upper Saddle River, New York, 1999, II
Kincaid D., Cheney W., Analiza numeryczna, WNT, Warszawa, 2006, III
Mrozek B., Mrozek Z., MATLAB i Simulink. Poradnik użytkownika, Helion, Gliwice, 2010, III

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Wprowadzenie - określenie zasad zaliczania i oceny.	1
T-L-2	Pakiet Matlab/Simulink jako środowisko do modelowania i wizualizacji systemów.	1
T-L-3	Modelowanie jednowymiarowych i wielowymiarowych systemów statycznych.	2
T-L-4	Modelowanie prostych i złożonych modeli dynamicznych.	5
T-L-5	Tworzenie modeli liniowych.	3
T-L-6	Identyfikacja modeli systemów dynamicznych.	3
T-L-7	Realizacja wybranych systemów symulacyjnych.	3
		18

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
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.	2
T-W-3	Wprowadzenie do modelowania systemów dynamicznych. Kinematyka bryły sztywnej (środek masy, układy odniesienia, prędkości liniowe i kątowe). Dynamika bryły sztywnej (moment pędu, moment bezwładności, moment siły i równanie ruchu). 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.	2
T-W-4	Behawioralne modele dynamiczne formułowane z wykorzystaniem metod optymalizujących przyjęte wskaźniki jakości (na przykładzie metody najmniejszych kwadratów).	2
T-W-5	Systemy liniowe: metody linearyzacji, założenia i uproszczenia w procesie modelowania. Dynamiczne modele liniowe w przestrzeni stanów. Linearyzacja modeli za pomocą rozkładu w szereg Taylora. Linearyzacja modeli z wykorzystaniem metod identyfikacji.	2
T-W-6	Rachunek operatorowy, przekształcenie Laplace'a i jego własności. Transmitancja operatorowa. Transmitancje sprzężeń podstawowych. Modele liniowych systemów dynamicznych w postaci transmitancji operatorowej. Zależność pomiędzy równaniami stanu i wyjścia a transmitancją operatorową	1
T-W-7	Zbieranie danych. Pomiary. Identyfikacja parametrów modeli dynamicznych na podstawie danych pomiarowych	2
T-W-8	Model komputerowy. Wybór algorytmów obliczeniowych. Wybór oprogramowania. Numeryczne metody rozwiązywania równań różniczkowych.	2
T-W-9	Weryfikacja, walidacja i kalibracja modelu. Sposoby przedstawiania działania modelu. Wizualizacja.	1
T-W-10	Rodzaje i budowa systemów symulacyjnych.	2
		18

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach	18
A-L-2	Przygotowanie do zajęć (praca własna studenta)	6
A-L-3	Dokończenie (wizualizacja) realizowanych w trakcie zajęć zadań (praca własna studenta)	12
A-L-4	Modelowanie, wizualizacja i analiza działania samodzielnie opracowanego systemu (praca własna studenta)	14
		50

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	18
A-W-2	Konsultacje	2
A-W-3	Przygotowanie do egzaminu - praca własna studenta	28
A-W-4	Uczestnictwo w egzaminie	2
		50

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	I_1A_C19_W01	Student posiada wiedzę z zakresu modelowania i symulacji systemów: dynamicznych, statycznych, ciągłych i dyskretnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_W01	Posiada poszerzoną wiedzę w zakresie matematyki stosowanej i obliczeniowej oraz fizyki, niezbędną do formułowania i rozwiązywania problemów w informatyce i dyscyplinach pokrewnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_W03	Posiada poszerzoną wiedzę w zakresie metod przechowywania, przetwarzania, przesyłania i analizy danych oraz modelowania systemów umożliwiającą rozwiązywanie rzeczywistych problemów obliczeniowych.
Cel przedmiotu	C-1	Ukształtowanie umiejętności tworzenia modeli komputerowych obiektów rzeczywistych.
Treści programowe	T-W-9	Weryfikacja, walidacja i kalibracja modelu. Sposoby przedstawiania działania modelu. Wizualizacja.
	T-W-4	Behawioralne modele dynamiczne formułowane z wykorzystaniem metod optymalizujących przyjęte wskaźniki jakości (na przykładzie metody najmniejszych kwadratów).
	T-W-6	Rachunek operatorowy, przekształcenie Laplace'a i jego własności. Transmitancja operatorowa. Transmitancje sprzężeń podstawowych. Modele liniowych systemów dynamicznych w postaci transmitancji operatorowej. Zależność pomiędzy równaniami stanu i wyjścia a transmitancją operatorową
	T-W-2	Modelowanie systemów statycznych: modele fenomenologiczne i behawioralne.
	T-W-8	Model komputerowy. Wybór algorytmów obliczeniowych. Wybór oprogramowania. Numeryczne metody rozwiązywania równań różniczkowych.
	T-W-7	Zbieranie danych. Pomiary. Identyfikacja parametrów modeli dynamicznych na podstawie danych pomiarowych
	T-W-10	Rodzaje i budowa systemów symulacyjnych.
	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.
	T-W-3	Wprowadzenie do modelowania systemów dynamicznych. Kinematyka bryły sztywnej (środek masy, układy odniesienia, prędkości liniowe i kątowe). Dynamika bryły sztywnej (moment pędu, moment bezwładności, moment siły i równanie ruchu). 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.
	T-W-5	Systemy liniowe: metody linearyzacji, założenia i uproszczenia w procesie modelowania. Dynamiczne modele liniowe w przestrzeni stanów. Linearyzacja modeli za pomocą rozkładu w szereg Taylora. Linearyzacja modeli z wykorzystaniem metod identyfikacji.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z wykorzystaniem środków audiowizualnych.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny (pytania testowe jednokrotnego wyboru oraz pytania otwarte), zaliczenie po uzyskaniu 60% maksymalnej liczby punktów
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	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.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	I_1A_C19_U01	W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć tworzyć modele komputerowe systemów oraz opracowywać wizualizację działania tych modeli.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_U01	Potrafi wykrywać związki i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i na tej podstawie tworzyć modele komputerowe i przeprowadzać ich symulacje.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_U05	Potrafi rozwiązywać zadania i problemy informatyczne z wykorzystaniem metod matematyki obliczeniowej w szczególności stosując techniki analityczne lub symulacyjne.
Cel przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności przeprowadzania symulacji komputerowych i analizy otrzymanych wyników w oparciu o przykładowe modele.
Cel przedmiotu	C-1	Ukształtowanie umiejętności tworzenia modeli komputerowych obiektów rzeczywistych.
Treści programowe	T-L-3	Modelowanie jednowymiarowych i wielowymiarowych systemów statycznych.
	T-L-4	Modelowanie prostych i złożonych modeli dynamicznych.
	T-L-7	Realizacja wybranych systemów symulacyjnych.
	T-L-2	Pakiet Matlab/Simulink jako środowisko do modelowania i wizualizacji systemów.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta, zadania realizowane na poszczególnych zajęciach oceniane są w formie punktów, ocena końcowa zależy od liczby zgromadzonych punktów
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie potrafi tworzyć modeli komputerowych.
	3,0	Student potrafi tworzyć proste modele komputerowe jednego typu.
	3,5	Student potrafi tworzyć proste modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizację działania tych modeli w postaci wykresów.
	4,0	Student potrafi tworzyć złożone modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizację działania tych modeli w postaci wykresów.
	4,5	Student potrafi tworzyć złożone modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizację działania tych modeli w trybie offline.
	5,0	Student potrafi tworzyć złożone modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizację działania tych modeli w trybie online.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	I_1A_C19_U02	W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_U03	Potrafi pozyskiwać, przesyłać, przetwarzać dane, podsumowywać wyniki eksperymentów empirycznych, dokonywać interpretacji uzyskanych wyników i formułować wynikające z nich wnioski.
Cel przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności przeprowadzania symulacji komputerowych i analizy otrzymanych wyników w oparciu o przykładowe modele.
Treści programowe	T-L-3	Modelowanie jednowymiarowych i wielowymiarowych systemów statycznych.
	T-L-4	Modelowanie prostych i złożonych modeli dynamicznych.
	T-L-5	Tworzenie modeli liniowych.
	T-L-6	Identyfikacja modeli systemów dynamicznych.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta, zadania realizowane na poszczególnych zajęciach oceniane są w formie punktów, ocena końcowa zależy od liczby zgromadzonych punktów
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie potrafi analizować wyników otrzymanych w procesie modelowania.
	3,0	Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania prostych systemów jednego typu.
	3,5	Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania prostych systemów różnego typu.
	4,0	Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania złożonych systemów.
	4,5	Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania złożonych systemów oraz wskazać wpływ wykorzystanych metod w procesie kodowania modelu na wyniki.
	5,0	Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania złożonych systemów oraz wskazać wpływ poszczególnych etapów modelowania na otrzymane wyniki.