Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Modelowanie i symulacja systemów:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Modelowanie i symulacja systemów
Specjalność systemy komputerowe i oprogramowanie
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Piotr Piela <Piotr.Piela@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL5 15 1,50,40zaliczenie
wykładyW5 30 1,50,60egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wiedza z zakresu algebry i analizy matematycznej, fizyki oraz metod numerycznych.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Ukształtowanie umiejętności tworzenia prostych modeli komputerowych obiektów rzeczywistych.
C-2Ukształtowanie umiejętności przeprowadzania symulacji komputerowych i analizy otrzymanych wyników w oparciu o przykładowe modele.
C-3Zapoznanie studentów z zasadami tworzenia modeli matematycznych systemów różnego typu.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wprowadzenie - higiena pracy z komputerem, określenie zasad zaliczania i oceny.1
T-L-2Modelowanie jednowymiarowych i wielowymiarowych systemów statycznych.4
T-L-3Pakiet Matlab/Simulink jako środowisko do modelowania i wizualizacji systemów dynamicznych.2
T-L-4Modelowanie prostych modeli dynamicznych.4
T-L-5Modelowanie złożonych modeli dynamicznych.4
15
wykłady
T-W-1Wprowadzenie1
T-W-2Podstawowe określenia i definicje: system i jego własności, modele i ich rodzaje, symulacja komputerowa, proces modelowania2
T-W-3Kategorie modeli matematycznych: definicje, własności i przykłady3
T-W-4Modelowanie systemów statycznych: modele fenomenologiczne i behawioralne2
T-W-5Modelowanie 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).6
T-W-6Systemy liniowe: metody linearyzacji, założenia i uproszczenia w procesie modelowania. Dynamiczne modele liniowe w przestrzeni stanów. Linearyzacja modeli za pomoca rozkładu w szereg Taylora. Linearyzacja modeli z wykorzystaniem metod identyfikacji.2
T-W-7Rachunek 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 operatorową4
T-W-8Modelowanie systemów dyskretnych. Dobór czasu próbkowania. Równania różnicowe. Metody przekształcania równań różniczkowych na równania różnicowe. Transmitancja operatorowa dla systemów dyskretnych.2
T-W-9Zbieranie danych. Pomiary. Identyfikacja parametrów modeli dynamicznych na podstawie danych pomiarowych2
T-W-10Model komputerowy. Wybór algorytmów obliczeniowych. Wybór oprogramowania. Numeryczne metody rozwiązywania równań różniczkowych.2
T-W-11Błędy obliczeń i ich rodzaje. Stabilność i uwarunkowanie algorytmów numerycznych.2
T-W-12Weryfikacja, walidacja i kalibracja modelu. Sposoby przedstawiania działania modelu. Wizualizacja.2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie do zajęć (praca własna studenta)10
A-L-3Dokończenie (wizualizacja) realizowanych w trakcie zajęć zadań (praca własna studenta)10
A-L-4Modelowanie, wizualizacja i analiza działania samodzielnie opracowanego systemu dynamicznego (praca własna studenta)8
A-L-5Uczestnictwo w konsultacjach do laboratoriów1
44
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu2
A-W-3Przygotowanie do egzaminu (praca własna studenta)10
A-W-4Uczestnictwo w egzaminie2
44

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny (pytania testowe jednokrotnego wyboru oraz pytania otwarte), zaliczenie po uzyskaniu 50% maksymalnej liczby punktów
S-2Ocena 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 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
I_1A_D/04_W01
W wyniku przeprowadzonych zajęc student powinien być w stanie wyliczać i opisać poszczególne etapy tworzenia modeli matematycznych.
I_1A_W18C-1, C-3T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5M-1S-1
I_1A_D/04_W02
W wyniku przeprowadzonych zajęc student powinien być w stanie dobierać odpowiednie algorytmy numeryczne w procesie kodowania modelu
I_1A_W18, I_1A_W01C-2, C-3T-L-2, T-L-4, T-L-5, T-W-11, T-W-10, T-W-9, T-W-4, T-W-5M-1, M-2S-2, S-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
I_1A_D/04_U01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć posłużyć się przykładowym pakietem symulacynym w celu przeprowadzenia procesu modelowania.
I_1A_U17C-1T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-2S-2
I_1A_D/04_U02
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć tworzyć modele komputerowe systemów oraz opracowywać wizualizację działania tych modeli.
I_1A_U15, I_1A_U16, I_1A_U17C-1, C-2T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-2S-2
I_1A_D/04_U03
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powienien umieć analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania.
I_1A_U16, I_1A_U17C-2T-L-2, T-L-4, T-L-5, T-W-11, T-W-12, T-W-10M-2S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

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
I_1A_D/04_K01
W trakcie przeprowadzonych zajęć student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu.
I_1A_K01C-1, C-2, C-3T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_D/04_W01
W wyniku przeprowadzonych zajęc student powinien być w stanie wyliczać i opisać poszczególne etapy tworzenia modeli matematycznych.
2,0Student nie potrafi wyliczyć i opisać poszczególnych etapów tworzenia modeli matematycznych.
3,0Student potrafi wyliczyć podstawowe etapy tworzenia modeli matematycznych.
3,5Student potrafi wyliczyć i opisać podstawowe etapy tworzenia modeli matematycznych
4,0Student potrafi wyliczyć i szczególowo opisać poszczególne etapy tworzenia modeli matematycznych.
4,5Student potrafi wyliczyć i szczególowo opisać etapy tworzenia modeli matematycznych z zachowaniem kolejności ich wystepowania.
5,0Student potrafi przedstawić algorytm procesu modelowania systemów i szczególowo opisać poszczególne jego etapy.
I_1A_D/04_W02
W wyniku przeprowadzonych zajęc student powinien być w stanie dobierać odpowiednie algorytmy numeryczne w procesie kodowania modelu
2,0Student nie umie dobrać algorytmów numerycznych do rozwiązywania zadań modelowania.
3,0Student umie zaproponować najprostsze algorytmy numeryczne do rozwiązania wybranych zagadnień modelowania systemów.
3,5Student umie zaproponować algorytmy numeryczne do rozwiązania wybranych zagadnień modelowania systemów.
4,0Student umie zaproponować algorytmy numeryczne do rozwiązania wybranych zagadnień modelowania systemów oraz uzasadnić swój wybór.
4,5Student umie zaproponować algorytmy numeryczne do rozwiązania różnych rzeczywistych problemów modelowania oraz uzasadnić swój wybór.
5,0Student umie zaproponować algorytmy numeryczne do rozwiązania różnych problemów rzeczywistych, potrafi porównać ich efektywność i na tej podstawie uzasadnić swój wybór.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_D/04_U01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć posłużyć się przykładowym pakietem symulacynym w celu przeprowadzenia procesu modelowania.
2,0Student nie potrafi wykorzystać żadnego pakietu symulacyjnego w celu przeprowadzenia procesu modelowania.
3,0Student potrafi wykorzystać w minimalnym stopniu wybrany pakiet symulacyjny w celu przeprowadzenia procesu modelowania.
3,5Student potrafi wykorzystać wybrany pakiet symulacyjny w celu przeprowadzenia procesu modelowania prostych systemów jednego typu.
4,0Student potrafi wykorzystać wybrany pakiet symulacyjny w celu przeprowadzenia procesu modelowania złożonych systemów jednego typu.
4,5Student potrafi wykorzystać wybrany pakiet symulacyjny w celu przeprowadzenia procesu modelowania prostych systemów różnego typu.
5,0Student potrafi wykorzystać wybrany pakiet symulacyjny w celu przeprowadzenia procesu modelowania złożonych systemów róznego typu.
I_1A_D/04_U02
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć tworzyć modele komputerowe systemów oraz opracowywać wizualizację działania tych modeli.
2,0Student nie potrafi tworzyć modeli komputerowych.
3,0Student potrafi tworzyć proste modele komputerowe jednego typu.
3,5Student potrafi tworzyć proste modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizację działania tych modeli w postaci wykresów.
4,0Student potrafi tworzyć złożone modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizację działania tych modeli w postaci wykresów.
4,5Student potrafi tworzyć złożone modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizację działania tych modeli w trybie offline.
5,0Student potrafi tworzyć złożone modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizację działania tych modeli w trybie online.
I_1A_D/04_U03
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powienien umieć analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania.
2,0Student nie potrafi analizować wyników otrzymanych w procesie modelowania.
3,0Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania prostych systemów jednego typu.
3,5Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania prostych systemów różnego typu.
4,0Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania złożonych systemów.
4,5Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania złożonych systemów oraz wskazać wpływ wykorzyystanych metod w procesie kodowania modelu na wyniki.
5,0Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania złożonych systemów oraz wskazać wpływ poszczególnych etapów modelowania na otrzymane wyniki.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_D/04_K01
W trakcie przeprowadzonych zajęć student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu.
2,0Student nie jest przygotowany do zajęć.
3,0Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu.
3,5Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu i potrafi samodzielnie rozwiązywać proste problemy.
4,0Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwązywać postawione problemy.
4,5Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach.
5,0Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach, a także proponować modyfikacje.

Literatura podstawowa

  1. Guntenbaum J., Modelowanie matematyczne systemów, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2003, III
  2. Morrison F., Sztuka modelowania układów dynamicznych, WNT, Warszawa, 1996, I
  3. Popov O., Elementy teorii systemów – systemy dynamiczne, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Szczecińskiej, Szczecin, 2005, II

Literatura dodatkowa

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

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wprowadzenie - higiena pracy z komputerem, określenie zasad zaliczania i oceny.1
T-L-2Modelowanie jednowymiarowych i wielowymiarowych systemów statycznych.4
T-L-3Pakiet Matlab/Simulink jako środowisko do modelowania i wizualizacji systemów dynamicznych.2
T-L-4Modelowanie prostych modeli dynamicznych.4
T-L-5Modelowanie złożonych modeli dynamicznych.4
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie1
T-W-2Podstawowe określenia i definicje: system i jego własności, modele i ich rodzaje, symulacja komputerowa, proces modelowania2
T-W-3Kategorie modeli matematycznych: definicje, własności i przykłady3
T-W-4Modelowanie systemów statycznych: modele fenomenologiczne i behawioralne2
T-W-5Modelowanie 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).6
T-W-6Systemy liniowe: metody linearyzacji, założenia i uproszczenia w procesie modelowania. Dynamiczne modele liniowe w przestrzeni stanów. Linearyzacja modeli za pomoca rozkładu w szereg Taylora. Linearyzacja modeli z wykorzystaniem metod identyfikacji.2
T-W-7Rachunek 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 operatorową4
T-W-8Modelowanie systemów dyskretnych. Dobór czasu próbkowania. Równania różnicowe. Metody przekształcania równań różniczkowych na równania różnicowe. Transmitancja operatorowa dla systemów dyskretnych.2
T-W-9Zbieranie danych. Pomiary. Identyfikacja parametrów modeli dynamicznych na podstawie danych pomiarowych2
T-W-10Model komputerowy. Wybór algorytmów obliczeniowych. Wybór oprogramowania. Numeryczne metody rozwiązywania równań różniczkowych.2
T-W-11Błędy obliczeń i ich rodzaje. Stabilność i uwarunkowanie algorytmów numerycznych.2
T-W-12Weryfikacja, walidacja i kalibracja modelu. Sposoby przedstawiania działania modelu. Wizualizacja.2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie do zajęć (praca własna studenta)10
A-L-3Dokończenie (wizualizacja) realizowanych w trakcie zajęć zadań (praca własna studenta)10
A-L-4Modelowanie, wizualizacja i analiza działania samodzielnie opracowanego systemu dynamicznego (praca własna studenta)8
A-L-5Uczestnictwo w konsultacjach do laboratoriów1
44
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu2
A-W-3Przygotowanie do egzaminu (praca własna studenta)10
A-W-4Uczestnictwo w egzaminie2
44
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_D/04_W01W wyniku przeprowadzonych zajęc student powinien być w stanie wyliczać i opisać poszczególne etapy tworzenia modeli matematycznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W18ma wiedzę w zakresie podstaw modelowania systemów
Cel przedmiotuC-1Ukształtowanie umiejętności tworzenia prostych modeli komputerowych obiektów rzeczywistych.
C-3Zapoznanie studentów z zasadami tworzenia modeli matematycznych systemów różnego typu.
Treści programoweT-W-2Podstawowe określenia i definicje: system i jego własności, modele i ich rodzaje, symulacja komputerowa, proces modelowania
T-W-3Kategorie modeli matematycznych: definicje, własności i przykłady
T-W-4Modelowanie systemów statycznych: modele fenomenologiczne i behawioralne
T-W-5Modelowanie 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 z wykorzystaniem środków audiowizualnych.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny (pytania testowe jednokrotnego wyboru oraz pytania otwarte), zaliczenie po uzyskaniu 50% maksymalnej liczby punktów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi wyliczyć i opisać poszczególnych etapów tworzenia modeli matematycznych.
3,0Student potrafi wyliczyć podstawowe etapy tworzenia modeli matematycznych.
3,5Student potrafi wyliczyć i opisać podstawowe etapy tworzenia modeli matematycznych
4,0Student potrafi wyliczyć i szczególowo opisać poszczególne etapy tworzenia modeli matematycznych.
4,5Student potrafi wyliczyć i szczególowo opisać etapy tworzenia modeli matematycznych z zachowaniem kolejności ich wystepowania.
5,0Student potrafi przedstawić algorytm procesu modelowania systemów i szczególowo opisać poszczególne jego etapy.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_D/04_W02W wyniku przeprowadzonych zajęc student powinien być w stanie dobierać odpowiednie algorytmy numeryczne w procesie kodowania modelu
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W18ma wiedzę w zakresie podstaw modelowania systemów
I_1A_W01ma wiedzę z matematyki teoretycznej ze szczególnym uwzględnieniem jej stosowanych aspektów, matematyki dyskretnej oraz matematyki stosowanej
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności przeprowadzania symulacji komputerowych i analizy otrzymanych wyników w oparciu o przykładowe modele.
C-3Zapoznanie studentów z zasadami tworzenia modeli matematycznych systemów różnego typu.
Treści programoweT-L-2Modelowanie jednowymiarowych i wielowymiarowych systemów statycznych.
T-L-4Modelowanie prostych modeli dynamicznych.
T-L-5Modelowanie złożonych modeli dynamicznych.
T-W-11Błędy obliczeń i ich rodzaje. Stabilność i uwarunkowanie algorytmów numerycznych.
T-W-10Model komputerowy. Wybór algorytmów obliczeniowych. Wybór oprogramowania. Numeryczne metody rozwiązywania równań różniczkowych.
T-W-9Zbieranie danych. Pomiary. Identyfikacja parametrów modeli dynamicznych na podstawie danych pomiarowych
T-W-4Modelowanie systemów statycznych: modele fenomenologiczne i behawioralne
T-W-5Modelowanie 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 z wykorzystaniem środków audiowizualnych.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzelna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta, zadania realizowane na poszczególnych zajęciach oceniane są w formie punktów, ocena końcowa zależy od liczby zgromadzonych punktów
S-1Ocena podsumowująca: Wykład - egzamin pisemny (pytania testowe jednokrotnego wyboru oraz pytania otwarte), zaliczenie po uzyskaniu 50% maksymalnej liczby punktów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie umie dobrać algorytmów numerycznych do rozwiązywania zadań modelowania.
3,0Student umie zaproponować najprostsze algorytmy numeryczne do rozwiązania wybranych zagadnień modelowania systemów.
3,5Student umie zaproponować algorytmy numeryczne do rozwiązania wybranych zagadnień modelowania systemów.
4,0Student umie zaproponować algorytmy numeryczne do rozwiązania wybranych zagadnień modelowania systemów oraz uzasadnić swój wybór.
4,5Student umie zaproponować algorytmy numeryczne do rozwiązania różnych rzeczywistych problemów modelowania oraz uzasadnić swój wybór.
5,0Student umie zaproponować algorytmy numeryczne do rozwiązania różnych problemów rzeczywistych, potrafi porównać ich efektywność i na tej podstawie uzasadnić swój wybór.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_D/04_U01W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć posłużyć się przykładowym pakietem symulacynym w celu przeprowadzenia procesu modelowania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U17potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi rozwiązania prostego zadania inżynierskiego, typowego dla reprezentowanej dyscypliny inżynierskiej oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Cel przedmiotuC-1Ukształtowanie umiejętności tworzenia prostych modeli komputerowych obiektów rzeczywistych.
Treści programoweT-L-2Modelowanie jednowymiarowych i wielowymiarowych systemów statycznych.
T-L-3Pakiet Matlab/Simulink jako środowisko do modelowania i wizualizacji systemów dynamicznych.
T-L-4Modelowanie prostych modeli dynamicznych.
T-L-5Modelowanie złożonych modeli dynamicznych.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzelna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.
Sposób ocenyS-2Ocena 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 ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi wykorzystać żadnego pakietu symulacyjnego w celu przeprowadzenia procesu modelowania.
3,0Student potrafi wykorzystać w minimalnym stopniu wybrany pakiet symulacyjny w celu przeprowadzenia procesu modelowania.
3,5Student potrafi wykorzystać wybrany pakiet symulacyjny w celu przeprowadzenia procesu modelowania prostych systemów jednego typu.
4,0Student potrafi wykorzystać wybrany pakiet symulacyjny w celu przeprowadzenia procesu modelowania złożonych systemów jednego typu.
4,5Student potrafi wykorzystać wybrany pakiet symulacyjny w celu przeprowadzenia procesu modelowania prostych systemów różnego typu.
5,0Student potrafi wykorzystać wybrany pakiet symulacyjny w celu przeprowadzenia procesu modelowania złożonych systemów róznego typu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_D/04_U02W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć tworzyć modele komputerowe systemów oraz opracowywać wizualizację działania tych modeli.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U15potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów inżynierskich
I_1A_U16ma umiejętność wykrywania związków i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i tworzenia modeli komputerowych
I_1A_U17potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi rozwiązania prostego zadania inżynierskiego, typowego dla reprezentowanej dyscypliny inżynierskiej oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Cel przedmiotuC-1Ukształtowanie umiejętności tworzenia prostych modeli komputerowych obiektów rzeczywistych.
C-2Ukształtowanie umiejętności przeprowadzania symulacji komputerowych i analizy otrzymanych wyników w oparciu o przykładowe modele.
Treści programoweT-L-2Modelowanie jednowymiarowych i wielowymiarowych systemów statycznych.
T-L-3Pakiet Matlab/Simulink jako środowisko do modelowania i wizualizacji systemów dynamicznych.
T-L-4Modelowanie prostych modeli dynamicznych.
T-L-5Modelowanie złożonych modeli dynamicznych.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzelna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.
Sposób ocenyS-2Ocena 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 ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi tworzyć modeli komputerowych.
3,0Student potrafi tworzyć proste modele komputerowe jednego typu.
3,5Student potrafi tworzyć proste modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizację działania tych modeli w postaci wykresów.
4,0Student potrafi tworzyć złożone modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizację działania tych modeli w postaci wykresów.
4,5Student potrafi tworzyć złożone modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizację działania tych modeli w trybie offline.
5,0Student potrafi tworzyć złożone modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizację działania tych modeli w trybie online.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_D/04_U03W wyniku przeprowadzonych zajęć student powienien umieć analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U16ma umiejętność wykrywania związków i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i tworzenia modeli komputerowych
I_1A_U17potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi rozwiązania prostego zadania inżynierskiego, typowego dla reprezentowanej dyscypliny inżynierskiej oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności przeprowadzania symulacji komputerowych i analizy otrzymanych wyników w oparciu o przykładowe modele.
Treści programoweT-L-2Modelowanie jednowymiarowych i wielowymiarowych systemów statycznych.
T-L-4Modelowanie prostych modeli dynamicznych.
T-L-5Modelowanie złożonych modeli dynamicznych.
T-W-11Błędy obliczeń i ich rodzaje. Stabilność i uwarunkowanie algorytmów numerycznych.
T-W-12Weryfikacja, walidacja i kalibracja modelu. Sposoby przedstawiania działania modelu. Wizualizacja.
T-W-10Model komputerowy. Wybór algorytmów obliczeniowych. Wybór oprogramowania. Numeryczne metody rozwiązywania równań różniczkowych.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzelna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.
Sposób ocenyS-2Ocena 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 ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi analizować wyników otrzymanych w procesie modelowania.
3,0Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania prostych systemów jednego typu.
3,5Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania prostych systemów różnego typu.
4,0Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania złożonych systemów.
4,5Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania złożonych systemów oraz wskazać wpływ wykorzyystanych metod w procesie kodowania modelu na wyniki.
5,0Student potrafi analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania złożonych systemów oraz wskazać wpływ poszczególnych etapów modelowania na otrzymane wyniki.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_D/04_K01W trakcie przeprowadzonych zajęć student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_K01świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
Cel przedmiotuC-1Ukształtowanie umiejętności tworzenia prostych modeli komputerowych obiektów rzeczywistych.
C-2Ukształtowanie umiejętności przeprowadzania symulacji komputerowych i analizy otrzymanych wyników w oparciu o przykładowe modele.
C-3Zapoznanie studentów z zasadami tworzenia modeli matematycznych systemów różnego typu.
Treści programoweT-L-2Modelowanie jednowymiarowych i wielowymiarowych systemów statycznych.
T-L-3Pakiet Matlab/Simulink jako środowisko do modelowania i wizualizacji systemów dynamicznych.
T-L-4Modelowanie prostych modeli dynamicznych.
T-L-5Modelowanie złożonych modeli dynamicznych.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzelna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.
Sposób ocenyS-2Ocena 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 ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie jest przygotowany do zajęć.
3,0Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu.
3,5Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu i potrafi samodzielnie rozwiązywać proste problemy.
4,0Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwązywać postawione problemy.
4,5Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach.
5,0Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach, a także proponować modyfikacje.