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 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) 5,0 ECTS (formy) 5,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL6 30 2,00,40zaliczenie
wykładyW6 30 3,00,60egzamin

Wymagania wstępne

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

Cele przedmiotu

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

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wprowadzenie - określenie zasad zaliczania i oceny.1
T-L-2Pakiet Matlab/Simulink jako środowisko do modelowania i wizualizacji systemów.1
T-L-3Modelowanie jednowymiarowych i wielowymiarowych systemów statycznych.2
T-L-4Modelowanie prostych i złożonych modeli dynamicznych.12
T-L-5Tworzenie modeli liniowych.4
T-L-6Identyfikacja modeli systemów dynamicznych.4
T-L-7Realizacja wybranych systemów symulacyjnych.6
30
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 przykłady4
T-W-2Modelowanie systemów statycznych: modele fenomenologiczne i behawioralne4
T-W-3Modelowanie 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.4
T-W-4Behawioralne modele dynamiczne formułowane z wykorzystaniem metod optymalizujących przyjęte wskaźniki jakości (na przykładzie metody najmniejszych kwadratów).4
T-W-5Systemy 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-6Rachunek 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 operatorową2
T-W-7Zbieranie danych. Pomiary. Identyfikacja parametrów modeli dynamicznych na podstawie danych pomiarowych4
T-W-8Model komputerowy. Wybór algorytmów obliczeniowych. Wybór oprogramowania. Numeryczne metody rozwiązywania równań różniczkowych.2
T-W-9Weryfikacja, walidacja i kalibracja modelu. Sposoby przedstawiania działania modelu. Wizualizacja.2
T-W-10Rodzaje i budowa systemów symulacyjnych.2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie do zajęć (praca własna studenta)6
A-L-3Dokończenie (wizualizacja) realizowanych w trakcie zajęć zadań (praca własna studenta)6
A-L-4Modelowanie, wizualizacja i analiza działania samodzielnie opracowanego systemu (praca własna studenta)8
50
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Konsultacje2
A-W-3Przygotowanie do egzaminu - praca własna studenta41
A-W-4Uczestnictwo w egzaminie2
75

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z wykorzystaniem środków audiowizualnych.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna 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 60% 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 uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_C19_W01
Student posiada wiedzę z zakresu modelowania i symulacji systemów: dynamicznych, statycznych, ciągłych i dyskretnych.
I_1A_W01, I_1A_W03C-1T-W-5, T-W-4, T-W-1, T-W-8, T-W-2, T-W-7, T-W-6, T-W-9, T-W-10, T-W-3M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_U05C-1, C-2T-L-3, T-L-7, T-L-4, T-L-2M-2S-2
I_1A_C19_U02
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania.
I_1A_U03C-2T-L-6, T-L-4, T-L-3, T-L-5M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_1A_C19_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 uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_1A_C19_U01
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_C19_U02
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien 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 wykorzystanych 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.

Literatura podstawowa

  1. Guntenbaum J., Modelowanie matematyczne systemów, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2003, III
  2. Banks, Carson, Nelson, Nicol, Discrete-Event System Simulation, Pearson, Upper Saddle River, 2010, 5
  3. Morrison F., Sztuka modelowania układów dynamicznych, WNT, Warszawa, 1996, I
  4. Kelton, Sadowski, Sturrock, Simulation with Arena, McGraw Hill, Boston, 2004, 3
  5. 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 - określenie zasad zaliczania i oceny.1
T-L-2Pakiet Matlab/Simulink jako środowisko do modelowania i wizualizacji systemów.1
T-L-3Modelowanie jednowymiarowych i wielowymiarowych systemów statycznych.2
T-L-4Modelowanie prostych i złożonych modeli dynamicznych.12
T-L-5Tworzenie modeli liniowych.4
T-L-6Identyfikacja modeli systemów dynamicznych.4
T-L-7Realizacja wybranych systemów symulacyjnych.6
30

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 przykłady4
T-W-2Modelowanie systemów statycznych: modele fenomenologiczne i behawioralne4
T-W-3Modelowanie 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.4
T-W-4Behawioralne modele dynamiczne formułowane z wykorzystaniem metod optymalizujących przyjęte wskaźniki jakości (na przykładzie metody najmniejszych kwadratów).4
T-W-5Systemy 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-6Rachunek 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 operatorową2
T-W-7Zbieranie danych. Pomiary. Identyfikacja parametrów modeli dynamicznych na podstawie danych pomiarowych4
T-W-8Model komputerowy. Wybór algorytmów obliczeniowych. Wybór oprogramowania. Numeryczne metody rozwiązywania równań różniczkowych.2
T-W-9Weryfikacja, walidacja i kalibracja modelu. Sposoby przedstawiania działania modelu. Wizualizacja.2
T-W-10Rodzaje i budowa systemów symulacyjnych.2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Przygotowanie do zajęć (praca własna studenta)6
A-L-3Dokończenie (wizualizacja) realizowanych w trakcie zajęć zadań (praca własna studenta)6
A-L-4Modelowanie, wizualizacja i analiza działania samodzielnie opracowanego systemu (praca własna studenta)8
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Konsultacje2
A-W-3Przygotowanie do egzaminu - praca własna studenta41
A-W-4Uczestnictwo w egzaminie2
75
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_1A_C19_W01Student posiada wiedzę z zakresu modelowania i symulacji systemów: dynamicznych, statycznych, ciągłych i dyskretnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W01Posiada poszerzoną wiedzę w zakresie matematyki stosowanej i obliczeniowej, niezbędną do formułowania i rozwiązywania problemów w szeroko pojętej informatyce i dyscyplinach pokrewnych.
I_1A_W03Posiada poszerzoną wiedzę w zakresie metod przechowywania, przetwarzania, przesyłania i analizy danych oraz modelowania systemów umożliwiającą rozwiązywanie rzeczywistych problemów obliczeniowych.
Cel przedmiotuC-1Ukształtowanie umiejętności tworzenia modeli komputerowych obiektów rzeczywistych.
Treści programoweT-W-5Systemy 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.
T-W-4Behawioralne modele dynamiczne formułowane z wykorzystaniem metod optymalizujących przyjęte wskaźniki jakości (na przykładzie metody najmniejszych kwadratów).
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-8Model komputerowy. Wybór algorytmów obliczeniowych. Wybór oprogramowania. Numeryczne metody rozwiązywania równań różniczkowych.
T-W-2Modelowanie systemów statycznych: modele fenomenologiczne i behawioralne
T-W-7Zbieranie danych. Pomiary. Identyfikacja parametrów modeli dynamicznych na podstawie danych pomiarowych
T-W-6Rachunek 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-9Weryfikacja, walidacja i kalibracja modelu. Sposoby przedstawiania działania modelu. Wizualizacja.
T-W-10Rodzaje i budowa systemów symulacyjnych.
T-W-3Modelowanie 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.
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 60% maksymalnej liczby punktów
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 uczenia sięI_1A_C19_U01W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć tworzyć modele komputerowe systemów oraz opracowywać wizualizację działania tych modeli.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U01Potrafi wykrywać związki i zależności w procesach zachodzących w systemach rzeczywistych i na tej podstawie tworzyć modele komputerowe i przeprowadzać ich symulacje.
I_1A_U05Potrafi rozwiązywać zadania i problemy informatyczne z wykorzystaniem metod matematyki obliczeniowej w szczególności stosując techniki analityczne lub symulacyjne.
Cel przedmiotuC-1Ukształtowanie umiejętności tworzenia modeli komputerowych obiektów rzeczywistych.
C-2Ukształtowanie umiejętności przeprowadzania symulacji komputerowych i analizy otrzymanych wyników w oparciu o przykładowe modele.
Treści programoweT-L-3Modelowanie jednowymiarowych i wielowymiarowych systemów statycznych.
T-L-7Realizacja wybranych systemów symulacyjnych.
T-L-4Modelowanie prostych i złożonych modeli dynamicznych.
T-L-2Pakiet Matlab/Simulink jako środowisko do modelowania i wizualizacji systemów.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna 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 uczenia sięI_1A_C19_U02W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć analizować wyniki otrzymane w procesie modelowania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U03Potrafi pozyskiwać, przesyłać, przetwarzać dane, podsumowywać wyniki eksperymentów empirycznych, dokonywać interpretacji uzyskanych wyników i formułować wynikające z nich wnioski.
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności przeprowadzania symulacji komputerowych i analizy otrzymanych wyników w oparciu o przykładowe modele.
Treści programoweT-L-6Identyfikacja modeli systemów dynamicznych.
T-L-4Modelowanie prostych i złożonych modeli dynamicznych.
T-L-3Modelowanie jednowymiarowych i wielowymiarowych systemów statycznych.
T-L-5Tworzenie modeli liniowych.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna 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 wykorzystanych 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.