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 | 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 | 2 |
| 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 | 1 |
| T-L-7 | Optymalizacja z wykorzystaniem modeli symulacyjnych | 2 |
| T-L-8 | Modelowanie jednowymiarowych i wielowymiarowych systemów statycznych. | 2 |
| T-L-9 | Pakiet Matlab/Simulink jako środowisko do modelowania i wizualizacji ciągłych systemów dynamicznych. | 1 |
| T-L-10 | Modelowanie prostych i złożonych modeli ciągłych systemów dynamicznych. | 2 |
| 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 | 1 |
| 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 | 1 |
| T-W-4 | Analiza danych wejściwych | 2 |
| T-W-5 | Projektowanie eksperymentów | 1 |
| T-W-6 | Analiza danych wyjściowych | 2 |
| T-W-7 | Porównywanie systemów i optymalizacja | 1 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 18 |
| A-L-2 | Przygotowanie do zajęć | 38 |
| A-L-3 | Konsultacje | 1 |
| 57 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-W-2 | Przygotowanie do zajęć | 6 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 14 |
| A-W-4 | 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-4, T-W-5, T-W-3, 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_U01, IC_1A_U06, IC_1A_U16 | — | — | C-1 | T-L-4, T-L-1, T-L-7, T-L-2, T-L-3, T-L-5, T-L-6 | 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