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) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
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. | 12 |
| T-L-5 | Tworzenie modeli liniowych. | 4 |
| T-L-6 | Identyfikacja modeli systemów dynamicznych. | 4 |
| T-L-7 | Realizacja wybranych systemów symulacyjnych. | 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 | 4 |
| T-W-2 | Modelowanie systemów statycznych: modele fenomenologiczne i behawioralne | 2 |
| T-W-3 | Wprowadzenie do modelowania systemów dynamicznych. 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. | 4 |
| T-W-4 | Behawioralne modele dynamiczne formułowane z wykorzystaniem metod optymalizujących przyjęte wskaźniki jakości (na przykładzie metody najmniejszych kwadratów). | 4 |
| 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 | 2 |
| 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. | 4 |
| T-W-9 | Weryfikacja, walidacja i kalibracja modelu. Sposoby przedstawiania działania modelu. Wizualizacja. | 2 |
| T-W-10 | Rodzaje i budowa systemów symulacyjnych. Przykłady realizacji systemów symulacyjnych. | 3 |
| T-W-11 | Zaliczenie wykładu | 1 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-L-2 | Praca własna | 20 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-W-2 | Konsultacje | 2 |
| A-W-3 | Praca własna | 18 |
| 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 - zaliczenie pisemne (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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Itest_1A_C21_W01 Student posiada wiedzę z zakresu modelowania i symulacji systemów statycznych i dynamicznych. | I_1A_W01 | — | — | C-1 | T-W-9, T-W-1, T-W-2, T-W-6, T-W-8, T-W-4, T-W-7, T-W-5, T-W-10, T-W-3 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Itest_1A_C21_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć tworzyć modele komputerowe systemów, opracowywać wizualizację ich działania oraz analizować otrzymane wyniki. | I_1A_U04, I_1A_U08 | — | — | C-1, C-2 | T-L-6, T-L-5, T-L-4, T-L-2, T-L-3, T-L-7 | M-2 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_1A_C21_W01 Student posiada wiedzę z zakresu modelowania i symulacji systemów statycznych i dynamicznych. | 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 |
|---|---|---|
| Itest_1A_C21_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć tworzyć modele komputerowe systemów, opracowywać wizualizację ich działania oraz analizować otrzymane wyniki. | 2,0 | nie potrafi tworzyć moderli komputerowych |
| 3,0 | student potrafi tworzyć proste modele komputerowe jednego typu | |
| 3,5 | student potrafi tworzyć proste modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizacjie działania tych modeli w postaci wykresów | |
| 4,0 | student potrafi tworzyć złożone modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizacjie działania tych modeli w postaci wykresów | |
| 4,5 | student potrafi tworzyć złożone modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizacjie działania tych modeli w trybie ofline | |
| 5,0 | student potrafi tworzyć złożone modele komputerowe oraz potrafi opracować wizualizacjie działania tych modeli w trybie online |
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