Modelowanie i obliczenia techniczne. dr inż. Paweł Pełczyński

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Modelowanie i obliczenia techniczne. dr inż. Paweł Pełczyński"

Transkrypt

1 Modelowanie i obliczenia techniczne dr inż. Paweł Pełczyński

2 Literatura Z. Fortuna, B. Macukow, J. Wąsowski: Metody numeryczne, WNT Warszawa, J. Awrejcewicz: Matematyczne modelowanie systemów, WNT Warszawa, W. Tarnowski, S. Bartkiewicz: Modelowanie matematyczne i symulacja komputerowa dynamicznych procesów ciągłych, Feniks, Koszalin, Prezentacje wykładowe dostępne na stronie: 2

3 Program przedmiotu Modelowanie procesów, klasyfikacja procesów Metody modelowania Zastosowanie metod numerycznych w modelowaniu Omówienie wybranych metod numerycznych Optymalizacja Wybrane zagadnienia modelowania procesów Zastosowania praktyczne modelowania 3

4 Ogólna definicja pojęcia Modelowanie Modelowanie - Próba przedstawienia jakiegoś zjawiska, które staramy się zrozumieć lub zbadać, w kategoriach innych zjawisk, które już rozumiemy. Aby dokładniej zrozumieć to zagadnienie zostanie wprowadzone pojęcie systemu i procesu. 4

5 Definicja pojęcia system Wikipedia: System (gr. σύστηµα systema rzecz złożona) jakikolwiek obiekt fizyczny lub abstrakcyjny, w którym można wyróżnić jakieś wzajemnie powiązane dla obserwatora elementy. W tym sensie podział czegoś na systemy jest względny i zależy od tego kto, przy pomocy czego i do czego poklasyfikował jakiś zbiór na systemy. Dlatego też elementy jednego systemu mogą stanowić składniki innych systemów. 5

6 Definicja pojęcia system w technice SYSTEM Zbiór obiektów fizycznych lub abstrakcyjnych, które oddziałują na siebie. System aktywnego zawieszenia System hamulcowy Samochód jako całość Układ samochód - droga Źródło: 6

7 Matematyczna definicja pojęcia system SYSTEM Zbiór elementów i zachodzących między nimi relacji. Zbiór relacji jest określany mianem struktury systemu: S system, X zbiór obiektów, R relacje S = { X, R } 7

8 Budowa systemu System składa się z podsystemów. Niektóre systemy uważa się za niepodzielne i określa się jako podstawowe. System jest budowany z elementów podstawowych. 8

9 System jako część składowa innego systemu Każdy system ma swoje nadsystemy. System posiada wejście i wyjście, stanowiące granice systemu. Nadsystem rozważanego systemu jest jego otoczeniem Inaczej mówiąc: otoczenie pochodzi z systemu, w którym rozważany system jest podsystemem. 9

10 System z jego otoczeniem Otoczenie Wejście System Wyjście 10

11 Proces Wikipedia: Proces uporządkowany w czasie ciąg zmian i stanów zachodzących po sobie. Nośnikiem każdego procesu jest zawsze w efekcie jakiś system fizyczny. Każdy kolejny stan/zmiana systemu spowodowana jest przez stan/zmianę poprzednią albo przez oddziaływanie zewnętrzne na system. 11

12 Proces w funkcji czasu Proces realizowany jest w określonym czasie, czyli ma początek i koniec. Wyróżnia się procesy ciągłe i dyskretne. 12

13 Klasyfikacja procesów Procesy ciągłe to takie, w których w dowolnym, skończonym odcinku czasu możemy wyróżnić nieskończoną liczbę zmian a różnice między nimi są dowolnie małe. Takie procesy opisują wiele podstawowych zjawisk fizycznych. Procesy dyskretne to takie, w których możemy wyróżnić skończoną liczbę zdarzeń/stanów. 13

14 Model Słowo model ma różnorodne znaczenie Źródło: Źródło: W technice model to uproszczona imitacja lub reprezentacja systemu rzeczywistego. 14

15 Model Wikipedia: Model system założeń, pojęć i zależności między nimi, pozwalający opisać (zamodelować) w przybliżony sposób jakiś aspekt rzeczywistości. Na ogół wyrażany w języku matematyki (tzw. model matematyczny). 15

16 Model systemu Modelem systemu jest materialna lub abstrakcyjna struktura, pozostająca w relacji podobieństwa do struktury modelowanego systemu. Badanie modelu może dostarczyć informacji spełniających cele badania, projektowania doskonalenia tego systemu. 16

17 Modelowanie Modelowanie ma szeroki zakres znaczeniowy, np. w grafice 3D proces tworzenia i modyfikacji obiektów trójwymiarowych za pomocą specjalizowanego programu komputerowego, zwanego modelerem. W psychologii modelowanie jest uczeniem się poprzez obserwowanie zachowań innych ludzi. Znaczenie słowa modelowanie zależy od dziedziny, w której jest używane. 17

18 Modelowanie procesu Modelowanie służy do poznania danego procesu, poprzez zastąpienie go uproszczonym układem modelem. Model odzwierciedla jedynie wybrane cechy badanego procesu. Źródło: 18

19 Badanie modelu Badanie modelu przeprowadza się dwustopniowo: model porównuje się z rzeczywistym zjawiskiem i uważa się, że jest on dobry jeżeli otrzymane różnice są niewielkie sprawdza się czy model spełnia stawiane oczekiwania 19

20 Wybór i budowa modelu procesu Proces modelowania sprowadza się do wyznaczenia zależności matematycznej między wielkościami wyjściowymi i wejściowymi: y = f(x,z,u) y - wielkości wyjściowe badanego systemu x, z, u - wielkości wejściowe 20

21 Modelowanie matematyczne Modelowanie matematyczne jest stosowane do badania procesów mających opis matematyczny. s v v = ds dt 21

22 Etapy modelowania matematycznego Proces modelowania matematycznego składa się z trzech etapów: opracowanie formalnego opisu badanego procesu (wyznaczenie modelu matematycznego) ustalenie algorytmu wyznaczenia wartości liczbowych szukanych parametrów sprawdzenie zgodności modelu z procesem 22

23 Sposoby tworzenia modelu matematycznego Proces modelowania matematycznego może być przeprowadzony na dwa sposoby: Na drodze teoretycznej - zakłada się znajomość ogólnych praw rządzących procesem lub systemem Na drodze eksperymentalnej opiera się na obserwacjach (pomiarach) i jest określany mianem identyfikacji modelu 23

24 Cechy modelowania matematycznego Przy wyznaczaniu modelu matematycznego rzeczywiste zjawisko jest upraszczane i przedstawiane w postaci schematycznej. Opis matematyczny modelu przedstawia się w postaci układu równań algebraicznych lub różniczkowych. 24

25 Model matematyczny Model matematyczny jest zbiorem reguł i zależności, na podstawie których można przewidzieć (w drodze obliczeń) przebieg modelowanego procesu. Model matematyczny badanego układu materialnego to taki układ równań, którego rozwiązania są podobne do przebiegów wielkości modelowanej. 25

26 Klasyfikacja modeli matematycznych Model o parametrach rozłożonych - model opisujący procesy, w których zmienne zmieniają się zarówno w czasie i w przestrzeni lub tylko w przestrzeni, ale wielowymiarowej. Model o parametrach skupionych - model w którym podstawowe zmienne procesu są tylko funkcją czasu (nie zmieniają się w przestrzeni). 26

27 Klasyfikacja modeli matematycznych Model statyczny opisuje proces w stanie ustalonym (nie uwzględnia zmian wielkości w czasie). Model dynamiczny opisuje proces w stanie nieustalonym. 27

Metody symulacji komputerowych Modelowanie systemów technicznych

Metody symulacji komputerowych Modelowanie systemów technicznych Metody symulacji komputerowych Modelowanie systemów technicznych dr inż. Ryszard Myhan Katedra Inżynierii Procesów Rolniczych Program przedmiotu Lp. Temat Zakres 1. Wprowadzenie do teorii systemów Definicje

Bardziej szczegółowo

Modelowanie systemów empirycznych

Modelowanie systemów empirycznych Wprowadzenie do przedmiotu Modelowanie systemów empirycznych Dzadz Łukasz pok. 114 lukasz.dzadz@uwm.edu.pl Tel. 523-49-40 Katedra Inżynierii Systemów WNT UWM w Olsztynie 1 System Jest to obiekt fizyczny

Bardziej szczegółowo

Mechatronika i inteligentne systemy produkcyjne. Paweł Pełczyński ppelczynski@swspiz.pl

Mechatronika i inteligentne systemy produkcyjne. Paweł Pełczyński ppelczynski@swspiz.pl Mechatronika i inteligentne systemy produkcyjne Paweł Pełczyński ppelczynski@swspiz.pl 1 Program przedmiotu Wprowadzenie definicja, cel i zastosowania mechatroniki Urządzenie mechatroniczne - przykłady

Bardziej szczegółowo

MODELE I MODELOWANIE

MODELE I MODELOWANIE MODELE I MODELOWANIE Model układ materialny (np. makieta) lub układ abstrakcyjny (np..rysunki, opisy słowne, równania matematyczne). Model fizyczny (nominalny) opis procesów w obiekcie (fizycznych, również

Bardziej szczegółowo

REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH

REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH Transport, studia niestacjonarne I stopnia, semestr I Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Adam Wosatko Ewa Pabisek Reprezentacja

Bardziej szczegółowo

Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości. Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka

Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości. Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka 2015 Wprowadzenie: Modelowanie i symulacja PROBLEM: Podstawowy problem z opisem otaczającej

Bardziej szczegółowo

REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH

REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH Transport, studia I stopnia rok akademicki 2012/2013 Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Adam Wosatko Ewa Pabisek Pojęcie

Bardziej szczegółowo

Jacek Skorupski pok. 251 tel konsultacje: poniedziałek , sobota zjazdowa

Jacek Skorupski pok. 251 tel konsultacje: poniedziałek , sobota zjazdowa Jacek Skorupski pok. 251 tel. 234-7339 jsk@wt.pw.edu.pl http://skorupski.waw.pl/mmt prezentacje ogłoszenia konsultacje: poniedziałek 16 15-18, sobota zjazdowa 9 40-10 25 Udział w zajęciach Kontrola wyników

Bardziej szczegółowo

Podstawy Automatyki. wykład 1 (26.02.2010) mgr inż. Łukasz Dworzak. Politechnika Wrocławska. Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji (I-24)

Podstawy Automatyki. wykład 1 (26.02.2010) mgr inż. Łukasz Dworzak. Politechnika Wrocławska. Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji (I-24) Podstawy Automatyki wykład 1 (26.02.2010) mgr inż. Łukasz Dworzak Politechnika Wrocławska Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji (I-24) Laboratorium Podstaw Automatyzacji (L6) 105/2 B1 Sprawy organizacyjne

Bardziej szczegółowo

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna Problem aproksymacji funkcji polega na tym, że funkcję F(x), znaną lub określoną tablicą wartości, należy zastąpić inną funkcją, f(x), zwaną funkcją aproksymującą

Bardziej szczegółowo

w analizie wyników badań eksperymentalnych, w problemach modelowania zjawisk fizycznych, w analizie obserwacji statystycznych.

w analizie wyników badań eksperymentalnych, w problemach modelowania zjawisk fizycznych, w analizie obserwacji statystycznych. Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna Problem aproksymacji funkcji polega na tym, że funkcję F(), znaną lub określoną tablicą wartości, należy zastąpić inną funkcją, f(), zwaną funkcją aproksymującą

Bardziej szczegółowo

Najprostszy schemat blokowy

Najprostszy schemat blokowy Definicje Modelowanie i symulacja Modelowanie zastosowanie określonej metodologii do stworzenia i weryfikacji modelu dla danego układu rzeczywistego Symulacja zastosowanie symulatora, w którym zaimplementowano

Bardziej szczegółowo

Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML. Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl

Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML. Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl Komputerowe Systemy Przemysłowe: Modelowanie - UML Arkadiusz Banasik arkadiusz.banasik@polsl.pl Plan prezentacji Wprowadzenie UML Diagram przypadków użycia Diagram klas Podsumowanie Wprowadzenie Języki

Bardziej szczegółowo

modelowanych zagadnie technicznych

modelowanych zagadnie technicznych Przegl ą d powszechnie modelowanych zagadnie ń technicznych Wykład 0 - Wprowadzenie Jarosław Rybicki 2008 Etymologia symulacji similis (łac.) - podobieństwo, podobny similo (łac.) - podobnie simulare (łac.)

Bardziej szczegółowo

Definicje. Najprostszy schemat blokowy. Schemat dokładniejszy

Definicje. Najprostszy schemat blokowy. Schemat dokładniejszy Definicje owanie i symulacja owanie zastosowanie określonej metodologii do stworzenia i weryfikacji modelu dla danego rzeczywistego Symulacja zastosowanie symulatora, w którym zaimplementowano model, do

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: moduł specjalności obowiązkowy: Inżynieria oprogramowania, Sieci komputerowe Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium MODELOWANIE I SYMULACJA Modelling

Bardziej szczegółowo

Procedura modelowania matematycznego

Procedura modelowania matematycznego Procedura modelowania matematycznego System fizyczny Model fizyczny Założenia Uproszczenia Model matematyczny Analiza matematyczna Symulacja komputerowa Rozwiązanie w postaci modelu odpowiedzi Poszerzenie

Bardziej szczegółowo

ODWZOROWANIE RZECZYWISTOŚCI

ODWZOROWANIE RZECZYWISTOŚCI ODWZOROWANIE RZECZYWISTOŚCI RZECZYWISTOŚĆ RZECZYWISTOŚĆ OBIEKTYWNA Ocena subiektywna OPIS RZECZYWISTOŚCI Odwzorowanie rzeczywistości zależy w dużej mierze od możliwości i nastawienia człowieka do otoczenia

Bardziej szczegółowo

Algorytm. Algorytmy Marek Pudełko

Algorytm. Algorytmy Marek Pudełko Algorytm Algorytmy Marek Pudełko Definicja Algorytm to skończony, uporządkowany ciąg jasno zdefiniowanych czynności, koniecznych do wykonania pewnego zadania. Algorytm ma przeprowadzić system z pewnego

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne Technika obliczeniowa i symulacyjna Sem. 2, EiT, 2014/2015

Metody numeryczne Technika obliczeniowa i symulacyjna Sem. 2, EiT, 2014/2015 Metody numeryczne Technika obliczeniowa i symulacyjna Sem. 2, EiT, 2014/2015 1 Metody numeryczne Dział matematyki Metody rozwiązywania problemów matematycznych za pomocą operacji na liczbach. Otrzymywane

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 4. Równania różniczkowe zwyczajne podstawy teoretyczne

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 4. Równania różniczkowe zwyczajne podstawy teoretyczne Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 4. Równania różniczkowe zwyczajne podstawy teoretyczne P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letni 2005/06 Wstęp

Bardziej szczegółowo

Mechatronika i inteligentne systemy produkcyjne. Modelowanie systemów mechatronicznych Platformy przetwarzania danych

Mechatronika i inteligentne systemy produkcyjne. Modelowanie systemów mechatronicznych Platformy przetwarzania danych Mechatronika i inteligentne systemy produkcyjne Modelowanie systemów mechatronicznych Platformy przetwarzania danych 1 Sterowanie procesem oparte na jego modelu u 1 (t) System rzeczywisty x(t) y(t) Tworzenie

Bardziej szczegółowo

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 1: Terminologia badań statystycznych dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyka (1) Statystyka to nauka zajmująca się zbieraniem, badaniem

Bardziej szczegółowo

Klasa 1 technikum. Poniżej przedstawiony został podział wymagań na poszczególne oceny szkolne:

Klasa 1 technikum. Poniżej przedstawiony został podział wymagań na poszczególne oceny szkolne: Klasa 1 technikum Przedmiotowy system oceniania wraz z wymaganiami edukacyjnymi Wyróżnione zostały następujące wymagania programowe: konieczne (K), podstawowe (P), rozszerzające (R), dopełniające (D) i

Bardziej szczegółowo

Procesy w organizacji o charakterze systemowym. Zastosowanie teorii ograniczeń we wstępnej analizie procesów. Opis procesów.

Procesy w organizacji o charakterze systemowym. Zastosowanie teorii ograniczeń we wstępnej analizie procesów. Opis procesów. Zarządzanie procesami dr Mariusz Maciejczak Procesy w organizacji o charakterze systemowym. Zastosowanie teorii ograniczeń we wstępnej analizie procesów. Opis procesów. System System (gr. σύστημα systema

Bardziej szczegółowo

Ergonomia wprowadzenie. Tomasz Poskrobko

Ergonomia wprowadzenie. Tomasz Poskrobko Ergonomia wprowadzenie Tomasz Poskrobko Ergonomia jako nauka Ergonomia wchodzi w skład grupy nauk o pracy, do której zalicza się m.in. prakseologię, organizację i zarządzanie, socjologię pracy, fizjologię

Bardziej szczegółowo

NIFIED M L ODELLING ANGUAGE. Diagramy czynności

NIFIED M L ODELLING ANGUAGE. Diagramy czynności U M L NIFIED ODELLING ANGUAGE Diagramy czynności 1 Czym jest diagram czynności? Jeden z pięciu rodzajów diagramów UML służących do modelowania dynamicznych aspektów systemu. Przedstawia przepływ sterowania

Bardziej szczegółowo

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA Zał. nr 1 do Programu kształcenia KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA Kierunek studiów: INŻYNIERIA SYSTEMÓW Stopień studiów: STUDIA II STOPNIA Obszar Wiedzy/Kształcenia: OBSZAR

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE I SYMULACJE SYSTEMÓW ELEKTROMECHATRONICZNYCH. dr inż. Michał MICHNA

MODELOWANIE I SYMULACJE SYSTEMÓW ELEKTROMECHATRONICZNYCH. dr inż. Michał MICHNA MODELOWANIE I SYMULACJE SYSTEMÓW ELEKTROMECHATRONICZNYCH dr inż. Michał MICHNA Harmonogram wykład, ćwiczenia E1 data kto temat 8 lut 15 lut MM Mechatronika/Systemy EM w 22 lut MM Modelowanie/Symulacja/Analiza

Bardziej szczegółowo

Aparaty słuchowe Hi-Fi z Multiphysics Modeling

Aparaty słuchowe Hi-Fi z Multiphysics Modeling Aparaty słuchowe Hi-Fi z Multiphysics Modeling POLITECHNIKA POZNAŃSKA Wydział Budowy Maszyn i Zarządzania Mechanika i Budowa Maszyn Technologia Przetwarzania Materiałów Prowadzący: dr hab. Tomasz Stręk

Bardziej szczegółowo

INŻYNIERIA SYSTEMÓW wykład 4 MODELE SYSTEMÓW MODELOWANIE I SYMULACJA. Autor: dr inż. ROMAN DOMAŃSKI

INŻYNIERIA SYSTEMÓW wykład 4 MODELE SYSTEMÓW MODELOWANIE I SYMULACJA. Autor: dr inż. ROMAN DOMAŃSKI 1 INŻYNIERIA SYSTEMÓW wykład 4 MODELE SYSTEMÓW MODELOWANIE I SYMULACJA Autor: dr inż. ROMAN DOMAŃSKI Literatura 2 CEMPEL Czesław Teoria i inżynieria systemów zasady i zastosowania myślenia systemowego

Bardziej szczegółowo

Automatyka i robotyka ETP2005L. Laboratorium semestr zimowy

Automatyka i robotyka ETP2005L. Laboratorium semestr zimowy Automatyka i robotyka ETP2005L Laboratorium semestr zimowy 2017-2018 Liniowe człony automatyki x(t) wymuszenie CZŁON (element) OBIEKT AUTOMATYKI y(t) odpowiedź Modelowanie matematyczne obiektów automatyki

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCHY KOMPETENCJI EFEKTY KSZTAŁCENIA

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCHY KOMPETENCJI EFEKTY KSZTAŁCENIA I. KARTA PRZEDMIOTU. Nazwa przedmiotu: MATEMATYKA STOSOWANA 2. Kod przedmiotu: Ms 3. Jednostka prowadząca: Wydział Nawigacji i Uzbrojenia Okrętowego 4. Kierunek: Nawigacja 5. Specjalność: Nawigacja morska

Bardziej szczegółowo

Modelowanie w projektowaniu maszyn i procesów cz.5

Modelowanie w projektowaniu maszyn i procesów cz.5 Modelowanie w projektowaniu maszyn i procesów cz.5 Metoda Elementów Skończonych i analizy optymalizacyjne w środowisku CAD Dr hab inż. Piotr Pawełko p. 141 Piotr.Pawełko@zut.edu.pl www.piopawelko.zut.edu.pl

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY INFORMATYKI wykład 10.

PODSTAWY INFORMATYKI wykład 10. PODSTAWY INFORMATYKI wykład 10. Adrian Horzyk Web: http://home.agh.edu.pl/~horzyk/ E-mail: horzyk@agh.edu.pl Google: Adrian Horzyk Gabinet: paw. D13 p. 325 Akademia Górniczo-Hutniacza w Krakowie WEAIiE,

Bardziej szczegółowo

Informatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólno akademicki (ogólno akademicki / praktyczny) podstawowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES)

Informatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólno akademicki (ogólno akademicki / praktyczny) podstawowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES) Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Modelowanie i wizualizacja procesów fizycznych Nazwa modułu w języku angielskim

Bardziej szczegółowo

Metody Prognozowania

Metody Prognozowania Wprowadzenie Ewa Bielińska 3 października 2007 Plan 1 Wprowadzenie Czym jest prognozowanie Historia 2 Ciągi czasowe Postępowanie prognostyczne i prognozowanie Predykcja długo- i krótko-terminowa Rodzaje

Bardziej szczegółowo

2.1.M.06: Modelowanie i wspomaganie komputerowe w inżynierii powierzchni

2.1.M.06: Modelowanie i wspomaganie komputerowe w inżynierii powierzchni 2nd Workshop on Foresight of surface properties formation leading technologies of engineering materials and biomaterials in Białka Tatrzańska, Poland 29th-30th November 2009 1 Panel nt. Procesy wytwarzania

Bardziej szczegółowo

2

2 1 2 3 4 5 Dużo pisze się i słyszy o projektach wdrożeń systemów zarządzania wiedzą, które nie przyniosły oczekiwanych rezultatów, bo mało kto korzystał z tych systemów. Technologia nie jest bowiem lekarstwem

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. dr inż. Andrzej Macioł

Bazy danych. dr inż. Andrzej Macioł Bazy danych dr inż. Andrzej Macioł http://amber.zarz.agh.edu.pl/amaciol/ Ontologia Dziedzina metafizyki, która para się badaniem i wyjaśnianiem natury jak i kluczowych właściwości oraz relacji rządzących

Bardziej szczegółowo

Odniesienie do obszarowych efektów kształcenia 1 2 3. Kierunkowe efekty kształcenia WIEDZA (W)

Odniesienie do obszarowych efektów kształcenia 1 2 3. Kierunkowe efekty kształcenia WIEDZA (W) EFEKTY KSZTAŁCENIA NA KIERUNKU "MECHATRONIKA" nazwa kierunku studiów: Mechatronika poziom kształcenia: studia pierwszego stopnia profil kształcenia: ogólnoakademicki symbol kierunkowych efektów kształcenia

Bardziej szczegółowo

Podstawy metodologiczne symulacji

Podstawy metodologiczne symulacji Sławomir Kulesza kulesza@matman.uwm.edu.pl Symulacje komputerowe (05) Podstawy metodologiczne symulacji Wykład dla studentów Informatyki Ostatnia zmiana: 26 marca 2015 (ver. 4.1) Spirala symulacji optymistycznie

Bardziej szczegółowo

NOWOCZESNE TECHNOLOGIE ENERGETYCZNE Rola modelowania fizycznego i numerycznego

NOWOCZESNE TECHNOLOGIE ENERGETYCZNE Rola modelowania fizycznego i numerycznego Politechnika Częstochowska Katedra Inżynierii Energii NOWOCZESNE TECHNOLOGIE ENERGETYCZNE Rola modelowania fizycznego i numerycznego dr hab. inż. Zbigniew BIS, prof P.Cz. dr inż. Robert ZARZYCKI Wstęp

Bardziej szczegółowo

Teoria systemów i sygnałów Kierunek AiR, sem. 5 2wE + 1l

Teoria systemów i sygnałów Kierunek AiR, sem. 5 2wE + 1l Teoria systemów i sygnałów Kierunek AiR, sem. 5 2wE + 1l Prof. dr hab. Wojciech Moczulski Politechnika Ślaska, Wydział Mechaniczny Technologiczny Katedra Podstaw Konstrukcji Maszyn 19 października 2008

Bardziej szczegółowo

POLITECHNIKA ŚLĄSKA WYDZIAŁ GÓRNICTWA I GEOLOGII. Roman Kaula

POLITECHNIKA ŚLĄSKA WYDZIAŁ GÓRNICTWA I GEOLOGII. Roman Kaula POLITECHNIKA ŚLĄSKA WYDZIAŁ GÓRNICTWA I GEOLOGII Roman Kaula ZASTOSOWANIE NOWOCZESNYCH NARZĘDZI INŻYNIERSKICH LabVIEW oraz MATLAB/Simulink DO MODELOWANIA UKŁADÓW DYNAMICZNYCH PLAN WYKŁADU Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Systemy. Krzysztof Patan

Systemy. Krzysztof Patan Systemy Krzysztof Patan Systemy z pamięcią System jest bez pamięci (statyczny), jeżeli dla dowolnej chwili t 0 wartość sygnału wyjściowego y(t 0 ) zależy wyłącznie od wartości sygnału wejściowego w tej

Bardziej szczegółowo

Asynchroniczne statyczne układy sekwencyjne

Asynchroniczne statyczne układy sekwencyjne Asynchroniczne statyczne układy sekwencyjne Układem sekwencyjnym nazywany jest układ przełączający, posiadający przynajmniej jeden taki stan wejścia, któremu odpowiadają, zależnie od sygnałów wejściowych

Bardziej szczegółowo

UCHWAŁA NR 71/2017 SENATU UNIWERSYTETU WROCŁAWSKIEGO z dnia 31 maja 2017 r.

UCHWAŁA NR 71/2017 SENATU UNIWERSYTETU WROCŁAWSKIEGO z dnia 31 maja 2017 r. UCHWAŁA NR 71/2017 SENATU UNIWERSYTETU WROCŁAWSKIEGO z dnia 31 maja 2017 r. zmieniająca uchwałę w sprawie efektów kształcenia dla kierunków studiów prowadzonych w Uniwersytecie Wrocławskim Na podstawie

Bardziej szczegółowo

Algorytm. Krótka historia algorytmów

Algorytm. Krótka historia algorytmów Algorytm znaczenie cybernetyczne Jest to dokładny przepis wykonania w określonym porządku skończonej liczby operacji, pozwalający na rozwiązanie zbliżonych do siebie klas problemów. znaczenie matematyczne

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia (1/3) Data-flow diagramy przepływów danych ERD diagramy związków encji Diagramy obiektowe w UML (ang. Unified Modeling Language)

Zagadnienia (1/3) Data-flow diagramy przepływów danych ERD diagramy związków encji Diagramy obiektowe w UML (ang. Unified Modeling Language) Zagadnienia (1/3) Rola modelu systemu w procesie analizy wymagań (inżynierii wymagań) Prezentacja różnego rodzaju informacji o systemie w zależności od rodzaju modelu. Budowanie pełnego obrazu systemu

Bardziej szczegółowo

Metody badań w naukach ekonomicznych

Metody badań w naukach ekonomicznych Metody badań w naukach ekonomicznych Tomasz Poskrobko Metodyka badań naukowych Metody badań ilościowe jakościowe eksperymentalne Metody badań ilościowe jakościowe eksperymentalne Metody ilościowe metody

Bardziej szczegółowo

Drgania poprzeczne belki numeryczna analiza modalna za pomocą Metody Elementów Skończonych dr inż. Piotr Lichota mgr inż.

Drgania poprzeczne belki numeryczna analiza modalna za pomocą Metody Elementów Skończonych dr inż. Piotr Lichota mgr inż. Drgania poprzeczne belki numeryczna analiza modalna za pomocą Metody Elementów Skończonych dr inż. Piotr Lichota mgr inż. Joanna Szulczyk Politechnika Warszawska Instytut Techniki Lotniczej i Mechaniki

Bardziej szczegółowo

Informacja w perspektywie obliczeniowej. Informacje, liczby i obliczenia

Informacja w perspektywie obliczeniowej. Informacje, liczby i obliczenia Informacja w perspektywie obliczeniowej Informacje, liczby i obliczenia Cztery punkty odniesienia (dla pojęcia informacji) ŚWIAT ontologia fizyka UMYSŁ psychologia epistemologia JĘZYK lingwistyka nauki

Bardziej szczegółowo

S Y L A B U S P R Z E D M I O T U

S Y L A B U S P R Z E D M I O T U "Z A T W I E R D Z A M" Dziekan Wydziału Mechatroniki i Lotnictwa prof. dr hab. inż. Radosław TRĘBIŃSKI Warszawa, dnia... S Y L A B U S P R Z E D M I O T U NAZWA PRZEDMIOTU: KOMPUTEROWA ANALIZA KONSTRUKCJI

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA WYKAZ UMIEJĘTNOŚCI WYMAGANYCH NA POSZCZEGÓLNE OCENY DLA KLASY PIERWSZEJ

MATEMATYKA WYKAZ UMIEJĘTNOŚCI WYMAGANYCH NA POSZCZEGÓLNE OCENY DLA KLASY PIERWSZEJ MATEMATYKA WYKAZ UMIEJĘTNOŚCI WYMAGANYCH NA POSZCZEGÓLNE OCENY 1. LICZBY RZECZYWISTE DLA KLASY PIERWSZEJ 1. Podawanie przykładów liczb: naturalnych, całkowitych, wymiernych, niewymiernych, pierwszych i

Bardziej szczegółowo

zna metody matematyczne w zakresie niezbędnym do formalnego i ilościowego opisu, zrozumienia i modelowania problemów z różnych

zna metody matematyczne w zakresie niezbędnym do formalnego i ilościowego opisu, zrozumienia i modelowania problemów z różnych Grupa efektów kierunkowych: Matematyka stosowana I stopnia - profil praktyczny (od 17 października 2014) Matematyka Stosowana I stopień spec. Matematyka nowoczesnych technologii stacjonarne 2015/2016Z

Bardziej szczegółowo

Problemy optymalizacji układów napędowych w automatyce i robotyce

Problemy optymalizacji układów napędowych w automatyce i robotyce Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki Katedra Automatyki Autoreferat rozprawy doktorskiej Problemy optymalizacji układów napędowych

Bardziej szczegółowo

Sposoby modelowania układów dynamicznych. Pytania

Sposoby modelowania układów dynamicznych. Pytania Sposoby modelowania układów dynamicznych Co to jest model dynamiczny? PAScz4 Modelowanie, analiza i synteza układów automatyki samochodowej równania różniczkowe, różnicowe, równania równowagi sił, momentów,

Bardziej szczegółowo

dr inż. Jan Staszak kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES) obowiązkowy (obowiązkowy / nieobowiązkowy) język polski II

dr inż. Jan Staszak kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES) obowiązkowy (obowiązkowy / nieobowiązkowy) język polski II Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013

Bardziej szczegółowo

Podstawy Automatyki. Wykład 2 - podstawy matematyczne. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

Podstawy Automatyki. Wykład 2 - podstawy matematyczne. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki Wykład 2 - podstawy matematyczne Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2015 Wstęp Rzeczywiste obiekty regulacji, a co za tym idzie układy regulacji, mają właściwości nieliniowe, n.p. turbulencje, wiele

Bardziej szczegółowo

Opis efektu kształcenia dla programu kształcenia

Opis efektu kształcenia dla programu kształcenia TABELA ODNIESIEŃ EFEKTÓW KSZTAŁCENIA OKREŚLONYCH DLA PROGRAMU KSZTAŁCENIA DO EFEKTÓW KSZTAŁCENIA OKREŚLONYCH DLA OBSZARU KSZTAŁCENIA I PROFILU STUDIÓW PROGRAM KSZTAŁCENIA: Kierunek Fizyka Techniczna POZIOM

Bardziej szczegółowo

Nazwa modułu kształcenia Nazwa jednostki prowadzącej moduł Kod modułu Język kształcenia Efekty kształcenia dla modułu kształcenia

Nazwa modułu kształcenia Nazwa jednostki prowadzącej moduł Kod modułu Język kształcenia Efekty kształcenia dla modułu kształcenia Nazwa modułu kształcenia Nazwa jednostki prowadzącej moduł Kod modułu Język kształcenia Efekty kształcenia dla modułu kształcenia Numeryczne rozwiązywanie równań różniczkowych zwyczajnych Wydział Matematyki

Bardziej szczegółowo

Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych

Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych ELEMENTY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Laboratorium nr 6 SYSTEMY ROZMYTE TYPU MAMDANIEGO

Bardziej szczegółowo

O tzw. metaforze komputerowej

O tzw. metaforze komputerowej Marcin Miłkowski, IFiS PAN O tzw. metaforze komputerowej 18/11/08 Plan prezentacji Czy komputacjonizm to ujęcie metaforyczne? Kryteria adekwatności wyjaśnień obliczeniowych: Epistemiczne Mechanistyczne

Bardziej szczegółowo

Technikum Nr 2 im. gen. Mieczysława Smorawińskiego w Zespole Szkół Ekonomicznych w Kaliszu

Technikum Nr 2 im. gen. Mieczysława Smorawińskiego w Zespole Szkół Ekonomicznych w Kaliszu Technikum Nr 2 im. gen. Mieczysława Smorawińskiego w Zespole Szkół Ekonomicznych w Kaliszu Wymagania edukacyjne niezbędne do uzyskania poszczególnych śródrocznych i rocznych ocen klasyfikacyjnych z obowiązkowych

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pojęcia statystyczne

Podstawowe pojęcia statystyczne Podstawowe pojęcia statystyczne Istnieją trzy rodzaje kłamstwa: przepowiadanie pogody, statystyka i komunikat dyplomatyczny Jean Rigaux Co to jest statystyka? Nauka o metodach ilościowych badania zjawisk

Bardziej szczegółowo

Efekty kształcenia na kierunku AiR drugiego stopnia - Wiedza Wydziału Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki Politechniki Opolskiej

Efekty kształcenia na kierunku AiR drugiego stopnia - Wiedza Wydziału Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki Politechniki Opolskiej Efekty na kierunku AiR drugiego stopnia - Wiedza K_W01 K_W02 K_W03 K_W04 K_W05 K_W06 K_W07 K_W08 K_W09 K_W10 K_W11 K_W12 K_W13 K_W14 Ma rozszerzoną wiedzę dotyczącą dynamicznych modeli dyskretnych stosowanych

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 7

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 7 KATEDRA MECHANIKI STOSOWANEJ Wydział Mechaniczny POLITECHNIKA LUBELSKA INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 7 PRZEDMIOT TEMAT OPRACOWAŁ LABORATORIUM MODELOWANIA Przykładowe analizy danych: przebiegi czasowe, portrety

Bardziej szczegółowo

Elementy Modelowania Matematycznego

Elementy Modelowania Matematycznego Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 6 Metoda simpleks Spis treści Wstęp Zadanie programowania liniowego Wstęp Omówimy algorytm simpleksowy, inaczej metodę simpleks(ów). Jest to stosowana w matematyce

Bardziej szczegółowo

Podstawy Programowania Obiektowego

Podstawy Programowania Obiektowego Podstawy Programowania Obiektowego Wprowadzenie do programowania obiektowego. Pojęcie struktury i klasy. Spotkanie 03 Dr inż. Dariusz JĘDRZEJCZYK Tematyka wykładu Idea programowania obiektowego Definicja

Bardziej szczegółowo

Informatyka II stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) Kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES)

Informatyka II stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny) Kierunkowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES) KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 Modelowanie Dynamiczne Procesów Biznesowych Dynamic Modeling of Business

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Własności statyczne i dynamiczne elementów automatyki:

Plan wykładu. Własności statyczne i dynamiczne elementów automatyki: Plan wykładu Własności statyczne i dynamiczne elementów automatyki: - charakterystyka statyczna elementu automatyki, - sygnały standardowe w automatyce: skok jednostkowy, impuls Diraca, sygnał o przebiegu

Bardziej szczegółowo

zna podstawową terminologię w języku obcym umożliwiającą komunikację w środowisku zawodowym

zna podstawową terminologię w języku obcym umożliwiającą komunikację w środowisku zawodowym Wykaz kierunkowych efektów kształcenia PROGRAM KSZTAŁCENIA: Kierunek Edukacja techniczno-informatyczna POZIOM KSZTAŁCENIA: studia pierwszego stopnia PROFIL KSZTAŁCENIA: praktyczny Przyporządkowanie kierunku

Bardziej szczegółowo

Data Mining Wykład 9. Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster. Plan wykładu. Sformułowanie problemu

Data Mining Wykład 9. Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster. Plan wykładu. Sformułowanie problemu Data Mining Wykład 9 Analiza skupień (grupowanie) Grupowanie hierarchiczne O-Cluster Plan wykładu Wprowadzanie Definicja problemu Klasyfikacja metod grupowania Grupowanie hierarchiczne Sformułowanie problemu

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. dr inż. Andrzej Macioł

Bazy danych. dr inż. Andrzej Macioł Bazy danych dr inż. Andrzej Macioł http://amber.zarz.agh.edu.pl/amaciol/ Ontologia Dziedzina metafizyki, która para się badaniem i wyjaśnianiem natury jak i kluczowych właściwości oraz relacji rządzących

Bardziej szczegółowo

Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów

Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów Elektroniczne zarządzanie informacją i obiegiem dokumentów kluczowe czynniki sukcesu projektu Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów O mnie Od 1991 roku w branży IT i zarządzania jako

Bardziej szczegółowo

a) Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów kształcenia dla obszaru nauk społecznych, technicznych i inżynierskich

a) Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów kształcenia dla obszaru nauk społecznych, technicznych i inżynierskich 1. PROGRAM KSZTAŁCENIA 1) OPIS EFEKTÓW KSZTAŁCENIA a) Szczegółowe efekty i ich odniesienie do opisu dla obszaru nauk społecznych, technicznych i inżynierskich Objaśnienie oznaczeń: I efekty kierunkowe

Bardziej szczegółowo

Kumulowanie się defektów jest możliwe - analiza i potwierdzenie tezy

Kumulowanie się defektów jest możliwe - analiza i potwierdzenie tezy Kumulowanie się defektów jest możliwe - analiza i potwierdzenie tezy Marek Żukowicz 14 marca 2018 Streszczenie Celem napisania artykułu jest próba podania konstruktywnego dowodu, który wyjaśnia, że niewielka

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI

ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI STUDIA PIERWSZEGO STOPNIA PROFIL OGÓLNOAKADEMICKI Załącznik nr 2 Odniesienie efektów kierunkowych do efektów obszarowych i odwrotnie Załącznik nr 2a - Tabela odniesienia

Bardziej szczegółowo

Automatyka i sterowania

Automatyka i sterowania Automatyka i sterowania Układy regulacji Regulacja i sterowanie Przykłady regulacji i sterowania Funkcje realizowane przez automatykę: regulacja sterowanie zabezpieczenie optymalizacja Automatyka i sterowanie

Bardziej szczegółowo

3-letnie (6-semestralne) stacjonarne studia licencjackie kier. matematyka stosowana profil: ogólnoakademicki. Semestr 1. Przedmioty wspólne

3-letnie (6-semestralne) stacjonarne studia licencjackie kier. matematyka stosowana profil: ogólnoakademicki. Semestr 1. Przedmioty wspólne 3-letnie (6-semestralne) stacjonarne studia licencjackie kier. matematyka stosowana profil: ogólnoakademicki Semestr 1 Przedmioty wspólne Nazwa przedmiotu ECTS W Ć L P S Zal. Algebra liniowa z geometrią

Bardziej szczegółowo

Analiza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32

Analiza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32 Analiza i projektowanie oprogramowania Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32 Analiza i projektowanie oprogramowania 2/32 Cel analizy Celem fazy określania wymagań jest udzielenie odpowiedzi na pytanie:

Bardziej szczegółowo

Wspomaganie obliczeń matematycznych. dr inż. Michał Michna

Wspomaganie obliczeń matematycznych. dr inż. Michał Michna Wspomaganie obliczeń matematycznych dr inż. Michał Michna Wspomaganie obliczeń matematycznych Potrzeby Projektowanie Modelowanie Symulacja Analiza wyników Narzędzia Obliczenia algebraiczne, optymalizacja

Bardziej szczegółowo

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA Wydział: Matematyki Kierunek studiów: Matematyka i Statystyka (MiS) Studia w j. polskim Stopień studiów: Pierwszy (1) Profil: Ogólnoakademicki (A) Umiejscowienie kierunku

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wykład 3: Model związków encji.

Bazy danych. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wykład 3: Model związków encji. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Bazy danych Wykład 3: Model związków encji. dr inż. Magdalena Krakowiak makrakowiak@wi.zut.edu.pl Co to jest model związków encji? Model związków

Bardziej szczegółowo

ECTS Razem 30 Godz. 330

ECTS Razem 30 Godz. 330 3-letnie stacjonarne studia licencjackie kier. Matematyka profil: ogólnoakademicki Semestr 1 Przedmioty wspólne Algebra liniowa z geometrią analityczną I 7 30 30 E Analiza matematyczna I 13 60 60 E Technologie

Bardziej szczegółowo

Kształcenie w zakresie podstawowym. Klasa 1

Kształcenie w zakresie podstawowym. Klasa 1 Kształcenie w zakresie podstawowym. Klasa 1 Poniżej podajemy umiejętności, jakie powinien zdobyć uczeń z każdego działu, aby uzyskać poszczególne stopnie. Na ocenę dopuszczającą uczeń powinien opanować

Bardziej szczegółowo

Efekty kształcenia dla kierunku studiów CHEMIA studia pierwszego stopnia profil ogólnoakademicki

Efekty kształcenia dla kierunku studiów CHEMIA studia pierwszego stopnia profil ogólnoakademicki Załącznik nr 1 Efekty kształcenia dla kierunku studiów CHEMIA studia pierwszego stopnia profil ogólnoakademicki Umiejscowienie kierunku w obszarze kształcenia Kierunek studiów chemia należy do obszaru

Bardziej szczegółowo

Wykład 1. Model w badaniach systemowych. Wstęp pojęcia podstawowe

Wykład 1. Model w badaniach systemowych. Wstęp pojęcia podstawowe Wykład 1. Model w badaniach systemowych. Wstęp pojęcia podstawowe Wykład 1. Model w badaniach systemowych. Wstęp pojęcia podstawowe Godziny konsultacji 4 Zakładane efekty kształcenia Badania systemowe

Bardziej szczegółowo

Modelowanie pola akustycznego. Opracowała: prof. dr hab. inż. Bożena Kostek

Modelowanie pola akustycznego. Opracowała: prof. dr hab. inż. Bożena Kostek Modelowanie pola akustycznego Opracowała: prof. dr hab. inż. Bożena Kostek Klasyfikacje modeli do badania pola akustycznego Modele i metody wykorzystywane do badania pola akustycznego MODELE FIZYCZNE MODELE

Bardziej szczegółowo

Matematyka wykaz umiejętności wymaganych na poszczególne oceny

Matematyka wykaz umiejętności wymaganych na poszczególne oceny Matematyka wykaz umiejętności wymaganych na poszczególne oceny KLASA I 1.Liczby rzeczywiste 1. Podawanie przykładów liczb: naturalnych, całkowitych, wymiernych, niewymiernych, pierwszych i złożonych oraz

Bardziej szczegółowo

Systemy Agentowe główne cechy. Mariusz.Matuszek WETI PG

Systemy Agentowe główne cechy. Mariusz.Matuszek WETI PG Systemy Agentowe główne cechy Mariusz.Matuszek WETI PG Definicja agenta Wiele definicji, w zależności od rozpatrywanego zakresu zastosowań. Popularna definicja: Jednostka obliczeniowa (program, robot),

Bardziej szczegółowo

Efekty kształcenia. Tabela efektów kształcenia

Efekty kształcenia. Tabela efektów kształcenia Efekty kształcenia Tabela efektów kształcenia W opisie efektów kierunkowych uwzględniono wszystkie efekty kształcenia występujące w obszarze kształcenia w zakresie nauk technicznych. Objaśnienie oznaczeń:

Bardziej szczegółowo

Nauki reinżynieryjne. Marcin Miłkowski. Zakład Logiki i Kognitywistyki. IFiS PAN

Nauki reinżynieryjne. Marcin Miłkowski. Zakład Logiki i Kognitywistyki. IFiS PAN Nauki reinżynieryjne Marcin Miłkowski Zakład Logiki i Kognitywistyki IFiS PAN Plan Natura z punktu widzenia konstruktora Heurystyka reinżynierii Wyjaśnianie mechanistyczne Mechanizmy w naturze i technice

Bardziej szczegółowo

Diagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym

Diagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym Diagramy ERD. Model struktury danych jest najczęściej tworzony z wykorzystaniem diagramów pojęciowych (konceptualnych). Najpopularniejszym konceptualnym modelem danych jest tzw. model związków encji (ERM

Bardziej szczegółowo

Podstawy Automatyki. Wykład 7 - obiekty regulacji. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

Podstawy Automatyki. Wykład 7 - obiekty regulacji. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki Wykład 7 - obiekty regulacji Instytut Automatyki i Robotyki Warszawa, 2018 Obiekty regulacji Obiekt regulacji Obiektem regulacji nazywamy proces technologiczny podlegający oddziaływaniu zakłóceń, zachodzący

Bardziej szczegółowo

Elektrotechnika II stopień ogólnoakademicki. stacjonarne. przedmiot specjalnościowy. obowiązkowy polski semestr II semestr letni. tak. Laborat. 30 g.

Elektrotechnika II stopień ogólnoakademicki. stacjonarne. przedmiot specjalnościowy. obowiązkowy polski semestr II semestr letni. tak. Laborat. 30 g. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 Metody estymacji parametrów i sygnałów Estimation methods of parameters

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE ZA POMOCĄ MES Analiza statyczna ustrojów powierzchniowych

MODELOWANIE ZA POMOCĄ MES Analiza statyczna ustrojów powierzchniowych MODELOWANIE ZA POMOCĄ MES Analiza statyczna ustrojów powierzchniowych PODSTAWY KOMPUTEROWEGO MODELOWANIA USTROJÓW POWIERZCHNIOWYCH Budownictwo, studia I stopnia, semestr VI przedmiot fakultatywny rok akademicki

Bardziej szczegółowo

Opis efektów kształcenia dla programu kształcenia (kierunkowe efekty kształcenia) WIEDZA. rozumie cywilizacyjne znaczenie matematyki i jej zastosowań

Opis efektów kształcenia dla programu kształcenia (kierunkowe efekty kształcenia) WIEDZA. rozumie cywilizacyjne znaczenie matematyki i jej zastosowań TABELA ODNIESIEŃ EFEKTÓW KSZTAŁCENIA OKREŚLONYCH DLA PROGRAMU KSZTAŁCENIA DO EFEKTÓW KSZTAŁCENIA OKREŚLONYCH DLA OBSZARU KSZTAŁCENIA I PROFILU STUDIÓW PROGRAM KSZTAŁCENIA: POZIOM KSZTAŁCENIA: PROFIL KSZTAŁCENIA:

Bardziej szczegółowo

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu Wykład dla studentów II roku studiów II stopnia na kierunku Zarządzanie Semestr zimowy 2009/2010 Wykładowca: prof. dr hab. inż. Michał Inkielman Literatura Literatura

Bardziej szczegółowo