638-0803/03 – Modelování a simulace (MS)

Garantující katedraKatedra automatizace a počítačové techniky v průmysluKredity6
Garant předmětuprof. Ing. Zora Koštialová Jančíková, CSc.Garant verze předmětuprof. Ing. Zora Koštialová Jančíková, CSc.
Úroveň studiapregraduální nebo graduálníPovinnostpovinný
Ročník1Semestrzimní
Jazyk výukyčeština
Rok zavedení2011/2012Rok zrušení2013/2014
Určeno pro fakultyFMTUrčeno pro typy studianavazující magisterské
Výuku zajišťuje
Os. čís.JménoCvičícíPřednášející
JAN45 prof. Ing. Zora Koštialová Jančíková, CSc.
Rozsah výuky pro formy studia
Forma studiaZp.zak.Rozsah
prezenční Zápočet a zkouška 2+2
kombinovaná Zápočet a zkouška 14+0

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

Student bude umět formulovat základní metody realizace simulačních modelů na číslicovém počítači. Student získá přehled o základních principech matematicko-fyzikálního modelování, teorie podobnosti a modelování a o klasických metodách i metodách umělé inteligence potřebných k realizaci modelu . Student bude umět sestavit matematické modely vybraných reálných procesů pomocí klasických simulačních programů a s využitím umělých neuronových sítí.

Vyučovací metody

Přednášky
Cvičení (v učebně)

Anotace

Cílem předmětu je seznámení s metodami realizace simulačních modelů dynamických systémů. Výklad vychází z matematického popisu dynamického systému. Studentům jsou přiblíženy principy matematicko-fyzikálního modelování, principy teorie podobnosti a modelování a metody potřebné k realizaci modelu na číslicovém počítači. Je proveden úvod do umělé inteligence (fuzzy modely, expertní modely, modely neuronových sítí, genetické algoritmy), pozornost je věnována především modelům neuronových sítí a jejich aplikací na vybrané technologické procesy. Náplní cvičení je sestavení matematických modelů pro vybrané reálné dynamické systémy a jejich simulační ověření užitím simulačních programů SIPRO a SIMULINK. Jsou vytvářeny modely reálných procesů s využitím umělých neuronových sítí pomocí programových prostředků MATLAB-Neural Network Toolbox a NEUREX.

Povinná literatura:

Jančíková, Z..: Modelování a simulace. Učební texty. Ostrava: VŠB-TU Ostrava, 2008. Farana, R. Univerzální simulační program SIPRO 3.4. Uživatelská příručka, Ostrava : VŠB-TU Ostrava, 1996 SIMULINK – Dynamic System Simulation for MATLAB. The Math Works, Ing., Natic, MA, JUSA, uživatelská příručka,

Doporučená literatura:

Kuneš, J., Vavroch, O., Franta, V. Základy modelování. Praha : SNTL, 1989 Zítek, P., Petrová, R. Matematické a simulační modely. Praha : ČVUT, 1986 Noskievič, P. Modelování a identifikace systémů. Ostrava MONTANEX, a. s., 1999 Jančíková, Z..: Umělé neuronové sítě v materiálovém inženýrství, monografie, GEP ARTS Ostrava, 2006, ISBN 80-248-1174-X Vondrák, I. Umělá inteligence a neuronové sítě. Ostrava : VŠB-TU, 1994 Pokorný, M. Umělá inteligence v modelování a řízení. BEN technická literatura, 1996

Další studijní materiály

Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta

E-learning

Další požadavky na studenta

xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

Prerekvizity

Předmět nemá žádné prerekvizity.

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

Úvod do modelování systémů, formy popisu dynamického systému. Základní druhy modelování (fyzikální, matematické, kybernetické). Klasifikace modelů podle různých hledisek. Matematické modelování, analytické a experimentální metody zjišťování matematického popisu systému. Simulace systémů, tvorba modelu systému, bloková schémata. Simulační program SIPRO, SIMULINK., sestavení simulačních modelů. Úvod do teorie podobnosti a modelování, teorémy podobnosti. Odvození obecné kriteriální rovnice analýzou vztahových rovnic. Odvození obecné kriteriální rovnice pomocí dimenzionální analýzy. Nekonvenční modelování - umělá inteligence (fuzzy modely, umělé neuronové sítě, genetické algoritmy). Úvod do neuronových sítí, model neuronu, neuronová síť. Učení a generalizace neuronových sítí, učící algoritmy. Tvorba modelů neuronových sítí, program NEUREX.

Podmínky absolvování předmětu

Prezenční forma (platnost od: 2012/2013 zimní semestr, platnost do: 2013/2014 letní semestr)
Název úlohyTyp úlohyMax. počet bodů
(akt. za podúlohy)
Min. počet bodůMax. počet pokusů
Zápočet a zkouška Zápočet a zkouška 100 (100) 51
        Zápočet Zápočet 35  25
        Zkouška Zkouška 65  26 3
Rozsah povinné účasti:

Zobrazit historii

Podmínky absolvování předmětu a účast na cvičeních v rámci ISP:

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rokProgramObor/spec.Spec.ZaměřeníFormaJazyk výuky Konz. stř.RočníkZLTyp povinnosti
2013/2014 (N3922) Ekonomika a řízení průmyslových systémů (3902T042) Automatizace a počítačová technika v průmyslových technologiích P čeština Ostrava 1 povinný stu. plán
2013/2014 (N3922) Ekonomika a řízení průmyslových systémů (3902T042) Automatizace a počítačová technika v průmyslových technologiích K čeština Ostrava 1 povinný stu. plán
2012/2013 (N3922) Ekonomika a řízení průmyslových systémů (3902T042) Automatizace a počítačová technika v průmyslových technologiích P čeština Ostrava 1 povinný stu. plán
2012/2013 (N3922) Ekonomika a řízení průmyslových systémů (3902T042) Automatizace a počítačová technika v průmyslových technologiích K čeština Ostrava 1 povinný stu. plán
2011/2012 (N3922) Ekonomika a řízení průmyslových systémů (3902T042) Automatizace a počítačová technika v průmyslových technologiích P čeština Ostrava 1 povinný stu. plán
2011/2012 (N3922) Ekonomika a řízení průmyslových systémů (3902T042) Automatizace a počítačová technika v průmyslových technologiích K čeština Ostrava 1 povinný stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název blokuAkademický rokForma studiaJazyk výuky RočníkZLTyp blokuVlastník bloku

Hodnocení Výuky



2013/2014 zimní
2012/2013 zimní