638-3002/03 – Modelování a simulace (MS)

Garantující katedraKatedra automatizace a počítačové techniky v průmysluKredity5
Garant předmětuprof. Ing. Zora Koštialová Jančíková, CSc.Garant verze předmětuprof. Ing. Zora Koštialová Jančíková, CSc.
Úroveň studiapregraduální nebo graduálníPovinnostpovinný
Ročník1Semestrzimní
Jazyk výukyčeština
Rok zavedení2019/2020Rok zrušení
Určeno pro fakultyFMTUrčeno pro typy studianavazující magisterské
Výuku zajišťuje
Os. čís.JménoCvičícíPřednášející
JAN45 prof. Ing. Zora Koštialová Jančíková, CSc.
ZIM018 Ing. Ondřej Zimný, Ph.D.
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)
Projekt

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 simulačního programu SIMULINK. Jsou vytvářeny modely reálných procesů s využitím umělých neuronových sítí pomocí programových prostředků Statistica - Neural Networks, MATLAB -Neural Network Toolbox a NEUREX.

Povinná literatura:

KOŠTIALOVÁ JANČÍKOVÁ, Z. Modelování a simulace. Ostrava: VŠB - Technická univerzita Ostrava, 2017 FÁBRY, J. Matematické modelování. Praha: Professional Publishing, 2011. ISBN 978-80-7431-066-9. DUŠEK, F. MATLAB a SIMULINK: úvod do používání. Pardubice: Univerzita Pardubice, 2000. ISBN 80-7194-273-1. JANČÍKOVÁ, Z. Modelling and simulation. Ostrava: VŠB-TU Ostrava, 2015. RUSSELL, S. J. and P. NORVIG. Artificial intelligence: a modern approach. 3rd ed., Pearson new international ed. Harlow: Pearson, c2014. ISBN 978-1-292-02420-2.

Doporučená literatura:

JANČÍKOVÁ, Z. Umělé neuronové sítě v materiálovém inženýrství. Ostrava: VŠB - Technická univerzita Ostrava, Fakulta metalurgie a materiálového inženýrství, 2006. ISBN 80-248-1174-X. NOSKIEVIČ, P. Modelování a identifikace systémů. Ostrava: Montanex, 1999. ISBN 80-7225-030-2. CLOSE, Ch. M., D. K. FREDERICK a Jonathan C. NEWELL. Modeling and analysis of dynamic systems. 3rd ed. New York: Wiley, c2002. ISBN 0-471-39442-4.

Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta

písemný test a ústní zkoušení

E-learning

Koštialová Jančíková, Z. Modelování a simulace. Ostrava: VŠB - Technická univerzita Ostrava, 2017 (https://www.fmmi.vsb.cz/cs/studenti/opory-pro-studium/index.html) SimulinkIMULINK - User's Guide. MATLAB and SIMULINK. Natick, MA: The MathWorks, (https://www.mathworks.com/help/pdf_doc/simulink/sl_using.pdf) Integrovaný systém modulární počítačové podpory výuky ekonomicko-technického zaměření - Vzdělávací modul 1 – Počítačové systémy řízení metalurgických procesů. - animace modelu nádrže s volným odtokem kapaliny, - animace modelu hromadění materiálu na skládce, - animace modelu ohřevu materiálu v peci, - animace modelu pérování automobilu, - animace modelu rekuperátoru. (http://lms.vsb.cz)

Další požadavky na studenta

aktivní účast na cvičeních a vypracování projektu

Prerekvizity

Kód předmětuZkratkaNázevPovinnost
638-2008 TS Teorie systémů Doporučená
638-2012 IS Identifikace systémů Doporučená

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

1. Úvod do modelování systémů, formy popisu dynamického systému. 2. Základní druhy modelování (fyzikální, matematické, kybernetické). 3. Klasifikace modelů podle různých hledisek. 4. Matematické modelování, analytické a experimentální metody zjišťování matematického popisu systému. 5. Simulace systémů, tvorba modelu systému, bloková schémata. 6. Simulační program SIMULINK, sestavení simulačních modelů. 7. Úvod do teorie podobnosti a modelování, teorémy podobnosti. 8. Odvození obecné kriteriální rovnice analýzou vztahových rovnic. 9. Odvození obecné kriteriální rovnice pomocí dimenzionální analýzy. 10. Nekonvenční modelování - umělá inteligence (fuzzy modely, umělé neuronové sítě, genetické algoritmy). 11. Úvod do neuronových sítí, model neuronu, neuronová síť. 12. Učení a generalizace neuronových sítí, učící algoritmy. 13. Tvorba modelů neuronových sítí v programech NEUREX, Statistica Neuronové sítě, MATLAB Neural Networks Toolbox.

Podmínky absolvování předmětu

Prezenční forma (platnost od: 2019/2020 zimní semestr)
Název úlohyTyp úlohyMax. počet bodů
(akt. za podúlohy)
Min. počet bodů
Zápočet a zkouška Zápočet a zkouška 100 (100) 51
        Zápočet Zápočet  
        Zkouška Zkouška 100  51
Rozsah povinné účasti: zkoušení

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rokProgramObor/spec.Spec.FormaJazyk výuky Konz. stř.RočníkZLTyp povinnosti
2019/2020 (N0413A270002) Management kvality a řízení průmyslových systémů (S03) Inteligentní řídicí systémy v průmyslu P čeština Ostrava 1 povinný stu. plán
2019/2020 (N0413A270002) Management kvality a řízení průmyslových systémů (S03) Inteligentní řídicí systémy v průmyslu K čeština Ostrava 1 povinný stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název blokuAkademický rokForma studiaJazyk výuky RočníkZLTyp blokuVlastník bloku