|
|
110 Elektrotehnika i informacijska tehnologija
112 Elektronika i računalno inženjerstvo
114 Komunikacijska i informacijska tehnologija
150 Industrijsko inženjerstvo
220 Elektronika i računalno inženjerstvo
222 Računalno inženjerstvo
231 Automatizacija i pogoni
232 Elektroenergetski sustavi
242 Telekomunikacije i informatika
261 Konstrukcijsko-energetsko strojarstvo
262 Računalno projektiranje i inženjerstvo
263 Proizvodno strojarstvo
270 Industrijsko inženjerstvo
271 Proizvodni management
272 Upravljanje životnim ciklusom proizvoda
310 Elektrotehnika i informacijska tehnologija
920 Elektronika i računalno inženjerstvo
940 Komunikacijska i informacijska tehnologija
|
|
Nema predmeta
Upit treba biti dulji od 1 znaka...
Nema rezultata
U polje za pretragu upišite naziv ili kôd predmeta koji želite pronaći
ciljevi predmeta
Omogućiti studentima kroz primjere iz prakse da razumiju značaj modeliranja i simuliranja za inženjersku praksu i istraživanja. Stjecanjem znanja o osnovnim pojmovima (kvantitativni i kvalitativni modeli, strategije izvođenja modeliranja i simulacija, planiranje događaja i aktivnosti, međudjelovanje složenih procesa, provjera ispravnosti modela, analiza ulazno-izlaznih podataka), studente se podučava da je primjena modela i simulacija rezultat promišljenih postupaka i da razumiju opasnost potencijalnih nemara kod njihove primjene.
očekivani ishodi učenja
Studenti će nakon uspješno savladanog predmeta moći:
1. izvesti modele različitih sustava, kvantitativne (matematičke) i kvalitativne (grafovi, tablice, tekst) modele,
2. primijeniti matematičke pretvorbe na izvorne modele i razumjeti svrhu tih pretvorbi kod analize i sinteze sustava,
3. izvesti različite simulacijske modele i odabrati odgovarajući pristup uvažavajući postavljene zadatke, ali i prednosti i/ili nedostatke različitih simulacijskih postupaka i uređaja,
4. primijeniti za simulacije programske pakete VISSIM i MATLAB – Simulink,
5. opisati osnovne postupke simulacija sustava pomoću entiteta, klasa, atributa i njihovih međuveza,
6. riješiti složene zadatke modeliranja i simuliranja različitih sustava
nastava i predavači
| |
|
45 sati
3 sata tjedno × 15 tjedana
|
| |
|
15 sati
1 sat tjedno × 15 tjedana
|
sadržaj
Osnovne ideje simulacijskog modeliranja i primjeri primjene Kvantitativno i kvalitativno modeliranje. Pristupi modeliranju i simuliranju ovisno o tipovima zadataka (deterministički, stohastički, kontinuirani i diskretni). Strategije izvođenja modeliranja i simulacije, planiranje događaja i aktivnosti, međudjelovanje složenih procesa, planiranje budućih događaja, analiza rezultata simulacije (provjera ispravnosti modela, analiza ulazno-izlaznih podataka).
Izgradnja simulacijskih programa (programski jezici, objektno-orijentirani pristup, primjena metoda i alata umjetne inteligencije).
Osnovne ideje simulacije diskretnih događaja: specifični problemi koji se moraju rješavati simulacijom diskretnih događaja, struktura alata za takvu simulaciju, primjeri primjene.
Sistemska dinamika i primjeri klase problema na koje se primjenjuje.
preporučena literatura
Čerić, V.: Simulacijsko modeliranje, Školska knjiga, Zagreb, 1993.
Law, A., Kelton, D.: Simulation Modelling and Analysis, McGraw Hill, 2000.
Marasović, J.: Kvantitativno i kvalitativno modeliranje i simuliranje, FESB, Split, ISBN-6114-67-4, 2004.
dopunska literatura
Boffey, T.B.: Graph Theory in Operations Research, McMillan Press, Hong Kong, 1982.
Stipaničev, D., Marasović, J.: laris.fesb.hr/digitalno_vodjenje, on-line udžbenik "Digitalno vođenje", 2004.
način praćenja kvalitete i uspješnosti izvedbe svakog predmeta i/ili modula
Mišljenja studenata o kvaliteti nastave putem anketa.
Nastavnici koji podučavaju srodne predmete surađuju i zajednički vode brigu o kvaliteti nastave.
Povremeno promatranje i evaluacija nastave od strane predstojnika zavoda za elektroniku.
ispit (način polaganja, ispitni rokovi)
Tijekom semestra bit će dva međuispita (kolokvija). Prvi kolokvij održava se tijekom nastave (prema kalendaru), a drugi nakon završetka nastave. Pojedinačni kolokvij smatrat će se položenim ako je ostvareno 50% točnih odgovora, stoga i ukupno ostvareni bodovi koji daju pozitivnu ocjenu moraju biti minimalno 50% točni.
Da bi se moglo pristupiti ispitu, potrebno je tijekom semestra riješiti četiri (4) kratka testa za vrijeme nasumično odabranih predavanja (postotak ostvarenih bodova pripisuju se bodovima na 1. ispitnom roku), potrebno je nazočiti na 50% predavanja i nazočiti i ispravno riješiti 100% vježbi.
Ocjena(%)= (M1 + M2 )/2
M1, M2 - bodovi na međuispitima izraženi u postocima.
Konačna se ocjena utvrđuje na sljedeći način:
Postotak Ocjena
50% do 61% dovoljan (2)
62% do 74% dobar (3)
75% do 87% vrlo dobar (4)
88% do 100% izvrstan (5)
Svaki se međuispit sastoji od više kraćih pitanja iz teorije i zadataka
Ispitni rokovi održavaju se u terminima predviđenim kalendarom nastave.
| |
Nastavne jedinice za Predavanja |
Broj sati |
|
1.
|
Uvod: Sustavski pristup i svrha modeliranja (u analizi ili razumijevanju vladanja sustava i kod problema sinteze na "živim" susatvima). Model je aproksimacija sustava izveden bilo kao misaoni, kao maketa (prikaz jednostavnog robota iz RoboLab kompleta) ili kao simbolički zapis. Modeliranje je iterativan postupak u toku kojeg se rješava kompromis između presloženog modela i kvalitetne aproksimacije.
|
3 sata |
|
2.
|
Kvantitativni modeli, podjele po značajkama sustava: deterministički, stohastički, statički, dinamički, kontinuirani, diskretni, linearni, nelinearni. Izbor ulaznih i izlaznih veličina i njihov utjecaj na složenost modela.
|
3 sata |
|
3.
|
Fizikalni, ekonomski i drugi zakoni kao temelj izgradnje modela. Utjecaj ograničenja na vladanje sustava i njihovo dodavanje izvornom modelu. Parametarska identifikacija kao dio procesa modeliranja.
|
3 sata |
|
4.
|
Matematičke transformacije kvantitativnih modela koje olakšavaju analizu i sintezu: prijelaz iz diferencijalnih jednadžbi u Laplaceovi područje i u prostor stanja. Linearizacija. Generiranje zadanih funkcija na temelju matematičkih modela.
|
3 sata |
|
5.
|
Simuliranje je aproksimacija modeliranja i jedan od načina provedbe analize i sinteze. Simulacija na digitalnom računalu gotovim programskim rješenjima ili vlastitim programiranjem: numerička integracija, vrijeme diskretizacije, pravokutno pravilo, Runge-Kutteovi koeficijenti. Uvod i priprema za laboratorijkse vježbe.
|
3 sata |
|
6.
|
Simulacija na analognom računalu: karakteristike operacijskog pojačala i simulacijski elementi izvedeni pomoću njega. Električna shema
i izvedba složenijih zadataka.
|
3 sata |
|
7.
|
Karakteristični primjer postupaka modeliranja i simuliranja kod projektiranja vođenja istosmjernog motora i komentar utjecaja dopustivih ili nedopustivih aproksimacija na konačan rad motora.
|
3 sata |
|
8.
|
Kvalitativni modeli i različiti sustavi kojima pripadaju. Modeliranje na temelju teorije grafova: događaji, aktivnosti, analiza strukture sustava.
|
3 sata |
|
9.
|
Mrežno planiranje: Simuliranje kvalitativnih modela na digitalnom računalu.
|
3 sata |
|
10.
|
Primjeri primjene: lingvistički modeli, populacijski modeli, problemi sa cikličkim zadacima.
|
3 sata |
|
11.
|
Osnovne ideje simulacije diskretnih događaja, primjeri primjene. Izdvajanje elemenata sustava i način njihovog simulacijskog povezivanja: entiteti, klase, atributi, međudjelovanja. Postupci izgradnje simulacijskih modela sustava opisanih na taj način.
|
3 sata |
|
12.
|
Usporedba postupaka kod izvedbe modela i korisnih simulacija između kvanitativnih i kvalitativnih zadataka. Primjer moguće prilagodbe kvantitativnih zadataka za simulaciju pomoću programa koji isključivo prepoznaju entitete, klase, atribute i njihove međuveze.
|
3 sata |
|
13.
|
Sistemska dinamika i prijeri klase problema na koje se primjenjuje.
|
3 sata |
| |
Nastavne jedinice za Laboratorijske vježbe |
Broj sati |
|
1.
|
Kako prevesti matematičke modele u jezik VisSima? Izbor linearnih simulacijskih elemenata i njihovo povezivanje.
|
2 sata |
|
2.
|
Testiranje utjecaja vremena diskretizacije (step size) i konačnog simulacijskog vremena (range end) na kvalitetu simulacijskih rezultata.
|
2 sata |
|
3.
|
Simuliranje nelinearnih sustava opisanih nelinranim diferencijalnim jednadžbama. Usporedba rezultata između izvornih nelinearnih i lineariziranih modela. Crtanje fazne krivulje.
|
2 sata |
|
4.
|
Simulacija istog sustava matematički zapisanog na više načina, nakon dopuštenih transformacija. Usporedba rezultata.
|
2 sata |
|
5.
|
Simuliranje nelinearnosti opisanih pomoću statičkih karakteristika (zasićenje, mrtva zona, ON-OFF). Crtanje statičkih karakteristika iz simulacijskih modela.
|
2 sata |
|
6.
|
Simuliranje logičkih sklopova pomoću VisSima. Generiranje različitih zadanih funkcija.
|
3 sata |
|
