SylabUZ

Generate PDF for this page

Mathematical Modelling 2 - course description

General information
Course name Mathematical Modelling 2
Course ID 11.1-WK-MATD-MM2-L-S14_pNadGenRL0FO
Faculty Faculty of Mathematics, Computer Science and Econometrics
Field of study Mathematics
Education profile academic
Level of studies Second-cycle studies leading to MS degree
Beginning semester winter term 2022/2023
Course information
Semester 4
ECTS credits to win 7
Course type optional
Teaching language polish
Author of syllabus
  • dr Maciej Niedziela
Classes forms
The class form Hours per semester (full-time) Hours per week (full-time) Hours per semester (part-time) Hours per week (part-time) Form of assignment
Laboratory 30 2 - - Credit with grade
Lecture 30 2 - - Exam

Aim of the course

Celem kursu jest zapoznanie studentów (w stopniu podstawowym) z istotą, zakresem i etapami modelowania matematycznego. W ramach wykładu zostanie zaprezentowany szeroki przegląd modeli i metod matematycznych stosowanych w zagadnieniach technicznych m.in. w procesach wymiany ciepła czy w opisie odkształceń ciał lepkosprężystych. Celem zajęć laboratoryjnych jest symulacja omawianych modeli przy wykorzystaniu wybranego pakietu matematycznego (Matlab, Octave lub Scilab). Po ukończeniu tego kursu student powinien być przygotowany do tworzenia prostych modeli matematycznych z wykorzystaniem komputerów oraz posiadanej wiedzy matematycznej.

Prerequisites

Student powinien zaliczyć: Wstęp do metod numerycznych, Równania różniczkowe.

Scope

Wykład

Metody analizy asymptotycznej w modelowaniu matematycznym

  1. Wstęp do modelowania matematycznego zagadnień technicznych. (2 godz.)
  2. Analiza wymiarowa – jednostki, skalowanie, bezwymiarowość. (2 godz.)
  3. Regularna perturbacja w równaniach różniczkowych. (2 godz.)
  4. Perturbacja osobliwa w równaniach różniczkowych. (2 godz.)
  5. Zastosowanie metod perturbacyjnych w modelowaniu zagadnień technicznych. (2 godz.)

Modele matematyczne procesów cieplnych

  1. Jednowymiarowe modele przewodzenia ciepła. Konstrukcja modeli stacjonarnych i niestacjonarnych. Metody wyznaczania rozwiązań. Przykłady modeli matematycznych. (4 godz.)
  2. Dwuwymiarowe modele przewodzenia ciepła. Konstrukcja modeli stacjonarnych i niestacjonarnych. Metody wyznaczania rozwiązań. Przykłady modeli matematycznych. (4 godz.)

Modelowanie materiałów lepkosprężystych

  1. Podstawy rachunku wektorowego i tensorowego. (2 godz.)
  2. Kinematyka ciała stałego. (4 godz.)
  3. Prawo zachowania masy, momentu i energii. Równanie ruchu. (2 godz.)
  4. Równania konstytutywne materiałów lepkosprężystych. (4 godz.)

Laboratorium

Metody analizy asymptotycznej w modelowaniu matematycznym

  1. Wprowadzenie do pakietu matematycznego (Matlab, Octave lub Scilab). (2 godz.)
  2. Analiza wymiarowa – jednostki, skalowanie, bezwymiarowość. (2 godz.)
  3. Regularna perturbacja w równaniach różniczkowych. (3 godz.)
  4. Perturbacja osobliwa w równaniach różniczkowych. (2 godz.)
  5. Zastosowanie metod perturbacyjnych w modelowaniu zagadnień technicznych – konstrukcja modeli, wyznaczanie rozwiązań, interpretacja i wizualizacja wyników, wykorzystanie pakietu matematycznego w procesie modelowania. (4 godz.)
  6. Kolokwium (1 godz.)

Modele matematyczne procesów cieplnych

  1. Jednowymiarowe modele przewodzenia ciepła – konstrukcja i analiza modeli, wyznaczanie rozwiązań, interpretacja i wizualizacja wyników, wykorzystanie pakietu matematycznego w procesie modelowania. (6 godz.)

Modelowanie odkształceń materiałów lepkosprężystych

  1. Podstawy rachunku wektorowego i tensorowego. (4 godz.)
  2. Kinematyka ciała stałego. (2 godz.)
  3. Modele materiałów lepkosprężystych – konstrukcja modeli, wyznaczanie rozwiązań, interpretacja i wizualizacja wyników, wykorzystanie pakietu matematycznego w procesie modelowania. (3 godz.)
  4. Kolokwium (1 godz.)

Teaching methods

Wykłady z wykorzystaniem urządzeń multimedialnych. Ćwiczenia laboratoryjne, w ramach których studenci rozwiązują zadania obliczeniowe analitycznie oraz przy wykorzystaniu wybranego pakietu matematycznego (Matlab, Octave lub Scilab).

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description Outcome symbols Methods of verification The class form

Assignment conditions

Ocena z laboratorium na podstawie kolokwiów (80%) i aktywności na zajęciach (20%).

Na ocenę z przedmiotu składa się ocena z laboratorium (50%) oraz ocena z egzaminu (50%).

Warunkiem zaliczenia przedmiotu są pozytywne oceny z laboratorium i egzaminu.

Recommended reading

  1. B. Burnes, G. R. Fulford, Mathematical modeling with case studies, Taylor and Francis, 2002.
  2. A. Palczewski, Równania różniczkowe zwyczajne, WNT, Warszawa, 1999.
  3. L. C. Evans, Równania różniczkowe cząstkowe, PWN, Warszawa 2002.
  4. G. R. Fulford, P. Forrester, A. Jones, Modelling with Differential and Difference Equations, Cambridge University Press, 1997.
  5. D. Kincaid, W. Cheney, Analiza numeryczna, WNT, Warszawa, 2006.
  6. C. Rymarz, Mechanika ośrodków ciągłych, PWN, Warszawa, 1993.
  7. A. S. Wineman, K. R. Rajagopal, Mechanical response of polymers. An introduction., Cambridge University Press, 2000.
  8. G. A. Holtzapfel, Nonlinear Solid Mechanics – A Continuum Approach for Engineering., Wiley, New York, 2000.

Further reading

  1. J. D. Logan,  Applied mathematics, a contemporary approach, John Wiley and Sons, New York, 2001.
  2. J. D. Logan, An Introduction to Nonlinear PDE, John Wiley and Sons, New York, 1994.
  3. A.Björck, G.Dahlquist, Metody numeryczne, PWN, Warszawa, 1987.
  4. G. R. Fulford, P. Broadbridge, Industrial Mathematics, Cambridge University Press, 2002.

Notes


Modified by dr Alina Szelecka (last modification: 19-05-2022 21:45)