SylabUZ
| Nazwa przedmiotu | Narzędzia optymalizacji inżynierskiej |
| Kod przedmiotu | 06.1-WM-MiBM-AiUR-P-56_19 |
| Wydział | Wydział Mechaniczny |
| Kierunek | Mechanika i budowa maszyn |
| Profil | ogólnoakademicki |
| Rodzaj studiów | pierwszego stopnia z tyt. inżyniera |
| Semestr rozpoczęcia | semestr zimowy 2022/2023 |
| Semestr | 7 |
| Liczba punktów ECTS do zdobycia | 2 |
| Typ przedmiotu | obowiązkowy |
| Język nauczania | polski |
| Sylabus opracował |
|
| Forma zajęć | Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) | Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) | Forma zaliczenia |
| Wykład | 15 | 1 | 9 | 0,6 | Zaliczenie na ocenę |
| Laboratorium | 30 | 2 | 18 | 1,2 | Zaliczenie na ocenę |
Zapoznanie studentów z podstawowymi terminami i definicjami z zakresu optymalizacji, istota optymalizacji, podstawy matematyczne optymalizacji. Przedstawienie metod i narzędzi rozwiązywania zagadnień optymalizacji, ze szczególnym uwzględnieniem zastosowańw mechanice i budowie maszyn.
Analiza matematyczna z elementami ruchu prawdopodobieństwa, umiejętności posługiwania się narzędziami informatycznymi: arkusze kalkulacyjne, Matlab/Scilab.
| Lp. | Treści programowe - WYKŁAD | l. godz. st. stacj. |
l. godz. st. niestacj. |
|||
| W1 | Właściwości ekstremów funkcji wielu zmiennych | 1 | 0,6 | |||
| W2 | Ekstrema funkcji przy braku warunków ograniczających | 1 | 0,6 | |||
| W3 | Ekstrema funkcji przy warunkach ograniczających równościowych | 1 | 0,6 | |||
| W4 | Ekstrema funkcji przy warunkach ograniczających równościowych | 1 | 0,6 | |||
| W5 | Metoda mnożników Lagrange’a | 1 | 0,6 | |||
| W6 | Ekstrema funkcji przy warunkach ograniczających nierównościowych | 1 | 0,6 | |||
| W7 | Ekstrema funkcji przy warunkach ograniczających nierównościowych | 1 | 0,6 | |||
| W8 | Regularność i nieregularność. Dualne zadanie optymalizacji | 1 | 0,6 | |||
| W9 | Funkcje liniowe z liniowymi warunkami ograniczającymi | 1 | 0,6 | |||
| W10 | Dualne zadanie optymalizacji liniowej | 1 | 0,6 | |||
| W11 | Metoda symplex rozwiązywania zadania programowania liniowego | 1 | 0,6 | |||
| W12 | Algorytmy gradientowe wyznaczania minimum funkcji bez ograniczeń | 1 | 0,6 | |||
| W13 | Metody znajdowania punktu minimum przy warunkach ograniczających (algorytmy funkcji kary) | 1 | 0,6 | |||
| W14 | Metody znajdowania punktu minimum przy warunkach ograniczających (algorytmy funkcji kary) | 1 | 0,6 | |||
| W15 | Znajdowanie punktów ekstremalnych funkcji w obecności zakłóceń(aproksymacja stochastyczna) | 1 | 0,6 | |||
| Suma: | 15 | 9 | ||||
| Lp. | Treści programowe - LABORATORIUM | l. godz. st. stacj. |
l. godz. st. niestacj. |
|||
| L1 | MATLAB/ SCILAB – narzędzia do wykonywania obliczeń inżynierskich i naukowych oraz prezentowania wyników – narzędzia obliczeniowe | 4 | 3 | |||
| L2 | Narzędzia graficzne prezentacji wyników | 3 | 1 | |||
| L3 | Rozwiązywanie „prostych” zadań optymalizacji o dwóch zmiennych decyzyjnych metodą graficzną – optymalizacja dyskretna | 4 | 3 | |||
| L4 | Formułowanie opisu matematycznego ZPL – postać kanoniczna | 3 | 1 | |||
| L5 | Wykorzystanie narzędzi typu SOLVER do rozwiązywania ZPL | 3 | 1 | |||
| L6 | Rozwiązywanie ZPL metodą SYMPLEX – wypełnianie tablic sympleksowych | 3 | 2 | |||
| L7 | Zastosowanie gotowych programów | 4 | 3 | |||
| L8 | Optymalizacja nieliniowa – przykładowe aplikacje | 3 | 2 | |||
| L9 | Porównywanie efektywności różnych metod optymalizacji nieliniowej | 3 | 2 | |||
| Suma: | 30 | 18 | ||||
W-Wykłady z wykorzystaniem technik multimedialnych.
L-Praca indywidualna i zespołowa w trakcie realizacji ćwiczeń laboratoryjnych. Prezentacja rozwiązań, analiza i dyskusja nad uzyskanymi wynikami.
| Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
Wykład:
Ocena wystawiana na podstawie sprawdzianu pisemnego obejmującego weryfikację znajomości podstawowych zagadnień oraz umiejętności rozwiązywania prostych zadań inżynierskich związanych z projektowaniem układów automatyki i układów zrobotyzowanych.
Zajęcia laboratoryjne:
Ocena wyznaczana na podstawie: wyników sprawdzianów wejściowych weryfikujących przygotowanie do zajęć, oceny umiejętności realizacji zadań laboratoryjnych wykonywanych w podgrupach z wykorzystaniem aplikacji komputerowych umożliwiających przeprowadzanie symulacji zaprojektowanych układów w oparciu o poznane metody i modele matematyczne.
Ocena końcowa: średnia arytmetyczna ocen z poszczególnych form zajęć.
Zmodyfikowane przez prof. dr hab. inż. Mirosław Galicki (ostatnia modyfikacja: 05-05-2022 13:57)
