WWW.KNIGA.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Книги, пособия, учебники, издания, публикации

 

Pages:   || 2 | 3 | 4 |

«СБОРНИК РАБОЧИХ ПРОГРАММ Магистерская программа: Системы автоматизированного проектирования Содержание Страница М.1.1 Интеллектуальные системы 2 М.1.2 Методы оптимизации ...»

-- [ Страница 1 ] --

СБОРНИК РАБОЧИХ ПРОГРАММ

Магистерская программа: Системы автоматизированного проектирования

Содержание

Страница

М.1.1 Интеллектуальные системы 2

М.1.2 Методы оптимизации 9

М.1.3 Модели и методы анализа проектных решений 17

М.1.4 Промышленная логистика 25 М.1.5.1 Геометрическое моделирование в САПР 35 М.1.5.2 Модели дискретных процессов в САПР 44 М.2.1 Вычислительные системы 56 М.2.2 Технология разработки программного обеспечения 64 М.2.3 Современные проблемы информатики и вычислительной техники М.2.4 Графические системы М.2.5 Проектирование баз данных М.2.6 Основы теории надежности М.2.7.1 Проектирование процессоров на СБИС М.2.7.2 Разработка САПР М.2.8.1 Автоматизация проект динамических систем М.2.8.2 Организация научного исследования в САПР

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ

МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

(ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)

ИНСТИТУТ АВТОМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ

(АВТИ) Направление подготовки: 230100 Информатика и вычислительная техника Магистерская программа: Системы автоматизированного проектирования Квалификация (степень) выпускника: магистр Форма обучения: очная

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

«ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ»

Цикл: общенаучный Часть цикла: базовая № дисциплины по учебному плану: АВТИ; М.1. Часов (всего) по учебному плану: Трудоемкость в зачетных единицах: Лекции 54 час 2 семестр Практические занятия 18 час 2 семестр Лабораторные работы не предусмотрены Расчетные задания, рефераты не предусмотрены Объем самостоятельной работы по 36 час 2 семестр учебному плану (всего) Экзамены 2 семестр Курсовые проекты (работы) не предусмотрены Москва -

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Целью дисциплины является: изучение моделей представления и обработки знаний в интеллектуальных системах, методов построения логических, продукционных, сетевых моделей и их использования в интеллектуальных системах различного назначения:

экспертных системах, системах data Mining, системах поддержки принятия решений, формирование умений и навыков в областях решения задач проектирования и управления на основе методов искусственного интеллекта, разработки программного обеспечения для современных интеллектуальных систем.




По завершению освоения данной дисциплины студент способен и готов:

способен совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК- 1);

способен к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности (ОК- 2);

способен самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности (ОК- 6);

применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий (ПК-1);

на основе знания педагогических приемов принимать непосредственное участие в учебной работе кафедр и других учебных подразделений по профилю направления «Информатика и вычислительная техника» (ПК-2);

выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации (ПК-5);

применять современные технологии разработки аппаратно-программных комплексов, контролировать качество разрабатываемых аппаратно-программных продуктов (ПК-6);

Задачами дисциплины являются:

изучение принципов организации современных интеллектуальных систем;

освоение методов представления знаний и методов вывода в современных интеллектуальных системах;

изучение методов и программных средств разработки интеллектуальных систем различного назначения;

анализ реальных проблем, применение интеллектуальных систем для решения задач средствами экспертных систем, систем поддержки принятия решений.

2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО

Дисциплина относится к базовой части профессионального цикла М.1 основной образовательной программы подготовки магистров по магистерской программе «Системы автоматизированного проектирования» направления 230100 «Информатика и вычислительная техника».

Дисциплина базируется на следующих дисциплинах: «Математическая логика и теория алгоритмов», «Дискретная математика», « Технология разработки ПО », « ??? ».

Знания, полученные по освоению дисциплины, необходимы для изучения дисциплин «Автоматизация проектирования динамических систем», «Современные проблемы информатики и вычислительной техники», при прохождении практики, выполнении научноисследовательской работы, а также при подготовке выпускной квалификационной работы магистра.

3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

В результате освоения учебной дисциплины, обучающиеся должны демонстрировать следующие результаты образования:

Знать:

основные источники научно-технической информации в области интеллектуальных систем, языков искусственного интеллекта (ОК-1, ОК-2, ПК-2);

особенности организации интеллектуальных систем различного назначения (ПК-1);





принципы построения моделей предметных областей в интеллектуальных системах различного назначения и методы манипулирования знаниями в таких системах (ОК-6, Уметь:

ставить и решать задачи построения математических моделей процессов и объектов, (ОК-6, ПК-5);

разрабатывать модели и алгоритмы для решения прикладных задач в современных интеллектуальных системах (ПК-1, ПК-5);

проводить сравнительный анализ вариантов структурной организации интеллектуальной системы (ПК-6);

Владеть:

методами поиска и принятия решений в интеллектуальных системах (ПК-1, ПК-5);

программными средствами и способами формализации интеллектуальных задач для реализации интеллектуальных систем (ПК-1, ПК-6);

современными методами и средствами инженерии знаний для разработки моделей в интеллектуальных системах (ПК-5, ПК-6).

4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

4.1 Структура дисциплины Общая трудоемкость дисциплины составляет 6 зачетных единицы, 216 часов.

Искусственный интеллект как наука.

интеллектуальной Логические модели представления и интеллектуальных Модели представления экспертных системах Методы машинного Системы Data mining и Интеллектуальные принятия решений 4.2 Содержание лекционно-практических форм обучения 4.2.1. Лекции 1. Искусственный интеллект как наука. Понятие интеллектуальной системы.

Предмет дисциплины «Искусственный интеллект». Области применения искусственного интеллекта. История, состояние и перспективы развития систем искусственного интеллекта.

Программно-прагматический подход к решению задач искусственного интеллекта.

Интеллектуальные программы. Работа со знаниями. Интеллектуальное программирование.

Интеллектуальные программные системы, основные направления и области применения.

Структура интеллектуальной программной системы, назначение основных подсистем.

2. Логические модели представления и обработки знаний в интеллектуальных системах Аксиоматические формальные системы и их свойства. Исчисление высказываний и исчисление предикатов первого порядка как формальные системы. Доказательство теорем в логических системах. Понятие логического следствия, две теоремы о логическом следствии.

Приведение логических формул к пренексной нормальной форме и сколемовской стандартной форме. Дизъюнкты. Принцип резолюции для исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка. Модификации метода резолюции. Семантическая резолюция. Линейная резолюция и ее модификации. Дедуктивные базы данных.

Хорновские дизъюнкты. Проблема представления негативной информации в интеллектуальных системах.

3. Модели представления и обработки знаний в экспертных системах Возникновение и развитие экспертных систем, их возможности. Модели представления знаний в экспертных системах. Продукционные модели. Вывод в продукционных системах.

Стратегии вывода в продукционных системах. Представление знаний о предметной области в виде продукционных моделей на примерах экспертных систем М1, 1-st Сlass. Знания и данные в экспертных системах. Экстенсионал и интенсионал. Связь с базой данных. Модели знаний смешанного типа: семантические сети, фреймы. Логические связи на семантических сетях. Дедуктивный вывод на сетях. Раскраска сетей. Представление знаний о предметной области в виде семантической сети на примерах экспертной системы g2. Понятие фрейма, свойства фреймов. Семантические сети и сети фреймов, вывод на сети фреймов.

4. Методы машинного обучения Постановка задачи машинного обучения как задачи обобщения. Обобщение понятий по признакам. Типы признаков: количественные, ранговые, качественные. Понятие обучающей выборки. Меры близости. Алгоритмы распознавания для количественных признаков.

Пороговый алгоритм. Алгоритм максимина. Алгоритм К средних. Понятие решающей функции. Распознавание с использованием решающих функций. Построение решающих функций по критерию минимального расстояния. Алгоритмы построения линейных и нелинейных решающих функций. Задача формирования понятий по признаковым описаниям в формулировке Бонгарда М.М. Понятие решающего дерева (И-ИЛИ-дерево). Алгоритм качественного обобщения на основе построения решающего дерева (ДРЕВ). Алгоритм IDTree. Оценки сложности алгоритмов построения деревьев решений.

5. Системы Data mining и Knowledge Discovery Основные этапы обработки данных в интеллектуальных системах. Задача извлечения данных (Data Mining) и ее особенности, отличие от задач машинного обучения. Примеры реальных систем Data Mining. Алгоритмы поиска скрытых зависимостей в массивах данных.

6. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений Структура интеллектуальной системы поддержки принятия решений. Классификация и примеры экспертных систем, их характеристики и возможности. Проблема представления знаний о предметной области. Стратегии вывода в интеллектуальных системах поддержки принятия решений. Вывод при наличии неполной, неточной, противоречивой информации.

Методы и алгоритмы обработки данных с шумом: приближенные множества, алгоритм CN2, 4.2.2. Практические занятия №1. Основные понятия исчисления высказываний №2. Задачи на исчисление предикатов первого порядка.

№3. Доказательство логического следствия методом резолюции.

№4. Составление продукционных моделей. Вывод на продукциях.

№5.Семантические сети как модели представления знаний.

№6.Алгоритмы классификации объектов, заданных наборами признаков.

№7. Поиск логических закономерностей в массивах данных.

№8. Построение моделей классификации ситуаций на объекте управления.

№9. Зачетное занятие.

4.3. Лабораторные работы Лабораторные работы учебным планом не предусмотрены.

4.4. Расчетные задания Расчетные задания учебным планом не предусмотрены.

4.5. Курсовые проекты и курсовые работы Курсовой проект (курсовая работа) учебным планом не предусмотрен.

5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Лекционные занятия проводятся с применением раздаточных материалов, с использованием основных разделов конспекта лекций в электронном виде.

Практические занятия включают демонстрацию реальных экспертных оболочек, освоение приемов создания моделей предметных областей.

Самостоятельная работа включает решение рекомендованных задач, подготовку к лекционным и практическим занятиям, устным опросам, контрольным работам, а также подготовку к сдаче зачета и экзамена.

6. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ,

ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Для текущего контроля успеваемости используются контрольные работы, устные опросы.

Аттестация по дисциплине – дифференцированный зачет и экзамен.

Оценка за освоение дисциплины на дифференцированном зачете определяется как среднеарифметическая оценка за контрольные работы, устные опросы и результата самостоятельной работы на ЭВМ.

В приложение к диплому вносится оценка экзамена за 2 семестр.

7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

ДИСЦИПЛИНЫ

7.1. Литература:

а) основная литература:

1. В.Н.Вагин, Е.Ю.Головина, А.А.Загорянская. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. /Под ред. Поспелова Д.А. 2-е издание. М.:

ФИЗМАТЛИТ, 2008. -712 с.

2. Лорьер Ж. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991, -564с.

3. Вагин В.Н., Фомина М.В. Теория алгоритмов и математическая логика. Учебное пособие по курсам “Дискретная математика” и "Математическая логика" для студентов МЭИ(ТУ).. -М.: Изд-во МЭИ, 2011. -100 с.

б) дополнительная литература:

1. Nilsson N.J. Introduction to Machine Learning. Stanford univ. 1998 г. 187 стр.

2. Hutchinson A. Algorithmic Learning. Clarendon press.Oxford. 1994 г. 434 стр.

3. Еремеев А.П. Методические указания по курсу "Экспертные системы и системы искусственного интеллекта". Разработка экспертных систем на базе оболочек М.1 и 1stClass. М.: МЭИ,1993, -39с.

4. M.Holsheimer, M.L.Kersten. Architectural Support for Data Mining. In U.M.Fayyad and R.Uthurusamy, editors.AAAI-94 Workshop Knowledge Discovery in Databases, Seattle, Washington, 1994 –p217-228.

Фомина М.В., Астахова И.И., Гуткина Н.М. Лабораторные работы по курсу ИПП.

Экспертные системы в САПР. М МЭИ. 1996г. 46 стр.

6. Фомина М.В., Астахова И.И., Гуткина Н.М. Лабораторная работа по курсу ИПП "Разработка базы знаний с разветвленной сетью объектов". М. МЭИ. 1997г. 38 стр.

7.2. Электронные образовательные ресурсы:

а) лицензионное программное обеспечение и Интернет-ресурсы:

Microsoft Windows XP; Microsoft Office 2003/2007; www.wikipedia.org.

б) другие: собственное программное обеспечение.

8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

В качестве средств материально-технического обеспечения дисциплины используется компьютерный класс кафедры Вычислительной техники.

Для обеспечения освоения дисциплины необходимо наличие учебной аудитории, снабженной мультимедийными средствами для представления презентаций лекций.

Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и с учетом рекомендаций ПрООП ВПО по направлению подготовки 230100 «Информатика и вычислительная техника.

ПРОГРАММУ СОСТАВИЛ:

«УТВЕРЖДАЮ»:

Зав. кафедрой ВТ

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ

МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

(ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)

ИНСТИТУТ АВТОМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ

Направление подготовки: 230100 Информатика и вычислительная техника Магистерская программа: Системы автоматизированного проектирования Квалификация (степень) выпускника: магистр Форма обучения: очная

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

«МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ»

№ дисциплины по учебному плану:

Часов (всего) по учебному плану:

Трудоемкость в зачетных единицах:

Практические занятия не предусмотрены Расчетные задания, рефераты не предусмотрены Объем самостоятельной (всего) Курсовые проекты (работы) не предусмотрены

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Целью дисциплины является: изучение основ теории оптимизации, знакомство с методами и способами нахождения решений различных задач.

По завершению освоения данной дисциплины студент способен и готов:

способен совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК- 1);

способен к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности способен самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности (ОК- 6);

способен к профессиональной эксплуатации современного оборудования и прборов (в соответствии с целями магистерской программы) (ОК-7);

применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий (ПК-1);

на основе знания педагогических приемов принимать непосредственное участие в учебной работе кафедр и других учебных подразделений по профилю направления «Информатика и вычислительная техника» (ПК-2);

формировать технические задания и участвовать в разработке аппаратных и/или программных средств вычислительной техники (ПК-4);

выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации (ПК-5);

применять современные технологии разработки аппаратно-программных комплексов, контролировать качество разрабатываемых аппаратно-программных продуктов (ПК-6);

организационно-управленческая деятельность:

организовывать работу и руководить коллективами разработчиков аппаратных и/или программных средств информационных и автоматизированных систем (ПК-7).

Задачами дисциплины являются:

Ознакомить учащихся с закономерностями выбора путей решения разного рода задач а также - со способами поиска наиболее выгодных из возможных решений.

применение методов обработки изображений и построение архитектур видеопроцессоров.

2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО

Дисциплина относится к базовой части общенаучного цикла М.1 основной образовательной программы подготовки магистров по магистерской программе «Системы автоматизированного проектирования» направления 230100 «Информатика и вычислительная техника».

Дисциплина базируется на следующих дисциплинах: «Вычислительная математика «Исследование операций », «Дискретная математика»,«Экономика », « Модели и методы анализа проектных решений», « Теория принятия решений»

Знания, полученные по освоению дисциплины, необходимы для изучения дисциплин при прохождении практики, выполнении научно-исследовательской работы, а также при подготовке выпускной квалификационной работы магистра.

3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

В результате освоения учебной дисциплины обучающиеся должны демонстрировать следующие результаты образования:

Знать:

методы оптимизации и принятия проектных решений(ОК-1, ОК-2);

способы построения математических моделей процессов и объектов( ОК-4, ПК-5);

Уметь:

разрабатывать математические модели процессов и объектов, методы их исследования, выполнять их сравнительный анализ(ПК-5, ПК-6);

должен быть способным самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения (ОК-6);

Владеть:

методами поиска и принятия решений (ПК-5, ПК-6);

навыками проведения расчетов при решении задач линейной оптимизации ( ПК-4);

навыками применения полученной информации при проектировании более сложных вычислительных и информационных систем (ПК-6, ПК-7).

4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

4.1 Структура дисциплины Общая трудоемкость дисциплины составляет 6 зачетных единицы, 216 часов.

Форма промежуточной Процесс проектирования вычислительной техники математической модели оптимизационной задачи.

Задачи безусловной и Рассмотрение линейных программирования.

программирования.

Методы целочисленного комбинаторные модели.

4.2 Содержание лекционно-практических форм обучения 4.2.1. Лекции 1. Процесс проектирования изделий электронной вычислительной техники.

Уровни абстрагирования и аспекты описаний объектов. Операции и этапы проектирования.

Классификация параметров проектируемых объектов и процедур. Дискретные системы, их виды и типизация. Возможные подходы к формальному описанию систем. Представление о задачах синтеза дискретных систем. Особенности и задачи проектирования дискретных устройств. Принципы построения математических моделей цифровых устройств.

Классификация моделей и требования к ним. Методика получения функциональных моделей. Методы и алгоритмы анализа. Методы решения систем конечных уравнений (итерационные методы решения, анализ чувствительности, статистические испытания и пр.). Декомпозиция систем. Примеры задач, решаемых на основе методов декомпозиции.

Особенности моделей функциональных систем. Методы и модели, используемые в системах (экспертные оценки, многокритериальные задачи, игровые модели).

2. Построение математической модели оптимизационной задачи.

Исходная постановка задачи (на словесном уровне), формализация и построение математической модели оптимизационной задачи. Классификация и характеристики экстремальных задач: одно- и многопараметрические, статические и динамические, целочисленные, многокритериальные, алгоритмическая форма моделей, Вариационное исчисление. Основные понятия. Постановка задачи оптимального управления.

Качество управления. Определение функционала и его использование в задаче оптимального управления. Критерии оптимизации, применяемые в практике проектирования автоматических систем. Непрерывность и дифференцируемость функционала. Лемма Лагранжа. Экстремум функционала, необходимые и достаточные условия экстремума. Уравнение Эйлера. Экстремали.

Метод Эйлера для решения задачи управления.

3. Задачи безусловной и условной оптимизации Примеры постановок задач при внешнем и внутреннем проектировании. Критерии оптимальности:

частный аддитивный,, мультипликативный, вероятностный, максиминный.

Основные особенности нелинейных задач математического программирования. Метод множителей Лагранжа и возможные его обобщения. Седловая точка функции Лагранжа. Теорема Куна-Таккера.

Особенности функции Лагранжа в точке относительного экстремума.

4. Рассмотрение линейных методов математического программирования.

Симплекс-метод и его реализация. Двойственность, циклы, базис и пр. Особенности нахождения решения с помощью алгоритма симплекс-метода. Примеры решения задач различного типа.

Вычислительно-поисковые процедуры математического программирования. Задачи, сводимые к линейным( задачи параметрического программирования) Рассмотрение методов нелинейного программирования.

Численные методы в задачах с полной информацией. Методы поиска экстремума нулевого порядка (симплексная процедура поиска, покоординатный спуск, Хука-Дживса, Розенброка и пр.). Методы первого и второго порядков (простого градиента, наискорейшего спуска и их модификации, переменной метрики, метод Ньютона и квазиньютоновские методы поиска). Условия выбора вычислительной схемы.

Методы условной оптимизации (штрафных и барьерных функций, форма учета ограничений и пр.).

Методы отсечений. Искусственная линеаризация задачи. Метод множителей Лагранжа. Условия Куна-Таккера.

6 Методы целочисленного программирования и комбинаторные модели.

Формулировки целочисленных задач. Основные сведения из теории сложности задач выбора. Задачи полного перебора. Методы решения задач целочисленного программирования. Метод ветвей и границ Алгоритмы отсечений. Примеры дискретных задач и вопросы эффективности алгоритмов. Примеры эвристических методов оптимизации. Динамическое программирование. Принцип оптимальности.

Связь задач оптимизации с задачами структурного синтеза.

4.2.2. Практические занятия Практические задания учебным планом не предусмотрены 4.3. Лабораторные работы решение задач методами математического программирования;

изучение методов математического программирования в обучающей и контролирующей Однопараметрическая оптимизация. Назначение, область применения и классификация. Установление начального интервала поиска экстремума одномерных унимодальных функций.

2. Методы оптимизации: сканирование и дихотомия Однопараметрическая оптимизация: метод чисел Фибоначчи. Методы точечного оценивания. Метод 3.Многомерные методы оптимизации. Метод покоординатного спуска.

Многомерные методы оптимизации. Метод деформируемого многогранника (симплексный метод).

4 Многомерные методы оптимизации. Градиентные методы 5 Зачетное занятие 4.4. Расчетные задания Расчетные задания учебным планом не предусмотрены.

4.5. Курсовые проекты и курсовые работы Курсовой проект (курсовая работа) учебным планом не предусмотрен.

5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Лекционные занятия проводятся с применением раздаточного материала в виде набора схем, с использованием основных разделов конспекта лекций в электронном виде.

Лабораторные работы проводятся с использованием интерактивных обучающих комплексов Самостоятельная работа включает подготовку к лекционным и практическим занятиям, устным опросам, контрольным работам, а также подготовку к сдаче зачета и экзамена.

6. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ,

ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Для текущего контроля успеваемости используются контрольные работы, устные опросы, работа на ЭВМ Аттестация по дисциплине – дифференцированный зачет.

Оценка за освоение дисциплины на дифференцированном зачете определяется как среднеарифметическая оценка за контрольные работы, устные опросы и результата самостоятельной работы на ЭВМ.

В приложение к диплому вносится оценка зачета за 2 семестр.

7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

ДИСЦИПЛИНЫ

7.1. Литература:

а) основная литература:

1. 1. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике: Пер. с англ. М.:

2. Химмельблау Д., Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975, 536с.

3. Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации. М.:

4Амосов А.А., Дубинский Ю.А., Копченова Н.В. Вычислительные методы для инженеров. Учебное пособие, Высшая школа, 5.Мжельский.Б.И., Мжельская В.А. Непрерывное и целочисленное линейное программирование. Мет.пос. М.: МЭИ, 1999, 19с.

6.Мжельский.Б.И., МжельскаяЕ.Б. Одномерные методы поиска экстремума. М.:

МЭИ,2001,34с.

7.Мжельский.Б.И. Основы целочисленного линейного проектирования. Уч. Пос. М.:

МЭИ,2001,36с.

8.Мжельский.Б.И., МжельскаяЕ.Б. Введение в теорию оптимизации. Уч. Пос. М.:

МЭИ,2001,88с.

б) Дополнительные 1. Сухарев А.Г., Тимохов А.В., Федоров В.В.Курс методов опримизации.М.:, Наука, 2. Банди Б. Основы линейного программирования. М.: Радио и связь, 1989, 176с.

3. Mzhelsky B.I., Mzhelskaya E.B. Introduction to optimization theory./ Training Appliance.

M.: Automatics and Computer Science Faculty of MPEI, 1997. 60 p.

7.2. Электронные образовательные ресурсы:

а) лицензионное программное обеспечение и Интернет-ресурсы:

Microsoft Windows XP; Microsoft Office 2003/2007;.), www.wikipedia.org.

б) другие:

Электронный конспект лекций,

8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Для обеспечения освоения дисциплины необходимо наличие учебной аудитории, снабженной мультимедийными средствами для представления презентаций лекций.

Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и с учетом рекомендаций ПрООП ВПО по направлению подготовки 230100 «Информатика и вычислительная техника.

ПРОГРАММУ СОСТАВИЛ:

«УТВЕРЖДАЮ»:

Зав. кафедрой ВТ

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ

МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

(ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)

ИНСТИТУТ АВТОМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ

Направление подготовки: 230100 Информатика и вычислительная техника Магистерская программа: Системы автоматизированного проектирования Квалификация (степень) выпускника: магистр Форма обучения: очная

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

«МОДЕЛИ И МЕТОДЫ АНАЛИЗА ПРОЕКТНЫХ РЕШЕНИЙ»

№ дисциплины по учебному плану: АВТИ; М.1. Трудоемкость в зачетных единицах: Расчетные задания, рефераты не предусмотрены Объем самостоятельной работы по учебному плану (всего)

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Целью дисциплины является: изучение методов принятия проектных решений, разработки математических моделей процессов и объектов, методов их исследования и проведения сравнительного анализа.

По завершению освоения данной дисциплины студент способен и готов:

способен совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК- 1);

способен к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности способен самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности (ОК- 6);

способен к профессиональной эксплуатации современного оборудования и приборов (в соответствии с целями магистерской программы) (ОК-7);

применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий (ПК-1);

на основе знания педагогических приемов принимать непосредственное участие в учебной работе кафедр и других учебных подразделений по профилю направления «Информатика и вычислительная техника» (ПК-2);

формировать технические задания и участвовать в разработке аппаратных и/или программных средств вычислительной техники (ПК-4);

выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации (ПК-5);

применять современные технологии разработки аппаратно-программных комплексов, контролировать качество разрабатываемых аппаратно-программных продуктов (ПК-6);

организационно-управленческая деятельность:

организовывать работу и руководить коллективами разработчиков аппаратных и/или программных средств информационных и автоматизированных систем (ПК-7).

Задачами дисциплины являются:

изучение методов анализа объектов с распределенными параметрами, включая метод конечных разностей; метод конечных элементов;

изучение методов анализа объектов с сосредоточенными параметрами;

представление структуры объекта в виде графов и эквивалентных схем;

проведение аналогий между подсистемами;

построение топологических и компонентных уравнений;

изучение эквивалентных схем однородных подсистем: электрических, механических, гидравлических, пневматических и тепловых, типов связей между однородными подсистемами;

изучение способов формирования математических моделей систем в различных координатных базисах, включая моделирование элементов технических систем в различных базисах, методы моделирования в частотной и временной области.

2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО

Дисциплина относится к вариативной части общенаучного цикла М.1 основной образовательной программы подготовки магистров по магистерской программе «Системы автоматизированного проектирования» направления 230100 «Информатика и вычислительная техника».

Дисциплина базируется на следующих дисциплинах: «Математический анализ», «Алгебра и аналитическая геометрия», «Дискретная математика», «Вычислительные методы», «Физика», «Электроника», «Математическая логика и теория алгоритмов», «Электротехника, электроника и схемотехника».

Знания, полученные по освоению дисциплины, необходимы для изучения дисциплин «Вычислительные системы», «Современные проблемы информатики и вычислительной техники», «Разработка САПР», при прохождении практики, выполнении научноисследовательской работы, а также при подготовке выпускной квалификационной работы магистра.

3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

В результате освоения учебной дисциплины обучающиеся должны демонстрировать следующие результаты образования:

Знать:

модели и методы принятия проектных решений (ОК-1, ОК-2, ПК-2, ПК-5);

основные источники научно-технической информации в области проектирования сложных технических систем различной физической природы (ОК-1, ОК-2, ПК-2).

Уметь:

разрабатывать математические модели процессов и объектов;

проводить исследование математических моделей систем и сравнительный анализ проектных решений (ОК-7, ПК-4).

Владеть:

способами формализации задач исследования моделей объектов с использованием современных инструментальных средств и технологий (ПК-6, ПК-9);

методами поиска и принятия проектных решений (ПК-4, ПК-5);

методикой экспериментального исследования подсистем (ПК-4, ПК-6);

современными методами и средствами проектирования сложных технических объектов (ПК-7);

навыками применения полученной информации при проектировании систем различной физической природы (ПК-6, ПК-7).

4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

4.1 Структура дисциплины Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетных единицы, 144 часа.

Методы формирования Математические 4.2 Содержание лекционно-практических форм обучения 4.2.1. Лекции Адекватность, точность, эффективность математических моделей. Математические модели (ММ) различных иерархических уровней: модели микроуровня, макроуровня, функционально-логического и системного уровней.

Маршруты проектирования и процедуры создания библиотек моделей.

2. Анализ объектов с распределенными параметрами Постановка задачи. Краевые условия. Преобразование ММ в ходе решения. Примеры ММ объектов с распределенными параметрами. Стационарные и нестационарные задачи.

Методы анализа на микроуровне, сеточные методы.

Замена производных конечными разностями. Погрешности аппроксимаций, порядок погрешностей. Устойчивость разностных схем. Учет граничных условий первого и второго рода. Границы неправильной формы. Экстраполяция Ричардсона.

Явные и неявные разностные схемы.

Понятие шаблона. Метод взвешенных невязок (метод наименьших квадратов). Метод коллокаций. Метод Бубнова-Галеркина. Одновременная аппроксимация дифференциальных уравнений и краевых условий. Естественные краевые условия. Конечные элементы.

Глобальные базисные функции. Требования гладкости базисных и весовых функций.

Снижение требований к гладкости базисных функций. Получение матрицы жесткости и вектора нагрузок конечного элемента.

Ансамблирование конечных элементов. Двумерные задачи. Треугольный и прямоугольный конечный элементы. Бесконечные элементы. Нестационарные задачи.

Программы анализа по методу конечных элементов на микроуровне.

Задача анализа объектов с сосредоточенными параметрами: представление структуры объектов в виде графов и эквивалентных схем; топологические и компонентные уравнения;

формальные аналогии. Примеры компонентных и топологических уравнений в электрических, механических и гидравлических системах. Связь систем различной физической природы. Представление топологических моделей. Примеры эквивалентных схем технических объектов.

Получение топологических уравнений на основе матрицы контуров и сечений. Методы формирования математических моделей систем: переменных состояния, узловой, модифицированной узловой, расширенный узловой. Модели элементов технических систем в различных базисах.

Получение топологических уравнений на основе матрицы контуров и сечений. Методы формирования математических моделей систем: переменных состояния, узловой, модифицированной узловой, расширенный узловой. Модели элементов технических систем в различных базисах.

Анализ во временной и частотной области. Метод Эйлера. Алгоритмы численного интегрирования систем обыкновенных дифференциальных уравнений. Методы и алгоритмы решения систем линейных и нелинейных алгебраических уравнений. Анализ в частотной области. Понятие многовариантного анализа. Область работоспособности. Анализ чувствительности. Статический анализ.

Системы массового обслуживания (СМО). Дисциплины обслуживания заявок в СМО.

Аналитические и имитационные модели СМО. Марковские цепи. Уравнения Колмогорова.

Языки для имитационного моделирования СМО. Событийное моделирование. Сетевые модели.

Методы диакоптики в моделировании больших систем. Многоуровневый метод Ньютона. Метод релаксации формы сигнала. Метод прогнозируемых реакций. Фактор латентности.

4.2.2. Практические занятия № 1. Маршруты проектирования и процедуры создания моделей.

№ 2. Замена производных конечными разностями. Погрешности аппроксимаций, порядок погрешностей.

№ 3. Устойчивость разностных схем. Учет граничных условий первого и второго рода.

№ 4. Метод взвешенных невязок (метод наименьших квадратов). Метод коллокаций.

№5. Ансамблирование конечных элементов. Двумерные задачи. Треугольный и прямоугольный конечный элементы.

№ 6. Нестационарные задачи. Программы анализа по МКЭ на микроуровне.

№ 7. Метод Бубнова-Галеркина. Одновременная аппроксимация дифференциальных уравнений и краевых условий. Естественные краевые условия.

№ 8. Представление структуры объектов в виде графов и эквивалентных схем.

№ 9. Топологические и компонентные уравнения; формальные аналогии.

№ 10. Связь систем различной физической природы. Представление топологических моделей.

№ 11. Получение топологических уравнений на основе матрицы контуров и сечений.

№ 12. Метод переменных состояния.

№ 13. Метод узловых потенциалов.

№ 14. Модифицированный метод узловых потенциалов.

№ 15. Анализ во временной и частотной области.

№ 16. Алгоритмы численного интегрирования систем обыкновенных дифференциальных уравнений.

№ 17. Многоуровневый метод Ньютона. Метод релаксации формы сигнала.

№ 18. Зачетное занятие.

4.3. Лабораторные работы Лабораторные работы учебным планом не предусмотрены.

4.4. Расчетные задания Расчетные задания учебным планом не предусмотрены.

4.5. Курсовые проекты и курсовые работы Курсовой проект (курсовая работа) учебным планом не предусмотрен.

5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Лекционные занятия проводятся с применением раздаточного материала, с использованием основных разделов конспекта лекций в электронном виде и презентаций.

Практические занятия включают демонстрацию используемых методов и алгоритмов принятия проектных решений в виде модельных примеров в рамках подготовленных презентаций.

Самостоятельная работа включает подготовку к лекционным и практическим занятиям, устным опросам, контрольным работам, а также подготовку к сдаче зачета и экзамена.

6. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ,

ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Для текущего контроля успеваемости используются контрольные работы, устные опросы, работа на ЭВМ при изучении математических моделей различных иерархических уровней (микроуровня, макроуровня, функционально-логического и системного уровней), а также маршрутов проектирования и процедур создания моделей.

Аттестация по дисциплине – дифференцированный зачет.

Оценка за освоение дисциплины на дифференцированном зачете определяется как среднеарифметическая оценка за контрольные работы, устные опросы и результата самостоятельной работы на ЭВМ.

В приложение к диплому вносится оценка зачета за 1 семестр.

7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

ДИСЦИПЛИНЫ

7.1. Литература:

а) основная литература:

Электронный конспект лекций по курсу «Модели и методы анализа проектных решений». – М.: МЭИ, 2011.

2. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования. - М.: Изд-во МГТУ им.

Н.Э. Баумана, 2006. – 448 с.

Топорков В.В. Модели и методы системного синтеза. - М.: Изд-во МЭИ, 1999.

Топорков В.В. Поведенческий синтез систем. - М.: Изд-во МЭИ, 2001.

Энкарначчо Ж., Шлехтендаль Э. Автоматизированное проектирование. Основные понятия и архитектура систем: Пер. с англ. – М.: Радио и связь, 2000. – 288с.

Острейковский В.А. Теория систем. - М.: Высш. шк., 2001.

б) дополнительная литература:

1. Зенкевич О., Морган К. Конечные элементы и аппроксимации. - М.: Мир, 1986.

2. Самарский А.А. Введение в численные методы. - М.: Наука, 1982.

3. Амосов А.А., Дубинский Ю.А., Копченова Н.В. Вычислительные методы.– М.: Изд. дом МЭИ, 2008.

7.2. Электронные образовательные ресурсы:

а) лицензионное программное обеспечение и Интернет-ресурсы:

Microsoft Windows XP; Microsoft Office 2003/2007; интернет-сайт www.wikipedia.org.

б) другие:

Электронный конспект лекций, презентации моделей и методов анализа проектных решений.

8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

В качестве средств материально-технического обеспечения дисциплины используются компьютерные классы кафедры Вычислительной техники.

Для обеспечения освоения дисциплины необходимо наличие учебной аудитории, снабженной мультимедийными средствами для представления презентаций лекций.

Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и с учетом рекомендаций ПрООП ВПО по направлению подготовки 230100 «Информатика и вычислительная техника.

ПРОГРАММУ СОСТАВИЛ:

«УТВЕРЖДАЮ»:

Зам. зав. кафедрой ВТ

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ

МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

(ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)

ИНСТИТУТ АВТОМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ

Направление подготовки: 230100 Информатика и вычислительная техника Магистерская программа: Системы автоматизированного проектирования Квалификация (степень) выпускника: магистр Форма обучения: очная

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

«ПРОМЫШЛЕННАЯ ЛОГИСТИКА»

№ дисциплины по учебному плану:

Часов (всего) по учебному плану:

Трудоемкость в зачетных единицах:

Расчетные задания, рефераты не предусмотрены Объем самостоятельной (всего)

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Целью дисциплины является изучение основ построения корпоративных информационных систем управления жизненным циклом изделия (PLM), как базы для реализации задач автоматизации разработки, сопровождения и утилизации изделий современного дискретного производства. Также к целям относятся изучение современных стандартов, определяющих особенности и характеристики подсистем управления потоком данных (Docflow), управления потоком работ (Workflow), управления проектами (Project Management) для осуществления коллективного проектирования в современных распределенных открытых вычислительных средах/системах.

По завершению освоения данной дисциплины студент должен обладать следующими общекультурными и профессиональными компетенциями (способен и готов):

способен совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК- 1);

способен самостоятельно изучать современные методики оценки состояния разработки и актуального состояния рынка средств PLM, что способствует повышению научного и научно-производственного профиля его профессиональной деятельности (ОК- 2);

способен самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности (ОК- 6);

применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий (ПК-1);

на основе знания педагогических приемов принимать непосредственное участие в учебной работе кафедр и других учебных подразделений по профилю направления «Информатика и вычислительная техника» (ПК-2);

формировать технические задания и участвовать в разработке программных средств вычислительной техники (ПК-4);

применять современные технологии управления проектированием программных комплексов (в том числе и с помощью CASE-средств), контролировать качество разрабатываемых программных продуктов (ПК-6);

организовывать работу и руководить коллективами разработчиков программных средств информационных и автоматизированных систем (ПК-7).

Задачами дисциплины являются:

изучение современных проблем применения корпоративных информационных технологий управления промышленными данными, в частности – в области разработки и развертывания автоматизированных систем управления жизненным циклом изделий современного дискретного промышленного производства (PLM);

изучение теоретического базиса современных систем PLM: подсистем управления проектных инженерных данных (Vaulting), подсистем управления составом работ (Workflow), подсистем управления ведением проекта (Project Management);

изучение состояния современных тенденций решения базовых задач PLM, таких как PDM, Vaulting, Workflow и Project Management: CALS, инициативы PLCS, WfMC, PMI и содержание последнего выпуска PMBoK;

приобретение практических навыков оценок практической целесообразности и применимости разработки систем PLM, основанных на концепциях стандарта.

2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО

Дисциплина относится к вариативной части Общенаучного цикла М.1 основной образовательной программы подготовки магистров по магистерской программе «Системы автоматизированного проектирования» направления 230100 «Информатика и вычислительная техника».

Дисциплина базируется на следующих дисциплинах: «Информатика», «Инженерная и Компьютерная графика», «Операционные Системы», «Основы автоматизированного проектирования», «Сети и телекоммуникации», «Лингвистическое обеспечение САПР».

Знания, полученные по освоению дисциплины, пригодятся также и могут быть использованы для изучения дисциплины «Геометрическое моделирование», для выполнения работ в рамках программы магистерской подготовки, при прохождении практики, выполнении научно-исследовательской работы, а также при подготовке выпускной квалификационной работы магистра.

3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

В результате освоения учебной дисциплины обучающиеся должны демонстрировать следующие результаты образования:

Знать:

Понятие Автоматизированной системы управления жизненным циклом изделия (PLM) и концепции применения систем PLM как основы построения открытой корпоративной информационной системы современного промышленного предприятия дискретного производства (ПК-1, ПК-2, ПК-3);

Основные принципы построения современных систем PLM, требования, предъявляемые к компонентам систем PLM в современной промышленности (ОК-1, ОК-2, ПК-2, ПК-3);

Современное состояние стандартизации в области систем PLM и отдельных подсистем систем PLM (ОК-6, ПК-3, ПК-4).

Уметь:

Применять методику декомпозиции базовой задачи построения единой корпоративной информационной системы на основе методологии построения систем PLM (ПК-4, ПКВладеть:

Терминологией в области систем управления жизненным циклом изделия (PLM) и подсистем систем PLM (ОК-1, ОК-2,ОК-6);

Методиками построения систем хранения данных (на уровне концептуальных решений RAID-XXX, DSN, NAS, SAN), систем управления потоком работ (Workflow), систем управления ведением проектов (Project Management) (ПК-4, ПК-5);

информацией об основных тенденциях развития стандартизации в области PLM (ОК-6,

4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

4.1 Структура дисциплины Общая трудоемкость дисциплины составляет 2 зачетные единицы, 72 часа.

Понятие «Системы Промышленная управления жизненным Эволюция понятия предприятие»

Понятие «Интегральная корпоративная информационная среда предприятия»

Ведение инженерных 4.2 Содержание лекционно-практических форм обучения 4.2.1. Лекции Терминология. Эволюция понятия «логистика». Особенности понятия «промышленная логистика». Особенности интеграции информационных потоков в непрерывном и дискретном производстве. Машиностроение как объект промышленной логистики. История развития стандартов CALS. Национальные институты продвижения технологий промышленной логистики; отрасли национальной промышленности как объекты внедрения промышленной логистики.

2. Промышленная Логистика как подсистема системы управления жизненным циклом Базовая задача промышленной логистики – управление информационными потоками на всех этапах жизненного цикла изделия. Описание типового жизненного цикла.

Основные этапы: Техническое задание (ТЗ), Эскизный проект (ЭП), Рабочий проект (РП), Технологическая подготовка производства (ТПП), Производство, Сбыт, Послепродажное Сопровождение, Утилизация. Особенности информационных потоков каждого из этапов.

Национальные стандарты типового жизненного цикла для машиностроения.

3. Эволюция понятия «промышленное предприятие»

Понятие промышленного предприятия. Эволюция понятия «промышленное предприятие» как объекта применения методик промышленной логистики: жесткая структура – корпорация – расширенное предприятие – виртуальное предприятие.

Автоматизация обработки данных как базис эффективного решения задач промышленной логистики. История развития средств автоматизации обработки промышленных данных:

САПР, САПР ТП, АСУ, АСУ ТП, БД предприятия, Системы Документооборота.

4. Понятие «Интегральная корпоративная информационная среда предприятия»

Информационная интеграция процессов всех этапов жизненного цикла изделия:

аппаратный и программный аспекты, необходимые и достаточные условия перехода к построению интегральных информационных сред. Корпоративная информационная система – конгломерат сетевых аппаратных, прикладных программных и системных средств обеспечения эффективного информационного взаимодействия на всех этапах жизненного цикла.

Понятие состава изделия. Спецификации и их разновидности. САПР как источник информации о составе изделия. БД предприятия как источник информации о составе изделия. АСУ (ERP) предприятия как источник информации о составе изделия. Программы обеспечения маркетинговых служб как источник информации о составе изделия.

Программное обеспечение функционирования торговых площадок (дилеров) как источник информации о составе изделия. Эксплуатационные информационные системы как источник информации о составе изделия. Постановка задачи «Стандартизация и унификация форматов, типов и классов данных».

Стандартизация и унификация форматов, типов и классов данных в САПР: 2D, 3D модели и сборки, твердотельное и параметрическое моделирование, задачи информационной интеграции работы группы проектировщиков, отказ от выпуска ЧКД в пользу полного электронного определения изделия (ПЭОИ) как значительный шаг к реализации эффективного согласования информационных потоков этапа проектирования. Стандарты IGES, STEP, достоинства, недостатки.

PDM (Product Data Management) как методология согласования информационных потоков данных об изделии на этапах жизненного цикла (прежде всего - ТЗ, ЭП и РП).

Возможности PDM для полной интеграции данных на протяжении всего жизненного цикла.

Понятие конструкторско-технологической спецификации. Конструктивное членение изделия, технологическое членение изделия, примеры международных, национальных и отраслевых стандартов на членение изделия. Зонный и Агрегатный принципы разработки изделия. Атрибуты, их место в PDM и их роль в наполнении информационных потоков.

ERP (Enterprise Resource Planing) как методология согласования информационных потоков данных о ресурсах, необходимых для обеспечения производства изделия на этапах жизненного цикла (прежде всего - ТПП, Производство, Сбыт). Возможности ERP для полной интеграции данных на протяжении всего жизненного цикла. Понятие материальноресурсного планирования. Задачи согласования информационных потоков PDM-данных и ERP-данных: переход от единой информационной модели производства к интегрированной модели производства.

9. Workflow Management Понятие «работа» («задание»). Понятие «бизнес-процесс» как совокупность «работ». Методика описания и анализа бизнес-процессов, языки описания бизнес-процессов:

IDEF0, IDEF3, Express, использование UML. Пакеты описания бизнес-процессов, современные требования. Интеграция программных средств описания бизнес-процессов в рамках реализации задач промышленной логистики: согласование моделей, типов данных и структур при выполнении заданий этапов жизненного цикла. Понятие Workflow Management (Управление потоком заданий), состояние стандартизации, обязательные элементы системы управления потоком заданий (примеры реализации систем Workflow Management: основные особенности, достоинства, недостатки. Перспектива).

10. Архив данных предприятия Понятие «единый архив данных предприятия» (Vaulting) как информационный базис для решения задач промышленной логистики, блокировка данных, процессы «check-out», «check-in», актуальность данных, разграничение доступа к данным, протоколы и предыстория данных. Понятие «проект» как совокупность данных об этапности, структуре изделия, исполнителях и работах. Понятие Project Management (Управление данными о проекте), состояние реализации. Понятие «LifeCycle Management» (Управление данными о жизненном цикле изделия), задачи, отнесенные к LCManagement, состояние реализации.

11. Ведение инженерных изменений Понятие «версия», «исполнение», «модификация», процессы внесения и утверждения проектных изменений, понятия «Рекламация», «Извещение», «Бюллетень», «Служебная записка» как элементы процесса внесения и утверждения проектных изменений. Понятие «ECO» (Engineering Change Order) как аналог «Извещения» в системах промышленной логистики. Изменение процессов утверждения и внесения изменений при переходе от бумажного документооборота к автоматизированным системам. Понятие «ограничение применимости» (Effectivity), реализация ограничения применимости через атрибуты конструкторско-технологической спецификации и с помощью согласованных процессов в автоматизированных системах промышленной логистики: проблемы перехода и промышленного освоения. Effectivity как результат автоматизированной отработки процессов внесения и утверждения изменений. Системы управления конфигурацией изделия (Configuration Management).

12. Примеры систем PLM Современное состояние проблемы применения систем промышленной логистики:

системы B2C (обеспечение задач основного производства), B2B (обеспечение задач оснащения основного производства), CRM (обеспечение привлечения заказчика к разработке и производству изделий), SCM (обеспечение взаимодействия с поставщиками комплектующих), AMS-MRO (обеспечение послепродажного информационного сопровождения и обслуживания). Промышленные примеры реализаций в отечественном и международном авиастроении, кораблестроении и пр. отраслях.

4.2.2. Практические занятия Практические занятия планом не предусмотрены 4.3. Лабораторные работы Практические занятия планом не предусмотрены 4.4. Расчетные задания Расчетные задания учебным планом не предусмотрены.

4.5. Курсовые проекты и курсовые работы Практические занятия планом не предусмотрены

5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Лекционные занятия проводятся с применением технических средств для проведения мультимедийных презентаций, видео-роликов и анимационных примеров из различных подсистем PLM, все материалы лекций выложены в открытом доступе на сайте курса в интернете (http://mpei-avti-vt.com/a0606 ).

Самостоятельная работа включает подготовку к лекционным занятиям, устным опросам, а также подготовку к сдаче зачета.

6. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ,

ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Для текущего контроля успеваемости используется устный опрос и зачетный опрос для аттестации по итогам освоения дисциплины (зачет).

Аттестация по дисциплине – дифференцированный зачет.

Оценка за освоение дисциплины на дифференцированном зачете определяется преподавателем как интегральная по результатам опросов и результирующего зачетного опроса в конце семестра.

В приложение к диплому вносится оценка зачета за 1 семестр.

7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

ДИСЦИПЛИНЫ

7.1. Литература:

а) основная литература:

Все учебно-методическое обеспечение курса в виде электронного конспекта лекций (в виде аннотированных описаний по каждой лекции и презентаций по каждой лекции), дополнительных материалов в виде стандартов, монографий и статей по тематике курса, необходимых ссылок на периодические специальные научно-технические издания находится на сайте курса http://mpei-avti-vt.com/a0606/misc.htm.

7. Джеймс Р.Сток, Дуглас М. Ламберт «Стратегическое управление логистикой» Под редакцией В.И. Сергеева. Перевод с 4-го англ. изд. - М.:ИНФРА-М, 2005, XXXII, 797 с.

8. Интегрированная информационная поддержка жизненного цикла машиностроительной продукции. Принципы. Технологии. Методы. Модели. - М.: ООО Издательский дом "МВМ", 2003. - 264 с.

9. Информационные технологии поддержки жизненного цикла машиностроительной продукции: Сборник научных трудов ЭНИМС/ Под ред. А.И. Левина.-М., 10. _ Ле вин А.И., Судов Е.В. CALS - предпосылки и преимущества // Открытые системы. Директор ИС. - 2002. - Ноябрь.

11. _ Су дов Е.В., Левин А.И., Давыдов А.Н., Барабанов В.В. Концепция развития CALS-технологий в промышленности России. - М.: НИЦ CALS-технологий "Прикладная логистика", 2002.

12. _ Ко лчин А.Ф., Овсянников М.В., Стрекалов А.Ф., Сумароков С.В. Управление жизненным циклом продукции. - М.: Анахарсис, 2002. - 304с.

13. _ Н оренков И. П., Кузьмик П. К. Информационная поддержка наукоемких изделий. CALSтехнологии. - М.: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002. - 320с.

б) дополнительная литература:

1. Иванов Д.А. Управление цепями поставок - С-Пб: Издательство СПбГПУ, 2009.- 660 с.

2. Дыбская В.В., Зайцев Е.И., Сергеев В.И., Стерлигова А.Н. Логистика: интеграция и оптмимизация логистических бизнес-процессов в цепях поставок / Учебник под ред. проф.

В.И. Сергеева. – М.: Эксмо, 2008. 944 с. (Полный курс МВА).

3. Бродецкий Г. Л. Экономико-математические методы и модели в логистике: Потоки событий и системы обслуживания/ Изд. "Академия", 4. Логистика: Основы. Стратегия. Практика / Практическая энциклопедия "Для всех, кто руководит" Под науч. ред проф. В.И. Сергеева. – М.: Изд. ЗАО "МЦФЭР", 2007. 1440 с.

(Серия "Сменные страницы" с дополнениями 2008).

5. ГОСТ P ISO 10303-1-99. Системы автоматизации производства и их интеграция.

Представление и обмен данными об изделии. Методы описания. Общий обзор и основополагающие принципы.

6. ГОСТ P ISO 10303-21-99. Системы автоматизации производства и их интеграция.

Представление и обмен данными об изделии. Методы реализации. Текстовый обменный файл.

7. ГОСТ P ISO 10303-41-99. Системы автоматизации производства и их интеграция.

Представление и обмен данными об изделии. Интегрированные родовые ресурсы. Принципы описания продукта.

8. ГОСТ P ISO 10303-11-99. Системы автоматизации производства и их интеграция.

Представление и обмен данными об изделии. Методы описания. Справочное руководство по языку EXPRESS.

9. Руководящие документы «CALS-технологии». Технический комитет по стандартизации ТК 431 «CALS-технологии».

7.2. Электронные образовательные ресурсы:

а) открытые Интернет-ресурсы для обсуждения проблем PLM:

http://levin-isicad.blogspot.com/ http://beyondplm.com/ http://plmtwine.com/

8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

В качестве средств материально-технического обеспечения дисциплины используется учебная аудитория E-419, снабженная мультимедийными средствами для представления презентаций лекций.

Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и с учетом рекомендаций ПрООП ВПО по направлению подготовки 230100 «Информатика и вычислительная техника.

ПРОГРАММУ СОСТАВИЛ:

«УТВЕРЖДАЮ»:

Зав. кафедрой ВТ д.т.н., профессор Топорков В.В.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ

МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

(ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)

ИНСТИТУТ АВТОМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ

Направление подготовки: 230100 Информатика и вычислительная техника Магистерская программа: Системы автоматизированного проектирования Квалификация (степень) выпускника: магистр Форма обучения: очная

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

«ГЕОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В САПР»

№ дисциплины по учебному плану: АВТИ; М.1.5. Трудоемкость в зачетных единицах: Расчетные задания, рефераты не предусмотрены Объем самостоятельной работы по учебному плану (всего)

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Целью дисциплины является изучение математических и алгоритмических основ создания геометрических моделей сложных изделий, проектируемых с помощью современных систем автоматизации проектирования и технологической подготовки производства (CAD/CAM/CAE/PDM).

По завершению освоения данной дисциплины студент должен обладать следующими общекультурными и профессиональными компетенциями (способен и готов):

способен совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК- 1);

способен к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности способен самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности (ОК- 6);

способен к профессиональной эксплуатации современного оборудования и приборов (соответствии с целями магистерской диссертации) (ОК-7);

применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий (ПК-1);

на основе знания педагогических приемов принимать непосредственное участие в учебной работе кафедр и других учебных подразделений по профилю направления «Информатика и вычислительная техника» (ПК-2);

формировать технические задания и участвовать в разработке аппаратных и/или программных средств вычислительной техники (ПК-4);

выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации (ПК-5);

применять современные технологии разработки программных комплексов (в том числе и с помощью CASE-средств), контролировать качество разрабатываемых программных продуктов (ПК-6);

организовывать работу и руководить коллективами разработчиков программных средств информационных и автоматизированных систем (ПК-7).

Задачами дисциплины являются:

изучение классификации и принципов построения современных САПР, изучение возможностей геометрических моделлеров современных САПР;

изучение классификации геометрических моделей;

изучение алгоритмов построения простейших двухмерных моделей;

изучение математических и алгоритмических основ построения пространственных кривых и поверхностей;

знакомство с основными алгоритмами твердотельного моделирования;

изучение алгоритмов создания реалистических изображений;

приобретение навыков создания геометрических моделей деталей и сборок средствами современных больших САПР.

2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО

Дисциплина относится к дисциплинам по выбору общенаучного цикла М.1 основной образовательной программы подготовки магистров по магистерской программе «Системы автоматизированного проектирования» направления 230100 «Информатика и вычислительная техника».

Дисциплина базируется на следующих дисциплинах: «Алгебра и аналитическая геометрия», «Математический анализ», «Вычислительные методы», «Инженерная и Компьютерная графика», «Графическое программирование», «Лингвистическое и программное обеспечение САПР».

Знания, полученные в результате освоения дисциплины, могут использоваться при изучении дисциплин «Графические системы» и «Промышленная логистика» в рамках программы магистерской подготовки, при прохождении практики, выполнении научноисследовательской работы, а также при подготовке выпускной квалификационной работы магистра.

3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

В результате освоения учебной дисциплины обучающиеся должны демонстрировать следующие результаты образования:

Знать:

Классификацию современных САПР и их возможности по созданию геометрических моделей (ПК-1, ПК-2);

Классификацию геометрических моделей, отличительные особенности методов двумерного и трехмерного моделирования (ОК-1, ОК-2,ПК-1);

Алгоритмы создания двухмерных моделей; трехмерных кривых, поверхностей;

твердотельных моделей (ОК-1, ОК-2, ПК-1,ПК-2);

Алгоритмы создания реалистических изображений (ОК-6,ПК-1,ПК-2).

Современные тенденции разработки геометрических моделлеров САПР (ПК-1).

Уметь:

Использовать изученные алгоритмы создания геометрических моделей при проектировании программных приложений и освоении возможностей CAD/CAM/CAE/PLM систем (ОК-2,ПК-4, ПК-5; ПК-6);

Создавать модели деталей и сборок средствами современных САПР (ОК-6,ОК-7, ПК-2).

Владеть:

навыками работы в современных САПР (ОК-6,ОК-7, ПК-5, ПК-7);

терминологией в области CAD/CAM/CAE/PLM систем(ОК-1, ОК-2,ОК-6);

информацией об основных тенденциях развития CAD/CAM/CAE/PLM систем (ОК-1,

4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

4.1 Структура дисциплины Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетные единицы, 144часа.

Геометрические модели геометрическом моделировании Математическая геометрических Алгоритмы удаления поверхностей 4.2 Содержание лекционно-практических форм обучения 4.2.1. Лекции 1. Геометрические модели в современных САПР Интегрированные информационные технологии в проектировании и производстве. Основные технические средства САПР. Классификация САПР. Понятие жизненного цикла изделия (ЖЦИ).

Геометрическая модель и ее использование на различных этапах ЖЦИ. Классификация геометрических моделей. Геометрические модели в двумерном и трехмерном пространстве.

Проволочная, каркасно-поверхностная и поверхностная модели. Параметрические модели. Типы параметрических моделей. Жестко-размерное моделирование. Гибридное моделирование.

Модели конструктивной геометрии.

2. Алгоритмические основы двухмерного моделирования Двумерные модели. Понятие однородных координат. Аффинные преобразования на плоскости.

Формы математического представления отрезков прямых, кривых. Алгебро-логические двумерные модели. Аналитические двумерные модели. Способы задания прямой в двумерном пространстве. Математические аспекты двумерного моделирования. Задача разрезания многоугольников. Алгоритмы отсечения (алгоритмы Сазерленда-Коэна, Кируса-Бека).

Алгоритмы пересечения двух многоугольников (Сазерленда-Ходжмена, Вейлера-Азертона).

3. Построение двухмерных и трехмерных кривых в геометрическом моделировании Модель трехмерной и плоской кривой. Параметрическое представление кривой.

Пространство модели и параметрическое пространство. Способы параметризации кривой.

Сведения из дифференциальной геометрии кривых. Использование аппроксимации и интерполяции для создания геометрических моделей кривых. Многочлены Лагранжа и Ньютона.

Аппроксимация кривых с помощью кубических сплайнов, кривых Эрмита, Безье. Составные кривые на основе кубических сплайнов, кривых Эрмита и кривых Безье. Рациональные кривые Безье. Построение конических сечений на основе рациональных кривых Безье. Создание модели окружности на основе рациональных кривых Безье. В-сплайновые кривые. Открытый и периодический В-сплайны. Понятие вектора параметризации. Составные В-сплайновые аппроксимирующие кривые третьей степени. Аппроксимация кривых с помощью В-сплайнов произвольной степени. Использование NURBS для аппроксимации кривых. Основные свойства кривых NURBS. Место геометрических моделей, использующих аппроксимацию с помощью NURBS, в современных САПР. Построение окружности на основе NURBS кривых.

4. Геометрические модели трехмерных поверхностей Общие принципы конструирования поверхностей. Классификация способов построения геометрической модели поверхности. Понятие минимальной аппроксимации.

Полигональная сетка. Многогранники. Способы задания трехмерных моделей, ограниченных плоскими гранями. Математическое описание плоскости, задающей грань полигональной сетки.

Использование кинематического принципа при построении поверхностей. Поверхности вращения, заметающие поверхности, протянутые поверхности. Способы построения протянутых (sweep) поверхностей и lofting поверхностей. Математические аспекты построения sweep и lofting поверхностей.

Кусочное представление поверхности. Основные сведения из дифференциальной геометрии поверхностей. Понятие Гауссовой кривизны. Билинейная поверхность. Линейная поверхность Кунса. Четырехугольные поверхности. Методы построения четырехугольной поверхности на основе кривых в форме Эрмита (бикубическая поверхность Кунса), поверхность Фергюссона, поверхность Безье, В-сплайновая поверхность, NURBS поверхность. Составные поверхности Эрмита, Безье, В-сплайновые составные поверхности третьей степени. Принципы построения треугольных поверхностей. Барицентрические координаты. Билинейная треугольная поверхность. Треугольная поверхности на основе произвольных кривых. Треугольная поверхность Безье.

5 Алгоритмические основы твердотельного моделирования Топологические объекты, участвующие в формировании твердого тела. Определение оболочки твердого тела. Особенности твердотельного моделирования. Модель конструктивной геометрии. Булевы операции над твердым телом. Математические аспекты твердотельного моделирования. Примеры описания твердых тел.

6. Математическая модель плоских геометрических проекций Изображение трехмерных объектов. Центральная и параллельная проекции.

Математическое описание плоских геометрических проекций.

Визуализация геометрических моделей. Классификация алгоритмов удаления невидимых поверхностей. Алгоритм плавающего горизонта. Алгоритм Робертса. Метод количественной невидимости Аппеля. Алгоритм Варнока, Вейлера-Азертона. Алгоритмы, использующие список приоритетов. Алгоритмы построчного сканирования. Алгоритмы визуализации для криволинейных поверхностей.

Создание реалистических изображений. Простая модель освещения. Закраска полигональной сетки. Закраска Гуро, закраска Фонга. Математические задачи, решаемые при создании модели освещения. Модель затенения.

4.2.2. Практические занятия Практические занятия планом не предусмотрены 4.3. Лабораторные работы №1. Знакомство с интерфейсом САПР общего назначения Pro/ENGINEER. Создание эскизов в Pro/ENGINEER №2. Разработка деталей средствами Pro/ENGINEER. Изучение средств системы для разработки поверхностных и твердотельных моделей.

№3. Освоение способов создания параметрических моделей в Pro/ENGINEER.

Изучение средств создания сборки в Pro/ENGINEER.

№4. Выполнение тестовых заданий разработки деталей с последующим объединением их в сборку. Подготовка средствами Pro/ENGINEER технической документации для разработанной сборки.

4.4. Расчетные задания Расчетные задания учебным планом не предусмотрены.

4.5. Курсовые проекты и курсовые работы Курсовая работа предусмотрена учебным планом в первом семестре.

Курсовая работа выполняется студентами по тематике «Построение поверхностей по кинематическому принципу». Для выполнения курсовой работы используются алгоритмы создания поверхностей вращения, lofting или sweep поверхностей с различным способом аппроксимации кривых ссылки, образующих и направляющих кривых и профиля, необходимых для построения таких поверхностей.

Целью курсовой работы является приобретение практических навыков применения изученных алгоритмов построения сложных кривых и поверхностей при создании реальных программных приложений, осуществляющих формирование геометрической модели поверхности и ее визуализацию.

5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Лекционные занятия проводятся с применением технических средств для проведения мультимедийных презентаций, раздаточного материала в виде распечаток основных разделов конспекта лекций в электронном виде.

Самостоятельная работа включает подготовку к лекционным и лабораторным занятиям, устным опросам, контрольным работам, реализацию задания на курсовую работу, а также подготовку к сдаче зачета и экзамена.

6. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ТЕКУЩЕГО КОНТРОЛЯ УСПЕВАЕМОСТИ,

ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ ПО ИТОГАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Для текущего контроля успеваемости используются контрольные работы, устный опрос, коллоквиумы перед лабораторными работами, защита по результатам лабораторной работы и защита курсовой работы, а также зачетный опрос для аттестации по итогам освоения дисциплины (зачет).

Аттестация по дисциплине – дифференцированный зачет и экзамен.

Оценка за освоение дисциплины на дифференцированном зачете определяется преподавателем как интегральная по результатам выполнения контрольных работ, лабораторных работ (включая коллоквиум и защиту), а также результирующего зачетного опроса в конце семестра.

В приложение к диплому вносится оценка экзамена за 1 семестр.

7. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

ДИСЦИПЛИНЫ

7.1. Литература:

а) основная литература:

Д.Роджерс, Дж. Адамс Математические основы машинной графики М.: Мир, 14.

2001г.

Голованов Н.Н. Геометрическое моделирование Из-во ФМЛ, 2002г.

15.

Использование открытых и периодических сплайнов для построения трехмерных 16.

кривых в геометрических моделлерах САПР: учебн. пособие /И.Е. Лешихина, М.А.

Пирогова.- М.: Издательский дом МЭИ, 2008.

Лешихина И.Е., Пирогова м.А. Геометрические модели трехмерных поверхностей.

17.

Метод построения поверхностей по кинематическому принципу –М.: Издательство МЭИ, 2002.

б) дополнительная литература:

1. Интерактивная компьютерная графика. Вводный курс на базе OpenGL. Из-во Вильямс, 2001г.

2. А Буланов Wildfire 3.0. Первые шаги.- Москва: Издательство «Поматур», 3.Минеев М.А., Прокди Р.Г. PRO/ENGINEER 2.0/3.0/4.0/ Самоучитель. –Спб./Наука и Техника, 7.2. Электронные образовательные ресурсы:

а) лицензионное программное обеспечение и Интернет-ресурсы:

http://www.pts-russia.com/, http://www.ptc.com/, Pro/ENGINEER Wildfire 5. б) другие:

Учебно-методическое обеспечение курса в виде методических материалов по основным разделам курса, описания лабораторных работ, методических материалов по выполнению курсовой работы, необходимых ссылок на периодические специальные научно-технические издания находится на сайте курса http://ileshikhina.narod.ru/ Москва, 2007 – 2010 гг.

8. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

В качестве средств материально-технического обеспечения дисциплины используются компьютерные классы кафедры Вычислительной техники с установленной САПР PRO/ENGINEER Wildfire 5.0.

Для обеспечения освоения дисциплины необходимо наличие учебной аудитории, снабженной мультимедийными средствами для представления презентаций лекций.

Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО и с учетом рекомендаций ПрООП ВПО по направлению подготовки 230100 «Информатика и вычислительная техника.

ПРОГРАММУ СОСТАВИЛ:

«УТВЕРЖДАЮ»:

Зав. кафедрой ВТ д.т.н., профессор Топорков В.В.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ

МОСКОВСКИЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

(ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)

ИНСТИТУТ АВТОМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ

Направление подготовки: 230100 Информатика и вычислительная техника Магистерская программа: Системы автоматизированного проектирования Квалификация (степень) выпускника: магистр Форма обучения: очная

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

«МОДЕЛИ ДИСКРЕТНЫХ ПРОЦЕССОВ В САПР»

Модели дискретных процессов в САПР № дисциплины по учебному плану: АВТИ; М.1.5. Трудоемкость в зачетных единицах: Расчетные задания, рефераты не предусмотрены Объем самостоятельной работы по учебному плану (всего)

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Целью дисциплины является: изучение основ математического и имитационного моделирования структур и алгоритмов ЭВМ, вычислительных систем и сетей (ВС) как универсального способа анализа характеристик проектируемого объекта и поиска оптимальных технических решений на этапе его проектирования. По завершению освоения данной дисциплины студент способен и готов:

способен совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень (ОК- 1);

способен к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности способен самостоятельно приобретать с помощью информационных технологий и использовать в практической деятельности новые знания и умения, в том числе в новых областях знаний, непосредственно не связанных со сферой деятельности (ОК- 6);

способен к профессиональной эксплуатации современных высокотехнологичных оборудования и программных средств (в соответствии с целями магистерской программы) (ОК-7);

применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий (ПК-1);

на основе знания педагогических приемов принимать непосредственное участие в учебной работе кафедр и других учебных подразделений по профилю направления «Информатика и вычислительная техника» (ПК-2);

формировать технические задания и участвовать в разработке аппаратных и/или программных средств вычислительной техники (ПК-4);

выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации (ПК-5);

применять современные технологии разработки аппаратно-программных комплексов, контролировать качество разрабатываемых аппаратно-программных продуктов (ПК-6);

организовывать работу и руководить коллективами разработчиков аппаратных и/или программных средств информационных и автоматизированных систем (ПК-7).

Задачами дисциплины являются:

изучение основ математического моделирования дискретных процессов и систем, а также аналитических и имитационных методов моделирования;

освоение методов аналитического расчета характеристик дискретных процессов и освоение существующих программных средств имитационного моделирования дискретных процессов и систем на ЭВМ;

приобретение практических навыков разработки и исследования имитационных моделей схем организации вычислительных процессов на основе существующих систем моделирования – на примере системы имитационного моделирования GPSS;

применение методов моделирования для решения практически значимых задач проектирования структур и алгоритмов устройств ЭВМ, вычислительных систем и

2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО

Дисциплина относится к вариативной части общенаучного цикла М.1.5.2 основной образовательной программы подготовки магистров по магистерской программе «Системы автоматизированного проектирования» направления 230100 «Информатика и вычислительная техника».

Дисциплина базируется на следующих дисциплинах: «Дискретная математика», «Теория вероятностей и математическая статистика», «Вычислительная математика», «Объектноориентированное программирование», «Сети и телекоммуникации», «Моделирование».

Знания, полученные по освоению дисциплины, необходимы для изучения дисциплин «Вычислительные системы», «Современные проблемы информатики и вычислительной техники», «Разработка САПР», при прохождении практики, выполнении научноисследовательской работы, а также при подготовке выпускной квалификационной работы магистра.

3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

В результате освоения учебной дисциплины обучающиеся должны демонстрировать следующие результаты образования:

Знать:

основные источники научно-технической информации в области моделирования дискретных процессов (ОК-1, ОК-2, ПК-2);

классификацию моделей дискретных процессов, методов и программных систем моделирования и исследования процессов в САПР (ПК-1);

теоретические основы математического моделирования, включая различные виды распределений случайных величин (непрерывное и дискретное, равномерное, экспоненциальное, геометрическое, биномиальное, отрицательно–биномиальное, пуассоновское) и алгоритм моделирования случайных процессов (ПК-5);

принципы и методологические аспекты построения математических и имитационных моделей, методы и средства реализации математического и имитационного моделирования дискретных процессов и систем на современных персональных компьютерах, принципы и методы исследования моделей (ОК-6, ПК-4).

Уметь:

ставить и решать задачи проектирования систем, связанные с выбором методов и средств моделирования дискретных процессов при заданных требованиях к их параметрам (ОК-7, ПК-4);

применять адекватные аналитические модели или разрабатывать соответствующие имитационные модели для анализа и исследования вариантов проектируемых структур и алгоритмов вычислительных устройств, систем и сетей (ПК-9);

проводить оценку сложности и временных затрат моделирования проектируемых структур и алгоритмов устройств ЭВМ, ВС и сетей (ПК=6);

Владеть:

методами аналитического и имитационного моделирования для поиска и принятия оптимальных решений по разработке вычислительных структур средствами САПР(ПКПК-5);

навыками разработки на базе языка и системы моделирования GPSS и исследования моделей практически значимых структур и алгоритмов дискретных устройств (ПК-4, ПК-6);

методикой эффективного экспериментального исследования моделей с использованием современных методов планирования и обработки экспериментальных данных (ПК-6, ПК-9);

навыками применения информации, полученной при моделировании дискретных процессов, для проектирования более сложных вычислительных и информационных систем и сетей (ПК-6, ПК-7).

4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

4.1 Структура дисциплины Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетных единицы, 144 часа.

Теоретические основы аналитических моделей дискретных процессов Классификация моделей Построение аналитических моделей массового обслуживания (СМО) дискретных процессов Законы распределения дискретных случайных GPSS – язык и система имитационного моделирования Особенности построения GPSSУстный опрос моделей типовых структур ДП Многофакторное планирование эксперимента как метод повышения эффективности обработки результатов имитационного моделирования Применение системы многофакторного планирования экспериментов для и оптимизации структур и алгоритмов вычислительных устройств, систем и 4.2 Содержание лекционно-практических форм обучения 4.2.1. Лекции 1. Моделирование как метод анализа и оптимизации структур и алгоритмов функционирования проектируемой дискретной системы Постановка задач анализа и синтеза структур дискретных процессов и систем (ДС) – вычислительных устройств, систем и сетей, и проблемы их решения. Моделирование как метод получения достоверных численных характеристик в системах автоматизированного проектирования.

Задачи анализа, решаемые при проектировании структур и алгоритмов функционирования ДС с применением методов моделирования:



Pages:   || 2 | 3 | 4 |
 
Похожие работы:

«Содержание Игровая мебель для самых маленьких Тренировка дыхания и твердой руки Игровые стены для игровых зон Настенные игровые панели Двигательная активность Игрушки для самых маленьких Физкультура для самых маленьких Мебель для активных занятий Развиваем координацию движений Мелкая моторика и графомоторика Центры двигательной активности в помещении. 50 Развивающие игры напольные и настольные Математика и информатика Настольная песочница Математическая мастерская в начальной школе....»

«1 Балыкина, Е.Н. Сущностные характеристики электронных учебных изданий (на примере социально-гуманитарных дисциплин) / Е.Н. Балыкина // Круг идей: Электронные ресурсы исторической информатики: науч. тр. VIII конф. Ассоциации История и компьютер / Московс. гос. ун-т, Алтай. гос. ун-т; под ред. Л.И.Бородкина [и др.]. - М.-Барнаул, 2003. - С. 521-585. Сущностные характеристики электронных учебных изданий (на примере социально-гуманитарных дисциплин) Е.Н.Балыкина (Минск, Белгосуниверситет)...»

«СОДЕРЖАНИЕ ПРЕДИСЛОВИЕ 2 КРАТКИЙ ИСТОРИЧЕСКИЙ ОЧЕРК 3 Введение 4 Начальный период радиофизических исследований в БГУ 6 Подготовка специалистов по радиофизике и электронике 7 Открытие факультета.Годы самостоятельной деятельности 12 ФАКУЛЬТЕТ СЕГОДНЯ 21 Деканат, структура факультета, кадры 22 Учебный процесс 24 Научно-инновационная деятельность 27 Сотрудничество 33 Студенческая жизнь 35 КАФЕДРЫ Кафедра радиофизики и цифровых медиатехнологий...»

«СОДЕРЖАНИЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ООП..4 1. СОСТАВ И СТРУКТУРА ООП..4 2. 3. СОДЕРЖАНИЕ ООП 3.1. Общие положения..6 3.2. Характеристика профессиональной деятельности выпускника ООП бакалавриата по направлению подготовки 010400.62 – Прикладная математика и информатика..9 3.3. Компетенции выпускника ООП бакалавриата, формируемые в результате освоения данной ООП ВПО..13 3.4. Документы, регламентирующие содержание и организацию образовательного процесса при реализации ООП бакалавриата по направлению подготовки...»

«МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ СТАВРОПОЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ УТВЕРЖДАЮ Проректор по учебной и воспитательной работе И. В. Атанов _2013 г. ОТЧЕТ о самообследовании основной образовательной программы высшего образования Направление подготовки: 230700.68 - Прикладная информатика Профиль: 230700.68.01 Системы корпоративного управления (код, наименование...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Амурский государственный университет Кафедра общей математики и информатики УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ ИНФОРМАЦИОННИЕ ТЕХНОЛОГИИ В СОЦИАЛЬНОЙ СФЕРЕ Основной образовательной программы по направлению подготовки 040100.62 – Социальная работа Благовещенск 2012 1 УМКД разработан старшим преподавателем Лебедь Ольгой Анатольевной,...»

«Международный консорциум Электронный университет Московский государственный университет экономики, статистики и информатики Евразийский открытый институт Иванов А.А., Олейников С.Я., Бочаров С.А. Риск-менеджмент Учебно-методический комплекс Москва 2008 1 УДК – 65.014 ББК – 65.290-2 И – 20 Иванов А.А., Олейников С.Я., Бочаров С.А. РИСК-МЕНЕДЖМЕНТ. Учебнометодический комплекс. – М.: Изд. центр ЕАОИ, 2008. – 193 с. ISBN 5-374-00013-6 © Иванов А.А., 2008 © Олейников С.Я., 2008 © Бочаров С.А., 2008...»

«Учебно – методический комплекс “Охрана труда” 1. Учебная программа, для Белорусского государственного университета по всем специальностям факультета прикладной математики и информатики. 2. Примерный тематический план. 3. Программа курса “Охрана труда” для студентов 5-ого курса ФПМИ. 4. Содержание лекционного курса “Охрана труда”. 5. Курс лекций “Охрана труда”. 6. Темы рефератов по курсу “Охрана труда”. 7. Темы рефератов(дополнение к основным темам по курсу “Охрана труда”). 8. Дополнительные...»

«Национальная академия наук Беларуси Совет молодых ученых НАН Беларуси Информационно-организационный студенческий научный отдел ПЕРВЫЙ ШАГ В НАУКУ – 2007 СБОРНИК МАТЕРИАЛОВ МЕЖДУНАРОДНОГО ФОРУМА СТУДЕНЧЕСКОЙ И УЧАЩЕЙСЯ МОЛОДЕЖИ К I СЪЕЗДУ УЧЕНЫХ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ Том I Минск 2009 Р е д а к ц и о н н а я г р у п п а: Н.М. Писарчук, В.В. Казбанов, А.В. Степуленок, В.В. Осипчик, А.О. Тарасик, А.А. Русак, А.И. Линник, Ю.И. Линник, И.А. Августинович, Д.В. Куницкий, С.Н. Мартынюк, Т.В. Студнева,...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Тюменский государственный нефтегазовый университет УТВЕРЖДАЮ Проректор по УМР и ИР Майер В.В. _ 2013 г. ОТЧЕТ О САМООБСЛЕДОВАНИИ ОСНОВНОЙ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ ПО ПРОФЕССИИ 140446.03 Электромонтер по ремонту и обслуживанию электрооборудования (по отраслям) Директор института кибернетики, информатики и связи _ Паутов...»

«Федеральное агентство связи Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования Московский технический университет связи и информатики профиль Информационные системы и технологии Квалификация выпускника бакалавр Москва 2011 2 Общие положения 1.1. Определение Основная образовательная программа высшего профессионального образования (ООП ВПО) – система учебно-методических документов, сформированная на основе федерального государственного...»

«ІІ. ІСТОРІЯ ФІЛОСОФІЇ Клаус Вигерлинг (Германия)1 К ЖИЗНЕННОЙ ЗНАЧИМОСТИ ФИЛОСОФИИ – ПО ПОВОДУ ОДНОГО СТАРОГО ФИЛОСОФСКОГО ВОПРОСА В статье производится ревизия современного состояния философии, анализируется её значение на основании философского анализа умозаключений, сделанных Гуссерлем, Хёсле. Данная статья подготовлена на основе двух докладов, которые были сделаны в университете Баня-Лука (Босния-Герцоговина). Ключевые слова: философия, жизненный мир, первоосновы, современное состояние...»

«УСТАНОВОЧНАЯ СЕССИЯ I КУРСА ЗАОЧНОГО ОТДЕЛЕНИЯ Институт информационных коммуникаций и библиотек ДИСЦИПЛИНА, МАТЕРИАЛЫ К СЕССИИ СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ Вопросы Отечественная История как наука. Отечественные научно-исторические школы и их представители. 1. история Исторические источники и их виды. • библиотечноФормационный и цивилизационный подходы к периодизации истории. Западная и 2. информационная восточная цивилизации. деятельность (зачет) Восточные славяне в древности, этапы образования государства....»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ Кафедра информационных систем в экономике ДОПУСТИТЬ К ЗАЩИТЕ Заведующий кафедрой информационных систем в экономике Халин В. Г. “_”_2006 г. ДИПЛОМНЫЙ ПРОЕКТ По специальности 351400 “Прикладная информатика в экономике” На тему Проблемы формирования налоговой политики РФ в сфере IT-индустрии Студента Кошелевой Екатерины Алексеевны...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, МЕХАНИКИ И ОПТИКИ Факультет Информационных технологий и программирования Направление Прикладная математика и информатика Специализация : Математическое и программное обеспечение вычислительных машин Академическая степень магистр математики Кафедра Компьютерных технологий Группа 6538 МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ на тему Автоматный подход к реализации элементов графического...»

«Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики Факультет бизнес-информатики Программа дисциплины Математический анализ для направления 080500.62 Бизнес-информатика подготовки бакалавра Авторы программы: А.П. Иванов, к.ф.-м.н., ординарный профессор, IvanovAP@hse.perm.ru Е.Г. Плотникова, д.п.н., профессор, PlotnikovaEG@hse.perm.ru А.В....»

«МИНОБРНАУКИ РОССИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ в г. ТАГАНРОГЕ В.В. БОГДАНОВ И.В. ЛЫСАК ИСТОРИЯ И ФИЛОСОФИЯ НАУКИ ФИЛОСОФСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАТИКИ ИСТОРИЯ ИНФОРМАТИКИ Учебно-методический комплекс по дисциплине Таганрог 2012 1 ББК 87я73 Богданов В.В., Лысак И.В. История и философия науки. Философские проблемы информатики. История информатики: Учебно-методический...»

«Федеральное агентство по образованию АМУРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ГОУ ВПО АмГУ УТВЕРЖДАЮ Зав. кафедрой ОМиИ Г. В. Литовка __2007 г. МАТЕМАТИКА Часть 4 УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ПО ДИСЦИПЛИНЕ для специальностей: 080109, 080105, 080102, 080507, 080502, 080504, 080111 Составители: Г. Н. Торопчина, Г. П. Вохминцева Благовещенск 2007 г. Печатается по решению редакционно-издательского совета факультета математики и информатики Амурского государственного университета Г. Н. Торопчина, Г.П....»

«Список книг для чтения (1 – 10 классы) 1 класс Литературное чтение Н. Носов Фантазеры. Живая шляпа. Дружок. И другие рассказы. В. Драгунский Он живой и светится. В. Бианки, Н. Сладков Рассказы о животных. Г.Х. Андерсен Принцесса на горошине. Стойкий оловянный солдатик. П. Бажов Серебряное копытце. В. Катаев Дудочка и кувшинчик. Цветик-семицветик. Русский язык И.Р. Калмыкова 50 игр с буквами и словами. В.В. Волина Занимательное азбуковедение. Н. Павлова Читаем после Азбуки с крупными буквами....»

«Информатика. 11 класс. Вариант ИНФ10101 2 Инструкция по выполнению работы Тренировочная работа № 1 На выполнение работы по информатике и ИКТ отводится 235 минут. Работа состоит из 3 частей, содержащих 32 задания. Рекомендуем не более по ИНФОРМАТИКЕ 1,5 часов (90 минут) отвести на выполнение заданий частей 1 и 2, а остальное время – на часть 3. 8 октября 2013 года Часть 1 содержит 13 заданий (А1–А13). К каждому заданию даётся четыре варианта ответа, из которых только один правильный 11 класс...»





Загрузка...



 
© 2014 www.kniga.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Книги, пособия, учебники, издания, публикации»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.