Організація та проведення наукових досліджень

ID: 3398
Навчальна дисципліна професійної підготовки
Рік впровадження: 
2019.
Кількість кредитів ЄКТС: 
4.00.
Форма контрою: 
Екзамен.
Викладач: 
д.т.н., проф. Усов Анатолій Васильович

 

Анотація навчальної дисципліни

Мета дисципліни:
  • оволодіння науковцями знаннями щодо основних понять проведення наукових досліджень на основі математичного моделювання систем і процесів та методами розв’язання на комп’ютерах задач, що виникають в процесі дослідження та проектування систем.
Завдання дисципліни:
  • ознайомити з теоретичними засадами та практичними методами/прийомами математичного моделювання; 
  • навчити володіти методами ідентифікації і верифікація моделей, проводити оцінку результатів експерименту;
  • ознайомити з інноваційними технологіями, формами організації, методами аналізу та планування експерименту;
  • сприяти розвитку професійно-наукової ідентичності;
  • сприяти професійній адаптації в науковій спільноті.

 

Основні результати навчання

  • Вміти розробляти та презентувати обґрунтований план досліджень у відповідності до наукового напрямку.
  • Знати основні концепції та розуміти теоретичні та практичні проблеми в сучасному науковому напрямку досліджень.
  • Вміти працювати з фахівцями з різних галузей в рамках наукових проектів. Знати про стимули та бар’єри в ефективній командній роботі.
  • Вміти ініціювати та виконувати оригінальні дослідження в напрямку діяльності та досягати наукових результатів, які створюють нові знання.
  • Визначати самостійно завдання професійного та особистісного розвитку, займатися самоосвітою, усвідомлено планувати і здійснювати підвищення рівня кваліфікації.
  • Розуміти теоретичні та практичні проблеми, історію розвитку та сучасний стан наукових знань.

 

Кількість аудиторних занять 

30 год лекційних занять, 16 год практичних занять.

 

Форми організації освітнього процесу та види навчальних занять

Л – лекційні заняття; ПЗ – практичні заняття; СРС – самостійна робота здобувача вищої освіти; МКР – модульна контрольна робота; Із – обов’язкові індивідуальні завдання; К – консультації.

 

Тематика та види навчальних занять

1 тиждень

Л 1. Математичне моделювання як сучасна технологія наукового дослідження.  
ПЗ1. Ідентифікація і верифікація моделей, корегування моделі під час експлуатації.
СРС. Математична модель як засіб абстрактного опису процесів і явищ. Мета і основні задачі математичного моделювання (прогнозування розвитку виробничих процесів, прогнозування властивостей досліджуваного об’єкту). Основні етапи математичного моделювання.
К.

2 тиждень 

Л2. Побудова моделей і складання їхнього математичного опису.
СРС.  Роль досвіду, знань та інтуїції при побудові моделі  досліджуваного процесу, явища чи об’єкта.
К.

3 тиждень

Л3. Фізичні моделі реальних об’єктів. Передумови, що забезпечують можливість побудови фізичної моделі об’єкту. Декомпозиція об’єкту. Компоненти і їхні властивості
ПЗ2. Параметр і його залежність від зовнішніх факторів і конструктивно-технологічних властивостей компоненту.
СРС. Основні етапи побудови фізичної моделі процесу, об’єкту. Формулювання вихідних передумов і підходів при моделюванні: причинність, детермінованість, стаціонарність, лінійність.
СРС. Аналогове моделювання. Математичне моделювання. Структурні моделі. Емпіричні моделі.
К.

4 тиждень

Л4. Основи використання імовірнісно-статистичних методів аналізу інформації при математичному моделюванні.
СРС. Випадкові величини і випадкові процеси. Закони розподілу випадкових величин та їхні параметри. Випадкові процеси.
Із1. К.

5 тиждень

Л5. Оцінка результатів експерименту. Оцінки параметрів і перевірка статистичних гіпотез. Дисперсійний аналіз.
ПЗ3. Лінійне оцінювання. Метод найменших квадратів.
СРС. Статистичні критерії для перевірки гіпотез. Приклади критеріїв. Побудова інтервальних оцінок невідомих параметрів нормального розподілу.
К.

6 тиждень

Л6. Хаотична невизначеність. Невизначені характеристики моделі. Форми подання невизначеності.
СРС. Методи моделювання перетворень нечітких даних.
Із2. К.

7 тиждень

Л7. Статистичний контроль якості технологічних процесів.
ПЗ4. Статистичний контроль якості некількісних ознак. Контрольні карти кількісних ознак.
СРС. Часові ряди та прогнозування. Системи масового обслуговування.
МКР1. Математичне моделювання. Види моделей. Їх характеристики та організація обчислень при математичному моделюванні.
К.

8 тиждень

Л8. Методи оптимізації та організація обчислень при математичному моделюванні. Формулювання задачі оптимізації. Функція, функціонал, критерій. Математичні моделі як основа оптимізації технологічних процесів. Оптимізація методом диференціальних обчислень. 
СРС.  Особливості використання методів оптимізації при математичному моделюванні. Необхідні умови екстремуму. Особливості методів безумовної оптимізації, основні їхні різновиди.
К.

9 тиждень

Л9. Особливості методів оптимізації з урахуванням обмежень. Обмеження першого і другого роду. Особливості пошуку екстремуму недиференційованих функцій. Експериментальний пошук оптимуму.
ПЗ5. Пошук оптимуму чисельними методами. Методи пошуку оптимуму на основі оцінки градієнта і субградієнта. Пошук екстремуму з використанням вейвлет-перетворення. 
СРС. Основи теорії управління. Постановка задач. Використання перетворення Лапласа.
К.

10 тиждень

Л10. Основні принципи організації обчислень з допомогою інтегрованих програмних засобів при машинному моделюванні
СРС. Роль інтегрованих програмних засобів при математичному моделюванні.
Основні методи пошуку екстремуму з використанням інтегрованих програмних засобів.
К.

11 тиждень

Л11.  Використання інтегрованих програмних засобів для вирішення задачі класифікації. Нейронні кола. Класифікація з навчанням і самонавчанням з використанням вейвлет-перетворень. Особливості і недоліки градієнтних і субградієнтних методів класифікації.
ПЗ6. Основні методи пошуку екстремуму з використанням інтегрованих програмних засобів.
СРС. Моделювання в середовищах математичних пакетів.
К.

12 тиждень

Л12. Загальна схема та основні методи аналізу та планування експерименту.
СРС. Пасивні методи дослідження. Динамічні моделі. Побудова динамічних регресійних моделей для керування технологічними операціями. Методи згладжування при прогнозуванні якості виготовлення виробів.
Із3. К.

13 тиждень

Л13. Активні методи дослідження. Статичні моделі. Планування експериментів першого порядку при конструюванні та виготовленні апаратури. Використання методів дисперсійного аналізу.
ПЗ7. Планування експериментів другого порядку для пошуку оптимальних технологічних умов виробництва. 
СРС. Методи відбору найбільш важливих конструктивних та технологічних факторів. Урахування особливостей виробництва і використання статичних моделей.
К.

14 тиждень

Л14. Імітаційне моделювання. Постановка задачі. Використання агрегатного принципу для імітаційного моделювання.
СРС. Обробка результатів імітаційного моделювання . Програмні пакети для імітаційного моделювання.
Із4. К.

15 тиждень

Л15. Інструментальні засоби моделювання. Стандарти моделювання. Моделювання в середовищах математичних пакетів.
ПЗ8. Архітектурне моделювання  складних систем.
СРС. Застосування моделей для аналізу і оптимізації систем.
МКР2. Методи дослідження моделей. Аналітичні, чисельні, імітаційні, Ймовірнісно-статистичні. 

 

Самостійна робота

Самостійна робота, яка є основним засобом засвоєння навчального матеріалу в час, вільний від аудиторних навчальних занять, складає 74 годин. Розподіл самостійної роботи за видами навчальних робіт: 1) підготовка до лекційних занять  – 10 годин; 2) підготовка до практичних занять – 14 годин; 3) підготовка та виконання обов’язкових індивідуальних завдань 20 год (до кожного з чотирьох по 5 год); 4) підготовка до екзамену – 30 годин.

 

Процедура оцінювання

Система оцінювання рівня навчальних досягнень ґрунтується на принципах ЄКТС та є накопичувальною. Дисципліна поділяється на два семестрові модулі. Здобувачі протягом семестру готуються до лекційних та практичних занять, виконують чотири обов’язкових  індивідуальних завдання та 2 модульні контрольні роботи.  

Максимальна оцінка за екзамен – 100 балів.

Кожний модуль оцінюється у максимально можливі 50 балів:

  • Семестровий модуль № 1
    • Із1. Оцінка за написання роботи на тему «Види моделей» – max 15 балів;
    • Із2. Оцінка за написання роботи на тему «Статистичні критерії для перевірки гіпотез» – max 15 балів;
    • МКР1. Модульна контрольна робота – max 20 балів.
  • Семестровий модуль № 2
    • Із3. Оцінка за написання роботи на тему «Форми подання невизначеності»  – max 15 балів;
    • Із4. Оцінка за написання роботи на тему «Функціональні моделі» – max 15 балів.
    • МКР2. Модульна контрольна робота – max 20 балів.

 

Умови допуску до підсумкового контролю

До екзамену допускаються здобувачі вищої освіти, які виконали всі види навчальних елементів навчальної дисципліни на не менш, ніж 60 %.

Екзамен відбувається за всіма тематичними (змістовними) модулями дисципліни.

Складання/перескладання екзаменів – за встановленим відділом аспірантури розкладом.

 

Політика освітнього процесу

Здобувач зобов’язаний своєчасно та якісно виконувати всі отримані завдання; за необхідністю з метою з’ясування всіх не зрозумілих під час самостійної та індивідуальної роботи питань, відвідувати консультації викладача. Дотримуватись принципів академічної доброчесності.

Робота, яка виконана після встановлених викладачем термінів, не приймається.

Відсутність здобувача на екзамені або на контрольній роботі відповідає оцінці «0».

Складання/перескладання екзаменів – за встановленим відділом аспірантури розкладом.