Сучасні технології проєктування інформаційних приладобудівних систем
Спеціальність: Інформаційні технології в приладобудуванні
Код дисципліни: 7.175.05.E.018
Кількість кредитів: 4.00
Кафедра: Інтелектуальної мехатроніки та роботики
Лектор: Івахів О.В., Гірняк Ю.Б.
Семестр: 2 семестр
Форма навчання: денна
Завдання: Внаслідок вивчення навчальної дисципліни студент повинен бути здатним продемонструвати такі результати навчання :
- знання основ перетворення сигналів;
- знання основ дискретизування, квантування та відновлення сигналів;
- знання методів фільтрування сигналів;
- вміння використовувати засоби обчислювальної техніки до проектування мехатронних систем;
- вміння використовувати методологію штучних нейронних мереж до моделювання мехатронних систем;
- вміння використовувати методологію розмитих множин до моделювання мехатронних систем.
Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування та розвиток у студентів компетентностей:
загальних:
• застосовувати базові знання фундаментальних розділів математики (ЗК-5) в необхідному обсязі до конкретних задач обраної професії;
• працювати з комп’ютером, застосовувати знання в галузі інформатики й сучасних інформаційних технологій (ЗК-6, ЗК-14);
• зібрати, проаналізувати та систематизувати науково-технічну інформацію (ЗК-10);
фахових:
• застосувати нормативно-правові акти та довідкові матеріали, стандарти і технічні умови, інструкцій (СК-2);
• використовувати інформаційні технології та програмне забезпечення для створення, опрацювання і аналізу математичних моделей засобів мехатроніки (СК-14);
• проводити експериментальне дослідження мехатронних систем в галузі автоматизації та приладобудування, документувати результати експерименту, практично застосувати отримані вміння та навички співставлення результатів експерименту і теоретичних досліджень, формулювання висновків досліджень для вирішення конкретних прикладних задач (СК-16);
• практично застосувати отримані вміння та навички співставлення результатів експерименту і теоретичних досліджень та формулювання висновків досліджень для вирішення конкретних прикладних задач збирати і аналізувати науково-технічну інформацію з тематики дослідження, враховуючи сучасні тенденції розвитку та досягнення науки, техніки та технології у професійній діяльності; проводити патентний пошук з метою оцінки патентоспроможності проектованих засобів (CК-19).
Результати навчання: 1. Знання і розуміння математичних принципів, що лежать в основі сучасних технологій моделювання при проектуванні мехатронних систем.
2. Знання методів формування, опрацювання та аналізування сигналів мехатронних систем.
3. Знання та навики щодо проведення експериментів, збирання, нагромадження та опрацювання даних та моделювання мехатронних систем.
А саме:
- знання основ перетворення сигналів;
- знання основ дискретизування, квантування та відновлення сигналів;
- знання методів фільтрування сигналів;
- вміння використовувати засоби обчислювальної техніки до проектування мехатронних систем;
- вміння використовувати методологію штучних нейронних мереж до моделювання мехатронних систем;
- вміння використовувати методологію розмитих множин до моделювання мехатронних систем.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Перелік попередніх дисциплін:
Моделювання в приладобудуванні
Технологія мехатронних засобів
Комп’ютерне моделювання мехатронних вузлів
Перелік наступних та супутніх дисциплін навчальних дисциплін
Інформаційне забезпечення проектування, виготовлення, тестування виробів приладобудування
Моделювання електронних вузлів
Моделювання гетерогенних комп’ютерних систем
Короткий зміст навчальної програми: Дисципліна охоплює основні поняття сучасних технологій інформаційного забезпечення процесів проектування мехатронних систем.
Опис: Інформаційні технології та їх використання при проектуванні сучасних мехатронних систем.
Використання штучних нейронних мереж до моделювання мехатронних систем.
Архітектура штучних нейронних мереж.
Методи навчання штучних нейронних мереж.
Основні поняття теорії розмитих множин.
Використання методології розмитих множин до моделювання мехатронних систем.
Методологія формування процесів в теорії розмитих множин.
Проектування штучних нейронних мереж з розмитою логікою.
Перспективи інформаційного забезпечення проектуванні сучасних мехатронних систем.
Методи та критерії оцінювання: • Поточний контроль.
• Семестровий залік.
Критерії оцінювання результатів навчання: Оцінювання результатів навчання проводиться відповідно до якості і повноти виконання завдань поточного контролю, розрахунково-графічних, курсових, залікових контрольних, кваліфікаційних робіт, а також захисту курсових і кваліфікаційних робіт.
за виконання домашніх робіт – 75 балів;
за результатами тестування – 25 балів
Разом за дисципліну – 100 балів
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100-88 балів - атестований з оцінкою «відмінно» - Високий рівень: здобувач освіти демонструє поглиблене володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни, системні знання, вміння і навички їх практичного застосування. Освоєні знання, вміння і навички забезпечують можливість самостійного формулювання цілей та організації навчальної діяльності, пошуку та знаходження рішень у нестандартних, нетипових навчальних і професійних ситуаціях. Здобувач освіти демонструє здатність робити узагальнення на основі критичного аналізу фактичного матеріалу, ідей, теорій і концепцій, формулювати на їх основі висновки. Його діяльності ґрунтується на зацікавленості та мотивації до саморозвитку, неперервного професійного розвитку, самостійної науково-дослідної діяльності, що реалізується за підтримки та під керівництвом викладача. 87-71 балів - атестований з оцінкою «добре» - Достатній рівень: передбачає володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни на підвищеному рівні, усвідомлене використання знань, умінь і навичок з метою розкриття суті питання. Володіння частково-структурованим комплексом знань забезпечує можливість їх застосування у знайомих ситуаціях освітнього та професійного характеру. Усвідомлюючи специфіку задач та навчальних ситуацій, здобувач освіти демонструє здатність здійснювати пошук та вибір їх розв’язання за поданим зразком, аргументувати застосування певного способу розв’язання задачі. Його діяльності ґрунтується на зацікавленості та мотивації до саморозвитку, неперервного професійного розвитку. 70-50 балів - атестований з оцінкою «задовільно» - Задовільний рівень: окреслює володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни на середньому рівні, часткове усвідомлення навчальних і професійних задач, завдань і ситуацій, знання про способи розв’язання типових задач і завдань. Здобувач освіти демонструє середній рівень умінь і навичок застосування знань на практиці, а розв’язання задач потребує допомоги, опори на зразок. В основу навчальної діяльності покладено ситуативність та евристичність, домінування мотивів обов’язку, неусвідомлене застосування можливостей для саморозвитку. 49-00 балів - атестований з оцінкою «незадовільно» - Незадовільний рівень: свідчить про елементарне володіння поняттєвим та категорійним апаратом навчальної дисципліни, загальне уявлення про зміст навчального матеріалу, часткове використання знань, умінь і навичок. В основу навчальної діяльності покладено ситуативно-прагматичний інтерес.
Рекомендована література: 1. Дорожовець М. Уніфікуючі перетворювачі інформаційного забезпечення мехатронних систем. Посібник / М. Дорожовець, О.Івахів, В.Мокрицький - Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2007.
2 Дорожовець М. Аналогово-цифрові перетворювачі. Навчальний посібник / М. Дорожовець, В.Мокрицький - Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2013.
3 М. Сявавко. Математика прихованих можливостей. Навчальний посібник – Острог: Видавництво НУ «Острозька академія», 2011.
4 Глибочець М. Штучний інтелект. Підручник / М.Глибочець, О.Олецький – Київ: Видавничий дім «КМ Академія», 2002.
1. Л. Рабинер, Б. Гоулд. Теория и применение цифровой обработки сигналов.М.:Мир, 1978.
2. Антонью А. Цифровые фильтры: Анализ и проектирование: Пер с англ. - М.: Радио и связь, 1983.
3. Цифровая обработка сигналов. Справочник / Л.М. Гольденберг, Б.Д.Матюшкин, М.И.Поляк.- М. Радио и связь, 1985.
4. М. Сявавко, О. Рибицька. Моделювання за умов невизначеності. – Львів: Українські технології, 2000.
5. О. Рибицька, М. Сявавко. Математичні аспекти відновлення інформації. – Львів: Растр-7,2008.
6. М. Сявавко. Інтелектуалізовано інформаційна система «Нечіткий експерт». – Львів:Видавничий центр ЛНУ імені Івана Франка, 2007.
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою:
вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112
E-mail: nolimits@lpnu.ua
Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).