Назва модуля: Моделювання комплексів та систем транспортних засобів Код модуля
Вид материала | Документы |
- Назва модуля: Методи прийняття рішень в стохастичному середовищі Код модуля, 22.66kb.
- Опис модуля назва модуля, 15.33kb.
- Назва модуля: Імітаційне моделювання Код модуля, 20.82kb.
- Назва модуля: Технології проектування комп’ютерних систем Код модуля, 19.17kb.
- Опис модуля назва модуля: Міжнародні інформаційні системи І технології, частина 2 Код, 45.24kb.
- Назва модуля: Моделювання процесів та елементів систем керування Код модуля: кса 6065, 16.29kb.
- Опис модуля Назва модуля: Ділова комунікація. Код модуля: ітпк 6020 С01, 15.02kb.
- Назва модуля: Інформаційні системи І технології у маркетингу Код модуля, 15.44kb.
- Назва модуля: Організація автомобільних перевезень Код модуля, 59.43kb.
- Назва модуля: Соціологія масових комунікацій Код модуля, 12.31kb.
- Назва модуля: Моделювання комплексів та систем транспортних засобів
- Код модуля: ЕАП_6078_C01
- Тип модуля: обов’язковий
- Семестр: 6
- Обсяг модуля: загальна кількість годин – 180 (кредитів ЕСTS – 6)
аудиторні години – 80 (лекції - 48, лаб. роб. – 32, практ. зан. – )
- Лектор: д.т.н., проф., Паранчук Ярослав Степанович
- Результати навчання:
У результаті вивчення модуля студент повинен:
- знати математичні моделі типових динамічних ланок КСТЗ та методики їх отримання; математичні моделі типових структур САК електроприводами та механічних і електричних ланок КСТЗ; основні числові методи розв’язування систем диференціальних рівнянь;
- уміти: використовувати сучасні середовища програмування та математичні пакети для моделювання динамічних систем; складати структурні, математичні та цифрові моделі КСТЗ у вигляді диференціальних чи різницевих рівнянь; складати, налагоджувати та тестувати цифрові моделі; виконувати математичні експерименти з дослідження режимів та показників функціонування КСТЗ та опрацьовувати і аналізувати отримані результати досліджень.
- Спосіб навчання: аудиторне
- Необхідні обов’язкові попередні та супутні модулі:
– пререквізити: теорія електроприводу, електричні машини, теорія автоматичного керування, вища математика, Фізика, обчислювальна техніка та програмування.
– кореквізити: основи проектування електромеханічних систем ТЗ, системи керування електроприводами ТЗ, електронні пристрої та системи автотранспортних засобів.
- Зміст навчального модуля:
Загальна характеристика задач моделювання КС транспортних засобів. Загальна характеристика сучасних інтегрованих середовищ програмування та математичних пакетів. Математичні моделі елементарних динамічних ланок ЕМ КС транспортних засобів: генераторів постійного струму, двигунів постійного струму незалежного, послідовного та змішаного збудження, асинхронних і синхронних двигунів, напівпровідникових перетворювачів та регуляторів координат. Числові методи розв’язування диференціальних рівнянь. Цифрові моделі систем на основі використання Z-перетворення. Моделювання типових нелінійностей. Апроксимація та інтерполяція експериментальних даних та збурень. Моделювання детермінованих та випадкових збурень. Математичні та цифрові моделі типових замкнених систем електроприводів комплексів та систем транспортних засобів постійного і змінного струму.
- Рекомендована література:
-
Моделювання електроприводів: Навч. посібник / Л.Д.Костинюк, В.І. Мороз, Я.С. Паранчук. – Львів: Видавництво НУ “Львівська політехніка”, 2004. – 428 с.
Лозинський А., Мороз В., Паранчук Я. Розв’язування задач електромеханіки в середовищах пакетів MathCAD і MATLAB: Навчальний посібник. - Львів: "Магнолія 2006”, 2007, 215 с.
- Форми та методи навчання: лекції, лабораторні, самостійна робота.
- Методи і критерії оцінювання:
- Поточний контроль (25%): письмові звіти з лабораторних робіт, усне опитування
- Підсумковий контроль (75%): контрольні заходи, екзамен.
- Мова навчання: українська.
- Назва модуля: Інтелектуальне керування в електромеханічних системах
- Код модуля: ЕАП_6051_C01
- Тип модуля: обов’язковий
- Семестр: 6
- Обсяг модуля: загальна кількість годин – 150 (кредитів ЕСTS – 5
аудиторні години – 64 (лекції - 32, лаб. роб. – 32, практ. зан. – )
- Лектор: д.т.н., проф., Паранчук Ярослав Степанович
- Результати навчання:
У результаті вивчення модуля студент повинен:
- знати основи теорії нечітких множин, штучних нейронних мереж та методу генетичного алгоритму; основні структури систем керування з інтелектуальними регуляторами, основні підходи при синтезі нечітких регуляторів та оптимізації його параметрів; методи оптимізації структури нейрорегуляторів, формування вибірки даних для навчання та тестування нейрорегуляторів, основні алгоритми навчання нейронних мереж, кодування генетичної інформації, генетичні оператори, алгоритмічну та програмну реалізацію генетичних алгоритмів.
- уміти: синтезувати інтелектуальні регулятори і проводити їх структурну та параметричну оптимізацію; виконувати аналіз ефективності роботи системи з інтелектуальними регуляторами; вміти застосувати генетичний алгоритм для розв’язання задач оптимального керування.
- Спосіб навчання: аудиторне
- Необхідні обов’язкові попередні та супутні модулі:
– пререквізити: теорія електроприводу, теорія автоматичного керування, вища математика, обчислювальна техніка та програмування, прикладне програмне забезпечення в інженерній справі, теорія множин.
– кореквізити: системи керування електроприводами, основи проектування електромеханічних систем, автоматизовані системи керування технологічними процесами.
- Зміст навчального модуля:
- Основи теорії нечітких множин. Структури нечітких регуляторів. Регулятори Мамдані та Такагі-Сугено. Нечіткі ПІ-, ПД- та ПІД-регулятори. Методи синтезу нечітких регуляторів. Основні структури систем автоматичного керування з нечіткими регуляторами. Основи теорії нейронних мереж. Типи та архітектура нейронних мереж. Методи навчання, тестування та адаптації нейронних мереж. Типи, моделі і робота нейрорегуляторів. Можливості і робота в пакеті Neural Network Toolbox. Основи теорії еволюційних алгоритмів. Кодування генетичної інформації. Генетичні оператори. Цільова функція, алгоритмічна та програмна реалізація генетичних алгоритмів.
- Рекомендована література:
-
Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю. Нейросетевые системы управления. – М: «Радиотехника», 2002. – 480 с.
Вороновский Г.М., Махотило К.В., Петрашов С.Н., Сергеев С.А. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. –Х.:Основа, 1997. – 112 с.
- Форми та методи навчання: лекції, лабораторні, самостійна робота.
- Методи і критерії оцінювання:
- Поточний контроль (25%): письмові звіти з лабораторних робіт, усне опитування
- Підсумковий контроль (75%): контрольні заходи, екзамен.
- Мова навчання: українська.