элективные дисциплины

Вид материала

Курс по выбору 2(3 дисциплины)
Курс по выбору 3(3 дисциплины)
Курс по выбору 2(3 дисциплины)
Курс по выбору 3(3 дисциплины)
Курс по выбору 2(3 дисциплины)
Курс по выбору 3(3 дисциплины)

Подобный материал:

1 2 3

Ожидаемые результаты: в результате изучения предмета студенты должны уметь самостоятельно исследовать и уметь дать оценку технико-экономических возможностей различных САУ; Исследовать статические и динамические характеристики режимов САУ; обрабатывать результаты экспериментальных исследований с целью построения основных характеристик различных САУ; оценивать влияние параметров и структуры системы на основные свойства САУ.

Курс по выбору 2(3 дисциплины)

Теория линейных систем автоматического регулирования

Пререквизиты: Теория линейных систем автоматического регулирования, Высшая математика, Физика, Теоретические основы электроники.

Постреквизиты: Моделирование и идентификация объектов управления, Оптимальные системы управления, системы автоматического проектирования, Автоматизация технических систем.

Целью преподавания дисциплины является подготовка специалиста, глубоко знающего основы теории автоматического управления и умеющего выполнять расчетные работы по созданию автоматических систем с широким использованием средств современной компьютерной техники.

Краткое описание курса: Статические системы эквиваленты преобразование структурных схем САР. Динамика САР. Составление и линеаризация дифференциального и управления. Комплексные коэффициент усиления и передаточная функция САР. Устойчивость САР. Критерий Ляпунова, Михайлова, Найквиста, Гурвица- Раусса. Построение обшей устойчивости D. Основные динамические звенья и их соединения. Характеристики динамических звеньев. Качества регулирования. Синтез систем регулирования. Выбор корректирующих устройств.

Ожидаемые результаты: в результате изучения предмета студенты должны уметь применять математические методы для анализа общих свойств линейных систем, на этой основе владеть методами анализа и синтеза линейных систем автоматического управления; выполнять расчетные работы по анализу устойчивости и качества систем, синтезу параметров и корректирующих звеньев по заданным требованиям к качеству функционирования систем.

Курс по выбору 3(3 дисциплины)

Теория нелинейных систем автоматического управления

Пререквизиты: Высшая математика, Начертательная геометрия, Информатика.

Постреквизиты: Элементы и устройства автоматизации, микропроцессорные комплексы в СУ

Целью преподавания дисциплины являются изучение общих принципов построения автоматических систем, исследования их устойчивости, надежности и быстродействия. Изучение современных инженерных методов анализа и синтеза нелинейных динамических систем; вопросы оптимального и адаптивного управления автоматических систем.

Краткое описание курса: Нелинейные системы и элементы. Основные методы линеаризации нелинейных характеристик. Методы исследования систем с нелинейными характеристиками. Основные понятия о фазовой плоскости. Фазовые портреты систем. Метод точечных преобразований. Стабилизация релейных САР. Оценка качества нелинейных систем. Метод Ляпунова. Критерий Папова. Синтез корректирующих устройств нелинейных САР. Импульсные системы автоматического управления. Основной математический аппарат теории дискретных систем. Разомкнутые импульсные цепи с амплитудной модуляцией. D-преобразование. Импульсные и частотные характеристики импульсных систем. Критерии устойчивости импульсных систем. Косвенные оценки качества регулирования. Коррекция импульсных систем..

Ожидаемые результаты: в результате изучения предмета студенты должны уметь применять математические методы для анализа общих свойств нелинейных систем, на этой основе владеть методами анализа и синтеза нелинейных систем автоматического управления; выполнять расчетные работы по анализу устойчивости, точности и качества нелинейных систем, синтезу структуры и параметров регулятора по заданным требованиям качеству функционирования систем.

Курс по выбору 1(3 дисциплины)

Системный анализ и исследование операций

Пререквизиты: Математический анализ, Информатика, Дискретная математика, Основы теорий нечетких множеств.

Постреквизиты: Теория информации, Основы моделирования НГО, Интерфейсы компьютерных систем, Компьютерные сети, Экспертные системы, Современные проблемы математических методов и информационно-компьютерных систем.

Целью преподавания дисциплины является ознакомить студентов основными методами системного анализа и исследования операций, как наиболее важных и перспективных методов решения сложных (производственных) задач исследований, оптимизации и управления производственными объектами и процессами. Кроме того, в курсе описывается методология использования методов системного анализа и исследования операций при формализации и решении реальных производственных проблем, которые часто характеризуются проблемами неопределенности и многокритериальности. Основная задача при этом состоит в развитии студентам навыков исследования сложных объектов на основе математического моделирования и управления на примере нефтегазового производства.

Краткое описание курса: Предусматривает рассмотрение основных проблем и перспектив методов оптимизации, вопросы разработки и применение их при создании различных информационно-компьютерных систем, при решении задач оптимизации и управлении производственными объектами.

Ожидаемые результаты: В результате изучения предмета студенты должны знать: методологию применения методов системного анализа и исследования анализа для решения производственных задач, алгоритмов реализации основных методов математического программирования, основных моделей исследований операций ориентированных для решения различных задач практики, уметь: применять алгоритмы методов исследований операций при решении конкретных прикладных задач, моделировать различных ситуаций на основе стандартных пакетов программ и интерпретировать полученных результатов, модифицировать модели решения задач оптимизации в зависимости от заданных критериев.

Курс по выбору 2(3 дисциплины)

Задачи и методы оптимизации

Пререквизиты:

Постреквизиты:

Целью преподавания дисциплины является обеспечение максимальной эффективности различных процессов за счет ведения их в оптимальном в определенном смысле режиме. Изучение методов оптимизации и их практическое использование в системах управления представляют существенный этап в подготовке бакалавров по автоматизации и управлению. Также ознакомление студентов с основными современными методами статической и динамической оптимизации; привить навыки самостоятельного решения оптимизационных задач путем выполнения численно – аналитических расчетов на практических занятиях; выработка творческого подхода к известным и к разработке новых алгоритмов оптимизации.

Краткое описание курса: Общая постановка задач оптимизации. Оптимизация методами дифференциального исчисления. Метод неопределенных множителей Лагранжа. Метод геометрического программирования. Методы нелинейного программирования. Методы нелинейного программирования без ограничений, использующие производные. Без градиентные методы детерминированного поиска. Методы случайного поиска. Оптимизация в условиях неопределенности и наличия помех. Многомерная условная оптимизация. Использование метода линейного программирования. Многокритериальные задачи оптимизации. Метод динамического программирования. Вариационное исчисление. Принцип максимума.

Ожидаемые результаты: В результате изучения данной дисциплины студент должен знать: основные методы статической и динамической оптимизации; особенности используемых алгоритмов оптимизации, их возможности и области применения; уметь грамотно формулировать содержательную и математическую постановку оптимизационных задач управления; выбирать подходящий для каждого конкретного случая метод оптимизации; решать задачи оптимизации, выполняя соответствующие численные и аналитические расчеты и привлекая для этих целей компьютер; обосновать необходимость разработки в некоторых случаях новых, нестандартных алгоритмов оптимизации, по возможности сформулировав требования к ним и пути их разработки.

Курс по выбору 3(3 дисциплины)

Численные методы

Пререквизиты: Информатика, Дискретная математика, Теория вероятности, Высшая математика.

Постреквизиты: Методы оптимизации, Технология программирования, Вычислительные системы, сети и телекоммуникаций.

Целью преподавания дисциплины является формирование представления, первичные знания, умения и навыки студентов по основам вычислительной математики как научной и прикладной дисциплины, достаточные для дальнейшего продолжения образования и самообразования их в области вычислительной техники и смежных с ней областях. Подготовить студентов к системному восприятию дальнейших дисциплин учебного плана бакалавров по данной специальности. Дать представление о роли и месте вычислительной математики и специалиста- алгоритмиста при постановке, выборе эффективных алгоритмов и интерпретации результатов решения задач в области проектирования и эксплуатации средств вычислительной техники.

Краткое описание курса: Основные сведения теории погрешностей. Вычисление значений аналитических функций. Решение алгебраических и трансцендентных уравнений. Решение систем линейных и нелинейных уравнений. Приближение и интерполяция функций. Численное дифференцирование и интегрирование. Приближённое вычисление обыкновенных дифференциальных уравнений.

Ожидаемые результаты: В результате изучения дисциплины у студентов должны быть сформированы представления о теоретических и практических проблемах вычислительной математики как области знаний и практической деятельности человека, связанных с необходимостью проведения численных расчётов при постановке вычислительных экспериментов как средства проверки математических моделей; разделах вычислительной математики, её структуре; формальных, прикладных средствах методов вычислений, основных вычислительных схемах алгоритмов численного анализа; месте и роли вычислительной математики в обществе.

Курс по выбору 1(3 дисциплины)

Современные проблемы мат.мет. и ИКС

Пререквизиты: Информатика, Дискретная математика, Программирование на алгоритмических языках, Технология программирования.

Постреквизиты: Теория информации, Организация вычислительных систем и сетей, Основы моделирования НГО, Интерфейсы компьютерных систем, Компьютерные сети, Архитектура компьютерных систем, Современные проблемы математических методов и информационно-компьютерных систем.

Целью преподавания дисциплины предусматривает изучение современных проблем математических методов и информационно-компьютерных систем, а также методов их решения. Эти знания необходимы будущим специалистам для эффективного исследования, моделирования и управления сложными количественно трудно описываемыми производственными системами.

Краткое описание курса: Предусматривает, рассматривает основных проблем и перспектив математических методов, вопросы разработки и применение их при создании различных информационно-компьютерных систем, при решении задач оптимизации и управлении производственными объектами.

Ожидаемые результаты: В результате изучения данной дисциплины студенты должны уметь применять методов нечеткого моделирования для оптимизации и управления сложными производственными объектами и реализовать алгоритмов синтеза математических моделей в нечеткой среде. Формализовать и решать задач оптимизации сложных систем в условиях многокритериальности и неопределенности; формализовать и решать задач принятия решений в условиях неопределенности и задач нечеткого математического программирования.

Курс по выбору 2(3 дисциплины)

Современные методы управления

Пререквизиты: Информатика, Дискретная математика, Программирование на алгоритмических языках, Технология программирования.

Постреквизиты: Теория информации, Организация вычислительных систем и сетей, Основы моделирования НГО, Интерфейсы компьютерных систем, Компьютерные сети, Архитектура компьютерных систем, Современные проблемы математических методов и информационно-компьютерных систем.

Целью преподавания дисциплины является изучение современных математических методов управления сложными технологическими комплексами. Эти знания необходимы будущим специалистам для эффективного исследования, моделирования и управления сложными количественно трудноописываемыми производственными системами. Изучение применения методов нечеткого моделирования для оптимизации и управления сложными производственными объектами и реализация алгоритмов синтеза математических моделей в нечеткой среде Формализация и решение задач оптимизации сложных систем в условиях многокритериальности и неопределенности. Формализация и решение задач принятия решений в условиях неопределенности и задач нечеткого математического программирования.

Краткое описание курса: Основные методы управления сложными производственными системами, проблемы и перспективы методов управления, вопросы разработки и применения их при создани различных информационно- компьютерных систем, при решении задач оптимизации и управления производственным объектами.

Ожидаемые результаты: в результате изучения предмета студенты должны применять методы математического моделирования для решения конкретных прикладных задач управления. Уметь интерпретировать результаты математического моделирования; применять различные программные средства при реализации математических моделей исследуемых объектов и оптимизации их

Курс по выбору 3(3 дисциплины)

Анализ и моделирование информ. процессов и систем

Пререквизиты: Моделирование информационных процессов и систем, модели и методы автоматизированного управления, современные проблемы информатизации и автоматизации управления, основы теории нечетких множеств, математические модели в нечёткой среде, нечёткая оптимизация

Постреквизиты: применение знаний при дипломировании (разработка дипломных проектов(работ))

Целью преподавания дисциплины предусматривает изучение системологии и теории оценивания фильтрации; изучение инструментальных средств имитации, идентификации и проектирования информационных процессов и систем.

Краткое описание курса: Системология. Теория оценивания фильтрации. Робастные системы. Нечеткие множества в задачах управления. Анализ функционирования. Модели сравнения и выбора. Выявление и оценка состояний. Порогнозирование развития. Улучение и оптимизация. Имитационные модели, системы, методы. Инструментальное средства имитации, идентификация и проектирования информационных процессов и систем. Технология моделирования.

Ожидаемые результаты: в результате изучения предмета студенты должны знать нечеткие множества и уметь их применять в задачах управления, анализировать и применять технологии моделирования и функционирования информационных процессов и систем.

Каталог элективных дисциплин обсужден на заседании кафедры «________».

Протокол № «____» «___________» 20___г

Зав. каф. «_______________» ______________________

Blog

5В070400, 050704 «Вычислительная техника и программное обеспечение» Бакалавр «Вычислительная техника и программное обеспечение» элективные дисциплины