Аннотации рабочих программ дисциплин подготовки бакалавров по направлению 150400. 62 Металлургия
| Вид материала | Документы |
- Аннотации рабочих программ дисциплин подготовки бакалавров по направлению 150100, 1497.02kb.
- Основная образовательная программа высшего профессионального образования Направление, 479.28kb.
- Учебный план подготовки бакалавров по направлению 150400. 62 Металлургия, 428.23kb.
- Программа вступительного испытания по направлению «Металлургия», 51.65kb.
- Аннотации программ учебных дисциплин основной образовательной программы по направлению, 5252.4kb.
- Аннотации рабочих программ полевых практик направление подготовки 021000 география, 111.54kb.
- Туризм аннотации программ гуманитарный, социальный и экономический цикл, 1376.62kb.
- Аннотации примерных программ учебных дисциплин подготовки бакалавра по направлению, 329.62kb.
- Методические рекомендации к разработке рабочих программ учебных дисциплин. Общие положения, 67.97kb.
- Аннотации примерных программ учебных дисциплин подготовки бакалавра по направлению, 554.77kb.
Б2. В. ОД3 Математическое планирование эксперимента и статистическая обработка результатов
Дисциплина «Математическое планирование эксперимента и статистическая обработка результатов» является дисциплиной базовой части математического и естественнонаучного цикла дисциплин подготовки студентов по направлению 150400 «Металлургия»
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 зачетных единицы (108 ч.).
Цели и задачи дисциплины
Целью дисциплины «Математическое планирование эксперимента и статистическая обработка результатов» является формирование знаний по организации экспериментальных исследований, овладение методиками разработки рабочих планов и программ проведения научных исследований, подготовки заданий для исполнителей, организации проведения эксперимента и испытаний, а так же анализа их результатов.
Задачей дисциплины «Математическое планирование эксперимента и статистическая обработка результатов» является:
- формирование следующих компетенций:
общекультурных: ОК-1, ОК-6, ОК-11, ОК-13,
профессиональных: ПК-1, ПК-7, ПК-10, ПК-11.
.
Структура дисциплины: лекции – 18 ч.; практические занятия – 36 ч; самостоятельная работа -54 ч.
Основные дидактические единицы (разделы):
- эксперименты, факторы, математические модели;
- оценивание погрешностей, представление результатов измерений;
- дисперсионный анализ;
- корреляционный и регрессионный анализ данных;
- полный факторный эксперимент, построение интерполяционных формул;
- обработка результатов факторного эксперимента;
- рандомизация условий проведения экспериментов Дробные факторные планы;
- полный факторный эксперимент второго порядка;
- параметры оптимизации, обобщенный параметр оптимизации;
- поиск оптимальных условий, метод движения по градиенту;
- планирование эксперимента при изучении диаграмм состав-свойство.
В результате изучения дисциплины студент должен:
знать:
- методы статистической обработки экспериментальных данных;
- формы представления экспериментальных данных;
- методы сокращения числа проводимых экспериментов;
- структуру экспериментальной деятельности;
- методы поиска оптимума функции;
- методы изучения многокомпонентных систем;
- требования к факторам и откликам;
- предназначение корреляционного, дисперсионного и регрессионного анализ данных;
- правила составления полных факторных экспериментов;
- преимущества и недостатки дробных факторных экспериментов;
- правила составления планов высоких порядков;
- для чего необходима рандомизация экспериментов;
- основные методы обобщения откликов;
- методы поиска оптимума функции;
- правила составления планов при исследовании многокомпонентных систем;
уметь :
- оценивать погрешности измерений;
- оценивать тесноту связи между случайными величинами;
- проводить расчеты по алгоритмам полных, дробных факторных планов, анализировать полученные коэффициенты;
- делать выводы относительно значимости тех или иных факторов;
- рандомизировать опыты во времени, проводить разбиение плана на блоки;
- рассчитывать оптимальные условия проведения экспериментов методом Бокса-Вильсона;
- проводить обобщение откликов по простым шкалам и шкале Харрингтона;
- находить коэффициенты приведенного полинома в симплекс- планах.
владеть :
- методологией организации, планирования, проведения и обработки результатов экспериментов и экспериментальных исследований;
- методикой выполнения исследовательских проектов.
Виды учебной работы: лекции, практические занятия, самостоятельная работа: изучение теоретического курса, выполнение расчетных заданий, подготовка к выполнению расчетных практических задач, подготовка к промежуточному контролю.
Изучение дисциплины заканчивается зачетом.
Аннотация рабочей программы дисциплины
Б2. В. ОД6. Информационные технологии в металлургии.
Общая трудоемкость изучения дисциплины составляет 3 ЗЕТ (108 час.)
Цели и задачи:
Целями освоения дисциплины (модуля) «Информационные технологии в металлургии» является углубленное изучение студентом информационных технологий и интегрированных информационных систем с современным концептуальным подходом построения систем управления (MRP, MRPII, ERP, CSRP-системы).
В результате освоения данной дисциплины у студента формируются основные общекультурные и профессиональные компетенции, отвечающие требованиям ФГОС по направлению «Металлургия» к результатам освоения ООП ВПО.
Основные дидактические единицы (разделы):
1. Базы знаний и экспертные системы.
2. Гипертекстовые мультимедийные инструментальные системы.
3. Системы поддержки научно-технического творчества.
4. Системы поддержки объектно-ориентированного анализа и проектирования.
5. Интеллектуальные и обучающие системы и тренажеры.
В результате изучения дисциплины «Информационные технологии в металлургии» студент должен:
Знать:
- языки программирования в СУБД, их классификацию и особенности;
- методы проектирования реляционных баз данных;
- базисные средства манипулирования реляционными данными;
Уметь:
- отображать и просматривать HTML-документы с использованием объектно-ориентированных языков программирования;
- создавать персональные веб-сайты с помощью технологии HTML;
Владеть:
- принципами нормализации (ограничения) схем отношений на сопровождение баз данных ЭС металлургии (на примере доменного производства).
Виды учебной работы: лекции, лабораторные занятия, самостоятельная работа.
Изучение дисциплины заканчивается зачетом.