Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Simulation of engineering systems
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
GRTZ-1-711-s
Wydział:
Górnictwa i Geoinżynierii
Poziom studiów:
Studia I stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Rewitalizacja Terenów Zdegradowanych
Semestr:
7
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Angielski
Forma studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
prof. dr hab. inż. Snopkowski Ryszard (snopkows@agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

The aim of the course is to acquire knowledge and skills in the field of preparation and execution of engineering system simulations. The experience gained translates into the student’s awareness of the importance of using stochastic simulation to solve engineering problems.

Opis efektów uczenia się dla modułu zajęć
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Powiązania z KEU Sposób weryfikacji i oceny efektów uczenia się osiągniętych przez studenta w ramach poszczególnych form zajęć i dla całego modułu zajęć
Wiedza: zna i rozumie
M_W001 Student has a knowledge in the scope of the stochastic simulation. RTZ1A_W01 Wykonanie ćwiczeń
M_W002 Student has a knowledge in using the stochastic simulation in the modelling of engineering systems RTZ1A_W01 Wykonanie ćwiczeń
Umiejętności: potrafi
M_U001 Student is able to perform the analysis of the results of the simulation RTZ1A_U03 Studium przypadków
M_U002 Student is able to use a stochastic simulation to find a solution in given problem. RTZ1A_U03 Wykonanie ćwiczeń
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 Understands the necessity of lifelong learning RTZ1A_K01 Wykonanie ćwiczeń
Liczba godzin zajęć w ramach poszczególnych form zajęć:
SUMA (godz.)
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
30 15 0 15 0 0 0 0 0 0 0 0
Matryca kierunkowych efektów uczenia się w odniesieniu do form zajęć i sposobu zaliczenia, które pozwalają na ich uzyskanie
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Forma zajęć dydaktycznych
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Wiedza
M_W001 Student has a knowledge in the scope of the stochastic simulation. + - + - - - - - - - -
M_W002 Student has a knowledge in using the stochastic simulation in the modelling of engineering systems + - + - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Student is able to perform the analysis of the results of the simulation - - + - - - - - - - -
M_U002 Student is able to use a stochastic simulation to find a solution in given problem. - - + - - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Understands the necessity of lifelong learning + - + - - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 78 godz
Punkty ECTS za moduł 3 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 30 godz
Przygotowanie do zajęć 17 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 15 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 15 godz
Dodatkowe godziny kontaktowe 1 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (15h):

Introduction.
Repeating chosen issues in the probability calculus and statistics.
Random Number Generators.
Stochastic simulation as a method of analysis of engineering systems.
Characteristics of models of engineering systems:
- model of the communications system,
- model of the technological system,
- model of system of mass service.
Analysis of the results of the simulation.
Methodology of formulating applications.

Ćwiczenia laboratoryjne (15h):

Computer simulation models of engineering:
- model of the communications system,
- model of the technological system,
- model of system of mass service.
Presentation of simulation results in graphical form.
Analysis of the results of the simulation.
Evaluation of engineering systems in the function the probability

Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Wykład: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Ćwiczenia laboratoryjne: W trakcie zajęć laboratoryjnych studenci samodzielnie rozwiązują zadany problem praktyczny, dobierając odpowiednie narzędzia. Prowadzący stymuluje grupę do refleksji nad problemem, tak by otrzymane wyniki miały wysoką wartość merytoryczną.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Passing is a positive evaluation of the laboratory.

Zasady udziału w zajęciach:
  • Wykład:
    – Obecność obowiązkowa: Nie
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego.
  • Ćwiczenia laboratoryjne:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci wykonują ćwiczenia laboratoryjne zgodnie z materiałami udostępnionymi przez prowadzącego. Student jest zobowiązany do przygotowania się w przedmiocie wykonywanego ćwiczenia, co może zostać zweryfikowane kolokwium w formie ustnej lub pisemnej. Zaliczenie zajęć odbywa się na podstawie zaprezentowania rozwiązania postawionego problemu. Zaliczenie modułu jest możliwe po zaliczeniu wszystkich zajęć laboratoryjnych.
Sposób obliczania oceny końcowej:

The average ratings of simulations performed in the laboratory

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

The student independently makes up for the arrears. The teacher allows participation in classes with another group.

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

No additional requirements

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

SNOPKOWSKI R.: The use of the Stochastic Simulation for Identification of the Function of Output Probability Density. Archives of Mining Sciences, Polish Academy of Sciences, Vol.50, No.4, 2005
SNOPKOWSKI R.: Symulacja stochastyczna. AGH Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne, Kraków 2007
PLUCIŃSKA A., PLUCIŃSKI E.: Rachunek prawdopodobieństwa. Statystyka matematyczna. Procesy stochastyczne. Warszawa, WNT 2000

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

SNOPKOWSKI R.: Boundary conditions for elementary functions of probability densities for the production process realised in longwalls. Archives of Mining Sciences, Polish Academy of Sciences, Vol.45, No.4, 2000.
SNOPKOWSKI R.: Longwall output plan considered in probability aspect. Archives of Mining Sciences, Polish Academy of Sciences, Vol.47, No.3, 2002
SNOPKOWSKI R.: The use of stochastic simulations in modeling and analysis of mining processes. Proceedings of the 16th international conference on Systems science. Vol. 3, Applications of systems analysis to technical systems; Applications of systems analysis to non-technical systems; Applications of systems analysis to biomedical systems: Wrocław 2007
SNOPKOWSKI R.: Stochastic model of the longwall face excavation using two-way shearer mining technology. Archives of Mining Sciences, Polish Academy of Sciences, Vol.54, No.3, 2009
SNOPKOWSKI R.: Funkcje zmiennych losowych – możliwości redukcji modeli stochastycznych (część I). Zesz. Naukowe AGH, Górnictwo i Geoinżynieria z.2, Kraków 2005r.
SNOPKOWSKI R.: Funkcje zmiennych losowych – możliwości redukcji modeli stochastycznych (część II). Zesz. Naukowe AGH, Górnictwo i Geoinżynieria z.3, Kraków 2005r.
SNOPKOWSKI R.: Splot funkcji zmiennych losowych w redukcji modelu stochastycznego. Przegląd Górniczy nr2, Katowice 2006
SNOPKOWSKI R., Generator liczb losowych o rozkładzie Gaussa w symulacji stochastycznej procesów, Szkoła Ekonomiki i Zarządzania w Górnictwie 2006, publikacje naukowe Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie, 2006.
SNOPKOWSKI R., Liczba eksperymentów w symulacji stochastycznej, Szkoła Ekonomiki i Zarządzania w Górnictwie 2007, publikacje naukowe Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie, 2007.
SNOPKOWSKI R., Błędy i niedokładności w symulacji stochastycznej procesów – możliwości ich weryfikacji, Górnictwo i Geoinżynieria, Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica, Kraków 2009.
SNOPKOWSKI R., Stochastyczne metody analizy procesu produkcyjnego realizowanego w przodkach ścianowych kopalń węgla kamiennego, Wydawnictwa AGH, Kraków 2012.
SNOPKOWSKI R.: Symulacja stochastyczna. AGH Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne, Kraków 2007

Informacje dodatkowe:

no additional information