Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Metoda siatkowa Boltzmanna I - podstawy
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
ZSDA-3-0019-s
Wydział:
Szkoła Doktorska AGH
Poziom studiów:
Studia III stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Szkoła Doktorska AGH
Semestr:
0
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski i Angielski
Forma studiów:
Stacjonarne
Prowadzący moduł:
dr inż. Straka Robert (straka@metal.agh.edu.pl)
Dyscypliny:
informatyka techniczna i telekomunikacja
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

Student poznaje zastosowanie metody siatkowej Boltzmanna (Lattice Boltzmann Method) w modelowaniu przepływów i wymiany ciepła w teorii (podstawy metody, zasady stosowania) i praktyce (algoritmy oparte o LBM).

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 Podstawowa i rozszerzona znajomość metody LBM. SDA3A_W03 Egzamin
Umiejętności: potrafi
M_U001 Symulacje numeryczne przepływu płynów i ciepła metodą LBM. SDA3A_U02 Zaliczenie laboratorium
M_U002 Implementacja algorytmów metody LBM na CPU SDA3A_U04, SDA3A_U02 Zaliczenie laboratorium,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Projekt
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 Potrafi współpracować podczas planowania i wykonywania zadań w grupie. SDA3A_K01, SDA3A_K02 Zaliczenie laboratorium,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Wykonanie projektu
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
56 28 0 28 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 Podstawowa i rozszerzona znajomość metody LBM. + - + - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Symulacje numeryczne przepływu płynów i ciepła metodą LBM. - - + - - - - - - - -
M_U002 Implementacja algorytmów metody LBM na CPU - - + - - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Potrafi współpracować podczas planowania i wykonywania zadań w grupie. + - + - - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 149 godz
Punkty ECTS za moduł 6 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 56 godz
Przygotowanie do zajęć 49 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 25 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 15 godz
Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe 2 godz
Dodatkowe godziny kontaktowe 2 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (28h):
Metoda siatkowa Boltzmanna

1. Podstawy fizyki statystycznej – równanie Boltzmanna
2. Wyprowadzenie równania siatkowego Boltzmanna, operatory SRT, MRT
3. Typy siatek, wielkości makroskopowe vs mikroskopowe
4. Układy jednostek, przejście SI <→ LBM, warunki brzegowe, początkowe
5. Równanie adwekcji-dyfuzji & LBM
6. Wymiana ciepła & LBM – przewodzenie
7. Pzepływy & LBM – laminarny przepływ w kanałe

Ćwiczenia laboratoryjne (28h):
Metoda siatkowa Boltzmanna – algoritmy CPU

Na zajęciach będą implementowane algorytmy numeryczne związane z zagadnieniami przedstawianymi na wykładach. Student podczas semestru pracuje też nad projektem końcowym z danej tematyki (wybierany w połowie semestru), który stanowi główną część oceny końcowej.

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:

Podane przez Prowadzącego na pierwszych zajęciach

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.
Sposób obliczania oceny końcowej:

0.8*ocena z projektu + 0.2*ocena z egzaminu

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

Podaje Prowadzący na pierwszych zajęciach w semestrze

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Znajomośc dowolnego języka programowania (najlepiej C/C++ i podobne).

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

1. Krüger T., Kusumaatmaja H., Kuzmin A., Shardt O., Silva G., Viggen E. M.,The Lattice Boltzmann Method: Principles and Practice, Springer, 2016
2. Mohamad A. A., Lattice Boltzmann Method: Fundamentals and Engineering Applications with Computer Codes, Springer, 2011.
3. Sukop M. C., Thorne D. T., Lattice Boltzmann Modeling: An Introduction for Geoscientists and Engineers, Springer (Corr. 2nd) 2007
4. Guo Z., Shu C., Lattice Boltzmann Method and Its Applications in Engineering (Advances in Computational Fluid Dynamics), World Scientific, 2013
5. Wolf-Gladrow D.A., Lattice-Gas Cellular Automata and Lattice Boltzmann Models: An Introduction, Springer, 2010
6. Suci S.,The Lattice Boltzmann Equation for Fluid Dynamics and Beyond (Numerical Mathematics and Scientific Computation),Clarendon Press, 2001

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

https://bpp.agh.edu.pl/autor/straka-robert-06530

Informacje dodatkowe:

Brak