Управління науковими проектами 1

Анотація навчальної дисципліни

Мета вивчення дисципліни: оволодіння науковцями знаннями щодо основних понять проведення наукових досліджень на основі математичного моделювання систем і процесів та методами розв’язання на комп’ютерах задач, що виникають в процесі дослідження та проектування систем.

Практичне значення та використання отриманих знань:
володіти теоретичними засадами та практичними методами/прийомами математичного моделювання; методами ідентифікації і верифікація моделей, проводити оцінку результатів експерименту; сприяти розвитку професійно-наукової ідентичності та професійній адаптації в науковій спільноті.

Основні результати навчання
Формулювати і перевіряти гіпотези; використовувати для обґрунтування висновків належні докази, зокрема, результати теоретичного аналізу, експериментальних досліджень, спостережень, тощо і математичного та/або комп’ютерного моделювання, наявні літературні дані.
Планувати і виконувати експериментальні та/або теоретичні дослідження з теплоенергетики та дотичних міждисциплінарних напрямів з використанням сучасних інструментів, критично аналізувати результати власних досліджень і результати інших дослідників у контексті усього комплексу сучасних знань щодо досліджуваної проблеми.

Тематика та види навчальних занять

1 тиждень.
Лекція 1. Математичне моделювання як сучасна технологія наукового дослідження. Побудова моделей і складання їхнього математичного опису.

2 тиждень. 
Практичне заняття 1. Ідентифікація і верифікація моделей, корегування моделі під час експлуатації.

3 тиждень. 
Лекція 2. Фізичні моделі реальних об’єктів. Передумови, що забезпечують можливість побудови фізичної моделі об’єкту. Декомпозиція об’єкту. Компоненти і їхні властивості. Основи використання імовірнісно-статистичних методів аналізу інформації при математичному моделюванні.

4 тиждень. 
Практичне заняття 2. Параметр і його залежність від зовнішніх факторів і конструктивно-технологічних властивостей компоненту.

5 тиждень. 
Лекція 3. Оцінка результатів експерименту. Оцінки параметрів і перевірка статистичних гіпотез. Дисперсійний аналіз.  Хаотична невизначеність. Невизначені характеристики моделі. Форми подання невизначеності.

6 тиждень. 
Практичне заняття 3. Лінійне оцінювання. Метод найменших квадратів.

7 тиждень. 
Лекція 4. Статистичний контроль якості технологічних процесів. Методи оптимізації та організація обчислень при математичному моделюванні. Формулювання задачі оптимізації. Функція, функціонал, критерій. Математичні моделі як основа оптимізації технологічних процесів. Оптимізація методом диференціальних обчислень.

8 тиждень. 
Практичне заняття 4. Статистичний контроль якості некількісних ознак. Контрольні карти кількісних ознак.
Модульна контрольна робота 1.

9 тиждень. 
Лекція 5. Особливості методів оптимізації з урахуванням обмежень. Обмеження першого і другого роду. Особливості пошуку екстремуму недиференційованих функцій. Експериментальний пошук оптимуму. Основні принципи організації обчислень з допомогою інтегрованих програмних засобів при машинному моделюванні.

10 тиждень. 
Практичне заняття 5. Пошук оптимуму чисельними методами. Методи пошуку оптимуму на основі оцінки градієнта і субградієнта. Пошук екстремуму з використанням вейвлет-перетворення. 

11 тиждень. 
Лекція 6. Використання інтегрованих програмних засобів для вирішення задачі класифікації. Нейронні кола. Класифікація з навчанням і самонавчанням з використанням вейвлет-перетворень. Особливості і недоліки градієнтних і субградієнтних методів класифікації Загальна схема та основні методи аналізу та планування експерименту.

12 тиждень. 
Практичне заняття 6. Основні методи пошуку екстремуму з використанням інтегрованих програмних засобів.

13 тиждень. 
Лекція 7.  Активні методи дослідження. Статичні моделі. Планування експериментів першого порядку при конструюванні та виготовленні апаратури. Використання методів дисперсійного аналіз.  Імітаційне моделювання. Постановка задачі. Використання агрегатного принципу для імітаційного моделювання.

14 тиждень. 
Практичне заняття 7. Планування експериментів другого порядку для пошуку оптимальних технологічних умов виробництва. Архітектурне моделювання  складних систем.

15 тиждень. 
Лекція 8. Текст (теxt) кре Інструментальні засоби моделювання. Стандарти моделювання. Моделювання в середовищах математичних пакетів.
Модульна контрольна робота 2.

Самостійна робота: 60 годин. 

Консультації: здійснюються викладачем впродовж семестру згідно розкладу.

Оцінювання результатів навчання

Система оцінювання рівня навчальних досягнень ґрунтується на принципах ЄКТС та є накопичувальною. Дисципліна поділяється на два семестрові модулі. Здобувачі протягом семестру готуються до лекційних та практичних занять, виконують чотири обов’язкових  індивідуальних завдання та 2 модульні контрольні роботи.  
Кожний модуль оцінюється у максимально можливі 50 балів:
Семестровий модуль № 1
Оцінка за написання роботи на тему «Види моделей» – max 15 балів;
Оцінка за написання роботи на тему «Статистичні критерії для перевірки гіпотез» – max 15 балів;
Модульна контрольна робота – max 20 балів.
Семестровий модуль № 2
Оцінка за написання роботи на тему «Форми подання невизначеності»  – max 15 балів;
Оцінка за написання роботи на тему «Функціональні моделі» – max 15 балів. 
Модульна контрольна робота – max 20 балів.

Посилання на рекомендовані джерела
1.    Оптимальное управление [Текст] : монография / А. И. Третьяк, А. В. Усов, А. П. Коновалов. - Одесса : Астропринт, 2018. – 238 с. 
2.    Усов А. В., Шпинковська М. І., Шпинковський О. А. Рівняння математичної фізики в моделюванні технічних систем : Навчальний посібник. Луцьк : Вежа-Друк, 2020. 208 с.
3.    Моделювання та оптимізація систем : підручник / В. М. Дубовой, Р. Н. Квєтний, О. І. Михальов, А. В. Усов. – Вінниця, 2017. – 804 с.
4.    Усов, А. В. Чисельні методи та їх реалізація у середовищі Scilab : навч. пос. / А. В. Усов, О. А. Шпинковський, М. І. Шпинковська / Одес. нац. політехн. ун-т. - Одеса, 2018. - 194 с.