ПЕРВОЕ ВЫСШЕЕ ТЕХНИЧЕСКОЕ УЧЕБНОЕ ЗАВЕДЕНИЕ РОССИИ
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«НАЦИОНАЛЬНЫЙ МИНЕРАЛЬНО-СЫРЬЕВОЙ УНИВЕРСИТЕТ «ГОРНЫЙ»
Согласовано | Утверждаю |
___________________ Руководитель ООП по направлению 240100 проф. |
_______________________ Зав. кафедрой ПТПЭ проф. |
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
«МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ»
Направление подготовки: 240100 Химическая технология
Квалификация (степень) выпускника: бакалавр, специальное звание «бакалавр техники и технологий»
Форма обучения: очная
Составители: заведующий каф. ПТПЭ
доцент каф. ПТПЭ
САНКТ-ПЕТЕРБУРГ
2012
1.Цели и задачи дисциплины:
Учебная дисциплина "Математические методы обработки экспериментальных данных" — вариативная часть дисциплин математического и естественнонаучного цикла направления "Химическая технология" первого уровня высшего профессионального образования бакалавриата.
Основной целью образования по дисциплине «Математические методы обработки экспериментальных данных» является формирование профессиональной технической культуры, под которой понимается готовность и способность личности использовать в профессиональной деятельности приобретённую совокупность знаний, умений и навыков для обеспечения выполнения расчётов основных процессов и объектов химической технологии и выполнение элементов проектных разработок, характера мышления и ценностных ориентаций, при которых вопросы энерго - и ресурсосбережения рассматриваются в качестве приоритета.
Основными обобщёнными задачами дисциплины (компетенциями) являются:
· приобретение понимания проблем осуществления энерго-и ресурсосберегающих технологических процессов переработки природных энергоносителей при защите окружающей среды от техногенных воздействий;
· овладение приёмами сбора научно-технической информации, отечественного и зарубежного опыта для разработки проектов и реконструкции промышленных агрегатов и оборудования;
· формирование:
— культуры мышления, обобщения и анализа информации, постановки цели и выбора путей её достижения;
— готовности самостоятельно приобретать новые знания, используя современные образовательные и информационные технологии;
— способностей использовать основные положения и методы социальных, гуманитарных и экономических наук при решении социальных и профессиональных задач;
— готовности использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования;
— способностей к оценке вклада своей предметной области в решение экологических проблем и проблем безопасности;
— способностей понимать сущность и значение информации в развитии современного информационного общества, сознавать опасности и угрозы, возникающие в этом процессе, соблюдать основные требования информационной безопасности, в том числе защиты государственной тайны.
2. Место дисциплины в структуре ООП ВПО по направлению подготовки 240100 «Химическая технология»
Дисциплина «Математические методы обработки экспериментальных данных» относится к вариативной части дисциплин математического и естественнонаучного цикла основной образовательной программы.
Содержание дисциплины базируется на знаниях, полученных при изучении других дисциплин естественнонаучного и профессионального циклов, а знания, умения и навыки, полученные при её изучении, будут использованы в процессе освоения профессиональных дисциплин, при курсовом и дипломном проектировании, в практической профессиональной деятельности.
Изучение и успешная аттестация по данной дисциплине, наряду с другими дисциплинами, являются необходимыми для освоения профессиональных дисциплин, прохождения учебной и производственной практик.
3. Требования к результатам освоения дисциплины:
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих общекультурных (ОК) и профессиональных компетенций (ПК) выпускника:
производственно-технологическая деятельность:
· - способен находить организационно - управленческие решения в нестандартных ситуациях и готов нести за них ответственность (ОК-4);
· - понимает роль охраны окружающей среды и рационального природопользования и для развития и сохранения цивилизации (ОК-13);
· - способен осуществлять технологический процесс в соответствии с регламентом и использовать технические средства для измерения основных параметров технологического процесса, свойств сырья и продукции (ПК-7);
· - способен составлять математические модели типовых профессиональных задач, находить способы их решений и интерпретировать профессиональный (физический) смысл полученного математического результата (ПК-8);
· - способен планировать и проводить физические и химические эксперименты, проводить обработку их результатов и оценивать погрешности, математически моделировать физические и химические процессы и явления, выдвигать гипотезы и устанавливать границы их применения (ПК-21);
· - готов использовать информационные технологии при разработке проектов(ПК-27).
В результате изучения дисциплины студент должен:
знать:
— основные закономерности процессов переноса теплоты, движения жидкости и газов применительно к технологическим агрегатам;
— основные закономерности химических и физико-химических процессов, процессов массопереноса применительно к технологическим процессам, агрегатам и оборудованию нефтегазопереработки;
— основные группы и классы современных материалов, их свойства и области применения, принципы выбора.
уметь:
— выполнять чертежи деталей и элементов конструкций;
— рассчитывать и анализировать процессы внешнего и внутреннего теплообмена в аппаратах различного технологического назначения, выбирать рациональные температурные и тепловые режимы работы оборудования;
— применять типовые подходы по обеспечению безопасности жизнедеятельности и экологической чистоты;
— применять методы анализа и обработки экспериментальных данных, систематизации научно-технической информации;
— принимать технологические решения, позволяющие использовать безотходные и ресурсосберегающие технологии.
владеть:
— методами компьютерной графики;
— навыками расчёта и проектирования оборудования различного технологического назначения;
— навыками работы с современными программными средствами подготовки конструкторско-технологической документации;
— методами анализа технологических процессов и их влияния на качество получаемых продуктов.
4. Объём дисциплины и виды учебной работы
Вид учебной работы | Всего часов | Семестры | |||
Аудиторные занятия (всего) | 34 | III | |||
В том числе: | |||||
Лекции | 17 | 17 | |||
Практические занятия (ПЗ) | 17 | 17 | |||
Семинары (С) | - | - | |||
Лабораторные работы (ЛР) | - | - | |||
Самостоятельная работа (всего) | 34 | 34 | |||
В том числе: | |||||
Курсовой проект (работа) | - | - | |||
Расчетно-графические работы | 24 | 24 | |||
Реферат | - | - | |||
Другие виды самостоятельной работы | 10 | 10 | |||
Оформление лабораторных работ | - | - | |||
Вид промежуточной аттестации: экзамен | зач. | зач. | |||
Общая трудоемкость час зач. ед. | 68 | 68 | |||
2 | 2 |
5. Содержание дисциплины
5.1. Содержание разделов дисциплины
№ п/п | Наименование раздела дисциплины | Содержание раздела |
1. | Введение | Предмет дисциплины. Значение эксперимента в научных исследованиях и промышленной практике. Содержание дисциплины |
2. | Классификация методов исследований | Фундаментальные и прикладные исследования. Теоретические и экспериментальные исследования. Натурный и модельные исследования. Стадии натурных исследований. Пассивный и активный эксперимент. Физическое и математическое моделирование. Поисковые исследования. Системный анализ процессов металлургической технологии. Общие принципы анализа типовых технологических процессов. Исследования на физических объектах в металлургии. Лабораторные эксперименты. Сущность масштабного перехода к полупромышленным и промышленным исследованиям |
3. | Моделирование. | Основные его виды. Математическое моделирование. Классификация математических моделей. Структурные и эмпирические модели. статические и динамические модели. Физические, аналоговые и имитационные модели |
4. | Математическая обработка результатов эксперимента | Представление результатов измерений. Погрешности измерений. Дискретные и непрерывные данные. Гистограммы и полигоны распределения. Предельные распределения. Нормальное распределение. Вероятность получения данного результата измерений. Генеральная совокупность измерений и выборка. Средние выборки к генеральной совокупности. Стандартное отклонение и другие показатели меры точности измерений |
5. | Дисперсионный анализ | Уравнения дисперсионного анализа. Квадраты отклонений и число степеней свободы в дисперсионном уравнении. Дисперсионный анализ качественных факторов. Дисперсионный анализ количественных факторов |
6. | Корреляционный анализ | Стохастическая связь. Степень тесноты связи. Коэффициент корреляции. Ковариация. Коэффициент множественной корреляции. Корреляционное отношение |
7. | Регрессионный анализ | Метод наименьших квадратов. Применение метода наименьших квадратов. На примере нахождения коэффициентов уравнения линейной регрессии. Анализ полученного регрессионного уравнения. Оценки равноточности, значимости коэффициентов уравнения регрессии и адекватности уравнения. Нахождение параметров линейной регрессии методом множественной корреляции. Регрессионный анализ в матричной форме |
8. | Подбор эмпирических формул | Подход к подбору эмпирических формул Метод выравнивания функции. Способ средних. Степенные и показательные функции как эмпирические формулы. Методы нахождения формулы для трех переменных |
9. | Планирование эксперимента | Порядок решения задач. Составление планов первого порядка. Дробный факторный эксперимент. Составление планов второго порядка |
10. | Методы оптимизации | Решение задач оптимизации. Метод сканирования. Оптимизация эксперимента методом Гаусса Зайделя. Метод градиента. Решение задач оптимизации методом крутого восхождения. Симплексный метод оптимизации. Применение методов случайного поиска при решении задач оптимизации |
11. | Методы определения динамических характеристик объекта | Методы изучения динамики процесса. Экспериментальные исследования с применением трассеров или индикаторов. Исследования по внедрению и освоению средств автоматического контроля и управления |
5.2 Разделы дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми (последующими) дисциплинами
Шифр | Наименование обеспе-чиваемых (последую-щих) дисциплин | № № разделов данной дисциплины, необходимых для изучения обеспечиваемых (последующих) дисциплин | ||||||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 9 | 9 | 10 | 11 | ||
ОПД.09 | Системы управления химико-технологическими процессами
| + | + | + | + | + | + | + | + | + |
ОПД. Р.05 | Химическая технология ПЭ и УМ | + | + | + | + | + | + | + | + | + |
ОПД. Р.02 | Высокотемпературные процессы химической технологии | + | + | + | + | + | + | + | + | + |
ОПД. Р.05 | Организация научных исследований | + | + | + | + | + | + | + | + | + |
5.3. Разделы дисциплин и виды занятий
№ п/п | Наименование раздела дисциплины | Лек- ций | Практ. зан. | Лаб. зан. | Семи-наров | СРС | Всего часов |
1. | Введение | 1 | 2 | 3 | |||
2. | Классификация методов исследований | 1 | 2 | 3 | |||
3. | Моделирование. | 1 | 2 | 3 | |||
4. | Математическая обработка результатов эксперимента | 1 | 2 | 2 | 5 | ||
5. | Дисперсионный анализ | 2 | 2 | 4 | 8 | ||
6. | Корреляционный анализ | 2 | 2 | 4 | 8 | ||
7. | Регрессионный анализ | 2 | 4 | 4 | 10 | ||
8. | Подбор эмпирических формул | 2 | 2 | 4 | 8 | ||
9. | Планирование эксперимента | 2 | 3 | 4 | 9 | ||
10. | Методы оптимизации | 2 | 2 | 4 | 8 | ||
11. | Методы определения динамических характеристик объекта | 1 | 2 | 3 |
6. Лабораторный практикум
Лабораторные занятия не предусмотрены.
7. Практические занятия
№ п/п | № раздела дисциплины | Наименование практических занятий | Трудо-емкость (час.) |
1 | Математическая обработка результатов эксперимента. Дисперсионный анализ | Выборки (математическое ожидание, дисперсии, и др. оценки). Проверка нормальности закона распределения | 4 |
2 | Корреляционный анализ Регрессионный анализ. Подбор эмпирических формул | Метод наименьших квадратов. Парная корреляция. Уравнение регрессии. Проверка регрессионного уравнения на значимость и адекватность | 8 |
3 | Планирование эксперимента | Построение планов полного и дробного факторного экспериментов | 3 |
4 | Методы оптимизации | Нахождение экстремума при планировании эксперимента | 2 |
Примерная тематика курсовых проектов (работ)
Курсовые проекты (работы) не предусмотрены.
8 Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины:
а) основная литература
1. , , А. Методы исследований и организация экспериментов. Харьков: Гуманитарный центр, 200с.
2. С. Теория вероятностей. 5-е изд., стер. М.: Высшая школа. 19с.
3. С. Теория вероятностей и математическая статистика. 6-е изд., стер. М.: Высшая школа. 19с.
4. Математическое моделирование основных процессов химических производств./ , М.: Высшая школа, 19с.
5. П. Математическое моделирование металлургических процессов. М.: Металлургия, 1986ю 236 с.
б) дополнительная литература
1. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий./ , М.: Наука. 19с.
2. В. Статистические методы описания химических и металлургических прочессов. М.: Металлургия, 19с.
3. Введение в моделирование химико-технологических процессов. М.: Химия, 19с.
4. Хартман К. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов./ М.: Мир, 19с.
Электронные версии учебников, пособий, методических разработок, указаний и рекомендаций по всем видам учебной работы, предусмотренных вузовской рабочей программой, находящиеся в свободном доступе для студентов, обучающихся в вузе.
г) базы данных, информационно-справочные и поисковые системы
Операционные системы Windows, стандартные офисные программы.
9.Материально-техническое обеспечение дисциплины
Использование материалов и приборов лаборатории кафедры печных технологий и природных энергоносителей, показ видеоматериалов. Использование студентами для самостоятельной работы разработанных на кафедре учебников и учебных пособий.
Для реализации практических занятий по дисциплине кафедра располагает компьютерным классом.
10.Методические рекомендации по организации изучения дисциплины
Примерная программа предусматривает возможность обучения в рамках традиционной поточно-групповой системы обучения. При этом обучение рекомендуется в течение семестра: для бакалавров — в III
Разработчики:
Национальный минерально-сырьевой университет «Горный» | Заведующий кафедрой печных технологий и переработки энергоносителей, профессор |
|
Национальный минерально-сырьевой университет «Горный» | Доцент кафедры печных технологий и переработки энергоносителей, |
|
