Cel kształcenia i wykaz literatury

Główny cel kształcenia: Celem kształcenie jest nabycie przez studentów wiedzy teoretycznej o optymalizacji procesów oraz praktycznych umiejętności stosowania metod optymalizowania procesów wytwarzania

Ogólne informacje o zajęciach: Moduł obowiązkowy dla studentów drugiego semestru

Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć

Literatura wykorzystywana podczas zajęć wykładowych

1	Korzyński M	Metodyka eksperymentu	WNT, Warszawa.	2006
2	Stadnicki J.	Teoria i praktyka rozwiązywania zadań optymalizacji z przykładami zastosowań technicznych	WNT, Warszawa.	2006
3	Kusiak J., Danielewska-Tulecka A., Oprocha P	Optymalizacja. Wybrane metody z przykładami zastosowań	PWN, Warszawa.	2009

Literatura wykorzystywana podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/innych

1	Korzyński M	Metodyka eksperymentu	WNT, Warszawa.	2006
2	Stadnicki J	Teoria i praktyka rozwiązywania zadań optymalizacji z przykładami zastosowań technicznych	WNT, Warszawa.	2006
3	Kusiak J., Danielewska-Tulecka A., Oprocha P	Optymalizacja. Wybrane metody z przykładami zastosowań	PWN, Warszawa.	2009

Literatura do samodzielnego studiowania

1

Plonka S

Wielokryterialna optymalizacja procesów wytwarzania części maszyn

WNT, Warszawa .

2011

Wymagania wstępne w kategorii wiedzy/umiejętności/kompetencji społecznych

Wymagania formalne: Rejestracja na II semestr studiów

Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: Wiedza z zakresu podstaw statystyki matematycznej. Wiedza z zakresu podstaw projektowania procesów technologicznych

Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: Umiejętność prowadzenia samodzielnych analiz

Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: Kreatywność, otwartość na pozyskiwanie nowej wiedzy

Efekty kształcenia dla zajęć

MEK	Student, który zaliczył zajęcia	Formy zajęć/metody dydaktyczne prowadzące do osiągnięcia danego efektu kształcenia	Metody weryfikacji każdego z wymienionych efektów kształcenia	Związki z KEK	Związki z PRK
01	Posiada wiedzę matematyczną niezbędną do statystycznego opisu zbioru danych, testowania hipotez statystycznych, oceny adekwatności matematycznych modeli procesów wytwarzania oraz oceny istotności wpływu czynników sterowalnych na wynik procesu technologicznego. Posiada wiedzę matematyczną niezbędną do optymalizacji procesów technologicznych.	wykład	zaliczenie cz. pisemna	K_W01+	P7S_WG
02	Potrafi zaprojektować i przeanalizować wyniki eksperymentu dającego możliwość utworzenia modelu matematycznego procesu, potrafi przeprowadzić obliczenia niezbędne do oceny istotności współczynników modelu oraz oceny jego adekwatności. Potrafi zaprojektować i przeanalizować wyniki eksperymentu pozwalającego ocenić istotność wpływu czynnikow sterowalnych na wynik procesu	laboratorium problemowe	raport pisemny	K_W07++ K_U08+++	P7S_UW P7S_WG
03	Zna i potrafi zastosować w praktyce podstawowe metody optymalizacji procesów	wykład, laboratorium problemowe	zaliczenie cz. pisemna, raport pisemny	K_W07++	P7S_WG
04	Ma umiejętność wyciągania wniosków o kierunkach doskonalenia procesów wytwarzania oraz potrafi je optymalizować na podstawie wyników uzyskanych dzięki wykorzystaniu metod optymalizacyjnych	wykład, laboratorium problemowe	zaliczenie cz. pisemna, raport pisemny	K_U16+++	P7S_UW

Uwaga: W zależności od sytuacji epidemicznej, jeżeli nie będzie możliwości weryfikacji osiągniętych efektów uczenia się określonych w programie studiów w sposób stacjonarny w szczególności zaliczenia i egzaminy kończące określone zajęcia będą mogły się odbywać przy użyciu środków komunikacji elektronicznej (w sposób zdalny).

Treści kształcenia dla zajęć

Sem.	TK	Treści kształcenia	Realizowane na	MEK
2	TK01	Wprowadzenie do modelowania i optymalizacji. Populacja i próba. Pojęcie modelowania i optymalizacji. Zmienna losowa i jej rozkłady. Korelacja i regresja. Testowanie hipotez statystycznych.	W01	MEK01
2	TK02	Badanie istotności wpływu. Program statyczny randomizowany kompletny. Program statyczny randomizowany blokowy. Prpgram typu kwadrat łaciński. Program typu kwadrat grecko-łaciński	W02	MEK01 MEK02
2	TK03	Plany statyczne zdeterminowane dwupoziomowe. Plany dwupoziomowe bez uwzględniania skutków interakcji. Plany dwupoziomowe z uwzględnieniem skutków interakcji. Plany dwupoziomowe z przekształcaniem badanych czynników.	WO3	MEK02
2	TK04	Plany statyczne zdeterminowane trójpoziomowe. Plany Hartleya.	W04	MEK02
2	TK05	Klasyfikacja metod optymalizacji. Kryteria optymalizacji. Ogólna charakterystyka metod optymalizacji procesów technologicznych	W05	MEK03
2	TK06	Optymalizacja na podstawie modelu matematycznego. Optymalizacja bez znajomości modelu matematycznego. Metody gradientowe. Metoda sympleksów. Metoda Taguchi.	W06	MEK03
2	TK07	Metoda planowana ewolycyjnego. SSN w optymalizacji procesów. Algorytmy genetyczne. Algorytmy ewolucyjne. Optymalizacja wielokryterialna	W07	MEK03
2	TK08	Badanie istotności wpływu czynników sterowalnych na wynik procesu technologicznego	L01	MEK02
2	TK09	Modelowanie procesu technologicznego przy wykorzystaniu planów statycznych zdeterminowanych	L02	MEK02
2	TK10	Optymalizacja procesu metodą przejścia po gradiencie	L03	MEK03 MEK04
2	TK11	Optymalizacja procesu metodą sympleksów	L04	MEK03 MEK04
2	TK12	Optymalizacja wielokryterialna procesu	L05	MEK03 MEK04

Nakład pracy studenta

Forma zajęć	Praca przed zajęciami	Udział w zajęciach	Praca po zajęciach
Wykład (sem. 2)		Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.	Studiowanie zalecanej literatury: 20.00 godz./sem.
Laboratorium (sem. 2)	Przygotowanie do laboratorium: 10.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 15.00 godz./sem.	Dokończenia/wykonanie sprawozdania: 20.00 godz./sem.
Konsultacje (sem. 2)	Przygotowanie do konsultacji: 1.00 godz./sem.	Udział w konsultacjach: 4.00 godz./sem.
Egzamin (sem. 2)	Przygotowanie do egzaminu: 20.00 godz./sem.	Egzamin pisemny: 2.00 godz./sem. Inne: 1.00 godz./sem.

Sposób wystawiania ocen składowych zajęć i oceny końcowej

Forma zajęć	Sposób wystawiania oceny podsumowującej
Wykład	Egzamin realizowany w formie pisemnej. Podczas ezaminu sprawdzane jest osiągnięcie efektów modułowych MEK01, MEK02, MEK03. Student który zaliczył na 3,0: Potrafi odpowiedzieć na pytania testowe z zakresu obejmowanego sprawdzanymi efektami modułowymi. Student, który zaliczył na ocenę 4,0 dodatkowo: potrafi odpowiedzieć na pytania opisowe, wykazując się wiedzą o podstawach omawianych metod. Student, który zaliczył na ocenę 5,0: dodatkowo posiada pogłębioną wiedzę na temat podstaw naukowych omawianych metod
Laboratorium	Warunkiem zaliczenia zajęć laboratoryjnych jest aktywny udział w zajęciach oraz poprawne wykonanie wszystkich sprawozdań. Przy zaliczaniu zajęć laboratoryjnych sprawdzane jest osiągnięcie efektów modułowych MEK02, MEK03, MEK04.
Ocena końcowa	Ocena końcowa jest oceną z egzaminu

Przykładowe zadania

Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
(-)

Realizowane podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/projektowych
(-)

Inne
(-)

Czy podczas egzaminu/zaliczenia student ma możliwość korzystania z materiałów pomocniczych : nie

Treści zajęć powiazane są z prowadzonymi badaniami naukowymi: tak

1	K. Antosz; E. Kozłowski; S. Prucnal; J. Sęp	Integrating Sensor Systems and Signal Processing for Sustainable Production: Analysis of Cutting Tool Condition	2024
2	K. Antosz; E. Kozłowski; S. Prucnal; J. Sęp	Pre-processing Signal Analysis for Cutting Tool Condition in the Milling Process	2024
3	M. Bucior; R. Kosturek; J. Sęp; T. Ślęzak; L. Śnieżek; J. Torzewski; W. Zielecki	Effect of Shot Peening on the Low-Cycle Fatigue Behavior of an AA2519-T62 Friction-Stir-Welded Butt Joint	2023
4	P. Cichosz; M. Drajewicz; M. Góral; A. Majka; W. Nowak; J. Sęp; R. Smusz	Design of Newly Developed Burner Rig Operating with Hydrogen Rich Fuel Dedicated for Materials Testing	2023
5	E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński	The Use of Principal Component Analysis and Logistic Regression for Cutter State Identification	2022
6	G. Budzik; K. Bulanda; D. Filip; J. Jabłoński; A. Łazorko; M. Oleksy; A. Paszkiewicz; Ł. Przeszłowski; J. Sęp; S. Snela; P. Turek; S. Wolski	Manufacturing Polymer Model of Anatomical Structures with Increased Accuracy Using CAx and AM Systems for Planning Orthopedic Procedures	2022
7	J. Sęp; G. Szyszka	Comparative Performance Evaluation of Multiconfiguration Touch-Trigger Probes for Closed-Loop Machining of Large Jet Engine Cases	2022
8	K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński	Machine Multi-sensor System and Signal Processing for Determining Cutting Tools Service Life	2022
9	K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński	Machining Process Time Series Data Analysis with a Decision Support Tool	2022
10	K. Antosz; E. Kozłowski; J. Sęp; T. Żabiński	The use of random forests to support the decision-making process for sustainable manufacturing	2022
11	L. Gałda; J. Sęp; S. Świrad	Effect of the Sliding Element Surface Topography on the Oil Film Thickness in EHD Lubrication in Non-Conformal Contact	2022
12	M. Bucior; W. Habrat; R. Kluz; K. Krupa; J. Sęp	Multi-criteria optimization of the turning parameters of Ti-6Al-4V titanium alloy using the Response Surface Methodology	2022
13	R. Amadio; A. Carreras-Coch; D. Mazzei; J. Merino; J. Navarro; J. Sęp; D. Stadnicka; C. Stylios; M. Tyrovolas; T. Żabiński	Industrial Needs in the Fields of Artificial Intelligence, Internet of Things and Edge Computing	2022
14	R. Bartłomowicz; A. Bednarz; J. Jaworski; J. Sęp; A. Wójcik	Analysis of the effects of simplifications on the state of loads in a centrifugal compressor	2022
15	K. Antosz; D. Kwiatanowski; J. Sęp; G. Szyszka	Automatic compensation of errors of multi-task machines in the production of aero engine cases	2021
16	K. Antosz; E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; J. Sęp; T. Żabiński	Integrating advanced measurement and signal processing for reliability decision-making	2021
17	M. Laciuga; J. Sęp	Analytic optimization framework for resilient manufacturing production and supply planning in Industry 4.0 context-buffer stock allocation-case study	2021
18	E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; S. Prucnal; J. Sęp; T. Żabiński	Machining sensor data management for operation-level predictive model	2020
19	G. Budzik; J. Jóźwik; Ł. Kochmański; M. Oleksy; A. Paszkiewicz; Ł. Przeszłowski; J. Sęp; P. Turek; D. Żelechowski	An Analysis of the Casting Polymer Mold Wear Manufactured Using PolyJet Method Based on the Measurement of the Surface Topography	2020
20	J. Sęp; D. Stadnicka; J. Zając	Przegląd wymagań stawianych specjalistom na rynku pracy w województwie podkarpackim w kontekście wymagań technologii Przemysłu 4.0	2020
21	K. Dudek; L. Gałda; R. Oliwa; J. Sęp	Surface layer analysis of helical grooved journal bearings after abrasive tests	2020
22	E. Kozłowski; D. Mazurkiewicz; S. Prucnal; J. Sęp; T. Żabiński	Assessment model of cutting tool condition for real-time supervision system	2019
23	J. Kluska; M. Madera ; T. Mączka; J. Sęp; T. Żabiński	Condition monitoring in Industry 4.0 production systems - the idea of computational intelligence methods application	2019
24	L. Gałda; A. Olszewski; J. Sęp; T. Żochowski	Experimental investigation into surface texture effect on journal bearings performance	2019
25	P. Litwin; J. Sęp; D. Stadnicka	TIPHYS: Otwarta platforma sieciowa dla wspierania procesu edukacyjnego z zakresu Industry 4.0	2019