Форма затверджена наказом ректора ХНТУСГ

01-08/45 від 16.03.16 р.

Ф-КФ-02-3

Харківський національний технічний університет сільського господарства

імені Петра Василенка

Кафедра «Сільськогосподарські машини»

«ЗАТВЕРДЖУЮ»

Директор ННІ МСМ

(підпис)       В.М. Власовець

«6» червня         2018 року

РОБОЧА ПРОГРАМА НАВЧАЛЬНОЇ ДИСЦИПЛІНИ

Н ППП 9 «Моделювання технологічних процесів і систем»

(шифр і назва навчальної дисципліни)

Галузь знань                    20 «Аграрні науки та продовольство»                             

(шифр і назва)

Спеціальність                208 «Агроінженерія»                                                                                                                                                                         

(шифр і назва спеціальності)

          за освітньою програмою    «Агроінженерія»                                                                                                                                                   

(назва)

інститут             ННІ «Мехатроніки та систем менеджменту»                                                              

2018 рік.

Робоча програма «Моделювання технологічних процесів і систем»                    для студентів

галузь знань          20 «Аграрні науки та продовольство»

(назва навчальної дисципліни)

за спеціальністю      208 «Агроінженерія»                                                                              

                          (вказати шифр і назву)

за освітньою програмою «Агроінженерія»

 (вказати назву)                                                         

Розробник програми:

Доцент, к.т.н. Кириченко Р.В.

Робочу програму схвалено на засіданні кафедри «Сільськогосподарські машини»

Протокол від  «5»   

Завідувач кафедри СГМ     Пастухов В.І. (прізвище та ініціали)

«5» червня 2018 року

Ó ХНТУСГ імені Петра Василенка, 2018 рік

Ó Кириченко Р.В.. 2018 рік

1. Опис навчальної дисципліни

Найменування показників Галузь знань, напрям підготовки, освітньо-кваліфікаційний рівень Характеристика навчальної дисципліни
денна форма навчання заочна форма навчання
Кількість кредитів – 3 Галузь знань 20 «Аграрні науки та продовольство» (шифр і назва)   Нормативна
Модулів – 2 Спеціальність: 208 «Агроінженерія» (шифр і назва) за освітньою програмою «Агроінженерія» (назва) Рік підготовки
2-й 2-й
Загальна кількість годин – 90 Семестр
3-й 3-й
Лекції
Тижневих годин для денної форми навчання: аудиторних – 2 самостійної роботи студента – 4 Освітньо-кваліфікаційний рівень: Магістр   12 год. 4 год.
Практичні, семінарські
12 год. 4 год.
Лабораторні
Самостійна робота
66 год. 82 год.
Вид контролю:
11-й семестр – іспит 11-й семестр – іспит

Примітка.

Співвідношення кількості годин аудиторних занять до самостійної і індивідуальної роботи становить:

для денної форми навчання – 24/66

для заочної форми навчання – 8/82

2. Мета та завдання навчальної дисципліни

Мета: вивчення загальних питань теорії моделювання, методів побудови математичних моделей технологічних процесів і систем, їх використання для проведення обчислювальних експериментів і рішення оптимізаційних завдань.

Завдання: вивчення дисципліни «Моделювання технологічних процесів і систем» є засвоєння студентами основних понять і визначень теорії моделювання, класифікацій моделей та видів моделювання, особливостей застосування різних моделей і математичного моделювання, алгоритмів побудови моделей, основ побудови і дослідження однофакторних та багатофакторних регресійних моделей.

У результаті вивчення навчальної дисципліни студент повинен бути компетентним:

Інтегральна компетенція: Здатність вирішувати складні завдання і проблеми у галузі агропромислового виробництва у процесі навчання або професійної діяльності, що передбачає проведення досліджень,  здійснення інновацій та характеризуються невизначеністю умов і вимог.

Загальні компетентності: Здатність до критичного порівняння основних концепцій розвитку аграрної економіки, на які спирається сучасна економічна наука і практика макрорегулювання на державному рівні.

Здатність творчо та критично мислити, застосувати філософські знання у процесі виконання наукового дослідження, оволодіти методологією наукового пізнання, логікою та культурою наукової дискусії.

Спеціальні (фахові) компетентності: Здатність використовувати методологію наукових досліджень для створення нових та удосконалення існуючих технологічних систем сільськогосподарського призначення, пошуку оптимальних методів їх експлуатації; здатність виконувати теоретичні дослідження методами класичних наук, з використанням теорії подібності та аналізу розмірностей, статистичної динаміки, теорії масового обслуговування в області механізації сільського господарства.

Здатність використовувати сучасні методи моделювання технологічних процесів і систем для створення моделей механізованих технологічних процесів сільськогосподарського виробництва.

Здатність розв’язувати складні спеціалізовані задачі та практичні проблеми в області агропромислового виробництва, що забезпечує застосування сучасних інформаційних та комп’ютерних технологій.

Здатність вирішувати оптимізаційні задачі для ефективного машиновикористування в рослинництві, тваринництві, зберіганні і транспортуванні сільськогосподарської продукції.

Здатність проектувати технології та технічні засоби виробництва, первинної переробки, зберігання та транспортування сільськогосподарської продукції.

Здатність забезпечувати працездатність і справність сільськогосподарської техніки при мінімальних витратах часу, трудових та матеріальних ресурсів.

Здатність організовувати виробничі процеси аграрного виробництва на принципах систем точного землеробства, ресурсозбереження, оптимального природокористування та охорони природи.

Здатність до отримання і аналізу інформації щодо тенденцій розвитку аграрних  наук, технологій і техніки в агропромисловому виробництві.

Здатність використовувати методи і прийоми обґрунтування та прийняття оптимальних рішень в інженерній діяльності.

Здатність використовувати принципи екологічної безпеки при розробці нових проектів і виробничих технологій в АПК; до аналізу шляхів підвищення екологічності сільськогосподарського виробництва.

Знати: особливості постановки задач оптимізації; класифікацію оптимізаційних методів та моделей; принципи побудови оптимальних моделей процесів; проблеми, що виникають при рішенні задач оптимізації; основні методи та комп’ютерні програмні засоби для рішення задач оптимізації.

вміти: сформулювати завдання і критерій оптимальності; зібрати необхідну інформацію і доопрацювати її при необхідності; побудувати математичну модель; вибрати необхідні параметри програми для і розв’язання задачі; правильно внести інформацію в комп’ютер і розв’язати задачу; дати аналіз оптимального рішення і його стійкості; сформулювати рекомендації для використання результатів моделювання.

На вивчення навчальної дисципліни відводиться 90 годин, 3 кредити ЄКТС.

Робоча програма розрахована на студентів, які навчаються за освітньо–кваліфікаційними програмами підготовки бакалавра. Програма побудована згідно з вимогами кредитно–модульної системи організації навчального процесу у вищих навчальних закладах за Європейською кредитно–трансферною системою (ECTS).

3. Програма навчальної дисципліни

Змістовий модуль 1. Основи теорії моделювання

Тема 1. Моделі. Моделювання.

Вступ. Основні поняття та визначення. Модель. Об’єкт дослідження. Процес. Система. Елемент системи. Зовнішня (довкілля) середа. Гіпотеза. Аналогія. Моделювання.

Цілі і принципи моделювання. Теорія подібності. Аксіоми теорії моделювання.

Види моделей та моделювання. Основні ознаки моделей. Матеріальне та ідеальне моделювання. Натурне і аналогове моделювання. Інтуїтивне і наукове моделювання. Знакове моделювання. Когнітивна (змістовна) модель: описова, пояснювальна, прогностична. Концептуальна модель: логіко-семантична, структурно-функціональна і причинно-наслідкова. Формальна модель: математична та інформаційна. Види реального моделювання технічних систем і процесів: натурне і фізичне. Уявне моделювання: наочне, символічне і математичне. Види наочного моделювання: гіпотетичне і аналогове. Статичне і динамічне моделювання. Детерміноване і стохастичне моделювання. Дискретне і безперервне моделювання. Повне, неповне і наближене моделювання.

Функції моделей. Фактори, що впливають на модель об’єкта. Об’єкт дослідження. Вхідний вплив (вхідний фактор) та відгук об’єкта (вихідний фактор). Керуюча та спливаюча дія на об’єкт. Параметри властивостей і структури об’єкта. Характеристики об’єкта. Проблема і задачі дослідження. Класифікації задач. Апріорна інформація про об’єкт. Класифікація та властивості інформації. Суб’єкт дослідження (моделювання). Мова опису об’єкта.

Тема 2. Математичне моделювання.

Основні поняття і визначення: математична модель та математичне моделювання. Вимоги до математичної моделі. Структура математичної моделі.

Класифікація математичних моделей. Складність об’єкта моделювання. Оператор математичної моделі: лінійний і нелінійний. Параметри моделі: якісні та кількісні, дискретні і безперервні, змішані. Цілі моделювання: дескриптивні, оптимізаційні, управлінські. Метод реалізації математичної моделі: аналітичний (алгебраїчний і наближений) та алгоритмічний (чисельний і імітаційний). Статистичні моделі: емпіричні, ідентифіковані, ймовірносно-статистичні, дослідно-статистичні.

Цілі математичного моделювання для технічних об’єктів і технологічних процесів.

Тема 3. Алгоритм побудови моделі.

Технології комплексного моделювання. Алгоритм побудови аналітичної моделі. Алгоритм побудови емпіричної моделі.

Характеристика основних етапів алгоритмів побудови аналітичних і емпіричних моделей. Етап виявлення суперечності і формулювання проблеми. Етап визначення об’єкта дослідження і постановки задачі (задач). Етап аналізу апріорної інформації, формулювання гіпотези дослідження. Етап вибору вхідних і вихідних факторів. Фактор. Критерій оптимізації. Ранжування. Ранг. Етап формалізації задачі. Етап побудови моделі. Етап планування та проведення експерименту. Рівень фактору. Мета планування експерименту – визначити кількість факторів і їх рівнів для отримання необхідної і достатньої інформації про об’єкт дослідження. Етап перевірки адекватності моделі (для емпіричних моделей). Адекватність. Етап інтерпретації результатів моделювання. Інтерпретація. Етап рішення задачі оптимізації. Етап використання моделі та документування результатів.

Змістовий модуль 2. Побудова емпіричних регресійних моделей.

Тема 4. Планування і проведення експерименту.

Основні поняття і визначення. Експеримент. Планування експерименту. Теорія багатофакторного експерименту. Дослід. Якісний та кількісний експеримент. Фактори: контрольовані і керовані; контрольовані але не керовані; неконтрольовані. Функція відгуку.

Планування експерименту. Вибір рівнів факторів. План експерименту. Факторний простір експерименту. Інтервал варіювання. Верхній, нульовий та нижній рівень. План першого порядку. План другого порядку.

Повний факторний експеримент (ПФЕ). Матриця планування повного факторного експерименту. Властивості ПФЕ: симетричність щодо центру експерименту; умова нормування; ортогональність; рототабельность. Дробовий факторний експеримент (ДФЕ). Дробова репліка.

Проведення експерименту. Рандомізація. Екстремальний та інтерполяційний експеримент.

Тема 5. Регресивні моделі з однією вхідною змінною.

Основні поняття. Регресія. Кореляція (кореляційний залежність). Кореляційний аналіз. Однозначна і багатозначна функціональна залежність. Ймовірнісна (стохастична, статистична) залежність. Регресійний аналіз. Об’єкт дослідження з одним вхідним і одним вихідним фактором. Діаграма розсіювання (точкова діаграма). Крива регресії. Залежна вихідна змінна і незалежна вхідна змінна. Рівняння регресії. Регресійна модель. Метод найменших квадратів. Однофакторна регресійна модель.

Адекватність регресійних моделей. Критерій Фішера.

Точність регресійних моделей. Коефіцієнт кореляції Пірсона. Окремі випадки значення коефіцієнта кореляції.

Види регресійних моделей з однієї вхідною змінною: ступенева; експоненціальна; зворотна; поліном.

Тема 6. Регресивні моделі з декількома вхідними змінними. Інтерпретація і оптимізація регресійних моделей.

Багатофакторна (множинна) лінійна регресія. Об’єкт дослідження з декількома вхідними факторами. Багатофакторні моделі. 

Матричний підхід до визначення коефіцієнтів регресії.

Оцінка адекватності та точності багатофакторної лінійної моделі. Рівень значущості.

Лінійні регресійні моделі з декількома вхідними змінними: поліном з однією незалежною змінною; поліном з декількома незалежними змінними; зворотна модель; комбінована модель.

Нелінійні регресійні моделі з декількома вхідними змінними. Нелінійної моделлю з «внутрішньої лінійністю»: ступенева (мультиплікативна) модель; експоненціальна модель; зворотна модель. Нелінійна модель з «внутрішньою нелінійністю».

Методи та етапи побудови регресійних моделей. Метод виключення змінних і метод включення змінних.

Інтерпретація моделі. Основні кроки інтерпретації: аналіз значень коефіцієнтів регресії; аналіз знаків перед коефіцієнтами регресії; аналіз розрахункових значень вихідних змінних.

Оптимізація моделі. Метод Бокса-Уїлсона і симплекс-планування. Градієнт безперервної однозначної функції.

4. Структура навчальної дисципліни

Назви змістових модулів і тем Кількість годин
денна форма Заочна форма
Усьо-го у тому числі Усьо-го у тому числі
л п лаб інд с.р. л п лаб інд с.р.
Змістовий модуль 1. Основи теорії моделювання
Тема 1. Вступ. Моделі. Моделювання. 15 2 2 11 15 1 14
Тема 2. Математичне моделювання. 15 2 2 11 15 1 1 13
Тема 3. Алгоритм побудови моделі. 15 2 2 11 15 1 14
За змістовим модулем 1 45 6 6 33 45 2 2 41
Змістовий модуль 2. Побудова емпіричних регресійних моделей
Тема 4. Планування і проведення експерименту. 15 2 2 11 15 1 14
Тема 5. Регресивні моделі з однією вхідною змінною. 15 2 2 11 15 1 1 13
Тема 6. Регресивні моделі з декількома вхідними змінними. Інтерпретація і оптимізація регресійних моделей. 15 2 2 11 15 1 14
За змістовим модулем 2 45 6 6 33 45 2 2 41
Усього годин 90 12 12 66 90 4 4 82

5. Теми семінарських занять

Відсутні

6. Теми практичних занять

№ з/п Назва теми Кількість годин
денна заочна
1 Симплексний метод розв’язування задач лінійного програмування 2 1
2 Транспортна задача лінійного програмування. Метод потенціалів 2
3 Нелінійне програмування. Знаходження умовного екстремуму методом Лагранжа 2 1
4 Вибір закону розподілу випадкової величини 2
5 Ортогональне центральне композиційне планування 2 1
6 Рототабельне центральне композиційне планування 2 1

7. Теми лабораторних занять

Відсутні

8. Самостійна робота

№ з/п Назва теми
1 Математичні моделі оптимізаційних задач

9. Індивідуальні завдання

Індивідуальне завдання виконується у вигляді складання математичної моделі при виконані магістерської роботи, зміст якого має індивідуальний характер

10. Методи навчання

Теоретичний матеріал надається у вигляді лекцій із застосуванням технічних засобів (мультимедійна техніка).

Практичні заняття проводяться у комп’ютерному класі із застосуванням навчальних комп’ютерних програм.

11. Методи контролю

Поточне тестування, захист розрахункових робіт, підсумкове тестування – іспит.

12. Розподіл балів, які отримують студенти

Поточне тестування та самостійна робота Підсумковий тест (екзамен) Сума
Змістовий модуль №1 Змістовий модуль № 2 40 100
Т 1 Т 2 Т 3 Т 4 Т 5 Т 6
10 10 10 10 10 10

Шкала оцінювання: національна та ECTS

Сума балів за всі види навчальної діяльності ОцінкаECTS Оцінка за національною шкалою для екзамену
90-100 А відмінно 
82-89 В добре
74-81 С
64-73 D задовільно
60-63 Е
35-59 FX незадовільно з можливістю повторного складання
0-34 F незадовільно з обов’язковим повторним вивченням дисципліни

13. Методичне забезпечення

Навчальні програми; опорні конспекти лекцій; інтерактивний комплекс навчально–методичного забезпечення дисципліни; нормативні документи; плакати.

1. Навчальні програми; опорні конспекти лекцій.

2. Інтерактивний комплекс навчально-методичного забезпечення дисципліни (вказівки до виконання практичних занять).

3. Ілюстративні матеріали (плакати, стенди та ін.).

4. Комплекти демонстраційних матеріалів (презентації).

14. Рекомендована література

Базова

  1. Ашихмин В. Н. Введение в математическое моделирование: учебное пособие / В. Н. Ашихмин [и др.]; под ред. П. В. Трусова. Москва: ЛОГОС, 2005. 440 с.
  2. Адлер Ю.П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий / Ю.П. Адлер, Е.В. Маркова, Ю.В. Грабовский Ю.В. – Л.: Наука, 1976. – 280 с.
  3. Вергунова І.М. Основи математичного моделювання для аналізу та прогнозування агрономічних процесів / І.М. Вергунова. – К.: Нора-Прінт, 2000. – 146 с.
  4. Гультяев А.К. Имитационное моделирование в среде Windows / А.К. Гультяев. – СПб.: Корона принт, 2001. – 400 с.
  • Дулов В. Г. Математическое моделирование в современном естествознании: учебное пособие / В.Г. Дулов, В.А. Цибаров; под ред. В.Г. Дулова. Санкт-Петербург: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2001. 244 с.
  • Зарубин В.С. Математическое моделирование в технике: учебник для вузов / В.С. Зарубин [и др.]; под ред. В.С. Зарубина. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. 496 с.
  • Молчанов А.А. Моделирование и проектирование сложных систем / А.А. Молчанов. – К.: Выща школа. Головное изд-во, 1988. – 359 с.
  • Пожидаєв С.П. Моделі і моделювання у інженерній справі: Навчальне видання / С.П. Пожидаєв. К.: НУБіП, 2012. – 271 с.
  • Советов Б.Я. Моделирование систем: учебник для вузов / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. 3-е изд., перераб и доп. Москва: Высшая школа, 2001. 343 с.
  • Струченков В.И. Методы оптимизации. Основы теории, задачи, обучающие компьютерные программы: Учебное пособие / В.И. Струченков. – М.: Издательство «Экзамен», 2005. – 256 с.

Допоміжна

  1. Адлер Ю. П. Теория эксперимента: прошлое, настоящее, будущее / Ю. П. Адлер, Ю. В. Грановский, Е. В. Макарова. Москва: Знание, 1982. 64 с.
  2. Беликов В.Г. Применение математического планирования и обработка результатов эксперимента в фармации / В.Г. Беликов, В.Д. Пономарев, Н.И. Коковкин-Щербак. – М.: Медицина, 1973. – 232 с.
  3. Большев Л.Н., Таблицы математической статистики / Л.Н. Большев, Н.В. Смирнов Н.В. – М.: Наука, 1983. -416 с.
  4. Веников В.А. Теория подобия и моделирования / В.А. Веников. – М.: Высш. шк., 1976. – 479 с.
  5. Вольф В.Г. Статистическая обработка опытных данных / В.Г Вольф. – М.: Колос, 1966. -255 с.
  6. Грушко И.М. Основы научных исследований / И.М. Грушко, В.М. Сиденко. – Харьков: Изд-во ХГУ Вища школа, 1983. – 224 с.
  7. Гухман А.А. Введение в теорию подобия / А.А. Гухман. – М.: Высшая школа, 1973. – 296 с.
  8. Деденко Л.Г. Математическая обработка и оформление результатов эксперимента / Л.Г. Деденко, В.В. Керженцев. – М.: Изд-во МГУ, 1977. – 112 с.
  9. Доспехов Б.А. Методика полевого опыта / Б.А. Доспехов. – М.: Агропромиздат, 1985.-351 с.
  10. Дьяконов В. П. Новые информационные технологии: учебное пособие / В.П. Дьяконов [и др.]; под ред. В.П. Дьяконова. Москва: СОЛОН-Пресс, 2005. 640 с.
  11. Завалишин Ф.С. Методы исследований по механизации сельскохозяйственного производства / Ф.С. Завалишин, Н.Г. Мацнев. – М.: Колос, 1982. – 228 с.
  12. Заїка П.М. Теорія сільськогосподарських машин. Том 1, частина 1. Машини та знаряддя для обробітку ґрунту / П.М Заїка. Харків: Око, 2002. – 444 с.
  13. Заїка П.М. Теорія сільськогосподарських машин. Том 1, частина 2. Машини для сівби та садіння / П.М Заїка. Харків: Око, 2002. – 452 с.
  14. Заїка П.М. Теорія сільськогосподарських машин. Том 1, частина 3. Машини для приготування і внесення добрив / П.М Заїка. Харків: Око, 2002. – 352 с.
  15. Заїка П.М. Теорія сільськогосподарських машин. Том 1, частина 4. Машини для захисту рослин від шкідників і хворіб / П.М Заїка. Харків: Око, 2002. – 272 с.
  16. Заїка П.М. Теорія сільськогосподарських машин. Том 2, частина 1. Машини для заготівлі кормів / П.М Заїка. Харків: Око, 2003. – 360 с.
  17. Заїка П.М. Теорія сільськогосподарських машин. Том 2, частина 2, книга 1. Зернозбиральні машини / П.М Заїка. Харків: Око, 2003. – 369 с.
  18. Заїка П.М. Теорія сільськогосподарських машин. Том 2, частина 2, книга 2. зернозбиральні машини / П.М Заїка. Харків: Око, 2005. – 404 с.
  19. Заїка П.М. Теорія сільськогосподарських машин. Том 3. Машини для очистки і сортування насіння / П.М Заїка. Харків: Око, 2005. – 438 с.
  20. Закс Л. Статистическое оценивание / Л. Закс. – М.: Статистика, 1976. – 598 с.
  21. Засуха В.А. Прикладна математика / В.А. Засуха, В.П. Лисенко, Б.Л. Голуб. К.: Арістей, 2004. -228 с.
  22. Зобнин Б.Б. Моделирование систем: конспект лекций / Б.Б. Зобнин. Екатеринбург: Изд-во УГГГА, 2001. 129 с.
  23. Корн Г. Справочник по математике для научных работников и инженеров / Г. Корн, Т. Корн. М.: Наука, 1972. 830 с.
  24. Кузьмин В.В. Математическое моделирование технологических процессов сборки и механической обработки изделий машиностроения: учебник для вузов / В.В. Кузьмин и др. М.: Высшая школа, 2008. 279 с.
  25. Лаврик В.І. Методи математичного моделювання в екології / В.І. Лаврик. – К.: Вид. Дім «КМ Академія», 2002. – 203 с.
  26. Ли Т.Г. Управление процессами с помощью ЭВМ. Моделирование и оптимизация / Т.Г. Ли, Г.З. Адамс, У.М. Гейнв. – М.: Сов. Радио, 1972. -312 с.
  27. Львовский Е.Н. Статистические методы построения эмпирических формул / Е.Н. Львовский. – М.: Высш. шк., 1982. – 224 с.
  28. Ногин В.Ю. Основы теории оптимизации / В.Ю. Ногин, И.О. Протодьяконов, И.И. Евлампиев. М.: Высшая школа, 1986. 384 с.
  29. Пономарев К.К. Составление и решение дифференциальных уравнений инженерно-технических задач / К.К. Пономарев. – М.: Учпедгиз, 1962. – 184 с.
  30. Ризниченко Г.Ю. Математические модели в биофизике и экологии / Г.Ю. Ризниченко. Москва – Ижевск, 2003. – 184 с.
  31. Рогов В. А. Методика и практика технических экспериментов: учебное пособие / В. А. Рогов. Москва: Академия, 2005. 288 с.
  32. Саблина Н.Г. Информационные технологии: конспект лекций: в 2 частях / Н.Г. Саблина, Г.М. Черногородова. Екатеринбург: Изд-во УГТУ – УПИ, 2001. Ч. 2. 119 с.
  33. Снедекор Дж. У. Статистические методы в применении к исследованиям в сельском хозяйстве и биологии / Дж. У. Снедекор. – М.: Изд-во с.-х. литературы, журналов и плакатов, 1961. – 503 с.
  • Спирин Н.А. Методы планирования и обработки результатов инженерного эксперимента: учебное пособие / Н.А. Спирин [и др.]; под ред. Н.А. Спирина; ГОУ ВПО УГТУ – УПИ. Екатеринбург, 2003. 260 с.
  • Хорафас Д.Н. Системы и моделирование / Д.Н. Хорафас. – М.: Мир, 1967. – 420 с.
  • Цирлин А.М. Оптимальное управление технологическими процессами / А.М. Цирлин. Москва: Энергопромиздат, 1986. 400 с.
  • Шенк X. Теория инженерного эксперимента / X. Шенк. – М.: Мир, 1972. – 382 с.

15. Інформаційні ресурси

  1. Література бібліотеки ХНТУСГ ім. П. Василенка та Електронного ресурсу навчально-методичного забезпечення ХНТУСГ ім. П. Василенка.
  2. Джерела (Інтернет) по моделюванню технологічних процесів і систем.
  3. korolenko.kharkov.com – електронний каталог Харківської державної наукової бібліотеки імені В. Г. Короленка.

Примітки:

  1. Робоча програма навчальної дисципліни є нормативним документом вищого навчального закладу і містить виклад конкретного змісту навчальної дисципліни, послідовність, організаційні форми її вивчення та їх обсяг, визначає форми та засоби поточного і підсумкового контролів.
  2. Розробляється лектором. Робоча програма навчальної дисципліни  розглядається на засіданні кафедри (циклової комісії), у раді (методичної комісії) факультету (навчального закладу), підписується завідувачем кафедри (головою циклової комісії), головою ради (методичній комісії) і затверджується проректором (заступником директора) вищого навчального закладу з навчальної роботи.