DE0945 Modeļos sakņota sistēmu inženierija

Kods DE0945
Nosaukums Modeļos sakņota sistēmu inženierija
Statuss Obligātais/Ierobežotās izvēles; Brīvās izvēles
Līmenis un tips Augstākā līmeņa, Akadēmiskais
Tematiskā joma Datorika
Struktūrvienība Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte
Mācībspēks Mārīte Kirikova, Ērika Nazaruka, Gundars Alksnis, Pēteris Rudzājs
Kredītpunkti 6.0
Daļas 1
Anotācija Modeļos sakņota sistēmu inženierija (Model-Based Systems Engineering, MBSE) ir process, kas ļauj sistēmu inženieriem būt efektīviem un konsekventiem jau no projekta sākuma. Tā tiek izmantota tādu sistēmu projektēšanā, kuras sastāv no konkrētām vienībām, piemēram, dzinējiem, mašīnām un citām konstrukcijām, kā arī kombinējamām funkcijām un procesiem. MBSE ir attiecināma uz sociāliem, kiber- un fiziskiem kontekstiem kā arī to kombinācijām. Studiju kurss aptver paradigmas, arhitektūras, ietvarus, modelēšanas valodas un verifikācijas un validācijas metodes, kas attiecas modeļos sakņotu sistēmu inženieriju..
Studentiem studiju kursā ir arī iespēja izstrādāt sarežģītas sistēmas modeli (piemēram, digitālo dvīni) industriālai sistēmai, izmantojot modernu MBSE rīku..
Studiju kursa saturs
Saturs Pilna un nepilna laika klātienes studijas Nepilna laika neklātienes studijas
Kontaktstundas Patstāvīgais darbs Kontaktstundas Patstāvīgais darbs
Modeļos sakņotas sistēmu inženierijas loma digitālajā laikmetā. 4 6 0 0
Ar MBSE saistītās paradigmas, ietvari, standarti un modelēšanas valodas. 12 18 0 0
MBSE rīki. 4 6 0 0
Modeļu saimes un modeļu sasaiste modeļos sakņotā sistēmu inženierijā. 12 18 0 0
Sistēmas (fiziskās) struktūras modelēšana. 4 6 0 0
Sistēmas funkcionalitātes modelēšana. 8 12 0 0
Parametru piešķiršana un sistēmas veiktspējas modelēšana. 8 12 0 0
Modeļa verifikācija, validācija, pilnīgums un nepretrunīgums. 8 10 0 0
MBSE un mazkoda/bezkoda (low-code/no-code, LCNC) platformu izmantošana. 4 8 0 0
Kopā: 64 96 0 0
Mērķis un uzdevumi, izteikti
kompetencēs un prasmēs
Studiju kursa mērķis ir dot studentiem iespēju izstrādāt sarežģītas sistēmas, kas ietver sociālos, kiber- un fiziskos komponentus. Studiju kursa uzdevumi: - iemācīt studentus novērtēt un izvēlēties piemērotus ietvarus, standartus un modelēšanas valodas dažāda veida sarežģītu sistēmu atspoguļošanai; - iemācīt studentus izstrādāt konsekventus un pilnīgus sistēmas modeļus, izmantojot modernus MBSE rīkus; - veicināt studentu spēju kombinēt modelēšanas un ieviešanas rīkus, lai panāktu efektīvu sistēmas ieviešanas procesu.
Sasniedzamie studiju
rezultāti un to vērtēšana
Spēj novērtēt un izvēlēties sistēmu inženierijas ietvarus. - Ar teoriju saistīts uzdevums: sistēmu inženierijas ietvaru vai arhitektūru salīdzināšana.
Spēj izvēlēties saistītu modeļu/ diagrammu un atskaišu kopu noteiktas industriālās sistēmas vai tās digitālā dvīņa projektēšanai. - Ar teoriju saistīts uzdevums: pamatota motivācija saistītu modeļu/diagrammu un atskaišu kopas izvēlei noteiktas industriālās sistēmas vai tās digitālā dvīņa projektēšanai.
Spēj izmantot sarežģītu jaunākās paaudzes MBSE rīku. - Modeļa izstrāde: izstrādāts modelis (individuāli vai nelielā vienādi vērtētu studentu grupā) noteiktai industriālai sistēmai vai tās digitālajam dvīnim.
Spēj novērtēt LCNC platformu pielietojamību noteiktu sistēmu vai to apakšsistēmu ieviešanai. - Ar teoriju saistīts uzdevums: vismaz trīs LCNC platformu salīdzinājums attiecībā uz to piemērotību noteiktas sistēmas vai apakšsistēmas ieviešanai.
Spēj prezentēt sarežģītas sistēmu projektu un tās iespējamos ieviešanas veidus. - Eksāmens: individuāli vai nelielā vienādi vērtējamu studentu grupā izstrādāta sistēmas projekta dokumentācija (izmantojot MBSE rīka ģenerētas diagrammas un atskaites) un sistēmas realizācijas iespēju apraksts; kā arī īsa prezentācijas par sistēmas projektu un tās realizācijas iespējām.
Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji
Novērtējums par uz teoriju orientētiem uzdevumiem - 40%
Ar MBSE rīku izstrādāts sistēmas modelis - 40%
Eksāmens - 20%
 
Priekšzināšanas Pamatzināšanas sistēmu analīzē.
Studiju kursa plānojums
Daļa KP Stundas Pārbaudījumi Pārbaudījumi (brīvai izvēlei)
Lekcijas Prakt. d. Lab. Ieskaite Eksāmens Darbs Ieskaite Eksāmens Darbs
1 6.0 32.0 16.0 16.0 * *

Pieteikties uz šo kursu

[Kursa apraksts PDF formātā]