SM0005 Erasmus+ Kombinētā intensīvā programma "Infrastruktūras drošības uzlabošana: būvju veselības monitorings (SHM)"

Kods SM0005
Nosaukums Erasmus+ Kombinētā intensīvā programma "Infrastruktūras drošības uzlabošana: būvju veselības monitorings (SHM)"
Statuss Brīvās izvēles
Līmenis un tips Pamatstudiju, Akadēmiskais
Tematiskā joma Būvniecība
Struktūrvienība Starptautiskās mobilitātes nodaļa
Mācībspēks Marina Čerpinska, Sandris Ručevskis
Kredītpunkti 3.0
Daļas 1
Anotācija Studiju kurss piedāvā studentiem visaptverošu ieskatu būvju veselības monitoringa (SHM) principos un pielietojumos. Pieaugošās infrastruktūras drošības un ilgtspējas prasības pieprasa speciālistus, kas spēj efektīvi uzraudzīt un uzturēt inženiertehniskās būves. Studiju kurss apvieno teorētiskās lekcijas, praktiskās darbnīcas, lauka apmeklējumus un grupu projektu, nodrošinot līdzsvarotu pieeju starp teorētisko zināšanu apguvi un praktisko pielietojumu. Studiju kursā studenti apgūs sensoru izmantošanu, datu iegūšanas un analīzes rīkus, kā arī iepazīsies ar modernām SHM tehnoloģijām, tostarp mākslīgā intelekta un digitālo dvīņu risinājumiem. Studiju kurss veicina sadarbību starp studentiem, nozares profesionāļiem un akadēmisko vidi, veidojot jaunas zināšanu apmaiņas un inovāciju iespējas infrastruktūras monitoringā..
Studiju kursa saturs
Saturs Pilna un nepilna laika klātienes studijas Nepilna laika neklātienes studijas
Kontaktstundas Patstāvīgais darbs Kontaktstundas Patstāvīgais darbs
Būvju veselības monitoringa (SHM) pamati un metodoloģijas. SHM nozīme infrastruktūras drošībā un ilgtspējā. Galvenie monitoringa principi un pieejas. SHM sistēmu veidi un to pielietojums dažādās inženierbūvēs. 10 10 0 0
Sensori un datu iegūšana: tehnoloģijas un pielietojumi. Deformāciju mērītāji (strain gauges), akselerometri un citi sensori. Bezvadu sensoru tīkli un to integrācija SHM sistēmās. SHM datu iegūšanas un uzglabāšanas stratēģijas. 10 10 0 0
Uzlabotā datu analīze SHM sistēmās: no mašīnmācīšanās līdz digitālajiem dvīņiem. Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās SHM datu apstrādē. Digitālie dvīņi infrastruktūras monitoringa un prognozēšanas kontekstā. Datu interpretācija un lēmumu pieņemšanas atbalsts inženierijā. 10 10 0 0
Praktiskās mācības no reāliem SHM projektiem. Veiksmīgi SHM pielietojuma gadījumi dažādās infrastruktūrās. Mācības no inženiertehnisko struktūru kļūmēm un avārijām. SHM tehnoloģiju ietekme uz būvju ekspluatācijas drošību un uzturēšanu. 10 10 0 0
Kopā: 40 40 0 0
Mērķis un uzdevumi, izteikti
kompetencēs un prasmēs
Studiju kursa mērķis ir nodrošināt studentiem teorētiskās zināšanas un praktiskās iemaņas būvju veselības monitoringā (SHM), lai veicinātu infrastruktūras drošību un ilgtspējību. Studiju kursa uzdevumi: - iepazīstināt studentus ar SHM pamatprincipiem, tehnoloģijām un jaunākajiem sasniegumiem; - nodrošināt iespēju strādāt ar sensoriem, datu iegūšanas sistēmām un analīzes rīkiem; - radīt iespēju studentiem sadarboties ar nozares profesionāļiem un akadēmisko vidi; - veicināt studentu iesaisti reālu infrastruktūras monitoringa problēmu analīzē un risinājumu izstrādē.
Sasniedzamie studiju
rezultāti un to vērtēšana
Izprot būtiskākos SHM konceptus, tehnoloģijas un jaunākās attīstības tendences, izprotot dažādas pieejas infrastruktūras monitoringa nodrošināšanai. - Tests.
Spēj strādāt ar sensoriem, datu iegūšanas sistēmām un analīzes rīkiem, pielietojot tos reālu inženiertehnisko struktūru monitoringa procesos. - Praktiskais darbs.
Spēj analizēt un atrisināt reālas infrastruktūras monitoringa problēmas grupu projektos, piedāvājot inovatīvus risinājumus un aizstāvot savus priekšlikumus semināra prezentācijā. - Grupu projekts un pārskats.
Spēj kritiski izvērtēt dažādus SHM risinājumus, formulējot secinājumus par to piemērotību dažādām inženierbūvēm un to ilgtspējībai. - Prezentācija.
Studiju rezultātu vērtēšanas kritēriji
Tests - 20%
Praktiskais darbs - 15%
Grupu projekts un pārskats - 40%
Prezentācija - 25%
 
Priekšzināšanas Pamatzināšanas inženierzinātnēs (būvniecība, mehānika, elektronika, arhitektūra u.c.).
Studiju kursa plānojums
Daļa KP Stundas Pārbaudījumi Pārbaudījumi (brīvai izvēlei)
Lekcijas Prakt. d. Lab. Ieskaite Eksāmens Darbs Ieskaite Eksāmens Darbs
1 3.0 20.0 20.0 0.0 *

Pieteikties uz šo kursu

[Kursa apraksts PDF formātā]