Tantárgyi adatlap

PDF letöltése

I. Tantárgyleírás

1. Alapadatok
1.1 Tantárgy neve
Mérnöki elemzési módszerek
1.2 Azonosító (tantárgykód)
BMEEOHSMK51
1.3 Tantárgy jellege
Kontaktórás tanegység
1.4 Óraszámok
Típus Óraszám / (nap)
Előadás (elmélet) 1
Gyakorlat 1
1.5 Tanulmányi teljesítményértékelés (minőségi értékelés) típusa
Félévközi érdemjegy
1.6 Kreditszám
3
1.7 Tárgyfelelős
név Dr. Vigh László Gergely
beosztás Egyetemi docens
email vigh.laszlo.gergely@emk.bme.hu
1.8 Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység
Hidak és Szerkezetek Tanszék
1.9 A tantárgy weblapja
https://epito.bme.hu/BMEEOHSMK51
https://edu.epito.bme.hu/course/view.php?id=2437
1.10 Az oktatás nyelve
magyar és angol
1.11 Tantárgy típusa
Kötelező a Szerkezet-építőmérnök (MSc) szakon
Kötelező az Infrastruktúra-építőmérnök (MSc) szakon
Kötelező a Földmérő- és térinformatikai mérnök (MSc) szakon
1.12 Előkövetelmények
1.13 Tantárgyleírás érvényessége
2020. szeptember 1.
2. Célkitűzések és tanulási eredmények
2.1 Célkitűzések
A tantárgy célja, hogy a hallgató megismerje a mérnöki elemzés és méretezés alapvető gyakorlati eljárásait a statisztika, valószínűségszámítás, a megbízhatósági analízis, a numerikus módszerek, a kockázatelemzés és az optimalizálás tárgyköreiből. Mindez azt is szolgálja, hogy a mesterképzés kapcsolódó modellezési, tervezési és programozást oktató tárgyai az itt lefektetett alapokra építhessenek.
2.2 Tanulási eredmények
A tantárgy sikeres teljesítése utána a hallgató
A. Tudás
  1. elsajátította a matematikai statisztika és valószínűségszámítás alapvető fogalmait, a legfontosabb statisztikai kiértékelési és becslési módszereket,
  2. ismeri a mérnöki problémákban rejlő bizonytalanságokat és modellalkotási módokat, tisztában van az építőmérnöki problémákban leggyakrabban előforduló eloszlás függvényekkel,
  3. ismeri a tönkremeneteli valószínűség, a megbízhatósági index fogalmát, a megbízhatósági analízis főbb módszereinek alapelvét (FORM, SORM és Monte Carlo analízis),
  4. tisztában van a kockázat fogalmával, a kockázatelemzés alapjaival, elsajátította a kockázatelemzés és döntéstámogatás általános eljárásainak lényegét,
  5. ismeri a parciális differenciálegyenletek megoldásának legfontosabb rácsalapú numerikus módszereinek – a véges differencia, véges térfogat ill. a végeselem módszerek – alapelvét,
  6. érti az optimalizációs módszerek célfüggvényét, különbséget tud tenni lokális és globális optimumkeresés között és ismeri a legfontosabb klasszikus optimalizációs eljárások elvét.
B. Képesség
  1. alkalmazza a matematikai statisztikai és analízis módszereket mérési eredmények kiértékelésére,
  2. járatos a gyakorlati modellalkotásban,
  3. egyszerű megbízhatósági problémákat megold FORM és Monte Carlo analízis segítségével célszoftverek alkalmazásával,
  4. egyszerű logikai fa alapján kockázatot tud számolni,
  5. képes egyszerű PDE-re kezdeti vagy peremfeltételekkel kiegészített numerikus megoldást megfogalmazni,
  6. képes az eredményeit rendezett írásos formában, logikusan, szakszerű ábrázolással összefoglalni,
C. Attitűd
  1. az előadásokat figyelmesen követi, törekszik a tananyag megértésére,
  2. együttműködik az ismeretek bővítése során az oktatóval,
  3. folyamatos ismeretszerzéssel bővíti tudását,
  4. nyitott az információtechnológiai eszközök használatára,
  5. törekszik a pontos és hibamentes feladatmegoldásra,
D. Önállóság és felelősség
  1. önállóan végiggondolja a feladatokat, és adott források alapján önállóan megoldja,
  2. gondolkozásában a rendszerelvű megközelítést alkalmazza.
2.3 Oktatási módszertan
Az előadások és gyakorlatok alapvetően hibrid módon és nem elkülönülten kerülnek megtartásra. Az előadás jellegű részek az elveket hangsúlyozzák, nem törekednek a szigorú matematikai tárgyalásra, a gyakorlati részek pedig a vonatkozó előadási rész anyagához közvetlenül kapcsolódó numerikus példákat ismertetnek, kitérve a gyakorlatban alkalmazható céleszközök alkalmazására. Folyamatos, fakultatív részteljesítmény-értékelő kérdések ösztönzik a tanórák figyelmes követését és adnak visszajelzést a tananyag megértéséről. A házi feladatok a problémamegoldó képességet, a zárthelyi dolgozatok pedig a tudás elsajátítását ellenőrzik.
2.4 Részletes tárgyprogram
Hét Előadások és gyakorlatok témaköre
1. Bevezetés.
2. Mérnöki problémák megfogalmazása, modellalkotás.
3. Bizonytalanságok és kezelésük a mérnöki problémákban.
4. Mechanikai modell, numerikus analízis módszerek.
5. Valószínűségszámítás és statisztika alapjai.
6. Statisztikai elemzés a gyakorlatban.
7. Rész-összefoglalás. HF gyakorlás.
8. Véges differencia-módszer.
9. Véges térfogat-módszer és végeselem-módszer alapjai.
10. Megbízhatósági analízis módszerei: FORM, SORM, Monte Carlo módszer alkalmazása a gyakorlatban.
11. Optimalizálás. Lineáris programozás és gradiens módszer alapjai.
12. Elfogadható kockázat. Kockázatelemzés, döntéstámogatás.
13. Digitális adatsorok spektrum elemzése.
14. Rész-összefoglalás. HF gyakorlás.

A félév közbeni munkaszüneti napok miatt a program csak tájékoztató jellegű, a pontos időpontokat a tárgy honlapján elérhető "Részletes féléves ütemterv" tartalmazza.
2.5 Tanulástámogató anyagok
a) Tankönyvek, szakirodalom:
  • Scharnitzky: Differenciálegyenletek. Bolyai-könyvek. Műszaki Könyvkiadó. 1998.
  • Solt: Valószínűségszámítás. Bolyai-könyvek. Műszaki Könyvkiadó. 2005.
  • Lukács: Matematikai statisztika. Bolyai-könyvek. Műszaki Könyvkiadó. 2002.
  • Kármán – Biot: Matematikai módszerek. Műszaki Könyvkiadó. 1967.
  • Prékopa: Valószínűségelmélet. Műszaki Könyvkiadó. 1980.
  • Wilcox: Numerical methods for PDEs. Unit 2, 16.90 Computational Methods in Aerospace Engineering, MITOpenCourseware.
  • Faragó – Horváth: Numerikus módszerek. Typotex, 2013. (9-11 .fejezetek)
  • Hoffman – Frankel: Numerical methods for engineers and scientists. CRC Press, 2001.
  • Huba – Lipovszki: Méréselmélet. BME MOGI. 2014. www.mogi.bme.hu/TAMOP/mereselmelet
  • Faber: Risk and safety in civil, environmental and geomatic engineering
  • Sorensen: Structural reliability theory and risk analysis
  • Lyons , R.G.: Understanding Digital Signal Processing . Prentice Hall, 2001.
  • Rao, S.R.: Engineering optimization – Theory and practice. Fourth Edition. Wiley, 2009.
b) Tárgyhonlapról letölthető anyagok
  • Előadásvázlatok, elektronikus jegyzetek
  • Előadások diái
  • Számítási példák az egyes témakörökhöz
  • Minta feladatsor megoldással
2.6 Egyéb tudnivalók
---
2.7 Konzultációs lehetőségek

Konzultációs időpontok: az oktatók félév elején az információs rendszeren meghirdetett konzultációs idejében, vagy előzetesen e-mailben egyeztetve.  Konzultálni lehet az órák szünetében is.
Jelen TAD az alábbi félévre érvényes:
2024/2025 I. félév

II. Tárgykövetelmények

3. A tanulmányi teljesítmény ellenőrzése és értékelése
3.1 Általános szabályok
A 2.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények értékelése ellenőrző dolgozatok, házi feladatok és folyamatos részteljesítmény értékelés alapján történik.
3.2 Teljesítményértékelési módszerek
Teljesítményértékelés neve (típus) Jele Értékelt tanulási eredmények
a tanultak aktív követése (a típusú folyamatos részteljesítmény-értékelés) A A.1-A.6; B.1-B.6; C.1-C.5; D.1-D.2
1. ellenőrző dolgozat (25 perces összegző értékelés) ED1 A.1-A.2; B.1-B.2; C.5; D.1
2. ellenőrző dolgozat (25 perces összegző értékelés) ED2 A.3-A.6; B.3-B.5; C.5; D.1
1. kis házi feladat (egyszeri részteljesítmény értékelés) HF1 B.1, B.2, B.6; C.2-C.5; D.1-D.2
2. kis házi feladat (egyszeri részteljesítmény értékelés) HF2 B.2-B.3, B.6; C.2-C.5; D.1-D.2
3. kis házi feladat (egyszeri részteljesítmény értékelés) HF3 B.2, B.4, B.6; C.2-C.5; D.1-D.2
4. kis házi feladat (egyszeri részteljesítmény értékelés) HF4 B.2, B.5, B.6; C.2-C.5; D.1-D.2
Megjegyzés: a kis házi feladat a TVSZ 110.§ (3) b) típusú egyszeri részteljesítmény értékelést jelent.
A házi feladatok kötelezőek. A házi feladatok kiadását, bevételét a tárgy honlapján "Részletes féléves ütemterv" ismerteti. Az ED-k és HF-ek sorszámozása a fenti táblázatban feltüntetettől eltérhet az adott félév ütemezésének függvényében.
A szorgalmi időszakban tartott értékelések pontos idejét, a házi feladatok ki- és beadási határidejét a "Részletes féléves ütemterv" tartalmazza, mely elérhető a tárgy honlapján.
3.3 Teljesítményértékelések részaránya a minősítésben
Jele Részarány
ED1 15%
ED2 15%
HF1 15%
HF2 15%
HF3 15%
HF4 15%
A 10%
Szorgalmi időszakban összesen 100%
Összesen 100%
3.4 Az aláírás megszerzésének feltétele, az aláírás érvényessége
A tárgyból nem szerezhető aláírás.
3.5 Érdemjegy megállapítása
A jelenléti feltételeket teljesítők érdemjegyét az alábbi szempontok szerint határozzuk meg:
A félévközi eredmény elégtelen, amennyiben az alábbiak bármelyike teljesül:
  • Az ellenőrző dolgozatok és házi feladatok bármelyike esetében a pontszám nem éri el a megszerezhető pontszám 40%-át.
  • Bármely házi feladat nem megfelelően hivatkozott forrásmunkát tartalmaz (plagizálás).
  • A teljes összpontszám (HF1+HF2+HF3+HF4+ED1+ED2+A) nem éri el az elérhető összpontszám 40%-át.
Az egyes teljesítményértékelésekre a 3.3-ban részletezett százalékponttal megegyező pontszám kapható. A végső érdemjegyet az összes teljesítményértékelés összpontszáma (= ED1 + ED2 + HF1 + HF2 + HF3 + HF4 + A) alapján számítjuk:
Érdemjegy Pontszám (P)
jeles (5) 85%<=P
jó (4) 70<=P<85%
közepes (3) 55<=P<70%
elégséges (2) 40<=P<55%
elégtelen (1) P<40%
3.6 Javítás és pótlás
  1. A HF házi feladatok – különeljárási díj megfizetése mellett – általában a rendes leadási határidőt követő két héten belül késedelmesen beadhatók. Amennyiben egy házi feladat rendes leadási határideje az utolsó szorgalmi hétre esik, úgy az a pótlási időszak utolsó napján 12:00 óráig adható be késedelmesen. A házi feladatok kiadásának, rendes és késedelmes beadásának határidejeit a tárgy honlapján "Részletes féléves ütemterv" ismerteti.
  2. ED1 és ED2 a pótlási időszakban egy alkalommal díjmentesen pótolható vagy javítható. Javítás esetén az új eredmény felülírja a régit.
  3. Az A aktív részvétel – jellegéből adódóan – nem pótolható, nem javítható, továbbá más módon nem kiválható vagy helyettesíthető.
3.7 A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka
Tevékenység Óra/félév
részvétel a kontakt tanórákon 14×2=28
felkészülés a folyamatos és összegző teljesítményértékelésekre 12×0,5+2×8=22
kijelölt írásos tananyag önálló elsajátítása 5
házi feladatok elkészítése 35
Összesen 90
3.8 A tárgykövetelmények érvényessége
2020. szeptember 1.
Jelen TAD az alábbi félévre érvényes:
2024/2025 I. félév