OTOMOTİV MÜHENDİSLİĞİNDE NUMERİK ANALİZ VE OPTİMİZASYON YÖNTEMLERİ
1
Dersin Adı:
OTOMOTİV MÜHENDİSLİĞİNDE NUMERİK ANALİZ VE OPTİMİZASYON YÖNTEMLERİ
2
Dersin Kodu:
OTO5102
3
Dersin Türü:
Seçmeli
4
Dersin Seviyesi:
Yüksek Lisans
5
Dersin Verildiği Yıl:
1
6
Dersin Verildiği Yarıyıl:
2
7
Dersin AKTS Kredisi:
6
8
Teorik Ders Saati (saat/hafta):
3
9
Uygulama Ders Saati (saat/hafta):
0
10
Laboratuar Ders Saati (saat/hafta):
0
11
Dersin Önkoşulu
12
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Yok
13
Dersin Dili:
Türkçe
14
Dersin Veriliş Şekli
Yüz yüze
15
Dersin Koordinatörü:
Doç. Dr. EMRE İSA ALBAK
16
Dersi Veren Diğer Öğretim Elemanları:
Prof.Dr. Necmettin Kaya
17
Ders Koordinatörünün İletişim Bilgileri:
Doç.Dr. Emre İsa ALBAK Bursa Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Otomotiv Mühendisliği Bölümü
18
Dersin Web Adresi:
19
Dersin Amacı
Bu dersin amacı klasik optimizasyon teknikleri ve sezgisel yöntemler kullanılarak otomotiv mühendisliği optimizasyon problemlerinin çözülmesi ve optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılacak sayısal analiz teknikleri ile ilgili temel bilgilerin öğrencilere verilmesidir.
20
Dersin Mesleki Gelişime Katkısı:
Dersin mesleki gelişime katkısı, otomotiv endüstrisinde optimizasyon, sezgisel algoritmalar, yapısal tasarım optimizasyonu ve sayısal analiz uygulamaları ile ilgili bilgilerin kazanılmasıdır
21
Ders Öğrenme Kazanımları
1
İleri seviyede sayısal analiz ve optimizasyon tekniklerini öğrenir ve otomotiv mühendisliği problemlerinde uygular;
2
Optimizasyon ve sayısal analiz temel kavramları, teori ve yöntemlerini açıklar;
3
Optimizasyon ve sayısal analiz problemlerini matematiksel modeller olarak tanımlar;
Yapısal ve şekil optimizasyonu yöntemleri ve otomotiv mühendisliği problemlerine uygulanması
9
Klasik olmayan optimizasyon teknikleri
otomotiv mühendisliği uygulamaları
10
Sayısal analiz teknikleri
11
Sayısal analiz teknikleri
12
Sayısal analiz teknikleri
13
Proje sunumu
14
Proje sunumu
23
Ders Kitabı, Referanslar ve/veya Diğer Kaynaklar:
İlgili kitaplar, ders notları J. S. Arora, Introduction to Optimum Design, Elsevier Academic Pres, Rao, Optimization: Theory and Applications, John Wiley, New York, 1984. G. N. Vanderplaats, Numerical Optimization Techniques for Engineering Design, McGraw-Hill, New York, D. E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison Wesley
24
Değerlendirme
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI
SAYISI
KATKI YÜZDESİ
Ara Sınav
1
20
Kısa Sınav
0
0
Ödev
1
20
Yıl sonu Sınavı
1
60
Toplam
3
100
Yıl içi çalışmalarının Başarıya Oranı
40
Finalin BAşarıya Oranı
60
Toplam
100
Derste Kullanılan Ölçme ve Değerlendirme Yaklaşımları
Ara sınav, Final sınavı, Ödev
Açıklama
25
AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
Etkinlik
SAYISI
Süresi [Saat]
Toplam İş Yükü [Saat]
Teorik Dersler
14
3
42
Uygulamalı Dersler
0
0
0
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, pekiştirme)
14
2
28
Ödevler
1
0
0
Projeler
1
100
100
Arazi Çalışmaları
0
0
0
Arasınavlar
1
5
5
Diğer
0
0
0
Yarıyıl Sonu Sınavları
1
5
5
Toplam İş Yükü
185
Toplam İş Yükü / 30 saat
6
Dersin AKTS Kredisi
6
26
PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE DERS ÖĞRENİN KAZANIMLARI İLİŞKİSİ TABLOSU
