Эффективное развитие сельского хозяйства предопределяется 3-мя факторами: 1) научно-техническими инновациями, разнообразием структур с различной формой собственности и степенью совершенства кредитно-денежной системы; 2) наличием высококвалифицированных специалистов, обладающих необходимым интеллектом для определения приоритетных направлений развития, способных корректно оценить конъюнктурные соотношения между спросом и предложением, владеющих современными технологиями производства и переработки сельскохозяйственного сырья, а также имеющих личную заинтересованность, самостоятельность и ответственность; 3) наличием высокой конкурентоспособностью используемых технических решений (максимально возможная производительность труда при допустимых удельных эксплуатационных затратах при производстве конечной продукции).
Формируемая компетенция:
СК-6 Применять методы математического моделирования для решения оптимизационных задач с целью повышения эффективности функционирования многофакторных технологических процессов.
Результаты обучения:
Знать:
- методику исследования и расчета коэффициента потерь урожайности от времени
- методику прогнозирования фактической урожайности в зависимости от времени уборки и ресурсов.
- принцип расчета номинальной мощности двигателя трактора и скорости его движения.
Уметь:
- рассчитывать номинальную мощность двигателя комбайна по заданным параметрам.
- рассчитывать допустимую пропускную способность и скорость движения комбайна при уборке зерновых в заданный срок.
- рассчитывать минимальный уровень удельных затрат при заданной производительности труда.
Иметь навык:
- расчета и формирования комплекса машин при производстве пшеницы и кукурузы.
проектирования интерфейса и структуры программы для формирования комплекса машин в растениеводстве.
Краткое содержание учебной дисциплины: разработка алгоритмов и программного обеспечения для управления умными
Цель учебной дисциплины – подготовка магистров, владеющих необходимыми компетенциями для реализации научно - исследовательской, научно-педагогической и научно-производственной деятельности, выражающаяся в совершенствовании существующих технических систем и разработке инновационных решений в области сельского хозяйства.
Задачи учебной дисциплины
– изучить:
– статистические методы предварительной обработки экспериментальных данных;
– методы корректного математического оформления результатов научных и инженерных расчётов;
– основные принципы и методы оптимизации многофакторных технологических процессов, описываемых стохастическими закономерностями;
– методы применения пакетов прикладных компьютерных программ MS Excel и Mathcad для прогнозирования и оптимизации технических систем;
– методы эффективного использования Интернет – ресурсов для извлечения, анализа и применения научно-технической информации в научной, инженерной и практической деятельности.
В ходе изучения учебной дисциплины «Моделирование и оптимизация технологических процессов» у магистрантов формируется универсальная компетенция:
применять методы математического моделирования для решения оптимизационных задач с целью повышения эффективности функционирования многофакторных технических систем.
Ссылка на электронный ресурс: https://moodle.bsatu.by/course/view.php?id=534