introduzione

Gli ingegneri dei sistemi meccatronici utilizzano meccanica di precisione, elettrica e ingegneria informatica, matematica e informatica, per progettare prodotti, sistemi e processi di produzione avanzati richiesti dal mercato di oggi. Collegare le discipline della meccanica, dell'elettronica, dell'informatica e dell'ingegneria del controllo è la competenza principale dell'ingegneria moderna. Pertanto il curriculum di Meccatronica offre una visione ampia dei metodi più avanzati per questa combinazione interdisciplinare rafforzata da progetti di ricerca condotti all'università o nell'industria. Utilizzando avanzate conoscenze scientifiche e ingegneristiche, gli ingegneri dei sistemi meccatronici combinano sottosistemi meccanici, elettrici ed elettronici per creare singoli sistemi controllabili. Oggi l'automobile contiene oltre 100 computer - ed è solo una delle tante macchine moderne, dagli asciugabiancheria e dalle lavastoviglie alle telecamere autofocus e agli sportelli automatici, che si basa su sistemi meccatronici. Gli ingegneri dei sistemi meccatronici svolgono anche un ruolo indispensabile nella robotica industriale e nello sviluppo di veicoli autonomi (senza equipaggio), che possono funzionare come qualsiasi cosa, dalle sonde spaziali alle unità militari di ricognizione militare. Una carriera futura è possibile in una vasta gamma di settori tra cui ingegneria aeronautica, industria automobilistica, ingegneria navale, ingegneria dei dispositivi biomedici e intrattenimento elettronico.

Questo programma preparerà gli studenti a guidare l'introduzione di nuove tecnologie e pratiche operative nella produzione avanzata e in una serie di altre industrie tecniche tra cui progettazione di sistemi meccanici, meccatronica e micro e nanotecnologie.

Curriculum di Laurea Magistrale in Ingegneria meccatronica

Il Master of Mechatronic Engineering richiede il completamento di 32 crediti, con 9 crediti nei corsi di base, 9 crediti nei corsi di specialità, 6 crediti nei corsi opzionali e 2 crediti per il seminario. Il programma richiede il completamento di una tesi di 6 crediti. Studenti ammessi con un diverso corso di laurea sono anche tenuti a completare alcuni crediti dei corsi di livellamento che preparano tali studenti per il successo nel Master di Ingegneria meccatronica, questi corsi non contano per il grado.

Per la laurea deve essere mantenuto un GPA minimo di 14 su 20.

Corsi di livellamento (non applicabili alla laurea)

Il Master in Ingegneria meccatronica assume un B.Sc. laurea in settori di ingegneria correlati. Dopo l'ammissione, a qualsiasi studente in possesso di un altro studente sarà richiesto di completare i corsi di livellamento, determinati dal comitato consultivo del programma, che è progettato per fornire uno sfondo per i corsi di Master. Questi corsi di livellamento non sono conteggiati per il credito universitario nei confronti del Master.

Gli studenti devono scrivere e difendere una tesi finale. Il curriculum è destinato ad essere completato in quattro semestri. Questo programma è insegnato in inglese.

Corsi di base: 3 corsi richiesti; 9 crediti

Il curriculum di base è progettato per fornire agli studenti una base ampia e profonda che serve durante tutta la loro carriera.

Corsi di specializzazione: 3 corsi richiesti; 9 crediti

Lo scopo di questa componente del curriculum è di fornire a ogni studente di Ingegneria meccatronica l'opportunità di acquisire conoscenze e capacità in uno o più argomenti specializzati che estendono i fondamenti sviluppati nei corsi di base a settori più avanzati o specializzati relativi alla pratica di Ingegneria meccatronica. Ciò consente allo studente di sviluppare una concentrazione o un'opzione in un'area tecnica più specializzata.

Corsi opzionali: 2 corsi richiesti, 6 crediti

Capstone

Tesi: 6 crediti

Il lavoro di ricerca per la tesi è supervisionato da uno dei membri del dipartimento. La tesi deve essere scritta e difesa entro il secondo anno di calendario dopo l'ammissione al Master. Il comitato di tesi sarà composto da un presidente e almeno altri due arbitri accademici.

Descrizioni del corso

Meccatronica 1

Contenuto del corso:

Dispositivi analogici, Elettronica di potenza, Elettronica digitale, Trasduttori, Analisi tempi di risposta, Stabilità, Analisi risposta in frequenza, Cinghie, Catene, Camme, Sistemi meccanici, Sistemi microelettromeccanici mems, Robotica, Applicazioni di computer in meccatronica

Meccatronica 2

Contenuto del corso:

Il ruolo dei controlli in meccatronica, il ruolo della modellazione nella progettazione meccatronica, segnali e sistemi, analisi dello spazio di stato e proprietà del sistema, risposta dei sistemi dinamici, il metodo del locus principale, i metodi di risposta in frequenza, i filtri di Kalman come osservatori statici del sistema dinamico, interfacce di sistema , Reti di comunicazione e computer, analisi guasti nei sistemi meccatronici, progettazione di sistemi logici, architettura, controllo con computer embedded e controllori logici programmabili, progettazione di sistemi grafici per sistemi embedded, array di gate programmabili sul campo, elaborazione di segnali digitali per applicazioni meccatroniche, sistema di controllo Design Via Ottimizzazione H2, controllo adattivo e non lineare, reti neurali e sistemi fuzzy, controllo avanzato di un asse elettroidraulico, ottimizzazione del design di sistemi meccatronici, controllo del movimento, monitoraggio e controllo in tempo reale, micromechatronics e dispositivi di movimento microelettromeccanici, introduzione ai computer e ai sistemi logici, Concetti di logica digitale e Combinational Logic Design, Application in Control e Meccatronica, Introduzione all'acquisizione dati, Sensori e trasduttori, Conversione AD e DA, Condizionamento segnale, Sistemi di strumentazione virtuale, Progettazione e sviluppo software, Registrazione e registrazione dati

Matematica di ingegneria avanzata

Contenuto del corso:

Vettori e spazi vettoriali, matrici e sistemi di equazioni lineari, autovalori, autovettori e diagonalizzazione, equazioni differenziali del primo ordine, equazioni e sistemi differenziali lineari di ordine secondo e superiore, trasformazioni di Laplace, soluzioni di equazioni differenziali serie, funzioni speciali e sturm- Equazioni di Liouville, serie di Fourier, integrali di Fourier e trasformata di Fourier, calcolo differenziale vettoriale, calcolo integrale vettoriale, funzioni analitiche, integrazione complessa, serie Laurent, residui e integrazione dei contorni, integrazione integrale di Laplace, mappatura conforme e applicazioni ai problemi di valore limite, Equazioni differenziali parziali, matematica numerica

Identificazione dei sistemi

Contenuto del corso:

Introduzione, Identificazione basata su database, Identificazione dei sistemi invariabile nel tempo, Identificazione dei sistemi che varia nel tempo, Convalida del modello

Robotica avanzata

Contenuto del corso:

Descrizioni spaziali e trasformazioni, cinematica di Manipolatore, cinematica del manipolatore inverso, Jacobiani: velocità e forze statiche, dinamica del manipolatore, generazione di traiettorie, progettazione di meccanismi manipolatori, controllo lineare di manipolatori, controllo non lineare di manipolatori, controllo della forza di manipolatori linguaggi e sistemi di programmazione robotica, Sistemi di programmazione off-line

Controllo avanzato

Contenuto del corso:

Introduzione ai sistemi di controllo, modellazione matematica dei sistemi di controllo, modellazione matematica di sistemi meccanici e sistemi elettrici, modellazione matematica di sistemi fluidi e sistemi termici, analisi di risposta transitoria e stazionaria, analisi e progettazione di sistemi di controllo con il metodo Root-Locus, controllo Analisi e progettazione dei sistemi mediante il metodo di risposta in frequenza, controllori PID e controllori PID modificati, analisi dei sistemi di controllo nello spazio degli stati, progettazione dei sistemi di controllo nello spazio di stato

Intelligenza artificiale

Contenuto del corso:

Intelligent Computer, Reti semantiche e descrizione Corrispondenza, generazione e test, analisi dei mezzi e riduzione dei problemi, reti e ricerca di base, reti e ricerca ottimale, alberi e ricerca del contraddittorio, regole e concatenamento di regole, regole, substrati e modelli cognitivi, Frames and Inheritance, Frames and Commonsense, Vincoli numerici e propagazione, Vincoli simbolici e propagazione, Prova logica e risoluzione, Backtracking e Verità Manutenzione, Pianificazione utilizzando operatori If-Add-Delete, Apprendimento analizzando le differenze, Apprendimento spiegando Esperienza, Apprendimento mediante correzione Errori, Apprendimento tramite casi di registrazione, Apprendimento mediante la gestione di più modelli, Apprendimento mediante creazione di alberi di identificazione, Apprendimento mediante formazione di reti neurali, Apprendimento mediante Perceptron di formazione, Apprendimento mediante reti di approssimazione di formazione, Apprendimento mediante simulazione dell'evoluzione, Riconoscimento di oggetti, Descritting Images, Expressing Language Constraints , Rispondendo alle domande e ai comandi

Avanzato idraulico e pneumatico

Contenuto del corso:

L'unità di potenza idraulica, accumulatori idraulici, linee di alimentazione del fluido, valvole idrauliche e loro funzione, cilindri idraulici intensifica e motori, scambiatori di calore per sistemi idraulici, sincronizzazione del movimento di pistoni a fluido, sistemi idraulici a doppia pressione, cilindri pneumatici e loro progettazione, alimentazione Dispositivi di ritenuta, Circuiti di sicurezza pneumatici, Sistemi pneumatici telecomandati, Combinazione di fluidi in un unico sistema, Sistemi idraulici ad alta pressione, Attuatori rotanti, Motori pneumatici, Controlli di sicurezza per circuiti idraulici, Sequenziamento del moto cilindrico idraulico, Imballaggi e guarnizioni, Lubrificatori e filtri dell'aria Regolatori, controlli pneumatici, controlli logici pneumatici, fluidodinamica, servocomandi idraulici, trasmissioni idrostatiche

Reti neurali

Contenuto del corso:

Complessità e sfide nella comprensione di sistemi biologici ecologici e naturali, fondamenti di reti neurali e modelli per l'analisi di dati lineari, reti neurali per il riconoscimento di modelli non lineari, apprendimento di modelli non lineari da reti neurali, implementazione di modelli di reti neurali per estrarre modelli affidabili da dati, dati Esplorazione Dimensionalità Riduzione ed estrazione di caratteristiche, valutazione dell'incertezza dei modelli di rete neurale che utilizzano statistiche bayesiane, rilevamento di cluster sconosciuti nei dati con mappe SelfOrganizing, reti neurali per previsioni TimeSeries

Automazione industriale

Contenuto del corso:

Automazione e produzione, concetti importanti, componenti e hardware, sistemi di macchine, sistemi di processo e macchinari automatizzati, software, occupazioni e commercio, sistemi aziendali industriali e industriali, progettazione di macchine e sistemi, applicazioni

Simulazione e modellazione in Biomechatronics

Contenuto del corso:

Introduzione, stato dell'arte, metodi di elaborazione del segnale per SSVEPBased BCIs, SSVEPBased BCI per riabilitazione degli arti inferiori, BCI ibrido per giochi, modello fisiologico EMGDriven per arto superiore, controllo dell'esoscheletro basato sull'interfaccia neurale, modello di stima della forza muscolare per riabilitazione dell'andatura, neuromuscolare Modello per la riabilitazione della camminata, le conclusioni e le prospettive future

Metodi agli elementi finiti

Contenuto del corso:

Il sistema discreto standard e le origini del metodo degli elementi finiti, Stress Plane, Generalizzazione dei concetti agli elementi finiti Approcci residuali e variazionali Galerkinweighted, Elementi mappati e integrazione numerica Elementi infiniti e singolarità, Problemi di elasticità lineare, Problemi di campo Potenziale elettrico e magnetico di conduzione termica flusso fluido, generazione automatica della mesh, test della patch ridotto integrazione e elementi non conformi, metodi di campi completi di formulazione e vincoli misti, problemi incomprensibili metodi misti e altre procedure di soluzione, metodi di decomposizione e fotogrammi di approssimazioni miste Multidomain, processi di recupero degli errori e stime degli errori , Rifinitura adattiva agli elementi finiti, approssimazioni basate su punti e partizioni delle unità. Metodi di elementi finiti estesi, semidiscretizzazione della dimensione temporale del campo e problemi dinamici e procedure di soluzione analitica, La dimensione temporale approssimata nel tempo, sistemi accoppiati

Modellazione di sistema e simulazione al computer

Contenuto del corso:

Programmazione in C, Script, Ingegneria del software, Debugging e test, Sviluppo software orientato agli oggetti, Algoritmi e strutture dati, Librerie, Casualità e statistiche, Pubblicazione e presentazioni di informazioni.

Visione artificiale

Contenuto del corso:

Vision the Challenge, LowLevel Vision, Vision di livello intermedio, 3D Vision e Motion, verso i sistemi di riconoscimento dei modelli RealTime

Nuova tecnologia dei materiali

Contenuto del corso:

Introduzione, Nanotecnologia, Compositi carbonio-carbonio, Effetto leghe a memoria di forma, Materiali nanostrutturati NSM, Metallurgia delle polveri PM, Nanotubi, Materiali a gradiente funzionale, Sistemi microelettromeccanici, Celle a combustibile, Polimeri a cristalli liquidi Rete di compenetrazione per polimeri Polifenoli a fase compenetrante, processi e fabbricazione

Programma insegnato in:
  • Inglese

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Questo corso è Obbligo di frequenza
Date di inizio
Settembre 2020
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Settembre 2020
Data di fine
Scadenza domanda

Settembre 2020

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Scadenza domanda
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