Course detail

Modelling in Engineering Practice

FSI-RMVAcad. year: 2025/2026

The course offers an overview of basic knowledge in these fields: theory of systems, structure of the world of technology, theory of modelling, theory of experiment, design of technical objects, theory of statistical data processing, theory of failures and limit states, theory of deterministic chaos, theory of synergetics. It offers a possibility of a comprehensive view of technical life of technical objects.

Language of instruction

Czech

Number of ECTS credits

4

Mode of study

Not applicable.

Guarantor

doc. Ing. Tomáš Návrat, Ph.D.

Department

Institute of Solid Mechanics, Mechatronics and Biomechanics (ÚMTMB)

Entry knowledge

Knowledge of previous courses in Mechanics (Statics, Kinematics, Dynamics), basics in programming recommended.

Rules for evaluation and completion of the course

Graded course-unit credit. elaboration and defense of the semester project.
Organization of lectures is specified by the teacher at the beginning of semester.

Aims

The aim of the course is to learn a system approach for the solution of engineering tasks using computational and experimental modelling.
Knowledge on structures, properties and behaviour of various systems, above all technical, on approaches and methods of solving stress-strain, stability and reliability problems of these systems, especially by computational and experimental modelling with application of statistical methods. Basic knowledge on deterministic chaos in behaviour of non-linear dynamic systems.
Students will get abilities of correct and pragmatic formulation of problems concerning technical systems, basic knowledge on the "art of modelling", on effective exploitation of various types of modelling in solving problems, and the ability of investigation of all processes in systems in the sense of the possibility of a deterministic and stochastic chaos.

Study aids

Not applicable.

Prerequisites and corequisites

Not applicable.

Basic literature

Dhillon, B. S. Creativity for Engineers. World Scientific Publishing Company, 2006-02-06. 204 p. ISBN: 9812565299. (EN)
Janíček, P.: Systémové pojetí vybraných oborů pro techniky, 2006 (CS)
Wright I.V. Design methods in engineering and product design. McGraw-Hill, 1998 - Počet stran: 285 (EN)

Recommended reading

Janíček, P.: Ondráček. E.: Řešení problémů modelování, (skriptum), 1995. (CS)

Classification of course in study plans

  • Programme N-IMB-P Master's

    specialization IME , 1 year of study, summer semester, compulsory
    specialization BIO , 1 year of study, summer semester, compulsory

Type of course unit

 

Lecture

13 hod., optionally

Teacher / Lecturer

doc. Ing. Tomáš Návrat, Ph.D.

Syllabus

První část: Modelování v Pythonu, C a návrh měřicích a monitorovacích zařízení

  • První kontakt s modelováním: Vytvoření jednoduchého měřicího zařízení a získání dat z reálného světa.
  • Zpracování dat: Analýza získaných dat v Pythonu nebo C; tvorba základních algoritmů pro jejich interpretaci.
  • Technický report: Vypracování samostatného technického dokumentu, shrnujícího postup a získané poznatky.

Druhá část: Návrh a realizace vlastního projektu ve skupině

  • Skupinový projekt: Návrh a realizace měřicího zařízení nebo simulačního modelu podle V-modelu.
  • Testování a ladění: Implementace TDD; ověření funkčnosti a přesnosti vytvořeného řešení.
  • Iterativní vývoj: Zlepšování návrhu na základě výsledků testů a zpětné vazby od týmu.

Třetí část: Technický report výstupů z projektu

  • Dokončení reportu: Vypracování kompletního technického reportu, včetně grafů a závěrečného shrnutí.
  • Prezentace: Představení výsledků projektů formou krátké prezentace nebo posteru.
  • Závěrečná reflexe: Diskuze o průběhu projektu a získaných zkušenostech; návrhy na zlepšení a využití v praxi.

Computer-assisted exercise

26 hod., compulsory

Teacher / Lecturer

doc. Ing. Tomáš Návrat, Ph.D.

Syllabus

Part One: Modeling in Python, C, and Design of Measurement and Monitoring Devices

  • First contact with modeling: Creating a simple measuring device and obtaining real data.
  • Data processing: Analysis of acquired data in Python or C; creation of basic algorithms for their interpretation.
  • Technical report: Development of a separate technical document summarizing the procedure and the knowledge gained.

Second part: Design and implementation of your own project in the group

  • Group project: Design and implementation of a measuring device or simulation model according to the V-model.
  • Testing and Debugging: Implementing TDD; verification of the functionality and correctness of the created solution.
  • Iterative Development: Improving the design based on test results and team feedback.

Third part: Technical report of project outputs

  • Completion of the report: Completion of a complete technical report including graphs and a final summary.
  • Presentation: Presentation of project results in the form of a short presentation or poster.
  • Final reflection: Discussion of project progress and lessons learned; suggestions for improvement and use in practice.