| Competencias do título |
| Código | Competencias da titulación |
| Resultados de aprendizaxe | |||
| Competencias de materia (Resultados de aprendizaxe) | Competencias da titulación | ||
| AI1 AI2 AI14 AI16 |
BI1 BI2 BI3 BI4 BI5 BI8 BI11 BI13 BI18 BI20 BI24 |
CI3 CI6 CI7 CI8 |
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| Contidos |
| Temas | Subtemas |
| Introducción y recursos | varios |
| Computación de alto rendimiento | Definiciones, arquitecturas de procesadores, arquitecturas de memoria, arquitecturas de interconexión de nodos. Comandos básicos UNIX, conexión a un sistema remoto, transferencia de ficheros. Batch processing, gestores de trabajos, planificadores de trabajos, grid computing, computación oportunista, cloud computing. Programación de alto rendimiento, visualización de datos. Recursos HPC en CESGA: SVG y Finisterrae (shell, SGE, OpenMP, MPI). |
| Elementos finitos y CFD | Integración de ecuaciones diferenciales parciales Elementos finitos en una, dos y tres dimensiones Volúmenes finitos Mecánica de fluídos computacional: Introducción a la CFD, Ecuaciones y métodos de discretización en CFD, Etapas de una simulación CFD (Pre-procesado: Generación de la malla, condiciones de contorno e inicialización; Cálculo: parámetros del solver, residuos y convergencia, precisión de los resultados; Post-procesado: cálculo de parámetros de interés, campos de vectores velocidad, líneas de corriente...), Ejemplos de aplicación de la CFD, ventajas y limitaciones, Modelización de la turbulencia en CFD, Presentación del código libre OpenFoam, Resolución de un caso práctico con Openfoam: Flujo convectivo en una cavidad. |
| Simulación de sistemas dinámicos | Integración numérica de sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias (ODE). Integración numérica de sistemas de ecuaciones diferenciales-algebraicas (DAE). Introducción a la mecánica computacional: ecuaciones del movimiento. Resolución de un caso práctico: simulación dinámica de un mecanismo plano. |
| Optimización | Metaheurísticos: utilidad, tipos y clasificación. Algoritmo de subruta inversa. Tabu search. Simulated Annealing. Ejemplos. Conclusiones. |
| Técnicas de Inteligencia Artificial | Algoritmos evolutivos: ¿Qué es un Algoritmo Evolutivo?, Componentes básicos de un AE, Paradigmas principales de AE y nuevas tendencias, Aplicación de un AE Redes de neuronas artificiales: Introducción, Modelo computacional, Aprendizaje, Tipos de redes (perceptrón multicapa, redes no supervisadas, redes de base radial, redes recurrentes) |
| Realidad virtual/captura biomecánica | Realidad Virtual: Software, Periféricos de entrada, Periféricos de salida, Ejemplos de aplicaciones. Captura biomecánica: Captura óptica de movimiento y tratamiento de datos Dinámica de sistemas multicuerpo aplicada a la marcha humana. |
| Control y adquisición de datos | Marco histórico: evolución de los sistemas de adquisición de datos, evolución del desarrollo de aplicaciones embedded. Sistemas de control en tiempo real: software y hardware (PLC, PC, uC) |
| Planificación | |||
| Metodoloxías / probas | Horas presenciais | Horas non presenciais / traballo autónomo | Horas totais |
| Sesión maxistral | 24 | 25 | 49 |
| Traballos tutelados | 25 | 150 | 175 |
| Atención personalizada | 1 | 0 | 1 |
| *Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado | |||
| Metodoloxías |
| Metodoloxías | Descrición |
| Sesión maxistral | Clases de 3 horas en las que se exponen los temas. Se contara con un material previo que el alumno habrá consultado antes de la sesión correspondiente. |
| Traballos tutelados | Sobre cada tema, los profesores responsables propondrán uno o varios trabajas. En cada tema se establecerá la mecánica de entrega. |
| Atención personalizada |
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| Avaliación | ||
| Metodoloxías | Descrición | Cualificación |
| Traballos tutelados | Se valorará el trabajo de acuedo a los criterios que cada bloque de la materia hará explícitos en el apartado correspondiente de la facultad virtual | 80 |
| Sesión maxistral | Se valorará la asistencia, el grado de preparación de la clase, etc. | 20 |
| Observacións avaliación | ||
| Fontes de información |
| Bibliografía básica |
Versteeg, H.K. and Malalasekera, W. (1995). An Introduction to Computational Fluid Dynamics the Finite Volume Method. Longman
Winter, D.A. (2005). Biomechanics and Motor Control of Human Movement. John Wiley & Sons
Anderson. J.D. (1995). Computational Fluid Dynamics. McGraw Hill
S. Sumathi, Surekha Paneerselvam (2010). Computational Intelligence Paradigms: Theory & Applications using MATLAB. CRC Press
Ferziger, J.H. and Peric, M. (1999). Computational Methods for Fluid Dynamics. Springer Verlag
Ascher, U. & Petzold, L. (1998). Computer methods for ordinary differential equations and differential-algebraic equations. Philadelphia Society for Industrial and Applied Mathematics
De Jong, K.A. (2002). Evolutionary Computation. MIT Press
Kochenberger, G.A. (2003). Handbook of metaheuristics. Springer-Verlag
Hillier, F.S. (2010). Introduction to Operations Research. McGraw-Hill
García de Jalón, J. & Bayo, E. (1994). Kinematic and Dynamic Simulation of Multibody Systems: The Real-Time Challenge. Springer-Verlag
Haykin, S. (1999). Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Prentice Hall
Brenan, K.; Campbell, S. & Petzold, L. (1989). Numerical Solution of Initial-Value Problems in Differential-Algebraic Equations. North-Holland
Sherman W. R. (2002). Understanding Virtual Reality: Interface, Application, and Design. Morgan Kaufmann
Coiffet P., Burdea G.C. (2003). Virtual Reality Technology. John Wiley & Sons |
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| Bibliografía complementaria | |
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| Recomendacións | |
| Materias que se recomenda ter cursado previamente |
| Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
| Materias que continúan o temario |
| Observacións | |