開講学期/Course Start | 2020年度/Academic Year 後期/Second |
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開講曜限/Class period | 水/Wed 7,水/Wed 8 |
授業区分/Regular or Intensive | 週間授業 |
対象学科/Department | 創造工学科機械ロボット工学コース |
対象学年/Year | 2年,3年,4年 |
授業科目区分/Category | 教育課程 創造工学科 |
必修・選択/Mandatory or Elective | 選択 |
授業方法/Lecture or Seminar | 講義科目 |
授業科目名/Course Title | 計測システム工学 |
単位数/Number of Credits | 2.0 |
担当教員名/Lecturer | 湯浅友典,相津佳永 |
時間割コード/Registration Code | J3080 |
連絡先/Contact |
湯浅友典(Tel:0143-46-5347,E-mail:yuasa@mmm.muroran-it.ac.jp,Y305)
相津佳永(0143-46-5348, Email: aizu@mmm.muroran-it.ac.jp, Y401) |
オフィスアワー/Office hours |
湯浅友典(Mon:16:00-17:00,Tue:13:00-14:00)
相津佳永(Tuesday 16:30-17:00) |
実務経験/Work experience |
相津佳永(電機光学製品の研究開発事業を扱う企業での光計測システムの研究開発経験を有する) |
更新日/Date of renewal | 2020/08/20 |
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授業のねらい /Learning Objectives |
機械知能ロボティクス系分野における計測技術について物理的な現象と数学的取扱いに基づいた各種物理量測定の基盤知識を修得し、システム的な計測プロセスの形態、役割、特性を理解する。 |
到達度目標 /Outcomes Measured By: |
工学的計測の基本的知識基盤の上にたち、機械知能ロボティクス分野の様々な専門領域で必要とされる各種計測システムの基礎と事例を修得する。計測システムの数学的側面と物理的側面の関係を理解することで、計測の応用展開を可能とする工学技術者としての基礎を築くことを目指す。具体的には、 1)計測システムに必要な物理と数学の関係性を与える知識を修得し、伝達関数に基づきシステム特性を扱えるようになる。(知識力) 2)測定量に関するシステム誤差を定量的に解析評価できるようになる。(解析力) 3)計測情報の取り扱いと信号処理の各種方法(フーリエ変換と自己相関関数、フィルタリング、コンボルーション、アナログーデジタル変換など)が理解できる。(理解力) 4)電気量、温度、熱、応力、ひずみ、位置、速度、加速度等の物理情報量のシステム的な計測方式とその特質がわかるようになる。(展開力) |
授業計画 /Course Schedule |
1.システムとしての誤差論 2.回帰と推定(データ分析) 3.周波数領域法 4.電気抵抗の測定 5.計測用電気・電子回路 6.温度および熱量の測定 7.放射線計測 8.材料計測 9.応力とひずみの計測 10.流速の測定 11.位置・速度・加速度の計測 12.計測とコンピューター(インターフェース,コントローラ) 13.計測機器とセンサー 14.機械知能ロボティクス応用事例 15.最新トピックスと研究事例 定期試験 総授業時間数(実時間);22.5時間 新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、授業計画・授業実施方法は変更する可能性があります。 |
教科書 /Required Text |
計測工学(鈴木亮輔 [ほか] 、著朝倉書店 2014) (ISBN:4254201598) |
参考書等 /Required Materials |
計測システム工学の基礎(西原主計、山藤和男、松田康広、森北出版)(ISBN:9784627664432)
計測の科学と工学(苅屋公明、前田親良 共著、産業図書)(ISBN:4782835507) よくわかる機械計測(武藤一夫、共立出版)(ISBN:4320082133) |
教科書・参考書に関する備考 | 教科書は,創造工学科2年前期講義の「計測工学A/B」で使用したものを継続して活用する(新規購入は不要).その他,関連する資料を講義中に配布することがある。 |
成績評価方法 /Grading Guidelines |
定期試験100%で判定する。ただし、レポートを定期的に課すので,その提出がない分について定期試験の得点から減点を行うことがある。出席点は設けていない。提出レポートに基づく理解状況により小テスト、中間試験を実施した場合は、これらを20%、定期試験を80%の割合で評価することがある。いづれも60点以上を合格とする。 達成度目標に示した1)から4)までの4項目を,定期試験ならびにレポート課題により、計算結果あるいは説明の論理的記述から各項目60%以上達成されていることを確認し評価する。 新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、成績評価方法は変更する可能性があります。 |
履修上の注意 /Notices |
1.80%以上の出席が必要。 2.再試験は原則実施しないが、もし実施した場合は80点満点で評価するので注意。 3.不合格者は再履修すること。再履修時も毎回出席すること。 ・週ごとの内容に関して教科書の該当部分(上記参照)を予め学習したうえで講義を受けること。 定期的に内容を考慮したレポートを課す。そのために毎回の講義内容について復習を欠かさないこと。 講義中に演習や小テストを行うことがある。 |
学習・教育目標との対応 /Learning and Educational Policy |
学生便覧「学習目標と授業科目との関係表」参照 |
関連科目 /Related course |
学科共通科目の物理学、工業物理基礎実験、統計的データ処理、確率・統計、計測工学に関連する。コース専門科目の機械ロボット工学実験、機械ロボット工学設計法、電気電子工学、ロボット工学、知能ロボット応用学、卒業研究に関連する。 |
実務経験のある教員による授業科目 /Course by professor with work experience |
1.関連した実務経験を有している教員が担当する科目 |
備考 /Notes |
連絡等は令和2年度窓口教員の相津まで. |
No. | 回(日時) /Time (date and time) |
主題と位置付け(担当) /Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 /Methods and contents |
備考 /Notes |
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該当するデータはありません |
Active learning 1-1 /主体的学修(反転授業,小テスト,振り返り 等) |
・原則として、講義した内容に基づいて学修および追加調査課題をレポートとして課すので、自ら理解不足な点を整理するとともに新たな理解へ広げる学修をすること ・本授業では基礎事項に関連する数学については詳細に説明しないので、自主的にこれまでの学修をしておくこと |
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Active learning 1-2 /上記項目に係るALの度合い |
15%未満 |
Active learning 2-1 /対話的学修(グループ学習,協働,調査体験 等) |
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Active learning 2-2 /上記項目に係るALの度合い |
該当なし |
Active learning 3-1 /深い学修(複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等) |
・2年前期までに学んだ、数学系科目(線形代数や微分積分学)、物理系科目、物理基礎実験の知識を組み合わせて、総合的な学習を行う ・確率・統計、計測工学および統計的データ処理の学習内容を組み合わせて、機械ロボット工学分野の様々な専門領域で使われる計測技術につながる事例を学ぶ |
Active learning 3-2 /上記項目に係るALの度合い |
15%未満 |