การสร้างแบบจำลองวัสดุ
3(2-4-8)
วิชาบังคับก่อน : ไม่มี
นักศึกษาสามารถสร้างแบบจำลองสำหรับงานทางด้านวิศวกรรมวัสดุ
เค้าโครงรายวิชา
- การสร้างแบบจำลองเบื้องต้นและการสร้างแบบจำลองด้วยโปรแกรมคอมพิวเตอร์สำหรับงานทางด้านวัสดุศาสตร์และวิศวกรรมวัสดุ ( ชม.)
- การสร้างตารางจัดการและการเขียนโปรแกรมคำสั่งขั้นสูงด้วยโปรแกรมเอ็กเซล ( ชม.)
- พื้นฐานการเขียนโปรแกรมและการพัฒนาโปรแกรม ( ชม.)
- การวิเคราะห์และตัวแทนของข้อมูลการทดลอง ( ชม.)
- การอินเกรตและการหาค่าอนุพันธ์ด้วยวิธีเชิงตัวเลข การหารากของสมการและระเบียบวิธีเชิงตัวเลข สำหรับการแก้สมการเชิงอนุพันธ์ ระเบียบวิธีของออยเลอร์ (Euler method) ระเบียบวิธีของรุงเง-คุตตา (Runge-Kutta methods) ( ชม.)
- เลขสุ่มและระเบียบวิธีของมอนติคาร์โล (Monte Carlo methods) ( ชม.)
- กรณีตัวอย่างการสร้างแบบจำลองทางด้านวิศวกรรมวัสดุ ( ชม.)
ผลสัมฤทธิ์การเรียนรู้
- ระบุและอธิบายองค์ประกอบสำคัญของการสร้างแบบจำลองคณิตศาสตร์สำหรับกระบวนการทางวัสดุศาสตร์และวิศวกรรมวัสดุ
- ใช้อัลกอริทึมสำหรับการปรับให้เรียบเพื่อการประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูลการทดลอง
- วิเคราะห์และปรับสมการทางคณิตศาสตร์และสร้างแบบจำลองอย่างง่ายในรูปแบบที่เหมาะสำหรับวิธีแก้ปัญหาเชิงตัวเลขของคอมพิวเตอร์
- ใช้หลักการพื้นฐานและอัลกอริทึมในการกำหนดรหัสคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขและการจำลอง
- ใช้และดำเนินการ การคำนวณทางอัลกอริทึมที่เกี่ยวข้องสำหรับค่าเฉลยทางตัวเลขของสมการเชิงอนุพันธ์สามัญและสมการเชิงอนุพันธ์ย่อย
- ใช้เลขสุ่มและระเบียบวิธีมอนติคาร์โล ในการแก้ปัญหาที่กำหนดทางวิศวกรรมวัสดุ
- เลือกพารามิเตอร์แบบจำลองที่เกี่ยวข้องเพื่อให้ได้ค่าความถูกต้องตามที่กำหนด
Material Modelling
Prerequisite : None
Students can create models for materials engineering work.
Course Outline
- Basic modeling and computer simulation for materials science and engineering applications. ( hr.)
- Creating a management table and writing advanced commands with Excel. ( hr.)
- Fundamentals of Programming and program development. ( hr.)
- Analysis and representation of experimental data. ( hr.)
- Integration and differentiation by numerical methods, root finding and numerical methods for solving differential equations, Euler method, Runge-Kutta methods. ( hr.)
- Random numbers and Monte Carlo methods. ( hr.)
- Case study of materials engineering modeling. ( hr.)
Learning Outcomes
- Identify and explain the key elements of mathematical modeling for materials science and engineering processes.
- Use smoothing algorithms for processing and analyzing experimental data.
- Analyze and adjust mathematical equations and create simple models in a form suitable for numerical computer solutions.
- Use fundamental principles and algorithms to define efficient computer code for numerical computation and simulation.
- Use and operate relevant algorithmic calculations for numerical solutions of ordinary and partial differential equations.
- Use random numbers and Monte Carlo methods to solve specified materials engineering problems.
- Select relevant model parameters to achieve the specified accuracy.
