三重大学ウェブシラバス

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科目の基本情報

開講年度	2022 年度
開講区分	生物資源学研究科(博士前期課程)共生環境学専攻

受講対象学生	大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次
選択・必修	選択必修
授業科目名	応用環境情報学特論
	おうようかんきょうじょうほうがくとくろん
	Advanced Theory of Environmental Information and Technology
単位数	2 単位
ナンバリングコード	BIOR-Envr-5271-001

開放科目	非開放科目
開講学期	後期
開講時間	開講時間は別途お知らせします．
授業形態	対面授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業「ハイブリッド授業」・・・「対面授業」と「オンライン授業」を併用した授業「オンデマンド授業」・・・動画コンテンツの配信等によって実施する授業
開講場所
担当教員	福島崇志（生物資源学研究科共生環境学専攻）
担当教員	FUKUSHIMA, Takashi
SDGsの目標
連絡事項	* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

学修の目的と方法

授業の概要	食料生産現場においても作業の自動化，情報化が推進されている背景から，制御と共に機械システムの挙動を把握することは，設計開発や安全システムを考えるうえで重要となる．この講義では，機械システムの挙動や特性を計算機上で把握するための基礎知識・技術を習得する。この講義は，三重大学の目標である4つの力を身に付けるため，生物資源学研究科DPであるすべてを目指す．
学修の目的	機械システムの挙動や特性を計算機上で把握するための基礎知識・技術を習得する。
学修の到達目標	機械システムの挙動や特性を計算機上で把握するための基礎知識・技術について深く理解し，実践する。この講義を通して，学生は，下記の能力を身に付けることができる．（知識）機械システムのシミュレーションに関する基礎知識について理解する．（態度）演習課題や成果報告などを通して適切な質疑を行うことでより内容を深める．（技能）機械システムのシミュレーションのモデリング・計算を実践できるようになる．
ディプロマ・ポリシー	○ 学科・コース等の教育目標 ○ 全学の教育目標感じる力 ○感性 ○共感 ○主体性考える力 ○幅広い教養 ○専門知識・技術　論理的・批判的思考力コミュニケーション力 ○表現力(発表・討論・対話) ○リーダーシップ・フォロワーシップ　実践外国語力生きる力 ○問題発見解決力　心身・健康に対する意識　社会人としての態度・倫理観
成績評価方法と基準	最終課題もしくはレポート100％（知識）機械システムのシミュレーションに関する基礎知識について毎回の質疑により確認する．（態度）グループワークや作業報告書の作成などの取り組みを評価する．（技能）機械システムのシミュレーションに関する基礎知識・技術の定着を最終課題により確認・評価する．
授業の方法	講義演習
授業の特徴	PBL 特色ある教育その他、能動的要素を加えた授業（ミニッツペーパー、シャトルカードなど）英語を用いた教育
授業改善の工夫	毎回質疑応答を行い，学習到達度をチェックしながら講義内容を改善する．
教科書	特になし
参考書	適宜，資料を配布する。
オフィスアワー	随時，対応する。
受講要件	特になし
予め履修が望ましい科目	特になし
発展科目	特になし
その他

授業計画

MoodleのコースURL

キーワード	環境情報、プログラミング，計測，制御
Key Word(s)	Environmental information, programming, sensing, control
学修内容	【学習内容】第1回　授業ガイダンス第2回　動力学の概要第3回　動的システム 1 第4回　動的システム 2 第5回　Matlab 1 第6回　Matlab 2 第7回　動力学シミュレーション第8回　パラメータ同定 1 第9回　パラメータ同定 2 第10回　マルチボディダイナミクス 1 第11回　マルチボディダイナミクス 2 第12回　多剛体システムのシミュレーション 1 第13回　多剛体システムのシミュレーション 2 第14回　機構解析ソフトウェアの概要第15回　機構解析ソフトウェアの利用最終試験
事前・事後学修の内容	予習：各回の内容を整理し準備する（2時間）復習：各週の講義内での課題に取り組む（2時間）第1回　予習：本講義に関して内容を整理し準備する（2時間）復習：演習内容の課題の整理ならびに関連する知識の習得を発表資料に追加し整理する（2時間）第2回予習：動力学について予習結果を発表資料として整理する．（2時間）復習：演習内容の課題の整理ならびに関連する知識の習得を発表資料に追加し整理する（2時間）第3回予習：微分方程式の立式について予習結果を発表資料として整理する．（2時間）復習：演習内容の課題の整理ならびに関連する知識の習得を発表資料に追加し整理する（2時間）第4回予習：微分方程式の解法について予習結果を発表資料として整理する．（2時間）復習：演習内容の課題の整理ならびに関連する知識の習得を発表資料に追加し整理する（2時間）第5回予習：ソフトウェアの利用環境を整える．（2時間）復習：演習内容の課題の整理ならびに関連する知識を整理する（2時間）第6回予習：アルゴリズムについて予習結果を発表資料として整理する．（2時間）復習：演習内容の課題の整理ならびに関連する知識の習得を発表資料に追加し整理する（2時間）第7回予習：前回までの内容からシミュレーションプログラムを実装する．（2時間）復習：演習内容の課題の整理ならびに関連する知識を整理する（2時間）第8回予習：最適化法について予習結果を発表資料として整理する．（2時間）復習：演習内容の課題の整理ならびに関連する知識の習得を発表資料に追加し整理する（2時間）第9回予習：RM法アルゴリズムについて予習結果を発表資料として整理する．（2時間）復習：演習内容の課題の整理ならびに関連する知識の習得を発表資料に追加し整理する（2時間）第10回予習：運動方程式の立式について予習結果を発表資料として整理する．（2時間）復習：演習内容の課題の整理ならびに関連する知識の習得を発表資料に追加し整理する（2時間）第11回予習：MBDのアルゴリズムについて予習結果を発表資料として整理する．（2時間）復習：演習内容の課題の整理ならびに関連する知識の習得を発表資料に追加し整理する（2時間）第12回予習：MBDアルゴリズムについて予習結果を発表資料として整理する．（2時間）復習：演習内容の課題の整理ならびに関連する知識の習得を発表資料に追加し整理する（2時間）第13回予習：Matlabの解法と計算結果の可視化する．（2時間）復習：演習内容の課題の整理ならびに関連する知識を整理する（2時間）第14回予習：ソフトウェアの利用環境を整える．（2時間）復習：演習内容の課題の整理ならびに関連する知識を整理する（2時間）第15回予習：ボディ設計と拘束について予習結果を発表資料として整理する．（2時間）復習：演習内容の課題の整理ならびに関連する知識の習得を発表資料に追加し整理する（2時間）
事前・事後学修の内容	事前学修の時間:120分/回　　　事後学修の時間:120分/回