| Código |
18151
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| Ano |
2
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| Semestre |
S1
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| Créditos ECTS |
6
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| Carga Horária |
PL(15H)/T(30H)/TP(15H)
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| Área Científica |
MECÂNICA COMPUTACIONAL
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Objectivos de Aprendizagem |
-Compreender os princípios e características fundamentais dos Gémeos Digitais, incluindo seu desenvolvimento histórico e importância em indústrias modernas.
-Desenvolver modelos matemáticos para sistemas contínuos e discretos, implementando simulações para analisar comportamentos de sistemas.
-Explorar o papel de tecnologias como Internet das Coisas (IoT), computação em nuvem, edge computing e inteligência artificial no desenvolvimento e operação de Gémeos Digitais.
-Entender os tipos de dados utilizados nos Gémeos Digitais, como dados geométricos, comportamentais, históricos, sintéticos e em tempo real, aplicando técnicas de análise de dados para tomada de decisões informadas.
-Aprender técnicas de visualização para interagir e interpretar simulações de Gémeos Digitais.
-Promover competências para o trabalho em equipa e a resolução de problemas complexos em cenários industriais
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Conteúdos programáticos |
-Introdução aos Gémeos Digitais: Definição e conceitos fundamentais, Contexto histórico e evolução, Importância na transformação digital e em várias indústrias
-Fundamentos Matemáticos e Modelação: Fundamentos matemáticos para simulações, Modelação de sistemas (contínuos e discretos), Digitalização de modelos, Simulação de modelos digitais
-Tecnologias Habilitadoras: Tecnologias de sensores e IoT, Computação em nuvem e de borda, Aplicações de aprendizagem máquina e inteligência artificial
-Gestão e Análise de Dados: Tipos de dados nos Gémeos Digitais, Aquisição, armazenamento e processamento de dados, Análises descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas
-Técnicas de Visualização
-Implementação e Estudos de Caso
-Tendências Futuras e Desafios
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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
Métodos e critérios de avaliação:
TAS (15%): Trabalho de síntese de pesquisa bibliográfica
Ex (15%): Exercícios
LAB (20%): Programação/controlo/simulação (2 elementos)
PRO(30%): Desenvolvimento de um projeto (2 elementos)
PR (20%): Prova de avaliação
Classif. Final: CF = TAS + Ex + LAB + PRO + PR
A frequência à UC em período de ensino/aprendizagem requer uma classificação final (CF) superior ou igual a 9,5 valores, tendo em consideração as seguintes condições:
- Todas as componentes presentes nos critérios de avaliação têm que ser realizadas
- Classificação mínima na prova de avaliação: PRmin >= 6 valores
- Classificação mínima na componente laboratorial: LABmin >= 10 valores
A melhoria da classificação obtida na avaliação contínua requer apresentação a exame final. A classificação final é determinada pela mesma expressão de cálculo, pois são consideradas as classificações obtidas nas diferentes componentes dos critérios de avaliação
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Bibliografia principal |
-Ogata, K. (2010) Modern Control Engineering. 5th Edition, Pearson, Upper Saddle River.
-Sabri, S., Lee, N., Isaacs, D., & Alexandridis, K. (2024). Digital Twin Fundamentals and Applications. Springer Nature.
-Crespi, N., Drobot, A. T., & Minerva, R. (2023). "The Digital Twin: What and Why?" In The Digital Twin (pp. 3–20). Springer InternationalPublishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-21343-4_1
-Grieves, M. (2023). "Digital Twins: Past, Present, and Future." In The Digital Twin (pp. 97–121). Springer International Publishing.https://doi.org/10.1007/978-3-031-21343-4_4
-Chaudhary, G., Khari, M., & Elhoseny, M. (2021). Digital Twin Technology. CRC Press.https://books.google.com/books?id=5AxIEAAAQBAJ
-Digital Twin Consortium. "Components of Digital Twins Reference Architecture." https://www.digitaltwinconsortium.org/
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| Língua |
Português
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