Rəqəmsal metrologiya və informasiya texnologiyalarıSillabus

Fənn kodu

MS-0705

Kredit

6

Tələbənin iş yükü

180

Semestr

Payız semestri

Akademik il

2026-2027

Fənnin tipi

Seçmə

Təhsil forması

Əyani

Tədris dili

Azərbaycan

Auditoriyadaxili saatlar

Mühazirə:30 Seminar:15

Auditoriyadan kənar saatlar

TSİ:81 MRTSİ:54

“Rəqəmsal metrologiya və informasiya texnologiyaları” fənni 7006004 – “Cihaz mühəndisliyi” ixtisasının 7006004.6 – “Metrologiya və metroloji təminat” ixtisaslaşması üzrə magistratura səviyyəsində təhsil alan tələbələr üçün nəzərdə tutulmuşdur. Fənnin əsas hədəfi magistrantlara rəqəmsal metrologiya, keyfiyyət menecment sistemləri və müasir informasiya texnologiyaları haqqında fundamental nəzəri və praktiki biliklər qazandırmaqdır. Kursun proqramı ölçmə, nəzarət və sınaqların avtomatlaşdırılması prinsiplərini, informasiya-ölçmə sistemlərinin qurulmasını və ölçmə cihazlarında mikroprosessorların istifadəsini ətraflı şəkildə əhatə edir. Tədris prosesi tələbələrdə metrologiya sahəsində rəqəmsal transformasiya prinsiplərini mənimsətməklə yanaşı, ölçmə nəticələrinin proqram təminatı vasitəsilə emalı və təhlili vərdişlərini formalaşdırır. Fənnin öyrənilməsi nəticəsində magistrantlar rəqəmsal metroloji cihazların təsnifatı və xətalarının aşkarlanması qaydalarını bilməli, həmçinin yoxlama zamanı ölçmə vasitələrinin texniki vəziyyətini müstəqil qiymətləndirərək elmi-tədqiqat işlərində bu biliklərdən yaradıcılıqla istifadə etməyi bacarmalıdırlar.

• mühazirə
• seminar
• interaktiv müzakirə
• komanda işi
• təqdimatlar

1. 1

   CLO 1: FTN 1 (Rəqəmsal metrologiyanın əsasları və konseptlər): Metrologiyada rəqəmsal transformasiyanın prinsiplərini, Ölçmə Vahidləri Beynəlxalq Sisteminin rəqəmsal təqdimatını (D-SI), maşınla oxuna bilən kalibrləmə sertifikatlarını (DCC) və FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) məlumat prinsiplərini praktiki fəaliyyətdə tətbiq edir.

2. 2

   CLO 2: FTN 2 (Ağıllı sensorlar və IoT sistemlərində ölçmə): Əşyaların İnterneti (IoT) və sənaye şəbəkələrində istifadə olunan ağıllı (smart) sensorların arxitekturasını təhlil edir, rəqəmsal interfeyslər vasitəsilə ölçmə məlumatlarının toplanması və ilkin emalı alqoritmlərini işləyib hazırlayır.

3. 3

   CLO 3: FTN 3 (Bulud texnologiyaları və böyük ölçmə verilənləri): Ölçmə sistemlərindən daxil olan böyük verilənlərin (Big Data) bulud infrastrukturlarında təhlükəsiz saxlanması, paylanmış emalı və verilənlərin tamlığının (data integrity) qorunması üçün proqram-apparat həllərini qiymətləndirir.

4. 4

   CLO 4: FTN 4 (Rəqəmsal əkizlər və simulyasiya): Metroloji zəncirlərin və ölçmə cihazlarının rəqəmsal əkizlərini (Digital Twins) qurur, virtual ölçmə sistemlərində xətaların və qeyri-müəyyənliyin model-əsaslı (Monte-Karlo simulyasiyaları və s.) hesablanmasını həyata keçirir.

5. 5

   CLO 5: FTN 5 (Süni intellekt və kiberfiziki metrologiya): Ölçmə nəticələrinin analizi və kalibrləmə intervalının avtomatik tənzimlənməsi üçün maşın öyrənməsi (Machine Learning) alqoritmlərini tətbiq edir, rəqəmsal metroloji infrastrukturun kibertəhlükəsizlik risklərini idarə edir.

Mövzu əlavə edilməyib.

1. 1. E.R. Rəhimov, E.B. İsgəndərzadə, C.R. Rəhimov. Nano Əşyaların İnterneti. / Dərslik. Bakı, 2025 – 384 səh.
2. 2. A.Ş. Şıxseyidov, C.R. Rəhimov. Texniki tənzimləmənin əsasları. Dərs vəsaiti. Bakı, 2023 – 320 səh.
3. 3. Y. LeCun, Y. Bengio, and G. Hinton, Deep Learning Foundations. MIT Press, 2024 – 649 page.
4. 4. E. Alpaydin, Introduction to Machine Learning, 4th ed. MIT Press, 2020 – 718 page.
5. 5. M. P. Groover, Automation, Production Systems, and Computer-Integrated Manufacturing, 5th ed. Pearson, 2020 – 816 page.
6. 6. R. K. Jain, Advanced Manufacturing Technologies for Industrial Robotics and Automation. Springer, 2019.
7. 7. Муслина Г.Р. Нормирования точности и технические измерения: учебное пособие. – Ульяновск: УлГТУ, 2012 – 234 с.
8. 8. Шалыгин М.Г., Вавилин Я.А. Автоматизация измерений, контроля и испытаний: учебное пособие. Изд-во Лань, 2019 – 172 с.