Rəqəmsal metrologiya və informasiya texnologiyalarıSyllabus

Subject code

MS-0705

Credits

6

Student workload

180

Semester

Autumn semester

Academic year

2026-2027

Subject type

Elective

Form of education

Full-time

Language of instruction

Azerbaijani

In-class hours

Mühazirə:30 Seminar:15

Out-of-class hours

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.

• lecture
• seminar
• interactive discussion
• teamwork
• presentations

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.

No topics have been added.

1. 1. e.r. rahimov, e.b. iskanderzadeh, c.r. rahimov. internet of nano things. / textbook. baku, 2025 – 384 pages.
2. 2. a.s. shikhseyidov, c.r. rahimov. fundamentals of technical regulation. teaching aids. baku, 2023 – 320 pages.
3. 3. y. lecun, y. bengio, and g. hinton, foundations of deep learning. MIT press, 2024 – 649 pages.
4. 4. e. alpaydin, introduction to machine learning, 4th ed. MIT press, 2020 – 718 pages.
5. 5. m. p. groover, automation, production systems, and computer-integrated manufacturing, 5th ed. pearson, 2020 – 816 pages.
6. 6. r. k. jain, advanced manufacturing technologies for industrial robotics and automation. springer, 2019.
7. 7. muslina g.r. normirovaniya accuracy and technical dimensions: textbook. – ulyanovsk: ulgtu, 2012 – 234 с.
8. 8. shalygin m.g., vavilin ya.a. automation of measurement, control and testing: textbook. изд-во лань, 2019 – 172 с.