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Enregistrement W1688440343 · doi:10.24908/pceea.v0i0.5854

TEACHING FEEDBACK CONTROL THEORY USING AN INTEGRATING DESIGN PROJECT

2015· article· en· W1688440343 sur OpenAlexaffvenue
Michel F. Couturier

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Computer scienceController (irrigation)Class (philosophy)Control (management)Control engineeringControl systemPID controllerControl theory (sociology)EngineeringTemperature controlArtificial intelligenceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teaching feedback control theory is challenging because it is important to cover theoretical material intended for fundamental understanding as well as material directly related to industrial practice. One approach to reach this dual objective and prevent control theory from becoming abstract to students is to assign a design project that requires integration of all main concepts taught in class. This approach has been successfully used in eight offerings of the course ChE 3601 Process Dynamics and Control in the Chemical Engineering program at the University of New Brunswick. The one-semester course is an introduction to the dynamic behavior of chemical processes and feedback control loops. The project is assigned at the beginning of the course and involves the design of a feedback control system for a realistic chemical process. The design project is divided into five milestones with deliverables due every two weeks. The final report due at the end of the course must include a description of the proposed system using a P&I diagram, specifications for all control equipment, a dynamic model for all components of the feedback loop, settings for the tuning parameters of the PID controller, and dynamic simulations using Polymath to validate the proposed solution. The course is organized around the project in a manner similar to that used in problem-based learning. The active learning approach used in ChE 3601 provides a deeper understanding of control theory and its application.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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