Интеллектуальное машиностроительное проектирование и производство: программа магистратуры

Студенты осваивают:

• Передовые методы CAD/CAE-моделирования для создания цифровых двойников изделий;
• Технологии Industry 4.0, включая IoT, мехатронику и автоматизированные производственные системы;
• Наукоемкие подходы к разработке новых материалов, нанотехнологий и прецизионных производственных процессов.

Особое внимание уделяется цифровой трансформации производства — от виртуального прототипирования до внедрения «умных» фабрик, оптимизации жизненного цикла изделий через методы машинного обучения и анализ больших данных, а также междисциплинарным исследованиям на стыке машиностроения, IT и материаловедения.

Программа сочетает фундаментальную подготовку в области методологии научных исследований с практическими навыками работы на современном оборудовании, готовя специалистов для НИИ, инжиниринговых центров и высокотехнологичных производств.

Дисциплины программы:

• Иностранный язык в профессиональной деятельности
• История и методология науки в машиностроении
• Современные проблемы науки в машиностроении
• Математическое моделирование в машиностроении
• Физическое моделирование в машиностроении
• Надежность и диагностика технологических систем
• Нанотехнологии в машиностроении
• Геоинформационные системы и их применение
• Компьютерные технологии в машиностроении
• Размерный анализ технологических процессов
• Новые конструкционные материалы
• CAE-системы в машиностроении
• Технологическое обеспечение качества
• Технология автоматизированного производства
• Methodology of Scientific Research
• Информационные технологии в научных и экспериментальных исследованиях
• Методика и практика технических экспериментов
• Математические методы обработки экспериментальных данных
• Экономическое обоснование научных решений
• Патентоведение и защита интеллектуальной собственности.

Дисциплины по выбору:

• Фотомеханика в машиностроении
• Расчет, моделирование и конструирование оборудования с компьютерным управлением
• Экспертные и интеллектуальные системы
• Базы данных в информационно-управляющих системах
• Оборудование инструментального производства
• Технический контроль в автоматизированных системах
• Менеджмент в машиностроительной науке
• Мехатроника.