Plano de Estudos para 2025/2026
| Unidades curriculares | Créditos | |
|---|---|---|
| 1º Ano | ||
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Fundamentos de Automação
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
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Álgebra Linear e Geometria
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
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Eletricidade e Mecânica
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
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Fundamentos de Programação
6.0 ECTS
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Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Fundamentos de Automação
OA1 - arquitectuta de um automato e métodos de programação
OA2 - Estrutura do sistema de automação com recurso a controladores lógicos programáveis
OA3 - resolver tarefas de controlo sequencial num sistema de automação através da escrita dos programas correspondentes de controladores lógicos programáveis
OA4 - comandar sistemas de accionamento automático
CP1: Introdução e arquitectura
CP2: Lógica combinacional
CP3: Lógica sequencial
CP4: Linguagens de programação
CP5: Algoritmos
CP6: Autómatos finitos
CP7: Autómatos industriais programáveis
Presença obrigatória do aluno em 90% de todas as atividades da UC. Realização e apresentação em laboratorio de projeto de grupo. Pesos da avaliação:
- 5% - Assiduidade e participação nas aulas.
- 70% - trabalhos de projeto realizado em grupo
- 25% - Mini-teste com resposta múltipla.
O aluno dispensa o exame com 10 valores. Em caso de reprovação na época normal o aluno acede ao exame da época de recurso.
J. N. Pires, ?Automação Industrial?, 3a Edição. Lidel, 2007.
J. R. C. Pinto, ?Técnicas de Automação?, Lidel, Lisboa, 2004.
A. Francisco, ?Autómatos Programáveis (Programação, GRAFCET, Aplicações)?, 4a Edição, Lidel, 2007
Mandado Pérez et al, Autómatas Programables, entorno y aplicaciones, Thomson, ed. Siemens, 2005;
W. Bolton , Programmable Logic Controllers - 6th Edition, Elsevier
Álgebra Linear e Geometria
OA1 Apreender o conceito de espaço vetorial, aplicar propriedades e determinar uma base.
OA2 Classificar conjuntos de vetores quanto à linearidade.
OA3 Representar pontos e vetores e calcular distâncias.
OA4 Operar com vetores e identificar a posição relativa de planos e retas.
OA5 Determinar equações da reta e do plano.
OA6 Calcular e interpretar os produtos interno e externo
OA7 Parametrizar curvas e calcular os vetores normal e tangente.
OA8 Operar com matrizes, resolver sistemas de equações lineares pelo cálculo matricial e interpretar geometricamente.
OA9 Calcular matriz inversa e determinante.
OA10 Compreender as transformação linear entre espaçosos vetoriais de dimensão finita.
OA11 Entender a necessidade dos números complexos e as formas algébrica e polar.
OA12 Operar com números complexos e aplicar as fórmulas de Moivre e a identidade de Euler.
OA13 Adquirir capacidades e raciocínio adequados à resolução de problemas em temas da Robótica e dos Sistemas Inteligentes
CP1 Conceito de espaço vetorial (EV) e de subespaço. Dependência linear de vetores e base de um EV.
CP2 Pontos e vetores no plano e no espaço. Distância entre dois pontos e entre um ponto a uma reta. Secções planas e superfície esférica.
CP3 Vetores e operações. Produto interno. Paralelismo e perpendicularidade de vetores. Posição relativa de retas e planos.
CP4 Vetor director e equação da reta.
CP5 Produto externo ou vetorial. Vetor normal a um plano e equações do plano.
CP6 Parametrização de curvas no plano e no espaço. Vetores normal e tangente a uma curva. Intersecção de curvas. Coordenadas polares.
CP7 Matrizes e operações. Matriz inversa de uma matriz não singular. Determinante de uma matriz quadrada.
CP8 Sistemas de equações lineares. Forma e resolução matriciais. Transformações lineares.
CP9 Equações quadráticas. Números complexos nas formas algébrica e polar. Fórmula de Euler.
CP10 O conjunto dos complexos como EV real. Fórmulas de Moivre. Raizes de um complexo.
Aprovação com classificação não inferior a 10 valores (escala 1-20) numa das modalidades seguintes:
- Avaliação ao Longo do Semestre: 8 exercícios realizados nas aulas (35%) (para a classificação são considerados os 6 exercícios com melhor classificação) + exercícios resolvidos no Moodle (5%) + teste final escrito (60%). É exigida nota mínima de 7 valores (escala 1-20) em cada um dos elementos de avaliação.
- Avaliação por Exame: Em qualquer das épocas, com prova escrita individual (100%).
É exigida uma assiduidade mínima de 2/3 das aulas.
[1] Cabral, I., Perdigão C. e Saiago, C. (2018). Álgebra Linear: Teoria, Exercícios Resolvidos e Exercícios Propostos com Soluções, Escolar Editora.
[2] Strang, G., (2007). Computational Science and Engineering, Wellesley-Cambridge Press.
[3] Goldstein, L. (2011). Matemática Aplicada ? Economia. Administração e Contabilidade, (12ª edição) Editora Bookman.
[4] Hanselman, D., Littlefield, B. and MathWorks Inc. (1997). The Student Edition of MATLAB, 5th Version, Prentice-Hall
[5] Materiais científico-pedagógicos (slides, notas de desenvolvimento, código e pseudo código, fichas de exercícios e problemas) disponibilizados pela equipa docente
Scientific-pedagogical materials (slides, lectures, code and pseudo code, exercise sheets, problems) provided by the teaching team.
David C. Lay, Linear Algebra and its Applications, Addison Wesley, Pearson
Eletricidade e Mecânica
OA1. Compreender e Utilizar Modelos e Unidades
Os alunos devem identificar e aplicar modelos físicos para resolver problemas relacionados com unidades de medida e cálculos na física.
OA2. Analisar e Descrever o Movimento Unidimensional e Bi-dimensional
Os alunos devem compreender e descrever o movimento de objetos em uma e duas dimensões, usando equações do movimento para resolver problemas de cinemática.
OA3. Aplicar as Leis de Newton para Resolver Problemas Reais
Os alunos devem usar as Leis de Newton para analisar e resolver problemas de dinâmica, identificando as forças envolvidas e aplicando essas leis para determinar o movimento dos corpos.
OA4. Explorar e Aplicar a Conservação de Energia
Os alunos devem compreender os princípios da conservação da energia e aplicá-los a problemas práticos.
OA5. Compreender a Propagação de Ondas Eletromagnéticas
Os alunos devem descrever as ondas planas e transversais e entender a propagação das ondas electromagnéticas.
CP 1. Modelos, unidades e cálculo
CP 2. Movimento unidimensional
CP 3. Movimento bi-dimensional
CP 4. Leis de Newton
CP 5. Conservação da energia
CP 6. Campo eléctrico e campo magnético
CP 7. Ondas planas e ondas transversais
CP 8. Propagação de ondas electromagnéticas
Avaliação ao longo do semestre:
Realização de dois testes escritos com um peso de 60% na nota final (30% T1+ 30% T2). Cada teste escrito tem nota mínima de 7 valores.
Trabalho individual do aluno com peso de 10% na nota final e entrega de relatórios de grupo com um peso de 30% na nota final.
Nota mínima de 9.5 valores no somatório de todas as componentes de avaliação (60%+30%+10%), e é exigida uma assiduidade mínima não inferior a 2/3 das aulas.
Na modalidade de avaliação por exame:
O exame escrito tem um peso de 100% na nota final, e nota mínima de 9.5 valores.
Paul G. Hewitt, Física: Princípios e Problemas, Editora Artmed, 2019.
David Halliday, Robert Resnick e Jearl Walker, Fundamentos de Física, Editora LTC, 2021.
Adilson J. S. Pereira e Ricardo M. F. de Oliveira, Física: Conteúdo e Prática, Editora Pearson, 2020.
Raymond A. Serway e John W. Jewett, Physics for Scientists and Engineers, Cengage Learning, 2019.
Hugh D. Young e Roger A. Freedman, University Physics with Modern Physics, Pearson, 2019.
R. P. Feynman, Feynman Lectures on Physics, Edição Addison Wesley, 2011.
Fundamentos de Programação
No final da UC, o aluno deverá estar apto a:
OA1: Aplicar os conceitos fundamentais de programação.
OA2: Criar procedimentos e funções com parâmetros.
OA3: Compreender a sintaxe da linguagem de programação Python.
OA4: Desenvolver soluções com programação para problemas de complexidades intermédia.
OA5: Explicar, executar e depurar fragmentos de código desenvolvido em Python.
OA6: Interpretar os resultados obtidos com a execução de código desenvolvido em Python .
OA7: Desenvolver projetos de programação.
CP1. Ambientes integrados de desenvolvimento. Introdução à programação: Sequência lógica e instruções, Entrada e saída de dados.
CP2. Constantes, variáveis e tipos de dados. Operações lógicas, aritméticas e relacionais.
CP3. Estruturas de controlo.
CP4. Listas e matrizes (listas de listas).
CP5. Procedimentos e funções. Referências e parâmetros.
CP6. Objetos e classes de objetos.
CP7. Manipulação de ficheiros.
A UC segue o modelo de avaliação ao longo do semestre por projeto pelo seu carácter eminentemente prático, não contemplando exame final.
O estudante é avaliado pelos seguintes componentes (A1+A2):
A1: Tarefas de Aprendizagem com validação dos docentes (30%)
Serão realizadas 5 tarefas de aprendizagem ao longo do semestre.
A classificação de A1 corresponde à média das notas das 5 tarefas. Para aprovação no A1, o estudante deve cumprir um dos seguintes requisitos:
- obter pelo menos 7 valores em cada uma das 5 tarefas
ou
- obter uma média mínima de 8 valores nas 5 tarefas.
A2: Projeto Obrigatório em Grupo (3) com discussão teórico-prática (70%)
Nota mínima de 9,5 valores.
Atrasos nas entregas implicam penalizações.
Recuperação:
O estudante que não atingir a nota mínima global poderá realizar um Projeto Prático individual (100%) com discussão oral.
Caso o aluno não realize algum teste, por falta, ou não tenha atingido a nota mínima de 7 valores, poderá realizar um teste de substituição ao fim do semestre.
Assiduidade:
É obrigatória uma assiduidade mínima de 2/3 das aulas.
Portela, Filipe, Tiago Pereira, Introdução à Algoritmia e Programção com Python, FCA, 2023, ISBN: 9789727229314
Sónia Rolland Sobral, Introdução à Programação Usando Python, 2a ed., Edições Sílabo, 2024, ISBN: 9789895613878
Nilo Ney Coutinho Menezes, Introdução à Programação com Python: Algoritmos e Lógica de Programação Para Iniciantes. Novatec Editora, 2019. ISBN: 978-8575227183
John Zelle, Python Programming: An Introduction to Computer Science, Franklin, Beedle & Associates Inc, 2016, ISBN-13 : 978-1590282755
Ernesto Costa, Programação em Python: Fundamentos e Resolução de Problemas, 2015, ISBN 978-972-722-816-4,
João P. Martins, Programação em Python: Introdução à programação com múltiplos paradigmas, IST Press, 2015, ISBN: 9789898481474
David Beazley, Brian Jones, Python Cookbook: Recipes for Mastering Python 3, O'Reilly Media, 2013, ISBN-13 ? : ? 978-1449340377
Kenneth Reitz, Tanya Schlusser, The Hitchhiker's Guide to Python: Best Practices for Development, 1st Edition, 2016, ISBN-13: 978-1491933176, https://docs.python-guide.org/
Eric Matthes, Python Crash Course, 2Nd Edition: A Hands-On, Project-Based Introduction To Programming, No Starch Press,US, 2019, ISBN-13 : 978-1593279288