Внаслідок вивчення навчальної дисципліни студент повинен бути здатним продемонструвати такі результати навчання:
1. розробити методику розрахунку теплообміну на основі експериментальних даних.
2. висвітлити можливі недоліки і помилки у представленні остаточних результатів досліджень.
3. застосовувати статичні, табличні та графічні методи для систематизації та встановлення якісних і кількісних залежностей між факторами, що досліджувались.
4. перетворювати узагальнені наукові результати у джерело інформації.
5. розв’язання задач прикладного характеру, які виникають в процесі виробничої діяльності, при допомозі комп’ютерної техніки.
6. представляти технологічний процес як складну ієрархічну систему з наступним якісним аналізом її структури, розробкою математичного опису та оцінкою всіх основних параметрів.
Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування та розвиток у студентів компетентностей:
загальних: Засвоєння методології проведення числових досліджень технологічних процесів з метою їх оптимізації.
фахових: Ознайомленість з сучасними методами вирішення складних багатофакторних задач технології на базі нового підходу до аналізу і розрахунку технологічних процесів, апаратів.

Вища математика
Інформатика

Вступ. Основні положення теплопровідності.Стаціонарний теплообмін на базі ANSYS. Створення моделі. Граничні умови, задачі у вигляді таблиць або функцій. Графічні відображення подібності, перегляд результатів. Вирішення стаціонарної теплової задачі. Розрахунок теплової задачі за допомогою табуліруваних граничних умов. Нестаціонарний теплообмін. Розрахунок задачі теплообміну під час зміни агрегатного стану ( фазовий перехід). Теплообмін під час випромінювання. Використання метода радіальної матриці. Використання радіального розрахунку.

Базова
1. Білущак Г. І., Чабанюк Я. М. Теорія ймовірностей і математична статистика. Практикум. – Львів, 2001. – 418 с.
2. И. М. Грушко, В. М. Сиденко. Основы научных исследований. – Харьков: «Вища школа», 1983. – 224 с.
3. Shumway, R. H. Applied statistical time series analysis. – Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1988. – 179 p.
4. Ryan, T. P. Modern Regression Methods. - New York: Wiley, 1997. – 327 p .
5. Гліненко Л. К., Сухоносов О. Г. Основи моделювання технічних систем: Навчальний посібник. – Львів: Вид-во «Бескид Біт», 2003. – 176 с.
6. Копейкин С. В., Курочкин Е. П. Планирование и методы обработки результатов эксперимента: Утв. в кач-ве учебн. пособия. – Куйбышев: Куйбышевский гос. ун-т, 1984. – 88 с.
7. Основы моделирования сложных систем: Учебн. пособие для втузов / Под общ. ред. Н. В. Кузьмина. – К.: Вища школа, 1981. – 360 с.
Допоміжна
1. 1Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий.-М. Наука. -1976г.- 278с.
2. Поллард Дж. Справ очник по вычислительным методам статистики. -М.: Финансы и статистика.-1982. -344с.
3. Власов К.П. Методы исследований и организация экспериментов. -Харьков: Гуманитарный центр.-2002.-255с.
4. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. - М.: Финансы и статистика. -1985. - 344с.

Виконання лабораторних робіт, усне опитування, виконання індивідуального науково-дослідного завдання та розрахунково-графічної роботи (30 %), екзаменаційна робота (письмова компонента - 60 %, усна компонента - 10%)