Modulhandbuch

Bachelor

Informatik-Ingenieurwesen

Kohorte: Wintersemester 2017

Stand: 28. Juni 2017

Studiengangsbeschreibung

Inhalt

Ingenieurdisziplinen nutzen Ergebnisse der Informatik- und Mathematikforschung in immer stärkerem Ausmaß, sowohl bei der Entwicklung von Produkten als auch in den Produkten selbst. Dieser Trend wird sich durchaus noch verstärken. Neue Ergebnisse in der Informatik und Mathematik werden so zu einem wichtigen Innovationsfaktor des Ingenieurwesens und sind daher zentrale Kompetenzfelder eines Ingenieurs und einer Technischen Universität und wirken sich auch auf die Ziele des Studiengangs Informatik-Ingenieurwesen aus.

Die Ingenieurausbildung profitiert entscheidend von der Informatik, und die Informatik profitiert in erheblichem Maße von den im Ingenieurwesen verwendeten Modellierungsformen. Um für die Anforderungen der Zukunft gerüstet zu sein, ist das Ziel des Studiengangs, eine kombinierte Ausbildung in Informatik, Mathematik und Ingenieurwesen anzubieten. Hiermit liegt also ein besonders nachhaltiges Ausbildungsprinzip vor, sowohl für die Industrie als auch für die Forschung.

Informatik-Ingenieurwesen öffnet die Grenze zwischen Hard- und Software im Lichte ingenieurwissenschaftlicher Anwendungen. Entscheidungen, welche Teile eines Systems günstiger in Hardware oder besser mit Hilfe flexibler Software realisiert werden sollten, können nur auf der Basis solider Kenntnisse beider Disziplinen, sowohl der Informatik als auch des Ingenieurwesens, getroffen und ausgeführt werden. Der Studiengang hat das Ziel, in die Problemlage einzuführen und beiden wesentlichen Aspekten gerecht zu werden.

Die Ziele der Grundqualifikation bestehen darin, den Studierenden Wissen, Fertigkeiten und Kompetenzen in den Bereichen, Informatik, Mathematik und Ingenieurwesen zu vermitteln, so dass neue Wissensgebiete und damit auch neue Produkte erschlossen werden können. Wahlmöglichkeiten, die dem Ziel einer besseren Selbstbestimmung der Studierenden dienen, werden in Vertiefungen angeboten.


Berufliche Perspektiven

Ein erfolgreicher Abschluss des Bachelorstudiengangs Informatik-Ingenieurwesen an der TUHH ermöglicht neben der Aufnahme eines wissenschaftlich vertiefenden Masterstudiums in Informatik, Informatik-Ingenieurwesen oder einem angrenzenden Fach auch einen frühen Berufseinstieg in Branchen aus Handel, Industrie und Verwaltung (Berufsqualifizierung). Die Absolventen und Absolventinnen werden dann vornehmlich als Ingenieure und Systementwickler für Software und Hardware tätig sein.

Nach einer Studie des CIO-Netzwerks (http://www.cio.de/recruiting/2916977/ ; Aufruf: 28.05.2015) aus dem Jahr 2013 sind gerade aufgrund ihrer breiten Ausbildung Informatikingenieure am Arbeitsmarkt besonders gefragt. Wir können folgern, dass der Studiengang je nach gewählter Vertiefung Informatiker mit Ingenieurhintergrund  oder Ingenieure mit Informatikhintergrund ausbildet, die auf dem deutschen oder internationalen Arbeitsmarkt unabhängig von Konjunkturbewegungen sehr gute Beschäftigungsmöglichkeiten vorfinden.


Lernziele

Die gewünschten Lernergebnisse des Studiengangs richten sich nach den oben aufgeführten Zielsetzungen. Die Lernziele sind im Folgenden eingeteilt in die Kategorien Wissen, Fertigkeiten, Sozialkompetenz und Selbstständigkeit.


Wissen

Das Wissen setzt sich zusammen aus Fakten, Grundsätzen und Theorien in den Fächern Informatik, Ingenieurwesen und Mathematik.

  1. Der Studierende kann bekannte zur formalen Modellierung von Anwendungsproblemen notwendige Standard-Repräsentationssprachen der Informatik und Mathematik (Logik, Automatentheorie, Formale Sprachen, Graphentheorie, Lineare Algebra, Analysis, Diskrete Algebraische Strukturen, Stochastik, Systemtheorie usw.) wiedergeben, definieren und erläutern (Syntax, Semantik, Entscheidungsprobleme).
  2. Studierende können elementare Daten- und Indexstrukturen (Vektoren, Matrizen, Relationen, Bäume, Dateien, Seiten) für sequentielle Algorithmen (auch in Hardware-naher Ausprägung) wiedergeben und ihre Vor- und Nachteile für spezielle Aufgaben aufzeigen. Studierende können Algorithmen zur Lösung von Entscheidungsproblemen für formale Modellierungstechniken angeben. können den Grundaufbau von einfachen Rechensystemen auf verschiedenen Abstraktionsebenen einer Architektur wiedergeben, so dass sie darlegen können, wie Algorithmen auf konkreten Systemen ausgeführt werden.
  3. Die Studierenden kennen eine ganze Reihe von klassischen Anwendungsfällen der informatisch-mathematischen Modellierungstechniken im Ingenieurbereich und können diese erläutern.
  4. Studierende wissen, wie sich Probleme in kleinere Teilprobleme zerlegen lassen (reduktionistischer Ansatz) und wie Teilergebnisse zu einem Gesamtergebnis kombiniert werden. Studierende können auch Probleme, die sich durch Fehlerfortpflanzung und Fehlerakkumulierung ergeben, schildern und mit Beispielen belegen. Studierende können wiedergeben und begründen, dass sich Sicherheit, Zuverlässigkeit und Aufrechthaltung von Teilleistungen im Fehlerfall (graceful degradation) nur aus konkreten Design-Entscheidungen in einem initialen Entwurf ergeben und sich nicht im Nachhinein mit vertretbarem Aufwand in einen bestehenden Entwurf integrieren lassen.
  5. Die Absolventen und Absolventinnen sind im Stande, die Bedeutung unternehmerischer Planung und Ziele zu erläutern, die Organisations- und Personalstrukturen sowie die Produktions- und Beschaffungssysteme von Unternehmen zu analysieren, preispolitische und weitere für die Systementwicklung bedeutsame Instrumente (z.B. des Marketings) einzuordnen.


Fertigkeiten

Die Fähigkeit, erlerntes Wissen anzuwenden, um Aufgaben zu bewältigen und damit Probleme zu lösen, wird in dem Studiengang Informatik-Ingenieurwesen in vielen Facetten unterstützt.

  1. Studierende können formale Repräsentationssprachen entwerfen und weiterentwickeln (Syntax, Semantik, Entscheidungsprobleme), und sie können die für einfache Anwendungen notwendige Ausdrucksstärke der Formalismen einschätzen und bestimmen. Studierende können Entscheidungsprobleme verschiedener Formalismen aufeinander abbilden und damit die Ausdrucksstärke von Formalismen vergleichen.
  2. Studierende können Algorithmen für Entscheidungsprobleme auf Vollständigkeit und Korrektheit bzw. Konvergenzverhalten und Approximationsgüte untersuchen, und sie können darlegen, ob ein Algorithmus optimal ist bzw. für welche Arten von Eingaben der schlimmste Fall in Bezug auf das Laufzeitverhalten eines Algorithmus auftritt.
  3. Studierende können Algorithmen in Programmier- oder Hardwarebeschreibungssprachen implementieren, testen und unter Verwendung von Betriebssystemen zur Verwaltung von Betriebsmitteln sowie unter Nutzung von Datenbanken zum Management großer Datenmengen in Anwendungssysteme integrieren. Studierende können demonstrieren, dass gewünschte Zustände eines Systems erreicht werden (Steuerbarkeit, Erreichbarkeit), und dass ungewünschte Zustände in keinem Fall erreicht werden (Sicherheits- und Lebendigkeitseigenschaften). Studierende können Rechnerstrukturen in hardwarenahen Einheiten implementieren.
  4. Der Studierende kann formale Modellierungstechniken für Ingenieuranwendungen einsetzen, um  einfache, prototypische Systeme zu erstellen, zu überprüfen oder zu bewerten, um damit Probleme aus einem Anwendungskontext zu lösen (als Simulation, als Datenmanagement-System, als Applikation usw.). Sie können erklären, wie Modelle, Programme und Systeme in entsprechende Einheiten niedrigerer Abstraktionsebene automatisch übersetzt werden.
  5. Studierende können Schnittstellen entwerfen, die es gestatten, Systeme aus Modulen oder Schichten aufzubauen, deren Interna angepasst werden können, ohne dass sich die Schnittstellen verändern. Studierende sind in der Lage, Entwurfskriterien zu beschreiben, wie Systeme wiederverwendbar werden und auch in anderen Systemen eingesetzt werden können.


Sozialkompetenz

Die Fähigkeit und der Wille, zielorientiert mit anderen zusammen zu arbeiten, ihre Interessen und sozialen Situationen zu erfassen, sich zu verständigen und die Arbeits- und Lebenswelt mitzugestalten wird für den Studiengang Informatik-Ingenieurwesen wie folgt aufgeschlüsselt:

  1. Studierende verstehen, dass Methoden der Informatik und Mathematik anwendungsübergreifend entwickelt werden und dass eine wesentliche Leistung des Informatik-Ingenieurs zum Einen in der fachgerechten Anwendung der Methoden liegt und zum Anderen darin besteht, andere (Auftraggeber, Projektpartner, Kollegen, ...) überzeugen zu können, dass eine Methode sich (in einem gewissen Sinne) optimal eignet.
  2. Studierende können sich zu Teams zur Arbeit in Gruppen zusammenschließen, Teilaufgaben definieren und verteilen, zeitliche Vereinbarungen treffen, Teillösungen integrieren. Sie sind in der Lage, zu kommunizieren, sozial zu interagieren und sich bei Konflikten angemessen zu verhalten.
  3. Studierenden erläutern die in einem wissenschaftlichen Aufsatz geschilderten Probleme und die im Aufsatz entwickelten Lösungen in einem Fachgebiet der Informatik oder Mathematik, bewerten die vorgeschlagenen Lösungen in einem Vortrag und reagieren auf wissenschaftliche Nachfragen, Ergänzungen und Kommentare
  4. Studierenden beschreiben wissenschaftliche Fragestellungen in einem Fachgebiet der Informatik, des Ingenieurwesen oder der Mathematik und erläutern in einem Vortrag einen von ihnen entwickelten Ansatz zu dessen Lösung und reagieren dabei angemessen auf Nachfragen, Ergänzungen und Kommentare.


Kompetenz zum selbständigen Arbeiten

Das Vermögen und die Bereitschaft, eigenständig und verantwortlich zu handeln, eigenes Handeln und das Handeln anderer zu reflektieren, und auch die eigene Handlungsfähigkeit weiterzuentwickeln, zergliedert sich wie folgt in feinere Aspekte.

  1. Die Studierenden bewerten selbständig Vor- und Nachteile von Repräsentationsformalismen für bestimmte Aufgaben, vergleichen verschiedene Algorithmen und Datenstrukturen sowie Programmiersprachen und Programmierwerkzeuge, und sie wählen eigenverantwortlich die jeweils beste Lösung aus.
  2. Die Absolventen und Absolventinnen erarbeiten sich selbständig ein kleines, sehr klar abgegrenztes wissenschaftliches Teilgebiet, können dieses in einer Präsentation vorstellen und verfolgen aktiv die Präsentationen anderer Studierender, so dass ein interaktiver Diskurs über ein wissenschaftliches Thema entsteht.
  3. Studierende integrieren sich selbständig in einen Projektkontext und übernehmen eigenverantwortlich Aufgaben in einem Software- oder Hardware-Entwicklungsprojekt.

Studiengangsstruktur

Das Curriculum des Bachelorstudiengangs Informatik-Ingenieurwesen ist wie folgt gegliedert:
  • Kernqualifikation: 22 Module, 138 Leistungspunkte (LP), 1. - 4. Semester
  • Vertiefung: 30 LP, 4. - 6. Semester
  • Bachelorarbeit: 12 LP, 6. Semester

Damit ergibt sich ein Gesamtaufwand von 180 LP.

Die fachliche Lehre in der Kernqualifikation erstreckt sich auf die Semester 1 bis 6. Die Kernqualifikation beinhaltet folgende Fachmodule:

1. Semester
- Diskrete algebraische Strukturen
- Elektrotechnik I
- Mathematik I
- Prozedurale Programmierung

2. Semester
- Automatentheorie und formale Sprachen
- Elektrotechnik II
- Mathematik II
- Objektorientierte Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen

3. Semester
- Mathematik III
- Rechnernetze und Internet-Sicherheit
- Technische Informatik
- Technische Mechanik I

4. Semester
- Eingebettete Systeme
- Graphentheorie und Optimierung
- Signale und Systeme
- Technische Mechanik II

5. Semester
- Grundlagen der Regelungstechnik

6. Semester
- Stochastik

Neben diesen Fachmodulen folgende Module angeboten, die dem Studium Generale zuzuordnen sind:
- Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre: 6 LP, 2. Semester
- Nichttechnische Ergänzungskurse im Bachelor: 6 LP, 1. - 6. Semester

In der Vertiefung werden fachliche Schlüsselqualifikationen erworben. Wählbar sind:
- Informatik (Verlaufspläne: Software, Hardware, Angewandte Mathematik)
- Ingenieurwesen (Verlaufspläne: Elektrotechnik, Mechanik, Systemtheorie).

Die Studierenden belegen in einem der beiden Zweige Veranstaltungen in einem Umfang von 30 LP. In jedem Block werden Veranstaltungen in einem deutlich höheren Gesamtumfang angeboten, sodass ausreichend Wahlmöglichkeiten bestehen.

Der Studienplan enthält ein Mobilitätsfenster derart, dass Studierende das fünfte Semester im Ausland absolvieren können.

In jeder Vertiefung sind drei Verlaufspläne vorgesehen:

A. Vertiefung Informatik

A1. Verlaufsplan Software (S)

4. Semester
- Software Engineering              
5. Semester
- Datenbanken
- Verteilte Systeme
6. Semester
- Compilerbau
- Softwareentwicklung

A2. Verlaufsplan Hardware (T)

4. Semester
- Betriebssysteme
5. Semester
- Messtechnik und Messdatenverarbeitung
- Rechnerarchitektur
6. Semester
- Einführung in medizintechnische Systeme
- Labor Cyber-Physical Systems

A3. Verlaufsplan Angewandte Mathematik (M)

4. Semester
- Mathematik IV
5. Semester
- Kombinatorische Strukturen und Algorithmen
- Numerik und Computer Algebra
6. Semester
- Löser für schwachbesetzte lineare Gleichungssysteme
- Mathematische Statistik

A4. Weitere Lehrveranstaltungen

- Berechenbarkeit und Komplexität
- Einführung in die Informationssicherheit
- Funktionales Programmieren
- Quantenmechanik für Studierende der Ingenieurswissenschaften

B. Vertiefung Ingenieurwesen

B1. Verlaufsplan Elektrotechnik (E)

4. Semester
- Mathematik IV
5. Semester
- Elektrische Energiesysteme I
- Elektrotechnik III
6. Semester
- Elektrotechnik IV
- Werkstoffe der Elektrotechnik

B2. Verlaufsplan Mechanik (M)

4. Semester
- Technische Thermodynamik I
5. Semester
- Mechanik III
- Technische Thermodynamik II
6. Semester
- Elektrische Maschinen
- Strömungsmechanik

B3. Verlaufsplan Systemtheorie (R)

4. Semester
- Mathematik IV
5. Semester
- Messtechnik und Messdatenverarbeitung
- Quantenmechanik für Studierende der Ingenieurswissenschaften
6. Semester
- Algebraische Methoden der Regelungstechnik
- Einführung in medizintechnische Systeme

B4. Weitere Veranstaltungen

Keine

Fachmodule der Kernqualifikation

Modul M0561: Diskrete Algebraische Strukturen

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Diskrete Algebraische Strukturen (L0164) Vorlesung 2 3
Diskrete Algebraische Strukturen (L0165) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Karl-Heinz Zimmermann
Zulassungsvoraussetzungen Keine.
Empfohlene Vorkenntnisse Abiturkenntnisse in Mathematik.
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Wissen: Die Studierenden kennen

  • zahlentheoretische und funktionsbasierte Modelle der Kryptographie sowie Grundlagen der linearen Codes;
  • den Aufbau und Struktur von Restklassenringen (Euklidische Ringe) und endlichen Körpern;
  • den Aufbau und die Struktur von Unter-, Summen- und Faktorstrukturen in algebraischen Gebilden sowie Homomorphismen zwischen diesen Strukturen;
  • den Aufbau und die Abzählung von elementaren kombinatorischen Strukturen;
  • die wichtigsten Beweiskonzepte der modernen Mathematik;
  • den Aufbau der höheren Mathematik basierend auf mathematischer Logik und Mengenlehre;
  • grundlegende Aspekte des Einsatzes von mathematischer Software (Computeralgebrasystem Maple) zur Lösung von algebraischen oder kombinatorischen Aufgabenstellungen.
Fertigkeiten

Fertigkeiten: Die Studierenden können

  • in Restklassenringen (Euklischen Ringen) rechnen;
  • Unter-, Summen- und Faktorstrukturen in algebraischen Gebilden aufstellen und in ihnen rechnen sowie algebraische Strukturen durch Homomorphismen aufeinander beziehen;
  • elementar-kombinatorische Strukturen identifizieren und abzählen;
  • die Sprache der Mathematik, basierend auf Mathematischer Logik und Mengenlehre, dienstbar verwenden;
  • einfache, im Kontext stehende mathematische Aussagen beweisen;
  • einschlägige mathematische Software (Computeralgebrasystem Maple) zielgerichtet einsetzen.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, fachspezifische Aufgaben alleine oder in einer Gruppe zu bearbeiten und die Resultate geeignet zu präsentieren.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, sich Teilbereiche des Fachgebietes anhand von Fachbüchern selbständig zu erarbeiten, das erworbene Wissen zusammenzufassen, zu präsentieren und es mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen zu verknüpfen.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0164: Diskrete Algebraische Strukturen
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Karl-Heinz Zimmermann
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L0165: Diskrete Algebraische Strukturen
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Karl-Heinz Zimmermann
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0575: Prozedurale Programmierung

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Prozedurale Programmierung (L0197) Vorlesung 1 2
Prozedurale Programmierung (L0201) Hörsaalübung 1 1
Prozedurale Programmierung (L0202) Laborpraktikum 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Siegfried Rump
Zulassungsvoraussetzungen

Keine

Empfohlene Vorkenntnisse

Elementare Handhabung eines PC

Elementare Mathematikkenntnisse

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden erwerben folgendes Wissen:

  • Sie kennen elementare Sprachelemente der Programmiersprache C. Sie kennen die grundlegenden Datentypen und wissen um ihre Einsatzgebiete.

  • Sie haben ein Verständnis davon, was die Aufgaben eines Compilers, des Präprozessors und der Entwicklungsumgebung sind und wie diese interagieren.

  • Sie beherrschen die Einbindung und Verwendung externer Programm-Bibliotheken zur Erweiterung des Funktionsumfangs.

  • Sie wissen, wie man Header-Dateien verwendet und Funktionsschnittstellen festlegt, um größere Programmierprojekte kreieren zu können.

  • Sie haben ein Verständnis dafür, wie das implementierte Programm mit dem Betriebssystem interagiert. Dies befähigt Sie dazu, Programme zu entwickeln, welche Eingaben des Benutzers, Betriebseingaben oder auch entsprechende Dateien verarbeiten und gewünschte Ausgaben erzeugen.

  • Sie haben mehrere Herangehensweisen zur Implementierung häufig verwendeter Algorithmen gelernt.

Fertigkeiten
  • Die Studierenden sind in der Lage, die Komplexität eines Algorithmus zu bewerten und eine effiziente Implementierung vorzunehmen.

  • Die Studierenden können Algorithmen für eine Vielzahl von Funktionalitäten modellieren und programmieren. Zudem können Sie die Implementierung an eine vorgegebene API anpassen.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden erwerben folgende Kompetenzen:

  • Sie können in Kleingruppen Aufgaben gemeinsam lösen, Programmfehler analysieren und beheben und ihr erzieltes Ergebnis gemeinsam präsentieren.

  • Sie können sich Sachverhalte direkt am Rechner durch einfaches Ausprobieren gegenseitig klar machen.

  • Sie können in Kleingruppen gemeinsam eine Projektidee und -planung erarbeiten.

  • Sie müssen den betreuenden Tutoren ihre eigenen Lösungsansätze verständlich kommunizieren und ihre Programme präsentieren.

Selbstständigkeit
  • Die Studierenden müssen in Einzeltestaten sowie einer abschließenden Prüfung ihre Programmierfertigkeiten unter Beweis stellen und selbständig ihr erlerntes Wissen zur Lösung neuer Aufgabenstellungen anwenden.

  • Die Studierenden haben die Möglichkeit, ihre erlernten Fähigkeiten beim Lösen einer Vielzahl von Präsenzaufgaben zu überprüfen.

  • Zur effizienten Bearbeitung der Aufgaben des Praktikums teilen die Studierenden innerhalb ihrer Gruppen die Übungsaufgaben auf. Jeder Studierende muss zunächst selbständig eine Teilaufgabe lösen.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Logistik und Mobilität: Vertiefung Ingenieurwissenschaft: Wahlpflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0197: Prozedurale Programmierung
Typ Vorlesung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Siegfried Rump
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • elementare Datentypen (Integer, Gleitpunktformat, ASCII-Zeichen) und ihre Abhängigkeiten von der Architektur
  • höhere Datentypen (Zeiger, Arrays, Strings, Strukturen, Listen)

  • Operatoren (arithmetische Operationen, logische Operationen, Bit-Operationen)

  • Kontrollflussstrukturen (bedingte Verzweigung, Schleifen, Sprünge)

  • Präprozessor-Direktiven (Makros, bedingte Kompilierung, modulares Design)

  • Funktionen (Funktionsdefinition/-interface, Rekursion, "call by value" versus "call by reference", Funktionszeiger)

  • essentielle Standard-Bibliotheken und -Funktionen (stdio.h, stdlib.h, math.h, string.h, time.h)

  • Dateikonzept, Streams

  • einfache Algorithmen (Sortierfunktionen, Reihenentwicklung, gleichverteilte Permutation)

  • Übungsprogramme zur Vertiefung der Programmierkenntnisse

Literatur

Kernighan, Brian W (Ritchie, Dennis M.;)
The C programming language
ISBN: 9780131103702
Upper Saddle River, NJ [u.a.] : Prentice Hall PTR, 2009

Sedgewick, Robert 
Algorithms in C
ISBN: 0201316633
Reading, Mass. [u.a.] : Addison-Wesley, 2007 

Kaiser, Ulrich (Kecher, Christoph.;)
C/C++: Von den Grundlagen zur professionellen Programmierung
ISBN: 9783898428392
Bonn : Galileo Press, 2010

Wolf, Jürgen 
C von A bis Z : das umfassende Handbuch
ISBN: 3836214113
Bonn : Galileo Press, 2009

Lehrveranstaltung L0201: Prozedurale Programmierung
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Siegfried Rump
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0202: Prozedurale Programmierung
Typ Laborpraktikum
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Siegfried Rump
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0577: Nichttechnische Ergänzungskurse im Bachelor

Modulverantwortlicher Dagmar Richter
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Keine
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Nichttechnischen Angebote (NTA) 

vermitteln die in Hinblick auf das Ausbildungsprofil der TUHH nötigen Kompetenzen, die ingenieurwissenschaftliche Fachlehre fördern aber nicht abschließend behandeln kann: Eigenverantwortlichkeit, Selbstführung, Zusammenarbeit und fachliche wie personale Leitungsbefähigung der zukünftigen Ingenieurinnen und Ingenieure. Er setzt diese Ausbildungsziele in seiner Lehrarchitektur, den Lehr-Lern-Arrangements, den Lehrbereichen und durch Lehrangebote um, in denen sich Studierende wahlweise für spezifische Kompetenzen und ein Kompetenzniveau auf Bachelor- oder Masterebene qualifizieren können. Die Lehrangebote sind jeweils in einem Modulkatalog Nichttechnische Ergänzungskurse zusammengefasst. 

Die Lehrarchitektur

besteht aus einem studiengangübergreifenden Pflichtstudienangebot. Durch dieses zentral konzipierte Lehrangebot wird die Profilierung der TUHH Ausbildung auch im Nichttechnischen Bereich gewährleistet.

Die Lernarchitektur erfordert und übt eigenverantwortliche Bildungsplanung in Hinblick auf den individuellen Kompetenzaufbau ein und  stellt dazu Orientierungswissen zu thematischen Schwerpunkten  von Veranstaltungen bereit.

Das über den gesamten Studienverlauf begleitend studierbare Angebot kann ggf. in ein-zwei Semestern studiert werden. Angesichts der bekannten, individuellen Anpassungsprobleme beim Übergang von Schule zu Hochschule in den ersten Semestern und um individuell geplante Auslandsemester zu fördern, wird jedoch von einer Studienfixierung in konkreten Fachsemestern abgesehen.

Die Lehr-Lern-Arrangements

sehen für Studierende - nach B.Sc. und M.Sc. getrennt - ein semester- und fachübergreifendes voneinander Lernen vor. Der Umgang mit Interdisziplinarität und einer Vielfalt von Lernständen in Veranstaltungen wird eingeübt - und in spezifischen Veranstaltungen gezielt gefördert.

Die Lehrbereiche

basieren auf Forschungsergebnissen aus den wissenschaftlichen Disziplinen Kulturwissenschaften, Gesellschaftswissenschaften, Kunst, Geschichtswissenschaften, Kommunikationswissenschaften, Migrationswissenschaften, Nachhaltigkeitsforschung und aus der Fachdidaktik der Ingenieurwissenschaften. Über alle Studiengänge hinweg besteht im Bachelorbereich zusätzlich ab Wintersemester 2014/15 das Angebot, gezielt Betriebswirtschaftliches und Gründungswissen aufzubauen. Das Lehrangebot wird durch soft skill und Fremdsprachkurse ergänzt. Hier werden insbesondere kommunikative Kompetenzen z.B. für Outgoing Engineers gezielt gefördert.

Das Kompetenzniveau

der Veranstaltungen in den Modulen der nichttechnischen Ergänzungskurse unterscheidet sich in Hinblick auf das zugrunde gelegte Ausbildungsziel: Diese Unterschiede spiegeln sich in den verwendeten Praxisbeispielen, in den - auf unterschiedliche berufliche Anwendungskontexte verweisende - Inhalten und im für M.Sc. stärker wissenschaftlich-theoretischen Abstraktionsniveau. Die Soft skills für Bachelor- und für Masterabsolventinnen/ Absolventen unterscheidet sich an Hand der im Berufsleben unterschiedlichen Positionen im Team und bei der Anleitung von Gruppen.

Fachkompetenz (Wissen)

Die Studierenden können

  • ausgewählte Spezialgebiete innerhalb der jeweiligen nichttechnischen Mutterdisziplinen verorten,
  • in den im Lehrbereich vertretenen Disziplinen grundlegende Theorien, Kategorien, Begrifflichkeiten, Modelle,  Konzepte oder künstlerischen Techniken skizzieren,
  • diese fremden Fachdisziplinen systematisch auf die eigene Disziplin beziehen, d.h. sowohl abgrenzen als auch Anschlüsse benennen,
  • in Grundzügen skizzieren, inwiefern wissenschaftliche Disziplinen, Paradigmen, Modelle, Instrumente, Verfahrensweisen und Repräsentationsformen der Fachwissenschaften einer individuellen und soziokulturellen Interpretation und Historizität unterliegen,              
  • können Gegenstandsangemessen in einer Fremdsprache kommunizieren (sofern dies der gewählte Schwerpunkt im nichttechnischen Bereich ist).


Fertigkeiten

Die Studierenden können in ausgewählten Teilbereichen

  • grundlegende Methoden der genannten Wissenschaftsdisziplinen anwenden.
  • technische Phänomene, Modelle, Theorien usw. aus der Perspektive einer anderen, oben erwähnten Fachdisziplin befragen.
  • einfache Problemstellungen aus den behandelten Wissenschaftsdisziplinen erfolgreich bearbeiten,
  • bei praktischen Fragestellungen in Kontexten, die den technischen Sach- und Fachbezug übersteigen, ihre Entscheidungen zu Organisations- und Anwendungsformen der Technik begründen.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind fähig ,

  • in unterschiedlichem Ausmaß kooperativ zu lernen
  • eigene Aufgabenstellungen in den o.g. Bereichen in adressatengerechter Weise in einer Partner- oder Gruppensituation zu präsentieren und zu analysieren,
  • nichttechnische Fragestellungen einer Zuhörerschaft mit technischem Hintergrund verständlich darzustellen
  • sich landessprachlich kompetent, kulturell angemessen und geschlechtersensibel auszudrücken (sofern dies der gewählte Schwerpunkt im NTW-Bereich ist) .


Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in ausgewählten Bereichen in der Lage,

  • die eigene Profession und Professionalität im Kontext der lebensweltlichen Anwendungsgebiete zu reflektieren,
  • sich selbst und die eigenen Lernprozesse zu organisieren,
  • Fragestellungen vor einem breiten Bildungshorizont zu reflektieren und verantwortlich zu entscheiden,
  • sich in Bezug auf ein nichttechnisches Sachthema mündlich oder schriftlich kompetent auszudrücken.
  • sich als unternehmerisches Subjekt zu organisieren,   (sofern dies ein gewählter Schwerpunkt im NTW-Bereich ist).


Arbeitsaufwand in Stunden Abhängig von der Wahl der Lehrveranstaltungen
Leistungspunkte 6
Lehrveranstaltungen
Die Informationen zu den Lehrveranstaltungen entnehmen Sie dem separat veröffentlichten Modulhandbuch des Moduls.

Modul M0743: Elektrotechnik I: Gleichstromnetzwerke und elektromagnetische Felder

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Elektrotechnik I: Gleichstromnetzwerke und elektromagnetische Felder (L0675) Vorlesung 3 5
Elektrotechnik I: Gleichstromnetzwerke und elektromagnetische Felder (L0676) Gruppenübung 2 1
Modulverantwortlicher Prof. Manfred Kasper
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden kennen die grundlegenden Theorien, Zusammenhänge und Methoden der Gleichstromnetzwerke, sowie elektrischer und magnetischer Felder. Hierzu gehören insbesondere:  

  • die Kirchhoffschen Regeln,
  • das Ohmsche Gesetz,
  • Methoden zur Vereinfachung und Analyse von Gleichstromnetzwerken,
  • die Beschreibung elektrischer und magnetischer Felder mit vektoriellen Feldgrößen,
  • grundlegende Materialbeziehungen,
  • das Gauss'sche Gesetz,
  • das Ampère'sche Gesetz,
  • das Induktionsgesetz,
  • die Maxwell'schen Gleichungen in Integralform,
  • die Begriffe und Definition des Widerstands, der Kapazität und der Induktivität.
Fertigkeiten

Die Studierenden können die Beziehungen zwischen Strömen und Spannungen in einfachen Gleichstromnetzwerken aufstellen, die Größen berechnen und Schaltungen dimensionieren. Sie können die Grundgesetze des elektrischen und magnetischen Felds anwenden und die Beziehung zwischen Feldgrößen aufstellen und auswerten. Widerstände, Kapazitäten und Induktivitäten einfacher Anordnungen können berechnet werden.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind in der Lage, fachspezifische Aufgaben alleine oder in einer Gruppe zu bearbeiten. Sie können Konzepte erklären und anhand von Beispielen das eigene oder das Verständnis anderer überprüfen und vertiefen.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, sich Teilbereiche des Fachgebietes anhand der Grundlagenliteratur selbständig zu erarbeiten, das erworbene Wissen zusammenzufassen, zu präsentieren und es mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen zu verknüpfen. Die Studierenden entwickeln die Ausdauer, um auch schwierigere Problemstellungen zu bearbeiten.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang zweistündig
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Kernqualifikation: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0675: Elektrotechnik I: Gleichstromnetzwerke und elektromagnetische Felder
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 5
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 108, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Manfred Kasper
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  1. Grundlagen der Widerstandsnetzwerke
  2. Vereinfachung von Widerstandsnetzwerken
  3. Netzwerkanalyse
  4. Elektrostatisches Feld in isolierenden Medien
  5. Das elektrostatische Feld
  6. Stationäre Ströme in leitfähigen Medien
  7. Statisches magnetisches Feld
  8. Induktion und zeitabhängige Felder
Literatur
  1. M. Kasper, Skript zur Vorlesung Elektrotechnik 1, 2013
  2. M. Albach: Grundlagen der Elektrotechnik 1, Pearson Education, 2004
  3. F. Moeller, H. Frohne, K.H. Löcherer, H. Müller: Grundlagen der Elektrotechnik, Teubner, 2005
  4. A. R. Hambley: Electrical Engineering, Principles and Applications, Pearson Education, 2008
Lehrveranstaltung L0676: Elektrotechnik I: Gleichstromnetzwerke und elektromagnetische Felder
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 2, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Manfred Kasper
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  1. Spannungs- und Stromquellen
  2. Ohmsches Gesetz
  3. Kirchhoff'sche Regeln, Strom- und Spannungsteiler
  4. Ersatzquellen
  5. Netzwerkanalyse
  6. Superpositionsprinzip
  7. Elektrisches Feld, Coulomb'sches Gesetz
  8. Stationäre Ströme, Widerstandsberechnung
  9. Elektrische Flussdichte, Kapazitätsberechnung
  10. Stetigkeitsbedingungen, Spannung am Kondensator
  11. Ampèresches Gesetz, Magnetischer Kreis
  12. Kräfte im Magnetfeld
  13. Induktion, Selbst- und Gegeninduktivität
Literatur
  1. Übungsaufgaben zur Elektrotechnik 1, TUHH, 2013
  2. Ch. Kautz: Tutorien zur Elektrotechnik, Pearson Studium, 2010

Modul M0850: Mathematik I

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Analysis I (L1010) Vorlesung 2 2
Analysis I (L1012) Gruppenübung 1 1
Analysis I (L1013) Hörsaalübung 1 1
Lineare Algebra I (L0912) Vorlesung 2 2
Lineare Algebra I (L0913) Gruppenübung 1 1
Lineare Algebra I (L0914) Hörsaalübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Anusch Taraz
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Schulmathematik
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können die grundlegenden Begriffe der Analysis und Linearen Algebra benennen und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.



Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Analysis und Linearen Algebra 
    mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 128, Präsenzstudium 112
Leistungspunkte 8
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 60 min (Analysis I) + 60 min (Lineare Algebra I)
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Kernqualifikation: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht
Bau- und Umweltingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Energie- und Umwelttechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Logistik und Mobilität: Kernqualifikation: Pflicht
Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Schiffbau: Kernqualifikation: Pflicht
Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L1010: Analysis I
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Grundzüge der Differential- und Integralrechnung einer Variablen:

  • Aussagen, Mengen und Funktionen
  • natürliche und reelle Zahlen
  • Konvergenz von Folgen und Reihen
  • Stetigkeit und Differenzierbarkeit
  • Mittelwertsätze
  • Satz von Taylor
  • Kurvendiskussion
  • Fehlerrechnung
  • Fixpunkt-Iterationen
Literatur
  • http://www.math.uni-hamburg.de/teaching/export/tuhh/index.html

     

     


Lehrveranstaltung L1012: Analysis I
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1013: Analysis I
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0912: Lineare Algebra I
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Anusch Taraz, Prof. Marko Lindner
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Vektoren im Anschauungsraum: Rechenregeln, inneres Produkt, Kreuzprodukt, Geraden und Ebenen
  • Allgemeine Vektorräume: Teilräume, Euklidische Vektorräume
  • Lineare Gleichungssysteme: Gaußelimination, Matrizenprodukt, lineare Systeme, inverse Matrizen, Kongruenztransformationen, LR-Zerlegung, Block-Matrizen, Determinanten

Die Veranstaltung ist inhaltlich mit dem Modul "Mechanik I" so verzahnt, dass die Lineare Algebra die Verfahren rechtzeitig vermittelt, die für die Mechanik gebraucht werden. Umgekehrt, liefert die Mechanik regelmäßig den Anwendungsbezug für die Mathematik.

Es werden Matlab-Demonstratoren in der Vorlesung und zum Download bereitgestellt, um die Vorlesungsinhalte besser zu visualisieren und praktisch ausprobieren zu können.

Literatur
  • T. Arens u.a. : Mathematik, Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg 2009
  • W. Mackens, H. Voß: Mathematik I für Studierende der Ingenieurwissenschaften, HECO-Verlag, Alsdorf 1994
  • W. Mackens, H. Voß: Aufgaben und Lösungen zur Mathematik I für Studierende der Ingenieurwissenschaften, HECO-Verlag, Alsdorf 1994
Lehrveranstaltung L0913: Lineare Algebra I
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Anusch Taraz, Prof. Marko Lindner
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Vektoren im Anschauungsraum: Rechenregeln, inneres Produkt, Kreuzprodukt, Geraden und Ebenen
  • Allgemeine Vektorräume: Teilräume, Euklidische Vektorräume
  • Lineare Gleichungssysteme: Gaußelimination, Matrizenprodukt, lineare Systeme, inverse Matrizen, Kongruenztransformationen, LR-Zerlegung, Block-Matrizen, Determinanten

Die Veranstaltung ist inhaltlich mit dem Modul "Mechanik I" so verzahnt, dass die Lineare Algebra die Verfahren rechtzeitig vermittelt, die für die Mechanik gebraucht werden. Umgekehrt, liefert die Mechanik regelmäßig den Anwendungsbezug für die Mathematik.

Es werden Matlab-Demonstratoren in der Vorlesung und zum Download bereitgestellt, um die Vorlesungsinhalte besser zu visualisieren und praktisch ausprobieren zu können.

Zusätzlich zu den Präsenzübungen werden Online-Tests eingesetzt, die sowohl den Studierenden als auch den Lehrenden Feedback zum Lernstand geben.

Literatur
  • T. Arens u.a. : Mathematik, Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg 2009
  • W. Mackens, H. Voß: Mathematik I für Studierende der Ingenieurwissenschaften, HECO-Verlag, Alsdorf 1994
  • W. Mackens, H. Voß: Aufgaben und Lösungen zur Mathematik I für Studierende der Ingenieurwissenschaften, HECO-Verlag, Alsdorf 1994
Lehrveranstaltung L0914: Lineare Algebra I
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dr. Christian Seifert
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0547: Elektrotechnik II: Wechselstromnetzwerke und grundlegende Bauelemente

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Elektrotechnik II: Wechselstromnetzwerke und grundlegende Bauelemente (L0178) Vorlesung 3 5
Elektrotechnik II: Wechselstromnetzwerke und grundlegende Bauelemente (L0179) Gruppenübung 2 1
Modulverantwortlicher Prof. Christian Becker
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Elektrotechnik I

Mathematik I

Gleichstromnetzwerke, komplexe Zahlen


Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können die grundlegende Theorien, Zusammenhänge und Methoden der Wechselstromlehre erklären. Sie können das Verhalten von linearen Netzwerken mit Hilfe der  komplexen Notation von Spannungen und Strömen beschreiben.  Sie können einen Überblick über die Anwendungen der Wechselstromlehre im Bereich der elektrischen Energietechnik geben. Sie können das Verhalten einfacher passiver und aktiver Bauelemente sowie deren Anwendung in einfachen Schaltungen erläutern.


Fertigkeiten

Die Studierenden können einfache Wechselstrom-Netzwerke mit Hilfe der komplexen Notation von Spannungen und Strömen berechnen. Sie können einschätzen, welche prinzipiellen Effekte in einem Wechselstrom-Netzwerk auftauchen können. Sie können einfache Schaltkreise wie Schwingkreise, Filter und Anpassnetzwerke quantitativ analysieren und dimensionieren. Sie können die wesentlichen Elemente eines elektrischen Energieversorgungssystems (Übertrager, Leitung, Blindleistungskompensation, Mehrphasensystem) in ihrer Sinnhaftigkeit begründen und in ihren Grundzügen planen.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in kleinen Gruppen fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten und Ergebnisse in geeigneter Weise präsentieren (z.B. während der Projektwoche).


Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Informationen aus den angegebenen Literaturquellen zu beschaffen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (Online-Tests, klausurnahe Aufgaben) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern. Sie können ihr erlangtes Wissen mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen (z.B. Elektrotechnik I und Mathematik) verknüpfen.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 - 150 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Kernqualifikation: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0178: Elektrotechnik II: Wechselstromnetzwerke und grundlegende Bauelemente
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 5
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 108, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Christian Becker
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

- Netzwerkverhalten bei allgemeinen Zeitabhängigkeiten

- Darstellung und Eigenschaften von Sinussignalen

- RLC-Elemente bei Wechselstrom/Wechselspannung

- RLC-Elemente in komplexer Darstellung

- Leistung in Wechselstrom-Netzwerken, Blindleistungskompensation

- Ortskurven und Bode-Diagramme

- Wechselstrommesstechnik

- Schwingkreise, Filter, elektrische Leitungen

- Übertrager, Drehstrom, Energiewandler

- Einfache nichtlineare und aktive Bauelemente


Literatur

- M. Albach, "Elektrotechnik", Pearson Studium (2011)

- T. Harriehausen, D. Schwarzenau, "Moeller Grundlagen der Elektrotechnik", Springer (2013)  

- R. Kories, H. Schmidt-Walter, "Taschenbuch der Elektrotechnik", Harri Deutsch (2010)

- C. Kautz, "Tutorien zur Elektrotechnik", Pearson (2009)

- A. Hambley, "Electrical Engineering: Principles and Applications", Pearson (2013)

- R. Dorf, "The Electrical Engineering Handbook", CRC (2006)


Lehrveranstaltung L0179: Elektrotechnik II: Wechselstromnetzwerke und grundlegende Bauelemente
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 2, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Christian Becker
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

- Netzwerkverhalten bei allgemeinen Zeitabhängigkeiten

- Darstellung und Eigenschaften von Sinussignalen

- RLC-Elemente bei Wechselstrom/Wechselspannung

- RLC-Elemente in komplexer Darstellung

- Leistung in Wechselstrom-Netzwerken, Blindleistungskompensation

- Ortskurven und Bode-Diagramme

- Wechselstrommesstechnik

- Schwingkreise, Filter, elektrische Leitungen

- Übertrager, Drehstrom, Energiewandler

- Einfache nichtlineare und aktive Bauelemente


Literatur

- M. Albach, "Elektrotechnik", Pearson Studium (2011)

- T. Harriehausen, D. Schwarzenau, "Moeller Grundlagen der Elektrotechnik", Springer (2013)  

- R. Kories, H. Schmidt-Walter, "Taschenbuch der Elektrotechnik", Harri Deutsch (2010)

- C. Kautz, "Tutorien zur Elektrotechnik", Pearson (2009)

- A. Hambley, "Electrical Engineering: Principles and Applications", Pearson (2013)

- R. Dorf, "The Electrical Engineering Handbook", CRC (2006)


Modul M0553: Objektorientierte Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Objektorientierte Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen (L0131) Vorlesung 4 4
Objektorientierte Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen (L0132) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Rolf-Rainer Grigat
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Veranstaltung Prozedurale Programmierung oder gleichwertige Programmierkenntnisse in imperativer Programmierung

Zwingende Voraussetzung ist die Beherrschung imperativer Programmierung (C, Pascal, Fortran oder ähnlich). Sie sollten also z.B. einfache Datentypen (integer, double, char, bool), arrays, if-then-else, for, while, Prozedur- bzw. Funktionsaufrufe und Zeiger kennen und in eigenen Programmen damit experimentiert haben, also auch Editor, Linker, Compiler und Debugger nutzen können. Die Veranstaltung beginnt mit der Einführung von Objekten, setzt also auf oben genannte Grundlagen auf.

Dieser Hinweis ist insbesondere wichtig für Studiengänge wie AIW, GES, LUM da oben genannte Voraussetzungen dort nicht Bestandteil des Studienplans sind, sondern zu den Studienvoraussetzungen dieser Studiengänge zählen. Die Studiengänge ET, CI und IIW besitzen die erforderlichen Vorkenntnisse aus der Veranstaltung Prozedurale Programmierung im ersten Semester.

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können die Grundzüge des Software-Entwurfs wie den Entwurf einer Klassenarchitektur unter Einbeziehung vorhandener Klassenbibliotheken und Entwurfsmuster erklären.

Studierende können grundlegende Datenstrukturen der diskreten Mathematik beschreiben sowie wichtige Algorithmen zum Sortieren und Suchen bezüglich ihrer Komplexität bewerten.



Fertigkeiten

Studierende sind in der Lage,

  • Software mit gegebenen Entwurfsmustern, unter Verwendung von Klassenhierarchien und Polymorphie zu entwerfen.
  • Softwareentwicklung und Tests unter Verwendung von Versionsverwaltungssystemen und google Test durchzuführen.
  • Sortierung und Suche nach Daten effizient durchzuführen.
  • die Komplexität von Algorithmen abzuschätzen.




Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können in Teams arbeiten und in Foren kommunizieren.


Selbstständigkeit

Studierende sind in der Lage selbständig über einen Zeitraum von 2-3 Wochen, unter Verwendung von SVN Repository und google Test, Programmieraufgaben z.B. LZW Datenkompression zu lösen.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 60 Minuten, Umfang Vorlesung, Übungen und Materialien im StudIP
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Logistik und Mobilität: Vertiefung Ingenieurwissenschaft: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0131: Objektorientierte Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 64, Präsenzstudium 56
Dozenten Prof. Rolf-Rainer Grigat
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Objektorientierte Analyse und Entwurf:

  • Objektorientierte Programmierung in C++ und Java 
  • generische Programmierung
  • UML
  • Entwurfsmuster

 Datenstrukturen und Algorithmen:

  • Komplexität von Algorithmen
  • Suchen, Sortieren, Hashing,
  • Stapel, Schlangen, Listen
  • Bäume (AVL, Heap, 2-3-4, Trie, Huffman, Patricia, B),
  • Mengen, Prioritätswarteschlangen
  • gerichtete und ungerichtete Graphen (Spannbäume, kürzeste und längste Wege)
Literatur Skriptum
Lehrveranstaltung L0132: Objektorientierte Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Rolf-Rainer Grigat
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0624: Automata Theory and Formal Languages

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Automatentheorie und Formale Sprachen (L0332) Vorlesung 2 4
Automatentheorie und Formale Sprachen (L0507) Gruppenübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Tobias Knopp
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

Participating students should be able to

- specify algorithms for simple data structures (such as, e.g., arrays) to solve computational problems 

- apply propositional logic and predicate logic for specifying and understanding mathematical proofs

- apply the knowledge and skills taught in the module Discrete Algebraic Structures

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students can explain syntax, semantics, and decision problems of propositional logic, and they are able to give algorithms for solving decision problems. Students can show correspondences to Boolean algebra. Students can describe which application problems are hard to represent with propositional logic, and therefore, the students can motivate predicate logic, and define syntax, semantics, and decision problems for this representation formalism. Students can explain unification and resolution for solving the predicate logic SAT decision problem. Students can also describe syntax, semantics, and decision problems for various kinds of temporal logic, and identify their application areas. The participants of the course can define various kinds of finite automata and can identify relationships to logic and formal grammars. The spectrum that students can explain ranges from deterministic and nondeterministic finite automata and pushdown automata to Turing machines. Students can name those formalism for which nondeterminism is more expressive than determinism. They are also able to demonstrate which decision problems require which expressivity, and, in addition, students can transform decision problems w.r.t. one formalism into decision problems w.r.t. other formalisms. They understand that some formalisms easily induce algorithms whereas others are best suited for specifying systems and their properties. Students can describe the relationships between formalisms such as logic, automata, or grammars.



Fertigkeiten

Students can apply propositional logic as well as predicate logic resolution to a given set of formulas. Students analyze application problems in order to derive propositional logic, predicate logic, or temporal logic formulas to represent them. They can evaluate which formalism is best suited for a particular application problem, and they can demonstrate the application of algorithms for decision problems to specific formulas. Students can also transform nondeterministic automata into deterministic ones, or derive grammars from automata and vice versa. They can show how parsers work, and they can apply algorithms for the language emptiness problem in case of infinite words.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
Selbstständigkeit
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0332: Automata Theory and Formal Languages
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Tobias Knopp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  1. Propositional logic, Boolean algebra, propositional resolution, SAT-2KNF
  2. Predicate logic, unification, predicate logic resolution
  3. Temporal Logics (LTL, CTL)
  4. Deterministic finite automata, definition and construction
  5. Regular languages, closure properties, word problem, string matching
  6. Nondeterministic automata: 
    Rabin-Scott transformation of nondeterministic into deterministic automata
  7. Epsilon automata, minimization of automata,
    elimination of e-edges, uniqueness of the minimal automaton (modulo renaming of states)
  8. Myhill-Nerode Theorem: 
    Correctness of the minimization procedure, equivalence classes of strings induced by automata
  9. Pumping Lemma for regular languages:
    provision of a tool which, in some cases, can be used to show that a finite automaton principally cannot be expressive enough to solve a word problem for some given language
  10. Regular expressions vs. finite automata:
    Equivalence of formalisms, systematic transformation of representations, reductions
  11. Pushdown automata and context-free grammars:
    Definition of pushdown automata, definition of context-free grammars, derivations, parse trees, ambiguities, pumping lemma for context-free grammars, transformation of formalisms (from pushdown automata to context-free grammars and back)
  12. Chomsky normal form
  13. CYK algorithm for deciding the word problem for context-free grammrs
  14. Deterministic pushdown automata
  15. Deterministic vs. nondeterministic pushdown automata:
    Application for parsing, LL(k) or LR(k) grammars and parsers vs. deterministic pushdown automata, compiler compiler
  16. Regular grammars
  17. Outlook: Turing machines and linear bounded automata vs general and context-sensitive grammars
  18. Chomsky hierarchy
  19. Mealy- and Moore automata:
    Automata with output (w/o accepting states), infinite state sequences, automata networks
  20. Omega automata: Automata for infinite input words, Büchi automata, representation of state transition systems, verification w.r.t. temporal logic specifications (in particular LTL)
  21. LTL safety conditions and model checking with Büchi automata, relationships between automata and logic
  22. Fixed points, propositional mu-calculus
  23. Characterization of regular languages by monadic second-order logic (MSO)
Literatur
  1. Logik für Informatiker Uwe Schöning, Spektrum, 5. Aufl.
  2. Logik für Informatiker Martin Kreuzer, Stefan Kühling, Pearson Studium, 2006
  3. Grundkurs Theoretische Informatik, Gottfried Vossen, Kurt-Ulrich Witt, Vieweg-Verlag, 2010.
  4. Principles of Model Checking, Christel Baier, Joost-Pieter Katoen, The MIT Press, 2007

Lehrveranstaltung L0507: Automata Theory and Formal Languages
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Tobias Knopp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0829: Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre (L0880) Vorlesung 3 3
Projekt Entrepreneurship (L0882) Problemorientierte Lehrveranstaltung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Christoph Ihl
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Schulkenntnisse in Mathematik und Wirtschaft
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können...

  • grundlegende Begriffe und Kategorien aus dem Bereich Wirtschaft und Management benennen und erklären
  • grundlegende Aspekte wettbewerblichen Unternehmertums beschreiben (Betrieb und Unternehmung, betrieblicher Zielbildungsprozess)
  • wesentliche betriebliche Funktionen erläutern, insb. Funktionen der Wertschöpfungskette (z.B. Produktion und Beschaffung, Innovationsmanagement, Absatz und Marketing) sowie Querschnittsfunktionen (z.B. Organisation, Personalmanagement, Supply Chain Management, Informationsmanagement) und die wesentlichen Aspekte von Entrepreneurship-Projekten benennen
  • Grundlagen der Unternehmensplanung (Entscheidungstheorie, Planung und Kontrolle) wie auch spezielle Planungsaufgaben (z.B. Projektplanung, Investition und Finanzierung) erläutern
  • Grundlagen des Rechnungswesens erklären (Buchführung, Bilanzierung, Kostenrechnung, Controlling)

Fertigkeiten

Die Studierenden können

  • Unternehmensziele definieren und in ein Zielsystem einordnen sowie Zielsysteme strukturieren
  • Organisations- und Personalstrukturen von Unternehmen analysieren
  • Methoden für Entscheidungsprobleme unter mehrfacher Zielsetzung, unter Ungewissheit sowie unter Risiko zur Lösung von entsprechenden Problemen anwenden
  • Produktions- und Beschaffungssysteme sowie betriebliche Informationssysteme analysieren und einordnen
  • Einfache preispolitische und weitere Instrumente des Marketing analysieren und anwenden
  • Grundlegende Methoden der Finanzmathematik auf Invesititions- und Finanzierungsprobleme anwenden
  • Die Grundlagen der Buchhaltung, Bilanzierung, Kostenrechnung und des Controlling erläutern und Methoden aus diesen Bereichen auf einfache Problemstellungen anwenden.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind in der Lage

  • sich im Team zu organisieren und ein Projekt aus dem Bereich Entrepreneurship gemeinsam zu bearbeiten und einen Projektbericht zu erstellen
  • erfolgreich problemlösungsorientiert zu kommunizieren
  • respektvoll und erfolgreich zusammenzuarbeiten
Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage

  • Ein Projekt in einem Team zu bearbeiten und einer Lösung zuzuführen
  • unter Anleitung einen Projektbericht  zu verfassen
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Bau- und Umweltingenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Maschinenbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bauingenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Flugzeug-Systemtechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Materialien in den Ingenieurwissenschaften: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Produktentwicklung und Produktion: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Pflicht
Bau- und Umweltingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Energie- und Umwelttechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Bau- und Umweltingenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Schiffbau: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bauingenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Flugzeug-Systemtechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Materialien in den Ingenieurwissenschaften: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Produktentwicklung und Produktion: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Logistik und Mobilität: Kernqualifikation: Pflicht
Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Schiffbau: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Pflicht
Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0880: Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Christoph Ihl, Prof. Thorsten Blecker, Prof. Christian Lüthje, Prof. Christian Ringle, Prof. Kathrin Fischer, Prof. Cornelius Herstatt, Prof. Wolfgang Kersten, Prof. Matthias Meyer, Prof. Thomas Wrona
Sprachen DE
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt
  • Die Abgrenzung der BWL von der VWL und die Gliederungsmöglichkeiten der BWL
  • Wichtige Definitionen aus dem Bereich Management und Wirtschaft
  • Die wichtigsten Unternehmensziele und ihre Einordnung sowie (Kern-) Funktionen der Unternehmung
  • Die Bereiche Produktion und Beschaffungsmanagement, der Begriff des Supply Chain Management und die Bestandteile einer Supply Chain
  • Die Definition des Begriffs Information, die Organisation des Informations- und Kommunikations (IuK)-Systems und Aspekte der Datensicherheit; Unternehmensstrategie und strategische Informationssysteme
  • Der Begriff und die Bedeutung von Innovationen, insbesondere Innovationschancen, -risiken und prozesse
  • Die Bedeutung des Marketing, seine Aufgaben, die Abgrenzung von B2B- und B2C-Marketing
  • Aspekte der Marketingforschung (Marktportfolio, Szenario-Technik) sowie Aspekte der strategischen und der operativen Planung und Aspekte der Preispolitik
  • Die grundlegenden Organisationsstrukturen in Unternehmen und einige Organisationsformen
  • Grundzüge des Personalmanagements
  • Die Bedeutung der Planung in Unternehmen und die wesentlichen Schritte eines Planungsprozesses
  • Die wesentlichen Bestandteile einer Entscheidungssituation sowie Methoden für Entscheidungsprobleme unter mehrfacher Zielsetzung, unter Ungewissheit sowie unter Risiko
  • Grundlegende Methoden der Finanzmathematik
  • Die Grundlagen der Buchhaltung, der Bilanzierung und der Kostenrechnung
  • Die Bedeutung des Controlling im Unternehmen und ausgewählte Methoden des Controlling
  • Die wesentlichen Aspekte von Entrepreneurship-Projekten

Neben der Vorlesung, die die Fachinhalte vermittelt, erarbeiten die Studierenden selbstständig in Gruppen einen Business-Plan für ein Gründungsprojekt. Dafür wird auch das wissenschaftliche Arbeiten und Schreiben gezielt unterstützt.

Literatur

Bamberg, G., Coenenberg, A.: Betriebswirtschaftliche Entscheidungslehre, 14. Aufl., München 2008

Eisenführ, F., Weber, M.: Rationales Entscheiden, 4. Aufl., Berlin et al. 2003

Heinhold, M.: Buchführung in Fallbeispielen, 10. Aufl., Stuttgart 2006.

Kruschwitz, L.: Finanzmathematik. 3. Auflage, München 2001.

Pellens, B., Fülbier, R. U., Gassen, J., Sellhorn, T.: Internationale Rechnungslegung, 7. Aufl., Stuttgart 2008.

Schweitzer, M.: Planung und Steuerung, in: Bea/Friedl/Schweitzer: Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, Bd. 2: Führung, 9. Aufl., Stuttgart 2005.

Weber, J., Schäffer, U. : Einführung in das Controlling, 12. Auflage, Stuttgart 2008.

Weber, J./Weißenberger, B.: Einführung in das Rechnungswesen, 7. Auflage, Stuttgart 2006. 


Lehrveranstaltung L0882: Projekt Entrepreneurship
Typ Problemorientierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Christoph Ihl, Ann-Isabell Hnida, Hamed Farhadian, Katharina Roedelius, Oliver Welling, Maximilian Muelke
Sprachen DE
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt

Inhalt ist die eigenständige Erarbeitung eines Gründungsprojekts, von der ersten Idee bis zur fertigen Konzeption, wobei die betriebswirtschaftlichen Grundkenntnisse aus der Vorlesung "Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre" zum Einsatz kommen sollen.

Die Erarbeitung erfolgt in Teams und unter Anleitung eines Mentors.

Literatur Relevante Literatur aus der korrespondierenden Vorlesung.

Modul M0851: Mathematik II

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Analysis II (L1025) Vorlesung 2 2
Analysis II (L1026) Hörsaalübung 1 1
Analysis II (L1027) Gruppenübung 1 1
Lineare Algebra II (L0915) Vorlesung 2 2
Lineare Algebra II (L0916) Gruppenübung 1 1
Lineare Algebra II (L0917) Hörsaalübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Anusch Taraz
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Mathematik I
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können weitere Begriffe der Analysis und Linearen Algebra benennen und anhand von Beispielen erklären.

  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.
Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Analysis und Linearen Algebra mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.

  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.
Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis mathematischer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen formulieren und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 128, Präsenzstudium 112
Leistungspunkte 8
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 60 min (Analysis II) + 60 min (Lineare Algebra II)
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Kernqualifikation: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht
Bau- und Umweltingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Energie- und Umwelttechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Logistik und Mobilität: Kernqualifikation: Pflicht
Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Schiffbau: Kernqualifikation: Pflicht
Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L1025: Analysis II
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Potenzreihen und elementare Funktionen
  • Interpolation
  • Integration (bestimmte Integrale, Hauptsatz, Integrationsregeln, uneigentliche Integrale, parameterabhängige Integrale)
  • Anwendungen der Integralrechnung (Volumen und Mantelfläche von Rotationskörpern, Kurven und Bogenlänge, Kurvenintegrale
  • numerische Quadratur
  • periodische Funktionen und Fourier-Reihen
Literatur
  • http://www.math.uni-hamburg.de/teaching/export/tuhh/index.html



Lehrveranstaltung L1026: Analysis II
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1027: Analysis II
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0915: Lineare Algebra II
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Anusch Taraz, Prof. Marko Lindner
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Lineare Abbildungen: Basiswechsel, orthogonale Projektion, orthogonale Matrizen, Householder Matrizen
  • Lineare Ausgleichsprobleme: QR-Zerlegung, Normalgleichungen, lineare diskrete Approximation
  • Eigenwertaufgaben: Diagonalisierbarkeit von Matrizen, normale Matrizen, symmetrische und hermitische Matrizen, Jordansche Normalform, Singulärwertzerlegung
  • Systeme linearer Differentialgleichungen

Die Veranstaltung ist inhaltlich mit dem Modul "Mechanik II" so verzahnt, dass die Lineare Algebra die Verfahren rechtzeitig vermittelt, die für die Mechanik gebraucht werden. Umgekehrt, liefert die Mechanik regelmäßig den Anwendungsbezug für die Mathematik.

Es werden Matlab-Demonstratoren in der Vorlesung und zum Download bereitgestellt, um die Vorlesungsinhalte besser zu visualisieren und praktisch ausprobieren zu können.

Literatur
  • W. Mackens, H. Voß: Mathematik I für Studierende der Ingenieurwissenschaften, HECO-Verlag, Alsdorf 1994
  • W. Mackens, H. Voß: Aufgaben und Lösungen zur Mathematik I für Studierende der Ingenieurwissenschaften, HECO-Verlag, Alsdorf 1994
Lehrveranstaltung L0916: Lineare Algebra II
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Anusch Taraz, Prof. Marko Lindner
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Lineare Abbildungen: Basiswechsel, orthogonale Projektion, orthogonale Matrizen, Householder Matrizen
  • Lineare Ausgleichsprobleme: QR-Zerlegung, Normalgleichungen, lineare diskrete Approximation
  • Eigenwertaufgaben: Diagonalisierbarkeit von Matrizen, normale Matrizen, symmetrische und hermitische Matrizen, Jordansche Normalform, Singulärwertzerlegung
  • Systeme linearer Differentialgleichungen

Die Veranstaltung ist inhaltlich mit dem Modul "Mechanik II" so verzahnt, dass die Lineare Algebra die Verfahren rechtzeitig vermittelt, die für die Mechanik gebraucht werden. Umgekehrt, liefert die Mechanik regelmäßig den Anwendungsbezug für die Mathematik.

Es werden Matlab-Demonstratoren in der Vorlesung und zum Download bereitgestellt, um die Vorlesungsinhalte besser zu visualisieren und praktisch ausprobieren zu können.

Zusätzlich zu den Präsenzübungen werden Online-Tests eingesetzt, die sowohl den Studierenden als auch den Lehrenden Feedback zum Lernstand geben.

Literatur
  • W. Mackens, H. Voß: Mathematik I für Studierende der Ingenieurwissenschaften, HECO-Verlag, Alsdorf 1994
  • W. Mackens, H. Voß: Aufgaben und Lösungen zur Mathematik I für Studierende der Ingenieurwissenschaften, HECO-Verlag, Alsdorf 1994
Lehrveranstaltung L0917: Lineare Algebra II
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Anusch Taraz, Prof. Marko Lindner, Dr. Christian Seifert
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0569: Technische Mechanik I

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Technische Mechanik I (L0187) Vorlesung 3 3
Technische Mechanik I (L0190) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Uwe Weltin
Zulassungsvoraussetzungen keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundkenntnisse der Mathematik und Physik


Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen Der Studierende kann grundlegende Zusammenhänge, Theorien und Methoden zur Berechnung der Kräfte in statisch bestimmt gelagerten Systemen  starrer Körper und Grundlagen der Elastostatik benennen.
Fertigkeiten

Der Studierende kann Theorien und Methoden  zur Berechnung der Kräfte in statisch bestimmt gelagerten Systemen starrer Körper und Grundlagen der Elastostatik anwenden.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Der Studierende kann lösungsorientiert in heterogenen Kleingruppen arbeiten und erlernt und vertieft das gegenseitige Helfen.

Selbstständigkeit

Der Studierende ist fähig eigenständig Aufgaben aus dieser Lehrveanstaltung zu lösen.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min.
Zuordnung zu folgenden Curricula Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Energie- und Umwelttechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Logistik und Mobilität: Kernqualifikation: Pflicht
Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0187: Technische Mechanik I
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Uwe Weltin
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Methoden zur Berechnung der Kräfte in statisch bestimmt gelagerten Systemen starrer Körper

  • Newton-Euler-Verfahren
  • Energiemethoden

Grundlagen der Elastizitätslehre

  • Kräfte und Verformungen in elastischen Systemen


Literatur
  • Gross, D.; Hauger, W.; Schröder, J.; Wall, W.A.: Technische Mechanik 1: Statik, Springer  Vieweg, 2013
  • Gross, D.; Hauger, W.; Schröder, J.; Wall, W.A.: Technische Mechanik 2: Elastostatik, Springer Verlag, 2011
  • Gross, D; Ehlers, W.; Wriggers, P.; Schröder, J.; Müller, R.: Formeln und Aufgaben zur Technischen Mechanik 1: Statik, Springer Vieweg, 2013 
  • Gross, D; Ehlers, W.; Wriggers, P.; Schröder, J.; Müller, R.: Formeln und Aufgaben zur Technischen Mechanik 2: Elastostatik, Springer Verlag, 2011 
  • Hibbeler, Russel C.: Technische Mechanik 1 Statik, Pearson Studium, 2012
  • Hibbeler, Russel C.: Technische Mechanik 2 Festigkeitslehre, Pearson Studium, 2013 
  • Hauger, W.; Mannl, V.; Wall, W.A.; Werner, E.: Aufgaben zu Technische Mechanik 1-3: Statik, Elastostatik, Kinetik, Springer Verlag, 2011 
Lehrveranstaltung L0190: Technische Mechanik I
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Uwe Weltin
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0662: Numerische Mathematik I

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Numerische Mathematik I (L0417) Vorlesung 2 3
Numerische Mathematik I (L0418) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Sabine Le Borne
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematik I + II für Ingenieurstudierende (deutsch oder englisch) oder Analysis & Lineare Algebra I + II für Technomathematiker
  • MATLAB Grundkenntnisse
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können

  • numerische Verfahren zur Interpolation, Integration, Lösung von Ausgleichproblemen, Lösung von Eigenwertproblemen und nichtlinearen Nullstellenproblemen benennen und deren Kernideen erläutern,
  • Konvergenzaussagen zu den numerischen Methoden wiedergeben,

  • Aspekte der praktischen Durchführung numerischer Verfahren im Hinblick auf Rechenzeit und Speicherbedarf erklären.
Fertigkeiten

Studierende sind in der Lage,

  • numerische Methoden in MATLAB zu implementieren, anzuwenden und zu vergleichen,
  • das Konvergenzverhalten numerischen Methoden in Abhängigkeit vom gestellten Problem und des verwendeten Lösungsalgorithmus zu begründen,
  • zu gegebener Problemstellung einen geeigneten Lösungsansatz auszuwählen und durchzuführen.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können

  • in heterogen zusammengesetzten Teams (d.h. aus unterschiedlichen Studiengängen und mit unterschiedlichem Hintergrundwissen) zusammenarbeiten, sich theoretische Grundlagen erklären sowie bei praktischen Implementierungsaspekten der Algorithmen unterstützen.
Selbstständigkeit

Studierende sind fähig,

  • selbst einzuschätzen, ob sie die begleitenden theoretischen und praktischen Übungsaufgaben besser allein oder im Team lösen,
  • ihren Lernstand konkret zu beurteilen und gegebenenfalls gezielt Fragen zu stellen und Hilfe zu suchen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Materialien in den Ingenieurwissenschaften: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Materialien in den Ingenieurwissenschaften: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Vertiefung A - Allgemeine Bioverfahrenstechnik: Wahlpflicht
Computer Science: Vertiefung Computational Mathematics: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Materialien in den Ingenieurwissenschaften: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Materialien in den Ingenieurwissenschaften: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Verfahrenstechnik: Vertiefung Allgemeine Verfahrenstechnik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0417: Numerische Mathematik I
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sabine Le Borne, Dr. Patricio Farrell
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  1. Fehleranalyse: Zahldarstellung, Fehlertypen, Kondition, Stabilität
  2. Interpolation: Polynom- und Splineinterpolation
  3. Numerische Integration und Differentiation: Fehlerordnung, Newton-Cotes Formeln, Fehlerabschätzung, Gauss-Quadratur, adaptive Quadratur, Differenzenformel
  4. Lineare Systeme: LR und Cholesky Zerlegung, Matrixnormen, Kondition
  5. Lineare Ausgleichsprobleme: Normalgleichungen, Gram-Schmidt und Householder Orthogonalisierung, Singulärwertzerlegung, Regularisierung
  6. Eigenwertaufgaben: Potenzmethode, inverse Iteration, QR-Algorithmus
  7. Nichtlineare Gleichungssysteme: Fixpunkiteration, Nullstellenverfahren für reellwertige Funktionen, Newton und Quasi-Newton Verfahren für Systeme
Literatur
  • Stoer/Bulirsch: Numerische Mathematik 1, Springer
  • Dahmen, Reusken: Numerik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Springer


Lehrveranstaltung L0418: Numerische Mathematik I
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sabine Le Borne, Dr. Patricio Farrell
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0834: Computernetworks and Internet Security

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Rechnernetze und Internet-Sicherheit (L1098) Vorlesung 3 5
Rechnernetze und Internet-Sicherheit (L1099) Gruppenübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Andreas Timm-Giel
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

Basics of Computer Science

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students are able to explain important and common Internet protocols in detail and classify them, in order to be able to analyse and develop networked systems in further studies and job.

Fertigkeiten

Students are able to analyse common Internet protocols and evaluate the use of them in different domains.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz


Selbstständigkeit

Students can select relevant parts out of high amount of professional knowledge and can independently learn and understand it.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1098: Computer Networks and Internet Security
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 5
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 108, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Andreas Timm-Giel, Prof. Dieter Gollmann
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

In this class an introduction to computer networks with focus on the Internet and its security is given. Basic functionality of complex protocols are introduced. Students learn to understand these and identify common principles. In the exercises these basic principles and an introduction to performance modelling are addressed using computing tasks and (virtual) labs.

In the second part of the lecture an introduction to Internet security is given.

This class comprises:

  • Application layer protocols (HTTP, FTP, DNS)
  • Transport layer protocols (TCP, UDP)
  • Network Layer (Internet Protocol, routing in the Internet)
  • Data link layer with media access at the example of Ethernet
  • Multimedia applications in the Internet
  • Network management
  • Internet security: IPSec
  • Internet security: Firewalls
Literatur


  • Kurose, Ross, Computer Networking - A Top-Down Approach, 6th Edition, Addison-Wesley
  • Kurose, Ross, Computernetzwerke - Der Top-Down-Ansatz, Pearson Studium; Auflage: 6. Auflage
  • W. Stallings: Cryptography and Network Security: Principles and Practice, 6th edition



Further literature is announced at the beginning of the lecture.


Lehrveranstaltung L1099: Computer Networks and Internet Security
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Andreas Timm-Giel, Prof. Dieter Gollmann
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0730: Technische Informatik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Technische Informatik (L0321) Vorlesung 3 4
Technische Informatik (L0324) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Heiko Falk
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundkenntnisse der Elektrotechnik

Bei erfolgreicher Teilnahme an den Übungen wird diese erbrachte Vorleistung bei der Bewertung der Klausur gemäß folgender Regeln mitberücksichtigt:

  1. Bei bestandener Modulprüfung wird dem Studierenden aufgrund der erfolgreichen Teilnahme an den Übungen ein Notenbonus auf die Modulprüfung bis zur nächst besseren Zwischenstufe von 0,3 bzw. 0,4 gewährt.
  2. Eine Notenverbesserung von 5,0 auf 4,3 oder von 4,3 auf 4,0 ist nicht möglich.

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Dieses Modul vermittelt Grundkenntnisse der Funktionsweise von Rechensystemen. Abgedeckt werden die Ebenen von der Assemblerprogrammierung bis zur Gatterebene. Das Modul behandelt folgende Inhalte:

  • Einführung
  • Kombinatorische Logik: Gatter, Boolesche Algebra, Schaltfunktionen, Synthese von Schaltungen, Schaltnetze
  • Sequentielle Logik: Flip-Flops, Schaltwerke, systematischer Schaltwerkentwurf
  • Technologische Grundlagen
  • Rechnerarithmetik: Ganzzahlige Addition, Subtraktion, Multiplikation und Division
  • Grundlagen der Rechnerarchitektur: Programmiermodelle, MIPS-Einzelzyklusmaschine, Pipelining
  • Speicher-Hardware: Speicherhierarchien, SRAM, DRAM, Caches
  • Ein-/Ausgabe: I/O aus Sicht der CPU, Prinzipien der Datenübergabe, Point-to-Point Verbindungen, Busse
Fertigkeiten

Die Studierenden fassen ein Rechensystem aus der Perspektive des Architekten auf, d.h. sie erkennen die interne Struktur und den physischen Aufbau von Rechensystemen. Die Studierenden können analysieren, wie hochspezifische und individuelle Rechner aus einer Sammlung gängiger Einzelkompenenten zusammengesetzt werden. Sie sind in der Lage, die unterschiedlichen Abstraktionsebenen heutiger Rechensysteme - von Gattern und Schaltungen bis hin zu Prozessoren - zu unterscheiden und zu erklären.

Nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage, die Wechselwirkungen zwischen einem physischen Rechensystem und der darauf ausgeführten Software beurteilen zu können. Insbesondere sollen sie die Konsequenzen der Ausführung von Software in den hardwarenahen Schichten von der Assemblersprache bis zu Gattern erkennen können. Sie sollen so in die Lage versetzt werden, Auswirkungen unterer Schichten auf die Leistung des Gesamtsystems abzuschätzen und geeignete Optionen vorzuschlagen.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, ähnliche Aufgaben alleine oder in einer Gruppe zu bearbeiten und die Resultate geeignet zu präsentieren.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, sich Teilbereiche des Fachgebietes anhand von Fachliteratur selbständig zu erarbeiten, das erworbene Wissen zusammenzufassen, zu präsentieren und es mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen zu verknüpfen.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten, Inhalte der Vorlesung und Übungen
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Kernqualifikation: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bauingenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Flugzeug-Systemtechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Materialien in den Ingenieurwissenschaften: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Produktentwicklung und Produktion: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Pflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bauingenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Flugzeug-Systemtechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Materialien in den Ingenieurwissenschaften: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Produktentwicklung und Produktion: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0321: Technische Informatik
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Heiko Falk
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Einführung
  • Kombinatorische Logik
  • Sequentielle Logik
  • Technologische Grundlagen
  • Zahlendarstellungen und Rechnerarithmetik
  • Grundlagen der Rechnerarchitektur
  • Speicher-Hardware
  • Ein-/Ausgabe
Literatur
  • A. Clements. The Principles of Computer Hardware. 3. Auflage, Oxford University Press, 2000.
  • A. Tanenbaum, J. Goodman. Computerarchitektur. Pearson, 2001.
  • D. Patterson, J. Hennessy. Rechnerorganisation und -entwurf. Elsevier, 2005.
Lehrveranstaltung L0324: Technische Informatik
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Heiko Falk
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0853: Mathematik III

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Analysis III (L1028) Vorlesung 2 2
Analysis III (L1029) Gruppenübung 1 1
Analysis III (L1030) Hörsaalübung 1 1
Differentialgleichungen 1 (Gewöhnliche Differentialgleichungen) (L1031) Vorlesung 2 2
Differentialgleichungen 1 (Gewöhnliche Differentialgleichungen) (L1032) Gruppenübung 1 1
Differentialgleichungen 1 (Gewöhnliche Differentialgleichungen) (L1033) Hörsaalübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Anusch Taraz
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Mathematik I + II

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können die grundlegenden Begriffe aus dem Gebiet der Analysis und Differentialgleichungen benennen und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.
Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus dem Gebiet der Analysis und Differentialgleichungen 
    mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.

  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.
Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.

  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 128, Präsenzstudium 112
Leistungspunkte 8
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 60 min (Analysis III) + 60 min (Differentialgleichungen 1)
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Kernqualifikation: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht
Bau- und Umweltingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Energie- und Umwelttechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Schiffbau: Kernqualifikation: Pflicht
Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L1028: Analysis III
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Grundzüge der Differential- und Integralrechnung mehrerer Variablen:

  • Differentialrechnung mehrerer Veränderlichen
  • Mittelwertsätze und Taylorscher Satz
  • Extremwertbestimmung
  • Implizit definierte Funktionen
  • Extremwertbestimmung bei Gleichungsnebenbedinungen
  • Newton-Verfahren für mehrere Variablen
  • Bereichsintegrale
  • Kurven- und Flächenintegrale
  • Integralsätze von Gauß und Stokes
Literatur
  • http://www.math.uni-hamburg.de/teaching/export/tuhh/index.html


Lehrveranstaltung L1029: Analysis III
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1030: Analysis III
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1031: Differentialgleichungen 1 (Gewöhnliche Differentialgleichungen)
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Grundzüge der Theorie und Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen

  • Einführung und elementare Methoden
  • Existenz und Eindeutigkeit bei Anfangswertaufgaben
  • Lineare Differentialgleichungen
  • Stabilität und qualitatives Lösungsverhalten
  • Randwertaufgaben und Grundbegriffe der Variationsrechnung
  • Eigenwertaufgaben
  • Numerische Verfahren zur Integration von Anfangs- und Randwertaufgaben
  • Grundtypen bei partiellen Differentialgleichungen
Literatur
  • http://www.math.uni-hamburg.de/teaching/export/tuhh/index.html


Lehrveranstaltung L1032: Differentialgleichungen 1 (Gewöhnliche Differentialgleichungen)
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1033: Differentialgleichungen 1 (Gewöhnliche Differentialgleichungen)
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0570: Technische Mechanik II

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Technische Mechanik II (L0191) Vorlesung 3 3
Technische Mechanik II (L0192) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Uwe Weltin
Zulassungsvoraussetzungen keine
Empfohlene Vorkenntnisse Technische Mechanik I
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Der Studierende kann grundlegende Zusammenhänge, Theorien und Methoden zur Berechnung von Kräften und der Bewegung von Systemen starrer Körpern in 3D benennen.

Fertigkeiten

Der Studierende kann Theorien und Methoden zur Berechnung von Kräften und der Bewegung von Systemen starrer Körpern in 3D anwenden.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Der Studierende kann lösungsorientiert in heterogenen Kleingruppen arbeiten und erlernt und vertieft das gegenseitige Helfen.

Selbstständigkeit

Der Studierende ist fähig, mit Hilfe von Hinweisen eigenständig Aufgaben aus dieser Lehrveanstaltung zu lösen

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min.
Zuordnung zu folgenden Curricula Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Energie- und Umwelttechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Logistik und Mobilität: Kernqualifikation: Pflicht
Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0191: Technische Mechanik II
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Uwe Weltin
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Methoden zur Berechnung von Kräften und der Bewegung von starren Körpern in 3D

  • Newton-Euler-Verfahren
  • Energiemethoden
Literatur
  • Gross, D.; Hauger, W.; Schröder, J.; Wall, W.A.: Technische Mechanik 2: Elastostatik, Springer Verlag, 2011
  • Gross, D.; Hauger, W.; Schröder, J.; Wall, W.A.: Technische Mechanik 3: Kinetik, Springer Vieweg, 2012 
  • Gross, D; Ehlers, W.; Wriggers, P.; Schröder, J.; Müller, R.: Formeln und Aufgaben zur Technischen Mechanik 2: Elastostatik, Springer Verlag, 2011 
  • Gross, D; Ehlers, W.; Wriggers, P.; Schröder, J.; Müller, R.: Formeln und Aufgaben zur Technischen Mechanik 3: Kinetik, Springer Vieweg, 2012
  • Hibbeler, Russel C.: Technische Mechanik 2 Festigkeitslehre, Pearson Studium, 2013
  • Hibbeler, Russel C.: Technische Mechanik 3 Dynamik, Pearson Studium, 2012 
  • Hauger, W.; Mannl, V.; Wall, W.A.; Werner, E.: Aufgaben zu Technische Mechanik 1-3: Statik, Elastostatik, Kinetik, Springer Verlag, 2011 
Lehrveranstaltung L0192: Technische Mechanik II
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Uwe Weltin
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0672: Signale und Systeme

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Signale und Systeme (L0432) Vorlesung 3 4
Signale und Systeme (L0433) Hörsaalübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Gerhard Bauch
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Mathematik 1-3

Das Modul führt in das Thema der Signal- und Systemtheorie ein. Sicherer Umgang mit grundlegenden  mathematschen Methoden, wie sie in den Modulen Mathematik 1-3 vermittelt werden, wird erwartet. Darüber hinaus sind  Vorkenntnisse in Grundlagen von Spektraltransformationen (Fourier-Reihe, Fourier-Transformation, Laplace-Transformation) zwar nützlich, aber keine Voraussetzung.


Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können Signale und lineare zeitinvariante (LTI) Systeme im Sinne der Signal- und Systemtheorie klassifizieren und beschreiben. Sie beherrschen die grundlegenden Integraltransformationen zeitkontinuierlicher und zeitdiskreter deterministischer Signale und Systeme. Sie können deterministische Signale und Systeme in Zeit- und Bildbereich mathematisch beschreiben und analysieren. Sie verstehen elementare Operationen und Konzepte der Signalverarbeitung und können diese in Zeit- und Bildbereich beschreiben. Insbesondere verstehen Sie die mit dem Übergang vom zeitkontinuierlichen zum zeitdiskreten Signal bzw. System einhergehenden Effekte in Zeit- und Bildbereich.

Fertigkeiten

Die Studierenden können deterministische Signale und lineare zeitinvariante Systeme mit den Methoden der Signal- und Systemtheorie beschreiben und analysieren. Sie können einfache Systeme hinsichtlich wichtiger Eigenschaften wie Betrags- und Phasenfrequenzgang, Stabilität, Linearität etc. analysieren und entwerfen. Sie können den Einfluß von LTI-Systemen auf die Signaleigenschaften in Zeit- und Frequenzbereich beurteilen.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Informationen aus geeigneten Literaturquellen selbständig zu beschaffen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (klausurnahe Aufgaben, Software-Tools, Clicker-System) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Bau- und Umweltingenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Maschinenbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Flugzeug-Systemtechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Materialien in den Ingenieurwissenschaften: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Bau- und Umweltingenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Flugzeug-Systemtechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Materialien in den Ingenieurwissenschaften: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0432: Signale und Systeme
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Elementare Klassifizierung und Beschreibung zeitkontinuierlicher und zeitdiskreter deterministischer Signale und Systemen

  • Faltung

  • Leistung und Energie von Signalen

  • Korrelationsfunktionen deterministischer Signale

  • Lineare zeitinvariante (LTI) Systeme

  • Signaltransformationen:

    • Fourier-Reihe

    • Fourier Transformation

    • Laplace Transformation

    • Zeitdiskrete Fouriertranformation

    • Diskrete Fouriertransformation (DFT), Fast Fourier Transform (FFT)

    • Z-Transformation

  • Analyse und Entwurf von LTI-Systemen in Zeit- und Frequenzbereich

  • Grundlegende Filtertypen

  • Abtastung, Abtasttheorem

  • Grundlagen rekursiver und nicht-rekursiver zeitdiskreter Filter

Literatur
  • T. Frey , M. Bossert , Signal- und Systemtheorie, B.G. Teubner Verlag 2004

  • K. Kammeyer, K. Kroschel, Digitale Signalverarbeitung, Teubner Verlag.

  • B. Girod ,R. Rabensteiner , A. Stenger , Einführung in die Systemtheorie, B.G. Teubner, Stuttgart, 1997

  • J.R. Ohm, H.D. Lüke , Signalübertragung, Springer-Verlag 8. Auflage, 2002

  • S. Haykin, B. van Veen: Signals and systems. Wiley.

  • Oppenheim, A.S. Willsky: Signals and Systems. Pearson.

  • Oppenheim, R. W. Schafer: Discrete-time signal processing. Pearson.

Lehrveranstaltung L0433: Signale und Systeme
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0803: Embedded Systems

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Eingebettete Systeme (L0805) Vorlesung 3 4
Eingebettete Systeme (L0806) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Heiko Falk
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse Computer Engineering
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Embedded systems can be defined as information processing systems embedded into enclosing products. This course teaches the foundations of such systems. In particular, it deals with an introduction into these systems (notions, common characteristics) and their specification languages (models of computation, hierarchical automata, specification of distributed systems, task graphs, specification of real-time applications, translations between different models).

Another part covers the hardware of embedded systems: Sonsors, A/D and D/A converters, real-time capable communication hardware, embedded processors, memories, energy dissipation, reconfigurable logic and actuators. The course also features an introduction into real-time operating systems, middleware and real-time scheduling. Finally, the implementation of embedded systems using hardware/software co-design (hardware/software partitioning, high-level transformations of specifications, energy-efficient realizations, compilers for embedded processors) is covered.

Fertigkeiten After having attended the course, students shall be able to realize simple embedded systems. The students shall realize which relevant parts of technological competences to use in order to obtain a functional embedded systems. In particular, they shall be able to compare different models of computations and feasible techniques for system-level design. They shall be able to judge in which areas of embedded system design specific risks exist.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students are able to solve similar problems alone or in a group and to present the results accordingly.

Selbstständigkeit

Students are able to acquire new knowledge from specific literature and to associate this knowledge with other classes.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten, Inhalte der Vorlesung und Übungen
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0805: Embedded Systems
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Heiko Falk
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Introduction
  • Specifications and Modeling
  • Embedded/Cyber-Physical Systems Hardware
  • System Software
  • Evaluation and Validation
  • Mapping of Applications to Execution Platforms
  • Optimization
Literatur
  • Peter Marwedel. Embedded System Design - Embedded Systems Foundations of Cyber-Physical Systems. 2nd Edition, Springer, 2012., Springer, 2012.
Lehrveranstaltung L0806: Embedded Systems
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Heiko Falk
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0852: Graphentheorie und Optimierung

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Graphentheorie und Optimierung (L1046) Vorlesung 2 3
Graphentheorie und Optimierung (L1047) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Anusch Taraz
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Diskrete Algebraische Strukturen

  • Mathematik I
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können die grundlegenden Begriffe der Graphentheorie und Optimierung benennen und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.
Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen der Graphentheorie und Optimierung mit Hilfe der kennengelernten Konzepte mathematisch modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere einfache logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in heterogen zusammengestellten Teams (mit unterschiedlichem mathematischen Hintergrundwissen und aus unterschiedlichen Studiengängen)  zusammenzuarbeiten und die Mathematik als gemeinsame Sprache zu entdecken und beherrschen.
  • Sie können sich dabei insbesondere gegenseitig neue Konzepte erklären und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.

Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis mathematischer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Logistik und Mobilität: Vertiefung Ingenieurwissenschaft: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1046: Graphentheorie und Optimierung
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Anusch Taraz
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Graphen, Durchlaufen von Graphen, Bäume
  • Planare Graphen
  • Kürzeste Wege
  • Minimale Spannbäume
  • Maximale Flüsse und minimale Schnitte
  • Sätze von Menger, König-Egervary, Hall
  • NP-vollständige Probleme
  • Backtracking und Heuristiken
  • Lineare Programmierung
  • Dualität
  • Ganzzahlige lineare Programmierung
Literatur
  • M. Aigner: Diskrete Mathematik, Vieweg, 2004
  • J. Matousek und J. Nesetril: Diskrete Mathematik, Springer, 2007
  • A. Steger: Diskrete Strukturen (Band 1), Springer, 2001
  • A. Taraz: Diskrete Mathematik, Birkhäuser, 2012
  • V. Turau: Algorithmische Graphentheorie, Oldenbourg, 2009
  • K.-H. Zimmermann: Diskrete Mathematik, BoD, 2006
Lehrveranstaltung L1047: Graphentheorie und Optimierung
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Anusch Taraz
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0793: Seminare Informatik und Mathematik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Seminar Computergestützte Mathematik/Informatik (L0797) Seminar 2 2
Seminar Informatik/Ingenieurwesen (L0796) Seminar 2 2
Seminar Ingenieurmathematik/Informatik (L1781) Seminar 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Karl-Heinz Zimmermann
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Grundkenntnisse in Informatik, Mathematik und evtl. Ingenieurwissenschaften.
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen Die Studierenden wissen, wie man Grundkenntnisse aus einem rudimentären Teilgebiet der Informatik, Mathematik oder Ingenieurwissenschaften durch selbständiges Arbeiten erlangt.
Fertigkeiten Die Studierenden können sich ein rudimentäres Teilgebiet aus Informatik, Mathematik oder Ingenieurwissenschaften selbständig erarbeiten.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende erläutern die in einem wissenschaftlichen Aufsatz geschilderten Probleme und die im Aufsatz entwickelten Lösungen in einem Fachgebiet der Informatik oder Mathematik, bewerten die vorgeschlagenen Lösungen in einem Vortrag und reagieren auf wissenschaftliche Nachfragen, Ergänzungen und Kommentare.

Selbstständigkeit

Die Studierenden erarbeiten sich selbständig ein kleines, sehr klar abgegrenztes wissenschaftliches Teilgebiet, können dieses in einer Präsentation vorstellen und verfolgen aktiv die Präsentationen anderer Studierender, so dass evtl. ein interaktiver Diskurs über ein wissenschaftliches Thema entsteht.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 96, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 6
Prüfung Referat
Prüfungsdauer und -umfang Pro Seminar erfolgt der Scheinerwerb durch Präsentation (Seminarvortrag 25 min und Diskussion 5 min)
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0797: Seminar Computergestützte Mathematik/Informatik
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Karl-Heinz Zimmermann, Dr. Jens-Peter Zemke
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt
  • Seminarvorträge der teilnehmenden Studierenden. Seminarthemen aus dem Bereich Computerorientierte Mathematik oder Informatik werden vom Veranstalter bekanntgegeben
  • Aktive Teilnahme an der Diskussion.
Literatur Wird vom Seminarveranstalter bekanntgegeben.
Lehrveranstaltung L0796: Seminar Informatik/Ingenieurwesen
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Karl-Heinz Zimmermann
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt
  • Seminarvorträge der teilnehmenden Studierenden. Seminarthemen aus dem Bereich Informatik oder Ingenieurwesen werden vom Veranstalter bekanntgegeben
  • Aktive Teilnahme an der Diskussion.

Literatur

Wird vom Seminarveranstalter bekanntgegeben.


Lehrveranstaltung L1781: Seminar Ingenieurmathematik/Informatik
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Karl-Heinz Zimmermann, Dr. Jens-Peter Zemke
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt
  • Seminarvorträge der teilnehmenden Studierenden. Seminarthemen aus dem Bereich Informatik oder Ingenieurmathematik werden vom Veranstalter bekanntgegeben
  • Aktive Teilnahme an der Diskussion.
Literatur

Wird vom Seminarveranstalter bekanntgegeben.

Modul M0833: Grundlagen der Regelungstechnik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Grundlagen der Regelungstechnik (L0654) Vorlesung 2 4
Grundlagen der Regelungstechnik (L0655) Gruppenübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Herbert Werner
Zulassungsvoraussetzungen keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundkenntnisse der Behandlung von Signalen und Systemen im Zeit- und Frequenzbereich und der Laplace-Transformation.

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können das Verhalten dynamischer Systeme in Zeit- und Frequenzbereich darstellen und interpretieren, und insbesondere die Eigenschaften Systeme 1. und 2. Ordnung erläutern.
  • Sie können die Dynamik einfacher Regelkreise erklären und anhand von Frequenzgang und Wurzelortskurve interpretieren.
  • Sie können das Nyquist-Stabilitätskriterium sowie die daraus abgeleiteten Stabilitätsreserven erklären.
  • Sie können erklären, welche Rolle die Phasenreserve in der Analyse und Synthese von Regelkreisen spielt.
  • Sie können die Wirkungsweise eines PID-Reglers anhand des Frequenzgangs interpretieren.
  • Sie können erklären, welche Aspekte bei der digitalen Implementierung zeitkontinuierlich entworfener Regelkreise berücksichtigt werden müssen.
Fertigkeiten
  • Studierende können Modelle linearer dynamischer Systeme vom Zeitbereich in den Frequenzbereich transformieren und umgekehrt. 
  • Sie können das Verhalten von Systemen und Regelkreisen simulieren und bewerten.
  • Sie können PID-Regler mithilfe heuristischer Einstellregeln (Ziegler-Nichols) entwerfen.
  • Sie können anhand von Wurzelortskurve und Frequenzgang einfache Regelkreise entwerfen und analysieren.
  • Sie können zeitkontinuierliche Modelle  dynamischer Regler für die digitale Implementierung zeitdiskret approximieren.
  • Sie beherrschen die einschlägigen Software-Werkzeuge (Matlab Control Toolbox, Simulink) für die Durchführung all dieser Aufgaben.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Studierende können in kleinen Gruppen fachspezifische Fragen gemeinsam bearbeiten und ihre Reglerentwürfe  experimentell testen und bewerten
Selbstständigkeit Studierende können sich Informationen aus bereit gestellten Quellen (Skript, Software-Dokumentation, Versuchsunterlagen) beschaffen und für die Lösung gegebener Probleme verwenden.

Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe wöchentlicher On-Line Tests kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern

 
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Kernqualifikation: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Bauingenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Flugzeug-Systemtechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Materialien in den Ingenieurwissenschaften: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Produktentwicklung und Produktion: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Computer Science: Vertiefung Computational Mathematics: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Energie- und Umwelttechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Bauingenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Verfahrenstechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Biomechanik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Flugzeug-Systemtechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Materialien in den Ingenieurwissenschaften: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Produktentwicklung und Produktion: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Energietechnik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Logistik und Mobilität: Vertiefung Ingenieurwissenschaft: Wahlpflicht
Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs Kernfächer: Wahlpflicht
Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0654: Grundlagen der Regelungstechnik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Herbert Werner
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Signale und Systeme

  • Lineare Systeme, Differentialgleichungen und Übertragungsfunktionen
  • Systeme 1. und 2. Ordnung, Pole und Nullstellen, Impulsantwort und Sprungantwort
  • Stabilität

Regelkreise

  • Prinzip der Rückkopplung: Steuerung oder Regelung
  • Folgeregelung und Störunterdrückung
  • Arten der Rückführung, PID-Regelung
  • System-Typ und bleibende Regelabweichung
  • Inneres-Modell-Prinzip

Wurzelortskurven

  • Konstruktion und Interpretation von Wurzelortskurven
  • Wurzelortskurven von PID-Regelkreisen

Frequenzgang-Verfahren

  • Frequenzgang, Bode-Diagramm
  • Minimalphasige und nichtminimalphasige Systeme
  • Nyquist-Diagramm, Nyquist-Stabilitätskriterium, Phasenreserve und Amplitudenreserve
  • Loop shaping, Lead-Lag-Kompensatoren
  • Frequenzgang von PID-Regelkreisen

Totzeitsysteme

  • Wurzelortskurve und Frequenzgang von Totzeitsystemen
  • Smith-Prädiktor

Digitale Regelung

  • Abtastsysteme, Differenzengleichungen
  • Tustin-Approximation, digitale PID-Regler

Software-Werkzeuge

  • Einführung in Matlab, Simulink, Control Toolbox
  • Rechnergestützte Aufgaben zu allen Themen der Vorlesung
Literatur
  • Werner, H., Lecture Notes „Introduction to Control Systems“
  • G.F. Franklin, J.D. Powell and A. Emami-Naeini "Feedback Control of Dynamic Systems", Addison Wesley, Reading, MA, 2009
  • K. Ogata "Modern Control Engineering", Fourth Edition, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, 2010
  • R.C. Dorf and R.H. Bishop, "Modern Control Systems", Addison Wesley, Reading, MA 2010
Lehrveranstaltung L0655: Grundlagen der Regelungstechnik
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Herbert Werner
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0727: Stochastics

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Stochastik (L0777) Vorlesung 2 4
Stochastik (L0778) Gruppenübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Marko Lindner
Zulassungsvoraussetzungen none
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Calculus
  • Discrete algebraic structures (combinatorics)
  • Propositional logic
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen Students can explain the main definitions of probability, and they can give basic definitions of modeling elements (random variables, events, dependence, independence assumptions) used in discrete and continuous settings (joint and marginal distributions, density functions). Students can describe characteristic notions such as expected values, variance, standard deviation, and moments. Students can define decision problems and explain algorithms for solving these problems (based on the chain rule or Bayesian networks). Algorithms, or estimators as they are caller, can be analyzed in terms of notions such as bias of an estimator, etc. Student can describe the main ideas of stochastic processes and explain algorithms for solving decision and computation problem for stochastic processes. Students can also explain basic statistical detection and estimation techniques.
Fertigkeiten

Students can apply algorithms for solving decision problems, and they can justify whether approximation techniques are good enough in various application contexts, i.e., students can derive estimators and judge whether they are applicable or reliable.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

- Students are able to work together (e.g. on their regular home work) in heterogeneously composed teams (i.e., teams from different study programs and background knowledge)  and to present their results appropriately (e.g. during exercise class).

Selbstständigkeit

- Students are capable of checking their understanding of complex concepts on their own. They can specify open questions precisely and know where to get help in solving them.

- Students can put their knowledge in relation to the contents of other lectures.

- Students have developed sufficient persistence to be able to work for longer periods in a goal-oriented manner on hard problems.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Logistik und Mobilität: Vertiefung Ingenieurwissenschaft: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0777: Stochastics
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Francisco Javier Hoecker-Escuti
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Foundations of probability theory

  • Definitions of probability, conditional probability
  • Random variables, dependencies, independence assumptions, 
  • Marginal and joint probabilities
  • Distributions and density functions
  • Characteristics: expected values, variance, standard deviation, moments

Practical representations for joint probabilities

  • Bayessche Netzwerke
  • Semantik, Entscheidungsprobleme, exakte und approximative Algorithmen

Stochastic processes

  • Stationarity, ergodicity
  • Correlations
  • Dynamic Bayesian networks, Hidden Markov networks, Kalman filters, queues

Detection & estimation

  • Detectors
  • Estimation rules and procedures
  • Hypothesis and distribution tests
  • Stochastic regression
Literatur
  1. Methoden der statistischen Inferenz, Likelihood und Bayes, Held, L., Spektrum 2008
  2. Stochastik für Informatiker, Dümbgen, L., Springer 2003
  3. Statistik: Der Weg zur Datenanalyse, Fahrmeir, L., Künstler R., Pigeot, I, Tutz, G., Springer 2010
  4. Stochastik, Georgii, H.-O., deGruyter, 2009
  5. Probability and Random Processes, Grimmett, G., Stirzaker, D., Oxford University Press, 2001
  6. Programmieren mit R, Ligges, U., Springer 2008
Lehrveranstaltung L0778: Stochastics
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Francisco Javier Hoecker-Escuti
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Fachmodule der Vertiefung Informatik

Die Vertiefung Informatik dient zur Schwerpunktsetzung im Bereich Informatik, entweder für eine Berufsqualifizierung als Entwickler direkt nach dem Bachelor-Abschluss oder für eine Fortsetzung des Studiums Informatik-Ingenieurwesen in einer der Master-Vertiefungen

• Sichere Einbettete Systeme / Cyber-physische Systeme oder

• Systemtechnik und Robotik.

Modul M0971: Betriebssysteme

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Betriebssysteme (L1153) Vorlesung 2 3
Betriebssysteme (L1154) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Volker Turau
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Prozedurales Programmieren
  • Objekt-orientierte Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen
  • Erfahrung in der Anwendung von betriebssystemnahen Werkzeugen wie Editoren, Linker, Compiler
  • Erfahrung im Umgang mit C-Bibilotheken
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen Studierende können die wichtigsten Abstraktion von Betriebssystem erklären (Prozess, virtueller Speicher, Datei, Deadlock, Lifelock). Sie sind in der Lage, die Prozesszustände und die dazugehörenden Übergänge zu beschreiben. Sie kennen die wichtigsten Architekturvarianten von Betriebssystemen und können existierende Betriebssysteme diesen Varianten zuordnen. Die Teilnehmer sind in der Lage, nebenläufige Programm mittels Threads, conditional Variablen und Semaphoren zu erstellen. Sie können mehrere Varianten zur Realisierung von Filesystemen erläutern. Des Weiteren können sie mindestens drei Scheduling Algorithmen erläutern.
Fertigkeiten

Studierende können die POSIX Bibliotheken zur nebenläufigen Programmierung korrekt und effizient einsetzen. Sie sind in der Lage für eine Scheduling Aufgabe unter gegebenen Randbedingungen die Effezienz eines Scheduling-Algorithmus zu beurteilen.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
Selbstständigkeit
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1153: Betriebssysteme
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Volker Turau
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Architekturen für Betriebssysteme
  • Prozesse
  • Nebenläufigkeit
  • Verklemmungen
  • Speicherverwaltung
  • Scheduling
  • Dateisysteme
Literatur
  1. Operating Systems, William Stallings, Pearson International Edition
  2. Moderne Betriebssysteme, Andrew Tanenbaum, Pearson Studium


Lehrveranstaltung L1154: Betriebssysteme
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Volker Turau
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0732: Software Engineering

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Software-Engineering (L0627) Vorlesung 2 3
Software-Engineering (L0628) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Sibylle Schupp
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Automata theory and formal languages
  • Procedural programming or Functional programming
  • Object-oriented programming, algorithms, and data structures
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students explain the phases of the software life cycle, describe the fundamental terminology and concepts of software engineering, and paraphrase the principles of structured software development. They give examples of software-engineering tasks of existing large-scale systems. They write test cases for different test strategies and devise specifications or models using different notations, and critique both. They explain simple design patterns and the major activities in requirements analysis, maintenance, and project planning.

Fertigkeiten

For a given task in the software life cycle, students identify the corresponding phase and select an appropriate method. They choose the proper approach for quality assurance. They design tests for realistic systems, assess the quality of the tests, and find errors at different levels. They apply and modify non-executable artifacts. They integrate components based on interface specifications.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students practice peer programming. They explain problems and solutions to their peer. They communicate in English. 

Selbstständigkeit

Using on-line quizzes and accompanying material for self study, students can assess their level of knowledge continuously and adjust it appropriately.  Working on exercise problems, they receive additional feedback.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0627: Software Engineering
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt


  • Software Life Cycle Models (Waterfall, V-Model, Evolutionary Models, IncrementalModels, Iterative Models, Agile Processes)
  • Requirements (Elicitation Techniques, UML Use Case Diagrams, Functional and Non-Functional Requirements)
  • Specification (Finite State Machines, Extended FSMs, Petri Nets, Behavioral UML Diagrams, Data Modeling)
  • Design (Design Concepts, Modules, (Agile) Design Principles)
  • Object-Oriented Analysis and Design (Object Identification, UML Interaction Diagrams, UML Class Diagrams, Architectural Patterns)
  • Testing (Blackbox Testing, Whitebox Testing, Control-Flow Testing, Data-Flow Testing, Testing in the Large)
  • Maintenance and Evolution (Regression Testing, Reverse Engineering, Reengineering)
  • Project Management (Blackbox Estimation Techniques, Whitebox Estimation Techniques, Project Plans, Gantt Charts, PERT Charts)
Literatur

Kassem A. Saleh, Software Engineering, J. Ross Publishing 2009.

Lehrveranstaltung L0628: Software Engineering
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0562: Berechenbarkeit und Komplexität

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Berechenbarkeit und Komplexität (L0166) Vorlesung 2 3
Berechenbarkeit und Komplexität (L0167) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Karl-Heinz Zimmermann
Zulassungsvoraussetzungen Keine.
Empfohlene Vorkenntnisse Diskrete Algebraische Strukturen sowie Automatentheorie, Logik und Formale Sprachen.
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Wissen: Die Studierenden kennen

  • maschinennahe Modelle der Berechenbarkeit;
  • abstrakte funktionale Modelle der Berechenbarkeit;
  • das Konzept der universellen Berechenbarkeit und seine Beschreibung durch partiell-rekursive Funktionen;
  • das Konzept der Gödelisierung von Berechnungen sowie die Sätze von Kleene, Rice und Rice-Shapiro;
  • die Konzepte der entscheidbaren und semientscheidbaren Probleme;
  • die Wortprobleme in Semi-Thue-Systemen, Thue-Systemen, Halbgruppen und Post-Korrespondenz-Systemen;
  • Hilberts zehntes Problem;
  • die Komplexitätsklassen P und NP und deren Unterscheidung;
  • das Konzept der NP-Vollständigkeit sowie den Satz von Cook.

Fertigkeiten

Fertigkeiten: Die Studienden können

  • maschinennahe und abstrakte Modelle der Berechenbarkeit beschreiben;
  • Beziehungen zwischen den einzelnen Berechenbarkeitsbegriffen herstellen; 
  • die grundlegenden Sätze von Kleene und Rice rekapitulieren und beweisen;
  • das Konzept der universellen Berechenbarkeit darlegen;
  • entscheidbare und semientscheidbare Probleme identifizieren und deren Bezug zu ähnlichen Problemen durch Reduktion herstellen;
  • die Komplexitätsklassen P und NP beschreiben;
  • NP-vollständige Probleme lokalisieren.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, fachspezifische Aufgaben alleine oder in einer Gruppe zu bearbeiten und die Resultate geeignet zu präsentieren.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, sich Teilbereiche des Fachgebietes anhand von Fachbüchern und anderweitiger Literatur selbständig zu erarbeiten, das erworbene Wissen zusammenzufassen, zu präsentieren und es mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen zu verknüpfen.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 20 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0166: Berechenbarkeit und Komplexität
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Karl-Heinz Zimmermann
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L0167: Berechenbarkeit und Komplexität
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Karl-Heinz Zimmermann
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
Literatur

Modul M0854: Mathematik IV

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Differentialgleichungen 2 (Partielle Differentialgleichungen) (L1043) Vorlesung 2 1
Differentialgleichungen 2 (Partielle Differentialgleichungen) (L1044) Gruppenübung 1 1
Differentialgleichungen 2 (Partielle Differentialgleichungen) (L1045) Hörsaalübung 1 1
Komplexe Funktionen (L1038) Vorlesung 2 1
Komplexe Funktionen (L1041) Gruppenübung 1 1
Komplexe Funktionen (L1042) Hörsaalübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Anusch Taraz
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Mathematik I - III

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können die grundlegenden Begriffe der Mathematik IV benennen und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Mathematik IV mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 68, Präsenzstudium 112
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 60 min (Komplexe Funktionen) + 60 min (Differentialgleichungen 2)
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Computer Science: Vertiefung Computational Mathematics: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Schiffbau: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Maschinenbau: Vertiefung Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
Maschinenbau: Vertiefung Mechatronik: Pflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Schiffbau: Kernqualifikation: Pflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs Kernfächer: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1043: Differentialgleichungen 2 (Partielle Differentialgleichungen)
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 2, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Grundzüge der Theorie und Numerik partieller Differentialgleichungen

  • Beispiele für partielle Differentialgleichungen
  • quasilineare Differentialgleichungen erster Ordnung
  • Normalformen linearer Differentialgleichungen zweiter Ordnung
  • harmonische Funktionen und Maximumprinzip
  • Maximumprinzip für die Wärmeleitungsgleichung
  • Wellengleichung
  • Lösungsformel nach Liouville
  • spezielle Funktionen
  • Differenzenverfahren
  • finite Elemente 
Literatur
  • http://www.math.uni-hamburg.de/teaching/export/tuhh/index.html


Lehrveranstaltung L1044: Differentialgleichungen 2 (Partielle Differentialgleichungen)
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1045: Differentialgleichungen 2 (Partielle Differentialgleichungen)
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1038: Komplexe Funktionen
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 2, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Grundzüge der Funktionentheorie

  • Funktionen einer komplexen Variable
  • Komplexe Differentiation
  • Konforme Abbildungen
  • Komplexe Integration
  • Cauchyscher Hauptsatz
  • Cauchysche Integralformel
  • Taylor- und Laurent-Reihenentwicklung
  • Singularitäten und Residuen
  • Integraltransformationen: Fourier und Laplace-Transformation
Literatur
  • http://www.math.uni-hamburg.de/teaching/export/tuhh/index.html


Lehrveranstaltung L1041: Komplexe Funktionen
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1042: Komplexe Funktionen
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0791: Rechnerarchitektur

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Rechnerarchitektur (L0793) Vorlesung 2 3
Rechnerarchitektur (L0794) Problemorientierte Lehrveranstaltung 2 2
Rechnerarchitektur (L1864) Gruppenübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Heiko Falk
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Modul "Technische Informatik"

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

In diesem Modul werden fortgeschrittene Konzepte der Rechnerarchitektur vorgestellt. Am Anfang steht ein breiter Überblick über mögliche Programmiermodelle, wie sie für Universalrechner aber auch für spezielle Maschinen (z.B. Signalprozessoren) entwickelt wurden. Anschließend werden prinzipielle Aspekte der Mikroarchitektur von Prozessoren behandelt. Der Schwerpunkt liegt hierbei insbesondere auf dem sogenannten Pipelining und den in diesem Zusammenhang angewandten Methoden zur Beschleunigung der Befehlsausführung. Die Studierenden lernen Mechanismen zum dynamischen Scheduling, zur Sprungvorhersage, zu superskalaren Architekturen und zu Speicher-Hierarchien kennen.


Fertigkeiten Die Studierenden sind in der Lage, den Aufbau eines Prozessors zu erklären. Sie kennen die verschiedenen Architekturprinzipien und Programmiermodelle. Die Studierenden untersuchen verschiedene Strukturen von Pipeline-Architekturen und sind in der Lage, deren Konzepte zu erklären und im Hinblick auf Kriterien wie Performance und Energieeffizienz zu analysieren. Sie bewerten unterschiedliche Speicherarchitekturen, kennen parallele Rechnerarchitekturen und können zwischen Befehls- und Datenparallelität unterscheiden.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, ähnliche Aufgaben alleine oder in einer Gruppe zu bearbeiten und die Resultate geeignet zu präsentieren.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, sich Teilbereiche des Fachgebietes anhand von Fachliteratur selbständig zu erarbeiten, das erworbene Wissen zusammenzufassen, zu präsentieren und es mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen zu verknüpfen.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Min., Vorlesungsstoff + 4 Testate zur PBL "Rechnerarchitektur"
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0793: Rechnerarchitektur
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Heiko Falk
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Einführung
  • Grundlagen von VHDL
  • Programmiermodelle
  • Realisierung elementarer Datentypen
  • Dynamisches Scheduling
  • Sprungvorhersage
  • Superskalare Maschinen
  • Speicher-Hierarchien

Die Gruppenübungen vertiefen die Vorlesungsinhalte durch Bearbeiten und Besprechen von Übungsblättern und dienen somit zur Klausur-Vorbereitung. Der praktische Umgang mit Fragestellungen aus der Rechnerarchitektur wird in der FPGA-basierten PBL zur Rechnerarchitektur vermittelt, deren Teilnahme verpflichtend ist.

Literatur
  • D. Patterson, J. Hennessy. Rechnerorganisation und -entwurf. Elsevier, 2005.
  • A. Tanenbaum, J. Goodman. Computerarchitektur. Pearson, 2001.
Lehrveranstaltung L0794: Rechnerarchitektur
Typ Problemorientierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Heiko Falk
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1864: Rechnerarchitektur
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Heiko Falk
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0972: Verteilte Systeme

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Verteilte Systeme (L1155) Vorlesung 2 3
Verteilte Systeme (L1156) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Volker Turau
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Prozedurales Programmieren
  • Objektorientiertes Programmieren mit Java
  • Rechnernetze
  • Socket Programmierung
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können die wichtigsten Abstraktion von Verteilten Systemen erklären (Marshalling, Proxy, Dienst, Adresse, Entfernter Aufruf, synchrones/asynchrones System). Sie sind in der Lage, die Vor- und Nachteile verschiedener Arten von Interprozesskommunikation zu beschreiben. Sie kennen die wichtigsten Architekturvarianten von Verteilten Systemen einschließlich ihrer Vor- und Nachteile. Die Teilnehmer sind in der Lage, mindestens drei Synchronisationsverfahren zu beschreiben. 

Fertigkeiten

Studierende können auf unterschiedliche Arten verteilte Systeme realisieren. Dabei können sie folgende Methoden verwenden:

  • Eigenes Protokoll entwerfen und mittels TCP umsetzen
  • HTTP als entfernten Aufruf nutzen
  • RMI als Middleware nutzen



Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
Selbstständigkeit
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1155: Verteilte Systeme
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Volker Turau
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Architekturen für verteilte Systeme
  • HTTP: Einfacher entfernter Aufruf
  • Client-Server Architekturen
  • Entfernter Aufruf
  • Remote Method Invocation (RMI)
  • Synchronisierung
  • Verteiltes Caching
  • Namensdienste
  • Verteilte Dateisysteme
Literatur
  • Verteilte Systeme – Prinzipien und Paradigmen, Andrew S. Tanenbaum, Maarten van Steen,  Pearson Studium
  • Verteilte Systeme,  G. Coulouris, J. Dollimore, T. Kindberg, 2005, Pearson Studium
Lehrveranstaltung L1156: Verteilte Systeme
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Volker Turau
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0863: Numerik und Computer Algebra

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Numerik und Computer Algebra (L0115) Vorlesung 2 3
Numerik und Computer Algebra (L1060) Seminar 2 2
Numerik und Computer Algebra (L0117) Gruppenübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Siegfried Rump
Zulassungsvoraussetzungen

keine

Empfohlene Vorkenntnisse Grundkenntnisse in numerischer und diskreter Mathematik
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden kennen den Unterschied zwischen Rechengenauigkeit und Ergebnisgenauigkeit. Für diverse, grundlegende Problemstellungen kennen sie approximative sowie exakte Lösungsmöglichkeiten. Sie können zwischen effizient, nicht effizient und prinzipiell unlösbaren Problemen unterscheiden.

Fertigkeiten

Die Studierenden können komplexe Problemstellungen aus der Mathematik und Informatik analysieren und insbesondere die Empfindlichkeit der Lösung bestimmen. Sie können für diverse Probleme bestmögliche Algorithmen im Hinblick auf die Genauigkeit der Lösung entwerfen.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in kleinen Gruppen fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten und Ergebnisse in geeigneter Weise präsentieren, zum Beispiel während Kleingruppenübungen.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Informationen aus den angegebenen Literaturquellen zu beschaffen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (Quiz-Fragen in den Vorlesungen, klausurnahe Aufgaben) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern.

 

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computational Mathematics: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0115: Numerik und Computer Algebra
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Siegfried Rump
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

·       Grundlegende numerische Methoden

·       Algorithmen

·       Gleitpunktarithmetik IEEE 754

·       Arithmetik von Sunaga (Avizienis), Olver, Matula

·       Kettenbrüche

·       Basic Linear Algebra Subroutines (BLAS)

·       Methoden der Computer Algebra

·       Turing Maschinen und Berechenbarkeit

·       Churchsche These

·       Busy Beaver Funktion

·       NP Klassen

·       Handlungsreisendenproblem

Literatur

Higham, N.J.: Accuracy and stability of numerical algorithms, SIAM Publications, Philadelphia, 2nd edition, 2002

Golub, G.H. and Van Loan, Ch.: Matrix Computations, John Hopkins University Press, 3rd edition, 1996

Knuth, D.E.:  The Art of Computer Programming: Seminumerical Algorithms, Vol. 2. Addison Wesley, Reading, Massachusetts, 1969

Lehrveranstaltung L1060: Numerik und Computer Algebra
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Siegfried Rump
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Vorlesungsbegleitendes Seminar (s. Vorlesungsinhalt)
Literatur

Higham, N.J.: Accuracy and stability of numerical algorithms, SIAM Publications, Philadelphia, 2nd edition, 2002

Golub, G.H. and Van Loan, Ch.: Matrix Computations, John Hopkins University Press, 3rd edition, 1996

Knuth, D.E.:  The Art of Computer Programming: Seminumerical Algorithms, Vol. 2. Addison Wesley, Reading, Massachusetts, 1969

Lehrveranstaltung L0117: Numerik und Computer Algebra
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Siegfried Rump
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0941: Kombinatorische Strukturen und Algorithmen

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Kombinatorische Strukturen und Algorithmen (L1100) Vorlesung 3 4
Kombinatorische Strukturen und Algorithmen (L1101) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Anusch Taraz
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematik I + II
  • Diskrete Algebraische Str ukturen
  • Graphentheorie und Optimierung
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können die grundlegenden Begriffe der Kombinatorik und Algorithmik benennen und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Kombinatorik und Algorithmik mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.
Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
Computer Science: Vertiefung Computational Mathematics: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1100: Kombinatorische Strukturen und Algorithmen
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Anusch Taraz
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Zählprobleme 
  • Strukturelle Graphentheorie
  • Analyse von Algorithmen
  • Extremale Kombinatorik
  • Zufällige diskrete Strukturen

Literatur
  • M. Aigner: Diskrete Mathematik, Vieweg, 6. Aufl., 2006
  • J. Matoušek & J. Nešetřil: Diskrete Mathematik - Eine Entdeckungsreise, Springer, 2007
  • A. Steger: Diskrete Strukturen - Band 1: Kombinatorik, Graphentheorie, Algebra, Springer, 2. Aufl. 2007
  • A. Taraz: Diskrete Mathematik, Birkhäuser, 2012.
Lehrveranstaltung L1101: Kombinatorische Strukturen und Algorithmen
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Anusch Taraz
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0953: Introduction to Information Security

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Einführung in die Informationssicherheit (L1114) Vorlesung 3 3
Einführung in die Informationssicherheit (L1115) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Dieter Gollmann
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse Basics of Computer Science
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students can 

  • name the main security risks when using Information and Communication Systems and name the fundamental security mechanisms, 
  • describe commonly used methods for risk and security analysis,  
  • name the fundamental principles of data protection.
Fertigkeiten

Students can

  • evaluate the strenghts and weaknesses of the fundamental security mechanisms and of the commonly used methods for risk and security analysis, 

  • apply the fundamental principles of data protection to concrete cases.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Students are capable of appreciating the impact of security problems on  those affected and of the potential responsibilities for their resolution. 
Selbstständigkeit None
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1114: Introduction to Information Security
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Chris Brzuska, Prof. Dieter Gollmann
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Fundamental concepts
  • Passwords & biometrics
  • Introduction to cryptography
  • Sessions, SSL/TLS
  • Certificates, electronic signatures
  • Public key infrastructures
  • Side-channel analysis
  • Access control
  • Privacy
  • Software security basics
  • Security management & risk analysis
  • Security evaluation: Common Criteria




Literatur

D. Gollmann: Computer Security, Wiley & Sons, third edition, 2011

Ross Anderson: Security Engineering, Wiley & Sons, second edition, 2008


Lehrveranstaltung L1115: Introduction to Information Security
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Dieter Gollmann
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0731: Functional Programming

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Funktionales Programmieren (L0624) Vorlesung 2 2
Funktionales Programmieren (L0625) Hörsaalübung 2 2
Funktionales Programmieren (L0626) Gruppenübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Sibylle Schupp
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse Discrete mathematics at high-school level 
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students apply the principles, constructs, and simple design techniques of functional programming. They demonstrate their ability to read Haskell programs and to explain Haskell syntax as well as Haskell's read-eval-print loop. They interpret warnings and find errors in programs. They apply the fundamental data structures, data types, and type constructors. They employ strategies for unit tests of functions and simple proof techniques for partial and total correctness. They distinguish laziness from other evaluation strategies. 

Fertigkeiten

Students break a natural-language description down in parts amenable to a formal specification and develop a functional program in a structured way. They assess different language constructs, make conscious selections both at specification and implementations level, and justify their choice. They analyze given programs and rewrite them in a controlled way. They design and implement unit tests and can assess the quality of their tests. They argue for the correctness of their program.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students practice peer programming with varying peers. They explain problems and solutions to their peer. They defend their programs orally. They communicate in English.

Selbstständigkeit

In programming labs, students learn  under supervision (a.k.a. "Betreutes Programmieren") the mechanics of programming. In exercises, they develop solutions individually and independently, and receive feedback. 

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 96, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Informatik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Informatik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0624: Functional Programming
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Functions, Currying, Recursive Functions, Polymorphic Functions, Higher-Order Functions
  • Conditional Expressions, Guarded Expressions, Pattern Matching, Lambda Expressions
  • Types (simple, composite), Type Classes, Recursive Types, Algebraic Data Type
  • Type Constructors: Tuples, Lists, Trees, Associative Lists (Dictionaries, Maps)
  • Modules
  • Interactive Programming
  • Lazy Evaluation, Call-by-Value, Strictness
  • Design Recipes
  • Testing (axiom-based, invariant-based, against reference implementation)
  • Reasoning about Programs (equation-based, inductive)
  • Idioms of Functional Programming
  • Haskell Syntax and Semantics
Literatur

Graham Hutton, Programming in Haskell, Cambridge University Press 2007.

Lehrveranstaltung L0625: Functional Programming
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Functions, Currying, Recursive Functions, Polymorphic Functions, Higher-Order Functions
  • Conditional Expressions, Guarded Expressions, Pattern Matching, Lambda Expressions

  • Types (simple, composite), Type Classes, Recursive Types, Algebraic Data Type
  • Type Constructors: Tuples, Lists, Trees, Associative Lists (Dictionaries, Maps)
  • Modules
  • Interactive Programming
  • Lazy Evaluation, Call-by-Value, Strictness
  • Design Recipes
  • Testing (axiom-based, invariant-based, against reference implementation)
  • Reasoning about Programs (equation-based, inductive)
  • Idioms of Functional Programming
  • Haskell Syntax and Semantics

Literatur

Graham Hutton, Programming in Haskell, Cambridge University Press 2007.

Lehrveranstaltung L0626: Functional Programming
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Functions, Currying, Recursive Functions, Polymorphic Functions, Higher-Order Functions
  • Conditional Expressions, Guarded Expressions, Pattern Matching, Lambda Expressions

  • Types (simple, composite), Type Classes, Recursive Types, Algebraic Data Type
  • Type Constructors: Tuples, Lists, Trees, Associative Lists (Dictionaries, Maps)
  • Modules
  • Interactive Programming
  • Lazy Evaluation, Call-by-Value, Strictness
  • Design Recipes
  • Testing (axiom-based, invariant-based, against reference implementation)
  • Reasoning about Programs (equation-based, inductive)
  • Idioms of Functional Programming
  • Haskell Syntax and Semantics

Literatur

Graham Hutton, Programming in Haskell, Cambridge University Press 2007.

Modul M1242: Quantenmechanik für Studierende der Ingenieurswissenschaften

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Quantenmechanik für Studierende der Ingenieurwissenschaften (L1686) Vorlesung 2 3
Quantenmechanik für Studierende der Ingenieurwissenschaften (L1688) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Wolfgang Hansen
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Kenntnisse in Physik insbesondere im Bereich Optik und Wellenlehre;
  • Kenntnisse in der Mathematik, insbesondere linearen Algebra, Vektorrechnung, komplexe Zahlen und Fourierentwicklung
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen Die Studierenden können grundlegende Begriffe und Prinzipien der Quantenmechanik beschreiben und erläutern. Sie kennen Gemeinsamkeiten und Unterschiede zur klassischen Physik und wissen, in welchen Situationen quantenmechanische Effekte erwartet werden können.
Fertigkeiten Die Studierenden sind in der Lage, quantenmechanische Konzepte und Methoden auf einfache Probleme anzuwenden. Sie sind umgekehrt auch in der Lage, die Voraussetzungen und Prinzipien einfacher Anwendungen der Quantenmechanik in elektrooptischen Bauelementen nachzuvollziehen. 
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Die Studierenden diskutieren den Vorlesungsstoff und präsentieren Lösungen einfacher quantenmechanischer Probleme in Kleingruppen während der Übungen.
Selbstständigkeit Die Studierenden sind in der Lage selbstständig einfache Lösungswege zu quantenmechanische Problemen zu erarbeiten. Sie sind so weit mit Konzepten der Quantenmechanik vertraut, dass sie sich selbständig Literatur zu komplexeren Fragestellungen mit quantenmechanischem Hintergrund erarbeiten können.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
Computer Science: Vertiefung Computational Mathematics: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1686: Quantenmechanik für Studierende der Ingenieurwissenschaften
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Wolfgang Hansen
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Diese Veranstaltung führt in grundlegende Konzepte, Methoden und Begriffe der Quantenmechanik ein, die in den Materialwissenschaften wichtig sind. Anwendungen werden anhand konkreter Beispiele aus dem Bereich elektronischer und optischer Bauelemente diskutiert.

Zentrale Begriffe und Themen sind:

Schrödinger-Gleichung, Wellenfunktionen, Operatoren, Eigenzustände, Eigenwerte, Quantentöpfe, harmonischer Oszillator, Tunnelprozesse, resonante Tunneldiode, Bandstruktur, Zustandsdichte, Besetzungsverteilung,  Zener-Diode, stationäre Störungsrechnung am Beispiel des Quantum Confined Stark Effekts, Fermis Goldene Regel und Übergangsmatrixelemente, Heterostrukturlaser, Quantenkaskadenlaser, Vielteilchensysteme, Moleküle und Austauschwechselwirkung, Quantenbits und Quantenkryptographie

Literatur
  • David J. Griffiths: "Quantenmechanik, eine Einführung", Pearson (2012), ISBN 978-3-8632-6514-4.
  • David K. Ferry: "Quantum Mechanics", IOP Publishing (1995), ISBN 0-7503-0327-1 (hbk) bzw. 0-7503-0328-X (pbk).
  • M. Jaros: " Physics and Applications of Semiconductor Microstructures ", Clarendon Press (1989), ISBN: 0-19-851994-X bzw. 0-19-853927-4 (Pbk).
  • Randy Harris, "Moderne Physik Lehr- und Übungsbuch",  2. aktualisierte Auflage, Kapitel 3-10, Pearson (2013), ISBN 978-3-86894-115-9.
  • Michael A Nielsen and Isaac L. Chuang: "Quantum Computation and Quantum Informatioin", 10. Auflage, Cambridge University Press (2011), ISBN: 1107002176 9781107002173.
  • Hiroyuki  Sagawa and Nobuaki Yoshida: "Fundamentals of Quantum Information", World Scientific Publishing (2010), ISBN-13: 978-9814324236.
Lehrveranstaltung L1688: Quantenmechanik für Studierende der Ingenieurwissenschaften
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Wolfgang Hansen
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0783: Messtechnik und Messdatenverarbeitung

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Elektrotechnisches Versuchspraktikum (L0781) Laborpraktikum 2 2
Messtechnik und Messdatenverarbeitung (L0779) Vorlesung 2 3
Messtechnik und Messdatenverarbeitung (L0780) Gruppenübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Alexander Schlaefer
Zulassungsvoraussetzungen

keine

Empfohlene Vorkenntnisse

Grundlagen Mathematik
Grundlagen Elektrotechnik

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können die Aufgaben von Messsystemen sowie das Vorgehen bei der Messdatenerfassungen und -verarbeitungen erklären. Die für die Messtechnik relevanten Aspekte der Wahrscheinlichkeitstheorie und der Messfehlerbehandlung sowie das Vorgehen bei der Messungen stochastischer Signale können wiedergegeben werden. Methoden zur Beschreibungen gemessener Signale und zur Digitalisierungen von Signalen sind den Studierenden bekannt und können erläutert werden.

Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage messtechnische Fragestellungen zu erklären und Methoden zur Beschreibung und Verarbeitung von Messdaten anzuwenden.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden lösen Übungsaufgaben in Kleingruppen.


Selbstständigkeit

Die Studierenden können ihren Wissensstand einschätzen und die von Ihnen erzielten Ergebnisse kritisch bewerten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Wahlpflicht
Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0781: Elektrotechnisches Versuchspraktikum
Typ Laborpraktikum
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer, Prof. Christian Schuster, Prof. Günter Ackermann, Prof. Rolf-Rainer Grigat, Prof. Arne Jacob, Prof. Herbert Werner, Dozenten des SD E, Prof. Heiko Falk
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Praktikumsversuche

"Digitale Schaltungen"   Prof. Grigat

"Halbleiter-Bauelemente"  Prof. Jacob

"Mikrocontroller"    Prof. Mayer-Lindenb.

"Analoge Schaltungen"  Prof. Werner

"Leistung im Wechselstromkreis"     Prof. Schuster

"Elektrische Maschinen"  Prof. Ackermann

Literatur Wird in der Lehrveranstaltung festgelegt
Lehrveranstaltung L0779: Messtechnik und Messdatenverarbeitung
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Einführung, Messsysteme und Messfehler, Wahrscheinlichkeitstheorie, Messung stochastischer Signale, Beschreibung gemessener Signale,
Erfassung analoger Signale, Praktische Messdatenerfassung

Literatur

Puente León, Kiencke: Messtechnik, Springer 2012
Lerch: Elektrische Messtechnik, Springer 2012

Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.

Lehrveranstaltung L0780: Messtechnik und Messdatenverarbeitung
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0625: Databases

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Datenbanken (L0337) Vorlesung 4 5
Datenbanken (L1150) Problemorientierte Lehrveranstaltung 1 1
Modulverantwortlicher NN
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

Students should habe basic knowledge in the following areas:

  • Discrete Algebraic Structures
  • Procedural Programming
  • Logic, Automata, and Formal Languages
  • Object-Oriented Programming, Algorithms and Data Structures
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students can explain the general architecture of an application system that is based on a database. They describe the syntax and semantics of the Entity Relationship conceptual modeling languages, and they can enumerate basic decision problems and know which features of a domain model can be captured with ER and which features cannot be represented. Furthermore, students can summarize the features of the relational data model, and can describe how ER models can be systematically transformed into the relational data model. Student are able to discuss dependency theory using the operators of relational algebra, and they know how to use relational algebra as a query language. In addition, they can sketch the main modules of the architecture of a database system from an implementation point of view. Storage and index structures as well as query answering and optimization techniques can be explained. The role of transactions can be described in terms of ACID conditions and common recovery mechanisms can be characterized. The students can recall why recursion is important for query languages and describe how Datalog can be used and implemented.They demonstrate how Datalog can be used for information integration. For solving ER decision problems the students can explain description logics with their syntax and semantics, they describe description logic decision problems and explain how these problems can be mapped onto each other. They can sketch the idea of ontology-based data access and can name the main complexity measure in database theory. Last but not least, the students can describe the main features of XML and can explain XPath and XQuery as query languages.

Fertigkeiten

Students can apply ER for describing domains for which they receive a textual description, and students can transform relational schemata with a given set of functional dependencies into third normal form or even Boyce-Codd normal form. They can also apply relational algebra, SQL, or Datalog to specify queries. Using specific datasets, they can explain how index structures work (e.g., B-trees) and how index structures change while data is added or deleted. They can rewrite queries for better performance of query evaluation. Students can analyse which query language expressivity is required for which application problem. Description logics can be applied for domain modeling, and students can transform ER diagrams into description logics in order to check for consistency and implicit subsumption relations.  They solve data integration problems using Datalog and LAV or GAV rules. Students can apply XPath and Xquery to retrieve certain patterns in XML data.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Students develop an understanding of social structures in a company used for developing real-world products. They know the responsibilities of data analysts, programmers, and managers in the overall production process.
Selbstständigkeit
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0337: Databases
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 5
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 94, Präsenzstudium 56
Dozenten NN
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Architecture of database systems, conceptual data modeling with the Entity Relationship (ER) modeling language
  • Relational data model, referential integrity, keys, foreign keys, functional dependencies (FDs), canonical mapping of entity types and relationship into the relational data model, anomalies
  • Relational algebra as a simple query language
  • Dependency theory, FD closure, canonical cover of FD set, decomposition of relational schemata, multivalued dependencies, normalization, inclusion dependencies
  • Practical query languages and integrity constraints w/o considering a conceptual domain model: SQL 
  • Storage structures, database implementation architecture
  • Index structures
  • Query processing
  • Query optimization
  • Transactions and recovery
  • Query languages with recursion and consideration of a simple conceptual domain model: Datalog
  • Semi-naive evaluation strategy, magic sets transformation
  • Information integration, declarative schema transformation (LAV, GAV), distributed database systems
  • Description logics, syntax, semantics, decision problems, decision algorithms for Abox satisfiability
  • Ontology based data access (OBDA), DL-Lite for formalizing ER diagramms
  • Complexity measure: Data complexity
  • Semistructured databases and query languages: XML and XQuery
Literatur
  1. A. Kemper, A. Eickler, Datenbanksysteme - n. Auflage, Oldenbourg, 2010
  2. S. Abiteboul, R. Hull, V. Vianu, Foundations of Databases, Addison-Wesley, 1995
  3. Database Systems, An Application Oriented Approach, Pearson International Edition, 2005
  4. H. Garcia-Molina, J.D. Ullman, J. Widom, Database Systems: The Complete Book, Prentice Hall, 2002

Lehrveranstaltung L1150: Databases
Typ Problemorientierte Lehrveranstaltung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten NN
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0651: Rechnergestützte Geometrie

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Rechnergestützte Geometrie (L0393) Vorlesung 2 4
Rechnergestützte Geometrie (L0394) Gruppenübung 2 2
Modulverantwortlicher Dr. Prashant Batra
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Lineare Algebra und  Analytische Geometrie wie aus der schulischen Oberstufe bekannt

(Rechnen mit Vektoren u. Determinanten, Deutung von Skalarprodukt, Kreuzprodukt, Darstellung v. Geraden/Ebenen, Satz d. Pythagoras, Cosinus-Satz, Satz d. Thales, Projektionen/Einbettungen)

Grundlegende Datenstrukturen (Bäume, binäre Bäume, Suchbäume, balancierte binäre Bäume, Verkettete Listen)

Definition eines Graphen


Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können die grundlegenden Begriffe der Rechnergestützten Geoemtrie benennen, mathematisch exakt beschreiben und anhand von Beispielen erklären.

Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.


Fertigkeiten

Studierende können Aufgabenstellungen aus der Rechnergestützten Geometrie mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.




Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende sind in der Lage, mit den Teilnehmerinnen und Teilnehmer ihre eigenen algorithmischen Vorschläge zur Lösung der vorgestellten Probleme zu erörtern. Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.


Selbstständigkeit

Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computational Mathematics: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0393: Rechnergestützte Geometrie
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Prashant Batra
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Konstruktion einer konvexen Hülle von n Punkten

Triangulierung eines schlichten Polygons

Konstruktion einer Delaunay-Triangulation, eines Voronoi-Diagramms

Algorithmen und Datenstrukturen  zum Bestimmen eines Arrangements, eines Ham-Sandwich-Cuts.

des Schnitts von Halbebenen, der Optimierung eines linearen Funktionals.

Effiziente Bestimmung aller Schnittpunkte von (orthogonalen) Streckensegmenten

Approximative Berechnung des Durchmessers einer Punktemenge

Inkrementelle randomisierte Algorithmen

Grundlagen der Gitterpunktlehre, LLL-Algorithmus und Anwendungen in der ganzzahligen Optimierung


Grundlagen der Bewegungsplanung



Literatur Computational Geometry Algorithms and Applications Authors:
  • Prof. Dr. Mark de Berg,
  • Dr. Otfried Cheong,
  • Dr. Marc van Kreveld,
  • Prof. Dr. Mark Overmars

Springer e-Book: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-77974-2


Algorithmische Geometrie : Grundlagen, Methoden, Anwendungen / Rolf Klein
Verfasser: 
Klein, Rolf
Ausgabe: 
2., vollst. überarb. Aufl.
Erschienen: 
Berlin [u.a.] : Springer, 2005
Umfang: 
XI, 392 S. : graph. Darst.

Springer e-Book: http://dx.doi.org/10.1007/3-540-27619-X

O’Rourke, Joseph
Computational geometry in C. (English) Zbl 0816.68124
Cambridge: Univ. Press. ix, 346 p. $ 24.95; £16.95 /sc; $ 59.95; £35.00 /hc (1994).

ISBN:  0-521-44034-3  ; 0-521-44592-2


Computational geometry : an introduction / Franco P. Preparata; Michael Ian Shamos
Verfasser: 
Preparata, Franco P. ; Shamos, Michael Ian
Ausgabe: 
Corr. and expanded 2. printing.
Erschienen: 
New York [u.a.] : Springer, 1988
Umfang: 
XIV, 398 S. : graph. Darst.
Schriftenreihe: 
Texts and monographs in computer science
ISBN: 
3-540-96131-3
0-387-96131-3


Devadoss, Satyan L.; O’Rourke, Joseph
Discrete and computational geometry. (English) Zbl 1232.52001
Princeton, NJ: Princeton University Press (ISBN 978-0-691-14553-2/hbk; 978-1-400-83898-1/ebook). xi, 255 p.



ISBN: 978-3-540-77973-5 (Print) 978-3-540-77974-2 (Online)

Lehrveranstaltung L0394: Rechnergestützte Geometrie
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Prashant Batra
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1269: Labor Cyber-Physical Systems

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Labor Cyber-Physical Systems (L1740) Problemorientierte Lehrveranstaltung 4 6
Modulverantwortlicher Prof. Heiko Falk
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Modul "Eingebettete Systeme"
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Cyber-Physical Systems (CPS) stehen über Sensoren, A/D- und D/A-Wandler und Aktoren in enger Verbindung mit ihrer Umgebung. Wegen der besonderen Einsatzgebiete kommen hier hochgradig spezialisierte Sensoren, Prozessoren und Aktoren zum Einsatz, die applikationsspezifisch auf ihr jeweiliges Einsatzgebiet ausgerichtet sind. Dementsprechend existiert - im Gegensatz zum klassischen Software Engineering - eine Vielzahl unterschiedlicher Techniken zur Spezifikation von CPS.

In Form von rechnergestützten Versuchen mit Roboterbausätzen werden in dieser Veranstaltung die Grundzüge der Spezifikation und Modellierung von CPS vermittelt. Das Labor behandelt die Einführung in diese Systeme (Begriffsbildung, charakteristische Eigenschaften) und deren Spezifikationssprachen (models of computation, hierarchische Zustandsautomaten, Datenfluss-Modelle, Petri-Netze, imperative Techniken). Da CPS häufig Steuerungs- und Regelungsaufgaben erfüllen, wird das Labor praxisnah einfache Anwendungen aus der Regelungstechnik vermitteln. Die Versuche nutzen gängige Spezifikationswerkzeuge (MATLAB/Simulink, LabVIEW, NXC), um hiermit Cyber-Physical Systems zu modellieren, die über Sensoren und Aktoren mit ihrer Umwelt interagieren.

Fertigkeiten Nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage, einfache CPS zu entwickeln. Sie können Wechselwirkungen zwischen einem CPS und dessen umgebenden Prozessen beurteilen, der sich aus dem Kreislauf zwischen physikalischer Umwelt, Sensor, A/D-Wandler, digitalem Prozessor, D/A-Wandler und Aktor ergibt. Die Veranstaltung versetzt die Studierenden in die Lage, Modellierungstechniken miteinander vergleichen, deren Vor- und Nachteile abwägen, und geeignete Techniken zur Systementwicklung einsetzen zu können. Sie erwerben die Fähigkeit, diese Techniken im Rahmen konkreter praktischer Aufgabenstellungen anzuwenden. Sie haben erste Erfahrungen im hardwarenahen Software-Entwurf, im Umgang mit industrierelevanten Spezifikationswerkzeugen und im Entwurf einfacher Regelungssysteme erworben.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, ähnliche Aufgaben alleine oder in einer Gruppe zu bearbeiten und die Resultate geeignet zu präsentieren.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, sich Teilbereiche des Fachgebietes anhand von Fachliteratur selbständig zu erarbeiten, das erworbene Wissen zusammenzufassen, zu präsentieren und es mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen zu verknüpfen.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Projektarbeit
Prüfungsdauer und -umfang Durchführung und Beschreibung sämtlicher Versuche
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1740: Labor Cyber-Physical Systems
Typ Problemorientierte Lehrveranstaltung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Prof. Heiko Falk
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Versuch 1: Programmieren in NXC
  • Versuch 2: Programmierung des Roboters mit Matlab/Simulink
  • Programmierung des Roboters in LabVIEW
Literatur
  • Peter Marwedel. Embedded System Design - Embedded System Foundations of Cyber-Physical Systems. 2nd Edition, Springer, 2012.
  • Begleitende Foliensätze

Modul M0754: Compiler Construction

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Compilerbau (L0703) Vorlesung 2 2
Compilerbau (L0704) Gruppenübung 2 4
Modulverantwortlicher Prof. Sibylle Schupp
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Practical programming experience
  • Automata theory and formal languages
  • Functional programming or procedural programming
  • Object-oriented programming, algorithms, and data structures
  • Basic knowledge of software engineering
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students explain the workings of a compiler and break down a compilation task in different phases. They apply and modify the major algorithms for compiler construction and code improvement. They can re-write those algorithms in a programming language, run and test them. They choose appropriate internal languages and representations and justify their choice. They explain and modify implementations of existing compiler frameworks and experiment with frameworks and tools. 

Fertigkeiten

Students design and implement arbitrary compilation phases. They integrate their code in existing compiler frameworks. They organize their compiler code properly as a software project. They generalize algorithms for compiler construction to algorithms that analyze or synthesize software. 

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students develop the software in a team. They explain problems and solutions to their team members. They present and defend their software in class. They communicate in English.

Selbstständigkeit

Students develop their software independently and define milestones by themselves. They receive feedback throughout the entire project. They organize the software project so that they can assess their progress themselves.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Projektarbeit
Prüfungsdauer und -umfang Software (Compiler)
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0703: Compiler Construction
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Lexical and syntactic analysis 

  • Semantic analysis
  • High-level optimization 

  • Intermediate languages and code generation
  • Compilation pipeline
Literatur

Alfred Aho, Jeffrey Ullman, Ravi Sethi, and Monica S. Lam, Compilers: Principles, Techniques, and Tools, 2nd edition

Aarne Ranta, Implementing Programming Languages, An Introduction to Compilers and Interpreters, with an appendix coauthored by Markus Forsberg, College Publications, London, 2012

Lehrveranstaltung L0704: Compiler Construction
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1062: Mathematische Statistik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Mathematische Statistik (L1339) Vorlesung 3 4
Mathematische Statistik (L1340) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Anusch Taraz
Zulassungsvoraussetzungen keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Mathematische Stochastik

Maßtheoretische Konzepte der Stochastik

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können die grundlegenden Begriffe der Mathematischen Statistik benennen und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Mathematischen Statistik mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Computer Science: Vertiefung Computational Mathematics: Wahlpflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1339: Mathematische Statistik
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Die Substitutions- und Maximum-Likelihood-Methode zur Konstruktion von Schätzern
  • Optimale unverfälschte Schätzer
  • Optimale Tests für parametrische Verteilungsklassen (Neymann-Pearson-Theorie)
  • Suffizienz und Vollständigkeit und ihre Anwendung auf Schätz- und Testprobleme
  • Tests bei Normalverteilung (z.B. Studentscher Test)
  • Konfidenzbereiche und Testfamilien
Literatur
  • V. K. Rohatgi and A. K. Ehsanes Saleh (2001). An introduction to probability and statistics. Wiley.
  • L. Wasserman (2010). All of statistics : A concise course in statistical inference. Springer.
  • H. Witting (1985). Mathematische Statistik: Parametrische Verfahren bei festem Stichprobenumfang. Teubner.
Lehrveranstaltung L1340: Mathematische Statistik
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0715: Löser für schwachbesetzte lineare Gleichungssysteme

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Löser für schwachbesetzte lineare Gleichungssysteme (L0583) Vorlesung 2 3
Löser für schwachbesetzte lineare Gleichungssysteme (L0584) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Sabine Le Borne
Zulassungsvoraussetzungen keine


Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematik I + II für Ingenieurstudierende (deutsch oder englisch) oder Analysis & Lineare Algebra I + II für Technomathematiker
  • Programmierkenntnisse in C
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können

  • klassische und moderne Iterationsverfahren und deren Zusammenhänge untereinander benennen,
  • Konvergenzaussagen zu Iterationsverfahren wiedergeben,

  • Aspekte der effizienten Implementierung von Iterationsverfahren erklären.
Fertigkeiten

Studierende sind in der Lage,

  • Iterationsverfahren zu implementieren, anzuwenden und zu vergleichen,
  • das Konvergenzverhalten von Iterationverfahren zu analysieren und gegebenenfalls Konvergenzraten zu berechnen.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können

  • in heterogen zusammengesetzten Teams (d.h. aus unterschiedlichen Studiengängen und mit unterschiedlichem Hintergrundwissen) zusammenarbeiten, sich theoretische Grundlagen erklären sowie bei praktischen Implementierungsaspekten der Algorithmen unterstützen.
Selbstständigkeit

Studierende sind fähig,

  • selbst einzuschätzen, ob sie die begleitenden theoretischen und praktischen Übungsaufgaben besser allein oder im Team lösen,
  • mit ausreichender Ausdauer komplexe Problemstellungen über längere Zeiträume zu bearbeiten,
  • ihren Lernstand konkret zu beurteilen und gegebenenfalls gezielt Fragen zu stellen und Hilfe zu suchen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 20 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computational Mathematics: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Modellierung und Simulation: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0583: Löser für schwachbesetzte lineare Gleichungssysteme
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sabine Le Borne
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  1. Schwachbesetzte Matrizen: Anordnungen und Speicherformate, direkte Löser
  2. Klassische Iterationsverfahren: Grundbegriffe, Konvergenz
  3. Projektionsverfahren
  4. Krylovraumverfahren
  5. Präkonditionierung (z.B ILU)
  6. Mehrgitterverfahren
Literatur
  1. Y. Saad, Iterative methods for sparse linear systems
Lehrveranstaltung L0584: Löser für schwachbesetzte lineare Gleichungssysteme
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sabine Le Borne
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0634: Einführung in Medizintechnische Systeme

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Einführung in Medizintechnische Systeme (L0342) Vorlesung 2 3
Einführung in Medizintechnische Systeme (L0343) Projektseminar 2 2
Einführung in Medizintechnische Systeme (L1876) Hörsaalübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Alexander Schlaefer
Zulassungsvoraussetzungen keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundlagen Mathematik (Algebra, Analysis)
Grundlagen Stochastik
Grundlagen Programmierung, R/Matlab

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können Funktionsprinzipien ausgewählter medizintechnischer Systeme (beispielsweise bildgebende Systemen, Assistenzsystemen im OP, medizintechnische Informationssysteme) erklären. Sie können einen Überblick über regulatorische Rahmenbedingungen und Standards in der Medizintechnik geben.

Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage, die Funktion eines medizintechnischen Systems im Anwendungskontext zu bewerten.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in Gruppen ein medizintechnisches Thema als Projekt beschreiben, in Teilaufgaben untergliedern und gemeinsam bearbeiten.

Selbstständigkeit

Die Studierenden können ihren Wissensstand einschätzen und ihre Arbeitsergebnisse dokumentieren.  Sie können die erzielten Ergebnisse kritisch bewerten und in geeigneter Weise präsentieren.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
General Engineering Science: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Künstliche Organe und Regenerative Medizin: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Implantate und Endoprothesen: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Medizin- und Regelungstechnik: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Management und Administration: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0342: Einführung in Medizintechnische Systeme
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

- Bildgebende Systeme
- Assistenzsysteme im OP
- Medizintechnische Sensorsysteme
- Medizintechnische Informationssysteme
- Regulatorische Rahmenbedingungen
- Standards in der Medizintechnik
Durch problembasiertes Lernen erfolgt die Vertiefung der Methoden aus der Vorlesung. Dies erfolgt in Form von Gruppenarbeit. 

Literatur

Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.

Lehrveranstaltung L0343: Einführung in Medizintechnische Systeme
Typ Projektseminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1876: Einführung in Medizintechnische Systeme
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
Literatur

Modul M1300: Software Development

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Softwareentwicklung (L1790) Problemorientierte Lehrveranstaltung 2 5
Softwareentwicklung (L1789) Vorlesung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Sibylle Schupp
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Introduction to Software Engineering
  • Programming Skills
  • Experience with Developing Small to Medium-Size Programs 
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
Students explain the fundamental concepts of agile methods, describe the process of 
test-driven development, and explain how continuous integration can be used in
different scenarios. They give examples of selected pitfalls in software development,
regarding scalability and other non-functional requirements. They write unit tests and build scripts and combine them in a corresponding integration environment. They explain major activities in requirements analysis, program comprehension, and agile project development.
Fertigkeiten
For a given task on a legacy system, students identify the corresponding
parts in the system and select an appropriate method for understanding the
details. They choose the proper approach of splitting a task in
independent testable and extensible pieces and, thus, solve the task
with proper methods for quality assurance. They design tests for 
legacy systems, create automated builds, and find errors at different
levels. They integrate the resulting artifacts in a continuous
development environment
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students discuss different design decisions in a group. They defend their solutions orally. They communicate in English.

Selbstständigkeit

Using accompanying tools, students can assess their level of knowledge continuously and adjust it appropriately.   Within limits, they can set their own learning goals. Upon successful completion, students can identify and formulate concrete problems of software systems and propose solutions. Within this field, they can conduct independent studies to acquire the necessary competencies. They can devise plans to arrive at new solutions or assess existing ones.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 138, Präsenzstudium 42
Leistungspunkte 6
Prüfung Projektarbeit
Prüfungsdauer und -umfang Software
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1790: Software Development
Typ Problemorientierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 5
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 122, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Agile Methods
  • Test-Driven Development and Unit Testing
  • Continuous Integration
  • Web Services
  • Scalability
  • From Defects to Failure
Literatur

Duvall, Paul M. Continuous Integration. Pearson Education India, 2007.
Humble, Jez, and David Farley. Continuous delivery: reliable software releases through build, test, and deployment automation. Pearson Education, 2010.

Martin, Robert Cecil. Agile software development: principles, patterns, and practices. Prentice Hall PTR, 2003.

http://scrum-kompakt.de/

Myers, Glenford J., Corey Sandler, and Tom Badgett. The art of software testing. John Wiley & Sons, 2011.

Lehrveranstaltung L1789: Software Development
Typ Vorlesung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Agile Methods
  • Test-Driven Development and Unit Testing
  • Continuous Integration
  • Web Services
  • Scalability
  • From Defects to Failure
Literatur

Duvall, Paul M. Continuous Integration. Pearson Education India, 2007.
Humble, Jez, and David Farley. Continuous delivery: reliable software releases through build, test, and deployment automation. Pearson Education, 2010.

Martin, Robert Cecil. Agile software development: principles, patterns, and practices. Prentice Hall PTR, 2003.

http://scrum-kompakt.de/

Myers, Glenford J., Corey Sandler, and Tom Badgett. The art of software testing. John Wiley & Sons, 2011.

Fachmodule der Vertiefung Ingenieurwissenschaften

Die Vertiefung Informatik dient zur Schwerpunktsetzung im Bereich Ingenieurwesen zur Fortsetzung des Studiums Informatik-Ingenieurwesen in der Master-Vertiefung Wissenschaftliches Rechnen.

Modul M0671: Technische Thermodynamik I

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Technische Thermodynamik I (L0437) Vorlesung 2 4
Technische Thermodynamik I (L0439) Hörsaalübung 1 1
Technische Thermodynamik I (L0441) Gruppenübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Gerhard Schmitz
Zulassungsvoraussetzungen keine
Empfohlene Vorkenntnisse Grundkenntnisse in Mathematik und Mechanik
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende sind mit den Hauptsätzen der Thermodynamik vertraut. Sie wissen über  die gegenseitige Verknüpfung der einzelnen Energieformen  untereinander entsprechend dem 1. Hauptsatz der Thermodynamik und kennen die Grenzen einer Wandlung der verschiedenen Energieformen bei natürlichen und technischen Vorgängen entsprechend dem 2. Hauptsatz der Thermodynamik.

Sie sind in der Lage, Zustandsgrößen von Prozessgrößen zu unterscheiden und kennen die Bedeutung der einzelnen Zustandsgrößen wie z. B. Temperatur, Enthalpie oder Entropie sowie der damit verbundenen Begriffe Exergie und Anergie. Sie können den Carnotprozess in den in der Technischen Thermodynamik üblichen Diagrammen darstellen.

Sie können den Unterschied zwischen einem idealen und einem realem Gas physikalisch beschreiben und kennen die entsprechenden thermischen Zustandsgleichungen. Sie wissen, was eine Fundamentalgleichung ist und sind mit grundlegenden Zusammenhängen der Zweiphasenthermodynamik vertraut.




Fertigkeiten

Studierende sind in der Lage, die Inneren Energie, die Enthalpie, die Kinetische und Potenzielle Energie sowie Arbeit und Wärme für einfache Zustandsänderungen zu berechnen und diese Berechnungsmöglichkeiten auch auf den Carnotprozess anzuwenden. Darüber hinaus können sie Zustandsgrößen für ideale und reale Gase aus messbaren thermischen Zustandsgrößen berechnen.



Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Die Studierenden können in Kleingruppen diskutieren und einen Lösungsweg erarbeiten.
Selbstständigkeit

Studierende sind in der Lage, eigenständig Aufgaben zu definieren, hierfür notwendiges Wissen aufbauend auf dem vermittelten Wissen selbst zu erarbeiten sowie geeignete Mittel zur Umsetzung einzusetzen.



Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Kernqualifikation: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Energie- und Umwelttechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Schiffbau: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0437: Technische Thermodynamik I
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Gerhard Schmitz
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  1. Einführung
  2. Grundbegriffe
  3. Thermisches Gleichgewicht und Temperatur
    3.1 Thermische Zustandsgleichung
  4. Der erste Hauptsatz
    4.1 Arbeit und Wärme
    4.2 erster Hauptsatz für geschlossene Systeme
    4.3 erster Hauptsatz für offene Systeme
    4.4 Anwendungsbeispiele
  5. Zustandsgleichungen & Zustandsänderungen
    5.1 Zustandsänderungen
    5.2 Kreisprozess
  6. Der zweite Hauptsatz
    6.1 Verallgemeinerung des Carnotprozesses
    6.2 Entropie
    6.3 Anwendungsbeispiele zum 2. Hauptsatz
    6.4 Entropie- und Energiebilanzen; Exergie
  7. Thermodynamische Eigenschaften reiner Fluide
    7.1 Hauptgleichungen der Thermodynamik
    7.2 Thermodynamische Potentiale
    7.3 Kalorische Zustandsgrößen für beliebige Stoffe
    7.4 Zustandsgleichungen (van der Waals u.a.)

In der Vorlesung werden Funk-Abstimmungsgeräte („Clicker“) eingesetzt. Die Studierenden können hierdurch das Verständnis des Vorlesungsstoffes direkt überprüfen und dadurch gezielte Fragen an den Dozenten richten. Außerdem erhält der Dozent ein unmittelbares Feedback zum Kenntnisstand der Studierenden und zu Schwächen der eigenen Darstellung des Vorlesungsstoffes.

Literatur
  • Schmitz, G.: Technische Thermodynamik, TuTech Verlag, Hamburg, 2009
  • Baehr, H.D.; Kabelac, S.: Thermodynamik, 15. Auflage, Springer Verlag, Berlin 2012

  • Potter, M.; Somerton, C.: Thermodynamics for Engineers, Mc GrawHill, 1993



Lehrveranstaltung L0439: Technische Thermodynamik I
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Gerhard Schmitz
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0441: Technische Thermodynamik I
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Gerhard Schmitz
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0854: Mathematik IV

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Differentialgleichungen 2 (Partielle Differentialgleichungen) (L1043) Vorlesung 2 1
Differentialgleichungen 2 (Partielle Differentialgleichungen) (L1044) Gruppenübung 1 1
Differentialgleichungen 2 (Partielle Differentialgleichungen) (L1045) Hörsaalübung 1 1
Komplexe Funktionen (L1038) Vorlesung 2 1
Komplexe Funktionen (L1041) Gruppenübung 1 1
Komplexe Funktionen (L1042) Hörsaalübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Anusch Taraz
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Mathematik I - III

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können die grundlegenden Begriffe der Mathematik IV benennen und anhand von Beispielen erklären.
  • Studierende sind in der Lage, logische Zusammenhänge zwischen diesen Konzepten zu diskutieren und anhand von Beispielen zu erläutern.
  • Sie kennen Beweisstrategien und können diese wiedergeben.


Fertigkeiten
  • Studierende können Aufgabenstellungen aus der Mathematik IV mit Hilfe der kennengelernten Konzepte modellieren und mit den erlernten Methoden lösen.
  • Studierende sind in der Lage, sich weitere logische Zusammenhänge zwischen den kennengelernten Konzepten selbständig zu erschließen und können diese verifizieren.
  • Studierende können zu gegebenen Problemstellungen einen geeigneten Lösungsansatz entwickeln, diesen verfolgen und die Ergebnisse kritisch auswerten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende sind in der Lage, in Teams zusammenzuarbeiten und beherrschen die Mathematik als gemeinsame Sprache.
  • Sie können dabei insbesondere neue Konzepte adressatengerecht kommunizieren und anhand von Beispielen das Verständnis der Mitstudierenden überprüfen und vertiefen.


Selbstständigkeit
  • Studierende können eigenständig ihr Verständnis komplexer Konzepte überprüfen, noch offene Fragen auf den Punkt bringen und sich gegebenenfalls gezielt Hilfe holen.
  • Studierende haben eine genügend hohe Ausdauer entwickelt, um auch über längere Zeiträume zielgerichtet an schwierigen Problemstellungen zu arbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 68, Präsenzstudium 112
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 60 min (Komplexe Funktionen) + 60 min (Differentialgleichungen 2)
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Computer Science: Vertiefung Computational Mathematics: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Schiffbau: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Maschinenbau: Vertiefung Theoretischer Maschinenbau: Pflicht
Maschinenbau: Vertiefung Mechatronik: Pflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Schiffbau: Kernqualifikation: Pflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs Kernfächer: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1043: Differentialgleichungen 2 (Partielle Differentialgleichungen)
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 2, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Grundzüge der Theorie und Numerik partieller Differentialgleichungen

  • Beispiele für partielle Differentialgleichungen
  • quasilineare Differentialgleichungen erster Ordnung
  • Normalformen linearer Differentialgleichungen zweiter Ordnung
  • harmonische Funktionen und Maximumprinzip
  • Maximumprinzip für die Wärmeleitungsgleichung
  • Wellengleichung
  • Lösungsformel nach Liouville
  • spezielle Funktionen
  • Differenzenverfahren
  • finite Elemente 
Literatur
  • http://www.math.uni-hamburg.de/teaching/export/tuhh/index.html


Lehrveranstaltung L1044: Differentialgleichungen 2 (Partielle Differentialgleichungen)
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1045: Differentialgleichungen 2 (Partielle Differentialgleichungen)
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1038: Komplexe Funktionen
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 2, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Grundzüge der Funktionentheorie

  • Funktionen einer komplexen Variable
  • Komplexe Differentiation
  • Konforme Abbildungen
  • Komplexe Integration
  • Cauchyscher Hauptsatz
  • Cauchysche Integralformel
  • Taylor- und Laurent-Reihenentwicklung
  • Singularitäten und Residuen
  • Integraltransformationen: Fourier und Laplace-Transformation
Literatur
  • http://www.math.uni-hamburg.de/teaching/export/tuhh/index.html


Lehrveranstaltung L1041: Komplexe Funktionen
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1042: Komplexe Funktionen
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dozenten des Fachbereiches Mathematik der UHH
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0688: Technische Thermodynamik II

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Technische Thermodynamik II (L0449) Vorlesung 2 4
Technische Thermodynamik II (L0450) Hörsaalübung 1 1
Technische Thermodynamik II (L0451) Gruppenübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Gerhard Schmitz
Zulassungsvoraussetzungen keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundkenntnisse in Mathematik, Mechanik und Technische Thermodynamik I

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende sind mit verschiedenen Kreisprozessen wie Joule, Otto, Diesel, Stirling, Seiliger und Clausius-Rankine vertraut. Sie können die jeweiligen energetischen und exergetischen Wirkungsgrade herleiten und kennen damit den Einfluss verschiedener Faktoren auf den Wirkungsgrad. Sie können linkslaufende und rechtslaufende Kreisprozesse den jeweiligen Anwendungen (Wärmekraftprozess, Kälteprozess) zuordnen. Sie haben vertiefte Kenntnisse von Dampfkreisprozessen und können die Kreisprozesse in den in der Technischen Thermodynamik üblichen Diagrammen darstellen. Sie beherrschen die Gesetzmäßigkeiten bei der Mischung idealer Gase, insbesondere bei Feuchte-Luft-Prozessen und können für einfache Brenngase eine Verbrennungsrechnung durchführen. Sie verfügen über das Basiswissen auf dem Gebiet der Gasdynamik und wissen damit, wie die Schallgeschwindigkeit definiert ist und was eine Lavaldüse ist.


Fertigkeiten

Studierende sind in der Lage, die Grundlagen der Thermodynamik auf technische Prozesse anzuwenden.  Insbesondere können Sie Energie-, Exergie- und Entropiebilanzen aufstellen, um damit technische Prozesse zu optimieren. Sie können einfache sicherheitstechnische Rechnungen hinsichtlich des Ausströmens von Gasen aus einem Behälter durchführen. Sie sind in der Lage, einen verbal geschilderten Zusammenhang in einen abstrakten Formalismus umzusetzen.



Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in Kleingruppen diskutieren und einen Lösungsweg erarbeiten.

Selbstständigkeit

Studierende sind in der Lage, eigenständig Aufgaben zu definieren, hierfür notwendiges Wissen aufbauend auf dem vermittelten Wissen selbst zu erarbeiten sowie geeignete Mittel zur Umsetzung einzusetzen.



Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Kernqualifikation: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Energie- und Umwelttechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0449: Technische Thermodynamik II
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Gerhard Schmitz
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

8. Kreisprozesse

9. Gas-Dampf-Gemische

10. Stationäre Fließprozesse

11. Verbrennungsprozesse

12. Sondergebiete

In der Vorlesung werden Funk-Abstimmungsgeräte („Clicker“) eingesetzt. Die Studierenden können hierdurch das Verständnis des Vorlesungsstoffes direkt überprüfen und dadurch gezielte Fragen an den Dozenten richten. Außerdem erhält der Dozent ein unmittelbares Feedback zum Kenntnisstand der Studierenden und zu Schwächen der eigenen Darstellung des Vorlesungsstoffes.

Literatur
  • Schmitz, G.: Technische Thermodynamik, TuTech Verlag, Hamburg, 2009
  • Baehr, H.D.; Kabelac, S.: Thermodynamik, 15. Auflage, Springer Verlag, Berlin 2012

  • Potter, M.; Somerton, C.: Thermodynamics for Engineers, Mc GrawHill, 1993
Lehrveranstaltung L0450: Technische Thermodynamik II
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Gerhard Schmitz
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0451: Technische Thermodynamik II
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Gerhard Schmitz
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0675: Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden (L0442) Vorlesung 3 4
Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden (L0443) Hörsaalübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Gerhard Bauch
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematik 1-3
  • Signale und Systeme
  • Grundkenntnisse in Wahrscheinlichkeitsrechnung
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden kennen und verstehen die grundlegenden Funktionseinheiten eines Nachrichtenübertragungssystems. Sie können die einzelnen Funktionsblöcke mit Hilfe grundlegender Kenntnisse der Signal- und Systemtheorie sowie der Theorie stochastischer Prozesse beschreiben und analysieren. Sie kennen die entscheidenden Resourcen und Bewertungskriterien der Nachrichtenübertragung und können ein elementares nachrichtentechnisches System entwerfen und beurteilen.  

Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage, ein elementares nachrichtentechnisches System zu entwerfen und zu beurteilen.  Insbesondere können Sie den Bedarf an Resourcen wie Bandbreite und Leistung abschätzen. Sie sind in der Lage, wichtige Beurteilungskriterien wie die Bandbreiteneffizienz oder die Bitfehlerwahrscheinlichkeit elementarer Nachrichtenübertragungssysteme abzuschätzen und darauf basierend ein Übertragungsverfahren auszuwählen.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Informationen aus geeigneten Literaturquellen selbständig zu beschaffen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (klausurnahe Aufgaben, Software-Tools, Clicker-System) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0442: Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Grundlagen stochastischer Prozesse

  • Einführung in die Nachrichtentechnik

  • Quadraturamplitudenmodulation

  • Beschreibung hochfrequenter Nachrichtenübertragung im äquivalenten Basisband

  • Übertragungskanäle, Kanalmodelle

  • Analog-Digital-Wandlung: Abtastung, Quantisierung, Pulsecodemodulation (PCM)

  • Grundlagen der Informationstheorie, Quellencodierung und Kanalcodierung

  • Digitale Basisbandübertragung: Pulsformung, Augendiagramm, 1. und 2. Nyquist-Bedingung, Matched-Filter, Detektion, Fehlerwahrscheinlichkeit

  • Grundlagen digitaler Modulationsverfahren

Literatur

K. Kammeyer: Nachrichtenübertragung, Teubner

P.A. Höher: Grundlagen der digitalen Informationsübertragung, Teubner.

M. Bossert: Einführung in die Nachrichtentechnik, Oldenbourg.

J.G. Proakis, M. Salehi: Grundlagen der Kommunikationstechnik. Pearson Studium.

J.G. Proakis, M. Salehi: Digital Communications. McGraw-Hill.

S. Haykin: Communication Systems. Wiley

J.G. Proakis, M. Salehi: Communication Systems Engineering. Prentice-Hall.

J.G. Proakis, M. Salehi, G. Bauch, Contemporary Communication Systems. Cengage Learning.






Lehrveranstaltung L0443: Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1105: Mechanics III (GES)

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Mechanik III (GES) (L1421) Vorlesung 3 3
Mechanik III (GES) (L1420) Gruppenübung 2 2
Mechanik III (GES) (L1419) Hörsaalübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Radoslaw Iwankiewicz
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse None
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen  The primary purpose of the study of Mechanics III (Fluid Statics, Kinematics and Kinetics)  is to develop the capacity to predict the effects of forces and motions, necessary for the analysis and design of moving machine parts, different machinery, vehicles, aircraft, spacecraft, automatic control systems, etc.The particular objectives of this course are to:
  1. Determine the hydrostatic forces acting on different objects.
  2. Analyse stability of floating bodies.
  3. Analyse the  kinematics and kinetics of a  particle  in different  reference systems,
  4. Analyse the motion of the system of  particles and forces acting on it,
  5. Analyse the plane motion of a rigid body (simple mechanism) and forces acting on it.  
  6. Analyse the three-dimensional motion of a rigid body and forces acting on it.
Fertigkeiten  At the end of this course the student should be able to:
  1. Solve the equilibrium problems with account for hydrostatic pressure forces.
  2. Analyse stability of  simple floating bodies.

3. Calculate the velocity and acceleration of a particle in different reference systems.

  • 4. Derive and solve the equation of motion of a particle in different reference systems.

5. Analyse the motion of the system of  particles and forces acting on it with the aid of work-energy and impulse-momentum relationships,

6. Calculate the instantaneous  linear and angular velocities and accelerations of the planar mechanisms.

7. Derive and solve the equations of a plane motion of a  rigid body and find forces acting on it,

8. Apply work-energy and impulse-momentum relationships to analyse plane kinetics of a rigid body.

9. Calculate the instantaneous  linear and angular velocities and accelerations of  the three-dimensional motion of a rigid body.

10. Derive the equations of a motion of a  three-dimensional motion  of a rigid body.

11. Apply in three-dimensional kinematics and  kinetics of rigid body  both methods of vector algebra and matrix methods.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Students can: - work in groups and report on the findings, - develop joint solutions in mixed teams and present them to others, - assess the team collaboration and their share in it.
Selbstständigkeit Students are able to: -solve the problems independently with the help of hints, - assess their own strengths and weaknesses, e.g. with the aid of the mid-term test.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 96, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 2 Stunden
Zuordnung zu folgenden Curricula General Engineering Science: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1421: Mechanics III (GES)
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Radoslaw Iwankiewicz
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1420: Mechanics III (GES)
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Radoslaw Iwankiewicz
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1419: Mechanics III (GES)
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Radoslaw Iwankiewicz
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

FLUID  STATICS

  1. Fluid pressure, hydrostatic pressure  on flat and cylindrical surfaces.
  2. Buoyancy force, buoyancy center, metacenter, stability of floating objects.

KINEMATICS

  1. Kinematics of a particle. Plane curvilinear motion: rectangular coordinates, normal and tangential coordinates, polar coordinates. Space curvilinear motion.
  2. Constrained motion of connected particles.
  3. Plane kinematics of a rigid body.
  4. Relative (compound) motion.
  5. Three-dimensional kinematics of a rigid body.

KINETICS

  1. Kinetics of  a particle and of a system of particles.
  2. Plane  kinetics of a rigid body.
  3. Three-dimensional kinetics of a rigid body.
Literatur

1.  J.L. Meriam and L.G, Kraige, Engineering Mechanics,  Vol. 2, Dynamics, John Wiley & Sons, SI Version, 4th Edition

2 . R.C. Hibbeler, Engineering Mechanics,  Dynamics, Pearson, Prentice Hall, SI 3rd Edition

Modul M0708: Elektrotechnik III: Netzwerktheorie und Transienten

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Netzwerktheorie (L0566) Vorlesung 3 4
Netzwerktheorie (L0567) Gruppenübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Arne Jacob
Zulassungsvoraussetzungen keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Elektrotechnik I und II, Mathematik I und II


Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können die grundlegenden Berechnungsverfahren von elektrischen Netzwerken erklären. Sie kennen die Analyse linearer, mit periodischen Signalen angeregter Netzwerke, mittels Fourier-Reihenentwicklung. Sie kennen die Berechnungsmethoden von Einschaltvorgängen in linearen Netzwerken sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich. Sie können das Frequenzverhalten und die Synthese einfacher passiver Zweipol-Netzwerke erläutern.


Fertigkeiten

Die Studierenden können Spannungen und Ströme in elektrischen Netzwerken, auch bei periodischer Anregung, mit Hilfe von grundlegenden Berechnungsverfahren bestimmen. Sie können sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich Einschaltvorgänge in elektrischen Netzwerken berechnen und deren Einschaltverhalten beschreiben. Sie können das Frequenzverhalten passiver Zweipol-Netzwerke analysieren und synthetisieren.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in kleinen Übungsgruppen vorlesungsrelevante Aufgaben gemeinsam bearbeiten und die selbst erarbeiteten Lösungen innerhalb der Übungsgruppe präsentieren.


Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Berechnungsverfahren für die zu lösenden Probleme zu erkennen und anzuwenden. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (Kurzfragentests, klausurnahe Aufgaben) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern. Sie können ihr erlangtes Wissen mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen (z.B. Elektrotechnik I und Mathematik) verknüpfen.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 150 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau, Schwerpunkt Mechatronik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0566: Netzwerktheorie
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Arne Jacob
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

- Systematische Berechnung linearer, elektrischer Netzwerke

- Berechnung von N-Tor-Netzwerken

- Periodische Anregung von linearen Netzwerken

- Einschaltvorgänge im Zeitbereich

- Einschaltvorgänge im Frequenzbereich; Laplace-Transformation

- Frequenzverhalten passiver Zweipol-Netzwerke


Literatur

- M. Albach, "Grundlagen der Elektrotechnik 1", Pearson Studium (2011)

- M. Albach, "Grundlagen der Elektrotechnik 2", Pearson Studium (2011)

- L. P. Schmidt, G. Schaller, S. Martius, "Grundlagen der Elektrotechnik 3", Pearson Studium (2011)

- T. Harriehausen, D. Schwarzenau, "Moeller Grundlagen der Elektrotechnik", Springer (2013) 

- A. Hambley, "Electrical Engineering: Principles and Applications", Pearson (2008)

- R. C. Dorf, J. A. Svoboda, "Introduction to electrical circuits", Wiley (2006)

- L. Moura, I. Darwazeh, "Introduction to Linear Circuit Analysis and Modeling", Amsterdam Newnes (2005)


Lehrveranstaltung L0567: Netzwerktheorie
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Arne Jacob
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt siehe korrespondierende Lehrveranstaltung
Literatur

siehe korrespondierende Lehrveranstaltung

see interlocking course

Modul M0783: Messtechnik und Messdatenverarbeitung

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Elektrotechnisches Versuchspraktikum (L0781) Laborpraktikum 2 2
Messtechnik und Messdatenverarbeitung (L0779) Vorlesung 2 3
Messtechnik und Messdatenverarbeitung (L0780) Gruppenübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Alexander Schlaefer
Zulassungsvoraussetzungen

keine

Empfohlene Vorkenntnisse

Grundlagen Mathematik
Grundlagen Elektrotechnik

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können die Aufgaben von Messsystemen sowie das Vorgehen bei der Messdatenerfassungen und -verarbeitungen erklären. Die für die Messtechnik relevanten Aspekte der Wahrscheinlichkeitstheorie und der Messfehlerbehandlung sowie das Vorgehen bei der Messungen stochastischer Signale können wiedergegeben werden. Methoden zur Beschreibungen gemessener Signale und zur Digitalisierungen von Signalen sind den Studierenden bekannt und können erläutert werden.

Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage messtechnische Fragestellungen zu erklären und Methoden zur Beschreibung und Verarbeitung von Messdaten anzuwenden.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden lösen Übungsaufgaben in Kleingruppen.


Selbstständigkeit

Die Studierenden können ihren Wissensstand einschätzen und die von Ihnen erzielten Ergebnisse kritisch bewerten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Wahlpflicht
Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0781: Elektrotechnisches Versuchspraktikum
Typ Laborpraktikum
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer, Prof. Christian Schuster, Prof. Günter Ackermann, Prof. Rolf-Rainer Grigat, Prof. Arne Jacob, Prof. Herbert Werner, Dozenten des SD E, Prof. Heiko Falk
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Praktikumsversuche

"Digitale Schaltungen"   Prof. Grigat

"Halbleiter-Bauelemente"  Prof. Jacob

"Mikrocontroller"    Prof. Mayer-Lindenb.

"Analoge Schaltungen"  Prof. Werner

"Leistung im Wechselstromkreis"     Prof. Schuster

"Elektrische Maschinen"  Prof. Ackermann

Literatur Wird in der Lehrveranstaltung festgelegt
Lehrveranstaltung L0779: Messtechnik und Messdatenverarbeitung
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Einführung, Messsysteme und Messfehler, Wahrscheinlichkeitstheorie, Messung stochastischer Signale, Beschreibung gemessener Signale,
Erfassung analoger Signale, Praktische Messdatenerfassung

Literatur

Puente León, Kiencke: Messtechnik, Springer 2012
Lerch: Elektrische Messtechnik, Springer 2012

Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.

Lehrveranstaltung L0780: Messtechnik und Messdatenverarbeitung
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1235: Elektrische Energiesysteme I

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Elektrische Energiesysteme I (L1670) Vorlesung 3 4
Elektrische Energiesysteme I (L1671) Hörsaalübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Christian Becker
Zulassungsvoraussetzungen keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundlagen der Elektrotechnik

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können einen Überblick über die konventionelle und moderne elektrische Energietechnik geben. Technologien der elektrischen Energieerzeugung, -übertragung, -speicherung und -verteilung sowie Integration von Betriebsmitteln können detailliert erläutert und kritisch bewertet werden. 

Fertigkeiten

Mit Abschluss dieses Moduls sind die Studierenden in der Lage, das erlernte Fachwissen in Aufgabenstellungen zur Auslegung, Integration oder Entwicklung elektrischer Energiesysteme angemessen anzuwenden und die Ergebnisse einzuschätzen und zu beurteilen.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können fachspezifische und fachübergreifende Diskussionen führen, Ideen weiterentwicklen und ihre eigenen Arbeitsergebnissen vor anderen vertreten. 

Selbstständigkeit

Die Studierenden können sich selbstständig Quellen über die Schwerpunkte der Vorlesung erschließen und das darin enthaltene Wissen aneignen. 

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 - 150 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Energie- und Umwelttechnik: Vertiefung Energietechnik: Wahlpflicht
Energietechnik: Vertiefung Energiesysteme: Wahlpflicht
Energietechnik: Vertiefung Energiesysteme: Wahlpflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Regenerative Energien: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L1670: Elektrische Energiesysteme I
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Christian Becker
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Aufbau und Entwicklungstendenzen der elektrischen Energieversorgung 
  • Aufgaben und historische Entwicklung
  • symmetrische Drehstromsysteme
  • Grundlagen und Modellierung von Netzen
    • Leitungen
    • Transformatoren
    • Synchrongeneratoren
    • Netzaufbau und Schaltanlagen
  • Grundlagen der Energieumwandlung
    • Elektromechanische Energiewandlung
    • Thermodynamische Grundlagen
    • Kraftwerkstechnik
    • Regenerative Energieumwandlung
  • Bordnetzstrukturen
  • Netzberechnung
    • Netzmodellierung
    • Lastflussrechnung
    • Ausfallkriterium
  • Symmetrische Kurzschlussberechnung, Kurzschlussleistung
  • Unsymmetrische Kurzschlussberechnung
    • symmetrische Komponenten
    • Berechnung unsymmetrischer Fehler
  • Netz- und Kraftwerksregelung
  • Isolationskoordination und Schutzmaßnahmen
  • Grundlagen der Netzplanung
  • Grundlagen der elektrischen Energiewirtschaft und -märkte
Literatur

K. Heuck, K.-D. Dettmann, D. Schulz: "Elektrische Energieversorgung", Vieweg + Teubner, 9. Auflage, 2014

A. J. Schwab: "Elektroenergiesysteme", Springer, 3. Auflage, 2012

R. Flosdorff: "Elektrische Energieverteilung" Vieweg + Teubner, 9. Auflage, 2005

Lehrveranstaltung L1671: Elektrische Energiesysteme I
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Christian Becker
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Aufbau und Entwicklungstendenzen der elektrischen Energieversorgung 
  • Aufgaben und historische Entwicklung
  • symmetrische Drehstromsysteme
  • Grundlagen und Modellierung von Netzen
    • Leitungen
    • Transformatoren
    • Synchrongeneratoren
    • Netzaufbau und Schaltanlagen
  • Grundlagen der Energieumwandlung
    • Elektromechanische Energiewandlung
    • Thermodynamische Grundlagen
    • Kraftwerkstechnik
    • Regenerative Energieumwandlung
  • Bordnetzstrukturen
  • Netzberechnung
    • Netzmodellierung
    • Lastflussrechnung
    • Ausfallkriterium
  • Symmetrische Kurzschlussberechnung, Kurzschlussleistung
  • Unsymmetrische Kurzschlussberechnung
    • symmetrische Komponenten
    • Berechnung unsymmetrischer Fehler
  • Netz- und Kraftwerksregelung
  • Isolationskoordination und Schutzmaßnahmen
  • Grundlagen der Netzplanung
  • Grundlagen der elektrischen Energiewirtschaft und -märkte
Literatur

K. Heuck, K.-D. Dettmann, D. Schulz: "Elektrische Energieversorgung", Vieweg + Teubner, 9. Auflage, 2014

A. J. Schwab: "Elektroenergiesysteme", Springer, 3. Auflage, 2012

R. Flosdorff: "Elektrische Energieverteilung" Vieweg + Teubner, 9. Auflage, 2005

Modul M0680: Strömungsmechanik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Strömungsmechanik (L0454) Vorlesung 3 4
Strömungsmechanik (L0455) Hörsaalübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Thomas Rung
Zulassungsvoraussetzungen keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Gute Kenntnisse der höheren Mathematik (Differential-, Integral-, Vektorrechnung), technischen Mechanik und technischen Thermodynamik.

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können aufgrund ihrer fundierten Kenntnisse allgemeine strömungstechnische und strömungsphysikalische Prinzipien erklären. Sie sind in der Lage die physikalischen Grundlagen unter Verwendung von mathematischen Modellen wissenschaftlich zu erläutern und kennen Analyse- und Berechnungsverfahren zur Prognose der Funktionstüchtigkeit strömungstechnischer Apparate.



Fertigkeiten

Die Vorlesung befähigt den Studenten, strömungsmechanische Prinzipien bzw. strömungsphysikalische Modelle zur Analyse technischer Systeme anzuwenden oder diese zu erklären, sowie theoretische Berechnungen auf wissenschaftlichem Niveau für strömungsmechanische Entwurfs- und Konstruktionsaufgaben durchzuführen.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in Probleme diskutieren und gemeinsam einen Lösungsweg erarbeiten.


Selbstständigkeit

Die Studierenden können eine komplexe Aufgabenstellung selbstständig bearbeiten sowie die Ergebnisse kritisch analysieren.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 180 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Maschinenbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Schiffbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Schiffbau: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Schiffbau: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0454: Strömungsmechanik
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Thomas Rung
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Überblick
  • Physikalisch/mathematische Modellbildung
  • Spezielle Phänomene
  • Grundgleichungen der Strömungsmechanik
  • Das Turbulenzproblem
  • Stromfadentheorie für inkompressible Fluide
  • Stromfadentheorie für kompressible Fluide
  • Reibungsfreie Umströmungen
  • Reibungsbehaftete Umströmungen
  • Durchströmungen
  • Vereinfachte Gleichungen für dreidimensionale Strömungen
  • Spezielle Aspekte bei der numerischen Lösung komplexer Strömungsprobleme
Literatur
  • Herwig, H.: Strömungsmechanik, 2. Auflage, Springer- Verlag, Berlin, Heidelberg, 2006
  • Herwig, H.: Strömungsmechanik von A-Z, Vieweg Verlag, Wiesbaden, 2004
Lehrveranstaltung L0455: Strömungsmechanik
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Thomas Rung
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0748: Werkstoffe der Elektrotechnik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Demonstration elektrotechnischer Experimente (L0714) Vorlesung 1 1
Werkstoffe der Elektrotechnik (L0685) Vorlesung 2 3
Werkstoffe der Elektrotechnik (Übung) (L0687) Gruppenübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Manfred Eich
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Physik und Mathematik auf Abiturniveau
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können Aufbau und strukturelle Eigenschaften der in der Elektrotechnik eingesetzten Werkstoffe erklären. Sie können die Relevanz der mechanischen, elektrischen, thermischen, dielektrischen, magnetischen und chemischen Eigenschaften von Werkstoffen mit Bezug auf die Anwendungen in der Elektrotechnik erläutern.

Fertigkeiten

Die Studierenden können geeignete Beschreibungsmodelle identifizieren, diese mathematisch anwenden, Näherungslösungen ableiten und Einflussfaktoren auf die Performance von Materialien in elektrotechnischen Anwendungen einschätzen.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in Gruppen fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten und Ergebnisse in geeigneter Weise präsentieren (z.B. während der Übungen).


Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Informationen aus den angegebenen Literaturquellen zu beschaffen und in den Kontext der Vorlesung zu stellen. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen wie klausurnahe Aufgaben effektiv überprüfen. Sie können ihr Wissen mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen verknüpfen.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 60 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0714: Demonstration elektrotechnischer Experimente
Typ Vorlesung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dr. Wieland Hingst
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Themenschwerpunkte:

- Spannungen natürlichen Ursprungs

- Oszilloskop

- Charakterisierung von Signalen

- 2-Pole

- 4-Pole

- Leistung

- Anpassung

- Induktive Kopplung

- Resonanz

- HF-Technik

- Transistorschaltungen

- Messtechnik

- Materialien für die ET

- Alles, was Spass macht


Literatur

Tietze, Schenk: "Halbleiterschaltungstechnik", Springer


Lehrveranstaltung L0685: Werkstoffe der Elektrotechnik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Manfred Eich
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

The Hamiltonian approach to classical mechanics. Analysis of a simple oscillator.
Analysis of vibrations in a one-dimensional lattice.
Phononic bandgap
Introduction to quantum mechanics
Wave function, Schrödinger’s equation, observables and measurements.
Quantum mechanical harmonic oscillator and spectral decomposition.
Symmetries, conserved quantities, and the labeling of states.
Angular momentum
The hydrogen atom
Waves in periodic potentials
Reciprocal lattice and reciprocal lattice vectors
Band gap
Band diagrams
The free electron gas and the density of states
Fermi-Dirac distribution
Density of charge carriers in semiconductors
Conductivity in semiconductors. Engineering conductivity through doping.
The P-N junction (diode)
Light emitting diodes
Electromagnetic waves interacting with materials
Reflection and refraction
Photonic band gaps
Origins of magnetization
Hysteresis in ferromagnetic materials
Magnetic domains

Literatur

1.Anikeeva, Beach, Holten-Andersen, Fink, Electronic, Optical and Magnetic Properties of Materials,
Massachusetts Institute of Technology (MIT), 2013

2.Hagelstein et al., Introductory Applied Quantum and Statistical Mechanics, Wiley 2004

3.Griffiths, Introduction to Quantum Mechanics, Prentice Hall, 1994

4.Shankar, Principles of Quantum Mechanics, 2nd ed., Plenum Press, 1994

5.Fick, Einführung in die Grundlagen der Quantentheorie, Akad. Verlagsges., 1979

6.Kittel, Introduction to Solid State Physics, 8th ed., Wiley, 2004

7.Ashcroft, Mermin, Solid State Physics, Harcourt, 1976

8.Pierret, Semiconductor Fundamentals Vol. 1, Addison Wesley, 1988

9.Sze, Physics of Semiconductor Devices, Wiley, 1981

10.Saleh, Teich, Fundamentals of Photonics, 2nd ed., 2007

11.Joannopoulos, Johnson, Winn Meade, Photonic Crystals, 2nd ed., Princeton Universty Press, 2008

12.Handley, Modern Magnetic Materials, Wiley, 2000

13.Wikipedia, Wikimedia

Lehrveranstaltung L0687: Werkstoffe der Elektrotechnik (Übung)
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Manfred Eich
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Atomaufbau und Periodensystem - Größen von Atomen und Ionen
  • Atombindung und Kristallstruktur
  • Mischkristalle und Phasenmischungen:
    Diffusion, Zustandsdiagramme, Ausscheidung und Korngrenzen
  • Werkstoffeigenschaften
    Mechanische, thermische, elektrische, dielektrische Eigenschaften
  • Metalle
  • Halbleiter
  • Keramiken und Gläser
  • Polymere
  • Magnetische Werkstoffe
  • Elektrochemie:
    Oxidationszahlen, Elektrolyse, Energiezellen, Brennstoffzellen
Literatur

H. Schaumburg: Einführung in die Werkstoffe der Elektrotechnik, Teubner (1993)

Modul M0668: Algebraische Methoden in der Regelungstechnik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Algebraische Methoden in der Regelungstechnik (L0428) Vorlesung 2 4
Algebraische Methoden in der Regelungstechnik (L0429) Gruppenübung 2 2
Modulverantwortlicher Dr. Prashant Batra
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Mathe I-III (Reelle Analysis, Lineare Algebra, )

und entweder: Einführung in die Regelungstechnik (Beschreibung u. gewünschte Eigenschaften von Systemen, Zeitbereich/Frequenzbereich)

oder: Diskrete Mathematik (Gruppen, Ringe, Ideale, Körper, Euklidscher Algorithmus)

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können

  • Input-Output-Systeme polynomial beschreiben,
  • Faktorisierungsansätze für Übertragungsfunktionen erklären,
  • Stabilisierungsbedingungen für Systeme in coprimer stabiler Faktorisierung  benennen.


Fertigkeiten

Studierende sind in der Lage

  • eine Synthese stabiler Regelkreise durchzuführen,
  • geeignete Analyse und Synthesemethoden zur Beschreibung aller stabilen Regelkreise anzuwenden sowie
  • die Erfüllung vorgegebener Leistungsmaße sicher zu stellen.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, fachspezifische Aufgaben alleine zu bearbeiten und die Resultate geeignet zu präsentieren.

Selbstständigkeit

Die Studierenden können ihren Wissensstand mit Hilfe klausurnaher Aufgaben kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computational Mathematics: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung II. Informatik: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0428: Algebraische Methoden in der Regelungstechnik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Prashant Batra
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

- Algebraische Methoden der Regelungstechniks, polynomialer Ansatz, Faktorisierungsbeschreibung
- Beschreibung 1-dimensionaler Regelsysteme, Synthese von (minimalen) Regelsystemen  durch  algebraische Interpolationsmethoden,


- Simultane Stabilisierbarkeit

- Parametrisierung  sämtlicher stabilisierenden Regler

- Reglerentwurf bei Polvorgabe

- Berücksichtigung von Systemeigenschaften: Störanfälligkeit, Sensitivität.


- Polynomiale Matrizen, Beschreibung durch Links-Faktorisierungen.

- Euklidscher Algorithmus u.  Diophantische Gleichungen über Ringen 

- Smith-McMillan Normal Form
-  Synthese von Mehrgrößensystemen durch polynomiale Methoden 

Literatur
  • Vidyasagar, M.: Control system synthesis: a factorization approach.
    The MIT Press,Cambridge/Mass. - London, 1985.
  • Vardulakis, A.I.G.: Linear multivariable control. Algebraic analysis and synthesis
    methods, John Wiley & Sons,Chichester,UK,1991.
  • Chen, Chi-Tsong: Analog and digital control system design. Transfer-function, state-space, and  
    algebraic methods. Oxford Univ. Press,1995.
  • Kučera, V.: Analysis and Design of Discrete Linear Control Systems. Praha: Academia, 1991.
Lehrveranstaltung L0429: Algebraische Methoden in der Regelungstechnik
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Prashant Batra
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0634: Einführung in Medizintechnische Systeme

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Einführung in Medizintechnische Systeme (L0342) Vorlesung 2 3
Einführung in Medizintechnische Systeme (L0343) Projektseminar 2 2
Einführung in Medizintechnische Systeme (L1876) Hörsaalübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Alexander Schlaefer
Zulassungsvoraussetzungen keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundlagen Mathematik (Algebra, Analysis)
Grundlagen Stochastik
Grundlagen Programmierung, R/Matlab

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können Funktionsprinzipien ausgewählter medizintechnischer Systeme (beispielsweise bildgebende Systemen, Assistenzsystemen im OP, medizintechnische Informationssysteme) erklären. Sie können einen Überblick über regulatorische Rahmenbedingungen und Standards in der Medizintechnik geben.

Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage, die Funktion eines medizintechnischen Systems im Anwendungskontext zu bewerten.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in Gruppen ein medizintechnisches Thema als Projekt beschreiben, in Teilaufgaben untergliedern und gemeinsam bearbeiten.

Selbstständigkeit

Die Studierenden können ihren Wissensstand einschätzen und ihre Arbeitsergebnisse dokumentieren.  Sie können die erzielten Ergebnisse kritisch bewerten und in geeigneter Weise präsentieren.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Computer Science: Vertiefung Computer and Software Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
General Engineering Science: Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Mediziningenieurwesen: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Künstliche Organe und Regenerative Medizin: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Implantate und Endoprothesen: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Medizin- und Regelungstechnik: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Management und Administration: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0342: Einführung in Medizintechnische Systeme
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

- Bildgebende Systeme
- Assistenzsysteme im OP
- Medizintechnische Sensorsysteme
- Medizintechnische Informationssysteme
- Regulatorische Rahmenbedingungen
- Standards in der Medizintechnik
Durch problembasiertes Lernen erfolgt die Vertiefung der Methoden aus der Vorlesung. Dies erfolgt in Form von Gruppenarbeit. 

Literatur

Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.

Lehrveranstaltung L0343: Einführung in Medizintechnische Systeme
Typ Projektseminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1876: Einführung in Medizintechnische Systeme
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
Literatur

Modul M0610: Elektrische Maschinen

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Elektrische Maschinen (L0293) Vorlesung 3 4
Elektrische Maschinen (L0294) Hörsaalübung 2 2
Modulverantwortlicher NN
Zulassungsvoraussetzungen keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundkenntnisse Mathematik, insbesondere komplexe Zahlen, Integrale, Differenziale

Grundlage der Elektrotechnik und Mechanik

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können die grundlegenden Zusammenhänge bei elektrischen und magnetischen Feldern skizzieren und erläutern. Sie können die Funktion der Grundtypen elektrischer Maschinen beschreiben und die zugehörigen Gleichungen und Kennlinien darstellen. Für praktisch vorkommende Antriebskonfigurationen können sie die wesentlichen Parameter für die Energieeffizienz des Gesamtsystems von der Versorgung bis zur Arbeitsmaschine erläutern.

Fertigkeiten

Studierende sind fähig, zweidimensionale elektrische  Felder und magnetische Felder insbesondere in Eisenkreisen mit Luftspalt zu berechnen. Sie wenden dabei die üblichen Methoden des Elektromaschinenbaus an.

Sie können das Betriebsverhalten elektrischer Maschinen aus gegebenen Grunddaten analysieren und ausgewählte Größen und Kennlinien daraus zu berechnen. Dabei wenden sie die üblichen Ersatzschaltbilder und grafische Verfahren an.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz keine
Selbstständigkeit

Studierende sind fähig, eigenständig anwendungsnahe elektrische und magnetische Felder zu berechnen. Sie können eigenständig das Betriebsverhalten elektrischer Maschinen aus deren Grunddaten zu analysieren und ausgewählte Größen und Kennlinien daraus zu berechnen. 

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Maschinenbau: Wahlpflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Energie- und Umwelttechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Maschinenbau: Wahlpflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Energie- und Umwelttechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Maschinenbau: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Logistik und Mobilität: Vertiefung Ingenieurwissenschaft: Wahlpflicht
Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Mechatronik: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0293: Elektrische Maschinen
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten NN
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Elektrisches Feld: Coulomb´sches Gesetz, Potenzial, Kondensator, Kraft und Energie

Magnetisches Feld: Kraft, Fluss, Durchflutungssatz, Feld an Grenzflächen, elektrisches Ersatzschaltbild, Hysterese, Induktion, Transformator

Gleichstrommaschinen: Funktionsprinzip, Aufbau, Drehmomenterzeugung, Betriebskennlinien, Kommutierung, Wendepole und Kompensationswicklung,

Asynchronmaschine: Funktionsprinzip, Aufbau, Ersatzschaltbild und Kreisdiagramm, Betriebskennlinien, Auslegung des Läufers,

Synchronmaschine: Funktionsprinzip, Aufbau, Verhalten bei Leerlauf und Kurzschluss, Ersatzschaltbild und Zeigerdiagramm

Drehzahlvariable Antrieb mit Frequenzumrichtern, Sonderbauformen elektrischer Maschinen, Schrittmotoren

Literatur

Hermann Linse, Roland Fischer: "Elektrotechnik für Maschinenbauer", Vieweg-Verlag; Signatur der Bibliothek der TUHH: ETB 313

Ralf Kories, Heinz Schmitt-Walter: "Taschenbuch der Elektrotechnik"; Verlag Harri Deutsch; Signatur der Bibliothek der TUHH: ETB 122

"Grundlagen der Elektrotechnik" - anderer Autoren

Fachbücher "Elektrische Maschinen"

Lehrveranstaltung L0294: Elektrische Maschinen
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten NN
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Bearbeiten von Übungsaufgaben zur Anwendung elektrischer und magnetischer Felder

Bearbeiten von Übungsaufgaben zum Betriebsverhalten elektrischer Maschinen

Literatur

Hermann Linse, Roland Fischer: "Elektrotechnik für Maschinenbauer", Vieweg-Verlag; Signatur der Bibliothek der TUHH: ETB 313

Ralf Kories, Heinz Schmitt-Walter: "Taschenbuch der Elektrotechnik"; Verlag Harri Deutsch; Signatur der Bibliothek der TUHH: ETB 122

"Grundlagen der Elektrotechnik" - anderer Autoren

Fachbücher "Elektrische Maschinen"

Modul M0709: Elektrotechnik IV: Leitungen und Forschungsseminar

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Forschungsseminar Elektrotechnik, Informatik, Mathematik (L0571) Seminar 2 2
Leitungstheorie (L0570) Vorlesung 2 3
Leitungstheorie (L0572) Hörsaalübung 2 1
Modulverantwortlicher Prof. Arne Jacob
Zulassungsvoraussetzungen keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Elektrotechnik I-III, Mathematik I-III


Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können die grundlegenden Zusammenhänge der Wellenausbreitung auf den Leitungen der Niederfrequenz- und Hochfrequenztechnik erklären. Sie können das Verhalten von Schaltungen mit Leitungen im Zeit- und Frequenzbereich analysieren. Sie können einfache Ersatzschaltungen für Leitungen erklären. Sie können Schaltungen mit Mehrfachleitersystemen untersuchen. Sie können die Inhalte von einem selbst gewählten Forschungsthema präsentieren und diskutieren.


Fertigkeiten

Die Studierenden können Ausbreitungsvorgänge in einfachen Netzwerken mit Leitungen untersuchen und quantitativ berechnen. Sie können Netzwerke im Frequenzbereich untersuchen und mittels des Leitungsdiagramms untersuchen. Sie können Ersatzschaltungen von Leitungen analysieren. Sie können Mehrfachleitersysteme mit vektoriellen Leitungsgleichungen analysieren. Sie können einen Fachvortrag halten.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in kleinen Gruppen Aufgaben gemeinsam bearbeiten und ihre Ergebnisse diskutieren. Sie können die gelehrte Theorie in vorlesungsbegleitenden Experimenten überprüfen und in kleinen Gruppen diskutieren. Sie können ein Forschungsthema einem Fachpublikum präsentieren und in einer Diskussion bewerten.


Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, eigenständig Aufgaben zu lösen und sich Fähigkeiten aus der Vorlesung und der Literatur zu erarbeiten. Sie sind in der Lage, Wissen durch Computeranimationen zu überprüfen und zu vertiefen.  Sie können ihren Wissensstand mit Kurzfragen während der Vorlesung und begleitende Tests überprüfen. Sie können ihr erlangtes Wissen mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen (z.B. Elektrotechnik I-III und Mathematik I-III) verknüpfen. Sie können sich eigenständig in ein Forschungsthema einarbeiten und eine Präsentation ausarbeiten.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 96, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 6
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 150 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
General Engineering Science: Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Technomathematik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0571: Forschungsseminar Elektrotechnik, Informatik, Mathematik
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des SD E
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Seminarvortrag zu vorgegebenem Thema

Durchführungsverordnung: Alle Seminare im Umfang von 2 LP, die in den Master- oder Bachelorstudienplänen der Studiengänge ET, IIW und Technomathematik namentlich aufgeführt sind, dürfen von den Studierenden belegt werden. Voraussetzung ist jeweils die Zustimmung des Seminarleiters, dass eine für Bachelorstudenten adäquate Aufgabenstellung gefunden werden kann (diese Bestätigung ist von den Studierenden im Vorfeld einzuholen). Anforderungen für eine erfolgreiche Teilnahme sind: regelmäßige Anwesenheit, ein eigener Seminarbeitrag und eine dazugehörende schriftliche Ausarbeitung (Zusammenfassung). Bescheinigungen über die erfolgreiche Teilnahme sind unbenotet und Prof. Jacob (Modulverantwortlicher Elektrotechnik IV) zu übermitteln.
Literatur Themenabhängig / subject related
Lehrveranstaltung L0570: Leitungstheorie
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Arne Jacob
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

- Wellenausbreitung am Modell elektrischer Leitungen

- Ausgleichsvorgänge und Impulse auf Leitungen

- Leitungen im eingeschwungenen Zustand

- Widerstandstransformation und Leitungsdiagramm

- Ersatzschaltungen und Kettenleiter

- Mehrfachleitungen und symmetrische Komponenten

Literatur

- Unger, H.-G., "Elektromagnetische Wellen auf Leitungen", Hüthig Verlag (1991)


Lehrveranstaltung L0572: Leitungstheorie
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 2, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Arne Jacob
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Thesis

Modul M-001: Bachelorarbeit

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Modulverantwortlicher Professoren der TUHH
Zulassungsvoraussetzungen
  • Laut ASPO § 24 (1):

    Es müssen mindestens 126 Leistungspunkte im Studiengang erworben worden sein. Über Ausnahmen entscheidet der Prüfungsausschuss.

Empfohlene Vorkenntnisse
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Studierende können die wichtigsten wissenschaftlichen Grundlagen ihres Studienfaches (Fakten, Theorien und Methoden) problembezogen auswählen, darstellen und nötigenfalls kritisch diskutieren.
  • Die Studierenden können ausgehend von ihrem fachlichen Grundlagenwissen anlassbezogen auch weiterführendes fachliches Wissen erschließen und verknüpfen.
  • Die Studierenden können zu einem ausgewählten Thema ihres Faches einen Forschungsstand darstellen.
Fertigkeiten
  • Die Studierenden können das im Studium vermittelte Grundwissen ihres Studienfaches zielgerichtet zur Lösung fachlicher Probleme einsetzen.
  • Die Studierenden können mit Hilfe der im Studium erlernten Methoden Fragestellungen analysieren, fachliche Sachverhalte entscheiden und Lösungen entwickeln.
  • Die Studierenden können zu den Ergebnissen ihrer eigenen Forschungsarbeit kritisch aus einer Fachperspektive Stellung beziehen.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Studierende können eine wissenschaftliche Fragestellung für ein Fachpublikum sowohl schriftlich als auch mündlich strukturiert, verständlich und sachlich richtig darstellen.
  • Studierende können in einer Fachdiskussion auf Fragen eingehen und sie in adressatengerechter Weise beantworten. Sie können dabei eigene Einschätzungen und Standpunkte überzeugend vertreten.
Selbstständigkeit
  • Studierende können einen umfangreichen Arbeitsprozess zeitlich strukturieren und eine Fragestellung in vorgegebener Frist bearbeiten.
  • Studierende können notwendiges Wissen und Material zur Bearbeitung eines wissenschaftlichen Problems identifizieren, erschließen und verknüpfen.
  • Studierende können die wesentlichen Techniken des wissenschaftlichen Arbeitens in einer eigenen Forschungsarbeit anwenden.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 360, Präsenzstudium 0
Leistungspunkte 12
Prüfung laut FSPO
Prüfungsdauer und -umfang laut FSPO
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften: Abschlussarbeit: Pflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Abschlussarbeit: Pflicht
Bau- und Umweltingenieurwesen: Abschlussarbeit: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Abschlussarbeit: Pflicht
Computer Science: Abschlussarbeit: Pflicht
Elektrotechnik: Abschlussarbeit: Pflicht
Energie- und Umwelttechnik: Abschlussarbeit: Pflicht
General Engineering Science: Abschlussarbeit: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Abschlussarbeit: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Abschlussarbeit: Pflicht
Logistik und Mobilität: Abschlussarbeit: Pflicht
Maschinenbau: Abschlussarbeit: Pflicht
Mechatronik: Abschlussarbeit: Pflicht
Schiffbau: Abschlussarbeit: Pflicht
Technomathematik: Abschlussarbeit: Pflicht
Teilstudiengang Lehramt Elektrotechnik-Informationstechnik: Abschlussarbeit: Pflicht
Verfahrenstechnik: Abschlussarbeit: Pflicht