Studiengangsbeschreibung

Inhalt

Der konsekutive internationale Master-Studiengang „Mechatronics” bereitet Absolventen auf vielfältige Berufsbilder in der Mechatronik vor. Das Studium vertieft die ingenieurwissenschaftliche, mathematische und naturwissenschaftliche Bachelor-Ausbildung und vermittelt Kompetenzen zum systematischen, wissenschaftlichen und eigenständigen Lösen von verantwortungsvollen Aufgaben in Industrie und Forschung.

Inhaltlich abgedeckt werden berechnende, entwerfende und implementierende Methoden für mechatronische Systeme.

Die Studierenden spezialisieren sich in einer der zwei Vertiefungen und erwerben die Fähigkeit an den Schnittstellen der verbundenen Teildisziplinen zu arbeiten. Je nach individuellen Schwerpunkten können die Studierenden ihr Studium aufgrund des umfangreichen Angebots an Wahlpflichtfächern sehr flexibel anpassen und persönlich ausrichten.


Berufliche Perspektiven

Der konsekutive internationale Master-Studiengang „Mechatronics” bereitet Absolventen auf vielfältige Berufsbilder in der Mechatronik vor.

Die Absolventen können aufgrund ihrer Spezialisierung auf eines der Themenfelder Systementwurf oder Intelligente Systeme und Robotik direkt in diesem arbeiten.

Außerdem besitzen sie vielfältiges Methoden- und Schnittstellenwissen, das sie zur disziplinübergreifenden Arbeit befähigt.

Die Absolventen können wissenschaftliche Tätigkeiten in Universitäten und Forschungsinstituten insbesondere mit dem Ziel der Promotion aufnehmen oder sich für den direkten Einstieg in die Industrie entscheiden. Hier können Sie Fachlaufbahnen einschlagen oder sich mit wachsender Berufserfahrung für anspruchsvolle Führungsaufgaben im technischen Bereich qualifizieren (z.B. Projekt-, Gruppen- oder Teamleiter, Entwicklungsleiter).

Der Studiengang ist universell gestaltet und erlaubt es den Absolventen, in unterschiedlichen Branchen an einer Vielzahl unterschiedlicher Projekte tätig zu werden.


Lernziele

Absolventen des Studiengangs sind in der Lage das individuell erworbene Fachwissen auf neue unbekannte Themenstellungen zu übertragen, komplexe Problemstellungen ihrer Disziplin wissenschaftlich zu erfassen, zu analysieren und zu lösen. Sie können fehlende Informationen selbstständig finden und dazu theoretische sowie experimentelle Untersuchungen planen und durchführen. Ingenieurwissenschaftliche Ergebnisse können sie beurteilen, evaluieren, kritisch hinterfragen sowie auf deren Basis Entscheidungen treffen und eigene weiterführende Schlussfolgerungen ziehen. Sie sind in der Lage methodisch vorzugehen, kleinere Projekte selbstständig zu organisieren und neue Technologien sowie wissenschaftliche Methoden auszuwählen und bei Bedarf weiterzuentwickeln.

Die Absolventen können sowohl selbstständig als auch in Teamarbeit neue Ideen und Lösungen entwickeln, dokumentieren sowie vor Fachpersonen präsentieren und vertreten. Eigene Stärken und Schwächen können sie einschätzen ebenso wie mögliche Konsequenzen ihres Handelns. Vor allem sind Sie befähigt sich selbstständig in komplexe Aufgaben einzuarbeiten, Aufgaben zu definieren, hierfür notwendiges Wissen zu erschließen sowie geeignete Mittel systematisch zur Umsetzung einzusetzen.

Systementwurf

In der Vertiefung Systementwurf erlernen die Absolventen schwierige konstruktive Aufgabenstellungen systematisch und methodisch zu bearbeiten. Sie verfügen über breite Kenntnisse neuer Entwicklungsmethoden, können passende Lösungsstrategien auswählen und diese selbstständig zum Entwickeln neuer Systeme einsetzen. Sie sind in der Lage, Vorgehensweisen der intergierten Systementwicklung wie Simulation oder moderne Test- und Prüfverfahren zu nutzen.

Intelligente Systeme und Robotik

In der Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik erlernen die Absolventen schwierige mechatronische Aufgabenstellungen systematisch und methodisch zu bearbeiten. Sie verfügen über breite Kenntnisse in der Automation und Simulation, können passende Lösungsstrategien auswählen und diese selbstständig zum Entwickeln intelligenter Systeme einsetzen.


Studiengangsstruktur

Der Studiengang ist modular gestaltet und orientiert sich an der universitätsweiten standardisierten Studiengangsstruktur mit einheitlichen Modulgrößen (Vielfachen von sechs Leistungspunkten (LP)).

Der Studiengang kombiniert die Disziplinen des Maschinenbaus und der Elektrotechnik und erlaubt somit die Vertiefung in die interdisziplinären Schnittstellen des Systementwurfs und der Systemimplementierung.

Im ersten Semester sind alle Module Pflichtmodule. Dies erleichtert den internationalen Studierenden die Integration in die Universität, ihre Kohorte und die neue Umgebung.

Die Studierenden können danach aufgrund der weitreichenden Wahlfreiheit ihr Studium individualisieren.

In der gemeinsamen Kernqualifikation belegen die Studierenden folgende Module:

  • Finite-Elemente-Methoden und Schwingungslehre (12 LP)
  • Theorie und Entwurf regelungstechnischer Systeme und Entwurf und Implementierung von Software-Systemen (12 LP)
  • Robotik und Mechatronische Systeme ( 12 LP)
  • Ergänzungskurse Betrieb und Management (Katalog) (6 LP)
  • Ergänzungskurse Nichttechnische Fächer (Katalog) (6 LP)

Die Studierenden spezialisieren sich durch die Wahl einer der folgenden fachlichen Vertiefungsrichtungen im Umfang von 30 Leistungspunkten:

  • Systementwurf,
  • Intelligente Systeme und Robotik.

Innerhalb einer Vertiefung können die Studierenden Module im Umfang von 30 LP aus einem fachlichen Modulkatalog (Modulgröße je sechs Leistungspunkte) wählen. Alternativ kann ein offenes Modul im maximalen Umfang von zwölf Leistungspunkten belegt werden, in dem spezialisierte kleinere Lehrveranstaltungen individuell kombiniert werden können.

Neben der abschließenden Masterarbeit bearbeiten die Studierenden eine zusätzliche wissenschaftliche Projektarbeit.

  • Projektarbeit (12 LP)
  • Masterarbeit (30 LP)


Fachmodule der Kernqualifikation

Modul M0523: Betrieb & Management
Modulverantwortlicher Prof. Matthias Meyer
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Keine
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Die Studierenden sind in der Lage, ausgewählte betriebswirtschaftliche Spezialgebiete innerhalb der Betriebswirtschaftslehre zu verorten.
  • Die Studierenden können in ausgewählten betriebswirtschaftlichen Teilbereichen grundlegende Theorien, Kategorien und Modelle erklären.
  • Die Studierenden können technisches und betriebswirtschaftliches Wissen miteinander in Beziehung setzen.
Fertigkeiten
  • Die Studierenden können in ausgewählten betriebswirtschaftlichen Teilbereichen grundlegende Methoden anwenden.
  • Die Studierenden können für praktische Fragestellungen in betriebswirtschaftlichen Teilbereichen Entscheidungsvorschläge begründen.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

  • Die Studierenden sind in der Lage, in interdisziplinären Kleingruppen zu kommunizieren und gemeinsam Lösungen für komplexe Problemstellungen zu erarbeiten.
Selbstständigkeit
  • Die Studierenden sind in der Lage, sich notwendiges Wissen durch Recherchen und Aufbereitungen von Material selbstständig zu erschließen.
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 M0524: Nichttechnische Ergänzungskurse im Master
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)

vermittelt 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

  • ausgewähltes Spezialgebiete des jeweiligen nichttechnischen Bereiches erläutern,
  • 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 NTW-Bereich ist).
Fertigkeiten

Die Studierenden können in ausgewählten Teilbereichen

  • grundlegende und teils auch spezielle Methoden der genannten Wissenschaftsdisziplinen anwenden.
  • technische Phänomene, Modelle, Theorien usw. aus der Perspektive einer anderen, oben erwähnten Fachdisziplin befragen.
  • einfache und teils auch fortgeschrittene 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 M0563: Robotics
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Robotik: Modellierung und Regelung (L0168) Vorlesung 3 3
Robotik: Modellierung und Regelung (L1305) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Uwe Weltin
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

Fundamentals of electrical engineering

Broad knowledge of mechanics

Fundamentals of control theory
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen Students are able to describe fundamental properties of robots and solution approaches for multiple problems in robotics.
Fertigkeiten

Students are able to derive and solve equations of motion for various manipulators.

Students can generate trajectories in various coordinate systems.

Students can design linear and partially nonlinear controllers for robotic manipulators.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Students are able to work goal-oriented in small mixed groups.
Selbstständigkeit

Students are able to recognize and improve knowledge deficits independently.

With instructor assistance, students are able to evaluate their own knowledge level and define a further course of study.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Flugzeugsysteme: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Mechatronik: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Produktentwicklung und Produktion: Wahlpflicht
Mechanical Engineering and Management: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronics: Kernqualifikation: Pflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Vertiefung Produktentwicklung: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Vertiefung Produktion: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Vertiefung Werkstoffe: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Produktentwicklung und Produktion: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0168: Robotics: Modelling and Control
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Uwe Weltin
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

Fundamental kinematics of rigid body systems

Newton-Euler equations for manipulators

Trajectory generation

Linear and nonlinear control of robots
Literatur

Craig, John J.: Introduction to Robotics Mechanics and Control, Third Edition, Prentice Hall. ISBN 0201-54361-3

Spong, Mark W.; Hutchinson, Seth;  Vidyasagar, M. : Robot Modeling and Control. WILEY. ISBN 0-471-64990-2
Lehrveranstaltung L1305: Robotics: Modelling and Control
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Uwe Weltin
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0808: Finite Elements Methods
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Finite-Elemente-Methoden (L0291) Vorlesung 2 3
Finite-Elemente-Methoden (L0804) Hörsaalübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Otto von Estorff
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

Mechanics I (Statics, Mechanics of Materials) and Mechanics II (Hydrostatics, Kinematics, Dynamics)
Mathematics I, II, III (in particular differential equations)
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

The students possess an in-depth knowledge regarding the derivation of the finite element method and are able to give an overview of the theoretical and methodical basis of the method.
Fertigkeiten

The students are capable to handle engineering problems by formulating suitable finite elements, assembling the corresponding system matrices, and solving the resulting system of equations.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students can work in small groups on specific problems to arrive at joint solutions.
Selbstständigkeit

The students are able to independently solve challenging computational problems and develop own finite element routines. Problems can be identified and the results are critically scrutinized.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Nein 20 % Midterm
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Bauingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Energietechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Flugzeugsysteme: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Lufttransportsysteme und Flugzeugvorentwurf: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Mechatronik: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Produktentwicklung und Produktion: Wahlpflicht
Mechatronics: Kernqualifikation: Pflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Implantate und Endoprothesen: Pflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Management und Administration: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Medizin- und Regelungstechnik: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Künstliche Organe und Regenerative Medizin: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Kernqualifikation: Pflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0291: Finite Element Methods
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Otto von Estorff
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

- General overview on modern engineering
- Displacement method
- Hybrid formulation
- Isoparametric elements
- Numerical integration
- Solving systems of equations (statics, dynamics)
- Eigenvalue problems
- Non-linear systems
- Applications

- Programming of elements (Matlab, hands-on sessions)
- Applications
Literatur

Bathe, K.-J. (2000): Finite-Elemente-Methoden. Springer Verlag, Berlin
Lehrveranstaltung L0804: Finite Element Methods
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Otto von Estorff
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0846: Control Systems Theory and Design
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Theorie und Entwurf regelungstechnischer Systeme (L0656) Vorlesung 2 4
Theorie und Entwurf regelungstechnischer Systeme (L0657) Gruppenübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Herbert Werner
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse Introduction to Control Systems
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Students can explain how linear dynamic systems are represented as state space models; they can interpret the system response to initial states or external excitation as trajectories in state space
  • They can explain the system properties controllability and observability, and their relationship to state feedback and state estimation, respectively
  • They can explain the significance of a minimal realisation
  • They can explain observer-based state feedback and how it can be used to achieve tracking and disturbance rejection
  • They can extend all of the above to multi-input multi-output systems
  • They can explain the z-transform and its relationship with the Laplace Transform
  • They can explain state space models and transfer function models of discrete-time systems
  • They can explain the experimental identification of ARX models of dynamic systems, and how the identification problem can be solved by solving a normal equation
  • They can explain how a state space model can be constructed from a discrete-time impulse response
Fertigkeiten
  • Students can transform transfer function models into state space models and vice versa
  • They can assess controllability and observability and construct minimal realisations
  • They can design LQG controllers for multivariable plants
  •  They can carry out a controller design both in continuous-time and discrete-time domain, and decide which is  appropriate for a given sampling rate
  • They can identify transfer function models and state space models of dynamic systems from experimental data
  • They can carry out all these tasks using standard software tools (Matlab Control Toolbox, System Identification Toolbox, Simulink)
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students can work in small groups on specific problems to arrive at joint solutions. 
Selbstständigkeit

Students can obtain information from provided sources (lecture notes, software documentation, experiment guides) and use it when solving given problems.

They can assess their knowledge in weekly on-line tests and thereby control their learning progress.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Energietechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Flugzeugsysteme: Pflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Avionik und Eingebettete Systeme: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Elektrotechnik: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Mechatronik: Wahlpflicht
Mechanical Engineering and Management: Vertiefung Mechatronik: Wahlpflicht
Mechatronics: Kernqualifikation: Pflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Künstliche Organe und Regenerative Medizin: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Implantate und Endoprothesen: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Medizin- und Regelungstechnik: Pflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Management und Administration: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0656: Control Systems Theory and Design
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Herbert Werner
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

State space methods (single-input single-output)

• State space models and transfer functions, state feedback 
• Coordinate basis, similarity transformations 
• Solutions of state equations, matrix exponentials, Caley-Hamilton Theorem
• Controllability and pole placement 
• State estimation, observability, Kalman decomposition 
• Observer-based state feedback control, reference tracking 
• Transmission zeros
• Optimal pole placement, symmetric root locus 
Multi-input multi-output systems
• Transfer function matrices, state space models of multivariable systems, Gilbert realization 
• Poles and zeros of multivariable systems, minimal realization 
• Closed-loop stability
• Pole placement for multivariable systems, LQR design, Kalman filter 

Digital Control
• Discrete-time systems: difference equations and z-transform 
• Discrete-time state space models, sampled data systems, poles and zeros 
• Frequency response of sampled data systems, choice of sampling rate 

System identification and model order reduction 
• Least squares estimation, ARX models, persistent excitation 
• Identification of state space models, subspace identification 
• Balanced realization and model order reduction 

Case study
• Modelling and multivariable control of a process evaporator using Matlab and Simulink 
Software tools
• Matlab/Simulink
Literatur
  • Werner, H., Lecture Notes „Control Systems Theory and Design“
  • T. Kailath "Linear Systems", Prentice Hall, 1980
  • K.J. Astrom, B. Wittenmark "Computer Controlled Systems" Prentice Hall, 1997
  • L. Ljung "System Identification - Theory for the User", Prentice Hall, 1999
Lehrveranstaltung L0657: Control Systems Theory and Design
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Herbert Werner
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1222: Design and Implementation of Software Systems
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Entwurf und Implementierung von Software-Systemen (L1657) Vorlesung 2 3
Entwurf und Implementierung von Software-Systemen (L1658) Laborpraktikum 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Bernd-Christian Renner
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

- Imperativ programming languages (C, Pascal, Fortran or similar)

- Simple data types (integer, double, char, boolean), arrays, if-then-else, for, while, procedure and function calls
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students are able to describe mechatronic systems and define requirements.
Fertigkeiten

Students are able to design and implement mechatronic systems. They are able to argue the combination of Hard- and Software and the interfaces.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students are able to work goal-oriented in small mixed groups, learning and broadening teamwork abilities and define task within the team.
Selbstständigkeit

Students are able to solve individually exercises related to this lecture with instructional direction. Students are able to plan, execute and summarize a mechatronic experiment.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Mechatronics: Kernqualifikation: Pflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1657: Design and Implementation of Software Systems
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Bernd-Christian Renner
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt This course covers software design and implementation of mechatronic systems, tools for automation in Java.

Content:

  • Introduction to software techniques
  • Procedural Programming
  • Object oriented software design
  • Java
  • Event based programming
  • Formal methods
Literatur
  • “The Pragmatic Programmer: From Journeyman to Master”Andrew Hunt, David Thomas, Ward Cunningham
  • “Core LEGO MINDSTORMS Programming: Unleash the Power of the Java Platform” Brian Bagnall Prentice Hall PTR, 1st edition (March, 2002) ISBN 0130093645
  • “Objects First with Java: A Practical Introduction using BlueJ” David J. Barnes & Michael Kölling Prentice Hall/ Pearson Education; 2003, ISBN 0-13-044929-6
Lehrveranstaltung L1658: Design and Implementation of Software Systems
Typ Laborpraktikum
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Bernd-Christian Renner
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0751: Technische Schwingungslehre
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Technische Schwingungslehre (L0701) Integrierte Vorlesung 4 6
Modulverantwortlicher Prof. Norbert Hoffmann
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Analysis
  • Lineare Algebra
  • Technische Mechanik
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen Studierende können Begriffe und Zusammenhänge der Technischen Schwingungslehre wiedergeben und weiterentwickeln.
Fertigkeiten Studierende können Methoden der Technischen Schwingungslehre benennen und weiterentwickeln.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Studierende können auch in Gruppen zu Arbeitsergebnissen kommen.
Selbstständigkeit Studierende können sich eigenständig Forschungsaufgaben der Technischen Schwingungslehre erschließen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 2 Stunden
Zuordnung zu folgenden Curricula Energietechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Mechatronik: Wahlpflicht
Mechanical Engineering and Management: Vertiefung Mechatronik: Wahlpflicht
Mechatronics: Kernqualifikation: Pflicht
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
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Kernqualifikation: Pflicht
Schiffbau und Meerestechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0701: Technische Schwingungslehre
Typ Integrierte Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Prof. Norbert Hoffmann
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Lineare und Nichtlineare Ein- und Mehrfreiheitsgradschwingungen und Wellen.
Literatur K. Magnus, K. Popp, W. Sextro: Schwingungen. Physikalische Grundlagen und mathematische Behandlung von Schwingungen. Springer Verlag, 2013.

Modul M0565: Mechatronische Systeme
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Elektro- und Kontromechanik (L0174) Vorlesung 2 2
Elektro- und Kontromechanik (L1300) Gruppenübung 1 2
Fachlabor Mechatronik (L0196) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Uwe Weltin
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundlagen der Mechanik, Elektromechanik und Regelungstechnik
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Der Studierende kann Methoden und Berechnungen zum mechatronischen Entwerfen, Modellieren, Simulieren und Optimieren beschreiben und kann Methoden zum Verifizieren und Validieren wiedergeben.
Fertigkeiten

Der Studierende kann mechatronische Experimente planen und durchführen. Der Studierende kann Modelle für mechatronische Systeme erstellen, Simulationen und Optimierungen mechatronischer Modelle durchführen.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Der Studierende kann lösungsorientiert in heterogenen Kleingruppen arbeiten und erlernt und vertieft das gegenseitige Helfen und das Definieren von Aufgaben innerhalb der Gruppe.
Selbstständigkeit

Der Studierende ist fähig, mit Hilfe von Hinweisen eigenständig Aufgaben zu lösen. Der Studierende ist in der Lage, selbständig ein mechatronisches Experiment zu planen, durchzuführen und dessen Ergebnisse zusammenzufassen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja Keiner Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Flugzeugsysteme: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Avionik und Eingebettete Systeme: Wahlpflicht
Mechatronics: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L0174: Electro- and Contromechanics
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Uwe Weltin
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Introduction to methodical design of mechatronic systems:

  • Modelling
  • System identification
  • Simulation
  • Optimization
Literatur

Denny Miu: Mechatronics, Springer 1992

Rolf Isermann: Mechatronic systems : fundamentals, Springer 2003
Lehrveranstaltung L1300: Electro- and Contromechanics
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Uwe Weltin
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0196: Fachlabor Mechatronik
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Uwe Weltin
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Modellierung in MATLAB® und Simulink®

Reglerentwurf (Linear, Nichtlinear, Beobachter)

Parameteridentifikation

Regelung eines realen Systems mittels Echtzeitboard und Simulink® RTW
Literatur

- Abhängig vom Versuchsaufbau

- Depends on the experiment

Modul M1211: Studienarbeit Mechatronics
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Modulverantwortlicher Prof. Uwe Weltin
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Lehrinhalte des Studiengangs.
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können ihre Detailkenntnisse im Gebiet der Mechatronik demonstrieren. Sie können zum Stand von Entwicklung und Anwendung Beispiele geben und diese kritisch unter Berücksichtigung aktueller Probleme und Rahmenbedingungen in Wissenschaft und Gesellschaft diskutieren.

Die Studierenden sind in der Lage, für eine grundlagenorientierte, praktische Fragestellung aus dem Bereich der Mechatronik eigenständig eine Lösungsstrategie zu definieren und einzelne Lösungsansätze zu skizzieren. Dabei können sie theorieorientiert vorgehen und aktuelle sicherheitstechnische, ökologische, ethische und wirtschaftliche Gesichtspunkte nach dem Stand der Wissenschaft und zugehöriger gesellschaftlicher Diskussionen einbeziehen.

Wissenschaftliche Arbeitstechniken, die sie zur eigenen Projektbearbeitung gewählt haben, können sie detailliert darlegen und kritisch erörtern.
Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage, zur Projektbearbeitung selbständig Methoden auszuwählen und diese Auswahl zu begründen. Sie können darlegen, wie sie die Methoden auf das spezifische Anwendungsfeld beziehen und hierfür an den Anwendungskontext anpassen. Über das Projekt hinaus weisende Ergebnisse sowie Weiterentwicklungen können sie in Grundzügen skizzieren.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können die Relevanz und den Zuschnitt ihrer Projektaufgabe, die Arbeitsschritte und Teilprobleme für die Diskussion und Erörterung in größeren Gruppen aufbereiten, die Diskussionen anleiten und Kolleginnen und Kollegen Rückmeldung zu ihren Projekten geben.
Selbstständigkeit

Die Studierenden sind fähig, die zur Bearbeitung der Projektarbeit notwendigen Arbeitsschritte und Abläufe selbständig unter Berücksichtigung vorgegebener Fristen zu planen und zu dokumentieren. Hierzu gehört, dass sie sich aktuelle wissenschaftliche Informationen zielorientiert beschaffen können. Ferner sind sie in der Lage, bei Fachexperten Rückmeldungen zum Arbeitsfortschritt einzuholen, um hochwertige, auf den Stand von Wissenschaft und Technik bezogene Arbeitsergebnisse zu erreichen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 360, Präsenzstudium 0
Leistungspunkte 12
Studienleistung Keine
Prüfung Studienarbeit
Prüfungsdauer und -umfang lt. FSPO
Zuordnung zu folgenden Curricula Mechatronics: Kernqualifikation: Pflicht

Fachmodule der Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik

In der Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik erlernen die Absolventen schwierige mechatronische Aufgabenstellungen systematisch und methodisch zu bearbeiten. Sie verfügen über breite Kenntnisse in der Automation und Simulation, können passende Lösungsstrategien auswählen und diese selbstständig zum Entwickeln intelligenter Systeme einsetzen.

Modul M0692: Approximation und Stabilität
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Approximation und Stabilität (L0487) Vorlesung 3 4
Approximation und Stabilität (L0488) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Marko Lindner
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Lineare Algebra: lin. Gleichungssystem, lin. Ausgleichsproblem, Eigenwerte, Singulärwerte
  • Analysis: Folgen, Reihen, Differential- und Integralrechnung
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können

  • funktionalanalytische Grundlagen (Hilbertraum, Operatoren) skizzieren und gegenüberstellen
  • Approximationsverfahren benennen und verstehen
  • Stabilitätsresultate angeben
  • spektrale Größen, Konditionszahlen, Regularisierungsmethoden diskutieren
Fertigkeiten

Die Studierenden können

  • funktionalanalytische Grundlagen (Hilbertraum, Operatoren) anwenden,
  • Approximationsverfahren anwenden,
  • Stabilitätsresultate anwenden,
  • spektrale Größen berechnen,
  • Regularisierungsmethoden anwenden


 
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten und ihre Ergebnisse in geeigneter Weise vor der Gruppe präsentieren (z.B. als Seminarvortrag).
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
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja Keiner Referat
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 20 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Mathematical Modelling in Engineering: Theory, Numerics, Applications: Vertiefung l. Numerics (TUHH): Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0487: Approximation und Stabilität
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Marko Lindner
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Es geht um die Lösung folgender Grundprobleme der linearen Algebra

  • lineare Gleichungssysteme,
  • lineare Ausgleichsprobleme,
  • Eigenwertprobleme

in Funktionenräumen (d.h. in Vektorräumen mit unendlicher Dimension) durch stabile Approximation des Problems in einem Raum mit endlicher Dimension.


Ablauf:

  • Crashkurs Hilbertraum: Metrik, Norm, Skalarprodukt, Vollständigkeit
  • Crashkurs Operatoren: Beschränktheit, Norm, Kompaktheit, Projektoren
  • gleichmäßige vs. starke Konvergenz, Approximationsverfahren
  • Anwendbarkeit / Stabilität von Approx.verfahren, Satz von Polski
  • Galerkinverfahren, Kollokation, Splineinterpolation, Abschneideverfahren
  • Faltungs- und Toeplitzoperatoren
  • Crashkurs C*-Algebren
  • Konvergenz von Konditionszahlen
  • Konvergenz spektraler Größen: Spektrum, Eigenwerte, Singulärwerte, Pseudospektrum
  • Regularisierungsverfahren (truncated SVD, Tichonov)
Literatur
  • R. Hagen, S. Roch, B. Silbermann: C*-Algebras in Numerical Analysis
  • H. W. Alt: Lineare Funktionalanalysis
  • M. Lindner: Infinite matrices and their finite sections
Lehrveranstaltung L0488: Approximation und Stabilität
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Marko Lindner
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0714: Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen (L0576) Vorlesung 2 3
Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen (L0582) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Sabine Le Borne
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematik I, II, III für Ingenieurstudierende (deutsch oder englisch) oder Analysis & Lineare Algebra I + II sowie Analysis III für Technomathematiker
  • MATLAB Grundkenntnisse
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können

  • numerische Verfahren zur Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungen  benennen und deren Kernideen erläutern,

  • Konvergenzaussagen (inklusive der an das zugrundeliegende Problem gestellten Voraussetzungen) zu den behandelten numerischen Verfahren wiedergeben,

  • Aspekte der praktischen Durchführung numerischer Verfahren erklären.

  • Wählen Sie die entsprechende numerische Methode für konkrete Probleme, implementieren die numerischen Algorithmen effizient und interpretieren die numerischen Ergebnisse
Fertigkeiten

Studierende sind in der Lage,

  • numerische Methoden zur Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungen 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 zu entwickeln, gegebenenfalls durch Zusammensetzen mehrerer Algorithmen, diesen durchzuführen und die Ergebnisse kritisch auszuwerten.
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
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Bioverfahrenstechnik: Vertiefung A - Allgemeine Bioverfahrenstechnik: Wahlpflicht
Chemical and Bioprocess Engineering: Vertiefung Chemische Verfahrenstechnik: Wahlpflicht
Chemical and Bioprocess Engineering: Vertiefung Allgemeine Verfahrenstechnik: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Energietechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Flugzeugsysteme: Wahlpflicht
Mathematical Modelling in Engineering: Theory, Numerics, Applications: Vertiefung l. Numerics (TUHH): Pflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Verfahrenstechnik: Vertiefung Chemische Verfahrenstechnik: Wahlpflicht
Verfahrenstechnik: Vertiefung Allgemeine Verfahrenstechnik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0576: Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sabine Le Borne, Dr. Christian Seifert
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Numerische Verfahren für Anfangswertprobleme

  • Einschrittverfahren
  • Mehrschrittverfahren
  • Steife Probleme
  • Differentiell-algebraische Gleichungen vom Index 1

Numerische Verfahren für Randwertaufgaben

  • Mehrzielmethode
  • Differenzenverfahren
  • Variationsmethoden
Literatur
  • E. Hairer, S. Noersett, G. Wanner: Solving Ordinary Differential Equations I: Nonstiff Problems
  • E. Hairer, G. Wanner: Solving Ordinary Differential Equations II: Stiff and Differential-Algebraic Problems
Lehrveranstaltung L0582: Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sabine Le Borne, Dr. Christian Seifert
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0752: Nichtlineare Dynamik
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Nichtlineare Dynamik (L0702) Integrierte Vorlesung 4 6
Modulverantwortlicher Prof. Norbert Hoffmann
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Analysis
  • Lineare Algebra
  • Technische Mechanik
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen Studierende sind in der Lage bestehende Begriffe und Konzepte der Nichtlinearen Dynamik wiederzugeben und neue Begriffe und Konzepte zu entwickeln.
Fertigkeiten Studierende sind in der Lage bestehende Verfahren und Methoden der Nichtlinearen Dynamik anzuwenden und neue Verfahren und Methoden zu entwickeln.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Studierende können Arbeitsergebnisse auch in Gruppen erzielen.
Selbstständigkeit Studierende können eigenständig vorgegebene Forschungsaufgaben angehen und selbständig neue Forschungsaufgaben identifizieren und bearbeiten.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 2 Stunden
Zuordnung zu folgenden Curricula Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Flugzeugsysteme: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Mechatronik: Wahlpflicht
Mechanical Engineering and Management: Vertiefung Mechatronik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: 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
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0702: Nichtlineare Dynamik
Typ Integrierte Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Prof. Norbert Hoffmann
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Grundlagen der Nichtlinearen Dynamik.
Literatur S. Strogatz: Nonlinear Dynamics and Chaos. Perseus, 2013.

Modul M0840: Optimal and Robust Control
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Optimale und robuste Regelung (L0658) Vorlesung 2 3
Optimale und robuste Regelung (L0659) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Herbert Werner
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Classical control (frequency response, root locus)
  • State space methods
  • Linear algebra, singular value decomposition
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Students can explain the significance of the matrix Riccati equation for the solution of LQ problems.
  • They can explain the duality between optimal state feedback and optimal state estimation.
  • They can explain how the H2 and H-infinity norms are used to represent stability and performance constraints.
  • They can explain how an LQG design problem can be formulated as special case of an H2 design problem.
  • They  can explain how model uncertainty can be represented in a way that lends itself to robust controller design
  • They can explain how - based on the small gain theorem - a robust controller can guarantee stability and performance for an uncertain plant.
  • They understand how analysis and synthesis conditions on feedback loops can be represented as linear matrix inequalities.
Fertigkeiten
  • Students are capable of designing and tuning LQG controllers for multivariable plant models.
  • They are capable of representing a H2 or H-infinity design problem in the form of a generalized plant, and of using standard software tools for solving it.
  • They are capable of translating time and frequency domain specifications for control loops into constraints on closed-loop sensitivity functions, and of carrying out a mixed-sensitivity design.
  • They are capable of constructing an LFT uncertainty model for an uncertain system, and of designing a mixed-objective robust controller.
  • They are capable of formulating analysis and synthesis conditions as linear matrix inequalities (LMI), and of using standard LMI-solvers for solving them.
  • They can carry out all of the above using standard software tools (Matlab robust control toolbox).
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Students can work in small groups on specific problems to arrive at joint solutions. 
Selbstständigkeit

Students are able to find required information in sources provided (lecture notes, literature, software documentation) and use it to solve given problems. 
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Energietechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Flugzeugsysteme: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: 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
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Vertiefung Produktentwicklung: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Vertiefung Produktion: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Vertiefung Werkstoffe: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0658: Optimal and Robust Control
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Herbert Werner
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Optimal regulator problem with finite time horizon, Riccati differential equation
  • Time-varying and steady state solutions, algebraic Riccati equation, Hamiltonian system
  • Kalman’s identity, phase margin of LQR controllers, spectral factorization
  • Optimal state estimation, Kalman filter, LQG control
  • Generalized plant, review of LQG control
  • Signal and system norms, computing H2 and H∞ norms
  • Singular value plots, input and output directions
  • Mixed sensitivity design, H∞ loop shaping, choice of weighting filters
  • Case study: design example flight control
  • Linear matrix inequalities, design specifications as LMI constraints (H2, H∞ and pole region)
  • Controller synthesis by solving LMI problems, multi-objective design
  • Robust control of uncertain systems, small gain theorem, representation of parameter uncertainty
Literatur
  • Werner, H., Lecture Notes: "Optimale und Robuste Regelung"
  • Boyd, S., L. El Ghaoui, E. Feron and V. Balakrishnan "Linear Matrix Inequalities in Systems and Control", SIAM, Philadelphia, PA, 1994
  • Skogestad, S. and I. Postlewhaite "Multivariable Feedback Control", John Wiley, Chichester, England, 1996
  • Strang, G. "Linear Algebra and its Applications", Harcourt Brace Jovanovic, Orlando, FA, 1988
  • Zhou, K. and J. Doyle "Essentials of Robust Control", Prentice Hall International, Upper Saddle River, NJ, 1998
Lehrveranstaltung L0659: Optimal and Robust Control
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Herbert Werner
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1156: Systems Engineering
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Systems Engineering (L1547) Vorlesung 3 4
Systems Engineering (L1548) Hörsaalübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Ralf God
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundlegende Kenntnisse in:
• Mathematik
• Mechanik
• Thermodynamik
• Elektrotechnik
• Regelungstechnik

Vorkenntnisse in:
• Flugzeug-Kabinensysteme
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können:
• Vorgehensmodelle, Methoden und Werkzeuge für das Systems Engineering zur Entwicklung komplexer Systeme verstehen
• Innovationsprozesse und die Notwendigkeit des Technologiemanagements beschreiben
• den Flugzeug-Entwicklungsprozess und den Vorgang der Musterzulassung bei Flugzeugen erläutern
• den System-Entwicklungsprozess inklusive der Anforderungen an die Zuverlässigkeit von Systemen erklären
• die Umgebungs- und Einsatzbedingungen von Luftfahrtausrüstung mit den entsprechenden Testanforderungen benennen
• die Methodik des Requirements-Based Engineering (RBE) und des Model-Based Requirements Engineering (MBRE) einschätzen
Fertigkeiten

Studierende können:
• das Vorgehen zur Entwicklung eines komplexen Systems planen
• die Entwicklungsphasen und Entwicklungsaufgaben organisieren
• erforderliche Geschäfts- und Technikprozesse zuordnen
• Werkzeuge und Methoden des Systems Engineering anwenden
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können:
• ihre Aufgaben innerhalb eines Entwicklungsteams verstehen und sich mit ihrer Rolle in den Gesamtprozess einordnen

Selbstständigkeit

Studierende können:
• in einem Entwicklungsteam mit Aufgabenteilung interagieren und kommunizieren

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Flugzeug-Systemtechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Luftfahrtsysteme: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Produktentwicklung und Produktion: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Vertiefung Produktentwicklung: Pflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Vertiefung Produktion: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Vertiefung Werkstoffe: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Flugzeug-Systemtechnik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1547: Systems Engineering
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Ralf God
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Ziel der Vorlesung mit der zugehörigen Übung ist die Schaffung von Voraussetzungen für die Entwicklung und Integration von komplexen Systemen am Beispiel von Verkehrsflugzeugen und  Kabinensystemen. Es soll Prozess-, Werkzeug- und Methodenkompetenz erreicht werden. Vorschriften, Richtlinien und Zulassungsaspekte sollen bekannt sein.

Schwerpunkte der Vorlesung bilden die Prozesse beim Innovations- und Technologiemanagement, der Systementwicklung, Systemintegration und der Zulassung sowie Werkzeuge und Methoden für das Systems Engineering:
• Innovationsprozesse
• IP-Schutz
• Technologiemanagement
• Systems Engineering
• Flugzeug-Entwicklungsprozess
• Themen der Zulassung
• System-Entwicklungsprozess
• Sicherheitsziele und Fehlertoleranz
• Umgebungs- und Einsatzbedingungen
• Werkzeuge und Methoden für das Systems Engineering
• Requirements-Based Engineering (RBE)
• Model-Based Requirements Engineering (MBRE)
Literatur

- Skript zur Vorlesung
- diverse Normen und Richtlinien (EASA, FAA, RTCA, SAE)
- Hauschildt, J., Salomo, S.: Innovationsmanagement. Vahlen, 5. Auflage, 2010
- NASA Systems Engineering Handbook, National Aeronautics and Space Administration, 2007
- Hinsch, M.: Industrielles Luftfahrtmanagement: Technik und Organisation luftfahrttechnischer Betriebe. Springer, 2010
- De Florio, P.: Airworthiness: An Introduction to Aircraft Certification. Elsevier Ltd., 2010
- Pohl, K.: Requirements Engineering. Grundlagen, Prinzipien, Techniken. 2. korrigierte Auflage, dpunkt.Verlag, 2008
Lehrveranstaltung L1548: Systems Engineering
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Ralf God
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1212: Technischer Ergänzungskurs für IMPMEC (laut FSPO)
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Modulverantwortlicher Prof. Uwe Weltin
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Siehe gewähltes Modul laut FSPO
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

siehe gewähltes Modul laut FSPO
Fertigkeiten

siehe gewähltes Modul laut FSPO
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

siehe gewähltes Modul laut FSPO
Selbstständigkeit

siehe gewähltes Modul laut FSPO
Arbeitsaufwand in Stunden Abhängig von der Wahl der Lehrveranstaltungen
Leistungspunkte 6
Zuordnung zu folgenden Curricula Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht

Modul M1223: Ausgewählte Themen der Mechatronik (Alternative A: 12 LP)
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Angewandte Automatisierung (L1592) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 3 3
Entwicklungsmanagement Mechatronik (L1512) Vorlesung 2 3
Ermüdung und Schadenstoleranz (L0310) Vorlesung 2 3
Industrie 4.0 für Ingenieure (L2012) Vorlesung 2 3
Mikrocontrollerschaltungen - Realisierung in Hard- und Software (L0087) Seminar 2 2
Mikrosystemtechnologie (L0724) Vorlesung 2 4
Model-Based Systems Engineering (MBSE) mit SysML/UML (L1551) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 3 3
Prozessmesstechnik (L1077) Vorlesung 2 3
Prozessmesstechnik (L1083) Hörsaalübung 1 1
Regelungstechnische Methoden für die Medizintechnik (L0664) Vorlesung 2 3
Six Sigma Methodik im Qualitätsmanagement (L1130) Vorlesung 2 3
Technische Dynamik (L1630) Vorlesung 2 3
Zuverlässigkeit in der Maschinendynamik (L0176) Vorlesung 2 2
Zuverlässigkeit in der Maschinendynamik (L1303) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Uwe Weltin
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Keine
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Die Studierenden können vertieftes Wissen und Zusammenhänge in Spezialbereichen sowie Anwendungsfelder der Mechatronik erklären.
  • Die Studierenden können unterschiedliche Spezialgebiete miteinander in Verbindung setzen.
Fertigkeiten
  • Die Studierenden können in den ausgewählten Teilbereichen spezialisierte Lösungsstrategien und neue wissenschaftliche Methoden anwenden.
  • Die Studierenden können die erlernten Fähigkeiten selbstständig auf neue und unbekannte Fragestellungen übertragen und hier Lösungsansätze entwickeln.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Keine
Selbstständigkeit
  • Studierende können durch eine eigenständige Wahl der geeigneten Fächer je nach Interessenlage selbstständig Kenntnisse und Fähigkeiten vertiefen.
Arbeitsaufwand in Stunden Abhängig von der Wahl der Lehrveranstaltungen
Leistungspunkte 12
Zuordnung zu folgenden Curricula Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1592: Angewandte Automatisierung
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 Minuten
Dozenten Prof. Thorsten Schüppstuhl
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt 
-Project Based Learning
-Robot Operating System
-Roboteraufbau- und Beschreibung
-Bewegungsbeschreibung
-Kalibrierung
-Genauigkeit
Literatur 
John J. Craig
Introduction to Robotics – Mechanics and Control 
ISBN: 0131236296
Pearson Education, Inc., 2005

Stefan Hesse
Grundlagen der Handhabungstechnik
ISBN: 3446418725
München Hanser, 2010

K. Thulasiraman and M. N. S. Swamy
Graphs: Theory and Algorithms
ISBN: 9781118033104
John Wüey & Sons, Inc., 1992
Lehrveranstaltung L1512: Entwicklungsmanagement Mechatronik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 Minuten
Dozenten Dr. Daniel Steffen
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Prozesse und Methoden der Produktentwicklung - von der Idee bis zur Markteinführung 
    • Identifikation von Markt- und Technologiepotenzialen
    • Erarbeitung einer gemeinsamen Produktarchitektur
    • Synchronisierte Produktentwicklung über alle ingenieurwissenschaftlichen Fachdisziplinen
    • Produktabsicherung aus Kundensicht
  • Steuerung und Optimierung der Produktentwicklung
    • Gestaltung von Arbeitsabläufen in der Entwicklung
    • IT-Systeme in der Entwicklung
    • Etablierung von Management Standards
    • Typische Organisationsformen
Literatur
  • Bender: Embedded Systems - qualitätsorientierte Entwicklung 
  • Ehrlenspiel: Integrierte Produktentwicklung: Denkabläufe, Methodeneinsatz, Zusammenarbeit 
  • Gausemeier/Ebbesmeyer/Kallmeyer: Produktinnovation - Strategische Planung und Entwicklung der Produkte von morgen
  • Haberfellner/de Weck/Fricke/Vössner: Systems Engineering: Grundlagen und Anwendung
  • Lindemann: Methodische Entwicklung technischer Produkte: Methoden flexibel und situationsgerecht anwenden
  • Pahl/Beitz: Konstruktionslehre: Grundlagen erfolgreicher Produktentwicklung. Methoden und Anwendung 
  • VDI-Richtlinie 2206: Entwicklungsmethodik für mechatronische Systeme
Lehrveranstaltung L0310: Fatigue & Damage Tolerance
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 45 min
Dozenten Dr. Martin Flamm
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Design principles, fatigue strength, crack initiation and crack growth, damage calculation, counting methods, methods to improve fatigue strength, environmental influences
Literatur Jaap Schijve, Fatigue of Structures and Materials. Kluver Academic Puplisher, Dordrecht, 2001 E. Haibach. Betriebsfestigkeit Verfahren und Daten zur Bauteilberechnung. VDI-Verlag, Düsseldorf, 1989
Lehrveranstaltung L2012: Industrie 4.0 für Ingenieure
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Dozenten Prof. Thorsten Schüppstuhl
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L0087: Mikrocontrollerschaltungen - Realisierung in Hard- und Software
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang 10 min. Vortrag + anschließende Diskussion
Dozenten Prof. Siegfried Rump
Sprachen DE
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt

Im Rahmen dieses Seminars soll zunächst eine Hardwareumgebung für einen gängigen 8-bit Microcontroller (ATMEL ATmega-Serie) erstellt werden, die sowohl den Betrieb des Controllers als auch die Programmierung desselben von einem Standard-PC aus unterstützt. Die Schaltung soll mit Programmen in Assembler- und Hochsprache in Betrieb genommen werden.

Prüfungsleistung: schriftliche Ausarbeitung und Vortrag
Literatur

ATmega16A 8-bit  Microcontroller with 16K Bytes In-System Programmable Flash - DATASHEET, Atmel Corporation 2014

Atmel AVR 8-bit Instruction Set Instruction Set Manual, Atmel Corporation 2016
Lehrveranstaltung L0724: Microsystems Technology
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Dozenten Prof. Hoc Khiem Trieu
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Introduction (historical view, scientific and economic relevance, scaling laws)
  • Semiconductor Technology Basics, Lithography (wafer fabrication, photolithography, improving resolution, next-generation lithography, nano-imprinting, molecular imprinting)
  • Deposition Techniques (thermal oxidation, epitaxy, electroplating, PVD techniques: evaporation and sputtering; CVD techniques: APCVD, LPCVD, PECVD and LECVD; screen printing)
  • Etching and Bulk Micromachining (definitions, wet chemical etching, isotropic etch with HNA, electrochemical etching, anisotropic etching with KOH/TMAH: theory, corner undercutting, measures for compensation and etch-stop techniques; plasma processes, dry etching: back sputtering, plasma etching, RIE, Bosch process, cryo process, XeF2 etching)
  • Surface Micromachining and alternative Techniques (sacrificial etching, film stress, stiction: theory and counter measures; Origami microstructures, Epi-Poly, porous silicon, SOI, SCREAM process, LIGA, SU8, rapid prototyping)
  • Thermal and Radiation Sensors (temperature measurement, self-generating sensors: Seebeck effect and thermopile; modulating sensors: thermo resistor, Pt-100, spreading resistance sensor, pn junction, NTC and PTC; thermal anemometer, mass flow sensor, photometry, radiometry, IR sensor: thermopile and bolometer)
  • Mechanical Sensors (strain based and stress based principle, capacitive readout, piezoresistivity,  pressure sensor: piezoresistive, capacitive and fabrication process; accelerometer: piezoresistive, piezoelectric and capacitive; angular rate sensor: operating principle and fabrication process)
  • Magnetic Sensors (galvanomagnetic sensors: spinning current Hall sensor and magneto-transistor; magnetoresistive sensors: magneto resistance, AMR and GMR, fluxgate magnetometer)
  • Chemical and Bio Sensors (thermal gas sensors: pellistor and thermal conductivity sensor; metal oxide semiconductor gas sensor, organic semiconductor gas sensor, Lambda probe, MOSFET gas sensor, pH-FET, SAW sensor, principle of biosensor, Clark electrode, enzyme electrode, DNA chip)
  • Micro Actuators, Microfluidics and TAS (drives: thermal, electrostatic, piezo electric and electromagnetic; light modulators, DMD, adaptive optics, microscanner, microvalves: passive and active, micropumps, valveless micropump, electrokinetic micropumps, micromixer, filter, inkjet printhead, microdispenser, microfluidic switching elements, microreactor, lab-on-a-chip, microanalytics)
  • MEMS in medical Engineering (wireless energy and data transmission, smart pill, implantable drug delivery system, stimulators: microelectrodes, cochlear and retinal implant; implantable pressure sensors, intelligent osteosynthesis, implant for spinal cord regeneration)
  • Design, Simulation, Test (development and design flows, bottom-up approach, top-down approach, testability, modelling: multiphysics, FEM and equivalent circuit simulation; reliability test, physics-of-failure, Arrhenius equation, bath-tub relationship)
  • System Integration (monolithic and hybrid integration, assembly and packaging, dicing, electrical contact: wire bonding, TAB and flip chip bonding; packages, chip-on-board, wafer-level-package, 3D integration, wafer bonding: anodic bonding and silicon fusion bonding; micro electroplating, 3D-MID)
Literatur

M. Madou: Fundamentals of Microfabrication, CRC Press, 2002

N. Schwesinger: Lehrbuch Mikrosystemtechnik, Oldenbourg Verlag, 2009

T. M. Adams, R. A. Layton:Introductory MEMS, Springer, 2010

G. Gerlach; W. Dötzel: Introduction to microsystem technology, Wiley, 2008
Lehrveranstaltung L1551: Model-Based Systems Engineering (MBSE) mit SysML/UML
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Prüfungsart Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang ca. 10 Seiten
Dozenten Prof. Ralf God
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Ziele der problemorientierten Lehrveranstaltung sind der Erwerb von Kenntnissen zum Vorgehen beim Systementwurf mittels der formalen Sprachen SysML/UML, das Kennenlernen von Werkzeugen zur Modellierung und schließlich die Durchführung eines Projekts mit Methoden und Werkzeugen des Model-Based Systems Engineering (MBSE) auf einer realistischen Hardwareplattform (z.B. Arduino®, Raspberry Pi®):
• Was ist ein Modell?
• Was ist Systems Engineering?
• Überblick zu MBSE Methodiken
• Die Modellierungssprachen SysML/UML
• Werkzeuge für das MBSE
• Vorgehensweisen beim MBSE 
• Anforderungsspezifikation, funktionale Architektur, Lösungsspezifikation
• Vom Modell zum Softwarecode
• Validierung und Verifikation: XiL-Methoden
• Begleitendes MBSE-Projekt
Literatur

- Skript zur Vorlesung
- Weilkiens, T.: Systems Engineering mit SysML/UML: Modellierung, Analyse, Design. 2. Auflage, dpunkt.Verlag, 2008
- Holt, J., Perry, S.A., Brownsword, M.: Model-Based Requirements Engineering. Institution Engineering & Tech, 2011
Lehrveranstaltung L1077: Prozessmesstechnik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 45 Minuten
Dozenten Prof. Roland Harig
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Prozessmesstechnik im Rahmen der Prozessleittechnik
    • Aufgaben der Prozessmesstechnik
    • Instrumentierung von Prozessen
    • Klassifizierung der Aufnehmer
  • Systemtheorie in der Prozessmesstechnik
    • Allgemeine lineare Beschreibung der Aufnehmer
    • Mathematische Beschreibung von allgemeinen Zweitoren
    • Fourier- und Laplace-Transformation
  • Korrelationsmesstechnik
    • Bedeutung von Breitbandsignalen für die Korrelationsmesstechnik
    • Auto- und Kreuzkorrelationsfunktion, sowie Anwendungen
    • Störfestigkeit von Korrelationsverfahren
  • Übertragung von analogen und digitalen Messsignalen in der Prozessmesstechnik
    • Modulationsverfahren (Amplituden-/Frequenzmodulation)
    • Multiplexverfahren zur Datenübertragung
    • Analog-Digital-Wandler
Literatur

- Färber: „Prozeßrechentechnik“, Springer-Verlag 1994

- Kiencke, Kronmüller: „Meßtechnik“, Springer Verlag Berlin Heidelberg, 1995

- A. Ambardar: „Analog and Digital Signal Processing“ (1), PWS Publishing Company, 1995, NTC 339

- A. Papoulis: „Signal Analysis“ (1), McGraw-Hill, 1987, NTC 312 (LB)

- M. Schwartz: „Information Transmission, Modulation and Noise“ (3,4), McGraw-Hill, 1980, 2402095

- S. Haykin: „Communication Systems“ (1,3), Wiley&Sons, 1983, 2419072

- H. Sheingold: „Analog-Digital Conversion Handbook“ (5), Prentice-Hall, 1986, 2440072

- J. Fraden: „AIP Handbook of Modern Sensors“ (5,6), American Institute of Physics, 1993, MTB 346
Lehrveranstaltung L1083: Prozessmesstechnik
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang
Dozenten Prof. Roland Harig
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0664: Regelungstechnische Methoden für die Medizintechnik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang
Dozenten Johannes Kreuzer, Christian Neuhaus
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Immer aus dem Blickwinkel des Ingenieurs betrachtet, gliedert sich die Vorlesung wie folgt:

  • Einleitung in die Thematik
  • Grundlagen der physiologischen Modellbildung
  • Einführung in die Atmung und Beatmung
  • Physiologie und Pathologie in die Kardiologie
  • Einführung in die Regelung des Blutzuckers
  • Funktion der Niere und Nierenersatztherapie
  • Darstellung der Regelungstechnik am konkreten Beatmungsgerät
  • Exkursion zu einem Medizintechnik-Unternehmen

Es werden Techniken der Modellierung, Simulation und Reglerentwicklung besprochen. Bei den Modellen werden einfache Ersatzschaltbilder für physiologische Abläufe hergeleitet und erklärt wie damit Sensoren, Regler und Aktoren gesteuert werden. MATLAB und SIMULINK sind die eingesetzten Entwicklungswerkzeuge.
Literatur
  • Leonhardt, S., & Walter, M. (2016). Medizintechnische Systeme. Berlin, Heidelberg: Springer Vieweg.
  • Werner, J. (2005). Kooperative und autonome Systeme der Medizintechnik. München: Oldenbourg.
  • Oczenski, W. (2017). Atmen : Atemhilfen ; Atemphysiologie und Beatmungstechnik: Georg Thieme Verlag KG.
Lehrveranstaltung L1130: Six Sigma Methodik im Qualitätsmanagement
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten
Dozenten Prof. Claus Emmelmann
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

  • Fokus Six Sigma

  • Einführung und Einordnung

  • Grundbegriffe der Qualitätssicherung

  • Mess- und Prüfmittel in der Qualitätssicherung

Werkzeuge des Qualitätsmanagements


Qualitätsmanagement-Methodik Six Sigma: DMAIC
Literatur

    Pfeifer, T.: Qualitätsmanagement : Strategien, Methoden, Techniken, 4. Aufl., München 2008

    Pfeifer, T.: Praxishandbuch Qualitätsmanagement, München 1996

    Geiger, W., Kotte, W.: Handbuch Qualität : Grundlagen und Elemente des Qualitätsmanagements: Systeme, Perspektiven, 5. Aufl., Wiesbaden 2008
Lehrveranstaltung L1630: Technische Dynamik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Dozenten Prof. Robert Seifried
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  1. Modellierung von Mehrkörpersystemen
  2. Kinematische und kinetische Grundlagen
  3. Bindungen
  4. Mehrkörpersysteme in Minimalkoordinaten
  5. Zustandsraum, Linearisierung und Modalanalyse
  6. Mehrkörpersysteme mit kinematischen Schleifen
  7. Mehrkörpersysteme in DAE-Form
  8. Nichtholonome Mehrkörpersysteme
  9. Experimentelle Methoden in der Dynamik
Literatur

Schiehlen, W.; Eberhard, P.: Technische Dynamik, 4. Auflage, Vieweg+Teubner: Wiesbaden, 2014.

Woernle, C.: Mehrkörpersysteme, Springer: Heidelberg, 2011.

Seifried, R.: Dynamics of Underactuated Multibody Systems, Springer, 2014.
Lehrveranstaltung L0176: Reliability in Engineering Dynamics
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min.
Dozenten Prof. Uwe Weltin
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Method for calculation and testing of reliability of dynamic machine systems 

  • Modeling
  • System identification
  • Simulation
  • Processing of measurement data
  • Damage accumulation
  • Test planning and execution
Literatur

Bertsche, B.: Reliability in Automotive and Mechanical Engineering. Springer, 2008. ISBN: 978-3-540-33969-4

Inman, Daniel J.: Engineering Vibration. Prentice Hall, 3rd Ed., 2007. ISBN-13: 978-0132281737

Dresig, H., Holzweißig, F.: Maschinendynamik, Springer Verlag, 9. Auflage, 2009. ISBN 3540876936.

VDA (Hg.): Zuverlässigkeitssicherung bei Automobilherstellern und Lieferanten. Band 3 Teil 2, 3. überarbeitete Auflage, 2004. ISSN 0943-9412
Lehrveranstaltung L1303: Reliability in Engineering Dynamics
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Dozenten Prof. Uwe Weltin
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1224: Ausgewählte Themen der Mechatronik (Alternative B: 6 LP)
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Angewandte Automatisierung (L1592) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 3 3
Entwicklungsmanagement Mechatronik (L1512) Vorlesung 2 3
Ermüdung und Schadenstoleranz (L0310) Vorlesung 2 3
Industrie 4.0 für Ingenieure (L2012) Vorlesung 2 3
Mikrocontrollerschaltungen - Realisierung in Hard- und Software (L0087) Seminar 2 2
Mikrosystemtechnologie (L0724) Vorlesung 2 4
Model-Based Systems Engineering (MBSE) mit SysML/UML (L1551) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 3 3
Prozessmesstechnik (L1077) Vorlesung 2 3
Prozessmesstechnik (L1083) Hörsaalübung 1 1
Regelungstechnische Methoden für die Medizintechnik (L0664) Vorlesung 2 3
Six Sigma Methodik im Qualitätsmanagement (L1130) Vorlesung 2 3
Technische Dynamik (L1630) Vorlesung 2 3
Zuverlässigkeit in der Maschinendynamik (L0176) Vorlesung 2 2
Zuverlässigkeit in der Maschinendynamik (L1303) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Uwe Weltin
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Keine
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Die Studierenden können vertieftes Wissen und Zusammenhänge in Spezialbereichen sowie Anwendungsfelder der Mechatronik erklären.
  • Die Studierenden können unterschiedliche Spezialgebiete miteinander in Verbindung setzen.
Fertigkeiten
  • Die Studierenden können in den ausgewählten Teilbereichen spezialisierte Lösungsstrategien und neue wissenschaftliche Methoden anwenden.
  • Die Studierenden können die erlernten Fähigkeiten selbstständig auf neue und unbekannte Fragestellungen übertragen und hier Lösungsansätze entwickeln.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Keine
Selbstständigkeit
  • Studierende können durch eine eigenständige Wahl der geeigneten Fächer je nach Interessenlage selbstständig Kenntnisse und Fähigkeiten vertiefen.
Arbeitsaufwand in Stunden Abhängig von der Wahl der Lehrveranstaltungen
Leistungspunkte 6
Zuordnung zu folgenden Curricula Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1592: Angewandte Automatisierung
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 Minuten
Dozenten Prof. Thorsten Schüppstuhl
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt 
-Project Based Learning
-Robot Operating System
-Roboteraufbau- und Beschreibung
-Bewegungsbeschreibung
-Kalibrierung
-Genauigkeit
Literatur 
John J. Craig
Introduction to Robotics – Mechanics and Control 
ISBN: 0131236296
Pearson Education, Inc., 2005

Stefan Hesse
Grundlagen der Handhabungstechnik
ISBN: 3446418725
München Hanser, 2010

K. Thulasiraman and M. N. S. Swamy
Graphs: Theory and Algorithms
ISBN: 9781118033104
John Wüey & Sons, Inc., 1992
Lehrveranstaltung L1512: Entwicklungsmanagement Mechatronik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 Minuten
Dozenten Dr. Daniel Steffen
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Prozesse und Methoden der Produktentwicklung - von der Idee bis zur Markteinführung 
    • Identifikation von Markt- und Technologiepotenzialen
    • Erarbeitung einer gemeinsamen Produktarchitektur
    • Synchronisierte Produktentwicklung über alle ingenieurwissenschaftlichen Fachdisziplinen
    • Produktabsicherung aus Kundensicht
  • Steuerung und Optimierung der Produktentwicklung
    • Gestaltung von Arbeitsabläufen in der Entwicklung
    • IT-Systeme in der Entwicklung
    • Etablierung von Management Standards
    • Typische Organisationsformen
Literatur
  • Bender: Embedded Systems - qualitätsorientierte Entwicklung 
  • Ehrlenspiel: Integrierte Produktentwicklung: Denkabläufe, Methodeneinsatz, Zusammenarbeit 
  • Gausemeier/Ebbesmeyer/Kallmeyer: Produktinnovation - Strategische Planung und Entwicklung der Produkte von morgen
  • Haberfellner/de Weck/Fricke/Vössner: Systems Engineering: Grundlagen und Anwendung
  • Lindemann: Methodische Entwicklung technischer Produkte: Methoden flexibel und situationsgerecht anwenden
  • Pahl/Beitz: Konstruktionslehre: Grundlagen erfolgreicher Produktentwicklung. Methoden und Anwendung 
  • VDI-Richtlinie 2206: Entwicklungsmethodik für mechatronische Systeme
Lehrveranstaltung L0310: Fatigue & Damage Tolerance
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 45 min
Dozenten Dr. Martin Flamm
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Design principles, fatigue strength, crack initiation and crack growth, damage calculation, counting methods, methods to improve fatigue strength, environmental influences
Literatur Jaap Schijve, Fatigue of Structures and Materials. Kluver Academic Puplisher, Dordrecht, 2001 E. Haibach. Betriebsfestigkeit Verfahren und Daten zur Bauteilberechnung. VDI-Verlag, Düsseldorf, 1989
Lehrveranstaltung L2012: Industrie 4.0 für Ingenieure
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Dozenten Prof. Thorsten Schüppstuhl
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L0087: Mikrocontrollerschaltungen - Realisierung in Hard- und Software
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang 10 min. Vortrag + anschließende Diskussion
Dozenten Prof. Siegfried Rump
Sprachen DE
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt

Im Rahmen dieses Seminars soll zunächst eine Hardwareumgebung für einen gängigen 8-bit Microcontroller (ATMEL ATmega-Serie) erstellt werden, die sowohl den Betrieb des Controllers als auch die Programmierung desselben von einem Standard-PC aus unterstützt. Die Schaltung soll mit Programmen in Assembler- und Hochsprache in Betrieb genommen werden.

Prüfungsleistung: schriftliche Ausarbeitung und Vortrag
Literatur

ATmega16A 8-bit  Microcontroller with 16K Bytes In-System Programmable Flash - DATASHEET, Atmel Corporation 2014

Atmel AVR 8-bit Instruction Set Instruction Set Manual, Atmel Corporation 2016
Lehrveranstaltung L0724: Microsystems Technology
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Dozenten Prof. Hoc Khiem Trieu
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Introduction (historical view, scientific and economic relevance, scaling laws)
  • Semiconductor Technology Basics, Lithography (wafer fabrication, photolithography, improving resolution, next-generation lithography, nano-imprinting, molecular imprinting)
  • Deposition Techniques (thermal oxidation, epitaxy, electroplating, PVD techniques: evaporation and sputtering; CVD techniques: APCVD, LPCVD, PECVD and LECVD; screen printing)
  • Etching and Bulk Micromachining (definitions, wet chemical etching, isotropic etch with HNA, electrochemical etching, anisotropic etching with KOH/TMAH: theory, corner undercutting, measures for compensation and etch-stop techniques; plasma processes, dry etching: back sputtering, plasma etching, RIE, Bosch process, cryo process, XeF2 etching)
  • Surface Micromachining and alternative Techniques (sacrificial etching, film stress, stiction: theory and counter measures; Origami microstructures, Epi-Poly, porous silicon, SOI, SCREAM process, LIGA, SU8, rapid prototyping)
  • Thermal and Radiation Sensors (temperature measurement, self-generating sensors: Seebeck effect and thermopile; modulating sensors: thermo resistor, Pt-100, spreading resistance sensor, pn junction, NTC and PTC; thermal anemometer, mass flow sensor, photometry, radiometry, IR sensor: thermopile and bolometer)
  • Mechanical Sensors (strain based and stress based principle, capacitive readout, piezoresistivity,  pressure sensor: piezoresistive, capacitive and fabrication process; accelerometer: piezoresistive, piezoelectric and capacitive; angular rate sensor: operating principle and fabrication process)
  • Magnetic Sensors (galvanomagnetic sensors: spinning current Hall sensor and magneto-transistor; magnetoresistive sensors: magneto resistance, AMR and GMR, fluxgate magnetometer)
  • Chemical and Bio Sensors (thermal gas sensors: pellistor and thermal conductivity sensor; metal oxide semiconductor gas sensor, organic semiconductor gas sensor, Lambda probe, MOSFET gas sensor, pH-FET, SAW sensor, principle of biosensor, Clark electrode, enzyme electrode, DNA chip)
  • Micro Actuators, Microfluidics and TAS (drives: thermal, electrostatic, piezo electric and electromagnetic; light modulators, DMD, adaptive optics, microscanner, microvalves: passive and active, micropumps, valveless micropump, electrokinetic micropumps, micromixer, filter, inkjet printhead, microdispenser, microfluidic switching elements, microreactor, lab-on-a-chip, microanalytics)
  • MEMS in medical Engineering (wireless energy and data transmission, smart pill, implantable drug delivery system, stimulators: microelectrodes, cochlear and retinal implant; implantable pressure sensors, intelligent osteosynthesis, implant for spinal cord regeneration)
  • Design, Simulation, Test (development and design flows, bottom-up approach, top-down approach, testability, modelling: multiphysics, FEM and equivalent circuit simulation; reliability test, physics-of-failure, Arrhenius equation, bath-tub relationship)
  • System Integration (monolithic and hybrid integration, assembly and packaging, dicing, electrical contact: wire bonding, TAB and flip chip bonding; packages, chip-on-board, wafer-level-package, 3D integration, wafer bonding: anodic bonding and silicon fusion bonding; micro electroplating, 3D-MID)
Literatur

M. Madou: Fundamentals of Microfabrication, CRC Press, 2002

N. Schwesinger: Lehrbuch Mikrosystemtechnik, Oldenbourg Verlag, 2009

T. M. Adams, R. A. Layton:Introductory MEMS, Springer, 2010

G. Gerlach; W. Dötzel: Introduction to microsystem technology, Wiley, 2008
Lehrveranstaltung L1551: Model-Based Systems Engineering (MBSE) mit SysML/UML
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Prüfungsart Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang ca. 10 Seiten
Dozenten Prof. Ralf God
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Ziele der problemorientierten Lehrveranstaltung sind der Erwerb von Kenntnissen zum Vorgehen beim Systementwurf mittels der formalen Sprachen SysML/UML, das Kennenlernen von Werkzeugen zur Modellierung und schließlich die Durchführung eines Projekts mit Methoden und Werkzeugen des Model-Based Systems Engineering (MBSE) auf einer realistischen Hardwareplattform (z.B. Arduino®, Raspberry Pi®):
• Was ist ein Modell?
• Was ist Systems Engineering?
• Überblick zu MBSE Methodiken
• Die Modellierungssprachen SysML/UML
• Werkzeuge für das MBSE
• Vorgehensweisen beim MBSE 
• Anforderungsspezifikation, funktionale Architektur, Lösungsspezifikation
• Vom Modell zum Softwarecode
• Validierung und Verifikation: XiL-Methoden
• Begleitendes MBSE-Projekt
Literatur

- Skript zur Vorlesung
- Weilkiens, T.: Systems Engineering mit SysML/UML: Modellierung, Analyse, Design. 2. Auflage, dpunkt.Verlag, 2008
- Holt, J., Perry, S.A., Brownsword, M.: Model-Based Requirements Engineering. Institution Engineering & Tech, 2011
Lehrveranstaltung L1077: Prozessmesstechnik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 45 Minuten
Dozenten Prof. Roland Harig
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Prozessmesstechnik im Rahmen der Prozessleittechnik
    • Aufgaben der Prozessmesstechnik
    • Instrumentierung von Prozessen
    • Klassifizierung der Aufnehmer
  • Systemtheorie in der Prozessmesstechnik
    • Allgemeine lineare Beschreibung der Aufnehmer
    • Mathematische Beschreibung von allgemeinen Zweitoren
    • Fourier- und Laplace-Transformation
  • Korrelationsmesstechnik
    • Bedeutung von Breitbandsignalen für die Korrelationsmesstechnik
    • Auto- und Kreuzkorrelationsfunktion, sowie Anwendungen
    • Störfestigkeit von Korrelationsverfahren
  • Übertragung von analogen und digitalen Messsignalen in der Prozessmesstechnik
    • Modulationsverfahren (Amplituden-/Frequenzmodulation)
    • Multiplexverfahren zur Datenübertragung
    • Analog-Digital-Wandler
Literatur

- Färber: „Prozeßrechentechnik“, Springer-Verlag 1994

- Kiencke, Kronmüller: „Meßtechnik“, Springer Verlag Berlin Heidelberg, 1995

- A. Ambardar: „Analog and Digital Signal Processing“ (1), PWS Publishing Company, 1995, NTC 339

- A. Papoulis: „Signal Analysis“ (1), McGraw-Hill, 1987, NTC 312 (LB)

- M. Schwartz: „Information Transmission, Modulation and Noise“ (3,4), McGraw-Hill, 1980, 2402095

- S. Haykin: „Communication Systems“ (1,3), Wiley&Sons, 1983, 2419072

- H. Sheingold: „Analog-Digital Conversion Handbook“ (5), Prentice-Hall, 1986, 2440072

- J. Fraden: „AIP Handbook of Modern Sensors“ (5,6), American Institute of Physics, 1993, MTB 346
Lehrveranstaltung L1083: Prozessmesstechnik
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang
Dozenten Prof. Roland Harig
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0664: Regelungstechnische Methoden für die Medizintechnik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang
Dozenten Johannes Kreuzer, Christian Neuhaus
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Immer aus dem Blickwinkel des Ingenieurs betrachtet, gliedert sich die Vorlesung wie folgt:

  • Einleitung in die Thematik
  • Grundlagen der physiologischen Modellbildung
  • Einführung in die Atmung und Beatmung
  • Physiologie und Pathologie in die Kardiologie
  • Einführung in die Regelung des Blutzuckers
  • Funktion der Niere und Nierenersatztherapie
  • Darstellung der Regelungstechnik am konkreten Beatmungsgerät
  • Exkursion zu einem Medizintechnik-Unternehmen

Es werden Techniken der Modellierung, Simulation und Reglerentwicklung besprochen. Bei den Modellen werden einfache Ersatzschaltbilder für physiologische Abläufe hergeleitet und erklärt wie damit Sensoren, Regler und Aktoren gesteuert werden. MATLAB und SIMULINK sind die eingesetzten Entwicklungswerkzeuge.
Literatur
  • Leonhardt, S., & Walter, M. (2016). Medizintechnische Systeme. Berlin, Heidelberg: Springer Vieweg.
  • Werner, J. (2005). Kooperative und autonome Systeme der Medizintechnik. München: Oldenbourg.
  • Oczenski, W. (2017). Atmen : Atemhilfen ; Atemphysiologie und Beatmungstechnik: Georg Thieme Verlag KG.
Lehrveranstaltung L1130: Six Sigma Methodik im Qualitätsmanagement
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten
Dozenten Prof. Claus Emmelmann
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

  • Fokus Six Sigma

  • Einführung und Einordnung

  • Grundbegriffe der Qualitätssicherung

  • Mess- und Prüfmittel in der Qualitätssicherung

Werkzeuge des Qualitätsmanagements


Qualitätsmanagement-Methodik Six Sigma: DMAIC
Literatur

    Pfeifer, T.: Qualitätsmanagement : Strategien, Methoden, Techniken, 4. Aufl., München 2008

    Pfeifer, T.: Praxishandbuch Qualitätsmanagement, München 1996

    Geiger, W., Kotte, W.: Handbuch Qualität : Grundlagen und Elemente des Qualitätsmanagements: Systeme, Perspektiven, 5. Aufl., Wiesbaden 2008
Lehrveranstaltung L1630: Technische Dynamik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Dozenten Prof. Robert Seifried
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  1. Modellierung von Mehrkörpersystemen
  2. Kinematische und kinetische Grundlagen
  3. Bindungen
  4. Mehrkörpersysteme in Minimalkoordinaten
  5. Zustandsraum, Linearisierung und Modalanalyse
  6. Mehrkörpersysteme mit kinematischen Schleifen
  7. Mehrkörpersysteme in DAE-Form
  8. Nichtholonome Mehrkörpersysteme
  9. Experimentelle Methoden in der Dynamik
Literatur

Schiehlen, W.; Eberhard, P.: Technische Dynamik, 4. Auflage, Vieweg+Teubner: Wiesbaden, 2014.

Woernle, C.: Mehrkörpersysteme, Springer: Heidelberg, 2011.

Seifried, R.: Dynamics of Underactuated Multibody Systems, Springer, 2014.
Lehrveranstaltung L0176: Reliability in Engineering Dynamics
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min.
Dozenten Prof. Uwe Weltin
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Method for calculation and testing of reliability of dynamic machine systems 

  • Modeling
  • System identification
  • Simulation
  • Processing of measurement data
  • Damage accumulation
  • Test planning and execution
Literatur

Bertsche, B.: Reliability in Automotive and Mechanical Engineering. Springer, 2008. ISBN: 978-3-540-33969-4

Inman, Daniel J.: Engineering Vibration. Prentice Hall, 3rd Ed., 2007. ISBN-13: 978-0132281737

Dresig, H., Holzweißig, F.: Maschinendynamik, Springer Verlag, 9. Auflage, 2009. ISBN 3540876936.

VDA (Hg.): Zuverlässigkeitssicherung bei Automobilherstellern und Lieferanten. Band 3 Teil 2, 3. überarbeitete Auflage, 2004. ISSN 0943-9412
Lehrveranstaltung L1303: Reliability in Engineering Dynamics
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Dozenten Prof. Uwe Weltin
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1302: Angewandte Humanoide Robotik
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Angewandte Humanoide Robotik (L1794) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 6 6
Modulverantwortlicher Patrick Göttsch
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Objektorientierte Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen
  • Grundlagen der Regelungstechnik
  • Control systems theory and design
  • Mechanik
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Die Studierenden können Eigenschaften der humanoiden Robotik nennen und erläutern.
  • Die Studierenden können die grundlegenden Theorien, Zusammenhänge und Methoden der Vorwärts- & Rückwärtskinematik von humanoiden Robotersystemen erklären.
  • Die Studierenden können Regelkonzepte für verschiedene Aufgaben der Humanoiden Robotik anwenden.
Fertigkeiten
  • Die Studierenden können die Modelle der Systeme der humanoiden Robotik in Matlab und C++ implementieren und diese Modelle für Bewegungen des Roboters oder andere Aufgaben nutzen.
  • Sie sind in der Lage die Modelle in Matlab für Simulationen zu nutzen und dann ggf. auch mit C++ Code auf dem realen Robotersystem zu testen.
  • Sie sind darüber hinaus in der Lage, für eine abstrakte Aufgabenstellung, für die es keine standardisierte Lösung gibt, Methoden auszuwählen, die zu gewünschten Ergebnissen führen.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Die Studierenden können in fachlich gemischten Teams gemeinsame Lösungen entwickeln und diese vor anderen vertreten.
  • Sie sind in der Lage angemessenes Feedback zu geben und mit Rückmeldungen zu ihren eigenen Leistungen konstruktiv umzugehen.
Selbstständigkeit
  • Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Informationen aus den angegebenen Literaturquellen zu beschaffen und in den Kontext der Lehrveranstaltung zu setzen.
  • Sie können sich eigenständig Aufgaben definieren und geeignete Mittel zur Umsetzung einsetzen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 96, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang 5-10 Seiten
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Bio- und Medizintechnik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1794: Angewandte Humanoide Robotik
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 6
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 96, Präsenzstudium 84
Dozenten Patrick Göttsch
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt
  • Grundlagen der Kinematik
  • Grundlagen der statischen und dynamischen Stabilität humanoider Robotersysteme
  • Verknüpfung verschiedener Entwicklungsumgebungen (Matlab, C++, etc.)
  • Einarbeitung in die notwendigen Frameworks
  • Bearbeitung einer Projektaufgabe im Team
  • Präsentation und Demonstration von Zwischen- und Endergebnissen
Literatur
  • B. Siciliano, O. Khatib. "Handbook of Robotics. Part A: Robotics Foundations", Springer (2008)

Modul M1269: Labor Cyber-Physical Systems
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Labor Cyber-Physical Systems (L1740) Projekt-/problembasierte 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
Studienleistung Keine
Prüfung Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang Durchführung und Beschreibung sämtlicher Versuche
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Mathematik & Ingenieurwissenschaften: 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 Projekt-/problembasierte 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 M1306: Control Lab C
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Praktikum Regelungstechnik IX (L1836) Laborpraktikum 1 1
Praktikum Regelungstechnik VII (L1834) Laborpraktikum 1 1
Praktikum Regelungstechnik VIII (L1835) Laborpraktikum 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Herbert Werner
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • State space methods
  • LQG control
  • H2 and H-infinity optimal control
  • uncertain plant models and robust control
  •  LPV control
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Students can explain the difference between validation of a control lop in simulation and experimental validation
Fertigkeiten
  • Students are capable of applying basic system identification tools (Matlab System Identification Toolbox) to identify a dynamic model that can be used for controller synthesis
  • They are capable of using standard software tools (Matlab Control Toolbox) for the design and implementation of LQG controllers
  • They are capable of using standard software tools (Matlab Robust Control Toolbox) for the mixed-sensitivity design and the implementation of H-infinity optimal controllers
  • They are capable of representing model uncertainty, and of designing and implementing a robust controller
  • They are capable of using standard software tools (Matlab Robust Control Toolbox) for the design and the implementation of LPV gain-scheduled controllers
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Students can work in teams to conduct experiments and document the results
Selbstständigkeit
  • Students can independently carry out simulation studies to design and validate control loops
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Leistungspunkte 3
Studienleistung Keine
Prüfung Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang 1
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1836: Control Lab IX
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Herbert Werner, Patrick Göttsch, Adwait Datar
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt

One of the offered experiments in control theory.
Literatur

Experiment Guides
Lehrveranstaltung L1834: Control Lab VII
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Herbert Werner, Patrick Göttsch
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt

One of the offered experiments in control theory.
Literatur

Experiment Guides
Lehrveranstaltung L1835: Control Lab VIII
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Herbert Werner, Patrick Göttsch, Adwait Datar
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt

One of the offered experiments in control theory.
Literatur

Experiment Guides

Modul M1281: Ausgewählte Themen der Schwingungslehre
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Ausgewählte Themen der Schwingungslehre (L1743) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 4 6
Modulverantwortlicher Prof. Norbert Hoffmann
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Technische Schwingungslehre
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen Studierende sind in der Lage bestehende Begriffe und Konzepte der Höheren Schwingungslehre wiederzugeben und neue Begriffe und Konzepte zu entwickeln.
Fertigkeiten Studierende sind in der Lage bestehende Verfahren und Methoden der Höheren Schwingungslehre anzuwenden und neue Verfahren und Methoden zu entwickeln.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Studierende können Arbeitsergebnisse auch in Gruppen erzielen.
Selbstständigkeit Studierende können eigenständig vorgegebene Forschungsaufgaben angehen und selbständig neue Forschungsaufgaben identifizieren und bearbeiten.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 2 Stunden
Zuordnung zu folgenden Curricula Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Produktentwicklung und Produktion: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1743: Ausgewählte Themen der Schwingungslehre
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Prof. Norbert Hoffmann, Merten Tiedemann, Sebastian Kruse
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Aktuelle Forschungsthemen der Schwingungslehre.
Literatur Aktuelle Veröffentlichungen

Modul M0835: Humanoide Robotik
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Humanoide Robotik (L0663) Seminar 2 2
Modulverantwortlicher Patrick Göttsch
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse


  • Grundlagen der Regelungstechnik
  • Control systems theory and design
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Die Studierenden können Eigenschaften der humanoiden Robotik nennen und erläutern.
  • Die Studierenden können Regelkonzepte für verschiedene Aufgaben der Humanoiden Robotik anwenden.
Fertigkeiten
  • Die Studierenden erarbeiten sich neues Wissen zu ausgewählten Aspekten der humanoiden Robotik aus ausgewählten Literaturquellen.
  • Die Studierenden abstrahieren und fassen die Inhalte zusammen, um sie den anderen Teilnehmern zu präsentieren.

  • Die Studierenden üben gemeinsam  Erstellung und Halten einer Präsentation 
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Die Studierenden können in fachlich gemischten Teams gemeinsame Lösungen entwickeln und diese vor anderen vertreten.
  • Sie sind in der Lage angemessenes Feedback zu geben und mit Rückmeldungen zu ihren eigenen Leistungen konstruktiv umzugehen.
Selbstständigkeit
  • Die Studierenden bewerten selbständig Vor- und Nachteile von Präsentationsformen für bestimmte Aufgaben und sie wählen eigenverantwortlich die jeweils beste Lösung aus.
  • Die Studierenden erarbeiten sich selbständig ein 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.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Leistungspunkte 2
Studienleistung Keine
Prüfung Referat
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: 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
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0663: Humanoide Robotik
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Patrick Göttsch
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Grundlagen der Regelungstechnik
  • Control systems theory and design
Literatur

- B. Siciliano, O. Khatib. "Handbook of Robotics. Part A: Robotics Foundations",

Springer (2008).

Modul M0838: Linear and Nonlinear System Identifikation
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Lineare und Nichtlineare Systemidentifikation (L0660) Vorlesung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Herbert Werner
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Classical control (frequency response, root locus)
  • State space methods
  • Discrete-time systems
  • Linear algebra, singular value decomposition
  • Basic knowledge about stochastic processes
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Students can explain the general framework of the prediction error method and its application to a variety of linear and nonlinear model structures
  • They can explain how multilayer perceptron networks are used to model nonlinear dynamics
  • They can explain how an approximate predictive control scheme can be based on neural network models
  • They can explain the idea of subspace identification and its relation to Kalman realisation theory
Fertigkeiten
  • Students are capable of applying the predicition error method to the experimental identification of linear and nonlinear models for dynamic systems
  • They are capable of implementing a nonlinear predictive control scheme based on a neural network model
  • They are capable of applying subspace algorithms to the experimental identification of linear models for dynamic systems
  • They can do the above using standard software tools (including the Matlab System Identification Toolbox)
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students can work in mixed groups on specific problems to arrive at joint solutions. 
Selbstständigkeit

Students are able to find required information in sources provided (lecture notes, literature, software documentation) and use it to solve given problems. 
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Leistungspunkte 3
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Künstliche Organe und Regenerative Medizin: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Implantate und Endoprothesen: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Medizin- und Regelungstechnik: Pflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Management und Administration: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0660: Linear and Nonlinear System Identification
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Herbert Werner
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Prediction error method
  • Linear and nonlinear model structures
  • Nonlinear model structure based on multilayer perceptron network
  • Approximate predictive control based on multilayer perceptron network model
  • Subspace identification
Literatur
  • Lennart Ljung, System Identification - Theory for the User, Prentice Hall 1999
  • M. Norgaard, O. Ravn, N.K. Poulsen and L.K. Hansen, Neural Networks for Modeling and Control of Dynamic Systems, Springer Verlag, London 2003
  • T. Kailath, A.H. Sayed and B. Hassibi, Linear Estimation, Prentice Hall 2000

Modul M0939: Control Lab A
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Praktikum Regelungstechnik I (L1093) Laborpraktikum 1 1
Praktikum Regelungstechnik II (L1291) Laborpraktikum 1 1
Praktikum Regelungstechnik III (L1665) Laborpraktikum 1 1
Praktikum Regelungstechnik IV (L1666) Laborpraktikum 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Herbert Werner
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • State space methods
  • LQG control
  • H2 and H-infinity optimal control
  • uncertain plant models and robust control
  •  LPV control
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Students can explain the difference between validation of a control lop in simulation and experimental validation
Fertigkeiten
  • Students are capable of applying basic system identification tools (Matlab System Identification Toolbox) to identify a dynamic model that can be used for controller synthesis
  • They are capable of using standard software tools (Matlab Control Toolbox) for the design and implementation of LQG controllers
  • They are capable of using standard software tools (Matlab Robust Control Toolbox) for the mixed-sensitivity design and the implementation of H-infinity optimal controllers
  • They are capable of representing model uncertainty, and of designing and implementing a robust controller
  • They are capable of using standard software tools (Matlab Robust Control Toolbox) for the design and the implementation of LPV gain-scheduled controllers
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Students can work in teams to conduct experiments and document the results
Selbstständigkeit
  • Students can independently carry out simulation studies to design and validate control loops
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 64, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 4
Studienleistung Keine
Prüfung Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang 1
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1093: Control Lab I
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Herbert Werner, Patrick Göttsch, Adwait Datar
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt One of the offered experiments in control theory.
Literatur

Experiment Guides
Lehrveranstaltung L1291: Control Lab II
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Herbert Werner, Patrick Göttsch, Adwait Datar
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt One of the offered experiments in control theory.
Literatur

Experiment Guides
Lehrveranstaltung L1665: Control Lab III
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Herbert Werner, Patrick Göttsch, Adwait Datar
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt One of the offered experiments in control theory.
Literatur

Experiment Guides
Lehrveranstaltung L1666: Control Lab IV
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Herbert Werner, Patrick Göttsch, Adwait Datar
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt One of the offered experiments in control theory.
Literatur

Experiment Guides

Modul M0924: Software für Eingebettete Systeme
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Software für Eingebettete Systeme (L1069) Vorlesung 2 3
Software für Eingebettete Systeme (L1070) Gruppenübung 3 3
Modulverantwortlicher Prof. Volker Turau
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Sehr gute Kenntnisse und Erfahrung in Programmiersprache C
  • Grundkenntnisse in Softwaretechnik
  • Prinzipielles Verständnis von Assembler Sprachen
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können die grundlegende Prinzipien und Vorgehensweisen für die Erstellung von Software für eingebettete Systeme erklären. Sie sind in der Lage, ereignisbasierte Programmiertechniken mittels Interrupts zu beschreiben. Sie kennen den Aufbau und Funktion eines konkreten Mikrocontrollers. Die Teilnehmer sind in der Lage, Anforderungen an Echtzeitsysteme zu erläutern. Sie können mindestens drei Scheduling Algorithmen für Echzeitbetriebssysteme erläutern (einschließlich Vor- und Nachteile)
Fertigkeiten Studierende erstellen interrupt-basierte Programme für einen konkreten Mikrocontroller. Sie erstellen und benutzen einen preemptiven scheduler. Sie setzen periphere Komponenten (Timer, ADCs, EEPROM) für komplexe Aufgaben eingebetteter System ein. Für den Anschluss externer Komponenten setzen sie serielle Protokolle ein.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
Selbstständigkeit
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1069: Software für Eingebettete Systeme
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Volker Turau
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • General-Purpose Processors
  • Programming the Atmel AVR
  • Interrupts
  • C für Embedded Systems
  • Standard Single Purpose Processors: Peripherals
  • Finite-State Machines
  • Speicher
  • Betriebssystem für Eingebettete Systeme
  • Echtzeit Eingebettete Systeme
Literatur
  1. Embedded System Design,  F. Vahid and T. Givargis,  John Wiley

  2. Programming Embedded Systems: With C and Gnu Development Tools, M. Barr and A. Massa, O'Reilly

  3. C und C++ für Embedded Systems,  F. Bollow, M. Homann, K. Köhn,  MITP

  4. The Art of Designing  Embedded Systems, J. Ganssle, Newnses

  5. Mikrocomputertechnik mit Controllern der Atmel AVR-RISC-Familie,  G. Schmitt, Oldenbourg

  6. Making Embedded Systems: Design Patterns for Great Software, E. White, O'Reilly
Lehrveranstaltung L1070: Software für Eingebettete Systeme
Typ Gruppenübung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Volker Turau
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0630: Robotics and Navigation in Medicine
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Robotik und Navigation in der Medizin (L0335) Vorlesung 2 3
Robotik und Navigation in der Medizin (L0338) Projektseminar 2 2
Robotik und Navigation in der Medizin (L0336) Gruppenübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Alexander Schlaefer
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • principles of math (algebra, analysis/calculus)
  • principles of programming, e.g., in Java or C++
  • solid R or Matlab skills
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

The students can explain kinematics and tracking systems in clinical contexts and illustrate systems and their components in detail. Systems can be evaluated with respect to collision detection and  safety and regulations. Students can assess typical systems regarding design and  limitations.
Fertigkeiten

The students are able to design and evaluate navigation systems and robotic systems for medical applications.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

The students discuss the results of other groups, provide helpful feedback and can incoorporate feedback into their work.
Selbstständigkeit

The students can reflect their knowledge and document the results of their work. They can present the results in an appropriate manner.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja 10 % Schriftliche Ausarbeitung
Ja 10 % Referat
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Medizintechnik: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Elektrotechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: 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
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Vertiefung Produktentwicklung: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Vertiefung Produktion: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Vertiefung Werkstoffe: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Bio- und Medizintechnik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0335: Robotics and Navigation in Medicine
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

- kinematics
- calibration
- tracking systems
- navigation and image guidance
- motion compensation
The seminar extends and complements the contents of the lecture with respect to recent research results.
Literatur

Spong et al.: Robot Modeling and Control, 2005
Troccaz: Medical Robotics, 2012
Further literature will be given in the lecture.
Lehrveranstaltung L0338: Robotics and Navigation in Medicine
Typ Projektseminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0336: Robotics and Navigation in Medicine
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1248: Compiler für Eingebettete Systeme
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Compiler für Eingebettete Systeme (L1692) Vorlesung 3 4
Compiler für Eingebettete Systeme (L1693) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Heiko Falk
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Modul "Eingebettete Systeme"

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

Die Bedeutung Eingebetteter Systeme steigt von Jahr zu Jahr. Innerhalb Eingebetteter Systeme steigt der Software-Anteil, der auf Prozessoren ausgeführt wird, aufgrund geringerer Kosten und höherer Flexibilität ebenso kontinuierlich. Wegen der besonderen Einsatzgebiete Eingebetteter Systeme kommen hier hochgradig spezialisierte Prozessoren zum Einsatz, die applikationsspezifisch auf ihr jeweiliges Einsatzgebiet ausgerichtet sind. Diese hochgradig spezialisierten Prozessoren stellen hohe Anforderungen an einen Compiler, der Code von hoher Qualität generieren soll. Nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage,

  • Struktur und Aufbau derartiger Compiler aufzuzeigen,
  • interne Zwischendarstellungen auf verschiedenen Abstraktionsniveaus zu unterscheiden und zu erklären, und
  • Probleme und Optimierungen in allen Compilerphasen zu beurteilen.

Wegen der hohen Anforderungen an Compiler für Eingebettete Systeme sind effektive Optimierungen unerlässlich. Die Studierenden lernen insbes.,

  • welche Arten von Optimierungen es auf Quellcode-Niveau gibt,
  • wie die Übersetzung von der Quellsprache nach Assembler abläuft,
  • welche Arten von Optimierungen auf Assembler-Niveau durchzuführen sind,
  • wie die Registerallokation vonstatten geht, und
  • wie Speicherhierarchien effizient ausgenutzt werden.

Da Compiler für Eingebettete Systeme oft verschiedene Zielfunktionen optimieren sollen (z.B. durchschnittliche oder worst-case Laufzeit, Energieverbrauch, Code-Größe), lernen die Studierenden den Einfluss von Optimierungen auf diese verschiedenen Zielfunktionen zu beurteilen.
Fertigkeiten

Studierende werden in die Lage versetzt, hochsprachlichen Programmcode in Maschinensprache zu übersetzen. Die Studierenden erwerben die Fähigkeit zu beurteilen, welche Art von Code-Optimierung innerhalb eines Compilers am effektivsten auf welchem Abstraktionsniveau (bspw. Quell- oder Assemblercode) durchzuführen ist.

Während der Übungen erwerben die Studierenden die Fähigkeit, einen funktionierenden Compiler mitsamt Optimierungen zu implementieren.
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
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1692: Compiler für Eingebettete Systeme
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Heiko Falk
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Einleitung und Motivation
  • Compiler für Eingebettete Systeme - Anforderungen und Abhängigkeiten
  • Interne Struktur von Compilern
  • Pre-Pass Optimierungen
  • HIR Optimierungen und Transformationen
  • Code-Generierung
  • LIR Optimierungen und Transformationen
  • Register-Allokation
  • WCET-bewusste Code-Generierung
  • Ausblick
Literatur
  • Peter Marwedel. Embedded System Design - Embedded Systems Foundations of Cyber-Physical Systems. 2nd Edition, Springer, 2012.
  • Steven S. Muchnick. Advanced Compiler Design and Implementation. Morgan Kaufmann, 1997.
  • Andrew W. Appel. Modern compiler implementation in C. Oxford University Press, 1998.
Lehrveranstaltung L1693: Compiler für Eingebettete Systeme
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Heiko Falk
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
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja 10 % Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung
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- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Avionik und Eingebettete Systeme: Wahlpflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Embedded Systems: 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 M0551: Pattern Recognition and Data Compression
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Mustererkennung und Datenkompression (L0128) Vorlesung 4 6
Modulverantwortlicher Prof. Rolf-Rainer Grigat
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

Linear algebra (including PCA, unitary transforms), stochastics and statistics, binary arithmetics
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students can name the basic concepts of pattern recognition and data compression.

Students are able to discuss logical connections between the concepts covered in the course and to explain them by means of examples.
Fertigkeiten

Students can apply statistical methods to classification problems in pattern recognition and to prediction in data compression. On a sound theoretical and methodical basis they can analyze characteristic value assignments and classifications and describe data compression and video signal coding. They are able to use highly sophisticated methods and processes of the subject area. Students are capable of assessing different solution approaches in multidimensional decision-making areas.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

k.A.
Selbstständigkeit

Students are capable of identifying problems independently and of solving them scientifically, using the methods they have learnt.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 60 Minuten, Umfang Vorlesung und Materialien im StudIP
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Elektrotechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0128: Pattern Recognition and Data Compression
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Prof. Rolf-Rainer Grigat
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Structure of a pattern recognition system, statistical decision theory, classification based on statistical models, polynomial regression, dimension reduction, multilayer perceptron regression, radial basis functions, support vector machines, unsupervised learning and clustering, algorithm-independent machine learning, mixture models and EM, adaptive basis function models and boosting, Markov random fields

Information, entropy, redundancy, mutual information, Markov processes, basic coding schemes (code length, run length coding, prefix-free codes), entropy coding (Huffman, arithmetic coding), dictionary coding (LZ77/Deflate/LZMA2, LZ78/LZW), prediction, DPCM, CALIC, quantization (scalar and vector quantization), transform coding, prediction, decorrelation (DPCM, DCT, hybrid DCT, JPEG, JPEG-LS), motion estimation, subband coding, wavelets, HEVC (H.265,MPEG-H)
Literatur

Schürmann: Pattern Classification, Wiley 1996
Murphy, Machine Learning, MIT Press, 2012
Barber, Bayesian Reasoning and Machine Learning, Cambridge, 2012
Duda, Hart, Stork: Pattern Classification, Wiley, 2001
Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning, Springer 2006

Salomon, Data Compression, the Complete Reference, Springer, 2000
Sayood, Introduction to Data Compression, Morgan Kaufmann, 2006
Ohm, Multimedia Communication Technology, Springer, 2004
Solari, Digital video and audio compression, McGraw-Hill, 1997
Tekalp, Digital Video Processing, Prentice Hall, 1995

Modul M0550: Digital Image Analysis
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Digitale Bildanalyse (L0126) Vorlesung 4 6
Modulverantwortlicher Prof. Rolf-Rainer Grigat
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

System theory of one-dimensional signals (convolution and correlation, sampling theory, interpolation and decimation, Fourier transform, linear time-invariant systems), linear algebra (Eigenvalue decomposition, SVD), basic stochastics and statistics (expectation values, influence of sample size, correlation and covariance, normal distribution and its parameters), basics of Matlab, basics in optics
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students can

  • Describe imaging processes
  • Depict the physics of sensorics
  • Explain linear and non-linear filtering of signals
  • Establish interdisciplinary connections in the subject area and arrange them in their context
  • Interpret effects of the most important classes of imaging sensors and displays using mathematical methods and physical models.
Fertigkeiten

Students are able to

  • Use highly sophisticated methods and procedures of the subject area
  • Identify problems and develop and implement creative solutions.

Students can solve simple arithmetical problems relating to the specification and design of image processing and image analysis systems.

Students are able to assess different solution approaches in multidimensional decision-making areas.

Students can undertake a prototypical analysis of processes in Matlab.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz k.A.
Selbstständigkeit

Students can solve image analysis tasks independently using the relevant literature.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 60 Minuten, Umfang Vorlesung und Materialien im StudIP
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Medizintechnik: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Medizintechnik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0126: Digital Image Analysis
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Prof. Rolf-Rainer Grigat
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Image representation, definition of images and volume data sets, illumination, radiometry, multispectral imaging, reflectivities, shape from shading
  • Perception of luminance and color, color spaces and transforms, color matching functions, human visual system, color appearance models
  • imaging sensors (CMOS, CCD, HDR, X-ray, IR), sensor characterization(EMVA1288), lenses and optics
  • spatio-temporal sampling (interpolation, decimation, aliasing, leakage, moiré, flicker, apertures)
  • features (filters, edge detection, morphology, invariance, statistical features, texture)
  • optical flow ( variational methods, quadratic optimization, Euler-Lagrange equations)
  • segmentation (distance, region growing, cluster analysis, active contours, level sets, energy minimization and graph cuts)
  • registration (distance and similarity, variational calculus, iterative closest points)
Literatur

Bredies/Lorenz, Mathematische Bildverarbeitung, Vieweg, 2011
Wedel/Cremers, Stereo Scene Flow for 3D Motion Analysis, Springer 2011
Handels, Medizinische Bildverarbeitung, Vieweg, 2000
Pratt, Digital Image Processing, Wiley, 2001
Jain, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall, 1989

Modul M0623: Intelligent Systems in Medicine
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Intelligente Systeme in der Medizin (L0331) Vorlesung 2 3
Intelligente Systeme in der Medizin (L0334) Projektseminar 2 2
Intelligente Systeme in der Medizin (L0333) Gruppenübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Alexander Schlaefer
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • principles of math (algebra, analysis/calculus)
  • principles of stochastics
  • principles of programming, Java/C++ and R/Matlab
  • advanced programming skills
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

The students are able to analyze and solve clinical treatment planning and decision support problems using methods for search, optimization, and planning. They are able to explain methods for classification and their respective advantages and disadvantages in clinical contexts. The students can compare  different methods for representing medical knowledge. They can evaluate methods in the context of clinical data  and explain challenges due to the clinical nature of the data and its acquisition and due to privacy and safety requirements.
Fertigkeiten

The students can give reasons for selecting and adapting methods for classification, regression, and prediction. They can assess the methods based on actual patient data and evaluate the implemented methods.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

The students discuss the results of other groups, provide helpful feedback and can incoorporate feedback into their work.
Selbstständigkeit

The students can reflect their knowledge and document the results of their work. They can present the results in an appropriate manner.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja 10 % Schriftliche Ausarbeitung
Ja 10 % Referat
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Medizintechnik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Systemtechnik - Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: 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
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Bio- und Medizintechnik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0331: Intelligent Systems in Medicine
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

- methods for search, optimization,  planning,  classification, regression and prediction in a clinical context
- representation of medical knowledge
- understanding challenges due to clinical and patient related data and data acquisition
The students will work in groups to apply the methods introduced during the lecture using problem based learning.
Literatur

Russel & Norvig: Artificial Intelligence: a Modern Approach, 2012
Berner: Clinical Decision Support Systems: Theory and Practice, 2007
Greenes: Clinical Decision Support: The Road Ahead, 2007
Further literature will be given in the lecture
Lehrveranstaltung L0334: Intelligent Systems in Medicine
Typ Projektseminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0333: Intelligent Systems in Medicine
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0552: 3D Computer Vision
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
3D Computer Vision (L0129) Vorlesung 2 3
3D Computer Vision (L0130) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Rolf-Rainer Grigat
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Knowlege of the modules Digital Image Analysis and Pattern Recognition and Data Compression are used in the practical task
  • Linear Algebra (including PCA, SVD), nonlinear optimization (Levenberg-Marquardt), basics of stochastics and basics of Matlab are required and cannot be explained in detail during the lecture.
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students can explain and describe the field of projective geometry.
Fertigkeiten

Students are capable of

  • Implementing an exemplary 3D or volumetric analysis task
  • Using highly sophisticated methods and procedures of the subject area
  • Identifying problems and
  • Developing and implementing creative solution suggestions.

With assistance from the teacher students are able to link the contents of the three subject areas (modules)

  • Digital Image Analysis 
  • Pattern Recognition and Data Compression
    and 
  • 3D Computer Vision 

in practical assignments.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students can collaborate in a small team on the practical realization and testing of a system to reconstruct a three-dimensional scene or to evaluate volume data sets.
Selbstständigkeit

Students are able to solve simple tasks independently with reference to the contents of the lectures and the exercise sets.

Students are able to solve detailed problems independently with the aid of the tutorial’s programming task.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 60 Minuten, Umfang Vorlesung und Materialien im StudIP
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Systemtechnik - Robotik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Mechanical Engineering and Management: Vertiefung Mechatronik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0129: 3D Computer Vision
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Rolf-Rainer Grigat
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Projective Geometry and Transformations in 2D und 3D in homogeneous coordinates
  • Projection matrix, calibration
  • Epipolar Geometry, fundamental and essential matrices, weak calibration, 5 point algorithm
  • Homographies 2D and 3D
  • Trifocal Tensor
  • Correspondence search
Literatur
  • Skriptum Grigat/Wenzel
  • Hartley, Zisserman: Multiple View Geometry in Computer Vision. Cambridge 2003.
Lehrveranstaltung L0130: 3D Computer Vision
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Rolf-Rainer Grigat
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0633: Industrial Process Automation
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Prozessautomatisierungstechnik (L0344) Vorlesung 2 3
Prozessautomatisierungstechnik (L0345) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Alexander Schlaefer
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

mathematics and optimization methods
principles of automata 
principles of algorithms and data structures
programming skills
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

The students can evaluate and assess discrete event systems. They can evaluate properties of processes and explain methods for process analysis. The students can compare methods for process modelling and select an appropriate method for actual problems. They can discuss scheduling methods in the context of actual problems and give a detailed explanation of advantages and disadvantages of different programming methods. The students can relate process automation to methods from robotics and sensor systems as well as to recent topics like 'cyberphysical systems' and 'industry 4.0'.
Fertigkeiten

The students are able to develop and model processes and evaluate them accordingly. This involves taking into account optimal scheduling, understanding algorithmic complexity, and implementation using PLCs.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

The students work in teams to solve problems.
Selbstständigkeit

The students can reflect their knowledge and document the results of their work. 
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Nein 10 % Übungsaufgaben
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Bioverfahrenstechnik: Vertiefung A - Allgemeine Bioverfahrenstechnik: Wahlpflicht
Chemical and Bioprocess Engineering: Vertiefung Chemische Verfahrenstechnik: Wahlpflicht
Chemical and Bioprocess Engineering: Vertiefung Allgemeine Verfahrenstechnik: Wahlpflicht
Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Kabinensysteme: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Mechatronik: Wahlpflicht
Mechanical Engineering and Management: Vertiefung Mechatronik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Verfahrenstechnik: Vertiefung Chemische Verfahrenstechnik: Wahlpflicht
Verfahrenstechnik: Vertiefung Allgemeine Verfahrenstechnik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0344: Industrial Process Automation
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

- foundations of problem solving and system modeling, discrete event systems
- properties of processes, modeling using automata and Petri-nets
- design considerations for processes (mutex, deadlock avoidance, liveness)
- optimal scheduling for processes
- optimal decisions when planning manufacturing systems, decisions under uncertainty
- software design and software architectures for automation, PLCs
Literatur

J. Lunze: „Automatisierungstechnik“, Oldenbourg Verlag, 2012
Reisig: Petrinetze: Modellierungstechnik, Analysemethoden, Fallstudien; Vieweg+Teubner 2010
Hrúz, Zhou: Modeling and Control of Discrete-event Dynamic Systems; Springer 2007
Li, Zhou: Deadlock Resolution in Automated Manufacturing Systems, Springer 2009
Pinedo: Planning and Scheduling in Manufacturing and Services, Springer 2009
Lehrveranstaltung L0345: Industrial Process Automation
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Alexander Schlaefer
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0677: Digital Signal Processing and Digital Filters
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Digitale Signalverarbeitung und Digitale Filter (L0446) Vorlesung 3 4
Digitale Signalverarbeitung und Digitale Filter (L0447) Hörsaalübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Gerhard Bauch
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematics 1-3
  • Signals and Systems
  • Fundamentals of signal and system theory as well as random processes.
  • Fundamentals of spectral transforms (Fourier series, Fourier transform, Laplace transform)
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen The students know and understand basic algorithms of digital signal processing. They are familiar with the spectral transforms of discrete-time signals and are able to describe and analyse signals and systems in time and image domain. They know basic structures of digital filters and can identify and assess important properties including stability. They are aware of the effects caused by quantization of filter coefficients and signals. They are familiar with the basics of adaptive filters. They can perform traditional and parametric methods of spectrum estimation, also taking a limited observation window into account.
Fertigkeiten The students are able to apply methods of digital signal processing to new problems. They can choose and parameterize suitable filter striuctures. In particular, the can design adaptive filters according to the minimum mean squared error (MMSE) criterion and develop an efficient implementation, e.g. based on the LMS or RLS algorithm.  Furthermore, the students are able to apply methods of spectrum estimation and to take the effects of a limited observation window into account.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

The students can jointly solve specific problems.
Selbstständigkeit

The students are able to acquire relevant information from appropriate literature sources. They can control their level of knowledge during the lecture period by solving tutorial problems, software tools, clicker system.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht
Mechanical Engineering and Management: Vertiefung Mechatronik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Microelectronics Complements: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0446: Digital Signal Processing and Digital Filters
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

  • Transforms of discrete-time signals:

    • Discrete-time Fourier Transform (DTFT)

    • Discrete Fourier-Transform (DFT), Fast Fourier Transform (FFT)

    • Z-Transform

  • Correspondence of continuous-time and discrete-time signals, sampling, sampling theorem

  • Fast convolution, Overlap-Add-Method, Overlap-Save-Method

  • Fundamental structures and basic types of digital filters

  • Characterization of digital filters using pole-zero plots, important properties of digital filters

  • Quantization effects

  • Design of linear-phase filters

  • Fundamentals of stochastic signal processing and adaptive filters

    • MMSE criterion

    • Wiener Filter

    • LMS- and RLS-algorithm

  • Traditional and parametric methods of spectrum estimation
Literatur

K.-D. Kammeyer, K. Kroschel: Digitale Signalverarbeitung. Vieweg Teubner.

V. Oppenheim, R. W. Schafer, J. R. Buck: Zeitdiskrete Signalverarbeitung. Pearson StudiumA. V.

W. Hess: Digitale Filter. Teubner.

Oppenheim, R. W. Schafer: Digital signal processing. Prentice Hall.

S. Haykin:  Adaptive flter theory.

L. B. Jackson: Digital filters and signal processing. Kluwer.

T.W. Parks, C.S. Burrus: Digital filter design. Wiley.
Lehrveranstaltung L0447: Digital Signal Processing and Digital Filters
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0832: Advanced Topics in Control
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Ausgewählte Themen der Regelungstechnik (L0661) Vorlesung 2 3
Ausgewählte Themen der Regelungstechnik (L0662) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Herbert Werner
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse H-infinity optimal control, mixed-sensitivity design, linear matrix inequalities 
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Students can explain the advantages and shortcomings of the classical gain scheduling approach
  • They can explain the representation of nonlinear systems in the form of quasi-LPV systems
  • They can explain how stability and performance conditions for LPV systems can be formulated as LMI conditions
  • They can explain how gridding techniques can be used to solve analysis and synthesis problems for LPV systems
  • They are familiar with polytopic and LFT representations of LPV systems and some of the basic synthesis techniques associated with each of these model structures


  • Students can explain how graph theoretic concepts are used to represent the communication topology of multiagent systems
  • They can explain the convergence properties of  first order consensus protocols
  • They can explain analysis and synthesis conditions for formation control loops involving either LTI or LPV agent models


  • Students can explain the state space representation of spatially invariant distributed systems that are discretized according to an actuator/sensor array
  • They can explain (in outline) the extension of the bounded real lemma to such distributed systems and the associated synthesis conditions for distributed controllers
Fertigkeiten
  • Students are capable of constructing LPV models of nonlinear plants and carry out a mixed-sensitivity design of gain-scheduled controllers; they can do this using polytopic, LFT or general LPV models 
  • They are able to use standard software tools (Matlab robust control toolbox) for these tasks


  • Students are able to design distributed formation controllers for groups of agents with either LTI or LPV dynamics, using Matlab tools provided


  • Students are able to design distributed controllers for spatially interconnected systems, using the Matlab MD-toolbox
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Students can work in small groups and arrive at joint results.
Selbstständigkeit

Students are able to find required information in sources provided (lecture notes, literature, software documentation) and use it to solve given problems. 


 
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Flugzeugsysteme: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Avionik und Eingebettete Systeme: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Systemtechnik - Robotik: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Mechatronik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Implantate und Endoprothesen: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Medizin- und Regelungstechnik: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Management und Administration: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Künstliche Organe und Regenerative Medizin: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0661: Advanced Topics in Control
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Herbert Werner
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Linear Parameter-Varying (LPV) Gain Scheduling

    - Linearizing gain scheduling, hidden coupling
    - Jacobian linearization vs. quasi-LPV models
    - Stability and induced L2 norm of LPV systems
    - Synthesis of LPV controllers based on the two-sided projection lemma
    - Simplifications: controller synthesis for polytopic and LFT models
    - Experimental identification of LPV models
    - Controller synthesis based on input/output models
    - Applications: LPV torque vectoring for electric vehicles, LPV control of a robotic manipulator
  • Control of Multi-Agent Systems

    - Communication graphs
    - Spectral properties of the graph Laplacian
    - First and second order consensus protocols
    - Formation control, stability and performance
    - LPV models for agents subject to nonholonomic constraints
    - Application: formation control for a team of quadrotor helicopters
  • Control of Spatially Interconnected Systems

    - Multidimensional signals, l2 and L2 signal norm
    - Multidimensional systems in Roesser state space form
    - Extension of real-bounded lemma to spatially interconnected systems
    - LMI-based synthesis of distributed controllers
    - Spatial LPV control of spatially varying systems
    - Applications: control of temperature profiles, vibration damping for an actuated beam
Literatur
  • Werner, H., Lecture Notes "Advanced Topics in Control"
  • Selection of relevant research papers made available as pdf documents via StudIP
Lehrveranstaltung L0662: Advanced Topics in Control
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Herbert Werner
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1173: Angewandte Statistik für Ingenieure
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Angewandte Statistik für Ingenieure (L1584) Vorlesung 2 3
Angewandte Statistik für Ingenieure (L1586) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 2 2
Angewandte Statistik für Ingenieure (L1585) Gruppenübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Michael Morlock
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundlegende Kenntnisse statistischen Vorgehens
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studenten können die Einsatzgebiete der statistischen Verfahren, die in der Veranstaltung besprochen werden und die Voraussetzungen für den Einsatz des entsprechenden Verfahrens erläutern.
Fertigkeiten

Die Studenten können das verwendete Statistikprogramm zur Lösung von statistischen Fragestellungen einsetzen und die Ergebnisse fachgerecht darstellen und interpretieren.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Gruppenarbeit, gemeinsam Ergebnisse präsentieren
Selbstständigkeit

Fragestellung verstehen und selbständig lösen
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja Keiner Schriftliche Ausarbeitung
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 minuten, 28 Fragen
Zuordnung zu folgenden Curricula Mechanical Engineering and Management: Vertiefung Management: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Bio- und Medizintechnik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1584: Angewandte Statistik für Ingenieure
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Michael Morlock
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

Inhalt (deutsch)

Lösung statistischer Fragestellungen unter Anwendung eines gebräuchlichen Statistikprogrammes. Die vermittelten statistischen Tests und Vorgehensweisen beinhalten:

•          Wahl des statistischen Verfahrens

•          Einfluss der Gruppengröße auf die Ergebnisse

•          Chi quadrat test

•          Regression und Korrelation mit einer unabhängigen Variablen

•          Regression und Korrelation mit mehreren unabhängigen Variablen

•          Varianzanalyse mit eine unabhängigen Variablen

•          Varianzanalyse mit mehreren unabhängigen Variablen

•          Diskriminantenanalyse

•          Analyse kategorischer Daten

•          Nichtparametrische Statistik

•          Überlebensanalysen
Literatur

Applied Regression Analysis and Multivariable Methods, 3rd Edition, David G. Kleinbaum Emory University, Lawrence L. Kupper University of North Carolina at Chapel Hill, Keith E. Muller University of North Carolina at Chapel Hill, Azhar Nizam Emory University, Published by Duxbury Press, CB © 1998, ISBN/ISSN: 0-534-20910-6
Lehrveranstaltung L1586: Angewandte Statistik für Ingenieure
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Michael Morlock
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

Die Studenten bekommen in Kleingruppen (n=5) eine Fragestellung, zu deren Beantwortung sie sowohl die Datenerhebung als auch die Analyse durchführen und die Ergebnisse in Form eines executive summaries in der letzten Vorlesung vorstellen müssen.
Literatur

Selbst zu finden
Lehrveranstaltung L1585: Angewandte Statistik für Ingenieure
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Michael Morlock
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

Anhand von praktischen Fragestellungen werden die wichtigsten statistischen Verfahren angewendet und gleichzeitig in die Benutzung der kommerziell am häufigsten eingesetzten Software eingeführt und deren Benutzung geübt.

Literatur

Student Solutions Manual for Kleinbaum/Kupper/Muller/Nizam's Applied Regression Analysis and Multivariable Methods, 3rd Edition, David G. Kleinbaum Emory University Lawrence L. Kupper University of North Carolina at Chapel Hill, Keith E. Muller University of North Carolina at Chapel Hill, Azhar Nizam Emory University, Published by Duxbury Press, Paperbound © 1998, ISBN/ISSN: 0-534-20913-0

Modul M1204: Modellierung und Optimierung in der Dynamik
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Flexible Mehrkörpersysteme (L1632) Vorlesung 2 3
Optimierung dynamischer Systeme (L1633) Vorlesung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Robert Seifried
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematik I, II, III
  • Mechanik I, II, III, IV
  • Simulation dynamischer Systeme
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierenden besitzen nach erfolgreichem Besuch des Moduls grundlegende Kenntnis und Verständnis der Modellierung, Simulation und Analyse komplexer starrer und flexibler Mehrkörpersysteme und Methoden zur Optimierung dynamischer Systeme.
Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage

+ ganzheitlich zu Denken

+ grundlegende Problemstellungen aus der Dynamik starrer und flexibler Mehrkörpersysteme selbständig, sicher,
kritisch und bedarfsgerecht zu analysieren und zu optimieren

+ dynamische Problem mathematisch zu beschreiben 

+ dynamische Probleme zu optimieren
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können

+ in heterogen zusammengesetzten Gruppen Aufgaben lösen und die Arbeitsergebnisse dokumentieren.
Selbstständigkeit

Studierende sind fähig

+ ihren Kenntnisstand mit Hilfe von Übungsaufgaben einzuschätzen.

+ sich zur Lösung von forschungsorientierten Aufgaben notwendiges Wissen eigenständig zu erschließen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Energietechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Flugzeugsysteme: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1632: Flexible Mehrkörpersysteme
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Robert Seifried
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  1. Grundlagen von Mehrkörpersystemen
  2. Kontinuumsmechanische Grundlagen
  3. Lineare finite Elemente Modelle und Modellreduktion
  4. Nichtlineare finite Elemente Modelle: Absolute Nodal Coordinate Formulation
  5. Kinematik eines elastischen Körpers
  6. Kinetik eines elastischen Körpers
  7. Zusammenbau des Gesamtsystems
Literatur

Schwertassek, R. und Wallrapp, O.: Dynamik flexibler Mehrkörpersysteme. Braunschweig, Vieweg, 1999.

Seifried, R.: Dynamics of Underactuated Multibody Systems, Springer, 2014.

Shabana, A.A.: Dynamics of Multibody Systems. Cambridge Univ. Press, Cambridge, 2004, 3. Auflage.


Lehrveranstaltung L1633: Optimierung dynamischer Systeme
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Robert Seifried, Dr. Leo Dostal
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  1. Formulierung des Optimierungsproblems und Klassifikation
  2. Skalare Optimierung
  3. Sensitivitätsanalyse
  4. Parameteroptimierung ohne Nebenbedingungen
  5. Parameteroptimierung mit Nebenbedingungen
  6. Stochastische Optimierungsverfahren
  7. Mehrkriterienoptimierung
  8. Topologieoptimierung
Literatur

Bestle, D.: Analyse und Optimierung von Mehrkörpersystemen. Springer, Berlin, 1994.

Nocedal, J. , Wright , S.J. : Numerical Optimization. New York: Springer, 2006.

Modul M1229: Control Lab B
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Praktikum Regelungstechnik V (L1667) Laborpraktikum 1 1
Praktikum Regelungstechnik VI (L1668) Laborpraktikum 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Herbert Werner
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • State space methods
  • LQG control
  • H2 and H-infinity optimal control
  • uncertain plant models and robust control
  •  LPV control
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Students can explain the difference between validation of a control lop in simulation and experimental validation
Fertigkeiten
  • Students are capable of applying basic system identification tools (Matlab System Identification Toolbox) to identify a dynamic model that can be used for controller synthesis
  • They are capable of using standard software tools (Matlab Control Toolbox) for the design and implementation of LQG controllers
  • They are capable of using standard software tools (Matlab Robust Control Toolbox) for the mixed-sensitivity design and the implementation of H-infinity optimal controllers
  • They are capable of representing model uncertainty, and of designing and implementing a robust controller
  • They are capable of using standard software tools (Matlab Robust Control Toolbox) for the design and the implementation of LPV gain-scheduled controllers
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Students can work in teams to conduct experiments and document the results
Selbstständigkeit
  • Students can independently carry out simulation studies to design and validate control loops
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Leistungspunkte 2
Studienleistung Keine
Prüfung Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang 1
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1667: Control Lab V
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Herbert Werner, Patrick Göttsch, Adwait Datar
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt One of the offered experiments in control theory.
Literatur

Experiment Guides
Lehrveranstaltung L1668: Control Lab VI
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Herbert Werner, Patrick Göttsch, Adwait Datar
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt One of the offered experiments in control theory.
Literatur

Experiment Guides

Modul M1305: Seminar Advanced Topics in Control
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Ausgewählte Themen der Regelungstechnik (L1803) Seminar 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Herbert Werner
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Introduction to control systems
  • Control theory and design
  • optimal and robust control
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Students can explain modern control.
  • Students learn to apply basic control concepts for different tasks
Fertigkeiten
  • Students acquire knowledge about selected aspects of modern control, based on specified literature
  • Students generalize developed results and present them to the participants
  • Students practice to prepare and give a presentation
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Students are capable of developing solutions and present them
  • They are able to provide appropriate feedback and handle constructive criticism of their own results
Selbstständigkeit
  • Students evaluate advantages and drawbacks of different forms of presentation for specific tasks and select the best solution
  • Students familiarize themselves with a scientific field, are able of introduce it and follow presentations of other students, such that a scientific discussion develops
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Leistungspunkte 2
Studienleistung Keine
Prüfung Referat
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1803: Advanced Topics in Control
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Herbert Werner
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt
  • Seminar on selected topics in modern control
Literatur
  • To be specified

Modul M1398: Ausgewählte Themen der Mehrkörperdynamik und Robotik
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Formulas and Vehicles - Die Mathematik und Mechanik des autonomen Fahrens (L1981) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 2 6
Modulverantwortlicher Prof. Robert Seifried
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Mechanik IV, Technische Dynamik oder Robotik

Theorie und Entwurf regelungstechnischer Systeme

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

Studierenden besitzen nach erfolgreichem Besuch des Moduls weiterführende Kenntnis und Verständnis in ausgewählten Anwendungsbereichen der Mehrkörperdynamik und Robotik
Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage

+ ganzheitlich zu Denken

+ grundlegende Problemstellungen aus der Dynamik starrer und flexibler Mehrkörpersysteme selbständig, sicher,
kritisch und bedarfsgerecht zu analysieren und zu optimieren

+ dynamische Problem mathematisch zu beschreiben 

+ dynamische Probleme auf Hardware zu implementieren
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können

+ in heterogen zusammengesetzten Gruppen Aufgaben lösen, die Arbeitsergebnisse dokumentieren und präsentieren.
Selbstständigkeit

Studierende sind fähig

+ ihren Kenntnisstand mit Hilfe von Übungsaufgaben und Projekten einzuschätzen.

+ sich zur Lösung von forschungsorientierten Aufgaben notwendiges Wissen eigenständig zu erschließen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 152, Präsenzstudium 28
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Referat
Prüfungsdauer und -umfang TBA
Zuordnung zu folgenden Curricula Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1981: Formulas and Vehicles - Die Mathematik und Mechanik des autonomen Fahrens
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 152, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Robert Seifried
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

•Interdisziplinär zwischen angewandter Mathematik (Systemtheorie) und Ingenieurwesen (Maschinenbau) angesiedelt

•Bearbeitung von Fragestellungen des autonomen Fahrens in interdisziplinären Kleingruppen

•Entwicklung theoretischer Regelungsverfahren sowie deren Implementation an Versuchsfahrzeugen

•Einschließlich geisteswissenschaftlichem Bezug (durch externe Referenten bspw. zu Ethik und juristische Grundlagen des autonomen Fahrens)

Literatur

Seifried, R.: Dynamics of underactuated multibody systems, Springer, 2014

Popp, K.; Schiehlen, W.: Ground vehicle dynamics, Springer, 2010

Modul M1395: Real-Time Systems
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Echtzeitsysteme (L1974) Vorlesung 3 4
Echtzeitsysteme (L1975) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Heiko Falk
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

Computer Engineering, Basic knowledge in embedded systems
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Real-Time applications are an important class of embedded systems such as driver assistance systems in modern automobiles, medical devices, process plants and aircrafts. Their main feature is that they are required to complete work and deliver services on a timely basis. This course aims at introducing fundamental theories and concepts about real-time systems. As an introduction, the lecture describes several classes of real-time applications (e.g. digital controllers, signal processing, real-time databases and multimedia). It introduces the main characteristics of real-time systems and explains the relationship between timing requirements and functional requirements. Next, this is followed by a reference model used to characterize the main features of real-time applications. Several scheduling approaches (e.g clock-driven and priority-driven) and timing analysis techniques used for the verification and validation of the timing properties of real-time systems are introduced and discussed.

The last part of the course will focus on the timing behavior of communications networks taking into account properties such as the end-to-end latency and the delay jitter, and on shared resources access control and synchronization in multiprocessor/multicore architectures.

Fertigkeiten

Students have solid notions about the basic properties of common real-time systems and the methods used to analyze them. Students are able to characterize and model the timing features of a real-time system. They use schedulability analysis techniques to compute the response time of systems and check if this meets the timing requirements (I.e deadline) of the system.

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
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Avionik und Eingebettete Systeme: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informations- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1974: Real-Time Systems
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Ph.D Selma Saidi
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

  • Introduction to Real-Time Embedded Systems

  • Characterization of Real-Time Systems

  • Approaches to Real- Time Scheduling

  • Timing Analysis

  • Real-Time Communication

  • Multiprocessor/Multicore Scheduling and Synchronization

  • An example of an Automotive Real Time Systems
Literatur

Book reference: Jane W. S. Liu Real-Time Systems Prentice Hall 2000
Lehrveranstaltung L1975: Real-Time Systems
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Ph.D Selma Saidi
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
Literatur

Fachmodule der Vertiefung Systementwurf

In der Vertiefung Systementwurf erlernen die Absolventen schwierige konstruktive Aufgabenstellungen systematisch und methodisch zu bearbeiten. Sie verfügen über breite Kenntnisse neuer Entwicklungsmethoden, können passende Lösungsstrategien auswählen und diese selbstständig zum Entwickeln neuer Systeme einsetzen. Sie sind in der Lage, Vorgehensweisen der intergierten Systementwicklung wie Simulation oder moderne Test- und Prüfverfahren zu nutzen.

Modul M0752: Nichtlineare Dynamik
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Nichtlineare Dynamik (L0702) Integrierte Vorlesung 4 6
Modulverantwortlicher Prof. Norbert Hoffmann
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Analysis
  • Lineare Algebra
  • Technische Mechanik
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen Studierende sind in der Lage bestehende Begriffe und Konzepte der Nichtlinearen Dynamik wiederzugeben und neue Begriffe und Konzepte zu entwickeln.
Fertigkeiten Studierende sind in der Lage bestehende Verfahren und Methoden der Nichtlinearen Dynamik anzuwenden und neue Verfahren und Methoden zu entwickeln.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Studierende können Arbeitsergebnisse auch in Gruppen erzielen.
Selbstständigkeit Studierende können eigenständig vorgegebene Forschungsaufgaben angehen und selbständig neue Forschungsaufgaben identifizieren und bearbeiten.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 2 Stunden
Zuordnung zu folgenden Curricula Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Flugzeugsysteme: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Mechatronik: Wahlpflicht
Mechanical Engineering and Management: Vertiefung Mechatronik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: 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
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0702: Nichtlineare Dynamik
Typ Integrierte Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Prof. Norbert Hoffmann
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Grundlagen der Nichtlinearen Dynamik.
Literatur S. Strogatz: Nonlinear Dynamics and Chaos. Perseus, 2013.

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
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja 10 % Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung
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- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Avionik und Eingebettete Systeme: Wahlpflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Embedded Systems: 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 M0805: Technical Acoustics I (Acoustic Waves, Noise Protection, Psycho Acoustics )
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Technische Akustik I (Akustische Wellen, Lärmschutz, Psychoakustik) (L0516) Vorlesung 2 3
Technische Akustik I (Akustische Wellen, Lärmschutz, Psychoakustik) (L0518) Hörsaalübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Otto von Estorff
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

Mechanics I (Statics, Mechanics of Materials) and Mechanics II (Hydrostatics, Kinematics, Dynamics)

Mathematics I, II, III (in particular differential equations)
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

The students possess an in-depth knowledge in acoustics regarding acoustic waves, noise protection, and psycho acoustics and are able to give an overview of the corresponding theoretical and methodical basis.
Fertigkeiten

The students are capable to handle engineering problems in acoustics by theory-based application of the demanding methodologies and measurement procedures treated within the module.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students can work in small groups on specific problems to arrive at joint solutions.
Selbstständigkeit

The students are able to independently solve challenging acoustical problems in the areas treated within the module. Possible conflicting issues and limitations can be identified and the results are critically scrutinized.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Energietechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Kabinensysteme: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Luftfahrtsysteme: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Produktentwicklung und Produktion: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0516: Technical Acoustics I (Acoustic Waves, Noise Protection, Psycho Acoustics )
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Otto von Estorff
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

- Introduction and Motivation
- Acoustic quantities
- Acoustic waves
- Sound sources, sound radiation
- Sound engergy and intensity
- Sound propagation
- Signal processing
- Psycho acoustics
- Noise
- Measurements in acoustics
Literatur

Cremer, L.; Heckl, M. (1996): Körperschall. Springer Verlag, Berlin
Veit, I. (1988): Technische Akustik. Vogel-Buchverlag, Würzburg
Veit, I. (1988): Flüssigkeitsschall. Vogel-Buchverlag, Würzburg
Lehrveranstaltung L0518: Technical Acoustics I (Acoustic Waves, Noise Protection, Psycho Acoustics )
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Otto von Estorff
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0807: Boundary Element Methods
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Boundary-Elemente-Methoden (L0523) Vorlesung 2 3
Boundary-Elemente-Methoden (L0524) Hörsaalübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Otto von Estorff
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

Mechanics I (Statics, Mechanics of Materials) and Mechanics II (Hydrostatics, Kinematics, Dynamics)
Mathematics I, II, III (in particular differential equations)
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

The students possess an in-depth knowledge regarding the derivation of the boundary element method and are able to give an overview of the theoretical and methodical basis of the method.
Fertigkeiten

The students are capable to handle engineering problems by formulating suitable boundary elements, assembling the corresponding system matrices, and solving the resulting system of equations.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students can work in small groups on specific problems to arrive at joint solutions.
Selbstständigkeit

The students are able to independently solve challenging computational problems and develop own boundary element routines. Problems can be identified and the results are critically scrutinized.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Nein 20 % Midterm
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Bauingenieurwesen: Vertiefung Tragwerke: Wahlpflicht
Bauingenieurwesen: Vertiefung Tiefbau: Wahlpflicht
Bauingenieurwesen: Vertiefung Hafenbau und Küstenschutz: Wahlpflicht
Energietechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Mechanical Engineering and Management: Vertiefung Produktentwicklung und Produktion: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung III. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0523: Boundary Element Methods
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Otto von Estorff
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

- Boundary value problems
- Integral equations
- Fundamental Solutions
- Element formulations
- Numerical integration
- Solving systems of equations (statics, dynamics)
- Special BEM formulations
- Coupling of FEM and BEM

- Hands-on Sessions (programming of BE routines)
- Applications
Literatur

Gaul, L.; Fiedler, Ch. (1997): Methode der Randelemente in Statik und Dynamik. Vieweg, Braunschweig, Wiesbaden
Bathe, K.-J. (2000): Finite-Elemente-Methoden. Springer Verlag, Berlin
Lehrveranstaltung L0524: Boundary Element Methods
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Otto von Estorff
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1143: Methodisches Konstruieren
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Methodisches Konstruieren (L1523) Vorlesung 3 4
Methodisches Konstruieren (L1524) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Josef Schlattmann
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

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

Die Studierenden können spezifische Produktentwicklungsmethoden
erläutern und kausale Zusammenhänge  zwischen Mensch - Technik -Organisation darstellen.
Fertigkeiten

Die Studierenden können
- wissenschaftlich fundiert arbeiten in der Produktentwicklung unter
gezielter Anwendung von Produktentwicklungsmethoden,
- Kreativ mit den Prozessen des wissenschaftlichen Aufbereitens und
Formalisierens von komplexen Produktentwicklungsaufgaben umgehen,
- diverse Produktentwicklungsmethoden theoriegeleitet anwenden,
- in Funktionen bzw. Funktionsstrukturen denken und arbeiten
- die Theorie des erfinderischen Problemlösens (TRIZ) anwenden.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können technisch-wissenschaftliche Aufgabenstellungen
aus dem industriellen Bereich in kleinen  Übungsteams lösen sowie
gemeinschaftlich schöpferisch unter Nutzung von Kreativitätstechniken
handeln.
Selbstständigkeit

Die Studierenden sind zur gezielten Konstruktionsprozessoptimierung fähig.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Produktentwicklung und Produktion: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: 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
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Produktentwicklung und Produktion: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1523: Methodisches Konstruieren
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Josef Schlattmann
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Systematische Betrachtung und Analyse des Konstruktionsprozesses
  • Strukturierung des Prozesses nach Abschnitten (Aufgabenstellung, Funktionen, Wirkprinzipien, Konstruktionselemente und Gesamtkonstruktion) sowie Ebenen (Bearbeiten, Steuern und Entscheiden)
  • Kreativitätstechniken (Grundlagen, Methoden, Anwendung am Beispiel Mechatronik)
  • Diverse Methoden als Werkzeuge (Funktionsstrukturen, GALFMOS, AEIOU-Methode, GAMPFT, Simulationswerkzeuge, TRIZ)
  • Bewertung und Auswahl von Lösungen (technisch-wirtschaftliche Bewertung, Präferenzmatrix)
  • Wertanalyse / Nutzwertanalyse
  • Entwickeln von Baureihen und Baukästen
  • Lärmarmes Gestalten von Produkten
  • Projektverfolgung und -führung (Projekte leiten / Führen von Mitarbeitern, Organisation im Bereich Produktentwicklung, Ideen gewinnen / Verantwortung und Kommunikation)
  • Ästhetische Produktgestaltung (Industrial Design, Farbgestaltung, konkrete Beispiele / Übungsaufgaben)
Literatur
  • Pahl, G.; Beitz, W.; Feldhusen, J.; Grote, K.-H.: Konstruktionslehre: Grundlage erfolgreicher Produktentwicklung, Methoden und Anwendung, 7. Auflage, Springer Verlag, Berlin 2007
  • VDI-Richtlinien: 2206; 2221ff
Lehrveranstaltung L1524: Methodisches Konstruieren
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Josef Schlattmann
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Systematische Betrachtung und Analyse des Konstruktionsprozesses
  • Strukturierung des Prozesses nach Abschnitten (Aufgabenstellung, Funktionen, Wirkprinzipien, Konstruktionselemente und Gesamtkonstruktion) sowie Ebenen (Bearbeiten, Steuern und Entscheiden)
  • Kreativitätstechniken (Grundlagen, Methoden, Anwendung am Beispiel Mechatronik)
  • Diverse Methoden als Werkzeuge (Funktionsstrukturen, GALFMOS, AEIOU-Methode, GAMPFT, Simulationswerkzeuge, TRIZ)
  • Bewertung und Auswahl von Lösungen (technisch-wirtschaftliche Bewertung, Präferenzmatrix)
  • Wertanalyse / Nutzwertanalyse
  • Entwickeln von Baureihen und Baukästen
  • Lärmarmes Gestalten von Produkten
  • Projektverfolgung und -führung (Projekte leiten / Führen von Mitarbeitern, Organisation im Bereich Produktentwicklung, Ideen gewinnen / Verantwortung und Kommunikation)
  • Ästhetische Produktgestaltung (Industrial Design, Farbgestaltung, konkrete Beispiele / Übungsaufgaben)
Literatur
  • Pahl, G.; Beitz, W.; Feldhusen, J.; Grote, K.-H.: Konstruktionslehre: Grundlage erfolgreicher Produktentwicklung, Methoden und Anwendung, 7. Auflage, Springer Verlag, Berlin 2007
  • VDI-Richtlinien: 2206; 2221ff

Modul M1156: Systems Engineering
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Systems Engineering (L1547) Vorlesung 3 4
Systems Engineering (L1548) Hörsaalübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Ralf God
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundlegende Kenntnisse in:
• Mathematik
• Mechanik
• Thermodynamik
• Elektrotechnik
• Regelungstechnik

Vorkenntnisse in:
• Flugzeug-Kabinensysteme
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können:
• Vorgehensmodelle, Methoden und Werkzeuge für das Systems Engineering zur Entwicklung komplexer Systeme verstehen
• Innovationsprozesse und die Notwendigkeit des Technologiemanagements beschreiben
• den Flugzeug-Entwicklungsprozess und den Vorgang der Musterzulassung bei Flugzeugen erläutern
• den System-Entwicklungsprozess inklusive der Anforderungen an die Zuverlässigkeit von Systemen erklären
• die Umgebungs- und Einsatzbedingungen von Luftfahrtausrüstung mit den entsprechenden Testanforderungen benennen
• die Methodik des Requirements-Based Engineering (RBE) und des Model-Based Requirements Engineering (MBRE) einschätzen
Fertigkeiten

Studierende können:
• das Vorgehen zur Entwicklung eines komplexen Systems planen
• die Entwicklungsphasen und Entwicklungsaufgaben organisieren
• erforderliche Geschäfts- und Technikprozesse zuordnen
• Werkzeuge und Methoden des Systems Engineering anwenden
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können:
• ihre Aufgaben innerhalb eines Entwicklungsteams verstehen und sich mit ihrer Rolle in den Gesamtprozess einordnen

Selbstständigkeit

Studierende können:
• in einem Entwicklungsteam mit Aufgabenteilung interagieren und kommunizieren

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Flugzeug-Systemtechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Luftfahrtsysteme: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Produktentwicklung und Produktion: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Vertiefung Produktentwicklung: Pflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Vertiefung Produktion: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Vertiefung Werkstoffe: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Flugzeug-Systemtechnik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1547: Systems Engineering
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Ralf God
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Ziel der Vorlesung mit der zugehörigen Übung ist die Schaffung von Voraussetzungen für die Entwicklung und Integration von komplexen Systemen am Beispiel von Verkehrsflugzeugen und  Kabinensystemen. Es soll Prozess-, Werkzeug- und Methodenkompetenz erreicht werden. Vorschriften, Richtlinien und Zulassungsaspekte sollen bekannt sein.

Schwerpunkte der Vorlesung bilden die Prozesse beim Innovations- und Technologiemanagement, der Systementwicklung, Systemintegration und der Zulassung sowie Werkzeuge und Methoden für das Systems Engineering:
• Innovationsprozesse
• IP-Schutz
• Technologiemanagement
• Systems Engineering
• Flugzeug-Entwicklungsprozess
• Themen der Zulassung
• System-Entwicklungsprozess
• Sicherheitsziele und Fehlertoleranz
• Umgebungs- und Einsatzbedingungen
• Werkzeuge und Methoden für das Systems Engineering
• Requirements-Based Engineering (RBE)
• Model-Based Requirements Engineering (MBRE)
Literatur

- Skript zur Vorlesung
- diverse Normen und Richtlinien (EASA, FAA, RTCA, SAE)
- Hauschildt, J., Salomo, S.: Innovationsmanagement. Vahlen, 5. Auflage, 2010
- NASA Systems Engineering Handbook, National Aeronautics and Space Administration, 2007
- Hinsch, M.: Industrielles Luftfahrtmanagement: Technik und Organisation luftfahrttechnischer Betriebe. Springer, 2010
- De Florio, P.: Airworthiness: An Introduction to Aircraft Certification. Elsevier Ltd., 2010
- Pohl, K.: Requirements Engineering. Grundlagen, Prinzipien, Techniken. 2. korrigierte Auflage, dpunkt.Verlag, 2008
Lehrveranstaltung L1548: Systems Engineering
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Ralf God
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1212: Technischer Ergänzungskurs für IMPMEC (laut FSPO)
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Modulverantwortlicher Prof. Uwe Weltin
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Siehe gewähltes Modul laut FSPO
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

siehe gewähltes Modul laut FSPO
Fertigkeiten

siehe gewähltes Modul laut FSPO
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

siehe gewähltes Modul laut FSPO
Selbstständigkeit

siehe gewähltes Modul laut FSPO
Arbeitsaufwand in Stunden Abhängig von der Wahl der Lehrveranstaltungen
Leistungspunkte 6
Zuordnung zu folgenden Curricula Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht

Modul M1223: Ausgewählte Themen der Mechatronik (Alternative A: 12 LP)
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Angewandte Automatisierung (L1592) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 3 3
Entwicklungsmanagement Mechatronik (L1512) Vorlesung 2 3
Ermüdung und Schadenstoleranz (L0310) Vorlesung 2 3
Industrie 4.0 für Ingenieure (L2012) Vorlesung 2 3
Mikrocontrollerschaltungen - Realisierung in Hard- und Software (L0087) Seminar 2 2
Mikrosystemtechnologie (L0724) Vorlesung 2 4
Model-Based Systems Engineering (MBSE) mit SysML/UML (L1551) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 3 3
Prozessmesstechnik (L1077) Vorlesung 2 3
Prozessmesstechnik (L1083) Hörsaalübung 1 1
Regelungstechnische Methoden für die Medizintechnik (L0664) Vorlesung 2 3
Six Sigma Methodik im Qualitätsmanagement (L1130) Vorlesung 2 3
Technische Dynamik (L1630) Vorlesung 2 3
Zuverlässigkeit in der Maschinendynamik (L0176) Vorlesung 2 2
Zuverlässigkeit in der Maschinendynamik (L1303) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Uwe Weltin
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Keine
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Die Studierenden können vertieftes Wissen und Zusammenhänge in Spezialbereichen sowie Anwendungsfelder der Mechatronik erklären.
  • Die Studierenden können unterschiedliche Spezialgebiete miteinander in Verbindung setzen.
Fertigkeiten
  • Die Studierenden können in den ausgewählten Teilbereichen spezialisierte Lösungsstrategien und neue wissenschaftliche Methoden anwenden.
  • Die Studierenden können die erlernten Fähigkeiten selbstständig auf neue und unbekannte Fragestellungen übertragen und hier Lösungsansätze entwickeln.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Keine
Selbstständigkeit
  • Studierende können durch eine eigenständige Wahl der geeigneten Fächer je nach Interessenlage selbstständig Kenntnisse und Fähigkeiten vertiefen.
Arbeitsaufwand in Stunden Abhängig von der Wahl der Lehrveranstaltungen
Leistungspunkte 12
Zuordnung zu folgenden Curricula Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1592: Angewandte Automatisierung
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 Minuten
Dozenten Prof. Thorsten Schüppstuhl
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt 
-Project Based Learning
-Robot Operating System
-Roboteraufbau- und Beschreibung
-Bewegungsbeschreibung
-Kalibrierung
-Genauigkeit
Literatur 
John J. Craig
Introduction to Robotics – Mechanics and Control 
ISBN: 0131236296
Pearson Education, Inc., 2005

Stefan Hesse
Grundlagen der Handhabungstechnik
ISBN: 3446418725
München Hanser, 2010

K. Thulasiraman and M. N. S. Swamy
Graphs: Theory and Algorithms
ISBN: 9781118033104
John Wüey & Sons, Inc., 1992
Lehrveranstaltung L1512: Entwicklungsmanagement Mechatronik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 Minuten
Dozenten Dr. Daniel Steffen
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Prozesse und Methoden der Produktentwicklung - von der Idee bis zur Markteinführung 
    • Identifikation von Markt- und Technologiepotenzialen
    • Erarbeitung einer gemeinsamen Produktarchitektur
    • Synchronisierte Produktentwicklung über alle ingenieurwissenschaftlichen Fachdisziplinen
    • Produktabsicherung aus Kundensicht
  • Steuerung und Optimierung der Produktentwicklung
    • Gestaltung von Arbeitsabläufen in der Entwicklung
    • IT-Systeme in der Entwicklung
    • Etablierung von Management Standards
    • Typische Organisationsformen
Literatur
  • Bender: Embedded Systems - qualitätsorientierte Entwicklung 
  • Ehrlenspiel: Integrierte Produktentwicklung: Denkabläufe, Methodeneinsatz, Zusammenarbeit 
  • Gausemeier/Ebbesmeyer/Kallmeyer: Produktinnovation - Strategische Planung und Entwicklung der Produkte von morgen
  • Haberfellner/de Weck/Fricke/Vössner: Systems Engineering: Grundlagen und Anwendung
  • Lindemann: Methodische Entwicklung technischer Produkte: Methoden flexibel und situationsgerecht anwenden
  • Pahl/Beitz: Konstruktionslehre: Grundlagen erfolgreicher Produktentwicklung. Methoden und Anwendung 
  • VDI-Richtlinie 2206: Entwicklungsmethodik für mechatronische Systeme
Lehrveranstaltung L0310: Fatigue & Damage Tolerance
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 45 min
Dozenten Dr. Martin Flamm
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Design principles, fatigue strength, crack initiation and crack growth, damage calculation, counting methods, methods to improve fatigue strength, environmental influences
Literatur Jaap Schijve, Fatigue of Structures and Materials. Kluver Academic Puplisher, Dordrecht, 2001 E. Haibach. Betriebsfestigkeit Verfahren und Daten zur Bauteilberechnung. VDI-Verlag, Düsseldorf, 1989
Lehrveranstaltung L2012: Industrie 4.0 für Ingenieure
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Dozenten Prof. Thorsten Schüppstuhl
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L0087: Mikrocontrollerschaltungen - Realisierung in Hard- und Software
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang 10 min. Vortrag + anschließende Diskussion
Dozenten Prof. Siegfried Rump
Sprachen DE
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt

Im Rahmen dieses Seminars soll zunächst eine Hardwareumgebung für einen gängigen 8-bit Microcontroller (ATMEL ATmega-Serie) erstellt werden, die sowohl den Betrieb des Controllers als auch die Programmierung desselben von einem Standard-PC aus unterstützt. Die Schaltung soll mit Programmen in Assembler- und Hochsprache in Betrieb genommen werden.

Prüfungsleistung: schriftliche Ausarbeitung und Vortrag
Literatur

ATmega16A 8-bit  Microcontroller with 16K Bytes In-System Programmable Flash - DATASHEET, Atmel Corporation 2014

Atmel AVR 8-bit Instruction Set Instruction Set Manual, Atmel Corporation 2016
Lehrveranstaltung L0724: Microsystems Technology
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Dozenten Prof. Hoc Khiem Trieu
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Introduction (historical view, scientific and economic relevance, scaling laws)
  • Semiconductor Technology Basics, Lithography (wafer fabrication, photolithography, improving resolution, next-generation lithography, nano-imprinting, molecular imprinting)
  • Deposition Techniques (thermal oxidation, epitaxy, electroplating, PVD techniques: evaporation and sputtering; CVD techniques: APCVD, LPCVD, PECVD and LECVD; screen printing)
  • Etching and Bulk Micromachining (definitions, wet chemical etching, isotropic etch with HNA, electrochemical etching, anisotropic etching with KOH/TMAH: theory, corner undercutting, measures for compensation and etch-stop techniques; plasma processes, dry etching: back sputtering, plasma etching, RIE, Bosch process, cryo process, XeF2 etching)
  • Surface Micromachining and alternative Techniques (sacrificial etching, film stress, stiction: theory and counter measures; Origami microstructures, Epi-Poly, porous silicon, SOI, SCREAM process, LIGA, SU8, rapid prototyping)
  • Thermal and Radiation Sensors (temperature measurement, self-generating sensors: Seebeck effect and thermopile; modulating sensors: thermo resistor, Pt-100, spreading resistance sensor, pn junction, NTC and PTC; thermal anemometer, mass flow sensor, photometry, radiometry, IR sensor: thermopile and bolometer)
  • Mechanical Sensors (strain based and stress based principle, capacitive readout, piezoresistivity,  pressure sensor: piezoresistive, capacitive and fabrication process; accelerometer: piezoresistive, piezoelectric and capacitive; angular rate sensor: operating principle and fabrication process)
  • Magnetic Sensors (galvanomagnetic sensors: spinning current Hall sensor and magneto-transistor; magnetoresistive sensors: magneto resistance, AMR and GMR, fluxgate magnetometer)
  • Chemical and Bio Sensors (thermal gas sensors: pellistor and thermal conductivity sensor; metal oxide semiconductor gas sensor, organic semiconductor gas sensor, Lambda probe, MOSFET gas sensor, pH-FET, SAW sensor, principle of biosensor, Clark electrode, enzyme electrode, DNA chip)
  • Micro Actuators, Microfluidics and TAS (drives: thermal, electrostatic, piezo electric and electromagnetic; light modulators, DMD, adaptive optics, microscanner, microvalves: passive and active, micropumps, valveless micropump, electrokinetic micropumps, micromixer, filter, inkjet printhead, microdispenser, microfluidic switching elements, microreactor, lab-on-a-chip, microanalytics)
  • MEMS in medical Engineering (wireless energy and data transmission, smart pill, implantable drug delivery system, stimulators: microelectrodes, cochlear and retinal implant; implantable pressure sensors, intelligent osteosynthesis, implant for spinal cord regeneration)
  • Design, Simulation, Test (development and design flows, bottom-up approach, top-down approach, testability, modelling: multiphysics, FEM and equivalent circuit simulation; reliability test, physics-of-failure, Arrhenius equation, bath-tub relationship)
  • System Integration (monolithic and hybrid integration, assembly and packaging, dicing, electrical contact: wire bonding, TAB and flip chip bonding; packages, chip-on-board, wafer-level-package, 3D integration, wafer bonding: anodic bonding and silicon fusion bonding; micro electroplating, 3D-MID)
Literatur

M. Madou: Fundamentals of Microfabrication, CRC Press, 2002

N. Schwesinger: Lehrbuch Mikrosystemtechnik, Oldenbourg Verlag, 2009

T. M. Adams, R. A. Layton:Introductory MEMS, Springer, 2010

G. Gerlach; W. Dötzel: Introduction to microsystem technology, Wiley, 2008
Lehrveranstaltung L1551: Model-Based Systems Engineering (MBSE) mit SysML/UML
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Prüfungsart Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang ca. 10 Seiten
Dozenten Prof. Ralf God
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Ziele der problemorientierten Lehrveranstaltung sind der Erwerb von Kenntnissen zum Vorgehen beim Systementwurf mittels der formalen Sprachen SysML/UML, das Kennenlernen von Werkzeugen zur Modellierung und schließlich die Durchführung eines Projekts mit Methoden und Werkzeugen des Model-Based Systems Engineering (MBSE) auf einer realistischen Hardwareplattform (z.B. Arduino®, Raspberry Pi®):
• Was ist ein Modell?
• Was ist Systems Engineering?
• Überblick zu MBSE Methodiken
• Die Modellierungssprachen SysML/UML
• Werkzeuge für das MBSE
• Vorgehensweisen beim MBSE 
• Anforderungsspezifikation, funktionale Architektur, Lösungsspezifikation
• Vom Modell zum Softwarecode
• Validierung und Verifikation: XiL-Methoden
• Begleitendes MBSE-Projekt
Literatur

- Skript zur Vorlesung
- Weilkiens, T.: Systems Engineering mit SysML/UML: Modellierung, Analyse, Design. 2. Auflage, dpunkt.Verlag, 2008
- Holt, J., Perry, S.A., Brownsword, M.: Model-Based Requirements Engineering. Institution Engineering & Tech, 2011
Lehrveranstaltung L1077: Prozessmesstechnik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 45 Minuten
Dozenten Prof. Roland Harig
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Prozessmesstechnik im Rahmen der Prozessleittechnik
    • Aufgaben der Prozessmesstechnik
    • Instrumentierung von Prozessen
    • Klassifizierung der Aufnehmer
  • Systemtheorie in der Prozessmesstechnik
    • Allgemeine lineare Beschreibung der Aufnehmer
    • Mathematische Beschreibung von allgemeinen Zweitoren
    • Fourier- und Laplace-Transformation
  • Korrelationsmesstechnik
    • Bedeutung von Breitbandsignalen für die Korrelationsmesstechnik
    • Auto- und Kreuzkorrelationsfunktion, sowie Anwendungen
    • Störfestigkeit von Korrelationsverfahren
  • Übertragung von analogen und digitalen Messsignalen in der Prozessmesstechnik
    • Modulationsverfahren (Amplituden-/Frequenzmodulation)
    • Multiplexverfahren zur Datenübertragung
    • Analog-Digital-Wandler
Literatur

- Färber: „Prozeßrechentechnik“, Springer-Verlag 1994

- Kiencke, Kronmüller: „Meßtechnik“, Springer Verlag Berlin Heidelberg, 1995

- A. Ambardar: „Analog and Digital Signal Processing“ (1), PWS Publishing Company, 1995, NTC 339

- A. Papoulis: „Signal Analysis“ (1), McGraw-Hill, 1987, NTC 312 (LB)

- M. Schwartz: „Information Transmission, Modulation and Noise“ (3,4), McGraw-Hill, 1980, 2402095

- S. Haykin: „Communication Systems“ (1,3), Wiley&Sons, 1983, 2419072

- H. Sheingold: „Analog-Digital Conversion Handbook“ (5), Prentice-Hall, 1986, 2440072

- J. Fraden: „AIP Handbook of Modern Sensors“ (5,6), American Institute of Physics, 1993, MTB 346
Lehrveranstaltung L1083: Prozessmesstechnik
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang
Dozenten Prof. Roland Harig
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0664: Regelungstechnische Methoden für die Medizintechnik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang
Dozenten Johannes Kreuzer, Christian Neuhaus
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Immer aus dem Blickwinkel des Ingenieurs betrachtet, gliedert sich die Vorlesung wie folgt:

  • Einleitung in die Thematik
  • Grundlagen der physiologischen Modellbildung
  • Einführung in die Atmung und Beatmung
  • Physiologie und Pathologie in die Kardiologie
  • Einführung in die Regelung des Blutzuckers
  • Funktion der Niere und Nierenersatztherapie
  • Darstellung der Regelungstechnik am konkreten Beatmungsgerät
  • Exkursion zu einem Medizintechnik-Unternehmen

Es werden Techniken der Modellierung, Simulation und Reglerentwicklung besprochen. Bei den Modellen werden einfache Ersatzschaltbilder für physiologische Abläufe hergeleitet und erklärt wie damit Sensoren, Regler und Aktoren gesteuert werden. MATLAB und SIMULINK sind die eingesetzten Entwicklungswerkzeuge.
Literatur
  • Leonhardt, S., & Walter, M. (2016). Medizintechnische Systeme. Berlin, Heidelberg: Springer Vieweg.
  • Werner, J. (2005). Kooperative und autonome Systeme der Medizintechnik. München: Oldenbourg.
  • Oczenski, W. (2017). Atmen : Atemhilfen ; Atemphysiologie und Beatmungstechnik: Georg Thieme Verlag KG.
Lehrveranstaltung L1130: Six Sigma Methodik im Qualitätsmanagement
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten
Dozenten Prof. Claus Emmelmann
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

  • Fokus Six Sigma

  • Einführung und Einordnung

  • Grundbegriffe der Qualitätssicherung

  • Mess- und Prüfmittel in der Qualitätssicherung

Werkzeuge des Qualitätsmanagements


Qualitätsmanagement-Methodik Six Sigma: DMAIC
Literatur

    Pfeifer, T.: Qualitätsmanagement : Strategien, Methoden, Techniken, 4. Aufl., München 2008

    Pfeifer, T.: Praxishandbuch Qualitätsmanagement, München 1996

    Geiger, W., Kotte, W.: Handbuch Qualität : Grundlagen und Elemente des Qualitätsmanagements: Systeme, Perspektiven, 5. Aufl., Wiesbaden 2008
Lehrveranstaltung L1630: Technische Dynamik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Dozenten Prof. Robert Seifried
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  1. Modellierung von Mehrkörpersystemen
  2. Kinematische und kinetische Grundlagen
  3. Bindungen
  4. Mehrkörpersysteme in Minimalkoordinaten
  5. Zustandsraum, Linearisierung und Modalanalyse
  6. Mehrkörpersysteme mit kinematischen Schleifen
  7. Mehrkörpersysteme in DAE-Form
  8. Nichtholonome Mehrkörpersysteme
  9. Experimentelle Methoden in der Dynamik
Literatur

Schiehlen, W.; Eberhard, P.: Technische Dynamik, 4. Auflage, Vieweg+Teubner: Wiesbaden, 2014.

Woernle, C.: Mehrkörpersysteme, Springer: Heidelberg, 2011.

Seifried, R.: Dynamics of Underactuated Multibody Systems, Springer, 2014.
Lehrveranstaltung L0176: Reliability in Engineering Dynamics
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min.
Dozenten Prof. Uwe Weltin
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Method for calculation and testing of reliability of dynamic machine systems 

  • Modeling
  • System identification
  • Simulation
  • Processing of measurement data
  • Damage accumulation
  • Test planning and execution
Literatur

Bertsche, B.: Reliability in Automotive and Mechanical Engineering. Springer, 2008. ISBN: 978-3-540-33969-4

Inman, Daniel J.: Engineering Vibration. Prentice Hall, 3rd Ed., 2007. ISBN-13: 978-0132281737

Dresig, H., Holzweißig, F.: Maschinendynamik, Springer Verlag, 9. Auflage, 2009. ISBN 3540876936.

VDA (Hg.): Zuverlässigkeitssicherung bei Automobilherstellern und Lieferanten. Band 3 Teil 2, 3. überarbeitete Auflage, 2004. ISSN 0943-9412
Lehrveranstaltung L1303: Reliability in Engineering Dynamics
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Dozenten Prof. Uwe Weltin
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1224: Ausgewählte Themen der Mechatronik (Alternative B: 6 LP)
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Angewandte Automatisierung (L1592) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 3 3
Entwicklungsmanagement Mechatronik (L1512) Vorlesung 2 3
Ermüdung und Schadenstoleranz (L0310) Vorlesung 2 3
Industrie 4.0 für Ingenieure (L2012) Vorlesung 2 3
Mikrocontrollerschaltungen - Realisierung in Hard- und Software (L0087) Seminar 2 2
Mikrosystemtechnologie (L0724) Vorlesung 2 4
Model-Based Systems Engineering (MBSE) mit SysML/UML (L1551) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 3 3
Prozessmesstechnik (L1077) Vorlesung 2 3
Prozessmesstechnik (L1083) Hörsaalübung 1 1
Regelungstechnische Methoden für die Medizintechnik (L0664) Vorlesung 2 3
Six Sigma Methodik im Qualitätsmanagement (L1130) Vorlesung 2 3
Technische Dynamik (L1630) Vorlesung 2 3
Zuverlässigkeit in der Maschinendynamik (L0176) Vorlesung 2 2
Zuverlässigkeit in der Maschinendynamik (L1303) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Uwe Weltin
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Keine
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Die Studierenden können vertieftes Wissen und Zusammenhänge in Spezialbereichen sowie Anwendungsfelder der Mechatronik erklären.
  • Die Studierenden können unterschiedliche Spezialgebiete miteinander in Verbindung setzen.
Fertigkeiten
  • Die Studierenden können in den ausgewählten Teilbereichen spezialisierte Lösungsstrategien und neue wissenschaftliche Methoden anwenden.
  • Die Studierenden können die erlernten Fähigkeiten selbstständig auf neue und unbekannte Fragestellungen übertragen und hier Lösungsansätze entwickeln.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Keine
Selbstständigkeit
  • Studierende können durch eine eigenständige Wahl der geeigneten Fächer je nach Interessenlage selbstständig Kenntnisse und Fähigkeiten vertiefen.
Arbeitsaufwand in Stunden Abhängig von der Wahl der Lehrveranstaltungen
Leistungspunkte 6
Zuordnung zu folgenden Curricula Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1592: Angewandte Automatisierung
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 Minuten
Dozenten Prof. Thorsten Schüppstuhl
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt 
-Project Based Learning
-Robot Operating System
-Roboteraufbau- und Beschreibung
-Bewegungsbeschreibung
-Kalibrierung
-Genauigkeit
Literatur 
John J. Craig
Introduction to Robotics – Mechanics and Control 
ISBN: 0131236296
Pearson Education, Inc., 2005

Stefan Hesse
Grundlagen der Handhabungstechnik
ISBN: 3446418725
München Hanser, 2010

K. Thulasiraman and M. N. S. Swamy
Graphs: Theory and Algorithms
ISBN: 9781118033104
John Wüey & Sons, Inc., 1992
Lehrveranstaltung L1512: Entwicklungsmanagement Mechatronik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 Minuten
Dozenten Dr. Daniel Steffen
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Prozesse und Methoden der Produktentwicklung - von der Idee bis zur Markteinführung 
    • Identifikation von Markt- und Technologiepotenzialen
    • Erarbeitung einer gemeinsamen Produktarchitektur
    • Synchronisierte Produktentwicklung über alle ingenieurwissenschaftlichen Fachdisziplinen
    • Produktabsicherung aus Kundensicht
  • Steuerung und Optimierung der Produktentwicklung
    • Gestaltung von Arbeitsabläufen in der Entwicklung
    • IT-Systeme in der Entwicklung
    • Etablierung von Management Standards
    • Typische Organisationsformen
Literatur
  • Bender: Embedded Systems - qualitätsorientierte Entwicklung 
  • Ehrlenspiel: Integrierte Produktentwicklung: Denkabläufe, Methodeneinsatz, Zusammenarbeit 
  • Gausemeier/Ebbesmeyer/Kallmeyer: Produktinnovation - Strategische Planung und Entwicklung der Produkte von morgen
  • Haberfellner/de Weck/Fricke/Vössner: Systems Engineering: Grundlagen und Anwendung
  • Lindemann: Methodische Entwicklung technischer Produkte: Methoden flexibel und situationsgerecht anwenden
  • Pahl/Beitz: Konstruktionslehre: Grundlagen erfolgreicher Produktentwicklung. Methoden und Anwendung 
  • VDI-Richtlinie 2206: Entwicklungsmethodik für mechatronische Systeme
Lehrveranstaltung L0310: Fatigue & Damage Tolerance
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 45 min
Dozenten Dr. Martin Flamm
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Design principles, fatigue strength, crack initiation and crack growth, damage calculation, counting methods, methods to improve fatigue strength, environmental influences
Literatur Jaap Schijve, Fatigue of Structures and Materials. Kluver Academic Puplisher, Dordrecht, 2001 E. Haibach. Betriebsfestigkeit Verfahren und Daten zur Bauteilberechnung. VDI-Verlag, Düsseldorf, 1989
Lehrveranstaltung L2012: Industrie 4.0 für Ingenieure
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Dozenten Prof. Thorsten Schüppstuhl
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L0087: Mikrocontrollerschaltungen - Realisierung in Hard- und Software
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang 10 min. Vortrag + anschließende Diskussion
Dozenten Prof. Siegfried Rump
Sprachen DE
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt

Im Rahmen dieses Seminars soll zunächst eine Hardwareumgebung für einen gängigen 8-bit Microcontroller (ATMEL ATmega-Serie) erstellt werden, die sowohl den Betrieb des Controllers als auch die Programmierung desselben von einem Standard-PC aus unterstützt. Die Schaltung soll mit Programmen in Assembler- und Hochsprache in Betrieb genommen werden.

Prüfungsleistung: schriftliche Ausarbeitung und Vortrag
Literatur

ATmega16A 8-bit  Microcontroller with 16K Bytes In-System Programmable Flash - DATASHEET, Atmel Corporation 2014

Atmel AVR 8-bit Instruction Set Instruction Set Manual, Atmel Corporation 2016
Lehrveranstaltung L0724: Microsystems Technology
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Dozenten Prof. Hoc Khiem Trieu
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Introduction (historical view, scientific and economic relevance, scaling laws)
  • Semiconductor Technology Basics, Lithography (wafer fabrication, photolithography, improving resolution, next-generation lithography, nano-imprinting, molecular imprinting)
  • Deposition Techniques (thermal oxidation, epitaxy, electroplating, PVD techniques: evaporation and sputtering; CVD techniques: APCVD, LPCVD, PECVD and LECVD; screen printing)
  • Etching and Bulk Micromachining (definitions, wet chemical etching, isotropic etch with HNA, electrochemical etching, anisotropic etching with KOH/TMAH: theory, corner undercutting, measures for compensation and etch-stop techniques; plasma processes, dry etching: back sputtering, plasma etching, RIE, Bosch process, cryo process, XeF2 etching)
  • Surface Micromachining and alternative Techniques (sacrificial etching, film stress, stiction: theory and counter measures; Origami microstructures, Epi-Poly, porous silicon, SOI, SCREAM process, LIGA, SU8, rapid prototyping)
  • Thermal and Radiation Sensors (temperature measurement, self-generating sensors: Seebeck effect and thermopile; modulating sensors: thermo resistor, Pt-100, spreading resistance sensor, pn junction, NTC and PTC; thermal anemometer, mass flow sensor, photometry, radiometry, IR sensor: thermopile and bolometer)
  • Mechanical Sensors (strain based and stress based principle, capacitive readout, piezoresistivity,  pressure sensor: piezoresistive, capacitive and fabrication process; accelerometer: piezoresistive, piezoelectric and capacitive; angular rate sensor: operating principle and fabrication process)
  • Magnetic Sensors (galvanomagnetic sensors: spinning current Hall sensor and magneto-transistor; magnetoresistive sensors: magneto resistance, AMR and GMR, fluxgate magnetometer)
  • Chemical and Bio Sensors (thermal gas sensors: pellistor and thermal conductivity sensor; metal oxide semiconductor gas sensor, organic semiconductor gas sensor, Lambda probe, MOSFET gas sensor, pH-FET, SAW sensor, principle of biosensor, Clark electrode, enzyme electrode, DNA chip)
  • Micro Actuators, Microfluidics and TAS (drives: thermal, electrostatic, piezo electric and electromagnetic; light modulators, DMD, adaptive optics, microscanner, microvalves: passive and active, micropumps, valveless micropump, electrokinetic micropumps, micromixer, filter, inkjet printhead, microdispenser, microfluidic switching elements, microreactor, lab-on-a-chip, microanalytics)
  • MEMS in medical Engineering (wireless energy and data transmission, smart pill, implantable drug delivery system, stimulators: microelectrodes, cochlear and retinal implant; implantable pressure sensors, intelligent osteosynthesis, implant for spinal cord regeneration)
  • Design, Simulation, Test (development and design flows, bottom-up approach, top-down approach, testability, modelling: multiphysics, FEM and equivalent circuit simulation; reliability test, physics-of-failure, Arrhenius equation, bath-tub relationship)
  • System Integration (monolithic and hybrid integration, assembly and packaging, dicing, electrical contact: wire bonding, TAB and flip chip bonding; packages, chip-on-board, wafer-level-package, 3D integration, wafer bonding: anodic bonding and silicon fusion bonding; micro electroplating, 3D-MID)
Literatur

M. Madou: Fundamentals of Microfabrication, CRC Press, 2002

N. Schwesinger: Lehrbuch Mikrosystemtechnik, Oldenbourg Verlag, 2009

T. M. Adams, R. A. Layton:Introductory MEMS, Springer, 2010

G. Gerlach; W. Dötzel: Introduction to microsystem technology, Wiley, 2008
Lehrveranstaltung L1551: Model-Based Systems Engineering (MBSE) mit SysML/UML
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Prüfungsart Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang ca. 10 Seiten
Dozenten Prof. Ralf God
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Ziele der problemorientierten Lehrveranstaltung sind der Erwerb von Kenntnissen zum Vorgehen beim Systementwurf mittels der formalen Sprachen SysML/UML, das Kennenlernen von Werkzeugen zur Modellierung und schließlich die Durchführung eines Projekts mit Methoden und Werkzeugen des Model-Based Systems Engineering (MBSE) auf einer realistischen Hardwareplattform (z.B. Arduino®, Raspberry Pi®):
• Was ist ein Modell?
• Was ist Systems Engineering?
• Überblick zu MBSE Methodiken
• Die Modellierungssprachen SysML/UML
• Werkzeuge für das MBSE
• Vorgehensweisen beim MBSE 
• Anforderungsspezifikation, funktionale Architektur, Lösungsspezifikation
• Vom Modell zum Softwarecode
• Validierung und Verifikation: XiL-Methoden
• Begleitendes MBSE-Projekt
Literatur

- Skript zur Vorlesung
- Weilkiens, T.: Systems Engineering mit SysML/UML: Modellierung, Analyse, Design. 2. Auflage, dpunkt.Verlag, 2008
- Holt, J., Perry, S.A., Brownsword, M.: Model-Based Requirements Engineering. Institution Engineering & Tech, 2011
Lehrveranstaltung L1077: Prozessmesstechnik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 45 Minuten
Dozenten Prof. Roland Harig
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Prozessmesstechnik im Rahmen der Prozessleittechnik
    • Aufgaben der Prozessmesstechnik
    • Instrumentierung von Prozessen
    • Klassifizierung der Aufnehmer
  • Systemtheorie in der Prozessmesstechnik
    • Allgemeine lineare Beschreibung der Aufnehmer
    • Mathematische Beschreibung von allgemeinen Zweitoren
    • Fourier- und Laplace-Transformation
  • Korrelationsmesstechnik
    • Bedeutung von Breitbandsignalen für die Korrelationsmesstechnik
    • Auto- und Kreuzkorrelationsfunktion, sowie Anwendungen
    • Störfestigkeit von Korrelationsverfahren
  • Übertragung von analogen und digitalen Messsignalen in der Prozessmesstechnik
    • Modulationsverfahren (Amplituden-/Frequenzmodulation)
    • Multiplexverfahren zur Datenübertragung
    • Analog-Digital-Wandler
Literatur

- Färber: „Prozeßrechentechnik“, Springer-Verlag 1994

- Kiencke, Kronmüller: „Meßtechnik“, Springer Verlag Berlin Heidelberg, 1995

- A. Ambardar: „Analog and Digital Signal Processing“ (1), PWS Publishing Company, 1995, NTC 339

- A. Papoulis: „Signal Analysis“ (1), McGraw-Hill, 1987, NTC 312 (LB)

- M. Schwartz: „Information Transmission, Modulation and Noise“ (3,4), McGraw-Hill, 1980, 2402095

- S. Haykin: „Communication Systems“ (1,3), Wiley&Sons, 1983, 2419072

- H. Sheingold: „Analog-Digital Conversion Handbook“ (5), Prentice-Hall, 1986, 2440072

- J. Fraden: „AIP Handbook of Modern Sensors“ (5,6), American Institute of Physics, 1993, MTB 346
Lehrveranstaltung L1083: Prozessmesstechnik
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang
Dozenten Prof. Roland Harig
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0664: Regelungstechnische Methoden für die Medizintechnik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang
Dozenten Johannes Kreuzer, Christian Neuhaus
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Immer aus dem Blickwinkel des Ingenieurs betrachtet, gliedert sich die Vorlesung wie folgt:

  • Einleitung in die Thematik
  • Grundlagen der physiologischen Modellbildung
  • Einführung in die Atmung und Beatmung
  • Physiologie und Pathologie in die Kardiologie
  • Einführung in die Regelung des Blutzuckers
  • Funktion der Niere und Nierenersatztherapie
  • Darstellung der Regelungstechnik am konkreten Beatmungsgerät
  • Exkursion zu einem Medizintechnik-Unternehmen

Es werden Techniken der Modellierung, Simulation und Reglerentwicklung besprochen. Bei den Modellen werden einfache Ersatzschaltbilder für physiologische Abläufe hergeleitet und erklärt wie damit Sensoren, Regler und Aktoren gesteuert werden. MATLAB und SIMULINK sind die eingesetzten Entwicklungswerkzeuge.
Literatur
  • Leonhardt, S., & Walter, M. (2016). Medizintechnische Systeme. Berlin, Heidelberg: Springer Vieweg.
  • Werner, J. (2005). Kooperative und autonome Systeme der Medizintechnik. München: Oldenbourg.
  • Oczenski, W. (2017). Atmen : Atemhilfen ; Atemphysiologie und Beatmungstechnik: Georg Thieme Verlag KG.
Lehrveranstaltung L1130: Six Sigma Methodik im Qualitätsmanagement
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten
Dozenten Prof. Claus Emmelmann
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

  • Fokus Six Sigma

  • Einführung und Einordnung

  • Grundbegriffe der Qualitätssicherung

  • Mess- und Prüfmittel in der Qualitätssicherung

Werkzeuge des Qualitätsmanagements


Qualitätsmanagement-Methodik Six Sigma: DMAIC
Literatur

    Pfeifer, T.: Qualitätsmanagement : Strategien, Methoden, Techniken, 4. Aufl., München 2008

    Pfeifer, T.: Praxishandbuch Qualitätsmanagement, München 1996

    Geiger, W., Kotte, W.: Handbuch Qualität : Grundlagen und Elemente des Qualitätsmanagements: Systeme, Perspektiven, 5. Aufl., Wiesbaden 2008
Lehrveranstaltung L1630: Technische Dynamik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Dozenten Prof. Robert Seifried
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  1. Modellierung von Mehrkörpersystemen
  2. Kinematische und kinetische Grundlagen
  3. Bindungen
  4. Mehrkörpersysteme in Minimalkoordinaten
  5. Zustandsraum, Linearisierung und Modalanalyse
  6. Mehrkörpersysteme mit kinematischen Schleifen
  7. Mehrkörpersysteme in DAE-Form
  8. Nichtholonome Mehrkörpersysteme
  9. Experimentelle Methoden in der Dynamik
Literatur

Schiehlen, W.; Eberhard, P.: Technische Dynamik, 4. Auflage, Vieweg+Teubner: Wiesbaden, 2014.

Woernle, C.: Mehrkörpersysteme, Springer: Heidelberg, 2011.

Seifried, R.: Dynamics of Underactuated Multibody Systems, Springer, 2014.
Lehrveranstaltung L0176: Reliability in Engineering Dynamics
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min.
Dozenten Prof. Uwe Weltin
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Method for calculation and testing of reliability of dynamic machine systems 

  • Modeling
  • System identification
  • Simulation
  • Processing of measurement data
  • Damage accumulation
  • Test planning and execution
Literatur

Bertsche, B.: Reliability in Automotive and Mechanical Engineering. Springer, 2008. ISBN: 978-3-540-33969-4

Inman, Daniel J.: Engineering Vibration. Prentice Hall, 3rd Ed., 2007. ISBN-13: 978-0132281737

Dresig, H., Holzweißig, F.: Maschinendynamik, Springer Verlag, 9. Auflage, 2009. ISBN 3540876936.

VDA (Hg.): Zuverlässigkeitssicherung bei Automobilherstellern und Lieferanten. Band 3 Teil 2, 3. überarbeitete Auflage, 2004. ISSN 0943-9412
Lehrveranstaltung L1303: Reliability in Engineering Dynamics
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Dozenten Prof. Uwe Weltin
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1269: Labor Cyber-Physical Systems
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Labor Cyber-Physical Systems (L1740) Projekt-/problembasierte 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
Studienleistung Keine
Prüfung Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang Durchführung und Beschreibung sämtlicher Versuche
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Mathematik & Ingenieurwissenschaften: 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 Projekt-/problembasierte 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 M1306: Control Lab C
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Praktikum Regelungstechnik IX (L1836) Laborpraktikum 1 1
Praktikum Regelungstechnik VII (L1834) Laborpraktikum 1 1
Praktikum Regelungstechnik VIII (L1835) Laborpraktikum 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Herbert Werner
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • State space methods
  • LQG control
  • H2 and H-infinity optimal control
  • uncertain plant models and robust control
  •  LPV control
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Students can explain the difference between validation of a control lop in simulation and experimental validation
Fertigkeiten
  • Students are capable of applying basic system identification tools (Matlab System Identification Toolbox) to identify a dynamic model that can be used for controller synthesis
  • They are capable of using standard software tools (Matlab Control Toolbox) for the design and implementation of LQG controllers
  • They are capable of using standard software tools (Matlab Robust Control Toolbox) for the mixed-sensitivity design and the implementation of H-infinity optimal controllers
  • They are capable of representing model uncertainty, and of designing and implementing a robust controller
  • They are capable of using standard software tools (Matlab Robust Control Toolbox) for the design and the implementation of LPV gain-scheduled controllers
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Students can work in teams to conduct experiments and document the results
Selbstständigkeit
  • Students can independently carry out simulation studies to design and validate control loops
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Leistungspunkte 3
Studienleistung Keine
Prüfung Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang 1
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1836: Control Lab IX
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Herbert Werner, Patrick Göttsch, Adwait Datar
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt

One of the offered experiments in control theory.
Literatur

Experiment Guides
Lehrveranstaltung L1834: Control Lab VII
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Herbert Werner, Patrick Göttsch
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt

One of the offered experiments in control theory.
Literatur

Experiment Guides
Lehrveranstaltung L1835: Control Lab VIII
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Herbert Werner, Patrick Göttsch, Adwait Datar
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt

One of the offered experiments in control theory.
Literatur

Experiment Guides

Modul M1281: Ausgewählte Themen der Schwingungslehre
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Ausgewählte Themen der Schwingungslehre (L1743) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 4 6
Modulverantwortlicher Prof. Norbert Hoffmann
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Technische Schwingungslehre
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen Studierende sind in der Lage bestehende Begriffe und Konzepte der Höheren Schwingungslehre wiederzugeben und neue Begriffe und Konzepte zu entwickeln.
Fertigkeiten Studierende sind in der Lage bestehende Verfahren und Methoden der Höheren Schwingungslehre anzuwenden und neue Verfahren und Methoden zu entwickeln.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Studierende können Arbeitsergebnisse auch in Gruppen erzielen.
Selbstständigkeit Studierende können eigenständig vorgegebene Forschungsaufgaben angehen und selbständig neue Forschungsaufgaben identifizieren und bearbeiten.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 2 Stunden
Zuordnung zu folgenden Curricula Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Produktentwicklung und Produktion: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1743: Ausgewählte Themen der Schwingungslehre
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Prof. Norbert Hoffmann, Merten Tiedemann, Sebastian Kruse
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Aktuelle Forschungsthemen der Schwingungslehre.
Literatur Aktuelle Veröffentlichungen

Modul M0835: Humanoide Robotik
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Humanoide Robotik (L0663) Seminar 2 2
Modulverantwortlicher Patrick Göttsch
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse


  • Grundlagen der Regelungstechnik
  • Control systems theory and design
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Die Studierenden können Eigenschaften der humanoiden Robotik nennen und erläutern.
  • Die Studierenden können Regelkonzepte für verschiedene Aufgaben der Humanoiden Robotik anwenden.
Fertigkeiten
  • Die Studierenden erarbeiten sich neues Wissen zu ausgewählten Aspekten der humanoiden Robotik aus ausgewählten Literaturquellen.
  • Die Studierenden abstrahieren und fassen die Inhalte zusammen, um sie den anderen Teilnehmern zu präsentieren.

  • Die Studierenden üben gemeinsam  Erstellung und Halten einer Präsentation 
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Die Studierenden können in fachlich gemischten Teams gemeinsame Lösungen entwickeln und diese vor anderen vertreten.
  • Sie sind in der Lage angemessenes Feedback zu geben und mit Rückmeldungen zu ihren eigenen Leistungen konstruktiv umzugehen.
Selbstständigkeit
  • Die Studierenden bewerten selbständig Vor- und Nachteile von Präsentationsformen für bestimmte Aufgaben und sie wählen eigenverantwortlich die jeweils beste Lösung aus.
  • Die Studierenden erarbeiten sich selbständig ein 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.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Leistungspunkte 2
Studienleistung Keine
Prüfung Referat
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: 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
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0663: Humanoide Robotik
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Patrick Göttsch
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Grundlagen der Regelungstechnik
  • Control systems theory and design
Literatur

- B. Siciliano, O. Khatib. "Handbook of Robotics. Part A: Robotics Foundations",

Springer (2008).

Modul M0838: Linear and Nonlinear System Identifikation
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Lineare und Nichtlineare Systemidentifikation (L0660) Vorlesung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Herbert Werner
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Classical control (frequency response, root locus)
  • State space methods
  • Discrete-time systems
  • Linear algebra, singular value decomposition
  • Basic knowledge about stochastic processes
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Students can explain the general framework of the prediction error method and its application to a variety of linear and nonlinear model structures
  • They can explain how multilayer perceptron networks are used to model nonlinear dynamics
  • They can explain how an approximate predictive control scheme can be based on neural network models
  • They can explain the idea of subspace identification and its relation to Kalman realisation theory
Fertigkeiten
  • Students are capable of applying the predicition error method to the experimental identification of linear and nonlinear models for dynamic systems
  • They are capable of implementing a nonlinear predictive control scheme based on a neural network model
  • They are capable of applying subspace algorithms to the experimental identification of linear models for dynamic systems
  • They can do the above using standard software tools (including the Matlab System Identification Toolbox)
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students can work in mixed groups on specific problems to arrive at joint solutions. 
Selbstständigkeit

Students are able to find required information in sources provided (lecture notes, literature, software documentation) and use it to solve given problems. 
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Leistungspunkte 3
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Künstliche Organe und Regenerative Medizin: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Implantate und Endoprothesen: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Medizin- und Regelungstechnik: Pflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Management und Administration: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0660: Linear and Nonlinear System Identification
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Herbert Werner
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Prediction error method
  • Linear and nonlinear model structures
  • Nonlinear model structure based on multilayer perceptron network
  • Approximate predictive control based on multilayer perceptron network model
  • Subspace identification
Literatur
  • Lennart Ljung, System Identification - Theory for the User, Prentice Hall 1999
  • M. Norgaard, O. Ravn, N.K. Poulsen and L.K. Hansen, Neural Networks for Modeling and Control of Dynamic Systems, Springer Verlag, London 2003
  • T. Kailath, A.H. Sayed and B. Hassibi, Linear Estimation, Prentice Hall 2000

Modul M0939: Control Lab A
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Praktikum Regelungstechnik I (L1093) Laborpraktikum 1 1
Praktikum Regelungstechnik II (L1291) Laborpraktikum 1 1
Praktikum Regelungstechnik III (L1665) Laborpraktikum 1 1
Praktikum Regelungstechnik IV (L1666) Laborpraktikum 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Herbert Werner
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • State space methods
  • LQG control
  • H2 and H-infinity optimal control
  • uncertain plant models and robust control
  •  LPV control
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Students can explain the difference between validation of a control lop in simulation and experimental validation
Fertigkeiten
  • Students are capable of applying basic system identification tools (Matlab System Identification Toolbox) to identify a dynamic model that can be used for controller synthesis
  • They are capable of using standard software tools (Matlab Control Toolbox) for the design and implementation of LQG controllers
  • They are capable of using standard software tools (Matlab Robust Control Toolbox) for the mixed-sensitivity design and the implementation of H-infinity optimal controllers
  • They are capable of representing model uncertainty, and of designing and implementing a robust controller
  • They are capable of using standard software tools (Matlab Robust Control Toolbox) for the design and the implementation of LPV gain-scheduled controllers
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Students can work in teams to conduct experiments and document the results
Selbstständigkeit
  • Students can independently carry out simulation studies to design and validate control loops
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 64, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 4
Studienleistung Keine
Prüfung Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang 1
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1093: Control Lab I
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Herbert Werner, Patrick Göttsch, Adwait Datar
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt One of the offered experiments in control theory.
Literatur

Experiment Guides
Lehrveranstaltung L1291: Control Lab II
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Herbert Werner, Patrick Göttsch, Adwait Datar
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt One of the offered experiments in control theory.
Literatur

Experiment Guides
Lehrveranstaltung L1665: Control Lab III
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Herbert Werner, Patrick Göttsch, Adwait Datar
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt One of the offered experiments in control theory.
Literatur

Experiment Guides
Lehrveranstaltung L1666: Control Lab IV
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Herbert Werner, Patrick Göttsch, Adwait Datar
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt One of the offered experiments in control theory.
Literatur

Experiment Guides

Modul M0924: Software für Eingebettete Systeme
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Software für Eingebettete Systeme (L1069) Vorlesung 2 3
Software für Eingebettete Systeme (L1070) Gruppenübung 3 3
Modulverantwortlicher Prof. Volker Turau
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Sehr gute Kenntnisse und Erfahrung in Programmiersprache C
  • Grundkenntnisse in Softwaretechnik
  • Prinzipielles Verständnis von Assembler Sprachen
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können die grundlegende Prinzipien und Vorgehensweisen für die Erstellung von Software für eingebettete Systeme erklären. Sie sind in der Lage, ereignisbasierte Programmiertechniken mittels Interrupts zu beschreiben. Sie kennen den Aufbau und Funktion eines konkreten Mikrocontrollers. Die Teilnehmer sind in der Lage, Anforderungen an Echtzeitsysteme zu erläutern. Sie können mindestens drei Scheduling Algorithmen für Echzeitbetriebssysteme erläutern (einschließlich Vor- und Nachteile)
Fertigkeiten Studierende erstellen interrupt-basierte Programme für einen konkreten Mikrocontroller. Sie erstellen und benutzen einen preemptiven scheduler. Sie setzen periphere Komponenten (Timer, ADCs, EEPROM) für komplexe Aufgaben eingebetteter System ein. Für den Anschluss externer Komponenten setzen sie serielle Protokolle ein.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
Selbstständigkeit
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1069: Software für Eingebettete Systeme
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Volker Turau
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • General-Purpose Processors
  • Programming the Atmel AVR
  • Interrupts
  • C für Embedded Systems
  • Standard Single Purpose Processors: Peripherals
  • Finite-State Machines
  • Speicher
  • Betriebssystem für Eingebettete Systeme
  • Echtzeit Eingebettete Systeme
Literatur
  1. Embedded System Design,  F. Vahid and T. Givargis,  John Wiley

  2. Programming Embedded Systems: With C and Gnu Development Tools, M. Barr and A. Massa, O'Reilly

  3. C und C++ für Embedded Systems,  F. Bollow, M. Homann, K. Köhn,  MITP

  4. The Art of Designing  Embedded Systems, J. Ganssle, Newnses

  5. Mikrocomputertechnik mit Controllern der Atmel AVR-RISC-Familie,  G. Schmitt, Oldenbourg

  6. Making Embedded Systems: Design Patterns for Great Software, E. White, O'Reilly
Lehrveranstaltung L1070: Software für Eingebettete Systeme
Typ Gruppenübung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Volker Turau
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1248: Compiler für Eingebettete Systeme
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Compiler für Eingebettete Systeme (L1692) Vorlesung 3 4
Compiler für Eingebettete Systeme (L1693) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Heiko Falk
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Modul "Eingebettete Systeme"

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

Die Bedeutung Eingebetteter Systeme steigt von Jahr zu Jahr. Innerhalb Eingebetteter Systeme steigt der Software-Anteil, der auf Prozessoren ausgeführt wird, aufgrund geringerer Kosten und höherer Flexibilität ebenso kontinuierlich. Wegen der besonderen Einsatzgebiete Eingebetteter Systeme kommen hier hochgradig spezialisierte Prozessoren zum Einsatz, die applikationsspezifisch auf ihr jeweiliges Einsatzgebiet ausgerichtet sind. Diese hochgradig spezialisierten Prozessoren stellen hohe Anforderungen an einen Compiler, der Code von hoher Qualität generieren soll. Nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage,

  • Struktur und Aufbau derartiger Compiler aufzuzeigen,
  • interne Zwischendarstellungen auf verschiedenen Abstraktionsniveaus zu unterscheiden und zu erklären, und
  • Probleme und Optimierungen in allen Compilerphasen zu beurteilen.

Wegen der hohen Anforderungen an Compiler für Eingebettete Systeme sind effektive Optimierungen unerlässlich. Die Studierenden lernen insbes.,

  • welche Arten von Optimierungen es auf Quellcode-Niveau gibt,
  • wie die Übersetzung von der Quellsprache nach Assembler abläuft,
  • welche Arten von Optimierungen auf Assembler-Niveau durchzuführen sind,
  • wie die Registerallokation vonstatten geht, und
  • wie Speicherhierarchien effizient ausgenutzt werden.

Da Compiler für Eingebettete Systeme oft verschiedene Zielfunktionen optimieren sollen (z.B. durchschnittliche oder worst-case Laufzeit, Energieverbrauch, Code-Größe), lernen die Studierenden den Einfluss von Optimierungen auf diese verschiedenen Zielfunktionen zu beurteilen.
Fertigkeiten

Studierende werden in die Lage versetzt, hochsprachlichen Programmcode in Maschinensprache zu übersetzen. Die Studierenden erwerben die Fähigkeit zu beurteilen, welche Art von Code-Optimierung innerhalb eines Compilers am effektivsten auf welchem Abstraktionsniveau (bspw. Quell- oder Assemblercode) durchzuführen ist.

Während der Übungen erwerben die Studierenden die Fähigkeit, einen funktionierenden Compiler mitsamt Optimierungen zu implementieren.
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
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1692: Compiler für Eingebettete Systeme
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Heiko Falk
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Einleitung und Motivation
  • Compiler für Eingebettete Systeme - Anforderungen und Abhängigkeiten
  • Interne Struktur von Compilern
  • Pre-Pass Optimierungen
  • HIR Optimierungen und Transformationen
  • Code-Generierung
  • LIR Optimierungen und Transformationen
  • Register-Allokation
  • WCET-bewusste Code-Generierung
  • Ausblick
Literatur
  • Peter Marwedel. Embedded System Design - Embedded Systems Foundations of Cyber-Physical Systems. 2nd Edition, Springer, 2012.
  • Steven S. Muchnick. Advanced Compiler Design and Implementation. Morgan Kaufmann, 1997.
  • Andrew W. Appel. Modern compiler implementation in C. Oxford University Press, 1998.
Lehrveranstaltung L1693: Compiler für Eingebettete Systeme
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Heiko Falk
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0840: Optimal and Robust Control
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Optimale und robuste Regelung (L0658) Vorlesung 2 3
Optimale und robuste Regelung (L0659) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Herbert Werner
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Classical control (frequency response, root locus)
  • State space methods
  • Linear algebra, singular value decomposition
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Students can explain the significance of the matrix Riccati equation for the solution of LQ problems.
  • They can explain the duality between optimal state feedback and optimal state estimation.
  • They can explain how the H2 and H-infinity norms are used to represent stability and performance constraints.
  • They can explain how an LQG design problem can be formulated as special case of an H2 design problem.
  • They  can explain how model uncertainty can be represented in a way that lends itself to robust controller design
  • They can explain how - based on the small gain theorem - a robust controller can guarantee stability and performance for an uncertain plant.
  • They understand how analysis and synthesis conditions on feedback loops can be represented as linear matrix inequalities.
Fertigkeiten
  • Students are capable of designing and tuning LQG controllers for multivariable plant models.
  • They are capable of representing a H2 or H-infinity design problem in the form of a generalized plant, and of using standard software tools for solving it.
  • They are capable of translating time and frequency domain specifications for control loops into constraints on closed-loop sensitivity functions, and of carrying out a mixed-sensitivity design.
  • They are capable of constructing an LFT uncertainty model for an uncertain system, and of designing a mixed-objective robust controller.
  • They are capable of formulating analysis and synthesis conditions as linear matrix inequalities (LMI), and of using standard LMI-solvers for solving them.
  • They can carry out all of the above using standard software tools (Matlab robust control toolbox).
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Students can work in small groups on specific problems to arrive at joint solutions. 
Selbstständigkeit

Students are able to find required information in sources provided (lecture notes, literature, software documentation) and use it to solve given problems. 
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Energietechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Flugzeugsysteme: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: 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
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Vertiefung Produktentwicklung: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Vertiefung Produktion: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Vertiefung Werkstoffe: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0658: Optimal and Robust Control
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Herbert Werner
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Optimal regulator problem with finite time horizon, Riccati differential equation
  • Time-varying and steady state solutions, algebraic Riccati equation, Hamiltonian system
  • Kalman’s identity, phase margin of LQR controllers, spectral factorization
  • Optimal state estimation, Kalman filter, LQG control
  • Generalized plant, review of LQG control
  • Signal and system norms, computing H2 and H∞ norms
  • Singular value plots, input and output directions
  • Mixed sensitivity design, H∞ loop shaping, choice of weighting filters
  • Case study: design example flight control
  • Linear matrix inequalities, design specifications as LMI constraints (H2, H∞ and pole region)
  • Controller synthesis by solving LMI problems, multi-objective design
  • Robust control of uncertain systems, small gain theorem, representation of parameter uncertainty
Literatur
  • Werner, H., Lecture Notes: "Optimale und Robuste Regelung"
  • Boyd, S., L. El Ghaoui, E. Feron and V. Balakrishnan "Linear Matrix Inequalities in Systems and Control", SIAM, Philadelphia, PA, 1994
  • Skogestad, S. and I. Postlewhaite "Multivariable Feedback Control", John Wiley, Chichester, England, 1996
  • Strang, G. "Linear Algebra and its Applications", Harcourt Brace Jovanovic, Orlando, FA, 1988
  • Zhou, K. and J. Doyle "Essentials of Robust Control", Prentice Hall International, Upper Saddle River, NJ, 1998
Lehrveranstaltung L0659: Optimal and Robust Control
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Herbert Werner
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1400: Entwurf von Dependable Systems
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Entwurf von Dependable Systems (L2000) Vorlesung 2 3
Entwurf von Dependable Systems (L2001) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Görschwin Fey
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Grundlegende Kenntnisse zu Datenstrukturen und Algorithmen
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Im Folgenden wird "Dependable" als Zusammenfassung von Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit, Wartbarkeit, Sicherheit (Safety & Security) verwendet.

Kenntnis von Ansätzen zum Entwurf von Dependable Systems, z.B.

  • Strukturelle Lösungen wie z.B. Modular Redundancy
  • Algorithmische Lösungen wie z.B. Behandlung Byzantinischer Fehler, Checkpointing, etc.

Kenntnis von Methoden zur Analyse der Dependability von Systemen
Fertigkeiten

Fähigkeit zum Entwurf von Dependable Systems durch Implementierung der obigen Ansätze.

Fähigkeit zur Analyse der Dependability von Systemen durch Anwendung der obigen Analysemethoden.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können

  • die jeweiligen Konzepte diskutieren und erläutern sowie
  • die Lösungen mündlich darstellen.
Selbstständigkeit Studierende erlernen mittels Zusatzmaterial selbständig vertiefende Zusammenhänge der Konzepte aus der Vorlesung und erweiterte Lösungsverfahren.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Nein Keiner Übungsaufgaben Praktische Übungsaufgaben zur Anwendung der gelernten Ansätze
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Embedded Systems: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L2000: Entwurf von Dependable Systems
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Görschwin Fey
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Beschreibung

Der Begriff „Dependability“ umfasst verschiedene Aspekte eines Systems. Dies sind typischer Weise:
  • Zuverlässigkeit
  • Verfügbarkeit
  • Wartbarkeit
  • Sicherheit - Safety & Security
Damit ist Dependability ein zentraler Aspekt, der früh im Systementwurf betrachtet werden muss. Dies gilt für Software, Eingebette Systeme wie auch umfassende Cyber-Physical Systems.

Inhalt

Das Modul führt grundlegende Konzept zum Entwurf und zur Analyse von Dependable Systems ein. Entwurfsbeispiele dienen dazu, eigene praktische Erfahrung zu sammeln. Ein Schwerpunkt des Moduls liegt im Bereich eingebetteter Systeme. Folgende Gebiete werden betrachtet:
  • Modellierung
  • Fehlertoleranz
  • Entwurfskonzepte
  • Analyse von Systemen
Literatur
Lehrveranstaltung L2001: Entwurf von Dependable Systems
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Görschwin Fey
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1340: Einführung in Wellenleiter, Antennen und Elektromagnetische Verträglichkeit
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Einführung in Wellenleiter, Antennen und Elektromagnetische Verträglichkeit (L1669) Vorlesung 3 4
Einführung in Wellenleiter, Antennen und Elektromagnetische Verträglichkeit (L1877) Gruppenübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Christian Schuster
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Grundlagen der Physik und Elektrotechnik
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können die grundlegenden Gesetzmäßigkeiten, Zusammenhänge und Methoden im Bereich des Entwurfs von Wellenleitern und Antennen sowie der Elektromagnetischen Verträglichkeit wiedergeben und erklären. Spezifische Themen sind:

- Fundamentale Eigenschaften und Phänome elektrischer Schaltungen
- Wechselstromanalyse elektrischer Schaltungen
- Fundamentale Eigenschaften und Phänome elektromagnetischer Felder und Wellen
- Beschreibung elektromagnetischer Felder und Wellen bei zeitlich harmonischer Anregung
- Nützliche Hochfrequenz-Netzwerkparameter
- Elektrisch lange Leitungen und wichtige Ergebnisse der Leitungstheorie
- Ausbreitung, Superposition, Reflektion und Brechung ebener Wellen
- Allgemeine Theorie der Wellenleiter
- Wichtigste Bauformen von Wellenleitern und ihre Eigenschaften
- Abstrahlung und grundlegende Antennenparameter
- Wichtigste Bauformen von Antennen und ihre Eigenschaften
- Numerische Methoden und CAD-Werkzeuge des Wellenleiter- und Antennenentwurfs
- Prinzipien der Elektromagnetischen Verträglichkeit
- Kopplungsmechanismen und Gegenmaßnahmen
- Schirmung, Erdung, Filterung
- Standards und Regulatorisches
- EMV-Messtechniken
Fertigkeiten Die Studierenden können eine Reihe von Verfahren und Modellen zur Beschreibung und zur Auswahl von Wellenleitern und Antennen anwenden. Dafür können Sie deren elementare elektromagnetische Eigenschaften einschätzen und beurteilen.  Sie können Erkenntnisse und Strategien aus dem Feld der Elektromagnetischen Verträglichkeit auf die Entwicklung von elektrischen Komponenten und Systemen anwenden. 
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in kleinen Gruppen fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten und Ergebnisse in geeigneter Weise auf Englisch präsentieren (z.B. während Kleingruppenübungen).
Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, Informationen aus einschlägigen Fachpublikationen zu gewinnen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen. Sie können ihr erlangtes Wissen mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen (z.B. Theoretischer Elektrotechnik, Grundlagen der Elektrotechnik oder Physik) zu verknüpfen. Sie können technische Probleme und physikalische Effekte auf Englisch diskutieren.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 45 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Wahlpflicht
Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Lufttransportsysteme und Flugzeugvorentwurf: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Kabinensysteme: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Lufttransportsysteme und Flugzeugvorentwurf: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Kabinensysteme: Wahlpflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Pflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Elektrotechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1669: Einführung in Wellenleiter, Antennen und Elektromagnetische Verträglichkeit
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Christian Schuster
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Diese Vorlesung ist gedacht als Einführung in die Gebiete der Wellenausbreitung, -führung, - aussendung, und -empfang sowie der Elektromagnetischen Verträglichkeit. Die Themen der Vorlesung werden von Nutzen sein für alle Ingenieure/-innen, die technische Herausforderungen im Bereich der hochfrequenten / hochratigen Übermittlung von Daten in solchen Gebieten wie Medizintechnik, Automobiltechnik oder Avionik meistern müssen. Sowohl Schaltungs- als auch Feldkonzepte der Wellenausbreitung und der Elektromagnetischen Verträglichkeit werden eingeführt und besprochen. 

Themen:

- Fundamentale Eigenschaften und Phänome elektrischer Schaltungen
- Wechselstromanalyse elektrischer Schaltungen
- Fundamentale Eigenschaften und Phänome elektromagnetischer Felder und Wellen
- Beschreibung elektromagnetischer Felder und Wellen bei zeitlich harmonischer Anregung
- Nützliche Hochfrequenz-Netzwerkparameter
- Elektrisch lange Leitungen und wichtige Ergebnisse der Leitungstheorie
- Ausbreitung, Superposition, Reflektion und Brechung ebener Wellen
- Allgemeine Theorie der Wellenleiter
- Wichtigste Bauformen von Wellenleitern und ihre Eigenschaften
- Abstrahlung und grundlegende Antennenparameter
- Wichtigste Bauformen von Antennen und ihre Eigenschaften
- Numerische Methoden und CAD-Werkzeuge des Wellenleiter- und Antennenentwurfs
- Prinzipien der Elektromagnetischen Verträglichkeit
- Kopplungsmechanismen und Gegenmaßnahmen
- Schirmung, Erdung, Filterung
- Standards und Regulatorisches
- EMV-Messtechniken
Literatur

- Zinke, Brunswig, "Hochfrequenztechnik 1", Springer (1999)

- J. Detlefsen, U. Siart, "Grundlagen der Hochfrequenztechnik", Oldenbourg (2012)

- D. M. Pozar, "Microwave Engineering", Wiley (2011)

- Y. Huang, K. Boyle, "Antenna: From Theory to Practice", Wiley (2008)

- H. Ott, "Electromagnetic Compatibility Engineering", Wiley (2009)

- A. Schwab, W. Kürner, "Elektromagnetische Verträglichkeit", Springer (2007)
Lehrveranstaltung L1877: Einführung in Wellenleiter, Antennen und Elektromagnetische Verträglichkeit
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Christian Schuster
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0603: Nichtlineare Strukturanalyse
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Nichtlineare Strukturanalyse (L0277) Vorlesung 3 4
Nichtlineare Strukturanalyse (L0279) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Alexander Düster
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Vorkenntnisse bzgl. partieller Differentialgleichungen sind empfehlenswert.
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können
+ einen Überblick über die verschiedenen nichtlinearen strukturmechanischen Phänomene geben.
+ den mechanischen Hintergrund von nichtlinearen Phänomenen in der Strukturmechanik erläutern.
+ mögliche Probleme bei der nichtlinearen Strukturanalyse aufzählen, im konkreten Fall erkennen und die entsprechenden mathematischen und mechanischen Hintergründe erläutern.
Fertigkeiten

Studierende sind in der Lage
+ nichtlineare strukturmechanische Probleme zu modellieren.
+ für gegebene nichtlineare strukturmechanische Probleme das geeignete Berechnungsverfahren auszuwählen.
+ Finite-Elemente-Verfahren auf nichtlineare strukturmechanische Probleme anzuwenden.
+ Ergebnisse von nichtlinearen finiten Elemente Berechnungen zu verifizieren und kritisch zu beurteilen.
+ die Vorgehensweise zur Lösung von nichtlinearen Problemen auf neue Problemstellungen zu übertragen.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können
+ in heterogen zusammengesetzten Gruppen Aufgaben lösen und die Arbeitsergebnisse dokumentieren.
+ erlerntes Wissen innerhalb der Gruppe weitergeben.
Selbstständigkeit

Studierende sind fähig
+ für die Lösung von komplexen Aufgaben eigenständig Wissen erwerben.
  
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Bauingenieurwesen: Vertiefung Tragwerke: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Bauingenieurwesen: Wahlpflicht
Materialwissenschaft: Vertiefung Modellierung: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Schiffbau und Meerestechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Ship and Offshore Technology: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0277: Nichtlineare Strukturanalyse
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Alexander Düster
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

1. Einleitung
2. Nichtlineare Phänomene
3. Mathematische Grundlagen
4. Kontinuumsmechanische Grundlagen
5. Räumliche Diskretisierung mit Finiten Elementen
6. Lösung nichtlinearer Gleichungssysteme
7. Lösung elastoplastischer Probleme
8. Stabilitätsprobleme
9. Kontaktprobleme
Literatur

[1] Alexander Düster, Nonlinear Structrual Analysis, Lecture Notes, Technische Universität Hamburg-Harburg, 2014.
[2] Peter Wriggers, Nonlinear Finite Element Methods, Springer 2008.
[3] Peter Wriggers, Nichtlineare Finite-Elemente-Methoden, Springer 2001.
[4] Javier Bonet and Richard D. Wood, Nonlinear Continuum Mechanics for Finite Element Analysis, Cambridge University Press, 2008.
Lehrveranstaltung L0279: Nichtlineare Strukturanalyse
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Alexander Düster
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0746: Microsystem Engineering
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Mikrosystemtechnik (L0680) Vorlesung 2 4
Mikrosystemtechnik (L0682) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Manfred Kasper
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse Basic courses in physics, mathematics and electric engineering
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

The students know about the most important technologies and materials of MEMS as well as their applications in sensors and actuators.
Fertigkeiten

Students are able to analyze and describe the functional behaviour of MEMS components and to evaluate the potential of microsystems.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

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

Selbstständigkeit

Students are able to acquire particular knowledge using specialized literature and to integrate and associate this knowledge with other fields.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Nein 10 % Referat
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang zweistündig
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Systemtechnik - Robotik: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Elektrotechnik: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Mechatronik: Wahlpflicht
Mechanical Engineering and Management: Vertiefung Mechatronik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: 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
Microelectronics and Microsystems: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Bio- und Medizintechnik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0680: Microsystem Engineering
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Manfred Kasper
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

Object and goal of MEMS

Scaling Rules

Lithography

Film deposition

Structuring and etching

Energy conversion and force generation

Electromagnetic Actuators

Reluctance motors

Piezoelectric actuators, bi-metal-actuator

Transducer principles

Signal detection and signal processing

Mechanical and physical sensors

Acceleration sensor, pressure sensor

Sensor arrays

System integration

Yield, test and reliability

Literatur

M. Kasper: Mikrosystementwurf, Springer (2000)

M. Madou: Fundamentals of Microfabrication, CRC Press (1997)
Lehrveranstaltung L0682: Microsystem Engineering
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Manfred Kasper
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

Examples of MEMS components

Layout consideration

Electric, thermal and mechanical behaviour

Design aspects
Literatur

Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben

Modul M0806: Technical Acoustics II (Room Acoustics, Computational Methods)
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Technische Akustik II (Raumakustik, Berechnungsverfahren) (L0519) Vorlesung 2 3
Technische Akustik II (Raumakustik, Berechnungsverfahren) (L0521) Hörsaalübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Otto von Estorff
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

Technical Acoustics I (Acoustic Waves, Noise Protection, Psycho Acoustics)

Mechanics I (Statics, Mechanics of Materials) and Mechanics II (Hydrostatics, Kinematics, Dynamics)

Mathematics I, II, III (in particular differential equations)
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

The students possess an in-depth knowledge in acoustics regarding room acoustics and computational methods and are able to give an overview of the corresponding theoretical and methodical basis.
Fertigkeiten

The students are capable to handle engineering problems in acoustics by theory-based application of the demanding computational methods and procedures treated within the module.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students can work in small groups on specific problems to arrive at joint solutions.
Selbstständigkeit

The students are able to independently solve challenging acoustical problems in the areas treated within the module. Possible conflicting issues and limitations can be identified and the results are critically scrutinized.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang
Zuordnung zu folgenden Curricula Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Kabinensysteme: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Produktentwicklung und Produktion: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0519: Technical Acoustics II (Room Acoustics, Computational Methods)
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Otto von Estorff
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

- Room acoustics
- Sound absorber

- Standard computations
- Statistical Energy Approaches
- Finite Element Methods
- Boundary Element Methods
- Geometrical acoustics
- Special formulations

- Practical applications
- Hands-on Sessions: Programming of elements (Matlab)
Literatur

Cremer, L.; Heckl, M. (1996): Körperschall. Springer Verlag, Berlin
Veit, I. (1988): Technische Akustik. Vogel-Buchverlag, Würzburg
Veit, I. (1988): Flüssigkeitsschall. Vogel-Buchverlag, Würzburg
Gaul, L.; Fiedler, Ch. (1997): Methode der Randelemente in Statik und Dynamik. Vieweg, Braunschweig, Wiesbaden
Bathe, K.-J. (2000): Finite-Elemente-Methoden. Springer Verlag, Berlin
Lehrveranstaltung L0521: Technical Acoustics II (Room Acoustics, Computational Methods)
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Otto von Estorff
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0832: Advanced Topics in Control
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Ausgewählte Themen der Regelungstechnik (L0661) Vorlesung 2 3
Ausgewählte Themen der Regelungstechnik (L0662) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Herbert Werner
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse H-infinity optimal control, mixed-sensitivity design, linear matrix inequalities 
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Students can explain the advantages and shortcomings of the classical gain scheduling approach
  • They can explain the representation of nonlinear systems in the form of quasi-LPV systems
  • They can explain how stability and performance conditions for LPV systems can be formulated as LMI conditions
  • They can explain how gridding techniques can be used to solve analysis and synthesis problems for LPV systems
  • They are familiar with polytopic and LFT representations of LPV systems and some of the basic synthesis techniques associated with each of these model structures


  • Students can explain how graph theoretic concepts are used to represent the communication topology of multiagent systems
  • They can explain the convergence properties of  first order consensus protocols
  • They can explain analysis and synthesis conditions for formation control loops involving either LTI or LPV agent models


  • Students can explain the state space representation of spatially invariant distributed systems that are discretized according to an actuator/sensor array
  • They can explain (in outline) the extension of the bounded real lemma to such distributed systems and the associated synthesis conditions for distributed controllers
Fertigkeiten
  • Students are capable of constructing LPV models of nonlinear plants and carry out a mixed-sensitivity design of gain-scheduled controllers; they can do this using polytopic, LFT or general LPV models 
  • They are able to use standard software tools (Matlab robust control toolbox) for these tasks


  • Students are able to design distributed formation controllers for groups of agents with either LTI or LPV dynamics, using Matlab tools provided


  • Students are able to design distributed controllers for spatially interconnected systems, using the Matlab MD-toolbox
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Students can work in small groups and arrive at joint results.
Selbstständigkeit

Students are able to find required information in sources provided (lecture notes, literature, software documentation) and use it to solve given problems. 


 
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Flugzeugsysteme: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Avionik und Eingebettete Systeme: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Systemtechnik - Robotik: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Mechatronik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Implantate und Endoprothesen: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Medizin- und Regelungstechnik: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Management und Administration: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Vertiefung Künstliche Organe und Regenerative Medizin: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0661: Advanced Topics in Control
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Herbert Werner
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Linear Parameter-Varying (LPV) Gain Scheduling

    - Linearizing gain scheduling, hidden coupling
    - Jacobian linearization vs. quasi-LPV models
    - Stability and induced L2 norm of LPV systems
    - Synthesis of LPV controllers based on the two-sided projection lemma
    - Simplifications: controller synthesis for polytopic and LFT models
    - Experimental identification of LPV models
    - Controller synthesis based on input/output models
    - Applications: LPV torque vectoring for electric vehicles, LPV control of a robotic manipulator
  • Control of Multi-Agent Systems

    - Communication graphs
    - Spectral properties of the graph Laplacian
    - First and second order consensus protocols
    - Formation control, stability and performance
    - LPV models for agents subject to nonholonomic constraints
    - Application: formation control for a team of quadrotor helicopters
  • Control of Spatially Interconnected Systems

    - Multidimensional signals, l2 and L2 signal norm
    - Multidimensional systems in Roesser state space form
    - Extension of real-bounded lemma to spatially interconnected systems
    - LMI-based synthesis of distributed controllers
    - Spatial LPV control of spatially varying systems
    - Applications: control of temperature profiles, vibration damping for an actuated beam
Literatur
  • Werner, H., Lecture Notes "Advanced Topics in Control"
  • Selection of relevant research papers made available as pdf documents via StudIP
Lehrveranstaltung L0662: Advanced Topics in Control
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Herbert Werner
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0919: Praktischer Schaltungsentwurf analog und digital
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Praktischer Schaltungsentwurf analog (L0692) Laborpraktikum 2 3
Praktischer Schaltungsentwurf digital (L0694) Laborpraktikum 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Matthias Kuhl
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Grundkenntnisse von Halbleiterbauelementen und in der Halbleiterschaltungstechnik
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Students can explain the structure and philosophy of the software framework for circuit design.
  • Students can determine all necessary input parameters for circuit simulation.
  • Students know the basics physics of the analog behavior.
  • Students are able to explain the functions of the logic gates of their digital design.
  • Students can explain the algorithms of checking routines.
  • Students are able to select the appropriate transistor models for fast and accurate simulations.
Fertigkeiten
  • Students can activate and execute all necessary checking routines for verification of proper circuit functionality.
  • Students are able to run the input desks for definition of their electronic circuits.
  • Students can define the specifications of the electronic circuits to be designed.
  • Students can optimize the electronic circuits for low-noise and low-power.
  • Students can develop analog circuits for mobile medical applications.
  • Students can define the building blocks of digital systems.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Students are trained to work through complex circuits in teams.
  • Students are able to share their knowledge for efficient design work.
  • Students can help each other to understand all the details and options of the design software.
  • Students are aware of their limitations regarding circuit design, so they do not go ahead, but they involve experts when required.
  • Students can present their design approaches for easy checking by more experienced experts.
Selbstständigkeit
  • Students are able to realistically judge the status of their knowledge and to define actions for improvements when necessary.
  • Students can break down their design work in sub-tasks and can schedule the design work in a realistic way.
  • Students can handle the complex data structures of their design task and document it in consice but understandable way.
  • Students are able to judge the amount of work for a major design project.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 60 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Nanoelektronik und Mikrosystemtechnik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informations- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0692: Praktischer Schaltungsentwurf analog
Typ Laborpraktikum
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Matthias Kuhl
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Input desk for circuits
  • Algorithms for simulation
  • MOS transistor model
  • Simulation of analog circuits
  • Placement and routing     
  • Generation of layouts
  • Design checking routines
  • Postlayout simulations
Literatur Handouts to be distributed
Lehrveranstaltung L0694: Praktischer Schaltungsentwurf digital
Typ Laborpraktikum
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Matthias Kuhl
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Definition of specifications
  • Architecture studies
  • Digital simulation flow
  • Philosophy of standard cells
  • Placement and routing of standard cells
  • Layout generation
  • Design checking routines


Literatur Handouts will be distributed

Modul M1024: Methoden der integrierten Produktentwicklung
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Integrierte Produktentwicklung II (L1254) Vorlesung 3 3
Integrierte Produktentwicklung II (L1255) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Dieter Krause
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundkenntnisse der Integrierten Produktentwicklung und CAE-Anwendung
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden sind nach erfolgreichem Bestehen des Moduls in der Lage:

  • Fachbegriffe der Konstruktionsmethodik zu erklären,
  • wesentliche Elemente des Konstruktionsmanagements zu beschreiben,
  • aktuelle Problemstellungen und den gegenwärtigen Forschungsstand der integrierten Produktentwicklung zu beschreiben.
Fertigkeiten

Die Studierenden sind nach erfolgreichem Bestehen des Moduls in der Lage:

  • für die nicht standardisierte Lösung eines Problems eine geeignete Konstruktionsmethode auszuwählen und anzuwenden sowie an neue Randbedingungen anzupassen,
  • Problemstellungen der Produktentwicklung mit Hilfe einer workshopbasierten Vorgehensweise zu lösen,
  • Moderationstechniken situationsspezifisch auszuwählen und durchzuführen.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind nach erfolgreichem Bestehen des Moduls in der Lage:

  • Teamsitzungen und Moderationsprozesse vorzubereiten und anzuleiten,
  • in Gruppenarbeitsprozessen komplexe Aufgaben gemeinsam zu bearbeiten,
  • Probleme und Lösungen vor Fachpersonen vertreten und Ideen weiterzuentwickeln.
Selbstständigkeit

Die Studierenden sind nach erfolgreichem Bestehen des Moduls in der Lage:

  • strukturiertes Feedback zu geben und kritisches Feedback anzunehmen,
  • angenommenes Feedback eigenständig umzusetzen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Kabinensysteme: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Lufttransportsysteme und Flugzeugvorentwurf: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Produktentwicklung und Produktion: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Vertiefung Produktentwicklung: Pflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Vertiefung Produktion: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Vertiefung Werkstoffe: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Produktentwicklung und Produktion: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1254: Integrierte Produktentwicklung II
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Dieter Krause
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Vorlesung

Die Vorlesung erweitert und vertieft die im Modul „Integrierte Produktentwicklung und Leichtbau“ erlernten Inhalte und baut auf den dort erworbenen Kenntnissen und Fähigkeiten auf.

Themen der Vorlesung sind insbesondere:

  • Methoden der Produktentwicklung,
  • Moderationstechniken,
  • Industrial Design,
  • variantengerechte Produktgestaltung,
  • Modularisierungsmethoden,
  • Konstruktionskataloge,
  • angepasste QFD-Matrix,
  • systematische Werkstoffauswahl,
  • montagegerechtes Konstruieren,

Konstruktionsmanagement

  • CE-Kennzeichnung, Konformitätserklärung inkl. Gefährdungsbeurteilung,
  • Patentwesen, Patentrechte, Patentüberwachung
  • Projektmanagement (Kosten, Zeit, Qualität) und Eskalationsprinzipien,
  • Entwicklungsmanagement Mechatronik,
  • Technisches Supply Chain Management.

Übung (PBL)

In der Übung werden die in der Vorlesung Integrierte Produktentwicklung II vorgestellten Inhalte und Methoden der Produktentwicklung und des Konstruktionsmanagement weiter vertieft.

Die Studierenden erlernen über industrienahe Praxisbeispiele ein selbstständig moderiertes und Workshop basiertes Vorgehen zur Lösung komplexer, aktuell bestehender Sachverhalte in der Produktentwicklung. Sie erlernen die Fähigkeit, selbstständig wichtige Methoden der Produktentwicklung und des Konstruktions­managements anzuwenden, und erwerben so weiterführende Fachkompetenzen auf dem Gebiet der Integrierten Produktentwicklung. Daneben werden personale Kompetenzen, wie Teamfähigkeit, Führen von Diskussionen und Vertreten von Arbeitsergebnissen durch den workshopbasierten Aufbau der Veranstaltung unter eigener Planung und Leitung erworben.



Literatur
  • Andreasen, M.M., Design for Assembly, Berlin, Springer 1985.
  • Ashby, M. F.: Materials Selection in Mechanical Design, München, Spektrum 2007.
  • Beckmann, H.: Supply Chain Management, Berlin, Springer 2004.
  • Hartmann, M., Rieger, M., Funk, R., Rath, U.: Zielgerichtet moderieren. Ein Handbuch für Führungskräfte, Berater und Trainer, Weinheim, Beltz 2007.
  • Pahl, G., Beitz, W.: Konstruktionslehre, Berlin, Springer 2006.
  • Roth, K.H.: Konstruieren mit Konstruktionskatalogen, Band 1-3, Berlin, Springer 2000.
  • Simpson, T.W., Siddique, Z., Jiao, R.J.: Product Platform and Product Family Design. Methods and Applications, New York, Springer 2013.
Lehrveranstaltung L1255: Integrierte Produktentwicklung II
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Dieter Krause
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1173: Angewandte Statistik für Ingenieure
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Angewandte Statistik für Ingenieure (L1584) Vorlesung 2 3
Angewandte Statistik für Ingenieure (L1586) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 2 2
Angewandte Statistik für Ingenieure (L1585) Gruppenübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Michael Morlock
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundlegende Kenntnisse statistischen Vorgehens
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studenten können die Einsatzgebiete der statistischen Verfahren, die in der Veranstaltung besprochen werden und die Voraussetzungen für den Einsatz des entsprechenden Verfahrens erläutern.
Fertigkeiten

Die Studenten können das verwendete Statistikprogramm zur Lösung von statistischen Fragestellungen einsetzen und die Ergebnisse fachgerecht darstellen und interpretieren.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Gruppenarbeit, gemeinsam Ergebnisse präsentieren
Selbstständigkeit

Fragestellung verstehen und selbständig lösen
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja Keiner Schriftliche Ausarbeitung
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 minuten, 28 Fragen
Zuordnung zu folgenden Curricula Mechanical Engineering and Management: Vertiefung Management: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mediziningenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Bio- und Medizintechnik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1584: Angewandte Statistik für Ingenieure
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Michael Morlock
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

Inhalt (deutsch)

Lösung statistischer Fragestellungen unter Anwendung eines gebräuchlichen Statistikprogrammes. Die vermittelten statistischen Tests und Vorgehensweisen beinhalten:

•          Wahl des statistischen Verfahrens

•          Einfluss der Gruppengröße auf die Ergebnisse

•          Chi quadrat test

•          Regression und Korrelation mit einer unabhängigen Variablen

•          Regression und Korrelation mit mehreren unabhängigen Variablen

•          Varianzanalyse mit eine unabhängigen Variablen

•          Varianzanalyse mit mehreren unabhängigen Variablen

•          Diskriminantenanalyse

•          Analyse kategorischer Daten

•          Nichtparametrische Statistik

•          Überlebensanalysen
Literatur

Applied Regression Analysis and Multivariable Methods, 3rd Edition, David G. Kleinbaum Emory University, Lawrence L. Kupper University of North Carolina at Chapel Hill, Keith E. Muller University of North Carolina at Chapel Hill, Azhar Nizam Emory University, Published by Duxbury Press, CB © 1998, ISBN/ISSN: 0-534-20910-6
Lehrveranstaltung L1586: Angewandte Statistik für Ingenieure
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Michael Morlock
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

Die Studenten bekommen in Kleingruppen (n=5) eine Fragestellung, zu deren Beantwortung sie sowohl die Datenerhebung als auch die Analyse durchführen und die Ergebnisse in Form eines executive summaries in der letzten Vorlesung vorstellen müssen.
Literatur

Selbst zu finden
Lehrveranstaltung L1585: Angewandte Statistik für Ingenieure
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Michael Morlock
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

Anhand von praktischen Fragestellungen werden die wichtigsten statistischen Verfahren angewendet und gleichzeitig in die Benutzung der kommerziell am häufigsten eingesetzten Software eingeführt und deren Benutzung geübt.

Literatur

Student Solutions Manual for Kleinbaum/Kupper/Muller/Nizam's Applied Regression Analysis and Multivariable Methods, 3rd Edition, David G. Kleinbaum Emory University Lawrence L. Kupper University of North Carolina at Chapel Hill, Keith E. Muller University of North Carolina at Chapel Hill, Azhar Nizam Emory University, Published by Duxbury Press, Paperbound © 1998, ISBN/ISSN: 0-534-20913-0

Modul M1204: Modellierung und Optimierung in der Dynamik
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Flexible Mehrkörpersysteme (L1632) Vorlesung 2 3
Optimierung dynamischer Systeme (L1633) Vorlesung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Robert Seifried
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematik I, II, III
  • Mechanik I, II, III, IV
  • Simulation dynamischer Systeme
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierenden besitzen nach erfolgreichem Besuch des Moduls grundlegende Kenntnis und Verständnis der Modellierung, Simulation und Analyse komplexer starrer und flexibler Mehrkörpersysteme und Methoden zur Optimierung dynamischer Systeme.
Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage

+ ganzheitlich zu Denken

+ grundlegende Problemstellungen aus der Dynamik starrer und flexibler Mehrkörpersysteme selbständig, sicher,
kritisch und bedarfsgerecht zu analysieren und zu optimieren

+ dynamische Problem mathematisch zu beschreiben 

+ dynamische Probleme zu optimieren
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können

+ in heterogen zusammengesetzten Gruppen Aufgaben lösen und die Arbeitsergebnisse dokumentieren.
Selbstständigkeit

Studierende sind fähig

+ ihren Kenntnisstand mit Hilfe von Übungsaufgaben einzuschätzen.

+ sich zur Lösung von forschungsorientierten Aufgaben notwendiges Wissen eigenständig zu erschließen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Energietechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Flugzeugsysteme: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1632: Flexible Mehrkörpersysteme
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Robert Seifried
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  1. Grundlagen von Mehrkörpersystemen
  2. Kontinuumsmechanische Grundlagen
  3. Lineare finite Elemente Modelle und Modellreduktion
  4. Nichtlineare finite Elemente Modelle: Absolute Nodal Coordinate Formulation
  5. Kinematik eines elastischen Körpers
  6. Kinetik eines elastischen Körpers
  7. Zusammenbau des Gesamtsystems
Literatur

Schwertassek, R. und Wallrapp, O.: Dynamik flexibler Mehrkörpersysteme. Braunschweig, Vieweg, 1999.

Seifried, R.: Dynamics of Underactuated Multibody Systems, Springer, 2014.

Shabana, A.A.: Dynamics of Multibody Systems. Cambridge Univ. Press, Cambridge, 2004, 3. Auflage.


Lehrveranstaltung L1633: Optimierung dynamischer Systeme
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Robert Seifried, Dr. Leo Dostal
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  1. Formulierung des Optimierungsproblems und Klassifikation
  2. Skalare Optimierung
  3. Sensitivitätsanalyse
  4. Parameteroptimierung ohne Nebenbedingungen
  5. Parameteroptimierung mit Nebenbedingungen
  6. Stochastische Optimierungsverfahren
  7. Mehrkriterienoptimierung
  8. Topologieoptimierung
Literatur

Bestle, D.: Analyse und Optimierung von Mehrkörpersystemen. Springer, Berlin, 1994.

Nocedal, J. , Wright , S.J. : Numerical Optimization. New York: Springer, 2006.

Modul M1268: Lineare und Nichtlineare Wellen
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Lineare und Nichtlineare Wellen (L1737) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 4 6
Modulverantwortlicher Prof. Norbert Hoffmann
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Gute Kenntnisse in Mathematik, Mechanik und Dynamik.
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen Studierende sind in der Lage, bestehende Begriffe und Konzepte der Wellenmechanik wiederzugeben und neue Begriffe und Konzepte zu entwickeln.
Fertigkeiten Studierende sind in der Lage bestehende Verfahren und Methoden der Wellenmechanik anzuwenden und neue Verfahren und Methoden zu entwickeln.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Studierende können Arbeitsergebnisse auch in Gruppen erzielen.
Selbstständigkeit Studierende können eigenständig vorgegebene Forschungsaufgaben angehen und selbständig neue Forschungsaufgaben identifizieren und bearbeiten.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 2 Stunden
Zuordnung zu folgenden Curricula Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Wissenschaftliches Rechnen: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Schiffbau und Meerestechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Maritime Technik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1737: Lineare und Nichtlineare Wellen
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Prof. Norbert Hoffmann
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Einführung in die Dynamik Linearer und Nichtlinearer Wellen.
Literatur

G.B. Witham, Linear and Nonlinear Waves. Wiley 1999.

C.C. Mei, Theory and Applications of Ocean Surface Waves. World Scientific 2004.

Modul M1229: Control Lab B
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Praktikum Regelungstechnik V (L1667) Laborpraktikum 1 1
Praktikum Regelungstechnik VI (L1668) Laborpraktikum 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Herbert Werner
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • State space methods
  • LQG control
  • H2 and H-infinity optimal control
  • uncertain plant models and robust control
  •  LPV control
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Students can explain the difference between validation of a control lop in simulation and experimental validation
Fertigkeiten
  • Students are capable of applying basic system identification tools (Matlab System Identification Toolbox) to identify a dynamic model that can be used for controller synthesis
  • They are capable of using standard software tools (Matlab Control Toolbox) for the design and implementation of LQG controllers
  • They are capable of using standard software tools (Matlab Robust Control Toolbox) for the mixed-sensitivity design and the implementation of H-infinity optimal controllers
  • They are capable of representing model uncertainty, and of designing and implementing a robust controller
  • They are capable of using standard software tools (Matlab Robust Control Toolbox) for the design and the implementation of LPV gain-scheduled controllers
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Students can work in teams to conduct experiments and document the results
Selbstständigkeit
  • Students can independently carry out simulation studies to design and validate control loops
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Leistungspunkte 2
Studienleistung Keine
Prüfung Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang 1
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1667: Control Lab V
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Herbert Werner, Patrick Göttsch, Adwait Datar
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt One of the offered experiments in control theory.
Literatur

Experiment Guides
Lehrveranstaltung L1668: Control Lab VI
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Herbert Werner, Patrick Göttsch, Adwait Datar
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt One of the offered experiments in control theory.
Literatur

Experiment Guides

Modul M1305: Seminar Advanced Topics in Control
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Ausgewählte Themen der Regelungstechnik (L1803) Seminar 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Herbert Werner
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Introduction to control systems
  • Control theory and design
  • optimal and robust control
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Students can explain modern control.
  • Students learn to apply basic control concepts for different tasks
Fertigkeiten
  • Students acquire knowledge about selected aspects of modern control, based on specified literature
  • Students generalize developed results and present them to the participants
  • Students practice to prepare and give a presentation
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Students are capable of developing solutions and present them
  • They are able to provide appropriate feedback and handle constructive criticism of their own results
Selbstständigkeit
  • Students evaluate advantages and drawbacks of different forms of presentation for specific tasks and select the best solution
  • Students familiarize themselves with a scientific field, are able of introduce it and follow presentations of other students, such that a scientific discussion develops
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Leistungspunkte 2
Studienleistung Keine
Prüfung Referat
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1803: Advanced Topics in Control
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Herbert Werner
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt
  • Seminar on selected topics in modern control
Literatur
  • To be specified

Modul M0913: CMOS Nanoelectronics with Practice
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
CMOS-Nanoelektronik (L0764) Vorlesung 2 3
CMOS-Nanoelektronik (L1063) Laborpraktikum 2 2
CMOS-Nanoelektronik (L1059) Gruppenübung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Matthias Kuhl
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse Fundamentals of MOS devices and electronic circuits
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Students can explain the functionality of very small  MOS transistors and explain the problems occurring due to scaling-down the minimum feature size.
  • Students are able to explain the basic steps of processing of very small MOS devices.
  • Students can exemplify the functionality of volatile and non-volatile memories und give their specifications.
  • Students can describe the limitations of advanced MOS technologies.
  • Students can explain measurement methods for MOS quality control.
Fertigkeiten
  • Students can quantify the current-voltage-behavior of very small MOS transistors and list possible applications.
  • Students can describe larger electronic systems by their functional blocks.
  • Students can name the existing options for the specific applications and select the most appropriate ones.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Students can team up with one or several partners who may have different professional backgrounds
  • Students are able to work by their own or in small groups for solving problems and answer scientific questions.
Selbstständigkeit
  • Students are able to assess their knowledge in a realistic manner.
  • The students are able to draw scenarios for estimation of the impact of advanced mobile electronics on the future lifestyle of the society.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja Keiner Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informations- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Elektrotechnik: Wahlpflicht
Mechanical Engineering and Management: Vertiefung Mechatronik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0764: CMOS Nanoelectronics
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Matthias Kuhl
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Ideal and non-ideal MOS devices
  • Threshold voltage, Parasitic charges, Work function difference
  • I-V behavior
  • Scaling-down rules
  • Details of very small MOS transistors
  • Basic CMOS process flow
  • Memory Technology, SRAM, DRAM, embedded DRAM
  • Gain memory cells
  • Non-volatile memories, Flash memory circuits
  • Methods for Quality Control, C(V)-technique, Charge pumping, Uniform injection
  • Systems with extremely small CMOS transistors
Literatur
  • S. Deleonibus, Electronic Device Architectures for the Nano-CMOS Era, Pan Stanford Publishing, 2009.
  • Y. Taur and T.H. Ning, Fundamentals of Modern VLSI Devices, Cambridge University Press, 2nd edition.
  • R.F. Pierret, Advanced Semiconductor Fundamentals, Prentice Hall, 2003.
  • F. Schwierz, H. Wong, J. J. Liou, Nanometer CMOS, Pan Stanford Publishing, 2010.
  • H.-G. Wagemann und T. Schönauer, Silizium-Planartechnologie, Grundprozesse, Physik und Bauelemente
    Teubner-Verlag, 2003, ISBN 3519004674
Lehrveranstaltung L1063: CMOS Nanoelectronics
Typ Laborpraktikum
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Matthias Kuhl
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L1059: CMOS Nanoelectronics
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Matthias Kuhl
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1398: Ausgewählte Themen der Mehrkörperdynamik und Robotik
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Formulas and Vehicles - Die Mathematik und Mechanik des autonomen Fahrens (L1981) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 2 6
Modulverantwortlicher Prof. Robert Seifried
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Mechanik IV, Technische Dynamik oder Robotik

Theorie und Entwurf regelungstechnischer Systeme

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

Studierenden besitzen nach erfolgreichem Besuch des Moduls weiterführende Kenntnis und Verständnis in ausgewählten Anwendungsbereichen der Mehrkörperdynamik und Robotik
Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage

+ ganzheitlich zu Denken

+ grundlegende Problemstellungen aus der Dynamik starrer und flexibler Mehrkörpersysteme selbständig, sicher,
kritisch und bedarfsgerecht zu analysieren und zu optimieren

+ dynamische Problem mathematisch zu beschreiben 

+ dynamische Probleme auf Hardware zu implementieren
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können

+ in heterogen zusammengesetzten Gruppen Aufgaben lösen, die Arbeitsergebnisse dokumentieren und präsentieren.
Selbstständigkeit

Studierende sind fähig

+ ihren Kenntnisstand mit Hilfe von Übungsaufgaben und Projekten einzuschätzen.

+ sich zur Lösung von forschungsorientierten Aufgaben notwendiges Wissen eigenständig zu erschließen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 152, Präsenzstudium 28
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Referat
Prüfungsdauer und -umfang TBA
Zuordnung zu folgenden Curricula Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1981: Formulas and Vehicles - Die Mathematik und Mechanik des autonomen Fahrens
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 152, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Robert Seifried
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

•Interdisziplinär zwischen angewandter Mathematik (Systemtheorie) und Ingenieurwesen (Maschinenbau) angesiedelt

•Bearbeitung von Fragestellungen des autonomen Fahrens in interdisziplinären Kleingruppen

•Entwicklung theoretischer Regelungsverfahren sowie deren Implementation an Versuchsfahrzeugen

•Einschließlich geisteswissenschaftlichem Bezug (durch externe Referenten bspw. zu Ethik und juristische Grundlagen des autonomen Fahrens)

Literatur

Seifried, R.: Dynamics of underactuated multibody systems, Springer, 2014

Popp, K.; Schiehlen, W.: Ground vehicle dynamics, Springer, 2010

Modul M1395: Real-Time Systems
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Echtzeitsysteme (L1974) Vorlesung 3 4
Echtzeitsysteme (L1975) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Heiko Falk
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

Computer Engineering, Basic knowledge in embedded systems
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Real-Time applications are an important class of embedded systems such as driver assistance systems in modern automobiles, medical devices, process plants and aircrafts. Their main feature is that they are required to complete work and deliver services on a timely basis. This course aims at introducing fundamental theories and concepts about real-time systems. As an introduction, the lecture describes several classes of real-time applications (e.g. digital controllers, signal processing, real-time databases and multimedia). It introduces the main characteristics of real-time systems and explains the relationship between timing requirements and functional requirements. Next, this is followed by a reference model used to characterize the main features of real-time applications. Several scheduling approaches (e.g clock-driven and priority-driven) and timing analysis techniques used for the verification and validation of the timing properties of real-time systems are introduced and discussed.

The last part of the course will focus on the timing behavior of communications networks taking into account properties such as the end-to-end latency and the delay jitter, and on shared resources access control and synchronization in multiprocessor/multicore architectures.

Fertigkeiten

Students have solid notions about the basic properties of common real-time systems and the methods used to analyze them. Students are able to characterize and model the timing features of a real-time system. They use schedulability analysis techniques to compute the response time of systems and check if this meets the timing requirements (I.e deadline) of the system.

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
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Avionik und Eingebettete Systeme: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung Informations- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1974: Real-Time Systems
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Ph.D Selma Saidi
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

  • Introduction to Real-Time Embedded Systems

  • Characterization of Real-Time Systems

  • Approaches to Real- Time Scheduling

  • Timing Analysis

  • Real-Time Communication

  • Multiprocessor/Multicore Scheduling and Synchronization

  • An example of an Automotive Real Time Systems
Literatur

Book reference: Jane W. S. Liu Real-Time Systems Prentice Hall 2000
Lehrveranstaltung L1975: Real-Time Systems
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Ph.D Selma Saidi
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
Literatur

Ergänzungsmodule

Modul M0604: High-Order FEM
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
High-Order FEM (L0280) Vorlesung 3 4
High-Order FEM (L0281) Hörsaalübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Alexander Düster
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

Knowledge of partial differential equations is recommended.
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students are able to
+ give an overview of the different (h, p, hp) finite element procedures.
+ explain high-order finite element procedures.
+ specify problems of finite element procedures, to identify them in a given situation and to explain their mathematical and mechanical background.
Fertigkeiten

Students are able to
+ apply high-order finite elements to problems of structural mechanics.
+ select for a given problem of structural mechanics a suitable finite element procedure.
+ critically judge results of high-order finite elements.
+ transfer their knowledge of high-order finite elements to new problems.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students are able to
+ solve problems in heterogeneous groups and to document the corresponding results.
Selbstständigkeit

Students are able to
+ assess their knowledge by means of exercises and E-Learning.
+ acquaint themselves with the necessary knowledge to solve research oriented tasks.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Nein 10 % Referat Forschendes Lernen
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Energietechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Produktentwicklung und Produktion: Wahlpflicht
Materialwissenschaft: Vertiefung Modellierung: Wahlpflicht
Mechanical Engineering and Management: Vertiefung Produktentwicklung und Produktion: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Schiffbau und Meerestechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0280: High-Order FEM
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Alexander Düster
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

1. Introduction
2. Motivation
3. Hierarchic shape functions
4. Mapping functions
5. Computation of element matrices, assembly, constraint enforcement and solution
6. Convergence characteristics
7. Mechanical models and finite elements for thin-walled structures
8. Computation of thin-walled structures
9. Error estimation and hp-adaptivity
10. High-order fictitious domain methods
Literatur

[1] Alexander Düster, High-Order FEM, Lecture Notes, Technische Universität Hamburg-Harburg, 164 pages, 2014
[2] Barna Szabo, Ivo Babuska, Introduction to Finite Element Analysis – Formulation, Verification and Validation, John Wiley & Sons, 2011
Lehrveranstaltung L0281: High-Order FEM
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Alexander Düster
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0605: Numerische Strukturdynamik
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Numerische Strukturdynamik (L0282) Vorlesung 3 4
Numerische Strukturdynamik (L0283) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Alexander Düster
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Vorkenntnisse bzgl. partieller Differentialgleichungen sind empfehlenswert.
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können
+ einen Überblick über die Verfahren zur numerischen Lösung von strukturdynamischen Problemen geben.
+ den Einsatz von Finite-Elemente-Programmen zur Lösung von Problemen der Strukturdynamik erläutern.
+ mögliche Probleme strukturdynamischer Berechnungen aufzählen, im konkreten Fall erkennen und die entsprechenden mathematischen und mechanischen Hintergründe erläutern.
Fertigkeiten

Studierende sind in der Lage
+ strukturdynamische Probleme zu modellieren.
+ für Probleme der Strukturdynamik geeignete Lösungsverfahren auszuwählen.
+ Berechnungsverfahren zur Lösung von Problemen der Strukturdynamik anzuwenden.
+ Ergebnisse von numerischen Berechnungen zur Strukturdynamik zu verifizieren und kritisch zu beurteilen.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können
+ in heterogen zusammengesetzten Gruppen Aufgaben lösen und die Arbeitsergebnisse dokumentieren.
Selbstständigkeit

Studierende sind fähig
+ für die Lösung von komplexen Aufgaben eigenständig Wissen erwerben.
  
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 2h
Zuordnung zu folgenden Curricula Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Mechatronik: Wahlpflicht
Materialwissenschaft: Vertiefung Modellierung: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Schiffbau und Meerestechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0282: Numerische Strukturdynamik
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Alexander Düster
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

1. Motivation
2. Grundlagen der Dynamik
3. Zeitintegrationsverfahren
4. Modalanalyse
5. Fourier-Transformation
6. Ausgewählte Beispiele
Literatur

[1] K.-J. Bathe, Finite-Elemente-Methoden, Springer, 2002.
[2] J.L. Humar, Dynamics of Structures, Taylor & Francis, 2012.
Lehrveranstaltung L0283: Numerische Strukturdynamik
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Alexander Düster
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0673: Informationstheorie und Codierung
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Informationstheorie und Codierung (L0436) Vorlesung 3 4
Informationstheorie und Codierung (L0438) Hörsaalübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Gerhard Bauch
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematik 1-3 
  • Wahrscheinlichkeitsrechnung und Stochastische Prozesse
  •  Grundkenntnisse der Nachrichtentechnik, z.B. aus der Vorlesung "Einführung in die Nachrichtentechnik und deren stochastische Methoden"
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden kennen die grundlegenden Definitionen zur informationstheoretischen Quantifizierung von Information. Sie kennen das Shannonsche Quellencodierungstheorem sowie das Kanalcodierungstheorem und können damit Grenzen der Kompression bzw. der fehlerfreien Datenübertragung bestimmen. Sie verstehen die Grundprinzipien der Datenkompression (Quellencodierung) und der fehlererkennenden und fehlerkorrigierenden Kanalcodierung. Sie sind mit den Prinzipien der Decodierung vertraut, insbesondere mit modernen Verfahren der iterativen Decodierung. Sie kennen grundlegende Codierverfahren, deren Eigenschaften und Decodierverfahren.

Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage, die Grenzen der Datenkompression bzw. der Datenübertragungsrate für gestörte Kanäle zu bestimmen und damit ein Übertragungsverfahren zu dimensionieren. Sie sind in der Lage, die Parameter eines fehlererkennenden bzw. fehlerkorrigierenden Kanalcodierungsverfahrens zum Erreichen gegebener Zielvorgaben abzuschätzen. Sie sind in der Lage, die Eigenschaften grundlegender Kanalcodierungs- und Decodierungsverfahren hinsichtlich Fehlerkorrektureigenschaften, Decodierverzögerung und Decodierkomplexität zu vergleichen und ein geeignetes Verfahren auszuwählen. Sie sind in der Lage, grundlegende Codier- und Decodierverfahren in Software zu implementieren.
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
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Kernqualifikation: Pflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Elektrotechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0436: Informationstheorie und Codierung
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

  • Grundlagen der Informationstheorie

    • Selbstinformation, Entropie, Mutual Information

    • Quellencodierungstheorem, Kanalcodierungstheorem

    • Kanalkapazität verschiedener Kanäle

  • Grundlegende Algorithmen der Quellencodierung:

    • Huffman Code, Lempel Ziv Algorithmus

  • Grundlagen der Kanalcodierung

    • Grundlegende Parameter der Kanalcodierung und deren Abschätzung durch obere und untere Schranken

    • Prinzipien der Decodierung: Maximum-A-Posteriori Decodierung, Maximum-Likelihood Decodierung, Hard-Decision-Decodierung und Soft-Decision-Decodierung

    • Bestimmung der Fehlerwahrscheinlichkeit

  • Blockcodes

  • Low Density Parity Check (LDPC) Codes und iterative Decodierung

  • Faltungscodes und Viterbi-Decodierung

  • Turbo Codes und iterative Decodierung

  • Codierte Modulation
Literatur

Bossert, M.: Kanalcodierung. Oldenbourg.

Friedrichs, B.: Kanalcodierung. Springer.

Lin, S., Costello, D.: Error Control Coding. Prentice Hall.

Roth, R.: Introduction to Coding Theory.

Johnson, S.: Iterative Error Correction. Cambridge.

Richardson, T., Urbanke, R.: Modern Coding Theory. Cambridge University Press.

Gallager, R. G.: Information theory and reliable communication. Whiley-VCH

Cover, T., Thomas, J.: Elements of information theory. Wiley.
Lehrveranstaltung L0438: Informationstheorie und Codierung
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 M0769: EMV I: Kopplungen, Gegenmaßnahmen und Prüfverfahren
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
EMV I: Kopplungen, Gegenmaßnahmen und Prüfverfahren (L0743) Vorlesung 3 4
EMV I: Kopplungen, Gegenmaßnahmen und Prüfverfahren (L0744) Gruppenübung 1 1
EMV I: Kopplungen, Gegenmaßnahmen und Prüfverfahren (L0745) Laborpraktikum 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Christian Schuster
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 die grundlegenden Gesetzmäßigkeiten, Zusammenhänge und Methoden der Elektromagnetischen Verträglichkeit elektrischer und elektronischer Systeme erklären und in den Kontext des störungsfreien Aufbaus und des Nachweises der Elektromagnetischen Verträglichkeit solcher Systeme setzen. Sie können die verschiedenen Störquellen und Koppelpfade klassifizieren und erläutern. Sie können passive Entstörkonzepte für Probleme der Elektromagnetischen Verträglichkeit vorschlagen und beschreiben. Sie können einen Überblick über messtechnische und numerische Methoden zur Sicherstellung der Elektromagnetischen Verträglichkeit in der elektrotechnischen Praxis geben.

Fertigkeiten

Die Studierenden können eine Reihe von Verfahren zur Modellbildung der Elektromagnetischen Verträglichkeit typischer elektrischer und elektronischer Systeme anwenden. Sie können einschätzen, welche prinzipiellen Effekte diese Modelle in Bezug auf die Elektromagnetische Verträglichkeit vorhersagen, können diese klassifizieren und quantitativ analysieren. Sie können Lösungsstrategien aus diesen Vorhersagen ableiten und für die Anwendung in der elektrotechnischen Praxis dimensionieren. Sie können verschiedene Lösungsstrategien gegeneinander abwägen.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in kleinen Gruppen fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten und Ergebnisse in geeigneter Weise auf Englisch präsentieren, etwa während der praktischen Versuche und Übungen.
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 ihr erlangtes Wissen mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen (z.B. Theoretischer Elektrotechnik und Nachrichtentechnik) verknüpfen. Sie können Probleme und Lösungen im Bereich der Elektromagnetischen Verträglichkeit auf Englisch kommunizieren.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja Keiner Referat
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 45 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung HF-Technik, Optik und Elektromagnetische Verträglichkeit: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Microelectronics Complements: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0743: EMV I: Kopplungen, Gegenmaßnahmen und Prüfverfahren
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Christian Schuster
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Einführung in die Elektromagnetische Verträglichkeit (EMV)
  • Störquellen in Zeit- und Frequenzbereich
  • Kopplungsmechanismen
  • Leitungen und ihre Kopplung an elektromagnetische Felder
  • Schirmung
  • Filter
  • EMV-Prüfverfahren
Literatur
  • C.R. Paul: "Introduction to Electromagnetic Compatibility", 2nd ed., (Wiley, New Jersey, 2006).
  • A.J. Schwab und W. Kürner: "Elektromagnetische Verträglichkeit", 6. Auflage, (Springer, Berlin 2010).
  • F.M. Tesche, M.V. Ianoz, and T. Karlsson: "EMC Analysis Methods and Computational Models", (Wiley, New York, 1997).
Lehrveranstaltung L0744: EMV I: Kopplungen, Gegenmaßnahmen und Prüfverfahren
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Christian Schuster
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Die Übung dient der Vertiefung und Einübung der Vorlesungsinhalte.
Literatur
  • C.R. Paul: "Introduction to Electromagnetic Compatibility", 2nd ed., (Wiley, New Jersey, 2006).
  • A.J. Schwab und W. Kürner: "Elektromagnetische Verträglichkeit", 6. Auflage, (Springer, Berlin 2010).
  • F.M. Tesche, M.V. Ianoz, and T. Karlsson: "EMC Analysis Methods and Computational Models", (Wiley, New York, 1997).
  • Scientific articles and papers
Lehrveranstaltung L0745: EMV I: Kopplungen, Gegenmaßnahmen und Prüfverfahren
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Christian Schuster
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Mit Hilfe von Laborversuchen werden die folgenden Themenfelder der EMV praktisch untersucht:

  • Schirmung
  • Leitungsgeführte EMV-Prüfverfahren
  • Die GTEM-Zelle als feldgebundene Prüfumgebung
Literatur Versuchsbeschreibungen und zugehörige Literatur werden innerhalb der Veranstaltung bereit gestellt.

Modul M0924: Software für Eingebettete Systeme
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Software für Eingebettete Systeme (L1069) Vorlesung 2 3
Software für Eingebettete Systeme (L1070) Gruppenübung 3 3
Modulverantwortlicher Prof. Volker Turau
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Sehr gute Kenntnisse und Erfahrung in Programmiersprache C
  • Grundkenntnisse in Softwaretechnik
  • Prinzipielles Verständnis von Assembler Sprachen
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können die grundlegende Prinzipien und Vorgehensweisen für die Erstellung von Software für eingebettete Systeme erklären. Sie sind in der Lage, ereignisbasierte Programmiertechniken mittels Interrupts zu beschreiben. Sie kennen den Aufbau und Funktion eines konkreten Mikrocontrollers. Die Teilnehmer sind in der Lage, Anforderungen an Echtzeitsysteme zu erläutern. Sie können mindestens drei Scheduling Algorithmen für Echzeitbetriebssysteme erläutern (einschließlich Vor- und Nachteile)
Fertigkeiten Studierende erstellen interrupt-basierte Programme für einen konkreten Mikrocontroller. Sie erstellen und benutzen einen preemptiven scheduler. Sie setzen periphere Komponenten (Timer, ADCs, EEPROM) für komplexe Aufgaben eingebetteter System ein. Für den Anschluss externer Komponenten setzen sie serielle Protokolle ein.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
Selbstständigkeit
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1069: Software für Eingebettete Systeme
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Volker Turau
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • General-Purpose Processors
  • Programming the Atmel AVR
  • Interrupts
  • C für Embedded Systems
  • Standard Single Purpose Processors: Peripherals
  • Finite-State Machines
  • Speicher
  • Betriebssystem für Eingebettete Systeme
  • Echtzeit Eingebettete Systeme
Literatur
  1. Embedded System Design,  F. Vahid and T. Givargis,  John Wiley

  2. Programming Embedded Systems: With C and Gnu Development Tools, M. Barr and A. Massa, O'Reilly

  3. C und C++ für Embedded Systems,  F. Bollow, M. Homann, K. Köhn,  MITP

  4. The Art of Designing  Embedded Systems, J. Ganssle, Newnses

  5. Mikrocomputertechnik mit Controllern der Atmel AVR-RISC-Familie,  G. Schmitt, Oldenbourg

  6. Making Embedded Systems: Design Patterns for Great Software, E. White, O'Reilly
Lehrveranstaltung L1070: Software für Eingebettete Systeme
Typ Gruppenübung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Volker Turau
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1248: Compiler für Eingebettete Systeme
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Compiler für Eingebettete Systeme (L1692) Vorlesung 3 4
Compiler für Eingebettete Systeme (L1693) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Heiko Falk
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Modul "Eingebettete Systeme"

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

Die Bedeutung Eingebetteter Systeme steigt von Jahr zu Jahr. Innerhalb Eingebetteter Systeme steigt der Software-Anteil, der auf Prozessoren ausgeführt wird, aufgrund geringerer Kosten und höherer Flexibilität ebenso kontinuierlich. Wegen der besonderen Einsatzgebiete Eingebetteter Systeme kommen hier hochgradig spezialisierte Prozessoren zum Einsatz, die applikationsspezifisch auf ihr jeweiliges Einsatzgebiet ausgerichtet sind. Diese hochgradig spezialisierten Prozessoren stellen hohe Anforderungen an einen Compiler, der Code von hoher Qualität generieren soll. Nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage,

  • Struktur und Aufbau derartiger Compiler aufzuzeigen,
  • interne Zwischendarstellungen auf verschiedenen Abstraktionsniveaus zu unterscheiden und zu erklären, und
  • Probleme und Optimierungen in allen Compilerphasen zu beurteilen.

Wegen der hohen Anforderungen an Compiler für Eingebettete Systeme sind effektive Optimierungen unerlässlich. Die Studierenden lernen insbes.,

  • welche Arten von Optimierungen es auf Quellcode-Niveau gibt,
  • wie die Übersetzung von der Quellsprache nach Assembler abläuft,
  • welche Arten von Optimierungen auf Assembler-Niveau durchzuführen sind,
  • wie die Registerallokation vonstatten geht, und
  • wie Speicherhierarchien effizient ausgenutzt werden.

Da Compiler für Eingebettete Systeme oft verschiedene Zielfunktionen optimieren sollen (z.B. durchschnittliche oder worst-case Laufzeit, Energieverbrauch, Code-Größe), lernen die Studierenden den Einfluss von Optimierungen auf diese verschiedenen Zielfunktionen zu beurteilen.
Fertigkeiten

Studierende werden in die Lage versetzt, hochsprachlichen Programmcode in Maschinensprache zu übersetzen. Die Studierenden erwerben die Fähigkeit zu beurteilen, welche Art von Code-Optimierung innerhalb eines Compilers am effektivsten auf welchem Abstraktionsniveau (bspw. Quell- oder Assemblercode) durchzuführen ist.

Während der Übungen erwerben die Studierenden die Fähigkeit, einen funktionierenden Compiler mitsamt Optimierungen zu implementieren.
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
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1692: Compiler für Eingebettete Systeme
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Heiko Falk
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Einleitung und Motivation
  • Compiler für Eingebettete Systeme - Anforderungen und Abhängigkeiten
  • Interne Struktur von Compilern
  • Pre-Pass Optimierungen
  • HIR Optimierungen und Transformationen
  • Code-Generierung
  • LIR Optimierungen und Transformationen
  • Register-Allokation
  • WCET-bewusste Code-Generierung
  • Ausblick
Literatur
  • Peter Marwedel. Embedded System Design - Embedded Systems Foundations of Cyber-Physical Systems. 2nd Edition, Springer, 2012.
  • Steven S. Muchnick. Advanced Compiler Design and Implementation. Morgan Kaufmann, 1997.
  • Andrew W. Appel. Modern compiler implementation in C. Oxford University Press, 1998.
Lehrveranstaltung L1693: Compiler für Eingebettete Systeme
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Heiko Falk
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1281: Ausgewählte Themen der Schwingungslehre
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Ausgewählte Themen der Schwingungslehre (L1743) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 4 6
Modulverantwortlicher Prof. Norbert Hoffmann
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Technische Schwingungslehre
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen Studierende sind in der Lage bestehende Begriffe und Konzepte der Höheren Schwingungslehre wiederzugeben und neue Begriffe und Konzepte zu entwickeln.
Fertigkeiten Studierende sind in der Lage bestehende Verfahren und Methoden der Höheren Schwingungslehre anzuwenden und neue Verfahren und Methoden zu entwickeln.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Studierende können Arbeitsergebnisse auch in Gruppen erzielen.
Selbstständigkeit Studierende können eigenständig vorgegebene Forschungsaufgaben angehen und selbständig neue Forschungsaufgaben identifizieren und bearbeiten.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 2 Stunden
Zuordnung zu folgenden Curricula Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Produktentwicklung und Produktion: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1743: Ausgewählte Themen der Schwingungslehre
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Prof. Norbert Hoffmann, Merten Tiedemann, Sebastian Kruse
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Aktuelle Forschungsthemen der Schwingungslehre.
Literatur Aktuelle Veröffentlichungen

Modul M1269: Labor Cyber-Physical Systems
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Labor Cyber-Physical Systems (L1740) Projekt-/problembasierte 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
Studienleistung Keine
Prüfung Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang Durchführung und Beschreibung sämtlicher Versuche
Zuordnung zu folgenden Curricula Allgemeine Ingenieurwissenschaften (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
General Engineering Science (7 Semester): Vertiefung Informatik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Mathematik & Ingenieurwissenschaften: 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 Projekt-/problembasierte 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 M0551: Pattern Recognition and Data Compression
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Mustererkennung und Datenkompression (L0128) Vorlesung 4 6
Modulverantwortlicher Prof. Rolf-Rainer Grigat
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

Linear algebra (including PCA, unitary transforms), stochastics and statistics, binary arithmetics
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students can name the basic concepts of pattern recognition and data compression.

Students are able to discuss logical connections between the concepts covered in the course and to explain them by means of examples.
Fertigkeiten

Students can apply statistical methods to classification problems in pattern recognition and to prediction in data compression. On a sound theoretical and methodical basis they can analyze characteristic value assignments and classifications and describe data compression and video signal coding. They are able to use highly sophisticated methods and processes of the subject area. Students are capable of assessing different solution approaches in multidimensional decision-making areas.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

k.A.
Selbstständigkeit

Students are capable of identifying problems independently and of solving them scientifically, using the methods they have learnt.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 60 Minuten, Umfang Vorlesung und Materialien im StudIP
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Elektrotechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0128: Pattern Recognition and Data Compression
Typ Vorlesung
SWS 4
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Dozenten Prof. Rolf-Rainer Grigat
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Structure of a pattern recognition system, statistical decision theory, classification based on statistical models, polynomial regression, dimension reduction, multilayer perceptron regression, radial basis functions, support vector machines, unsupervised learning and clustering, algorithm-independent machine learning, mixture models and EM, adaptive basis function models and boosting, Markov random fields

Information, entropy, redundancy, mutual information, Markov processes, basic coding schemes (code length, run length coding, prefix-free codes), entropy coding (Huffman, arithmetic coding), dictionary coding (LZ77/Deflate/LZMA2, LZ78/LZW), prediction, DPCM, CALIC, quantization (scalar and vector quantization), transform coding, prediction, decorrelation (DPCM, DCT, hybrid DCT, JPEG, JPEG-LS), motion estimation, subband coding, wavelets, HEVC (H.265,MPEG-H)
Literatur

Schürmann: Pattern Classification, Wiley 1996
Murphy, Machine Learning, MIT Press, 2012
Barber, Bayesian Reasoning and Machine Learning, Cambridge, 2012
Duda, Hart, Stork: Pattern Classification, Wiley, 2001
Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning, Springer 2006

Salomon, Data Compression, the Complete Reference, Springer, 2000
Sayood, Introduction to Data Compression, Morgan Kaufmann, 2006
Ohm, Multimedia Communication Technology, Springer, 2004
Solari, Digital video and audio compression, McGraw-Hill, 1997
Tekalp, Digital Video Processing, Prentice Hall, 1995

Modul M0629: Intelligent Autonomous Agents and Cognitive Robotics
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Intelligente Autonome Agenten und kognitive Robotik (L0341) Vorlesung 2 4
Intelligente Autonome Agenten und kognitive Robotik (L0512) Gruppenübung 2 2
Modulverantwortlicher Rainer Marrone
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse Vectors, matrices, Calculus
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students can explain the agent abstraction, define intelligence in terms of rational behavior, and give details about agent design (goals, utilities, environments). They can describe the main features of environments. The notion of adversarial agent cooperation can be discussed in terms of decision problems and algorithms for solving these problems. For dealing with uncertainty in real-world scenarios, students can summarize how Bayesian networks can be employed as a knowledge representation and reasoning formalism in static and dynamic settings. In addition, students can define decision making procedures in simple and sequential settings, with and with complete access to the state of the environment. In this context, students can describe techniques for solving (partially observable) Markov decision problems, and they can recall techniques for measuring the value of information. Students can identify techniques for simultaneous localization and mapping, and can explain planning techniques for achieving desired states. Students can explain coordination problems and decision making in a multi-agent setting in term of different types of equilibria, social choice functions, voting protocol, and mechanism design techniques.
Fertigkeiten

Students can select an appropriate agent architecture for concrete agent application scenarios. For simplified agent application students can derive decision trees and apply basic optimization techniques. For those applications they can also create Bayesian networks/dynamic Bayesian networks and apply bayesian reasoning for simple queries. Students can also name and apply different sampling techniques for simplified agent scenarios. For simple and complex decision making students can compute the best action or policies for concrete settings. In multi-agent situations students will apply techniques for finding different equilibria states,e.g., Nash equilibria. For multi-agent decision making students will apply different voting protocols and compare and explain the results.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students are able to discuss their solutions to problems with others. They communicate in English
Selbstständigkeit

Students are able of checking their understanding of complex concepts by solving varaints of concrete problems
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: 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
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0341: Intelligent Autonomous Agents and Cognitive Robotics
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Rainer Marrone
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Definition of agents, rational behavior, goals, utilities, environment types
  • Adversarial agent cooperation: 
    Agents with complete access to the state(s) of the environment, games, Minimax algorithm, alpha-beta pruning, elements of chance
  • Uncertainty: 
    Motivation: agents with no direct access to the state(s) of the environment, probabilities, conditional probabilities, product rule, Bayes rule, full joint probability distribution, marginalization, summing out, answering queries, complexity, independence assumptions, naive Bayes, conditional independence assumptions
  • Bayesian networks: 
    Syntax and semantics of Bayesian networks, answering queries revised (inference by enumeration), typical-case complexity, pragmatics: reasoning from effect (that can be perceived by an agent) to cause (that cannot be directly perceived).
  • Probabilistic reasoning over time:
    Environmental state may change even without the agent performing actions, dynamic Bayesian networks, Markov assumption, transition model, sensor model, inference problems: filtering, prediction, smoothing, most-likely explanation, special cases: hidden Markov models, Kalman filters, Exact inferences and approximations
  • Decision making under uncertainty:
    Simple decisions: utility theory, multivariate utility functions, dominance, decision networks, value of informatio
    Complex decisions: sequential decision problems, value iteration, policy iteration, MDPs
    Decision-theoretic agents: POMDPs, reduction to multidimensional continuous MDPs, dynamic decision networks
  • Simultaneous Localization and Mapping
  • Planning
  • Game theory (Golden Balls: Split or Share) 
    Decisions with multiple agents, Nash equilibrium, Bayes-Nash equilibrium
  • Social Choice 
    Voting protocols, preferences, paradoxes, Arrow's Theorem,
  • Mechanism Design 
    Fundamentals, dominant strategy implementation, Revelation Principle, Gibbard-Satterthwaite Impossibility Theorem, Direct mechanisms, incentive compatibility, strategy-proofness, Vickrey-Groves-Clarke mechanisms, expected externality mechanisms, participation constraints, individual rationality, budget balancedness, bilateral trade, Myerson-Satterthwaite Theorem
Literatur
  1. Artificial Intelligence: A Modern Approach (Third Edition), Stuart Russell, Peter Norvig, Prentice Hall, 2010, Chapters 2-5, 10-11, 13-17

  2. Probabilistic Robotics, Thrun, S., Burgard, W., Fox, D. MIT Press 2005

  3. Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations, Yoav Shoham, Kevin Leyton-Brown, Cambridge University Press, 2009
Lehrveranstaltung L0512: Intelligent Autonomous Agents and Cognitive Robotics
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Rainer Marrone
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0836: Communication Networks
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Analyse und Struktur von Kommunikationsnetzen (L0897) Vorlesung 2 2
Ausgewählte Themen der Kommunikationsnetze (L0899) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 2 2
Übung Kommunikationsnetze (L0898) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Andreas Timm-Giel
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Fundamental stochastics
  • Basic understanding of computer networks and/or communication technologies is beneficial
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students are able to describe the principles and structures of communication networks in detail. They can explain the formal description methods of communication networks and their protocols. They are able to explain how current and complex communication networks work and describe the current research in these examples.
Fertigkeiten

Students are able to evaluate the performance of communication networks using the learned methods. They are able to work out problems themselves and apply the learned methods. They can apply what they have learned autonomously on further and new communication networks.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students are able to define tasks themselves in small teams and solve these problems together using the learned methods. They can present the obtained results. They are able to discuss and critically analyse the solutions.
Selbstständigkeit

Students are able to obtain the necessary expert knowledge for understanding the functionality and performance capabilities of new communication networks independently.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Referat
Prüfungsdauer und -umfang 1,5 Stunden Kolloquium mit je drei Prüflingen, also ca. 30 min je Prüfling. Inhalt des Kolloquiums sind die Poster der vorhergehenden Postersession sowie die Lehrinhalte.
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Vertiefung Avionik und Eingebettete Systeme: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Netze: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0897: Analysis and Structure of Communication Networks
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Andreas Timm-Giel
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
Literatur
  • Skript des Instituts für Kommunikationsnetze
  • Tannenbaum, Computernetzwerke, Pearson-Studium


Further literature is announced at the beginning of the lecture.
Lehrveranstaltung L0899: Selected Topics of Communication Networks
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Andreas Timm-Giel
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Example networks selected by the students will be researched on in a PBL course by the students in groups and will be presented in a poster session at the end of the term.
Literatur
  • see lecture
Lehrveranstaltung L0898: Communication Networks Excercise
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Andreas Timm-Giel
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Part of the content of the lecture Communication Networks are reflected in computing tasks in groups, others are motivated and addressed in the form of a PBL exercise.
Literatur
  • announced during lecture

Modul M0881: Mathematische Bildverarbeitung
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Mathematische Bildverarbeitung (L0991) Vorlesung 3 4
Mathematische Bildverarbeitung (L0992) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Marko Lindner
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Analysis: partielle Ableitungen, Gradient, Richtungsableitung
  • Lineare Algebra: Eigenwerte, lineares Ausgleichsproblem
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können

  • Klassen von Diffusionsgleichungen charakterisieren und vergleichen
  • elementare Methoden der Bildverarbeitung erklären
  • Methoden zur Segmentierung und Registrierung erläutern
  • funktionalanalytische Grundlagen skizzieren und gegenüberstellen
Fertigkeiten

Die Studierenden können 

  • elementare Methoden der Bildverarbeitung implementieren und anwenden  
  • moderne Methoden der Bildverarbeitung erklären und anwenden
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können in heterogen zusammengesetzten Teams (d.h. aus unterschiedlichen Studiengängen und mit unterschiedlichem Hintergrundwissen) zusammenarbeiten und sich theoretische Grundlagen erklären.

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
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 20 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Bioverfahrenstechnik: Vertiefung A - Allgemeine Bioverfahrenstechnik: Wahlpflicht
Computer Science: Vertiefung Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Modellierung und Simulation: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung III. Mathematik: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Technomathematik: Vertiefung I. Mathematik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Numerik und Informatik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Verfahrenstechnik: Vertiefung Allgemeine Verfahrenstechnik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0991: Mathematische Bildverarbeitung
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Marko Lindner
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Elementare Methoden der Bildverarbeitung 
  • Glättungsfilter
  • Grundlagen der Diffusions- bzw. Wärmeleitgleichung
  • Variationsformulierungen in der Bildverarbeitung
  • Kantenerkennung
  • Entfaltung
  • Inpainting
  • Segmentierung
  • Registrierung
Literatur Bredies/Lorenz: Mathematische Bildverarbeitung
Lehrveranstaltung L0992: Mathematische Bildverarbeitung
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Marko Lindner
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0781: EMV II: Signalintegrität und Spannungsversorgung elektronischer Systeme
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
EMV II: Signalintegrität und Spannungsversorgung elektronischer Systeme (L0770) Vorlesung 3 4
EMV II: Signalintegrität und Spannungsversorgung elektronischer Systeme (L0771) Gruppenübung 1 1
EMV II: Signalintegrität und Spannungsversorgung elektronischer Systeme (L0774) Laborpraktikum 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Christian Schuster
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 die grundlegenden Gesetzmäßigkeiten, Zusammenhänge und Methoden der Signalintegrität und der Güte der Spannungsversorgung (Powerintegrität) elektronischer Systeme erklären und in den Kontext des störungsfreien Aufbaus bzw. der elektromagnetischen Verträglichkeit solcher Systeme setzen. Sie können das prinzipielle Verhalten von Signalen und Spannungsversorgung vor dem Hintergrund der typischen Aufbau- und Verbindungstechnik erläutern.  Sie können Lösungsstrategien für Probleme der Signal- und Powerintegrität vorschlagen und beschreiben. Sie können einen Überblick über messtechnische und numerische Methoden zur Charakterisierung der Signal- und Powerintegrität in der elektrotechnischen Praxis geben.


Fertigkeiten

Die Studierenden können eine Reihe von Verfahren zur Modellbildung zur Beschreibung des elektromagnetischen Verhaltens typischer Aufbau- und Verbindungstechnik elektronischer Systeme anwenden. Sie können einschätzen, welche prinzipiellen Effekte diese Modelle in Bezug auf die Signal- und Powerintegrität vorhersagen, können diese klassifizieren und quantitativ analysieren. Sie können Lösungsstrategien aus diesen Vorhersagen ableiten und für die Anwendung in der elektrotechnischen Praxis dimensionieren. Sie können verschiedene Lösungsstrategien gegeneinander abwägen.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in kleinen Gruppen fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten und Ergebnisse in geeigneter Weise auf Englisch präsentieren (z.B. während der CAD-Übungen).
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 ihr erlangtes Wissen mit den Inhalten anderer Lehrveranstaltungen (z.B. Theoretischer Elektrotechnik, Nachrichtentechnik und Halbleiterschaltungstechnik) verknüpfen. Sie können Probleme und Lösungen im Bereich der Signal- und Powerintegrität der Aufbau- und Verbindungstechnik auf Englisch kommunizieren.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja Keiner Referat
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 45 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung HF-Technik, Optik und Elektromagnetische Verträglichkeit: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Nanoelektronik und Mikrosystemtechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Microelectronics Complements: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0770: EMV II: Signalintegrität und Spannungsversorgung elektronischer Systeme
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Christian Schuster
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

- Die Rolle von Packages und Interconnects in elektronischen Systemen

- Komponenten der Aufbau- und Verbindungstechnik elektronischer Systeme

- Hauptziele und Konzepte der Signal- und Powerintegrität elektronischer Systeme

- Wiederholung relevanter Konzepte der elektromagnetischen Feldtheorie

- Eigenschaften digitaler Signale und Systeme

- Entwurf und Charakterisierung der Signalintegrität

- Entwurf und Charakterisierung der Spannungsversorgung

- Techniken und Geräte zur Messung in Zeit- und Frequenzbereich

- CAD-Werkzeuge für elektrische Analyse und Entwurf von Packages und Interconnects

- Bezug zur gesamten elektromagnetischen Verträglichkeit von elektronischen Systemen
Literatur

- J. Franz, "EMV: Störungssicherer Aufbau elektronischer Schaltungen", Springer (2012)

- R. Tummala, "Fundamentals of Microsystems Packaging", McGraw-Hill (2001)

- S. Ramo, J. Whinnery, T. Van Duzer, "Fields and Waves in Communication Electronics", Wiley (1994)

- S. Thierauf, "Understanding Signal Integrity", Artech House (2010)

- M. Swaminathan, A. Engin, "Power Integrity Modeling and Design for Semiconductors and Systems", Prentice-Hall (2007)
Lehrveranstaltung L0771: EMV II: Signalintegrität und Spannungsversorgung elektronischer Systeme
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Christian Schuster
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0774: EMV II: Signalintegrität und Spannungsversorgung elektronischer Systeme
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Christian Schuster
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

- Die Rolle von Packages und Interconnects in elektronischen Systemen

- Komponenten der Aufbau- und Verbindungstechnik elektronischer Systeme

- Hauptziele und Konzepte der Signal- und Powerintegrität elektronischer Systeme

- Wiederholung relevanter Konzepte der elektromagnetischen Feldtheorie

- Eigenschaften digitaler Signale und Systeme

- Entwurf und Charakterisierung der Signalintegrität

- Entwurf und Charakterisierung der Spannungsversorgung

- Techniken und Geräte zur Messung in Zeit- und Frequenzbereich

- CAD-Werkzeuge für elektrische Analyse und Entwurf von Packages und Interconnects

- Bezug zur gesamten elektromagnetischen Verträglichkeit von elektronischen Systemen
Literatur

- J. Franz, "EMV: Störungssicherer Aufbau elektronischer Schaltungen", Springer (2012)

- R. Tummala, "Fundamentals of Microsystems Packaging", McGraw-Hill (2001)

- S. Ramo, J. Whinnery, T. Van Duzer, "Fields and Waves in Communication Electronics", Wiley (1994)

- S. Thierauf, "Understanding Signal Integrity", Artech House (2010)

- M. Swaminathan, A. Engin, "Power Integrity Modeling and Design for Semiconductors and Systems", Prentice-Hall (2007)

Modul M1150: Kontinuumsmechanik
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Kontinuumsmechanik (L1533) Vorlesung 2 3
Kontinuumsmechanik Übung (L1534) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Christian Cyron
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundlagen der linearen Kontinuumsmechanik wie z.B. im Modul Mechanik II unterrichtet (Kräfte und Drehmomente, Spannungen, lineare Verzerrungen, Schnittprinzip, linear-elastische Konstitutivgesetze, Verzerrungsenergie). 
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können grundlegende Konzepte zur Berechnung von mechanischem Materialverhalten erklären. Sie können Methoden der Kontinuumsmechanik im größeren Kontext erläutern.
Fertigkeiten

Die Studierenden können Bilanzgleichungen aufstellen und Grundlagen der Deformationstheorie elastischer Körper anwenden und auf diesem Gebiet spezifische Aufgabenstellungen sowohl anwendungsorientiert als auch forschungsorientiert bearbeiten
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können Lösungen entwickeln, gegenüber Spezialisten in Schriftform präsentieren und Ideen weiterentwickeln.
Selbstständigkeit

Die Studierenden können ihre eigenen Stärken und Schwächen ermitteln. Sie können selbstständig und eigenverantwortlich Probleme im Bereich der Kontinuumsmechanik identifizieren und lösen und sich dafür benötigtes Wissen aneignen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 45 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Materialwissenschaft: Vertiefung Modellierung: Wahlpflicht
Mechanical Engineering and Management: Vertiefung Werkstoffe: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: 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
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1533: Kontinuumsmechanik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Christian Cyron
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Kinematik deformierbarer Körper
  • Bilanzgleichungen (Massenbilanz, Energiegleichung, …)
  • Spannungszustand
  • Materialmodellierung


Literatur

R. Greve: Kontinuumsmechanik: Ein Grundkurs für Ingenieure und Physiker

I-S. Liu: Continuum Mechanics, Springer
Lehrveranstaltung L1534: Kontinuumsmechanik Übung
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Christian Cyron
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Kinematik deformierbarer Körper
  • Bilanzgleichungen (Massenbilanz, Energiegleichung, …)
  • Spannungszustand
  • Materialmodellierung


Literatur

R. Greve: Kontinuumsmechanik: Ein Grundkurs für Ingenieure und Physiker

I-S. Liu: Continuum Mechanics, Springer

Thesis

Modul M-002: Masterarbeit
Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Modulverantwortlicher Professoren der TUHH
Zulassungsvoraussetzungen

  • Laut ASPO § 21 (1):

    Es müssen mindestens 60 Leistungspunkte im Studiengang erworben worden sein. Über Ausnahmen entscheidet der Prüfungsausschuss.
Empfohlene Vorkenntnisse keine
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Die Studierenden können das Spezialwissen (Fakten, Theorien und Methoden) ihres Studienfaches sicher zur Bearbeitung fachlicher Fragestellungen einsetzen.
  • Die Studierenden können in einem oder mehreren Spezialbereichen ihres Faches die relevanten Ansätze und Terminologien in der Tiefe erklären, aktuelle Entwicklungen beschreiben und kritisch Stellung beziehen.
  • Die Studierenden können eine eigene Forschungsaufgabe in ihrem Fachgebiet verorten, den Forschungsstand erheben und kritisch einschätzen.
Fertigkeiten
  • Die Studierenden sind in der Lage, für die jeweilige fachliche Problemstellung geeignete Methoden auszuwählen, anzuwenden und ggf. weiterzuentwickeln.
  • Die Studierenden sind in der Lage, im Studium erworbenes Wissen und erlernte Methoden auch auf komplexe und/oder unvollständig definierte Problemstellungen lösungsorientiert anzuwenden.
  • Die Studierenden können in ihrem Fachgebiet neue wissenschaftliche Erkenntnisse erarbeiten und diese kritisch beurteilen.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können

  • eine wissenschaftliche Fragestellung für ein Fachpublikum sowohl schriftlich als auch mündlich strukturiert, verständlich und sachlich richtig darstellen.
  • in einer Fachdiskussion Fragen fachkundig und zugleich adressatengerecht beantworten und dabei eigene Einschätzungen überzeugend vertreten.
Selbstständigkeit

Studierende sind fähig,

  • ein eigenes Projekt in Arbeitspakete zu strukturieren und abzuarbeiten.
  • sich in ein teilweise unbekanntes Arbeitsgebiet des Studiengangs vertieft einzuarbeiten und dafür benötigte Informationen zu erschließen.
  • Techniken des wissenschaftlichen Arbeitens umfassend in einer eigenen Forschungsarbeit anzuwenden.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 900, Präsenzstudium 0
Leistungspunkte 30
Studienleistung Keine
Prüfung Abschlussarbeit
Prüfungsdauer und -umfang laut ASPO
Zuordnung zu folgenden Curricula Bauingenieurwesen: Abschlussarbeit: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Abschlussarbeit: Pflicht
Chemical and Bioprocess Engineering: Abschlussarbeit: Pflicht
Computer Science: Abschlussarbeit: Pflicht
Elektrotechnik: Abschlussarbeit: Pflicht
Energie- und Umwelttechnik: Abschlussarbeit: Pflicht
Energietechnik: Abschlussarbeit: Pflicht
Environmental Engineering: Abschlussarbeit: Pflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Abschlussarbeit: Pflicht
Global Innovation Management: Abschlussarbeit: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Abschlussarbeit: Pflicht
Information and Communication Systems: Abschlussarbeit: Pflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Abschlussarbeit: Pflicht
Joint European Master in Environmental Studies - Cities and Sustainability: Abschlussarbeit: Pflicht
Logistik, Infrastruktur und Mobilität: Abschlussarbeit: Pflicht
Materialwissenschaft: Abschlussarbeit: Pflicht
Mathematical Modelling in Engineering: Theory, Numerics, Applications: Abschlussarbeit: Pflicht
Mechanical Engineering and Management: Abschlussarbeit: Pflicht
Mechatronics: Abschlussarbeit: Pflicht
Mediziningenieurwesen: Abschlussarbeit: Pflicht
Microelectronics and Microsystems: Abschlussarbeit: Pflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Abschlussarbeit: Pflicht
Regenerative Energien: Abschlussarbeit: Pflicht
Schiffbau und Meerestechnik: Abschlussarbeit: Pflicht
Ship and Offshore Technology: Abschlussarbeit: Pflicht
Teilstudiengang Lehramt Metalltechnik: Abschlussarbeit: Pflicht
Theoretischer Maschinenbau: Abschlussarbeit: Pflicht
Verfahrenstechnik: Abschlussarbeit: Pflicht
Wasser- und Umweltingenieurwesen: Abschlussarbeit: Pflicht