Studiengang Theoretischer Maschinenbau (Kohorte w23)

Musterverlauf B  Master Theoretischer Maschinenbau (TMBMS) Duale Variante
Vertiefung Robotik und Informatik
Legende:
Kernqualifikation PflichtVertiefung PflichtSchwerpunkt PflichtAbschlussarbeit Pflicht
Kernqualifikation WahlpflichtVertiefung WahlpflichtSchwerpunkt WahlpflichtÜberfachliche Ergänzung
LP
1
Finite-Elemente-Methoden
Finite-Elemente-MethodenVL2
Finite-Elemente-Methoden2
Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen
Numerik gewöhnlicher DifferentialgleichungenVL2
Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen2
Studienarbeit Theoretischer Maschinenbau
Masterarbeit im dualen Studium
2
3
4
5
6
7
Theorie und Entwurf regelungstechnischer Systeme
Theorie und Entwurf regelungstechnischer SystemeVL2
Theorie und Entwurf regelungstechnischer Systeme2
Technische Dynamik: Numerische und experimentelle Methoden
Technische DynamikVL4
Laborpraktium Technische DynamikPR1
Technische Dynamik1
8
9
10
11
12
13
Praxismodul 1 im dualen Master
Praxisphase 1 im dualen Master0
Praxismodul 2 im dualen Master
Praxisphase 2 im dualen Master0
Praxismodul 3 im dualen Master
Praxisphase 3 im dualen Master0
14
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18
19
20
21
22
23
Modellierung und Optimierung in der Dynamik
Flexible MehrkörpersystemeVL2
Optimierung dynamischer SystemeVL2
Lineare und Nichtlineare Systemidentifikation
Lineare und Nichtlineare SystemidentifikationVL2
Ausgewählte Themen der Mehrkörperdynamik und Robotik
Formulas and Vehicles - Einführung in die Mobile UnterwasserrobotikPBL4
Formulas and Vehicles - Dynamik und Regelung Autonomer FahrzeugeIV1
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25
26
Optimale und robuste Regelung
Optimale und robuste RegelungVL2
Optimale und robuste Regelung2
27
28
29
Regelungstechnisches Praktikum C
Praktikum Regelungstechnik VIIPR1
Praktikum Regelungstechnik VIIIPR1
Praktikum Regelungstechnik IXPR1
Ausgewählte Themen der Regelungstechnik
Ausgewählte Themen der RegelungstechnikVL2
Ausgewählte Themen der Regelungstechnik2
30
31
32
Robotik
Robotik: Modellierung und RegelungIV4
Robotik: Modellierung und RegelungPBL2
Maschinelles Lernen und Data Mining
Maschinelles Lernen und Data MiningVL2
Maschinelles Lernen und Data Mining2
33
34
35
36
37
Betrieb & Management (siehe Katalog) - 6LP
Theorie-Praxis-Verzahnung im dualen Master (siehe Katalog) - 6LP

Die Veranstaltungen aus dem Katalog sind im Studienverlauf je nach Semesterarbeitsbelastung in Höhe der geforderten Anzahl an Leistungspunkten flexibel zu belegen.