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Modulhandbuch Studiengang Maschinenbau

Modulhandbuch

Fakultät Mechanik und ElektronikStudiengang Maschinenbaumit Abschluss Master of Engineering (M. Eng.)

Datum der Einführung: 01.09.2017

Studiengangverantwortlicher: Prof. Andreas Schuster

Erstellungsdatum: 17.10.2019

Workload: 90 ECTS

SPO: 3

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Überblick über die Module des Studiengangs

Modul VerantwortlichM1 Methoden und Verfahren Prof. Andreas Schuster

M2 Entwicklungsmanagement Prof. Andreas Schuster

M3 Vertiefungsstudium Prof. Andreas Schuster

M4 Wahlstudium Prof. Andreas Schuster

M5 Projekt Prof. Andreas Schuster

M6 Masterthesis Prof. Andreas Schuster

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Ziele des Studiengangs MaschinenbauAllgemeine Einordnung

Der Masterstudiengang Maschinenbau führt in 3 Semestern zum Abschluss „Master of Engineering” mitinsgesamt 300 ECTS-Punkten (davon 90 ECTS-Punkte aus dem Master-Programm). Dieser befähigt dieAbsolventinnen und Absolventen mit wissenschaftlichen Methoden selbständig zu arbeiten und zur technischenWeiterentwicklung mit Flexibilität, Kreativität, Eigeninitiative und dem Erkennen neuer Fragestellungen imMaschinenbau beizutragen. Durch die begleitende Arbeit der Studenten und Dozenten an Forschungsprojektenist die Voraussetzung für eine qualitativ wertvolle Ausbildung vorhanden.

Berufsbild

Absolventinnen und Absolventen des Masterstudiengangs Maschinenbau sind aufgrund ihrer interdisziplinärenAusbildung in der Lage, Komponenten, Baugruppen und Maschinen bzw. mechanische Systeme selbst zuentwickeln, oder später - nach gewisser Berufserfahrung - ihre Gesamtentwicklung zu leiten. Kennzeichnendfür die heutige vielschichtige Entwicklung ist die Synthese der Konstruktion mit der modernen Berechnung undSimulation und die Verknüpfung mit anderen ingenieurtechnischen Wissenschaften wie Elektrotechnik undInformatik.

Kennzeichnend für eine derartige vielschichtige Systementwicklung ist es, dass sie im Allgemeinennicht durch einzelne Personen oder Firmen erfolgt, sondern durch die intensive Zusammenarbeit meistinternational operierender Unternehmen. Geschult und geübt mit den Methoden der Produktentwicklung,des Projektmanagements, des Qualitätsmanagements und von Führung und Kommunikation sinddie Absolventinnen und Absolventen befähigt, in Entwicklungskonsortien, zu denen meist auchBetriebsmittelhersteller und Zulieferer von Systemkomponenten gehören, fachlich kompetent mitzuarbeiten undVerantwortung zu übernehmen.

Lehrziel

Es wird Wert auf die Vermittlung von Methodenkompetenz für die systematische und kreative Lösunganspruchsvoller technischer und wissenschaftlicher Probleme auf dem Gebiet des Maschinenbaus gelegt.Es finden fachliche Vertiefungen in zwei bis drei Spezialgebieten (siehe Modul Vertiefungsstudium) statt.Außerdem erwerben die Studierenden Credits im Modul Wahlfächer und können hier fachübergreifendund nach Interessenslage Wissen an der Fakultät oder einer anderen Hochschule erwerben. DieseKombination aus methodischer und fachlicher Vertiefung befähigt die Absolventen, fachliche und personelleFührungsaufgaben im Umfeld der Entwicklung komplexer, innovativer Produkte zu übernehmen, aber auchanspruchsvolle wissenschaftliche Fragestellungen z. B. im Rahmen einer Promotion systematisch und kreativzu lösen.

Fachliche Kompetenzen

Ein Ziel im Masterstudiengang Maschinenbau ist, die Grundlagen der breit angelegten Wissenskompetenz desBachelorstudiengangs Maschinenbau wesentlich zu vertiefen. Neben der Ausbildung in Entwicklungsmethodiklegen wir besonderen Wert auf die im Maschinenbau immer wichtiger werdenden Simulationsmethodeneinschließlich der dazu notwendigen theoretischen Beschreibungs-, Durchführungs- und Bewertungsverfahren.

Methodische Kompetenz

Neben der Stärkung der Wissenskompetenz wird im Masterstudiengang Maschinenbau die heuristischeKompetenz der Studentinnen und Studenten geschult. Hierdurch sind sie in der Lage, ihr eigenes und dasWissen Dritter zur Lösung von Problemen anzuwenden. Zudem wird ein Schwerpunkt auf Methoden undVerfahren und des Entwicklungsmanagements der Produktentstehung und des Qualitätsmanagements gelegt.

Führungskompetenz

Der Masterstudiengang Maschinenbau beinhaltet insbesondere im Modul EntwicklungsmanagementLehrinhalte, welche die Absolventen befähigen, bei der Entwicklung komplexer Maschinen und Systememoderne Managementtechniken zu nutzen und eine leitende Funktion zu übernehmen.

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Interdisziplinarität

Kennzeichnend für die Entwicklung heutiger komplexer Systeme im Maschinenbau ist die Synthese derKonstruktion mit EDV-gestützter Berechnung und Simulation und die interdisziplinäre Verknüpfung mitanderen ingenieurtechnischen Wissenschaften wie Elektrotechnik und Informatik. Die Absolventen desMasterstudiengangs MMB verfügen auch in diesen Ergänzungsdisziplinen über Grundlagenkenntnisse. Zwarspezialisieren sie sich während des Studiums auf Teilgebiete, verlieren dabei jedoch nicht den Blick für dasinterdisziplinäre „Ganze”. Sie sind somit sowohl in der Lage spezielle Fachprobleme des Maschinenbaus aufhöchstem Niveau zu lösen, als auch Teams, die sich aus Vertretern verschiedener technischer Teilgebietezusammensetzen können, als Generalisten zu leiten.

Profil des Studiengangs

Aus obiger Darstellung ist erkennbar, dass der Masterstudiengang Maschinenbau gemäßder „Ländergemeinsame Strukturvorgaben für die Akkreditierung von Bachelor- undMasterstudiengängen” (Beschluss der Kultusministerkonferenz vom 10.10.2003 i.d.F. vom 04.02.2010) dieInhalte eines als Voraussetzung erforderlichen Bachelor- oder Diplomstudiengangs fachlich fortführt, vertieftund fachübergreifend erweitert. Die Erweiterung zielt ab auf die Übernahme von Führungsaufgaben imtechnischen Umfeld, d. h. bei Aufgaben der Projekt-, Personal- oder Unternehmensleitung. Damit handelt essich bei dem Studiengang Master Maschinenbau um einen postgradualen Aufbau-Studiengang nach § 12Hochschulrahmengesetz (HRG) und gleichzeitig um einen konsekutiven Masterstudiengang mit dem Profilanwendungsorientiert nach § 19 Abs. 4 HRG. Hiermit ergänzt der Studiengang Master Maschinenbau dieBachelorstudiengänge in derselben Fachrichtung gemäß § 7 Abs. 1a Bundesausbildungsförderungsgesetz.

Ziele der Auslandsaktivitäten

Entsprechend des sehr hohen Exportanteils der deutschen Maschinenindustrie sollen die Studierendenihre Fremdsprachenkenntnisse verbessern und erweitern sowie interkulturelle Erfahrungen erwerben. Denngenau diese Zusatzkompetenzen ihres Personals werden von international tätigen Maschinenbaufirmenverlangt. Daher beteiligt sich der Studiengang an der Kontaktpflege und dem Austausch der Hochschulemit ausländischen Partnerhochschulen und motiviert seine Studierenden zu Auslandsaufenthalten. Mit derEinführung der Intercultural Studyweek als Wahlfach wird das Ziel verfolgt, einen regelmäßigen Austauschmit ausländischen Hochschulen durchzuführen und dadurch die interkulturellen und dahingehendenkommunikativen Kompetenzen der Studierenden zu vertiefen sowie die Affinität der Studierenden zuAuslandsaufenthalten zu erhöhen. Die Studyweek findet einmal pro Semester statt.

Die Lernziele orientieren sich am Niveau 7 des Deutschen Qualifikationsrahmens für lebenslanges Lernen,wonach Absolventen mit diesem Niveau über spezialisierte fachliche oder konzeptionelle Fertigkeiten zurLösung auch strategischer Probleme in einem wissenschaftlichen Fach oder in einem beruflichen Tätigkeitsfeldverfügen sollen. Zudem sollen Absolventen dieses Niveaus auch bei unvollständiger Information Alternativenabwägen sowie neue Ideen oder Verfahren entwickeln, anwenden und unter Berücksichtigung unterschiedlicherBeurteilungsmaßstäbe bewerten können. Zudem sollen sie Gruppen oder Organisationen im Rahmenkomplexer Aufgabenstellungen verantwortlich leiten und ihre Arbeitsergebnisse vertreten, die fachlicheEntwicklung anderer gezielt fördern und bereichsspezifische und bereichsübergreifende Diskussionen führenkönnen.

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Modul M1 115010 Methoden und Verfahren

Dauer des Moduls 2 Semester

SWS 10.0

Prüfungsart Modulnote (ohne Prüfung) setzt sich aus gewichtetenEinzelleistungen zusammen

Leistungspunkte (ECTS) 12.5

Voraussetzungen für die Vergabe vonLeistungspunkten

Die bei den Submodulen vorgesehene Anzahl von Credits wird nurvergeben, wenn die vorgesehene Prüfungs(vor)leistung erfolgreicherbracht wurden.

Modulverantwortliche(r) Prof. Andreas Schuster

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden lernen in allen Ingenieurswissenschaftenanwendbare Verfahren und Methoden aus der Mathematik,der Signalverarbeitung und der Versuchsplanung, umsie gegebenenfalls bereits bei Projektarbeiten und derAbschlussarbeit während des Studiums anwenden zukönnen. Insbesondere soll mit diesen Kenntnissen dieanwendungsorientierte Ausbildung so unterstützt werden, dasseine praktische Verwendung in der Industrie unmittelbar möglichist.

Fachkompetenz: Fertigkeit,Wissenserschließung

Die Studierenden erlangen grundlegende fachlicheund methodische Kenntnisse zum Verständnisingenieurwissenschaftlicher Methoden.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Studierenden bearbeiten Aufgaben und ausgewählte Themenin Kleingruppen, präsentieren diese und kommunizieren über dieInhalte.

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die Studierenden können Problemstellungen einordnen,erkennen, formulieren und lösen. Sie sind in der Lage relevanteInformation zu sammeln, zu bewerten und zu interpretieren. DieseVorgehensweisen können sie selbständig.

Kompetenzniveau gemäß DQR 7

Voraussetzungen für die Teilnahme

Besonderheiten / Verwendbarkeit Das Modul M1 Methoden und Verfahren erstreckt sich über 2Semester und ist Voraussetzung für das Modul M6 Master Thesis.Das Modul ist geeignet, in den Masterstudiengängen MAS, MELund MMR der Fakultät Mechanik und Elektronik eingesetzt zuwerden.

Die Modulprüfung ist jeweils nur dann bestanden, wenn alle in derModulprüfung vorgesehenen Prüfungsleistungen mit mindestens„ausreichend” (4,0) bewertet wurden. Für das Bestehen desModuls ist die Wiederholung der nicht bestandenen Teilprüfungenausreichend.

Terminierung im Stundenplan

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Leistungsnachweis bei kombinierterPrüfung

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Veranstaltung M1.1 115011 Ausgewählte Kapitel der Mathematik 1Diese Veranstaltung ist Pflichtveranstaltung im Modul M1

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr. rer. nat. Priska Jahnke

Semester 1

Häufigkeit des Angebots Winter-Sommer

Art der Veranstaltung Vorlesung mit integrierter Übung

Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Topics of Mathematics 1

Leistungspunkte (ECTS) 2.5, dies entspricht einem Workload von 62,5 Stunden

SWS 2.0

Workload - Kontaktstunden 30

Workload - Selbststudium 32,5

Detailbemerkung zum Workload

Prüfungsart lehrveranstaltungsbegleitend durch Klausur

Prüfungsdauer 60 Minuten

Verpflichtung Pflichtfach

Voraussetzungen für die Teilnahme mathematische Kenntnisse eines Bachelorstudiums

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit integrierten Übungen

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden verfügen über Kenntnisse der höherenMathematik bezogen auf das Ingenieurwesen. Die Studierendensind in der Lage, die gewonnenen Erkenntnisse in andereTeilgebiete oder Anwendungen zu transferieren. Sie verfügenüber Abstraktionsvermögen und die Befähigung zum Erkennenvon Analogien und Mustern. Sie sind zu konzeptionellem,analytischem und logischem Denken in der Lage.

Am Modell der linearen Regressionsanalyse werden dieStudierenden in die stochastische Denkweise eingeführt.

Fachkompetenz: Fertigkeit undWissenserschließung

Die Studierenden beherrschen den Umgang mitzweidimensionalen Messreihen, empirischen undWahrscheinlichkeitsverteilungen. Sie sind in der Lage,Regressionsgeraden zu ermitteln und im linearenRegressionsmodell zu schätzen.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Studierenden lernen, in Gruppen zu arbeiten undLösungsvorschlage zu diskutieren.

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die Studierenden sind in der Lage, Fachliteratur zuverstehen und so Ihr erworbenes Wissen auf dem Gebiet derRegressionsanalyse anhand von Literatur im Selbststudium zuerweitern.

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Inhalte Einführung in die Regressionsanalyse

• Wahrscheinlichkeitsverteilungen• bedingte Wahrscheinlichkeitsverteilungen• Regressionsgerade der Grundgesamtheit• Schätzen im linearen Regressionsmodell

Empfehlung für begleitendeVeranstaltungen

Ausgewählte Kapitel der Mathematik im StudiengangMaschinenbau (Bachelor)

Sonstige Besonderheiten

Literatur/Lernquellen • Beichelt, Stochastik für Ingenieure• Bosch, Elementare Einführung in die

Wahrscheinlichkeitstheorie• Bosch, Elementare Einführung in die angewandte Statistik• Sell, Vorlesungsskript



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Veranstaltung M1.2 115012 Ausgewählte Kapitel der Mathematik 2Diese Veranstaltung ist Pflichtveranstaltung im Modul M1

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr. rer. nat. Nikolas Akerblom

Semester 1



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Topics of Mathematics 2


SWS 2.0







Voraussetzungen für die Teilnahme mathematische Kenntnisse eines Bachelorstudiums


Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Beherrschung mathematischer Kenntnisse in einemfortgeschrittenen Gebiet der Ingenieurmathematik.

Die Studierenden sind in der Lage, die gewonnenen Erkenntnissein andere Teilgebiete oder Anwendungen zu transferieren.Sie verfügen über Abstraktionsvermögen und die Befähigungzum Erkennen von Analogien und Mustern. Sie sind zukonzeptionellem, analytischem und logischem Denken in derLage.


Beherrschung mathematischer Kenntnisse in einemfortgeschrittenen Gebiet der Ingenieurmathematik.

Die Studierenden verfügen über Abstraktionsvermögen und dieBefähigung zum Erkennen von Analogien und Grundmustern. Siesind zu konzeptionellem, analytischem und logischem Denken inder Lage.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Studierenden bearbeiten mathematische Aufgaben undausgewählte Themen in Kleingruppen, präsentieren diese undkommunizieren über die mathematischen Inhalte.

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Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die Studierenden können Probleme mit mathematischemBezug einordnen, erkennen, formulieren und lösen. Sie sindin der Lage relevante Information zu sammeln, zu bewertenund zu interpretieren. Diese Vorgehensweisen beherrschen sieselbständig.


Inhalte Verschiedene Themen der Ingenieurmathematik nach Auswahldurch den Dozenten.

Mögliche Vorlesungsinhalte:

• Drehungen in zwei und drei Dimensionen (komplexe Zahlen,lineare Abbildungen, Drehmatrizen, Quaternionen)

• Funktionentheorie und konforme Abbildungen (komplexeZahlen, komplexe Funktionen, Ableitung, Integral, konformeAbbildungen)

• ...



Literatur/Lernquellen Wird in der Vorlesung bekannt gegeben.

Beispiele:

Papula: Band 1, 2, 3

Burg, Haf, Wille: Diverse Bände



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Veranstaltung M1.3 115013 Design of ExperimentsDiese Veranstaltung ist Pflichtveranstaltung im Modul M1

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Dr. Eiken Luebbers

Semester 2



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Design of Experiments


SWS 2.0








Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) • Vorlesung mit Übungen im Hörsaal• Selbststudium: Vor- und Nachbereitung der Vorlesung,

Bearbeitung von Übungsaufgaben und Prüfungsvorbereitung

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden werden in die Lage versetzt, Verfahrender Statistischen Versuchsplanung zur Analyse und zurOptimierung von Prozessen und Produkten anzuwenden. Sielernen diese Methoden insbesondere für Entwicklungsprozessevon Komponenten, Systemen und Anlagen im Bereich desMaschinenbaus, der Kfz-Technik, der Mechatronik und derElektronik an Beispielen anzuwenden.


Die Studierenden erlangen fachliche und methodischeKenntnisse der Versuchsplanung zum Verständnisingenieurwissenschaftlicher Methoden.


Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die Studierenden können Probleme mit Versuchscharaktereinordnen, erkennen, formulieren und lösen. Sie sind in derLage relevante Information zu sammeln, zu bewerten und zuinterpretieren. Diese Vorgehensweisen können sie selbständig.


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Inhalte • Grundlagen der Statistischen Versuchsplanung• Grundlagen der mathematischen Statistik• Klassische Versuchsmethoden• Voll- und teilfaktorielle Versuchspläne• CCD-Versuchspläne (central composite design)• Box-Behnkin-Versuchspläne• Mehrniveau-Versuchspläne• Optimale Versuchspläne• Versuchspläne nach Taguchi und Shainin• Auswertemethoden von Versuchsplänen



Literatur/Lernquellen Wilhelm Kleppmann: Taschenbuch Versuchsplanung. Produkteund Prozesse optimieren

Carl Hanser George E. P. Box, William G. Hunter, J. Stuart Hunter:Statistics for Experimenters. Design, Innovation, and Discovery,Wiley & Sons

Bernd Klein: Versuchsplanung - DoE. Einführung in die Taguchi/Shainin-Methodik, Oldenbourg



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Veranstaltung M1.4 115014 Digitale Signalverarbeitung imMaschinenbauDiese Veranstaltung ist Pflichtveranstaltung im Modul M1

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr. Dieter Maier

Semester 2

Häufigkeit des Angebots Sommersemester


Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Digital Signal Processing in Mechanical Engineering

Leistungspunkte (ECTS) 5.0, dies entspricht einem Workload von 125 Stunden

SWS 4.0


Workload - Selbststudium 65





Voraussetzungen für die Teilnahme • empfehlenswert: mathematische Kenntnisse in Differentation,Integration und Rechnungen mit komplexen Zahlen.

• wünschenswert: Vorlesung Mathe 3 aus einem T1-Studiengang- Bachelor

• verpflichtend: nichts

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) • Vorlesung mit Übungen im Labor• Selbststudium: Vor- und Nachbereitung der Vorlesung,

Bearbeitung von Übungsaufgaben und Prüfungsvorbereitung

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden erwerben Kenntnisse über wichtige Verfahrender Signalverarbeitung, die zur Analyse von Signalen in derMesstechnik und bei der Entwicklung von intelligenten Systemenzum Einsatz kommen.


Die Studierenden erlangen grundlegende fachlicheund methodische Kenntnisse zum Verständnisingenieurwissenschaftlicher Methoden.


Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die Studierenden können Problemstellungen in Bezug auf DSVeinordnen, erkennen, formulieren und lösen. Sie sind in derLage relevante Information zu sammeln, zu bewerten und zuinterpretieren. Diese Vorgehensweisen können sie selbständig.

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Inhalte Die Signalverarbeitung hat die digitale Verarbeitung analogerSignale zum Ziel.Dabei wird ausführlich auf zeitdiskrete Signale eingegangen unterfolgenden Gesichtspunkten:

• Einführung: kontinuierliche Signale & Systeme• Zeitdiskrete und digitale Signale (Eigenschaften im Zeit- und

Frequenzbereich)• Mathematische Behandlung von Signalen (Charakterisierung,

Glättung, Integration, DGL,...)• Spektralanalysen von Signalen• Digitale Filterung von Signalen



Literatur/Lernquellen Karl-Dirk Kammeyer, Kristian Kroschel, DigitaleSignalverarbeitung, Springer Vieweg, Wiesbaden 2012

von Grüningen D.Ch.: Digitale Signalverarbeitung,Hanser,München 2008

Wupper H.: Einführung in die digitale Signalverarbeitung, Hüthig,Heidelberg 1989

Terminierung im Stundenplan siehe splan


Wird in den ersten drei Vorlesungswochen veröffentlicht

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Modul M2 115020 Entwicklungsmanagement


SWS 4





Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden sind in der Lage, die Steuerung vonEntwicklungsprozessen in interdisziplinären und internationalenTeams nachzuvollziehen, sie anhand von bekanntenProzessmodellen zu bewerten und eigene Steuerungsaufgabenzu übernehmen. Sie beherrschen die Methoden und kennen dieHerausforderungen der Führung von interkulturellen Projekten.


siehe Einzelveranstaltung

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz siehe Einzelveranstaltung

Personale Kompetenz: Selbständigkeit siehe Einzelveranstaltung


Voraussetzungen für die Teilnahme Grundkenntnisse im Bereich Entwicklungsmanagement

Besonderheiten / Verwendbarkeit Das Modul M 2 Entwicklungsmanagement erstreckt sich über 2Semester und ist Voraussetzung für das Modul M6 Master Thesis.Das Modul ist geeignet, in den Masterstudiengängen MAS, MELund MMR der Fakultät Mechanikund Elektronik eingesetzt zu werden.



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Veranstaltung M2.1 115021 Produkt- und QualitätsmanagementDiese Veranstaltung ist Pflichtveranstaltung im Modul M2

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Guido Schukraft

Semester 1



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Product and Quality Management


SWS 2.0








Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) • Frontalunterricht• Teamarbeit• Recherchen• Firmenkontakte• Normwerke für sich selbst erarbeiten• Anwendung statistischer Methoden bei aktueller

Problemstellungen und Übungsblätter.

Die Lernkartei und ein MC- Wissensbogen vertieft das Fachwissenund zeigt den aktuellen Wissenstand nach 2/3 des Semesters.

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen • Kenntnisse, um die typischen Qualitätswerkzeuge inProduktion und QM- Abteilungen einsetzen zu können

• auf logistische Problemstellungen wird bei den Teamarbeitengeachtet.


Anwendung statistischer Methoden, Anlegen einer Lernkartei,Nutzung von Recherchen zur Wissenserschließung,Übungsthemen und -blätter zum Weiterstudieren werden erstellt.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Erarbeitung von Problemlösungen in Teams.

Personale Kompetenz: Selbständigkeit selbständige Erarbeitung und Erschließung der Normenwerke


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Inhalte • Forderungen der ISO 9001: Q-Handbuch, Q- Betriebsstruktur,Audit

• QM-Tools: Demings-Programm, Fehlermöglichkeiten, QFD,Robuste Konstruktion, FMEA, Prozessregelungen(QRK, PokaYoke, Null-Fehler-Strategie, Stichprobenpläne ISO 2859 (früherDin 40080 ), M7 & Q7-Werkzeuge, Ishikawa, Taguchi, Pareto,Toyota Produktions-System: 5S JiT, JiS, 3Mu,

• Reklamationsmanagement: 8D-Report, nachbessernde FMEA• Weiterführung mit ISO 16949• Statistische Anwendung: Larson-Nomogramm, Zuverlässigkeit

Weibull-Nomogramm bei Lebensdauerabschätzungen,Verschiedene QRK- Methoden und Anwendungen,Verteilungszeitmodel, Warenannahme

• Weiter Themen: BSC, EFQM- Model, Radar, Qualität durchWissen (Fallgruben in der Technik) ausgewählte Beispieleaus der Technik, Bemusterung, Produkthaftung, APQP,Qualitätskosten


Sonstige Besonderheiten Im Script sind auch Excel-Berechnungen und Unterlagen sowieInternet-Zugänge enthalten, die nicht prüfungs- aber durchausberufsrelevant sind.

Literatur/Lernquellen • Kaminske G.F. / Brauer ABC des QualitätsmanagementHanser- Verlag 41 €

• Ekbert Hering / Jürgen Triemel Qualitäts-management fürIngenieure VDI Springerverlag

• DGQ- Band 11-04 Managementsysteme- Begriffe• DGQ- Band 13-11 FMEA- Fehlermöglichkeits- und

Einflussanalyse• DGQ- Band 13-52 Das Entwicklungsprojekt im

Produktlebenszyklus• Edgar Dietrich Alfred Schulz Statistische Verfahren zur

Maschinen- und Prozessqualifikation Hanser-Verlag• Schindowski / Schürz Statistische Qualitätskontrolle VEB

Verlag Technik (a)• DGQ- Band 11-05 Formelsammlung zu den statistischen

Methoden des QM• Jürgen P. Bläsing (Hrsg.), Poka Yoke. Null-Fehler sind

erreichbar. Robuste Prozesse mit Poka Yoke Methodengestalten. ( Workbuch)

• Aktuelle VDA- Bände als Gelbdruck. VDA 6.1 Systemaudit



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Veranstaltung M2.2 115022 Führung und KommunikationDiese Veranstaltung ist Pflichtveranstaltung im Modul M2

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Matthias Lenz

Semester 2



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Leadership & Communication


SWS 2.0




Prüfungsart lehrveranstaltungsbegleitend durch praktische Arbeit

Prüfungsdauer 0



Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung, Diskussionen, Präsentation, Verhaltensübungen

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Generell gilt die Vermittlung von Führungs- undKommunikationstheorien anhand praktischer Beispiele. Ziel istes, dass sich die Studierenden kritisch mit Führungstheorienauseinandersetzen können, als auch die von ihnen favorisiertenund real-praktizierten Führungstheorien unterscheidenund reflektieren können. Auf dem Hintergrund könnensituationsgerechte Entscheidungen getroffen werden undrelevante Führungsinstrumente können angewandt und ihreAnwendung kontrolliert werden.


praktische Verhaltensübungen und Rollenspiele

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Erwerb von Sozialkompetenzen in den BereichenPersonalmanagement, Grundlagen der Kommunikation, Führungund Konfliktmanagement

Personale Kompetenz: Selbständigkeit eigenständige und kritische Reflektion von Führungstheorien undreal-praktizierten Führungstheorien


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Inhalte • Vertiefung Personalmanagement• Historische Entwicklung von Führungstheorien• Arbeitspsychologische Grundlagen von Führungsverhalten• Konzepte wirksamer Führung• Führungsinstrumente und ihre Anwendung (im Rahmen von

Organisationsentwicklung und Personalentwicklung)• Motivation & Leistung• Grundlagen der Kommunikation: face to face und virtuell• Mitarbeitergespräche führen lernen• Gestaltungstechniken von Teamsitzungen• Konfliktmanagement• Personalauswahl• Moderationstechniken• Projektmanagement und Teams


Sonstige Besonderheiten Einüben der Theorie durch praktische Verhaltensübungen,Rollenspiele

Literatur/Lernquellen Thompson, L. (2000). Making the Team. Prentice Hall. Forsyth,D. (1999). Group Dynamics. Brooks, Cole, Wadsworth. Mook,D.G (1996). Motivation: The Organization of Action. New York:Norton Domsch, M; Regnet, E; Rosenstiel, L.v. (2001). Führungvon Mitarbeitern. Stuttgart: Schäfer-Poeschel. Dessler, G. (2005)Human resource management. Upper Saddle River, NJ : PearsonEducation.



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Modul M3 115030 Vertiefungsstudium


SWS in Abhängigkeit der gewählten Vertiefungsfächer




Die bei den Submodulen vorgesehene Anzahl von Credits wirdnur vergeben, wenn die vorgesehenen Prüfungs(vor)leistungenerfolgreich erbracht wurden.


Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Über eine Auswahl von 3-4 Veranstaltungen haben dieStudierenden die Möglichkeit, gemäß der eigenen Interessen ihreKenntnisse wissenschaftlich zu ergänzen.


Die Studierenden erlernen im Vertiefungsstudium je nachgewählten Veranstaltungen vertiefte theoretische Kenntnissesowie deren praktische Anwendung.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Studierenden bearbeiten in Abhängigkeit der gewähltenLehrveranstaltung Aufgaben und ausgewählte Themen inKleingruppen und erlernen so die Fähigkeit zur Teamarbeit. Siesind in der Lage, mit den Fachbegriffen aus der Vorlesung mitIngenieurkollegen auf fachlicher Ebene zu kommunizieren.

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die Vorlesungsinhalte werden in Abhängigkeit der gewähltenLehrveranstaltungen z.B. durch Übungsaufgaben bzw.Anwendungsbeispielen eigenständig vertieft. Die Studierendenkönnen Fragestellungen der Vorlesungen einordnen, erkennen,formulieren und lösen. Sie sind in der Lage relevante Informationzu sammeln, zu bewerten und selbständig zu interpretieren.


Voraussetzungen für die Teilnahme Vorkenntnisse in den entsprechenden Fächern aus demBachelorstudium werden dringend empfohlen

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Besonderheiten / Verwendbarkeit Über die Vertiefungsfächer einer anderen Hochschule wirdinsbesondere die Anerkennbarkeit von Prüfungsleistungenwährend eines Auslandssemesters ermöglicht.

Das Modul M3 Vertiefungsfächer erstreckt sich über 2 Semesterund ist Voraussetzung für das Modul M6 Master Thesis. DasModul ist geeignet, in den Masterstudiengängen der FakultätMechanik und Elektronik eingesetzt zu werden.




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Veranstaltung M3.1 115031 AbgasnachbehandlungDiese Veranstaltung ist im Modul M3

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Hermann Koch-Gröber

Semester 2

Häufigkeit des Angebots Wintersemester


Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch)


SWS 2.0






Verpflichtung Wahlpflichtveranstaltung


Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit integrierter Übung

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Diese Vorlesung stellt eine Basis dar, damit Absolventen imkomplexen Feld der Abgasnachbehandlung eine Ingenieurtätigkeiterfolgreich aufnehmen können. Diese kann sowohl daten-oder modellorientiert als Applikationsingenieur(in) oderFunktionsentwickler(in) typischerweise bzgl. Steuergeräten,aber auch Hardware-orientiert in Auslegung, Entwicklung undAbsicherung von Komponenten und Teilsystemen erfolgen. Auchfür Tätigkeiten über die Entwicklung hinaus, z. B. Managmenttechnischer Projekte, technischer Vertrieb oder Einkauf etc. wirddie Wissensbasis gelegt. Ganz speziell gilt es, eine Master-Thesisin diesem Bereich wissensmäßig vorzubereiten.

Hervorzuheben sind die hier erworbenen Kenntnisse für dieeffektive Zusammenarbeit mit Spezialisten: Zentrale Prinzipiender Abgas-Gesetzgebungen für Kooperation mit System- undMotorentwicklern, Grundlagen der Kinetik von chemischenReaktionen sowie deren Katalyse für die Zusammenarbeit mitChemikern, Basis der Substrate und Gehäuse usw. für denAustausch mit Material- und Produktionsspezialisten.


Siehe Modulbeschreibung

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Siehe Modulbeschreibung

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Siehe Modulbeschreibung

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Inhalte



Literatur/Lernquellen



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Veranstaltung M3.2 115032 Advanced Computational Fluid DynamicsDiese Veranstaltung ist im Modul M3

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Elmendorf

Semester 2



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Advanced Computational Fluid Dynamics


SWS 4.0





Prüfungsdauer


Voraussetzungen für die Teilnahme Grundkenntnisse CFD. Falls diese nicht vorhanden sind, wirddringend empfohlen, die Bachelor-Veranstaltung CFD (114283),die jeweils im Sommersemester angeboten wird, zu besuchen.

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) • Vorlesung mit integrierten Rechnerübungen• Testklausur• Gemeinsame Übungen zu Präsenzzeiten und Hausaufgaben

zur Durchführung der Modellierung und Berechnungverschiedener Strömungsprobleme mit einem kommerziellenCFD-Code am Rechner

• Projekte und Referate/Präsentationen zu wechselndenAufgabenstellungen

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen • Vertieftes Verständnis der Möglichkeiten und Grenzen von CFDbei komplexen strömungsphysikalischen Vorgängen

• Anwendung eines kommerziellen CFD-Codes auf komplizierteStrömungsprobleme

• Beherrschung der Definition physikalisch korrekterRandbedingungen

• Analyse und Bewertung von CFD-Ergebnissen• Befähigung zur wissenschaftlichen Analyse von

Strömungsvorgängen mit Hilfe von CFD


siehe Modulbeschreibung

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz siehe Modulbeschreibung

Personale Kompetenz: Selbständigkeit siehe Modulbeschreibung

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Inhalte • CFD für komplexe strömungsmechanische Aufgabenstellungenim Maschinenbau:

• Strömung in rotierenden Systemen (Turbomaschinen)• Transsonische Strömungen• Conjugate Heat Transfer (CHT)• Transiente Strömung



Literatur/Lernquellen • Wilcox, D.C: Turbulence Modeling for CFD, La Canada,California:DCW-Industries Inc., 2004

• Anderson, J. D. jr.: Computational Fluid Dynamics, Mc GrawHill International Editions, New York, 1995

• Oertel, H. jr.; Laurien, E.: Numerische Strömungsmechanik,Springer-Verlag, Berlin, 1995

• Cebeci, T.; Shao, J. P.; Kafyeke, F.; Laurendeau, E.:Computational Fluid Dynamics for Engineers. Long Beach,California: Horizons Publishing Inc, 2005

• CD ADAPCO GROUP: User Manuals und Online Hilfe,Tutorials



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Veranstaltung M3.3 115033 Ausgewählte Kapitel MaschinenbauDiese Veranstaltung ist im Modul M3

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Andreas Schuster

Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0







Voraussetzungen für die Teilnahme keine

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden vertiefen ihre Kenntnisse inausgewählten Bereichen des Maschinenbaus und damitihreingenieurtechnischen Kompetenzen.


Die Studierenden erwerben Kenntnisse über TheorieundFunktionsweisen ausgewählter Themen und MethodendesMaschinenbaus.




Inhalte Wechselndes Programmangebot. Inhalte werden zumVorlesungsstart bekanntgegeben.


keine

Sonstige Besonderheiten keine

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Literatur/Lernquellen Wird themenspezifisch in der Vorlesung bekanntgegeben.




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Veranstaltung M3.4 115034 Ausgewählte Kapitel Materials Processing& EngineeringDiese Veranstaltung ist im Modul M3

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Dirk Ringhand

Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer



Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) • Vorlesung mit integrierten Übungen• Kurzprojekte mit wechselnden Aufgabenstellungen• Gruppenbesprechnung und Diskussion der geplanten

Vorgehensweisen• Vorstellung und Diskussion der Ergebnisse

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Verständnis multifaktorieller Zusammenhänge beimehrparametrischen Prozessen der Werkstofftechnik

Anwendung eines kommerziellen Planungstools (DoE, MVDA)

Formulierung der Zielsetzung und strukturierte Vorgehensweisebei der Prozessanalyse mit diskreten und kontinuierlichenModellen (KNN und FEM)

Eigenständige Modellierung einfacher Fertigungsprozesse zurVariantenanalyse






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Inhalte Praktischer Einsatz der Versuchsplanung (experimentell undvirtuell), Durchführung einer Versuchsreihe und Analyse dererzeugten Daten (MVDA)

Anwendung der nichtlinearen Prozesssimulation fürFertigungsverfahren mit Finiten Elementen

Diskrete Prozessmodellierung mit Machine Learning Techniken(z.B. Künstlich Neuronale Netzwerke)


M 1.3, M4.27


Literatur/Lernquellen Kleppmann, W.: Taschenbuch Versuchsplanung, Carl HanserVerlag 2009

Goodfellow, I.; Bengio, Y.; Courville, A.: Deep Learning, MIT Press

Vajna, S.; Weber, Ch.; Bley, H.; Zeman, K.: CAx für IngenieureEine praxisbezogene Einführung, Springer Verlag 2. Auflage 2009

Schulz, W. et al.: Integrative Prozessketten-Simulation fürWerkstoff- und Fertigungstechnologien, in: Brecher, C., (Hrsg.):Integrative Produktionstechnik für Hochlohnländer, Springer Verlag2011

Bookjans, M.: Dissertation Univ. Erlangen-Nürnberg 2011

Zell, A.: Simulation Neuronaler Netze, Addison Wesley

Kessler, W.: Multivariate Datenanalyse für die Pharma-, Bio-undProzessanalytik, WILEY-VCH 2007 Hedtstück, U.: Simulationdiskreter Prozesse Methoden und Anwendungen, Springer-VerlagBerlin Heidelberg 2013



entfällt

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Veranstaltung M3.5 115035 Ausgewählte Kapitel FertigungstechnikDiese Veranstaltung ist im Modul M3

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Dipl.-Wirt Arndt Birkert

Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0



Detailbemerkung zum Workload Je nach Semesterprogramm werden bis Gastdozenten jeSemester eingesetzt. Zusätzlich findet geplanter Weiseje Semester ein Auswärtstermin (Firmenbesichtigung mitFachvortrag oder Technologieschulung) statt.




Voraussetzungen für die Teilnahme Eine formale Voraussetzung für die Teilnahme besteht nicht.Der Besuch der Vorlesungen "Spanende und AbtragendeFertigungsverfahren" und "Umformende Fertigungsverfahren" istallerdings hilfreich.

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit Übungs-/Kontrollfragen zu ausgewähltenFertigungsverfahren und Methoden im Zusammenhang mitder Fertigung (z.B. Statistische Verfahren in der Fertigung,Kostenkalkulation in der Fertigung) – von Jahr zu Jahr in denInhalten wenigstens teilweise wechselnd bzw. ergänzt / erneuert.

In Einzelfällen gemeinsame Ausarbeitungen in Kleingruppen zuaktuellen, ausgewählten Themen (z.B. Additive Fertigung vonMetallbauteilen).

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Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Erlangung von Basiswissen zu in der Fertigungstechnik benötigtenMethoden (z.B. Statistische Verfahren im Qualitätsmanagement,Kostenkalkulation)

Kennenlernen von weiteren Fertigungsverfahren (in Ergänzungzur Bachelorvorlesung) und Vertiefen des Wissens zu bereitsbekannten Fertigungsverfahren

Verstehen der grundsätzlichen Zusammenhänge zwischenProdukt und Prozess (z.B. bei der herstellung von Verzahnungen)

Erlangung einer "Produktsichtweise" auf den Fertigungsprozess(Design-for-Manufacturing, Design-to-Cost)


Erlangung der Kompetenz zur Kombination des erlentenWissens in einer solchen Form, dass dieses für die selbständigeVerfahrensentwicklung bzw. Verfahrensweiterentwicklung genutztwerden kann.

Zusätzlich zu den reinen Vorlesungsinhalten soll die Veranstaltungdazu anregen, produkt- und prozessrelevantes Wissen über"neue" Medien, wie insbesondere das Internet zu erschließen.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Studierenden lernen am Beispiel technischer Sachverhalteunter anderem, Diskussionen in der Gruppe zu führen und ihreneigenen Standpunkt sachlich zu vertreten.



Inhalte Ausgewählte Methoden in der Fertigungstechnik (z.B. StatistischeMethoden in der Fertigungstechnik)

Ausgewählte Verfahren der Fertigungstechnik (z.B. Verzahungs-/Zahnradherstellung, Additive Fertigung von Metallbauteilen)

Fallbeispiele, in denen die Produktanforderungen mit derProzessplanung/-gestaltung in Zusammenhang gebracht werden(z.B. Lebensdauererhöhung durch die gezielte Erzeugung von(Eigen)Spannungen

Ganz grundsätzlich steht bei den Vorlesungen zu denFertigungsverfahren das Produkt und nicht mehr – wie imBachelorstudiengang – der Prozess im Vordergrund


FEM-Simulation umformtechnischer Fertigungsprozesse

Sonstige Besonderheiten Je nach Semesterprogramm werden bis Gastdozenten jeSemester eingesetzt. Zusätzlich findet geplanter Weiseje Semester ein Auswärtstermin (Firmenbesichtigung mitFachvortrag oder Technologieschulung) statt.


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Terminierung im Stundenplan regulär laut Stundenplan



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Veranstaltung M3.6 115036 Ausgewählte Kapitel VerbrennungsmotorenDiese Veranstaltung ist im Modul M3

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Karsten Wittek

Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0







Voraussetzungen für die Teilnahme Thermodynamik und Verbrennungsmotoren Basiswissen istempfehlenswert.

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit integrierter Übung.

Experimentelle Untersuchungen am Motorenprüfstand.

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen siehe Modulbeschreibung






Inhalte Messtechnik und Prüfständstechnik in der Motorenentwicklung

Motormanagement, Funktionen und Komponenten

Simulation und Optimierung des Arbeitsprozesses


Abgasnachbehandlung


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Veranstaltung M3.7 115037 Bauteileoptimierung mit FEMDiese Veranstaltung ist im Modul M3

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Peter Schmolz

Semester 2


Art der Veranstaltung Vorlesung mit integriertem Labor

Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Structural Optimization


SWS 2.0





Prüfungsdauer


Voraussetzungen für die Teilnahme Finite Elemente Methode Kenntnisse in Theorie und Anwendung

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) • Vorlesung mit integrierten Computeranwendungen.• Einführung in die kommerziellen Optimierungs-

Programmsysteme durch gemeinsame Übungen• Selbststudium: Vor- und Nachbereitung der Vorlesung• Selbstständige Durchführung kleiner Optimierungsaufgaben.

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen • Die Studierenden lernen Optimierungsverfahren fürEntwicklungsaufgaben im Festigkeitsbereich einzusetzen.

• Die Studierenden erwerben die theoretischen Kenntnisseder verschiedenen Optimierungsstrategien und lernen denUmgang mit kommerziellen Optimierungsprogrammen.






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Inhalte • Einführung in die Optimierung• Mathematische Beschreibung des Optimierungsproblems• Optimierungsstrategien:

- Optimalitätskriterien- Mathematische Programmierung

• Strukturoptimierung- Topologieoptimierung- Gestaltoptimierung- Sickenoptimierung



Literatur/Lernquellen Dokumentation EinführungsbeispieleBenutzerhandbuch Pre-/PostprozessorBenutzerhandbuch FEM-SolverBenutzerhandbuch OptimierungsprogrammeManuskript zur Vorlesung Prof. Schmolz



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Veranstaltung M3.8 115038 FaserverbundwerkstoffeDiese Veranstaltung ist im Modul M3

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Uwe Gleiter

Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0









Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Vertiefte Kenntnisse über Aufbau, Eigenschaften, Bemessung undHerstellung von Faserverbundkunststoffen


Fähigkeit, die Anforderungen an Faserverbundbauteile zudefinieren und Faserverbundbauteile zu entwickeln.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz In Diskussionen zu Faserverbundthemeneigenständig argumentieren können und Teams zuFaserverbundfragestellungen leiten.

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Selbstständig Faserverbundbauteile entwickeln und zugehörigeProbleme lösen.


Inhalte Grundlagen der Faserverbundwerkstoffe: Faserwerkstoffe,Matrixwerkstoffe, Versagenshypothesen

Anwendung, Herstellung und Verarbeitung, Verbindungsmethoden



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Literatur/Lernquellen 1. Konstruieren mit Faser-Kunststoff-Verbunden; Schürmann,Helmut

2. Faserverbund-Kunststoffe; Ehrenstein, Gottfried Wilhelm



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Veranstaltung M3.9 115039 FEM-Simulation umformtechnischerFertigungsprozesseDiese Veranstaltung ist im Modul M3


Semester 1



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Numerical Simulation in Manufacturing Processes


SWS 2.0





Prüfungsdauer


Voraussetzungen für die Teilnahme Keine Voraussetzungen.

Besuch der Bachelorvorlesung "UmformendeFertigungsverfahren" sehr hilfreich.

Alternativ Selbststudium der Kap. 3+4 im Buch "Birkert, et al:Umformtechnische Herstellung komplexer Karosserieteile".

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit Übungen

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die numerische Prozesssimulation auf Basis der FEM ermöglichtheute die Modellierung von Fertigungsprozessen und damiteine virtuelle Versuchsdurchführung am Rechner auf hohemQualitätsniveau. In diesem Sinne lassen sich sowohl Aussagenzur Herstellbarkeit von Werkstücken treffen als auch zum Einflussder Prozessparameter. Weiterhin können Parameteroptimierungenvorgenommen werden.Die Folge sind robuste Fertigungsprozesse ohne langeEinfahrphasen auf der Maschine. Auf diese Weise lassen sich derMaterialeinsatz optimieren und Zeit und Kosten sparen.Lernziele

• Kennenlernen der Anwendungsmöglichkeiten und Grenzen derFE-Simulation

• Verständnis der physikalischen und mathematischenGrundlagen

• Verständnis der grundsätzlichen Funktionsweise von FE-Programmen

• Fähigkeit zur Bedienung eines FE-Programms (z.B. Autoform)• Fähigkeit zur Ergebnisinterpretation

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Inhalte Grundlagen der Elastizitäts- und Plastizitätstheorie

Grundlagen der FE-Simulation

Simulation von Prozessen der Blechumformung



Literatur/Lernquellen Lange, K.: Umformtechnik, Band 4

Birkert, A et al: Umformtechnische Herstellung komplexerKarosserieteile

Werkle, H.: Finite Elemente in der Baustatik

Rust, W. Nichtlineare Finite-Elemente-Berechnungen Autoform,Deform: Benutzerhandbücher



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Veranstaltung M3.10 115040 Höhere GetriebetechnikDiese Veranstaltung ist im Modul M3

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Jörg Wild

Semester 2



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Advanced Technology of Mechanism and Gears


SWS 2.0





Prüfungsdauer


Voraussetzungen für die Teilnahme Grundlegende Kenntnisse von Zahnradgetrieben und in der Kinematik von Mechanismen vorhanden, z.B. erworben durch denerfolgreichen Besuch meiner Bachelor-Vorlesung "Mechanismenund Getriebe" oder vergleichbarer Veranstaltungen.

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit integrierter Projektarbeit. Mehrere Teams bearbeitenab dem letzten Drittel des Semesters verschiedene Projekte imBereich Getriebe. Typisches Beispiel ist der konstruktive Entwurfeines Demonstrators einer Doppelkupplung, der zur Unterstützungin der Vorlesung verwendet werden kann.

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden verstehen komplexe Mechanismen wie z.B.Differentiale. Sie verstehen die Funktion, die Auslegung sowieden Einsatz von Fahrzeuggetrieben und ihrer Einzelkomponenten.Technische Anwendungen für Getriebe mit mehrerenFreiheitsgraden und ihre mechatronische Ansteuerung werdenverstanden und können industriell angewandt werden.


Zur Wissenserschließung wird in Kleingruppen ein individuellesGetriebeprojekt bearbeitet. Die Problemstellungen werden inder Vorlesung diskutiert und führen so bei den Hörern zu einemvertieften Wissen in der Getriebetechnik.




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Inhalte Schwerpunkt ist die Darstellung aktueller Fahrzeuggetriebe, dieeine sehr hohe Komplexität aufweisen. Es werden die vielfältigenVarianten von automatischen Fahrzeuggetrieben im Detaildargestellt und diskutiert. Die Verwendung von Differentialen imAntriebsstrang bei 2WD und 4WD wird erläutert. Auch auf dieVerwendung von Getrieben in Hybrid- oder Elektrofahrzeugen wirdeingegangen.

Vorlesungsinhalte

• Einführung in die Getriebelehrea. Getriebesystematikb. Getriebefreiheitsgrad

• Differentiale• a. Drehzahlen am Differential

b. Momente am Differential

• Automatische Fahrzeuggetriebea. Grundlagen zu Fahrzeuggetriebenb. Automatisierte Schaltgetriebec. Stufenautomatgetriebed. Doppelkupplungsgetriebee. Stufenlos übersetzende Getriebe


Sonstige Besonderheiten Im E-Learning-System wird ein ausführlicher Bildteil zur Vorlesungzur Verfügung gestellt.

Literatur/Lernquellen • Harald Naunheimer, Bernd Bertsche, GisbertLechner: Fahrzeuggetriebe, Springer-Verlag Berlin-Heidelberg,2. überarb. und erw. Auflage 2007

• W. Klement: Fahrzeuggetriebe, Hanser-Verlag, München, 2005• Hans-Hermann Braess, Ulrich Seiffert: Vieweg Handbuch

Kraftfahrzeugtechnik, Vieweg-Verlag Wiesbaden, 5. überarb.und erw. Auflage 2007

• H. Kerle/R. Pitschellis/B. Corves: Getriebetechnik, Springer-Vieweg Fachmedien, Wiesbaden, 5. überarb. und erw. Auflage2015



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Veranstaltung M3.11 115041 Industrial Processes in MaterialsEngineeringDiese Veranstaltung ist im Modul M3

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Marc Wettlaufer

Semester 1



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0







Voraussetzungen für die Teilnahme Grundkenntnisse in Werkstofftechnik

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) • Vorlesung• Gruppenarbeit• Übungen• Wiederholungen, Fragestunden• Prüfungsvorbereitung

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden verstehen, wie werkstofftechnischeFragestellungen in industriellen Prozessen verankert sind und wieauf diese Strukturen positiv und konstruktiv eingewirkt werdenkann. Dies wird durch die Kenntnis sowohl der Struktur vonmodernen Unternehmen, der Projektorganisation als auch derwerkstoffkundlichen Grundlagen ermöglicht.


Die Studierenden verfügen über ein sehr breites Spektrum anMethoden zur Bearbeitung komplexer Problemstellungen imKontext werkstofftechnischer Fragestellungen.Sie sind in der Lage, konkrete Handlungsempfehlungen fürbetriebliche Herausforderungen zu formulieren.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Studierenden bearbeiten eigenständig komplexe Fallstudien,organisieren sich arbeitsteilig und vertiefen ihre Fachexpertise.Sie sind in der Lage, die Arbeitsergebnisse vor Fachexperten zuvertreten.

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Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die Studierenden übernehmen eigenständig die Verantwortungfür die Planung, Durchführung und Reflexion des gemeinsamerlernten Wissens.


Inhalte 1. Introduction

2. Strategy and Processes

3. Simultaneous Engineering

4. Parallelization

4.1 Project Management

4.2 Initial Phase

4.3 Early Project Phase

4.4 Intermediate Phase

4.5 Proj. Closure

5. Integration

5.1 Company Organization

5.2 Acquisition, Quotation, Sales

5.3 Development

5.4 Manufacturing

5.5 Purchasing

6. Standardization

6.1 Specifications in Mat.-Eng.

6.2 Development

6.3 Default Materials and Selection Process

6.4 Manufacturing

6.5 Purchasing

7. Summary


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Sonstige Besonderheiten In der Vorlesung wird das Konzept einer Werkstoffstrategieentwickelt. Hierdurch ist eine ganzheitliche und strukturierteHerangehensweise an das Thema „Industrielle Prozesse in derWerkstofftechnologie“ möglich. Werkstofftechnik kann so über denüblichen Rahmen primär technisch-wissenschaftlicher Betrachtunghinaus als strategischer und prozessorientierter Themenkomplexentwickelt werden.

Literatur/Lernquellen Skript sowie die dort aufgeführten Literaturstellen



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Veranstaltung M3.12 115042 Lightweight Car Body EngineeringDiese Veranstaltung ist im Modul M3


Semester 1


Art der Veranstaltung Vorlesung

Lehrsprache Englisch

Veranstaltungsname (englisch) Lightweight Car Body Engineering


SWS 2.0







Voraussetzungen für die Teilnahme keine besonderen fachlichen Voraussetzungen,

jedoch Vorlesung in Englisch


Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studenten sollen einen Überblick über den modernenKarosserieleichtbau erhalten.

Lernziele:

Erwerb von Kenntnissen über Anforderungen an Karosserien,den Karosserientwicklungsprozess, Werkstoffe undFertigungsverfahren des Karosseriebaus, konkrete Gestaltungvon Karosserien im Sinne der Erfüllung der Anforderungen,mechanische Karosserieeigenschaften.






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Inhalte Einführung in den Karosserieleichtbau

Karosserieentwicklungsprozess

Karosseriewerkstoffe

Karosserieherstellung und Fertigungsverfahren

Karosseriemaßkonzept mit Toleranzmanagement

Statische und dynamische Steifigkeit von Karosserien

Crashverhalten von Karosserien

Leichtbaulösungen



Literatur/Lernquellen Ostermann: Anwendungstechnologie Aluminium

Kurek: Karosserieleichtbau in der Automobilindustrie



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Veranstaltung M3.13 115043 WeldingDiese Veranstaltung ist im Modul M3

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Jian Feng

Semester 1






SWS 2.0







Voraussetzungen für die Teilnahme Grundkenntnisse in Werkstoff- und Fertigungstechnik

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) • Vorlesung• Übungen/Gruppenarbeit• Workshop (im Schweißlabor)

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Durch die selbstständige Arbeitsweise eignen die Studierendensich eigenständig ein praxisorientiertes Fachwissen an.


Die Studierenden erschließen sich vertiefte theoretischeKenntnisse sowie deren praktische Anwendung.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Studierenden bearbeiten Aufgaben und ausgewählte Themenin Kleingruppen und erlernen so die Fähigkeit zur Teamarbeit.Sie sind in der Lage, mit den Fachbegriffen aus der Vorlesung mitIngenieurkollegen auf fachlicher Ebene zu kommunizieren.

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die Studierenden sind in der Lage, Probleme und offeneFragestellungen selbstständig zu erkennen, zu verfolgen undnachhaltig in übergeordnete Strukturen zu integrieren. DieStudierenden können Inhalte der Vorlesungen einordnen undbewerten.


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Inhalte 1. Practical Information1. Introduction2. Before Welding3. Gas Nozzle4. Welding Parameter Settings5. EN ISO Positions6. Direction of Travel7. Weaving8. Undercut and Sagging9. Grinding10.Case Shows

2. Welding Metallurgy1. Introduction2. Fusion Welding3. Gas welding4. Arc welding5. High-energy beam welding6. Heat Flow in Welding7. Chemical Reactions in Welding8. Residual Stresses, Distortion, and Fatigue9. Solidification10.Cracking11.The Heat-Affected Zone (HAZ)12.Resistance Welding13.Solid Phase Welding

3. Workshop1. MIG-/MAG-Welding2. Robot assisted welding3. Visual inspection of weld seam



Literatur/Lernquellen • Schweißtechnik: Schweißen von metallischenKonstruktionswerkstoffen, Klaus-Jürgen Matthes und WernerSchneider, HANSER

• Praxiswissen Schweißtechnik: Werkstoffe, Prozesse,Fertigung, Hans J. Fahrenwaldt und Volkmar Schuler,SPRINGER



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Veranstaltung M3.14 115044 SonderwerkstoffeDiese Veranstaltung ist im Modul M3


Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0









Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Wissensaufbau im Bereich verschiedener Werkstoffe, wie z.B.Klebstoffe, Keramik, Metal-Matrix-Composites


Auf Basis des erworbenen Wissens den richtigen Werkstoff für diejeweilige Spezialanwendung auswählen können.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz In Diskussionen zu Sonderwerkstoffthemeneigenständig argumentieren können und Teams zuSonderwerkstofffragestellungen leiten.

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Selbstständig Bauteile aus Sonderwerkstoffen entwickeln undProbleme analysieren können.


Inhalte Die Lehrveranstaltung beschäftigt sich mit modernen Werkstoffen ,die in den üblichen Werkstoffvorlesungen oft zu kurz kommen:Klebstoffe, Keramik, Metall-Matrix-Composites, Glas, Aerogele,Fasern



Literatur/Lernquellen x

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Terminierung im Stundenplan https://splan.hs-heilbronn.de/


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Veranstaltung M3.15 115045 Virtuelle ProduktentwicklungDiese Veranstaltung ist im Modul M3

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Alexander JunghansProf. Dr.-Ing. Andreas Daberkow

Semester 1



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Virtual Product Developement


SWS 4.0







Voraussetzungen für die Teilnahme Gute bis sehr gute Kenntnisse eines CAD-3D-Systems empfohlen,idealerweise CATIA V5 und/oder ICEM Surf

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) • Vorlesung und Projektstudium• Selbststudium:• Vor- und Nachbereitung der Vorlesung• Erarbeiten von Problemlösungen im Team

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden erwerben mit diesem Modul Kompetenzen zumodernen Methoden und Anwendungssystemen in der digitalenbzw. virtuellen Produktentstehung. Die Studierenden erlangen dieFähigkeit, selbständig komplexe Aufgabenstellungen mit einersystemischen Anwendung von CAD-Systemen zu bearbeiten.Das Lehrangebot besteht aus zwei Teilen. Im ersten Teil wirdan Hand von aus der Praxis kommenden Daten die industrielleNutzung des Digital Mock Up (DMU) eingeübt. Der zweite Teilwidmet sich typischen Fragestellungen wie z.B. der technischenProdukterstellung im Designbereich oder der Nutzung generativerFertigungsverfahren. Dabei werden Werkzeuge wie 3D-Scanner,3D -Drucker und Spezialmodule aus Anwendungssystemen wieICEM-Surf, Catia V5 oder vergleichbarer Software eingesetzt.


Die Veranstaltungsteilnehmer kennen ein sehr breites Spektruman Methoden zur Bearbeitung komplexer Probleme in derVirtuellen Produktentwicklung. Sie sind befähigt, zu wichtigenThemen wie Digital Mock-Up oder neue Lösungen zu erarbeitenund unter Berücksichtigung unterschiedlicher Maßstäbe zubeurteilen, auch bei sich häufig ändernden Anforderungen

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Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Sudierenden können in Expertenteams zu denThemenstellungen der Virtuellen Produktentwicklungverantwortlich arbeiten. Sie sind befähigt, die fachlicheEntwicklung anderer anleiten und vorausschauend mit Problemenim Team umgehen. Sie erlernen durch die gewählten Lehr- undLernmethoden, komplexe fachbezogene Probleme und Lösungengegenüber Fachleuten argumentativ zu vertreten.

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die Lernenden können anhand der Fallbeispiele der Veranstaltung(z.B. 3D-Design in Context) eigene und fremd gesetzte Lern- undArbeitsziele reflektieren, bewerten, selbstgesteuert verfolgen undverantworten sowie Konsequenzen für die Arbeitsprozesse imTeam ziehen


Inhalte • Flächenkonstruktionen• ICEM-Surf• 3D-Scannen• Flächen aus Punktwolken• Generative Fertigungsmethoden• Qualitätskontrolle• DMU im Entwicklungsprozess• DMU und Datenmanagement• DMU und CATIA V5 Workbenches wie DMU Navigator, DMU

Space Analysis, Electrical Harness Installation oder FunctionalTolerancing and Annotation


Gute Ergänzung durch Veranstaltung Master Automotive 305023Prozessgestaltung in der Produktentwickung

Sonstige Besonderheiten Verlinktes Modul / Veranstaltung in MasterstudiengängenMaschinenbau und Automotive

Literatur/Lernquellen Behnisch, S.: Digital Mockup mit CATIA V5, Hanser, München,2003Braß, E.: Konstruieren mit Catia V5, Hanser, 2009Haslauer, R.: Catia V5 - Konstruktionsprozesse in der Praxis,Hanser, München, 2005Meeth, J. und Schutz, M.: Bewegungssimulation mit Catia V5,Hanser, München, 2008Trzesniowski, M.: CAD mit Catia V5, Vieweg, Braunschweig, 2002Bonitz, P.: Freiformflächen in der rechnergestütztenKarosseriekonstruktion und im Industriedesign: Grundlagen undAnwendungen. Springer, 2009Grabner, J.; Nothhaft, R.: Konstruieren von Pkw-Karosserien;Springer, 2006 Gebhardt, A.: 3D-Drucken – Grundlagen und Anwendungen desAdditive Manufacturing; Hanser 2014




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Veranstaltung M3.16 115046 WärmeübertragungDiese Veranstaltung ist im Modul M3


Semester 1


Art der Veranstaltung Vorlesung mit integrierter Übung und Labor

Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Heat Transfer


SWS 4.0







Voraussetzungen für die Teilnahme Kenntnisse in Thermodynamik und Fluidmechanik sind hilfreichaber nicht unbedingte Voraussetzung

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit integrierten Übungen und Präsentationen,Laborvorführungen, Anfertigung von Hausarbeiten.

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden werden in die Lage versetzt, komplexereEinrichtungen zur Wärmeübertragung zu berechnen,zu dimensionieren und zu optimieren. Sie erkennen dieProblematiken bei unregelmäßigen Flächen und bei zeitlichenEinflüssen auf Wärmeübergangsprobleme.






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Inhalte • Einführung: Begriffsdefinitionen und Abgrenzung der Disziplin• Wärmeleitung (stationär, geometrisch eindimensional)• konvektiver Wärmeübergang (stationär, einphasig)• Bestimmung von Wärmeübergangskoeffizienten,

Dimensionslose Kennzahlen• konvektiver Wärmeübergang mehrphasig (Sieden und

Kondensieren)• Instationäre Wärmeübertragung• Temperaturstrahlung


Verbrennungsmotoren


Literatur/Lernquellen POLIFKE, W. und J. KOPITZ, 2009. Wärmeübertragung.2., aktualisierte Auflage. München: Person Verlag. ISBN978-3-8273-7349-6

MAREK, R. und K. NITSCHE, 2010. Praxis derWärmeübertragung. 2., aktualisierte und erweiterte Auflage.München: Carl Hanser Verlag. ISBN 978-446-42510-1

Verein Deutscher Ingenieure, 2013. VDI-Wärmeatlas. 11.,bearbeitete und erweiterte Auflage. Berlin, Heidelberg: SpringerVerlag. ISBN 978-3-642-19980-6



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Veranstaltung M3.17 115047 Vertiefungsfach 1 einer anderenHochschuleDiese Veranstaltung ist im Modul M3


Semester 2


Art der Veranstaltung

Lehrsprache Deutsch



SWS 4.0



Detailbemerkung zum Workload der Workload entspricht der gewählten Lehrveranstaltung ( sieheModulhandbuch der Lehrveranstaltung)


Prüfungsdauer


Voraussetzungen für die Teilnahme siehe Modulhandbuch der gewählten Lehrveranstaltung

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) siehe Modulhandbuch der gewählten Lehrveranstaltung

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Vertiefungsfächer sollen die Studierenden befähigen,sich selbständig und nach Neigung eine fundierte Vertiefungihrer Kenntnisse in einem ingenieur-,informations- odernaturwissenschaftlichen Fach eines Masterstudiengangs an eineranderen Hochschule anzueignen. Entsprechend der gewähltenLehrveranstaltung werden die fachlichen Kompetenzen vertieft,neue Fertigkeiten erlangt und neues Wissen erschlossen.


Die Vertiefungsfächer sollen die Studierenden befähigen,sich selbständig und nach Neigung eine fundierte Vertiefungihrer Kenntnisse in einem ingenieur-,informations- odernaturwissenschaftlichen Fach eines Masterstudiengangs an eineranderen Hochschule anzueignen. Entsprechend der gewähltenLehrveranstaltung werden die fachlichen Kompetenzen vertieft,neue Fertigkeiten erlangt und neues Wissen erschlossen.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz entsprechend der gewählten Lehrveranstaltung

Personale Kompetenz: Selbständigkeit entsprechend der gewählten Lehrveranstaltung


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Inhalte entsprechend der gewählten Lehrveranstaltung


je nach gewählter Lehrveranstaltung

Sonstige Besonderheiten je nach gewählter Lehrveranstaltung

Literatur/Lernquellen entsprechend der gewählten Lehrveranstaltung



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Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 4.0





Prüfungsdauer










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Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 4.0





Prüfungsdauer










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Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer










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Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer










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Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer










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Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer










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Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer










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Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer










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Modul M4 115060 Wahlstudium


SWS in Abhängigkeit der gewählten Lehrveranstaltung




Die bei den Submodulen vorgesehene Anzahl von Credits wirdnur vergeben, wenn die vorgesehenen Prüfungs(vor)leistungenerfolgreich erbracht wurden.


Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Über eine Auswahl von 3-4 Veranstaltungen haben dieStudierenden die Möglichkeit gemäß der eigenen Interessen ihreKenntnisse wissenschaftlich zu ergänzen.


Die Studierenden erlernen im Wahlstudium je nach gewähltenVeranstaltungen vertiefte theoretische Kenntnisse sowie derenpraktische Anwendung.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Studierenden bearbeiten in Abhängigkeit der gewähltenLehrveranstaltung Aufgaben und ausgewählte Themen inKleingruppen und erlernen so die Fähigkeit zur Teamarbeit. Siesind in der Lage, mit den Fachbegriffen aus der Vorlesung mitIngenieurkollegen auf fachlicher Ebene zu kommunizieren.

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die Vorlesungsinhalte werden in Abhängigkeit der gewähltenLehrveranstaltungen z.B. durch Übungsaufgaben bzw.Anwendungsbeispielen eigenständig vertieft. Die Studierendenkönnen Fragestellungen der Vorlesungen einordnen, erkennen,formulieren und lösen. Sie sind in der Lage relevante Informationzu sammeln, zu bewerten und selbständig zu interpretieren.


Voraussetzungen für die Teilnahme Vorkenntnisse in den entsprechenden Fächern aus demBachelorstudium werden dringend empfohlen

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Besonderheiten / Verwendbarkeit Über die Wahlfächer einer anderen Hochschule wird insbesonderedie Anerkennbarkeit von Prüfungsleistungen während einesAuslandssemesters ermöglicht.

Das Modul M4 Wahlstudium erstreckt sich über 2 Semester undist Voraussetzung für das Modul M6 Master Thesis. Das Modul istgeeignet, in den Masterstudiengängen der Fakultät Mechanik undElektronik eingesetzt zu werden.




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Veranstaltung M3.1 115031 AbgasnachbehandlungDiese Veranstaltung ist im Modul M4


Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0








Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit integrierter Übung

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Diese Vorlesung stellt eine Basis dar, damit Absolventen imkomplexen Feld der Abgasnachbehandlung eine Ingenieurtätigkeiterfolgreich aufnehmen können. Diese kann sowohl daten-oder modellorientiert als Applikationsingenieur(in) oderFunktionsentwickler(in) typischerweise bzgl. Steuergeräten,aber auch Hardware-orientiert in Auslegung, Entwicklung undAbsicherung von Komponenten und Teilsystemen erfolgen. Auchfür Tätigkeiten über die Entwicklung hinaus, z. B. Managmenttechnischer Projekte, technischer Vertrieb oder Einkauf etc. wirddie Wissensbasis gelegt. Ganz speziell gilt es, eine Master-Thesisin diesem Bereich wissensmäßig vorzubereiten.

Hervorzuheben sind die hier erworbenen Kenntnisse für dieeffektive Zusammenarbeit mit Spezialisten: Zentrale Prinzipiender Abgas-Gesetzgebungen für Kooperation mit System- undMotorentwicklern, Grundlagen der Kinetik von chemischenReaktionen sowie deren Katalyse für die Zusammenarbeit mitChemikern, Basis der Substrate und Gehäuse usw. für denAustausch mit Material- und Produktionsspezialisten.





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Inhalte






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Veranstaltung M3.2 115032 Advanced Computational Fluid DynamicsDiese Veranstaltung ist im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Elmendorf

Semester 2



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Advanced Computational Fluid Dynamics


SWS 4.0





Prüfungsdauer


Voraussetzungen für die Teilnahme Grundkenntnisse CFD. Falls diese nicht vorhanden sind, wirddringend empfohlen, die Bachelor-Veranstaltung CFD (114283),die jeweils im Sommersemester angeboten wird, zu besuchen.

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) • Vorlesung mit integrierten Rechnerübungen• Testklausur• Gemeinsame Übungen zu Präsenzzeiten und Hausaufgaben

zur Durchführung der Modellierung und Berechnungverschiedener Strömungsprobleme mit einem kommerziellenCFD-Code am Rechner

• Projekte und Referate/Präsentationen zu wechselndenAufgabenstellungen

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen • Vertieftes Verständnis der Möglichkeiten und Grenzen von CFDbei komplexen strömungsphysikalischen Vorgängen

• Anwendung eines kommerziellen CFD-Codes auf komplizierteStrömungsprobleme

• Beherrschung der Definition physikalisch korrekterRandbedingungen

• Analyse und Bewertung von CFD-Ergebnissen• Befähigung zur wissenschaftlichen Analyse von

Strömungsvorgängen mit Hilfe von CFD





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Inhalte • CFD für komplexe strömungsmechanische Aufgabenstellungenim Maschinenbau:

• Strömung in rotierenden Systemen (Turbomaschinen)• Transsonische Strömungen• Conjugate Heat Transfer (CHT)• Transiente Strömung



Literatur/Lernquellen • Wilcox, D.C: Turbulence Modeling for CFD, La Canada,California:DCW-Industries Inc., 2004

• Anderson, J. D. jr.: Computational Fluid Dynamics, Mc GrawHill International Editions, New York, 1995

• Oertel, H. jr.; Laurien, E.: Numerische Strömungsmechanik,Springer-Verlag, Berlin, 1995

• Cebeci, T.; Shao, J. P.; Kafyeke, F.; Laurendeau, E.:Computational Fluid Dynamics for Engineers. Long Beach,California: Horizons Publishing Inc, 2005

• CD ADAPCO GROUP: User Manuals und Online Hilfe,Tutorials



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Veranstaltung M3.3 115033 Ausgewählte Kapitel MaschinenbauDiese Veranstaltung ist im Modul M4


Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0









Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden vertiefen ihre Kenntnisse inausgewählten Bereichen des Maschinenbaus und damitihreingenieurtechnischen Kompetenzen.


Die Studierenden erwerben Kenntnisse über TheorieundFunktionsweisen ausgewählter Themen und MethodendesMaschinenbaus.




Inhalte Wechselndes Programmangebot. Inhalte werden zumVorlesungsstart bekanntgegeben.


keine


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Literatur/Lernquellen Wird themenspezifisch in der Vorlesung bekanntgegeben.




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Veranstaltung M3.4 115034 Ausgewählte Kapitel Materials Processing& EngineeringDiese Veranstaltung ist im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Dirk Ringhand

Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer



Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) • Vorlesung mit integrierten Übungen• Kurzprojekte mit wechselnden Aufgabenstellungen• Gruppenbesprechnung und Diskussion der geplanten

Vorgehensweisen• Vorstellung und Diskussion der Ergebnisse

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Verständnis multifaktorieller Zusammenhänge beimehrparametrischen Prozessen der Werkstofftechnik

Anwendung eines kommerziellen Planungstools (DoE, MVDA)

Formulierung der Zielsetzung und strukturierte Vorgehensweisebei der Prozessanalyse mit diskreten und kontinuierlichenModellen (KNN und FEM)

Eigenständige Modellierung einfacher Fertigungsprozesse zurVariantenanalyse






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Inhalte Praktischer Einsatz der Versuchsplanung (experimentell undvirtuell), Durchführung einer Versuchsreihe und Analyse dererzeugten Daten (MVDA)

Anwendung der nichtlinearen Prozesssimulation fürFertigungsverfahren mit Finiten Elementen

Diskrete Prozessmodellierung mit Machine Learning Techniken(z.B. Künstlich Neuronale Netzwerke)


M 1.3, M4.27


Literatur/Lernquellen Kleppmann, W.: Taschenbuch Versuchsplanung, Carl HanserVerlag 2009

Goodfellow, I.; Bengio, Y.; Courville, A.: Deep Learning, MIT Press

Vajna, S.; Weber, Ch.; Bley, H.; Zeman, K.: CAx für IngenieureEine praxisbezogene Einführung, Springer Verlag 2. Auflage 2009

Schulz, W. et al.: Integrative Prozessketten-Simulation fürWerkstoff- und Fertigungstechnologien, in: Brecher, C., (Hrsg.):Integrative Produktionstechnik für Hochlohnländer, Springer Verlag2011

Bookjans, M.: Dissertation Univ. Erlangen-Nürnberg 2011

Zell, A.: Simulation Neuronaler Netze, Addison Wesley

Kessler, W.: Multivariate Datenanalyse für die Pharma-, Bio-undProzessanalytik, WILEY-VCH 2007 Hedtstück, U.: Simulationdiskreter Prozesse Methoden und Anwendungen, Springer-VerlagBerlin Heidelberg 2013



entfällt

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Veranstaltung M3.5 115035 Ausgewählte Kapitel FertigungstechnikDiese Veranstaltung ist im Modul M4


Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0



Detailbemerkung zum Workload Je nach Semesterprogramm werden bis Gastdozenten jeSemester eingesetzt. Zusätzlich findet geplanter Weiseje Semester ein Auswärtstermin (Firmenbesichtigung mitFachvortrag oder Technologieschulung) statt.




Voraussetzungen für die Teilnahme Eine formale Voraussetzung für die Teilnahme besteht nicht.Der Besuch der Vorlesungen "Spanende und AbtragendeFertigungsverfahren" und "Umformende Fertigungsverfahren" istallerdings hilfreich.

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit Übungs-/Kontrollfragen zu ausgewähltenFertigungsverfahren und Methoden im Zusammenhang mitder Fertigung (z.B. Statistische Verfahren in der Fertigung,Kostenkalkulation in der Fertigung) – von Jahr zu Jahr in denInhalten wenigstens teilweise wechselnd bzw. ergänzt / erneuert.

In Einzelfällen gemeinsame Ausarbeitungen in Kleingruppen zuaktuellen, ausgewählten Themen (z.B. Additive Fertigung vonMetallbauteilen).

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Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Erlangung von Basiswissen zu in der Fertigungstechnik benötigtenMethoden (z.B. Statistische Verfahren im Qualitätsmanagement,Kostenkalkulation)

Kennenlernen von weiteren Fertigungsverfahren (in Ergänzungzur Bachelorvorlesung) und Vertiefen des Wissens zu bereitsbekannten Fertigungsverfahren

Verstehen der grundsätzlichen Zusammenhänge zwischenProdukt und Prozess (z.B. bei der herstellung von Verzahnungen)

Erlangung einer "Produktsichtweise" auf den Fertigungsprozess(Design-for-Manufacturing, Design-to-Cost)


Erlangung der Kompetenz zur Kombination des erlentenWissens in einer solchen Form, dass dieses für die selbständigeVerfahrensentwicklung bzw. Verfahrensweiterentwicklung genutztwerden kann.

Zusätzlich zu den reinen Vorlesungsinhalten soll die Veranstaltungdazu anregen, produkt- und prozessrelevantes Wissen über"neue" Medien, wie insbesondere das Internet zu erschließen.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Studierenden lernen am Beispiel technischer Sachverhalteunter anderem, Diskussionen in der Gruppe zu führen und ihreneigenen Standpunkt sachlich zu vertreten.



Inhalte Ausgewählte Methoden in der Fertigungstechnik (z.B. StatistischeMethoden in der Fertigungstechnik)

Ausgewählte Verfahren der Fertigungstechnik (z.B. Verzahungs-/Zahnradherstellung, Additive Fertigung von Metallbauteilen)

Fallbeispiele, in denen die Produktanforderungen mit derProzessplanung/-gestaltung in Zusammenhang gebracht werden(z.B. Lebensdauererhöhung durch die gezielte Erzeugung von(Eigen)Spannungen

Ganz grundsätzlich steht bei den Vorlesungen zu denFertigungsverfahren das Produkt und nicht mehr – wie imBachelorstudiengang – der Prozess im Vordergrund


FEM-Simulation umformtechnischer Fertigungsprozesse

Sonstige Besonderheiten Je nach Semesterprogramm werden bis Gastdozenten jeSemester eingesetzt. Zusätzlich findet geplanter Weiseje Semester ein Auswärtstermin (Firmenbesichtigung mitFachvortrag oder Technologieschulung) statt.


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Veranstaltung M3.6 115036 Ausgewählte Kapitel VerbrennungsmotorenDiese Veranstaltung ist im Modul M4


Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0







Voraussetzungen für die Teilnahme Thermodynamik und Verbrennungsmotoren Basiswissen istempfehlenswert.

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit integrierter Übung.

Experimentelle Untersuchungen am Motorenprüfstand.







Inhalte Messtechnik und Prüfständstechnik in der Motorenentwicklung

Motormanagement, Funktionen und Komponenten

Simulation und Optimierung des Arbeitsprozesses


Abgasnachbehandlung


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Veranstaltung M3.7 115037 Bauteileoptimierung mit FEMDiese Veranstaltung ist im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Peter Schmolz

Semester 2



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Structural Optimization


SWS 2.0





Prüfungsdauer


Voraussetzungen für die Teilnahme Finite Elemente Methode Kenntnisse in Theorie und Anwendung

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) • Vorlesung mit integrierten Computeranwendungen.• Einführung in die kommerziellen Optimierungs-

Programmsysteme durch gemeinsame Übungen• Selbststudium: Vor- und Nachbereitung der Vorlesung• Selbstständige Durchführung kleiner Optimierungsaufgaben.

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen • Die Studierenden lernen Optimierungsverfahren fürEntwicklungsaufgaben im Festigkeitsbereich einzusetzen.

• Die Studierenden erwerben die theoretischen Kenntnisseder verschiedenen Optimierungsstrategien und lernen denUmgang mit kommerziellen Optimierungsprogrammen.






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Inhalte • Einführung in die Optimierung• Mathematische Beschreibung des Optimierungsproblems• Optimierungsstrategien:

- Optimalitätskriterien- Mathematische Programmierung

• Strukturoptimierung- Topologieoptimierung- Gestaltoptimierung- Sickenoptimierung



Literatur/Lernquellen Dokumentation EinführungsbeispieleBenutzerhandbuch Pre-/PostprozessorBenutzerhandbuch FEM-SolverBenutzerhandbuch OptimierungsprogrammeManuskript zur Vorlesung Prof. Schmolz



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Veranstaltung M3.8 115038 FaserverbundwerkstoffeDiese Veranstaltung ist im Modul M4


Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0









Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Vertiefte Kenntnisse über Aufbau, Eigenschaften, Bemessung undHerstellung von Faserverbundkunststoffen


Fähigkeit, die Anforderungen an Faserverbundbauteile zudefinieren und Faserverbundbauteile zu entwickeln.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz In Diskussionen zu Faserverbundthemeneigenständig argumentieren können und Teams zuFaserverbundfragestellungen leiten.

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Selbstständig Faserverbundbauteile entwickeln und zugehörigeProbleme lösen.


Inhalte Grundlagen der Faserverbundwerkstoffe: Faserwerkstoffe,Matrixwerkstoffe, Versagenshypothesen

Anwendung, Herstellung und Verarbeitung, Verbindungsmethoden



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Literatur/Lernquellen 1. Konstruieren mit Faser-Kunststoff-Verbunden; Schürmann,Helmut

2. Faserverbund-Kunststoffe; Ehrenstein, Gottfried Wilhelm



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Veranstaltung M3.9 115039 FEM-Simulation umformtechnischerFertigungsprozesseDiese Veranstaltung ist im Modul M4


Semester 1



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Numerical Simulation in Manufacturing Processes


SWS 2.0





Prüfungsdauer


Voraussetzungen für die Teilnahme Keine Voraussetzungen.

Besuch der Bachelorvorlesung "UmformendeFertigungsverfahren" sehr hilfreich.

Alternativ Selbststudium der Kap. 3+4 im Buch "Birkert, et al:Umformtechnische Herstellung komplexer Karosserieteile".


Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die numerische Prozesssimulation auf Basis der FEM ermöglichtheute die Modellierung von Fertigungsprozessen und damiteine virtuelle Versuchsdurchführung am Rechner auf hohemQualitätsniveau. In diesem Sinne lassen sich sowohl Aussagenzur Herstellbarkeit von Werkstücken treffen als auch zum Einflussder Prozessparameter. Weiterhin können Parameteroptimierungenvorgenommen werden.Die Folge sind robuste Fertigungsprozesse ohne langeEinfahrphasen auf der Maschine. Auf diese Weise lassen sich derMaterialeinsatz optimieren und Zeit und Kosten sparen.Lernziele

• Kennenlernen der Anwendungsmöglichkeiten und Grenzen derFE-Simulation

• Verständnis der physikalischen und mathematischenGrundlagen

• Verständnis der grundsätzlichen Funktionsweise von FE-Programmen

• Fähigkeit zur Bedienung eines FE-Programms (z.B. Autoform)• Fähigkeit zur Ergebnisinterpretation

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Inhalte Grundlagen der Elastizitäts- und Plastizitätstheorie

Grundlagen der FE-Simulation

Simulation von Prozessen der Blechumformung



Literatur/Lernquellen Lange, K.: Umformtechnik, Band 4

Birkert, A et al: Umformtechnische Herstellung komplexerKarosserieteile

Werkle, H.: Finite Elemente in der Baustatik

Rust, W. Nichtlineare Finite-Elemente-Berechnungen Autoform,Deform: Benutzerhandbücher



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Veranstaltung M3.10 115040 Höhere GetriebetechnikDiese Veranstaltung ist im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Jörg Wild

Semester 2



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Advanced Technology of Mechanism and Gears


SWS 2.0





Prüfungsdauer


Voraussetzungen für die Teilnahme Grundlegende Kenntnisse von Zahnradgetrieben und in der Kinematik von Mechanismen vorhanden, z.B. erworben durch denerfolgreichen Besuch meiner Bachelor-Vorlesung "Mechanismenund Getriebe" oder vergleichbarer Veranstaltungen.

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit integrierter Projektarbeit. Mehrere Teams bearbeitenab dem letzten Drittel des Semesters verschiedene Projekte imBereich Getriebe. Typisches Beispiel ist der konstruktive Entwurfeines Demonstrators einer Doppelkupplung, der zur Unterstützungin der Vorlesung verwendet werden kann.

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden verstehen komplexe Mechanismen wie z.B.Differentiale. Sie verstehen die Funktion, die Auslegung sowieden Einsatz von Fahrzeuggetrieben und ihrer Einzelkomponenten.Technische Anwendungen für Getriebe mit mehrerenFreiheitsgraden und ihre mechatronische Ansteuerung werdenverstanden und können industriell angewandt werden.


Zur Wissenserschließung wird in Kleingruppen ein individuellesGetriebeprojekt bearbeitet. Die Problemstellungen werden inder Vorlesung diskutiert und führen so bei den Hörern zu einemvertieften Wissen in der Getriebetechnik.




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Inhalte Schwerpunkt ist die Darstellung aktueller Fahrzeuggetriebe, dieeine sehr hohe Komplexität aufweisen. Es werden die vielfältigenVarianten von automatischen Fahrzeuggetrieben im Detaildargestellt und diskutiert. Die Verwendung von Differentialen imAntriebsstrang bei 2WD und 4WD wird erläutert. Auch auf dieVerwendung von Getrieben in Hybrid- oder Elektrofahrzeugen wirdeingegangen.

Vorlesungsinhalte

• Einführung in die Getriebelehrea. Getriebesystematikb. Getriebefreiheitsgrad

• Differentiale• a. Drehzahlen am Differential

b. Momente am Differential

• Automatische Fahrzeuggetriebea. Grundlagen zu Fahrzeuggetriebenb. Automatisierte Schaltgetriebec. Stufenautomatgetriebed. Doppelkupplungsgetriebee. Stufenlos übersetzende Getriebe


Sonstige Besonderheiten Im E-Learning-System wird ein ausführlicher Bildteil zur Vorlesungzur Verfügung gestellt.

Literatur/Lernquellen • Harald Naunheimer, Bernd Bertsche, GisbertLechner: Fahrzeuggetriebe, Springer-Verlag Berlin-Heidelberg,2. überarb. und erw. Auflage 2007

• W. Klement: Fahrzeuggetriebe, Hanser-Verlag, München, 2005• Hans-Hermann Braess, Ulrich Seiffert: Vieweg Handbuch

Kraftfahrzeugtechnik, Vieweg-Verlag Wiesbaden, 5. überarb.und erw. Auflage 2007

• H. Kerle/R. Pitschellis/B. Corves: Getriebetechnik, Springer-Vieweg Fachmedien, Wiesbaden, 5. überarb. und erw. Auflage2015



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Veranstaltung M3.11 115041 Industrial Processes in MaterialsEngineeringDiese Veranstaltung ist im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Marc Wettlaufer

Semester 1



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0







Voraussetzungen für die Teilnahme Grundkenntnisse in Werkstofftechnik

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) • Vorlesung• Gruppenarbeit• Übungen• Wiederholungen, Fragestunden• Prüfungsvorbereitung

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden verstehen, wie werkstofftechnischeFragestellungen in industriellen Prozessen verankert sind und wieauf diese Strukturen positiv und konstruktiv eingewirkt werdenkann. Dies wird durch die Kenntnis sowohl der Struktur vonmodernen Unternehmen, der Projektorganisation als auch derwerkstoffkundlichen Grundlagen ermöglicht.


Die Studierenden verfügen über ein sehr breites Spektrum anMethoden zur Bearbeitung komplexer Problemstellungen imKontext werkstofftechnischer Fragestellungen.Sie sind in der Lage, konkrete Handlungsempfehlungen fürbetriebliche Herausforderungen zu formulieren.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Studierenden bearbeiten eigenständig komplexe Fallstudien,organisieren sich arbeitsteilig und vertiefen ihre Fachexpertise.Sie sind in der Lage, die Arbeitsergebnisse vor Fachexperten zuvertreten.

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Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die Studierenden übernehmen eigenständig die Verantwortungfür die Planung, Durchführung und Reflexion des gemeinsamerlernten Wissens.


Inhalte 1. Introduction

2. Strategy and Processes

3. Simultaneous Engineering

4. Parallelization

4.1 Project Management

4.2 Initial Phase

4.3 Early Project Phase

4.4 Intermediate Phase

4.5 Proj. Closure

5. Integration

5.1 Company Organization

5.2 Acquisition, Quotation, Sales

5.3 Development

5.4 Manufacturing

5.5 Purchasing

6. Standardization

6.1 Specifications in Mat.-Eng.

6.2 Development

6.3 Default Materials and Selection Process

6.4 Manufacturing

6.5 Purchasing

7. Summary


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Sonstige Besonderheiten In der Vorlesung wird das Konzept einer Werkstoffstrategieentwickelt. Hierdurch ist eine ganzheitliche und strukturierteHerangehensweise an das Thema „Industrielle Prozesse in derWerkstofftechnologie“ möglich. Werkstofftechnik kann so über denüblichen Rahmen primär technisch-wissenschaftlicher Betrachtunghinaus als strategischer und prozessorientierter Themenkomplexentwickelt werden.

Literatur/Lernquellen Skript sowie die dort aufgeführten Literaturstellen



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Veranstaltung M3.12 115042 Lightweight Car Body EngineeringDiese Veranstaltung ist im Modul M4


Semester 1




Veranstaltungsname (englisch) Lightweight Car Body Engineering


SWS 2.0







Voraussetzungen für die Teilnahme keine besonderen fachlichen Voraussetzungen,

jedoch Vorlesung in Englisch


Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studenten sollen einen Überblick über den modernenKarosserieleichtbau erhalten.

Lernziele:

Erwerb von Kenntnissen über Anforderungen an Karosserien,den Karosserientwicklungsprozess, Werkstoffe undFertigungsverfahren des Karosseriebaus, konkrete Gestaltungvon Karosserien im Sinne der Erfüllung der Anforderungen,mechanische Karosserieeigenschaften.






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Inhalte Einführung in den Karosserieleichtbau

Karosserieentwicklungsprozess

Karosseriewerkstoffe

Karosserieherstellung und Fertigungsverfahren

Karosseriemaßkonzept mit Toleranzmanagement

Statische und dynamische Steifigkeit von Karosserien

Crashverhalten von Karosserien

Leichtbaulösungen



Literatur/Lernquellen Ostermann: Anwendungstechnologie Aluminium

Kurek: Karosserieleichtbau in der Automobilindustrie



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Veranstaltung M3.13 115043 WeldingDiese Veranstaltung ist im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Jian Feng

Semester 1






SWS 2.0







Voraussetzungen für die Teilnahme Grundkenntnisse in Werkstoff- und Fertigungstechnik

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) • Vorlesung• Übungen/Gruppenarbeit• Workshop (im Schweißlabor)

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Durch die selbstständige Arbeitsweise eignen die Studierendensich eigenständig ein praxisorientiertes Fachwissen an.


Die Studierenden erschließen sich vertiefte theoretischeKenntnisse sowie deren praktische Anwendung.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Studierenden bearbeiten Aufgaben und ausgewählte Themenin Kleingruppen und erlernen so die Fähigkeit zur Teamarbeit.Sie sind in der Lage, mit den Fachbegriffen aus der Vorlesung mitIngenieurkollegen auf fachlicher Ebene zu kommunizieren.

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die Studierenden sind in der Lage, Probleme und offeneFragestellungen selbstständig zu erkennen, zu verfolgen undnachhaltig in übergeordnete Strukturen zu integrieren. DieStudierenden können Inhalte der Vorlesungen einordnen undbewerten.


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Inhalte 1. Practical Information1. Introduction2. Before Welding3. Gas Nozzle4. Welding Parameter Settings5. EN ISO Positions6. Direction of Travel7. Weaving8. Undercut and Sagging9. Grinding10.Case Shows

2. Welding Metallurgy1. Introduction2. Fusion Welding3. Gas welding4. Arc welding5. High-energy beam welding6. Heat Flow in Welding7. Chemical Reactions in Welding8. Residual Stresses, Distortion, and Fatigue9. Solidification10.Cracking11.The Heat-Affected Zone (HAZ)12.Resistance Welding13.Solid Phase Welding

3. Workshop1. MIG-/MAG-Welding2. Robot assisted welding3. Visual inspection of weld seam



Literatur/Lernquellen • Schweißtechnik: Schweißen von metallischenKonstruktionswerkstoffen, Klaus-Jürgen Matthes und WernerSchneider, HANSER

• Praxiswissen Schweißtechnik: Werkstoffe, Prozesse,Fertigung, Hans J. Fahrenwaldt und Volkmar Schuler,SPRINGER



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Veranstaltung M3.14 115044 SonderwerkstoffeDiese Veranstaltung ist im Modul M4


Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0









Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Wissensaufbau im Bereich verschiedener Werkstoffe, wie z.B.Klebstoffe, Keramik, Metal-Matrix-Composites


Auf Basis des erworbenen Wissens den richtigen Werkstoff für diejeweilige Spezialanwendung auswählen können.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz In Diskussionen zu Sonderwerkstoffthemeneigenständig argumentieren können und Teams zuSonderwerkstofffragestellungen leiten.

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Selbstständig Bauteile aus Sonderwerkstoffen entwickeln undProbleme analysieren können.


Inhalte Die Lehrveranstaltung beschäftigt sich mit modernen Werkstoffen ,die in den üblichen Werkstoffvorlesungen oft zu kurz kommen:Klebstoffe, Keramik, Metall-Matrix-Composites, Glas, Aerogele,Fasern



Literatur/Lernquellen x

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Terminierung im Stundenplan https://splan.hs-heilbronn.de/


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Veranstaltung M3.15 115045 Virtuelle ProduktentwicklungDiese Veranstaltung ist im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Alexander JunghansProf. Dr.-Ing. Andreas Daberkow

Semester 1



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Virtual Product Developement


SWS 4.0







Voraussetzungen für die Teilnahme Gute bis sehr gute Kenntnisse eines CAD-3D-Systems empfohlen,idealerweise CATIA V5 und/oder ICEM Surf

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) • Vorlesung und Projektstudium• Selbststudium:• Vor- und Nachbereitung der Vorlesung• Erarbeiten von Problemlösungen im Team

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden erwerben mit diesem Modul Kompetenzen zumodernen Methoden und Anwendungssystemen in der digitalenbzw. virtuellen Produktentstehung. Die Studierenden erlangen dieFähigkeit, selbständig komplexe Aufgabenstellungen mit einersystemischen Anwendung von CAD-Systemen zu bearbeiten.Das Lehrangebot besteht aus zwei Teilen. Im ersten Teil wirdan Hand von aus der Praxis kommenden Daten die industrielleNutzung des Digital Mock Up (DMU) eingeübt. Der zweite Teilwidmet sich typischen Fragestellungen wie z.B. der technischenProdukterstellung im Designbereich oder der Nutzung generativerFertigungsverfahren. Dabei werden Werkzeuge wie 3D-Scanner,3D -Drucker und Spezialmodule aus Anwendungssystemen wieICEM-Surf, Catia V5 oder vergleichbarer Software eingesetzt.


Die Veranstaltungsteilnehmer kennen ein sehr breites Spektruman Methoden zur Bearbeitung komplexer Probleme in derVirtuellen Produktentwicklung. Sie sind befähigt, zu wichtigenThemen wie Digital Mock-Up oder neue Lösungen zu erarbeitenund unter Berücksichtigung unterschiedlicher Maßstäbe zubeurteilen, auch bei sich häufig ändernden Anforderungen

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Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Sudierenden können in Expertenteams zu denThemenstellungen der Virtuellen Produktentwicklungverantwortlich arbeiten. Sie sind befähigt, die fachlicheEntwicklung anderer anleiten und vorausschauend mit Problemenim Team umgehen. Sie erlernen durch die gewählten Lehr- undLernmethoden, komplexe fachbezogene Probleme und Lösungengegenüber Fachleuten argumentativ zu vertreten.

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die Lernenden können anhand der Fallbeispiele der Veranstaltung(z.B. 3D-Design in Context) eigene und fremd gesetzte Lern- undArbeitsziele reflektieren, bewerten, selbstgesteuert verfolgen undverantworten sowie Konsequenzen für die Arbeitsprozesse imTeam ziehen


Inhalte • Flächenkonstruktionen• ICEM-Surf• 3D-Scannen• Flächen aus Punktwolken• Generative Fertigungsmethoden• Qualitätskontrolle• DMU im Entwicklungsprozess• DMU und Datenmanagement• DMU und CATIA V5 Workbenches wie DMU Navigator, DMU

Space Analysis, Electrical Harness Installation oder FunctionalTolerancing and Annotation


Gute Ergänzung durch Veranstaltung Master Automotive 305023Prozessgestaltung in der Produktentwickung

Sonstige Besonderheiten Verlinktes Modul / Veranstaltung in MasterstudiengängenMaschinenbau und Automotive

Literatur/Lernquellen Behnisch, S.: Digital Mockup mit CATIA V5, Hanser, München,2003Braß, E.: Konstruieren mit Catia V5, Hanser, 2009Haslauer, R.: Catia V5 - Konstruktionsprozesse in der Praxis,Hanser, München, 2005Meeth, J. und Schutz, M.: Bewegungssimulation mit Catia V5,Hanser, München, 2008Trzesniowski, M.: CAD mit Catia V5, Vieweg, Braunschweig, 2002Bonitz, P.: Freiformflächen in der rechnergestütztenKarosseriekonstruktion und im Industriedesign: Grundlagen undAnwendungen. Springer, 2009Grabner, J.; Nothhaft, R.: Konstruieren von Pkw-Karosserien;Springer, 2006 Gebhardt, A.: 3D-Drucken – Grundlagen und Anwendungen desAdditive Manufacturing; Hanser 2014




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Veranstaltung M3.16 115046 WärmeübertragungDiese Veranstaltung ist im Modul M4


Semester 1


Art der Veranstaltung Vorlesung mit integrierter Übung und Labor

Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Heat Transfer


SWS 4.0







Voraussetzungen für die Teilnahme Kenntnisse in Thermodynamik und Fluidmechanik sind hilfreichaber nicht unbedingte Voraussetzung

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit integrierten Übungen und Präsentationen,Laborvorführungen, Anfertigung von Hausarbeiten.

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden werden in die Lage versetzt, komplexereEinrichtungen zur Wärmeübertragung zu berechnen,zu dimensionieren und zu optimieren. Sie erkennen dieProblematiken bei unregelmäßigen Flächen und bei zeitlichenEinflüssen auf Wärmeübergangsprobleme.






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Inhalte • Einführung: Begriffsdefinitionen und Abgrenzung der Disziplin• Wärmeleitung (stationär, geometrisch eindimensional)• konvektiver Wärmeübergang (stationär, einphasig)• Bestimmung von Wärmeübergangskoeffizienten,

Dimensionslose Kennzahlen• konvektiver Wärmeübergang mehrphasig (Sieden und

Kondensieren)• Instationäre Wärmeübertragung• Temperaturstrahlung


Verbrennungsmotoren


Literatur/Lernquellen POLIFKE, W. und J. KOPITZ, 2009. Wärmeübertragung.2., aktualisierte Auflage. München: Person Verlag. ISBN978-3-8273-7349-6

MAREK, R. und K. NITSCHE, 2010. Praxis derWärmeübertragung. 2., aktualisierte und erweiterte Auflage.München: Carl Hanser Verlag. ISBN 978-446-42510-1

Verein Deutscher Ingenieure, 2013. VDI-Wärmeatlas. 11.,bearbeitete und erweiterte Auflage. Berlin, Heidelberg: SpringerVerlag. ISBN 978-3-642-19980-6



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Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 4.0





Prüfungsdauer










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Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 4.0





Prüfungsdauer










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Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 4.0





Prüfungsdauer










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Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer










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Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer










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Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer










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Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer










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Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer










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Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer










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Veranstaltung M4.1 115061 Aktive FahrwerksystemeDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Nicolaj Stache

Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 4.0






Verpflichtung Wahlveranstaltung


Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit integrierten Übungsaufgaben und Fallbeispielen

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden vertiefen ihre Kenntnisse in Bereichaktive Fahrwerksysteme. Sie erhalten einen Überblick überdie Entwicklung bei aktiven Fahrwerksystemen, könnendiese einordnen und bewerten.






Inhalte






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Veranstaltung M4.2 115062 Computer & Robot VisionDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr. Dieter Maier

Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 4.0



Detailbemerkung zum Workload • 27,5 h Vorlesung: Kontaktstunden• 27,5 h: Labor: Anwesenheitspflicht• 5h: verpflichtendes Kolloqium zum Abschluss der Vorlesung• 65h: Selbststudium


Prüfungsdauer


Voraussetzungen für die Teilnahme empfehlenswert sind die Bildverarbeitungskenntnisse aus denBachelorvorlesungen Bildverarbeitung 1 & Bildverarbeitung 2

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit begleitendem Labor

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Sie sollen Bildverarbeitung in seinen aktuellenAnwendungsgebieten kennenleren und in der Lage sein,einfacheAufgaben selbständig zu lösen. Ferner sollten Sie auchein Konzept erstellen können, um komplexe Aufgaben derBildverabeitung prinzipiell zu lösen.


Die Studierenden sollen das Themengebiet der Bildverarbeitungsoweit erfasst haben, dass Sie selbstständig in der Lage sind einkomplexes Bildverarbeitungsprojekt zu realisieren. Ferner sollenSie neue eigene Ideen in dieses Projekt mit einbringen, um diesesVerfahren gegenüber den konventionellen Methoden abschließendbewerten zu können.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Studierenden sollen komplexe Bildverarbeitungsprojekteeigenständig in kleinen Gruppen konzepieren, realisierien undbewerten.

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Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die Studierenden sollen regelmäßig gemäß dem Projektplanihre selbstgesteckten Ziele mit dem Erreichten vergleichen.Hierbei ist es wesentlich zu erkennen und zu reflektieren inwiewetdiese voneinander abweichen und gegebenfalls die Ursachenerarbeiten.


Inhalte • Voraussetzung• Bildverarbeitung 1: Kapitel 1-5• Bildverarbeitung 2: Kapitel 6-9

• Merkmalsidentifikation• Gauß-Laplace Pyramide• SIFT-Merkmale• SURF-Merkmale• weitere Merkmale

• Objektidentifikation• Matching- Algorithmen: Brute-Force-Matcher

• Klassifikation• Klassifikationsfehler• Methoden des maschinellen Lernens• Klassifikatoren: SVM, kmeans, ...

• Transformationen• geometrische Verzerrungen• 3D- Merkmale• 3D-Bildverarbeitung

• dynamische Prozesse: Kalman-Filter; zeitlicheObjektverfolgung

• Prozesse zur Autonomiefähigkeit:• SLAM-Algorithmus• uv- Histogramm



Literatur/Lernquellen Süße, H. und Rodner, E.: Bildverarbeitung und Objekterkennung,Springer, Wiesbaden 2014

Kruse, R. et. al.: Computationla Intelligence, Springer Vieweg, 2.Auflage, Wiesbaden 2015

Förstner, W. und Wrobel, B.: Photogrammetric Computer Vision,Springer, Switzerland 2016



• mündliche Präsentation über das eigene Projekt• schrifltiche Ausarbeitung des Projektes in Form eines

technischen Berichtes• Vorführung des Experiments "online" im Labor.

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Veranstaltung M4.3 115063 Ausgewählte Kapitel MechatronikDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Peter Ott

Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 4.0





Prüfungsdauer



Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit Praxisbeispielen

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Es wird Wissen zu aktuellen Anwendungen aus verschiedenenFachgebieten der Mechatronik vermittelt.


In den anwendungsorientierten Fächern erwerben dieStudierenden Kenntnisse über die Funktionsweise und Theoriekomplexer mechatronischer Systeme.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Komplexe fachbezogene Probleme und Lösungen gegenüberFachleuten argumentativ vertreten und mit ihnen ggfs.inExpertenteams weiterentwickeln.

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Eigene und fremd gesetzte Lern- undArbeitszielereflektieren,bewerten, selbstgesteuert verfolgen undverantworten.


Inhalte Wechselnde aktuelle Themen aus der Mechatronik. VermitteltvonProfessoren des Studiengangs oder Vortragenden aus derIndustrie



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Veranstaltung M4.4 115064 Ausgewählte Kapitel Power ElectronicsDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Rainer Uhler

Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 4.0





Prüfungsdauer


Voraussetzungen für die Teilnahme Kenntnisse in Bauelemente der Leistungselektronik sowie denGrundschaltungen derLeistungselektronik sind vorteilhaft.

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) • Vorlesung mit integrierten Schaltungsbeispielen• Selbständige Ausarbeitung von Projekt- und/oder

Simulationsaufgaben

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden erlernen anhand von Anwendungsbeispielen dieFunktionsweise derselbstgeführten Stromrichterschaltungen. In Simulationsbeispielenüben die Studierendendie Umsetzung des Erlernten.


Die Studierenden beherrschen die Funktionsweise derausgewählten selbstgeführtenStromrichterschaltungen sowie die hierfür gängigstenAnsteuerverfahren.

Sie sind in der Lage diese in Simulationen umzusetzen und dieFunktionsweise derStromrichter simulativ darzustellen und vertiefen so ihr fachlichesWissen.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz siehe Modulbeschreibung (editiert in MEL)

Personale Kompetenz: Selbständigkeit siehe Modulbeschreibung (in MMR editiert)


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Inhalte Ein weiterführendes Thema der Leistungselektronik nach Auswahldes Dozierenden aus folgender Liste:

1. Standard Converter Topologies:

• Buck Converter• Single Phase Half Bridge Converter• Single Phase Full Bridge Converter• Three Phase PWM Voltage Source Inverter• Pulse Width Modulation Methods

2. Resonant Converter Topologies

• Semiconductors switching characteristics within resonanttopologies (ZVS, ZCS)

• Mathematical description of resonant circuits• Selected resonant converter topologies



Literatur/Lernquellen Schröder, Dierk: Leistungselektronische Schaltungen, SpringerVerlag

Haitham Abu-Rub: High Performance Control of AC Drives withMatlab / Simulink Models, Wiley




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Veranstaltung M4.5 115065 Vertiefung RegelungstechnikDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr. Ipek Sarac Heinz

Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0







Voraussetzungen für die Teilnahme Die Inhalte der Veranstaltung [H1.2] Signale und Systeme(134112) und [H1.3] Regelungstechnik (134113) werdenvorausgesetzt.

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit integrierter Übungsaufgaben und Fallbeispielen

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden sind in der Lage, Regelkreise im Zustandsraumzu analysieren und Zustandsregler zu entwerfen. Sie könnendie Steuerbarkeit- und Beobachtbarkeit von Reglesystemenfeststellen, vollständige und reduzierte Beobachter und Reglernach dem Polvorgabeverfahren oder LQ-Verfahren sowohl fürEingrößen- als auch für Mehrgrößensysteme entwerfen.


Die Studierenden können die Methoden jeweils analytisch,grafisch und mit der MATLAB Control System Toolbox anwenden.Sie können mit diesen Methoden Systeme und Komponentenanalysen und entwerfen.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Studierenden sollen das Wissen und die Methoden inLerngruppen außerhalb der Lehrveranstaltung aufarbeiten undvertiefen.



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Inhalte • Einführende Beispiele zur Zustandraumdarstellung• Lösung der Zustandsgleichungen • Eigenschaften der Transitionsmatrix• Methoden zur Berechnung der Transitionsmatrix

(Transformation auf Diagonal- bzw. Jordannormalform)• Normalformen der Zustandsraumdarstellung für

Eingrößensysteme (Regelungs- Beobachtungs-, Diagonal-bzw. Jordan-Normalform)

• Transformation des Zustandsraumes(Ähnlichkeitstransformationen)

• Struktureigenschaften linearer zeitinvarinater Systeme(Stabilität, Beobachtbarkeit, Steuerbarkeit)

• Regelkreissynthese im Zustandsraum : Polvorgabe undVorfilterberechnung bei Ein- und Mehrgrößensystemen, Formelvon Ackermann, LQ-Reglerentwurf

• Beobachterentwurf: (Identitätsbeobachter, Separationsprinzip,reduzierter Beobachter (bei Eingrößensystemen niedrigerOrdnung auch durch Blockschaltbildumformungen) )

• Diskretisierung der Zustandsgleichungen



Literatur/Lernquellen (1)J. Lunze, Regelungstechnik 1, Springer 2013

(2)J. Lunze, Regelungstechnik 2, Springer 2013

(3)H. Unbehauen, Regelungstechnik II, Vieweg+TeubnerVerlag,2007

(4)H. Unbehauen, Regelungstechnik III, Vieweg+TeubnerVerlag,2011

(5)K.D.Tieste,O.Romberg, Keine Panik vorRegelungstechnik!, Vieweg+TeubnerVerlag, 2011

(6)R.C. Dorf, R. H. Bishop, Moderne Regelungs- techniksysteme,Pearson Studium, 2006

(7)K. Ogata, Modern Control Engineering, PrenticeHall, 2010

Terminierung im Stundenplan • reguläre Lehrveranstaltung, siehe https://splan.hs-heilbronn.de



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Veranstaltung M4.6 115066 Ausgewählte Kapitel RobotikDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dipl.-Ing. Andreas Hoch

Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 4.0





Prüfungsdauer



Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit integrierten Übungen, teilweise softwareunterstützt(matlab) im PC-Pool

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden können…

Die Grundlagen aus dem Fach Kinematik und Kinetik vonRobotern herleiten und auf komplexere Roboterkinematikenanwenden:Rotations- und Transformationsmatrizen aufstellenDenavit-Hartenberg-Paramater ermittelnGeometrische Lösung der Rücktransformation aufstellenWeg-, Geschwindigkeits-, Beschleunigungs-Zeit Verläufe bei Pointto Point Bewegungen berechnenDarüberhinaus das Newton-Euler-Verfahren herleiten und damitKräfte und Momente in der Roboterstruktur ermitteln

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Die Studierenden können…

Die Grunlagen aus dem Fach Kinematik und Kinetik von Roboternauf komplexere Roboterkinematiken anwenden:Unterschiedliche Roboterkinematiken in Symboldarstellungskizzierenmatlab Funktionen zur Berechnungen von Rotations- undTransformationsmatrizen schreibenArmteil-Koordinatensysteme nach Denavit-Hartenberg in dieSymboldarstellung von Hand einzeichnen, bzw. mit Hilfe einesmatlab skriptes darstellenVerfahrzeiten einer mehrachsigen PTP-Bewegung mitRampenprofil mit Hilfe von matlab berechnenGelenkparameter (Weg-, Geschwindigkeit- und Beschleunigung)einer PTP-Bewegung über der Zeit mit Hilfe von matlab inDiagrammen darstellenEin matlab script erstellen mit dem die erforderlichenAntriebsmomente und -Kräfte bei beliebigen seriellen Roboternberechnet werden kann

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Studierenden sind in der Lage sich zur Lösung einesProblems auszutauschen und vor einer größeren Gruppe dieerlernten Fertigkeiten anzuwenden

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die Studierenden übernehmen eigenständig die Verantwortungfür die Vor- und Nachbereitung der Vorlesungsinhalte und arbeitensich weitgehend selbstständig in das Program matlab ein


Inhalte • Rotationsmatrizen und Homogene Matrizen• Eulerwinkel• Koordinatensysteme nach Denavit-Hartenberg• Homogene Matrizen nach Denavit-Hartenberg• Vorwärtstransformation• Rückwärtstransformation• Entkoppelte Handachsen• Jacobimatrix• Singularitäten• Bewegungsarten und Interpolation• PTP- und CP Überschleifen• Splineinterpolation• PTP und CP• Modellbildung• Kinetik Newton-Euler-Verfahren• Parallele Übungen mit MATLAB



Literatur/Lernquellen Weber, W.: Industrieroboter, Hanser, München, 3. Auflage, 2017

Siciliano, B.; Khatib, O.: Handbook of Robotics Springer, 2.Auflage, 2016

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Kombination aus schriftlicher Prüfung und Laborarbeit (Erstellungeines matlab-skriptes)

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Veranstaltung M4.7 115067 Autonomous Systems: Architecture andPlanningDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Raoul Zöllner

Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer



Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit integrierten Übungsaufgaben und Fallbeispielen

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden verfügen über ein umfassendes undspezialisiertes Wissen auf dem neuesten Erkenntnisstand imBereich Architecture and Planning.






Inhalte • Überblick über autonome Systeme• Architekturen autonomer Systeme• Eigenschaften, Vorteile, Nachteile verschiedener Auslegungen• Planer



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Literatur/Lernquellen Wird in der ersten Lehrveranstaltung bekannt gegeben




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Veranstaltung M4.8 115068 Autonomous Systems: Deep LearningDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Nicolaj Stache

Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 4.0





Prüfungsdauer


Voraussetzungen für die Teilnahme Kenntnis mindestens einer Programmiersprache. Wir werdenPython (mit numpy) verwenden, das eine Ähnlichkeit zu MATLABhat. Sie erhalten eine Einführung in Python, da es eine wichtigeRolle in dem Bereich des maschinellen Lernens spielt.

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) • Vorlesung im Stil eines Tutoriums: Theoretische Inputs werdenin praktischen Übungen direkt angewendet

• Einführung in häufig verwendete Werkzeuge wie: Tensorflow,Python, Scikit-Learn, Numpy

• Hausaufgaben: Implementierung eigener Deep-Learning-Projekte (z. B. Aufbau eines Netzwerks für Bildklassifizierung,Stimmungsanalyse, Parametervorhersage)

• Selbststudium: Vorbereitung und Nachbearbeitung vonVorträgen und Übungen

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Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Autonome Systeme müssen ohne die Notwendigkeit einermenschlichen Interaktion sinnvoll handeln. Dies bedeutet, dassMenschen durch Computer und (intelligente) Software ersetztwerden müssen. Allerdings gibt es Aufgaben, die Menschen durcheinfache Intuition tun, die aber schwer zu modellieren und ziemlichkomplex für Computer sind, z.B. das Verständnis von Sprache,das Erkennen von Objekten in einer Szene usw.

In den letzten Jahren hat sich Deep Learning zu einemsehr erfolgreichen Ansatz entwickelt, um diese Problemezu lösen, und es ist zu einer Schlüsseltechnologie in derSensordateninterpretation für automatisierte Fahrzeuge geworden.Dieser Kurs vermittelt die Grundlagen dieser faszinierendenTechnik und die Werkzeuge, um damit direkt in die Praxis zugehen. Darüber hinaus konsolidiert er das theoretische Know-howdurch kleine Projekte, die als Hausaufgabe erledigt werden. Damitist sichergestellt, dass die Teilnehmer Deep Learning auf realeProbleme anwenden können.

Der Kurs ist - mit Absicht - so entworfen, dass er mit denneuesten Forschungsarbeiten, Vorlesungen der großenUniversitäten und den Werkzeugen der Unternehmen indiesem Bereich konsistent ist. So vermittelt er das Wissen zumerfolgreichen Selbststudium. Er ergänzt den Kurs "AutonomousSystems: Perception and Situation Understanding“, der einebreitere Sichtweise hat und auch Hardwareanforderungen anSensor-Setups abdeckt.






Inhalte • Einführung in Deep Learning und wie es sich zur KünstlichenIntelligenz, Maschinellem Lernen usw. abgrenzt

• Einführung in Python, Bibliotheken und Werkzeuge zurDatenaufbereitung

• Neuronale Netze (Einführung, Gradientenabstieg,Backpropagation, ...)• Projektanwendungsfeld: Parametervorhersage

• Convolutional Neural Networks (...)• Projektanwendungsfeld: Objekterkennung in Bildern

• Recurrent Neural Networks (...)• Projektanwendungsgebiet: Stimmungs-Analyse /

Sprachverständnis• Generative Adversarial-Networks (...)

• Projektanwendungsfeld: Bildgenerierung



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Literatur/Lernquellen • Andrew W. Trask: Grokking Deep Learning, ManningPublications, 2018. ISBN: 9781617293702, Available beforepublication date under: https://www.manning.com/books/grokking-deep-learning

• Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville: DeepLearning, the MIT Press, 2016. ISBN: 9780262035613,Available online: http://www.deeplearningbook.org/

• Stanford course on CNNs: http://cs231n.github.io/https://www.youtube.com/playlist?list=PLkt2uSq6rBVctENoVBg1TpCC7OQi31AlC



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Veranstaltung M4.9 115069 Autonomous Systems: Path Planning andControlDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Frank Tränkle

Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0







Voraussetzungen für die Teilnahme Basic knowledge on Bachelor level in

• modeling dynamic state-space models• frequency-response-based design of PID controllers• procedural programming• team work

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) This course is organized in two sections:

• lecture with integrated exercises• lab projects in teams

As part of the lab projects, automated driving functions areimplemented in simulation scenarios, on Mini-Auto-Drive(see https://asert.hs-heilbronn.de) or on vehicle prototypes.

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen The participants gain interdisplinary knowledge in modeling /programming vehicle dynamics, speed controllers and pathfollowing controllers.The participants learn how to apply ROS* on Linux as thesimulation and control environment for autonomous driving.The participants learn how to program software components ofROS required for vehicle dynamics simulation and path followingcontrol either in C++ or MATLAB/Simulink.

*ROS = Robot Operation System, which is widely used as aprototyping platform for autonomous driving and robotics in theindustries

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The participants gain the knowledge on how to apply simulationmodels, speed and path following controllers in driving scenarios,such as race tracks, parking, crossroads, roundabouts etc.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz The participants develop solutions in a highly complex contextas team work and are able to define, implement and sustaininterfaces to collaborating teams.

Personale Kompetenz: Selbständigkeit The participants are able to design, implement and test complexsoftware systems for automated driving in individual responsibility.


Inhalte • software architecture of automated driving functions• introduction to modeling and simulation of dynamic state-space

models in C++ or MATLAB/Simulink• modeling and simulation of vehicle dynamics in C++ or

MATLAB/Simulink• defininition of reference paths using track segments and

splines• design of speed and path following controllers• programming / modeling and testing path following controllers

in C++ or MATLAB/Simulink• application of the simulation models, speed and path following

controllers in driving scenarios, such as race tracks, parking,crossroads, roundabouts etc

• team work in lab projects


• M3.6 Autonomous Systems: Perception and SituationUnderstanding

• M3.7 Autonomous Systems: Architecture and Planning• M3.5 Autonomous Systems: Deep Learning

Sonstige Besonderheiten On student requests the course language is either German orEnglish.

Literatur/Lernquellen • Frank Tränkle: Autonomous Systems: Path Planning andControl, Manuscript, Hochschule Heilbronn, 2017

• Breymann, U.: C++: eine Einführung. Hanser München, 2016• Stroustrup, B.: Eine Tour durch C++: Die kurze Einführung in

den neuen Standard C++11, Hanser München, 2015• Website http://www.ros.org

Terminierung im Stundenplan • regular course, see https://splan.hs-heilbronn.de



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Veranstaltung M4.10 115070 Autonomous Systems: Perception andSituation UnderstandingDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Raoul ZöllnerProf. Dr.-Ing. Nicolaj Stache

Semester 1



Lehrsprache Deutsch



SWS 4.0





Prüfungsdauer


Voraussetzungen für die Teilnahme • Kenntnis mindestens einer Programmiersprache(höchstwahrscheinlich wird MATLAB / Python oder C je nachProjekt verwendet)

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) • Vorlesung mit praktischen Übungen• Experimente mit Sensoraufbauten am Testfahrzeug in der

Projektarbeit• Arbeiten an verfügbaren Datenbanken / vorverarbeiteten Daten• Vorbereitung und Nachbereitung der Vorlesungen,

selbstverantwortliches Lernen

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden lernen die Grundlagen der Perzeptionssysteme,beginnend bei der Architektur, einschließlich derSensorkalibrierung bis hin zur Darstellung der verarbeiteten Datenin einem Umfeldmodell. Damit wird vermittelt, wie ein Sensor-Setup für ein automatisiertes Fahrzeug aussieht (und warumdies der Fall ist). Darüber hinaus wird die Art und Weise derVerarbeitung der Daten zum Szenenverständnis vermittelt.

Dieser Kurs ergänzt den Kurs "Autonome Systeme:Deep Learning", der einen detaillierten Einblick in dieDateninterpretation über Deep Learning (für verschiedeneAnwendungen) gibt. Im Vergleich dazu bietet dieser Kurs einebreitere Sicht auf die Sensoren und Sensor-Technologien,einschließlich der Hardware-Setups, ist aber stärker auf dieAnwendung des Automatisierten Fahrens und der AdvancedDriver Assistance Systems ausgerichtet.

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see module description

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz see module description

Personale Kompetenz: Selbständigkeit see module description


Inhalte • Überblick über Advanced Driver Assistance Systems undautomatisiertes Fahren

• Sensoren für die Umfeld-Wahrnehmung• Kalibrierung: wie man Sensoren als präzise Messgeräte

einsetzt, Transformation: von Sensor-Daten in die reale Welt• Wie man 3D-Daten und Bewegung aufnimmt• Identifizieren von Objekten in Sensordaten• Object-Tracking• Von Object-Tracks zum Umfeldmodell• Ausblick: Wie kann man das Umfeldmodell interpretieren?



Literatur/Lernquellen • Hartley, Zisserman: Multiple View Geometry in ComputerVision, Cambridge University Press, 2004. ISBN:978-0521540513

• Winner, Hakuli, Lotz, Singer (Editors): Handbook of DriverAssistance Systems, Springer, 2015. ISBN: 978-3319123516;German edition: Handbuch Fahrerassistenzsysteme:Grundlagen, Komponenten und Systeme für aktive Sicherheitund Komfort, Springer, 2015. ISBN 978-3658057336




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Veranstaltung M4.11 115071 Computational IntelligenceDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Markus Bröcker

Semester 1



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Computational Intelligence


SWS 4.0








Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) • Vorlesung mit integrierten praktischen Programmierübungen inMATLAB/SIMULINK und den Toolboxen Fuzzy Logic sowie NeuralNetwork• Selbststudium: Vor- und Nachbereitung der Vorlesung,Übungsaufgaben und Prüfungsvorbereitung

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden erlernen moderne Methoden der ComputationalIntelligence. Sie können die Methoden an Übungs- undSimulationsbeispielen erproben, den erforderlichenalgorithmischen Aufwand abschätzen. Sie sind in der Lage,den Einsatz dieser Methoden bei komplexeren Anwendungenvorwiegend aus dem Bereich der Regelungstechnik zuanalysieren.






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Inhalte • Einführung in Computational Intelligence• Grundlagen der Fuzzy-Logik• Fuzzy-Regelungen, Fuzzy-Diagnose-Systeme undKlassifikationen• Grundlagen der Neuronalen Netze• Perzeptronen, Lernregeln, Backpropagation• Batch Training und Incremental Training• Regelungssysteme mit Neuronalen Netzen• Neuro-Fuzzy-Systeme• Evolutionäre Algorithmen



Literatur/Lernquellen • Adamy, J.: Nichtlineare Systeme und Regelungen. Springer,Berlin.• Kroll, A. Computational Intelligence – Probleme, Methoden undtechnische Anwendungen. DeGruyter Oldenbourg, München.• Lippe, W.-M.: Soft Computing - mit Neuronalen Netzen, Fuzzy-Logic und Evolutionären Algorithmen. Springer, Berlin.• Rojas, R.: Neural Networks - A Systematic Introduction. Springer,Berlin.• Weicker, K.: Evolutionäre Algorithmen. Teubner, Wiesbaden.• Zell, A.: Simulation Neuronaler Netze. Addison-Wesley, Bonn.



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Veranstaltung M4.12 115072 Computergrafik und MultimediaDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Ansgar Meroth

Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 4.0





Prüfungsdauer



Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Die Vorlesung enthält einen theoretischen Teil und einProjektlabor. Im theoretischen Teil lernen die TeilnehmerInnendie Grundlage der Anzeigetechnik, Grafikformate und Rendering(Computergrafik). Im Projektlabor erstellen sie Software undgraphische Szenarien, Spielewelten, Visualisierungen etc. DenAbschluss bildet eine Präsentation.

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Teilnehmer kennen die Grundlagen der Computergrafik(Grafikformate, Visuelle Kommunikation, Modellierung, Rendering)in den gelehrten Inhalten (s. dort)


Die TeilnehmerInnen sind in der Lage, selbst eine 3D-Welt zugenerieren und haben Erfahrung in der Programmierung von 3D-Grafik-Engines

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die TeilnehmerInnen erarbeiten sich hochkomplexeZusammenhänge im Team und sind in der Lage, die Schnittstellenzu Nachbarteams zu definieren, umzusetzen und die Umsetzungkonsistent zu halten

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die TeilnehmerInnen sind in der Lage, in Eigenverantwortungkomplexe Softwaresysteme zu planen und in Teilen umzusetzen


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Inhalte • Mathematische Grundlagen der 3D Grafik• Farbenlehre• Rastergrafik: Formate, Techniken, Darstellung• Vektorgrafik (2D): Formate, Berechnung, Transformationen,

Darstellung• 3D Grafik: Modellierung, Formate, Berechnung,

Transformationen• Rasterization, Ray-Tracing• Beleuchtung• Oberflächendarstellungen• Grafikengines


Sonstige Besonderheiten Die Veranstaltung wird als Modul für Gaststudierende angebotenund findet bei Bedarf in englischer Sprache statt

Literatur/Lernquellen Website: http://www.scratchapixel.com/

Schiele, H.G. : Computergrafik für Ingenieure - Eineanwendungsorientierte Einführung Springer Heidelberg 2012ISBN: 978-3-642-23842-0 (Print) 978-3-642-23843-7 (Online) - Ander HHN online erhältlich

Klawonn, F.: Introduction to Computer Graphics Using Java 2Dand 3D Springer, Heidelberg, 2008 ISBN: 978-1-84628-847-0(Print) 978-1-84628-848-7 (Online) - available online at HHN

Aktuelle Liste mit sehr vielen Einträgen wird den Studierendenüber eLearning zur Verfügung gestellt.

Terminierung im Stundenplan Theorieteil und Präsentationen werden in Abstimmung mit denTeilnehmern geblockt


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Veranstaltung M4.13 115073 DatenkompressionDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Carsten Wittenberg

Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0









Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Ohne Datenkompression ist kein moderner Informatiosnaustauschmehr möglich. Die Studierenden setzen sich mit unterschiedlichenMethoden auseinander und lernen diese für aktuelleProblemstellungen anzuwenden.


Die Studierende können die unterschiedlichen Verfahrennach relevanten Kriterien beurteilen und abhängig von demEinsatzgebiet beurteilen.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Im Rahmen der Veranstaltung werden die Studierende zufachlichen Diskussionen herangeführt, in denen sie Beitrageselbstständig vortragen und vertreten sollen.

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Entsprechend den Aufgabenstellungen können die Studierendedie geeigneten Methoden auswählen und einsetzen.


Inhalte • Verlustlose Quellencodierung (Huffman-Code, arithmetischeCodierung, LZW, Lauflängencodierung)

• Verlustbehaftete Quellencodierung(Quantisierung:Gleichquantisierung, adaptive Quantisierung,Vektorquantisierung, Akustische Daenkompression/MP3,visuelle Datenkompression/JPEG)

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Literatur/Lernquellen • Vorlesungsmitschrieb• M. Werner: Information und Codierung. Vieweg + Teubner• D.W. Hoffmann: Einführung in die Informations- und

Codierungstheorie. Spronger



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Veranstaltung M4.14 115074 Design of Power Electronic SystemsDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Michael Kokes

Semester 1



Lehrsprache Deutsch



SWS 4.0





Prüfungsdauer


Voraussetzungen für die Teilnahme Kenntnisse des linearen magnetischen Kreises und von modernenLeistungshalbleitern.

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit begleitender praktischer Arbeit

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden können:

• Technisch-wirtschaftliche Zusammenhänge und betriebs-wirtschaftliche Kalkulationsmethoden bei dem Designleistungselektronischer Systeme erklären.

• Entwurfskriterien und deren Abängigkeiten von induktivenBauelementen erklären.

• Auslegungskriterien von kapazitiven Bauelementen erklären.• Auslegungskriterien von Leistungshalbleitern erklären.


Die Studierenden können:

• Technisch-wirtschaftliche Kalkulationen leistungselektronischerSysteme erstellen.

• Induktive Bauelemente berechnen und entwerfen.• Kapazitive Bauelemente und Leistungshalbleiter auslegen.




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Inhalte • Betriebswirtschaftliche Methoden und Trade-Off Analysen• Berechnung und Entwurf von induktiven Bauelementen• Auslegung von Leistungshalbleitern und Kapazitäten






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Veranstaltung M4.15 115075 Digitale FilterDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Norbert Reifschneider

Semester 1



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0







Voraussetzungen für die Teilnahme Vorkenntnisse in folgenden Bereichen sind vorteilhaft:

• Programmierbare Logikbausteine• Grundlagen der Programmierung• Integraltransformation, Beschr. elektr. Signale im Zeit- und

Frequenzbereich

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit Fallbeispielen und eingestreuten praktischenÜbungen

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Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden können elektrische Signale im Zeit- undFrequenzbereich mathematisch beschreiben. Sie kennendas Abtasttheorem und können eine gegebene Zeitfunktionmittels Integraltransformation in den Frequenzbereichtransformieren. Sie kennen die z-Transformation und könnendiese zur Beschreibung und zur Berechnung der Resultate nachAnwendung von Filterfunktionen auf zeitdiskrete, abgetasteteSignale anwenden. Die Grundstruktur digitaler Filter ist ihnenvertraut und es ist ihnen bekannt, dass die Grundfunktioneines digitalen Filters die Faltung ist. Sie kennen verschiedeneNäherungsverfahren zur Bestimmung der Filterkoeffizienten,können diese aus vorgegebenen Filtereigenschaften berechnenund die Vor- und Nachteile der einzelnen Verfahren in bestimmtenAnwendungsfällen beurteilen. Sie sind in der Lage, dieStabilität rekursiver Filter zu beurteilen und kennen die ausder begrenzten Genauigkeit realer Systeme resultierendenProbleme bei grenzstabilen Systemen. Sie wissen, dass esverschiedene hardwaretechnische Strukturen digitaler Filter gibtund können z.B. die kanonischen Strukturen zur Minimierungdes Hardwareaufwandes entwerfen. Sie kennen ferner dieRealisierungsmöglichkeiten digitaler Filter z.B. in FPGAs oderDSPs und können deren Leistungsgrenzen sowie ihre Eignung inbestimmten Problemsituationen beurteilen


Die Studierenden erlangen fachliche und methodische Kenntnisseder Digitalen Filter zum Verständnis ingenieurwissenschaftlicherMethoden


Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die Studierenden können Problemstellungen einordnen,erkennen, formulieren und lösen. Sie sind in der Lage relevanteInformation zu sammeln, zu bewerten und zu interpretieren. DieseVorgehensweisen können sie selbständig.


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Inhalte • Integraltransf. allgemein• Abtastung, Dirac-Impuls, Abtasttheorem• z-Transf., grafische Darst. als Abbildung in zwei Ebenen• Regeln für die z-Transf., math. Beh. von Signalen• Prinzipieller Aufbau digitaler Filter• Si- Korrekturfilterung• Frequenzselektive Filter• Arithm. Grundf. in digit. Filtern, Schaltungsregeln• Allg. Grundstruktur digitaler Filter• Begriffe der Systemtheorie, Superpositionsprinzip• Zustandsgl. digitaler Filter, Übertragungsfunktion• Kanonische Direktstrukturen• Transversale und rekursive Filter• Entwurfsbeispiele digitaler Filter aus einf. analogen

Filterstrukturen• Frequenz- und Phasengang digitaler Filter, Periodizität, Impuls-

und Sprungantwort• Pol- Nullstellenentw., Bilineartransf., Stabilitätskriterium im z-

Bereich• Hardwaretechn. Realisierung digitaler Filter


Hardware-Software-Codesign, Embedded Systems


Literatur/Lernquellen Reifschneider, Norbert: Skript (Foliensammlung) zur Vorlesung,über ILIAS herunterzuladen

Föllinger, Otto: Laplace,- Fourier- und z-Transformation; HüthigVerlag, Heidelberg, 2000

Kammeyer, Karl-Dirk; Kroschel, Kristian: DigitaleSignalverarbeitung; Teubner Verlag, Stuttgart, 1998

Daniel Ch. Von Grüningen: Digitale Signalverarbeitung,Fachbuchverlag Leipzig im Carl Hanser Verlag, München 2001



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Veranstaltung M4.16 115076 Drahtlose SignalübertragungDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Martin Alles

Semester 1



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Data Transmission via Radio Frequencies


SWS 2.0








Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit Präsentationen, Fallbeispielen und Übungen

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierende lernen die wesentlichen Eigenschaften einesdrahtlosen bzw. Funk-Übertragungssystems kennen. Siewissen, welche Ausbreitungseffekte im Freiraum bzw. inder Erdatmosphäre auftreten und lernen die Reichweiteeines Übertragungssystems abzuschätzen. Am Beispiel desRundfunkempfangs können die Studierenden verschiedeneEmpfangskonzepte bewerten und vergleichen. Schließlich lernenSie, wie aus einzelnen Kenngrößen auf die Gesamteigenschafteneines Empfängers geschlossen werden kann.


Die Studierenden lernen Empfangsschwierigkeiten zu erkennenund zu beurteilen. Dabei können Sie Rückschlüsse aufEmpfangsparameter und Schaltungsblöcke schließen.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Studierenden können mit den Fachbegriffen aus derVorlesung mit Ingenieurkollegen auf fachlicher Ebenekommunizieren.

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die Vorlesungsinhalte werden durch Übungsaufgabenselbstständig vertieft. DIe Studierenden können Fragestellungender Vorlesung eigenständig bearbeiten.


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Inhalte Folgende Gebiete aus der drahtlosen Übertragungstechnikwerden behandelt: - Einleitung und Grundlagen -Freiraumausbreitung - Reflexion, Streuung, Beugung,Brechung von Funkwellen - Funksender - Empfängerkonzepte- Geradeausempfänger - Heterodynempfänger - Low-IF-Empfänger - Direct-Conversion-Empfänger - Doppelempfänger- Empfängerempfindlichkeit und weitere Kenndaten vonEmpfängern - Empfängerberechnung (Verstärkung, Rauschen,Intermodulationsverhalten)



Literatur/Lernquellen Meyer, M.: Kommunikationstechnik, Vieweg-Teubner Verlag,Wiesbaden, 2008 Zinke, Brunswick: Hochfrequenztechnik,Bd. 1 Hochfrequenzfilter, Leitungen, Antennen, SpringerVerlag, Heidelberg, 1995 Gerdsen, P., Kröger, P.:Kommunikationssysteme Bd.1 und Bd. 2, Springer Verlag,Heidelberg, 1994 Conrads, D.: Telekommunikation, Grundlagen,Verfahren, Netze, Vieweg Verlag, Wiesbaden, 2004



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Veranstaltung M4.17 115077 EchtzeitsystemeDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Carsten Wittenberg

Semester 1



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Real Time Systems


SWS 2.0







Voraussetzungen für die Teilnahme Grundkenntnisse der Informatik:

• Programmierkenntnisse• Betriebssysteme


Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Verstehen der Problemstellung bei Echtzeitsystemen:

• Ressourcenaufteilung• Einhaltung von Zeitvorgaben/konkurrierende Zeitvorgaben

Entwicklung von Echtzeit-Konzepten mit Fokus auf Scheduling



Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Der eigene Wissenstand wird selbstständig reflektiert. Auf Basisvon aktuellen Beispielen sollen innovative Lösungen selbsständigerarbeitet werden.

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Für aktuelle und meist dem Teilnehmer unbakannteFragestellungen werden geegnetenn Konzepte erarbeitet, welcheden Echtzeitanforderungen Genüge tun.


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Inhalte • Klassifikation von Echtzeitsystemen• Verhalten von Echtzeitanwendungen• Ablaufplanung und Einlastung• Verdrängung• Vergabe von Prioritäten• Nebenläufigkeit und Kausalität• Verteilung von Betriebsmitteln



Literatur/Lernquellen • Wörn, Brinkschulte: Echtzeitsysteme. Springer-Verlag, ISBN3-540-20588-8

• D. Zöbel: Echtzeitsysteme. Springer-Verlag, ISBN978-3-540-76395-6

• Vorlesungsinhalte

Terminierung im Stundenplan regulär nach Stundenplan



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Veranstaltung M4.18 115078 Embedded SystemsDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4


Semester 1



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Embedded Systems


SWS 2.0







Voraussetzungen für die Teilnahme Grundkenntnisse der Programmierung, von Betriebssystemen,Rechnerarchitekturen, Programmierbaren Logikbausteinen undden Grundlagen der Digitaltechnik (insbes. Schaltwerke)

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit Beispielen und eingestreuten praktischen Übungen

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studenten sind in der Lage, den Einsatz von EmbeddedSystems sicher zu beurteilen. Sie können Embedded Systemseinerseits gegen einfache mikroprozessorgesteuerte Systemeund andererseits gegen Standard-PCs abgrenzen und kennendie Hardwarevoraussetzungen z.B. für virtuellen Speicher. Siekönnen die technischen Anforderungen an ein zu entwickelndesSystem sowie den hard- und softwaremäßigen Aufwand bei derEntwicklung und dem Einsatz eines Embedded Systems richtigeinschätzen. Sie kennen verschiedene Betriebssysteme sowieProzessoren, die für den Einsatz in Embedded Systems geeignetsind und können z.B. Aspekte der Echtzeitfähigkeit beurteilen. Siekennen die Voraussetzungen für eine leistungsfähige InterruptVerarbeitung, wissen um die Problematik priorisierter undgeschachtelter Interrupts bei der Anbindung von Sensoren undAktoren und wissen, wie diese praktisch umgesetzt werden.




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Inhalte • Charakterisierung von Embedded Systemen• Ausgewählte Anwendungen von Embedded Systemen

(Flugzeug, Waschmaschine, Fahrzeuge)• Betriebssysteme für Embedded Systems (Linux Derivate,

LibeRTOS, eCos, FreeRTOS etc.)• Interrupts und Interrupt Handling, Priorisierung, Schachtelung• Interruptlatenzzeit• Echtzeitfähigkeit• Virtueller Speicher, Memory Management• Festplattenkonzepte• RISC / CISC Prozessoren in Embedded Systems• Programmierung und Sicherheitsanforderungen (Watchdogs,

Redundanz, Selbstüberwachung, Double Core Systeme)• Programmiersprachen, Compiler und Entwicklungssysteme für

Embedded Systems (C, C++, Assembler)• I/O-Steuerung, Sensoren, Aktoren


Hardware-Software-Codesign


Literatur/Lernquellen Jeweils aktuelles Skript zur Vorlesung, kann über ILIASheruntergeladen werden

Wörn, Brinkschulte: Echtzeitsysteme. Springer-Verlag, ISBN3-540-20588-8

Marwedel, Peter: Eingebettete Systeme. Springer Verlag, ISBN978-3-540-34048-5



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Veranstaltung M4.19 115079 EMV in elektronischen SystemenDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Peter Reiser

Semester 1



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) EMC for Electronic Systems


SWS 2.0








Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit Übungen und Präsentationen

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden sind vertraut mit den elektromagnetischenPhänomenen, die in elektronischen Geräten zu Fehlfunktionenführen oder die Funktion andere Geräte beeinträchtigen können.Sie können die davon ausgehenden Effekte beschreiben undgeeignete Gegenmaßnahmen entwickeln.






Inhalte • Allgemeine Definition der EMV, Beeinflussungsmodell• Elektromagnetische Felder und Wellen (Grundlagen)• Abstrahlung (Emission) und Einstrahlung (Immunität)• Kopplungseffekte, leitungsgebunden, strahlungsgebunden• EMV gerechte Auslegung von Leiterkarten• Elektrostatische Entladung (ESD)• Schirmungstechnik• Einführung in EMV Mess- und Prüftechnik• CE-Zeichen

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Literatur/Lernquellen • Schwab, Adolf, J., Kürner, Wolfgang: ElektromagnetischeVerträglichkeit, Springer Verlag, Berlin Heidelberg, 2011

• Stotz, Dieter: Elektromagnetische Verträglichkeit in der Praxis,Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2013

• Gonschorek, Karl-Heinz: EMV für Geräteentwickler undSystemintegratoren, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2005

• Franz, Joachim: EMV, Störungssicherer Aufbau elektronischerSchaltungen, 5. Auflage, Springer Vieweg 2013

• Wolfsperger, Hans: Elektromagnetische Schirmung, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2008



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Veranstaltung M4.20 115080 Hardware-Software-CodesignDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4


Semester 1



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Hardware-Software-Codesign


SWS 2.0







Voraussetzungen für die Teilnahme Die Teilnehmer sollten Kenntnisse im Bereich moderner,komplexer FPGAs haben und in Grundzügen mit derSchaltungseingabe über einen Grafikeditor vertraut sein. C/C++-und Assemblerkenntnisse sind von Vorteil, VHDL ebenso.

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit Übungsaufgaben und Fallbeispielen sowieeingestreute Laborübungen

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studenten sind in der Lage, Embedded Systems zuentwerfen, ggf. zu modifizieren und anhand von Performance,Flexibilitäts- und Kostenüberlegungen die Aufteilung derRealisierung in kooperierende Hard- und Software vorzunehmen.Sie kennen die Hardware-Voraussetzungen beim Einsatzverschiedener Betriebssysteme und können passendeHardware dazu auswählen, insbesondere aus dem Bereichder Embedded Processors, die z.B. in FPGAs implementiertwerden. Es sind ausreichend Kenntnisse über die Architekturenvon Mikroprozessoren und -Controller vorhanden, um z.B.die VHDL-Beschreibung eines Embedded Processors zuverstehen und zu Optimierungs- oder Erweiterungszwecken zumodifizieren. Ferner verfügen sie über Kenntnisse im Bereichder Softwareentwicklung, um die modifizierte bzw. erweiterteHardware durch entsprechende Systemprogrammierung optimalzu nutzen.




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Inhalte In Fallbeispielen werden Embedded Systems aus Prozessorenund spezifischer Unterstützungshardware entworfen, die aufFPGA-Boards implementiert werden. Dabei werden die speziellenAspekte des Hardware-Software-Codesigns betrachtet undexemplarisch umgesetzt. Grundbestandteil der Vorlesung istdie Erweiterung eines als VHDL-Beschreibung vorliegenden,kleinen Embedded Prozessors (PicoBlaze v. XILINX) umeinen Multiplikationsbefehl einschließlich der entsprechendenErweiterung eines Open-Source Assemblers um diesen Befehl.Bevor Strategien entwickelt werden können, um die neuenHardware-Komponenten in das Gesamtsystem einzubinden,muss die vorliegende VHDL-Beschreibung des Prozessorsanalysiert und verstanden werden. Da nicht bei allen Teilnehmerntiefere VHDL-Kenntnisse vorausgesetzt werden können, wirdin der Vorlesung eine Übersetzung der ursprünglichen VHDL-Modellierung als Schematic verwendet.



Literatur/Lernquellen Reifschneider, Norbert: "Hardware-Software-Codesign", Skript zurVorlesung (kann über ILIAS heruntergeladen werden)



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Veranstaltung M4.21 115081 Labor Elektromobile SystemeDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Andreas Daberkow

Semester 2


Art der Veranstaltung Labor

Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0



Detailbemerkung zum Workload Die Veranstaltung wird mit einem Elektrofahrzeug undMessdatenerfassung wechselnd im Fahrzeuglabor derHochschule sowie im Computerlabor mit den zugehörigenMessdaten als Blockveranstaltung durchgeführt.




Voraussetzungen für die Teilnahme Grundkenntnisse in Kraftfahrzeugtechnik, Fahrzeugantrieben,Fahrzeugdynamik, Messtechnik und Messdatenverarbeitung mitMATLAB/Simulink, Interesse an Elektromobilität

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Kombinierte Vorlesungs/Laborveranstaltung mit integriertenFallbeispielen (sogenannte Explorationen), die für systemischeBetrachtung von Elektrofahrzeugen typisch sind.

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden erlernen im Labor, typische Messgrößen vonElektrofahrzeugen (Ströme, Spannungen, Ladezustand, …) aneinemFahrzeug zu erfassen, zu verarbeiten und zu bewerten.Für reale Fahrprofile werden dynamische Modelle für dasFahrzeug aufgestellt und mit den Messergebnissen für dieProfile abgeglichen. Die Studierenden werden auch befähigt,z.B Ladekennlinien zu analysieren und hinsichtlich desWirkungsgrades zu bewerten.


Als Methodenkompetenz können die Studierenden zur Lösungder Laboraufgabenstellungen ihre erlernten Kenntnisse derAnwendungssoftware MATLAB einsetzen und weiter ausbauen

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Gemeinsames Problemlösen und Argumentieren stärkt dieSozialkompetenz. Das Lösen von Übungssaufgaben imSelbststudiumerhöht die Selbstständigkeit der Studierenden.

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Personale Kompetenz: Selbständigkeit Das Bearbeiten der systemisch aufgebauten Laborfragestellungenstärkt die Selbstständigkeit der Studierenden.


Inhalte Die Inhalte und Lernziele der Veranstaltung sind die theoretischeund praktische Erfahrung der Dynamik vonElektrofahrzeugen mit der Erfassung und Weiterverarbeitungtypischer Messgrößen (Ströme, Spannungen, Ladezustand, …).


Sonstige Besonderheiten Blockveranstaltung

Literatur/Lernquellen - Eigener Umdruck zum Labor- Keichel, M.; Schwedes, O.: Das Elektroauto – Mobilität imUmbruch. Wiesbaden: Springer Vieweg, 2014- Babiel, G.: Elektrische Antriebe in der Fahrzeugtechnik.Wiesbaden:Vieweg Teubner Studium, 2012- Lienkamp. M.: Elektromobilität - Hype oder Revolution. Berlin:Springer Vieweg, 2012

Terminierung im Stundenplan Blockveranstaltung


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Veranstaltung M4.22 115082 Labor Prüfstandtechnik / AntriebsstrangDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4


Semester 1



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer



Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Gemeinsame Übungen zu Präsenzzeiten, Projekte und Referate/Präsentationen zu speziellen Aspekten, Projekte mit konkretenBeispielen.

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden werden an die komplexe Simulation vonAutomobilantriebssträngen herangeführt und erlangen die nötigenKenntnisse um ein eigenes virtuelles Fahrzeug aufzubauen.






Inhalte Projektaufgabe zur Auslegung des Antriebsstranges mitSimulation der Fahrleistungen sowie des Verbrauchs fürein Gesamtfahrzeug, Projektaufgabe zur Auslegung einerAntriebstrangkomponente mit Konstruktion, MesstechnischeAufgabe bezüglich des Antriebsstranges.



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Literatur/Lernquellen Lechner/Naunheimer: Fahrzeuggetriebe; Springer; BerlinLechner, G., Naunheimer, H.: Automotive Transmissions,Springer Verlag Berlin Heidelberg New York Oberhauser, M. undVetter, H.: Mechatronische Getrie-besysteme, Expert Verlag,Renningen Stufenlose FZG. VDI Wissensforum. Seminar 310301.10/2001,Stuttgart Diverse Artikel ATZ



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Veranstaltung M4.23 115083 Labor Drahtlose SignalübertragungDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Martin Alles

Semester 1



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer



Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Laboraufgaben mit Versuchsprotokollen und Auswertungen

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden führen Versuche und Messungen zur drahtlosenDatenübertragung durch. Sie lernen komplexe Vorgänge inmesstechnische Versuche umzusetzen. Die Studierendenwerten die Messungen aus, vergleichen die Messdaten mittheoretischen Überlegungen und treffen Schlussfolgerungen ausden Ergebnissen.


Die Studierenden lernen den Umgang mit hochwertigenGeräten für die drahtlose Signalübertragung. Dazu gehörtder Umgang mit Netzwerkanalysator, Vektorsignalgeneratorund Vektrosignalanaylsator sowie der Umgang mitHochfrequenzbauteilen. Aus den Messergebnissenkönnen die Studierenden komplexe Zusammenhänge derÜbertragungstechnik ableiten.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Studierenden verfestigen die Fähigkeit zur Teamarbeit bei derLabordurchführung in Kleingruppen.

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Im Labor erstellen die Studierenden selbständigVersuchsaufbauten. Die Durchführung und Auswertung derMessungen geschieht eigenverantwortlich durch die Studierenden.


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Inhalte Im Labor werden Versuche und Experimente in den folgendenThemengebieten durchgeführt (ggf. kann eine Auswahl aus denThemenbereichen erfolgen):

• Messung der Empfangsleistung unter verschiedenenBedingungen,

• Messung und Demodulation von Funksignalen,• Datenübertragung,• Messungen an HF-Verstärkern


Vorlesung Drahtlose Signalübertragung


Literatur/Lernquellen Versuchsanleitungen bzw. Skript

Ergänzende Literatur:

Meyer, M.: Kommunikationstechnik, Vieweg-Teubner Verlag,Wiesbaden, 2008



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Veranstaltung M4.24 115084 Mobile RoboterDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Torsten Heverhagen

Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 4.0





Prüfungsdauer


Voraussetzungen für die Teilnahme Programmierkenntnisse

Vektorrechnung

Differenzialgleichungen

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit praktischen Anwendungen

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden vertiefen Ihre Kenntnisse im Bereich MobileRoboter und verstehen die Funktionsweisen.


Die Studierenden beherrschen die Fertigkeiten Mobile Roboter zubewerten und einzuordnen.




Inhalte • Einführung in das Robot Operating System (ROS)• Fahrwerkskinematik von mobilen Robotern• Lokalisierung• Mapping• Navigation


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Literatur/Lernquellen • Autonomous Land Vehicles: Step towards Service Robots vonKarsten Berns (Autor), Ewald von Puttkammer ( Mitwirkende)

• http://www.ros.org/




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Veranstaltung M4.25 115085 Optische SensorikDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Peter Ott

Semester 2






SWS 4.0





Prüfungsdauer



Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung, Projektlabor zur optischen Sensorik

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen • Technische Optik im Hinblick auf optische Sensorik anwendenkönnen

• Wellenoptische Effekte in der optischen Sensorik kennen undsimulieren können.

• Überblick über die Methoden der optischen Abstands-und Formmessung haben und die Methoden sowie derenEigenschaften kennen und verstehen


• Einfache wellenoptische Effekte simulieren können• Selbständig das Wirkprinzip eines optischen Sensors

erschließen und verstehen und vertehen können


Personale Kompetenz: Selbständigkeit • Selbständig das Wirkprinzip eines optischen Sensorserschließen können


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Inhalte • Systems theory of optical imaging• Basics of diffraction• Fourier transform for simulating of diffraction and imaging• Point spred function (PSF) of imaging• Optical transfer function (OTF, MTF) of imaging and its

measurement• Basics of industrial metrology• Basics of 2D camera metrology• Optical methods for measuring distance and shape

• Triangalation methods• Time-of-flight methods• Interferometric methods

• Simulation of diffraction in optical imaging with MATLAB• Lab experiments

• Measuring of the modiulation transfer function (e-SFR)• Camera calibration



Literatur/Lernquellen 1. Ausführliches Lernmodul in ILIAS2. Ausführliche MATLAB-Beispiele in ILIAS zur wellenoptischen

Simulation der Abbildung3. Gasvik, K.J., Optical Metrology, Wiley, 20024. Förstner, W., Wrobel, B., Photogrammetric Computer Vision:

Statistics, Geometry, Orientation and Reconstruction, Springer,2016

5. Luhmann, T., Nahbereichsphotogrammetrie, Wichmann, 20036. Naumann, H., Schröder, G., Löffler-Mang, M., Bauelemente der

Optik, Hanser, 2014



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Veranstaltung M4.26 115086 Parallel-Kinematische SystemeDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Timo Hufnagel

Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 4.0





Prüfungsdauer


Voraussetzungen für die Teilnahme Kenntnisse in MATLAB/Simulink

Idealerweise Kenntnisse in MuPAD

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung, gemeinsame Übungen zu Präsenzzeiten.Kleinere Projekte (Inverse Kinematik, Trajektoriengenerator,...) zurVertiefung der Theorie aus der Vorlesung an einem Modellsystemmit MATLAB

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Lehrveranstaltung vermittelt den Stand der Technik beiMechanismen in Form von parallelkinematischen Robotern. Dazuwerden Methoden zur rechnergestützten Aufstellen kinematischerGleichungen sowie der Dynamik von Mehrkörpersystemenvermittelt. Dabei werden aktuelle Forschungsprojekte im Bereichder Antriebsredundanz bei Parallelrobotern und die Seilrobotikvorgestellt.

Neben der Theorie werden auch praktische Übungendurchgeführt.


Klassifikation und Einordnung von Mechanismen undMehrkörpersystemeRechnergestütztes Aufstellen der Kinematik von MechanismenModellbildung und Simulation von MechanismenDes Weiteren werden praktische Übungen mithilfe eines Softwarein the Loop Systems vermittelt

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Übungen werden in Form von Kleinprojekten von StudierendenTeams eigenständig bearbeitet und in der Gruppe präsentiert.

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Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die Studierenden sind in der Lage die Kinematik vonMechanismen eigenständig zu Analysieren und dynamischeModelle zu erstellen.


Inhalte Grundlagen von Mechanismen und Mehrkörpersystemen

• Grundlagen der Vektorrechnung• Freie Bewegung• Drehbewegung des starren Körpers

Kinematik von Mechanismen und Mehrkörpersystemen

• Grundbeziehungen kinematischer Ketten• Struktur kinematischer Ketten (Baumstruktur)• Freiheitsgrade und Verallgemeinerte Koordinaten• Bindungen (Aufstellen impliziter Schließbedingungen)• Kinematik von Schleifen• Inverse- und Vorwärtskinematik bei Robotern• Numerische Methoden

Praktische Beispiele: Trajektoriengenerator und inverseKinematik mit Newton-Raphson

Dynamik von Mechanismen und Mehrkörpersystemen

• Lagrange Gleichungen• Dynamik der Baumstruktur• Projektion der Bewegungsgleichungen in den

KonfigurationsraumBeispiele: Simulation 5-Bar-Mechanism


Sonstige Besonderheiten Einige der Übungen werden anhand eines praktischenDemonstrators durchgeführt. Dabei können die Studierenden dieAlgorithmen in MATLAB/Simulink implementieren und durch denEmbedded Coder auf die Zielhardware übertragen.

Des Weiteren werden einige Beispiele am Rechner erarbeitet unddemonstriert.

Literatur/Lernquellen Merlet, J.-P.: Parallel Robots, 2. Edition, Springer, 2006Scheinman, V. ; Mccarthy, J. M.:Handbooks of Robotics. Springer,2008Nikravesh, P. E.:Planar Multibody Dynamics: Formulation,Programmingand Applications. CRC Press, 2007



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Veranstaltung M4.27 115087 Prozessgestaltung in derProduktentstehungDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Andreas Daberkow

Semester 1



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0



Detailbemerkung zum Workload Bei Bedarf erfolgt ein Einsatz von Gastdozenten


Prüfungsdauer


Voraussetzungen für die Teilnahme Kenntnisse aus den Bereichen Projektmanagement, SystemsEngineering und/oder Qualitätsmanagement sind hilfreich

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) • Vorlesung mit Anleitung/Coaching und bei Bedarf Bearbeitungvon Teilprozessen als Fallstudien

• Arbeit am PC (IT-Werkzeuge zur Prozessgestaltung)• Bei Bedarf Integration von studentischen Referaten zu

speziellen Prozessthemen

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden beherrschen generische Entwicklungsprozessefür technische Produkte und Systeme und können sie auf eingängiges Prozessmodell abbilden. Sie sind in der Lage, Prozessenach einem Prozessmodell selbst zu gestalten, zu visualisierenund zu bewerten. Sie kennen IT-Tools und Systematiken zumUmgang mit typischen Anforderungen und ausgewähltenSpezialthemen aus der Prozessgestaltung

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Die Lehrveranstaltungsteilnehmer verfügen über ein breitesSpektrum spezialisierter kognitiver und praktischer Fertigkeitenim komplexen, spezialisierten, sich steig veränderndenBereich der Prozessgestaltung in der Produktentwicklung.Sie können Prozesse übergreifend planen und sie unterumfassender Einbeziehung von Handlungsalternativen undWechselwirkungen mit benachbarten Bereichen beurteilen.Die verfügen über die Kompetenz, das erworbene und anBeispielen wie dem Bereich Automotive vertiefte Wissen in andereBereiche (z.B. Maschinenbau, Mechatronik) zu transferieren.Auch bei unvollständiger Information können die LernendenAlternativen abwägen. Sie sind befähigt, auch neue Ideen oderVerfahren entwickeln, anzuwenden und unter Berücksichtigungunterschiedlicher Beurteilungsmaßstäbe zu bewerten

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Lernenden können die in der Veranstatung erforderlichenArbeitsprozesse kooperativ, auch in heterogenen Gruppen,planen und gestalten, und auch mit fundierter Lernberatungunterstützen. Sie sind befähigt, auch fachübergreifendkomplexe Sachverhalte in der Prozessgestaltung strukturiert,zielgerichtet und adressatenbezogen darstellen. Sie erwerbendie kompetenz, prozessbezogene Interessen und den Bedarf vonAdressaten vorausschauend berücksichtigen und dabei wichtigebereichsspezifische und bereichsübergreifende Diskussionen zuführen und zu moderieren

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die Lernenden können zur Gestaltung von Prozessen eigeneund fremd gesetzte Lern- und Arbeitsziele reflektieren, bewerten,selbstgesteuert verfolgen. Die sind befähigt, auch entsprechendeKonsequenzen für die Arbeitsprozesse im Team ziehen


Inhalte • Bausteine des Produkt/Systementwicklungsprozesses anBeispielen, z.B. Entwicklung Automotive

• Visualisierung von Prozessen• Anforderungs- und Änderungsmanagement• Lastenheft/Pflichtenheftprozess• Ausgewählte Prozessthemen (z.B. CMMI, SPICE)• Ausgewählte Spezialprozesse (z.B. Elektrik/

Elektronikentwicklung)• IT-Werkzeuge zur Prozessgestaltung


Aus Modul M2 Entwicklungsmanagement Veranstaltung M2.1305021 Produkt- und Qualitätsmanagement sowie M2.2 305022Führung und Kommunikation

Sonstige Besonderheiten Bei Bedarf Einsatz von Gastdozenten aus dem Umfeld Automotive

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Literatur/Lernquellen Bunse , C. , Knethen , A.: Vorgehensmodellekompakt ,Heidelberg ; Berlin : Spektrum, Akad. Verl., 2002

Eigner, M.; Gerhardt, F,; Gilz, T.; Nem, F.: Informationstechnologiefür Ingenieure Springer Berlin Heidelberg, 2012

Eigner, M.; Stelzer, R.: Product Lifecycle Management : EinLeitfaden für Product Development und Life Cycle Management.Springer Berlin, 2009

Eversheim , W.: Integrierte Produkt- und ProzessgestaltungBerlin ; Heidelberg : Springer, 2005

Schäuffele, J.; Zurawka, T.: Automotive Software Engineering- Grundlagen, Prozesse, Methoden und Werkzeuge effizienteinsetzen. Springer Vieweg Wiesbaden, 2013

Terminierung im Stundenplan WSS


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Veranstaltung M4.28 115088 Simulation elektrischer MaschinenDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Markus Harke

Semester 2



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Simulation of Electrical Machines


SWS 4.0




Prüfungsart lehrveranstaltungsbegleitend durch Kombinierte Prüfung mitKlausur als abschließender Prüfung



Voraussetzungen für die Teilnahme Grundkenntnisse von Aufbau und stationärem Betriebsverhaltenelektrischer Maschinen und Antriebe entsprechend der 4SWS-Vorlesung "Elektrische Antriebssysteme" aus demBachelorstudium

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Vorlesung mit integrierten Übungsaufgaben, Übungen amRechner als Teamarbeit mit Präsentation

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden sind mit wichtigen Methoden und Werkzeugenzur Simulation elektrischer Maschinen und Antriebe vertraut.Sie beherrschen Lösungswege für die Komponentensimulationund sind in der Lage, daraus Ergebnisse für die Simulation aufSystemebene zu extrahieren. Sie kennen Möglichkeiten undGrenzen des Einsatzes von Simulationsmethoden und Tools imEntwicklungsprozess.


Die Studierenden sind in der Lage, anhand von Spezifikationeneine elektrische Maschine grob zu dimensionieren. Siewenden einfache Methoden zur analytischen Berechnungdes magnetischen Kreises unter idealisierenden Annahmenan. Sie können eine Wicklung entwerfen. Sie können eineausgewählte SW zur 2-dimensionalen FEM-Berechnungelektromagnetischer Felder bedienen. Sie sind in der Lage,elektrische Antriebsmaschinen mithilfe dieser SW zu modellieren,zu berechnen und die Ergebnisse auszuwerten. Sie könnenmithilfe einfacher analytischer Ansätze die numerischenErgebnisse plausibilisieren.

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Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Studierenden bearbeiten Aufgabenstellungen alsselbstständige Teams. Sie sind zu arbeitsteiliger Vorgehensweisein der Lage.



Inhalte Die Vorlesung besteht aus 3 Blöcken: Grundlagen el. Maschinen,Numerische Simulation, AnwendungenGrundlagen elektrischer Maschinen:

• Stationäres Betriebsverhalten und Betriebsgrenzen beiNetzspeisung und bei Versorgung aus Leistungselektronik

• Werkstoffe, Verlustmechanismen, Kühlung, Nutzfelder undStreuung

• Entwurf mit Kenngrößen• Drehfeldbildung und Drehstromwicklungen• Modellbildung zur Simulation des dynamischen Betriebs

Numerische Simulation:

• Grundlagen des Elektromagnetismus• Finite-Elemente-Methode für magnetische Felder• Berechnung von Sekundärgrößen, z.B. Kraft, Drehmoment,

Verluste• Wirbelstromprobleme

Anwendungen (Beispiele):

• Spulen• Elektronisch kommutierte Motoren• Asynchronmaschine



Literatur/Lernquellen Fetzer, J. + Haas, M. + Kurz, S.: Numerische Berechnungelektromagnetischer Felder, expert Verlag, Bd. 627 Bianchi, N.:Electrical Machine Analysis Using Finite Elements, CRC Press,2005



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Veranstaltung M4.29 115089 SystemidentifikationDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4

Lehrveranstaltungsverantwortliche(r) Prof. Dr.-Ing. Klaus-Dieter Leimbach

Semester 1



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) System Identification


SWS 2.0







Voraussetzungen für die Teilnahme Kenntnisse in Technischer Mechanik, Höherer Mathematik undTechnischer Schwingungslehre


Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studenten kennen die Grundlagen der Indentifikationstheorie.Sie kennen den Unterschied zwischen parametrischer undstrktureller Identifikation. Die Studenten können in praxisnahenÜbungsbeispielen unterschiedliche Identifikationsverfahren fürparametrische und strukturelle Identifikation anwenden. Hierzukennen die Studenten gängige Softwaretools und können diesegezielt einsetzen.






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Inhalte *Mathematische Grundlagen• Signaltheorie: Frequenzanalyse periodischer und

nichtperiodischer Signale, Mittelwerte, Korrelationen undLeistungsspektren

• Meß- und Schätztheorie: Ergodensätze (Meßzeiten),Frequenzfilter, FFT-Algorithmen

• Systemtheorie: Lösungen im Zeit- und Frequenzbereich,Abtastsysteme, Kovarianz- und Spektralanalyse stochastischerSysteme

• Systemidentifikation: Phasenresonanzverfahren,experimentelle Modalanalyse, suboptimale Zeit- undFrequenzbereichsverfahren

• Parameterschätzverfahren: Kovarianzschätzer, Least-SquareVerfahren bei zeitkontinuierlichen und zeitdiskreten Systemen(ARMA)



Literatur/Lernquellen Natke: Einführung in die Zeit- und Modalanalyse, Braunschweig,1983 Eykhoff: System Identification, J. Wiley, New York, 1974Lennart Ljung: System Identification - Theory For the User, 2nded, PTR Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J., 1999



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Veranstaltung M4.30 115090 Wahlfach einer anderen Fakultät derHochschuleDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4


Semester 1



Lehrsprache Deutsch



SWS 4.0



Detailbemerkung zum Workload der Workload entspricht der gewählten Lehrveranstaltung (sieheModulhandbuch der Veranstaltung)


Prüfungsdauer


Voraussetzungen für die Teilnahme siehe Modulhandbuch der gewählten Veranstaltung

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) siehe Modulhandbuch der gewählten Veranstaltung

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Das Wahlfach einer anderen Fakultät der Hochschule soll dieStudierenden befähigen, sich selbständig und nach Neigung einefundierte Vertiefung oder Verbreiterung ihrer Kenntnisse in einemingenieur-,informations- oder naturwissenschaftlichen Fach einesMasterstudiengangs anzueignen. Die Studierenden sollen dabeisignifikant neue Inhalte erwerben.

Entsprechend der gewählten Lehrveranstaltung werden diefachlichen Kompetenzen vertieft.


Das Wahlfach einer anderen Fakultät der Hochschule soll dieStudierenden befähigen, sich selbständig und nach Neigung einefundierte Vertiefung oder Verbreiterung ihrer Kenntnisse in einemingenieur-,informations- oder naturwissenschaftlichen Fach einesMasterstudiengangs anzueignen. Die Studierenden sollen dabeisignifikant neue Inhalte erwerben.

Entsprechend der gewählten Lehrveranstaltung werden diefachlichen Kompetenzen vertieft.



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Sonstige Besonderheiten Die Kompetenzziele des Studiengangs sollen berücksichtigtwerden.

Literatur/Lernquellen entsprechend der gewählten Lehrveranstaltung (sieheModulhandbuch)



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Veranstaltung M4.31 115091 Wahlfach 1 einer anderen HochschuleDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4


Semester 1



Lehrsprache Deutsch



SWS 4.0



Detailbemerkung zum Workload der Workload entspricht der gewählten Lehrveransatltung ( sieheModulhandbuch der Lehrveranstaltung)


Prüfungsdauer




Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Wahlfächer sollen die Studierenden befähigen, sichselbständig und nach Neigung eine fundierte Vertiefungihrer Kenntnisse in einem ingenieur-,informations- odernaturwissenschaftlichen Fach eines Masterstudiengangs an eineranderen Hochschule anzueignen. Entsprechend der gewähltenLehrveranstaltung werden die fachlichen Kompetenzen vertieft,neue Fertigkeiten erlangt und neues Wissen erschlossen.


Die Wahlfächer sollen die Studierenden befähigen, sichselbständig und nach Neigung eine fundierte Vertiefungihrer Kenntnisse in einem ingenieur-,informations- odernaturwissenschaftlichen Fach eines Masterstudiengangs an eineranderen Hochschule anzueignen. Entsprechend der gewähltenLehrveranstaltung werden die fachlichen Kompetenzen vertieft,neue Fertigkeiten erlangt und neues Wissen erschlossen.





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Semester 1



Lehrsprache Deutsch



SWS 4.0





Prüfungsdauer











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Semester 2



Lehrsprache Deutsch



SWS 4.0





Prüfungsdauer











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Semester 1



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer











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Semester 1



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer











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Semester 1



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer











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Semester 1



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer











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Semester 1



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer











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Semester 1



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer











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Veranstaltung M4.40 115100 Freies Technisches Wahlfach der FakultätT1Diese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4


Semester 1



Lehrsprache Deutsch



SWS 2.0





Prüfungsdauer




Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Das Freie technische Wahlfach soll die Studierenden befähigen,sich selbständig und nach Neigung eine fundierte Vertiefung ihrerKenntnisse in einem Hauptstudiumsfach der Fakultät Mechanikund Elektronik anzueignen. Entsprechend der gewähltenLehrveranstaltung werden die fachlichen Kompetenzen vertieft,neue Fertigkeiten erlangt und neues Wissen erschlossen. Eshandelt sich um ein Fach, das eine geeignete Ergänzung derStudieninhalte darstellt, dem DQR Niveau 7 entspricht und nichtbereits durch das Studienprogramm im Masterstudiengangabgedeckt ist.


Das Freie technische Wahlfach soll die Studierenden befähigen,sich selbständig und nach Neigung eine fundierte Vertiefung ihrerKenntnisse in einem Hauptstudiumsfach der Fakultät Mechanikund Elektronik anzueignen. Entsprechend der gewähltenLehrveranstaltung werden die fachlichen Kompetenzen vertieft,neue Fertigkeiten erlangt und neues Wissen erschlossen. Eshandelt sich um ein Fach, das eine geeignete Ergänzung derStudieninhalte darstellt, dem DQR Niveau 7 entspricht und nichtbereits durch das Studienprogramm im Masterstudiengangabgedeckt ist.


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Sonstige Besonderheiten Das Fach muss mit einer Prüfungsleistung abgeschlossenwerden. Dabei sind lehrveranstaltungsübergreifende Prüfungenausgeschlossen.




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Veranstaltung M4.41 115101 Intercultural Study WeekDiese Veranstaltung ist Wahlveranstaltung im Modul M4


Semester 1


Art der Veranstaltung Seminar


Veranstaltungsname (englisch) Intercultural Study Week


SWS 2.0





Prüfungsdauer


Voraussetzungen für die Teilnahme Gute englische Sprachkenntnisse Fachvortrag in englischerSprache halten können

Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Ca. einwöchiger Besuch einer Universität im Ausland oderEmpfang eines ca. einwöchigen Gegenbesuchs inkl. Vorbereitung.

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen • Andere Kulturen besser verstehen können• Verbesserung des Umgangs und der Kommunikation in

fremden Kulturen• Sichereres Auftreten im Ausland• Verbesserung englischer Fachvorträge






Inhalte • Ca. einwöchiger Besuch einer Universität im Ausland oderEmpfang eines ca. einwöchigen Gegenbesuchs

• Direkter, intensiverer Kontakt zu ausländischen Studierenden• Gegenseitige Fachvorträge in englischer Sprache *

Interkulturelles Training


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Modul M5 115200 Projekt


SWS 10.0





Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studierenden sind fähig, sich in ein komplexes Gebiet ausdem Bereich der angewandten Forschung einzuarbeiten. Siesind in der Lage dieses Thema interdisziplinär und arbeitsteilig imTeam mit geeigneten wissenschaftlichen Methoden zu bearbeiten.Sie vertiefen die Kenntnisse für die Abwicklung eines Projektsmit Methoden und Werkzeugen des Projektmanagements. DieBearbeitung soll sich an der im industriellen Umfeld üblichenVorgehensweise bei der Bearbeitung komplexer Themenorientieren.


Anwendung der Kenntnisse, Methoden und Werkzeuge desProjektmanagements

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Studierenden bearbeiten ein Thema interdisziplinär undarbeitsteilig in Teams

Personale Kompetenz: Selbständigkeit selbständige Einarbeitung und Erarbeitung eines komplexenGebietes der angewandten Forschung



Besonderheiten / Verwendbarkeit Das Modul M5 Projekt erstreckt sich über 2 Semester und istVoraussetzung für das Modul M6 Master Thesis. Das Modul istgeeignet, in den Masterstudiengängen der Fakultät Mechanik undElektronik eingesetzt zu werden.




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Veranstaltung M5.1 115201 ProjektarbeitDiese Veranstaltung ist Pflichtveranstaltung im Modul M5


Semester 2



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Project Work


SWS 8.0





Prüfungsdauer



Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Studienbegleitende konstruktive, experimentelle oder theoretischeProjektarbeit mit Abschlusspräsentation







Inhalte Die Inhalte werden vom jeweiligen betreuenden Professorfestgelegt.


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Sonstige Besonderheiten Die Projektarbeiten sind konstruktiver, experimenteller odertheoretischer Art. Die Bearbeitung erfolgt studienbegleitendinnerhalb von ein bis zwei Semestern und soll etwa 250Arbeitsstunden umfassen. Die Betreuung erfolgt ausschließlichdurch einen Professor der Fakultät für Mechanik und Elektronikder Hochschule Heilbronn. Das Thema der Arbeit wird imDialog des Studierenden mit dem Betreuer festgelegt und ergibtsich typischerweise aus aktuellen Forschungsvorhaben. DieStudierenden leisten einen wissenschaftlichen Beitrag zur Lösungder Aufgabe und stellen die Ergebnisse in einer für Fachleuteaus den genannten Gebieten verständlichen, klar gegliedertenAbhandlung und einer Präsentation dar. Die Bearbeitung kannauch im Team erfolgen.

Literatur/Lernquellen Esselborn-Krumbiegel H.: Von der Idee zum Text. Eine Anleitungzum wissenschaftlichen Schreiben, UTB Schöningh, Paderborn-München-Wien-Zürich, 2004 Scholz D.: Diplomarbeitennormgerecht verfassen, Vogel, Würzburg, 2006



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Veranstaltung M5.2 115202 Kolloquium ProjektarbeitDiese Veranstaltung ist Pflichtveranstaltung im Modul M5


Semester 2



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Colloquium


SWS 2.0




Prüfungsart Prüfungsvorleistung durch praktische Arbeit

Prüfungsdauer



Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) • Referate• Hausarbeiten• Coaching-Sitzungen mit dem Dozenten

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen • Selbständiges wissenschaftliches Arbeiten• Präsentation von Ergebnissen






Inhalte • Ausarbeitung eines zum Arbeitsprojekt gehörendenwissenschaftlichen Vortrags

• Mediengestützte, öffentliche Präsentation des Vortrags in freierRede

• Diskussion der wissenschaftlichen Ergebnisse mit Fachleuten



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Literatur/Lernquellen Bernstein, D.: Die Kunst der Präsentation, Campus Verlag,Frankfurt/M., 1999 Franck, N.; Stary, J.: Gekonnt visualisieren.UTB Uni-Taschenbücher Bd.2818, 2006. ISBN 3-8252-2818-5Hertlein, M.: Mind Mapping - Die kreative Arbeitstechnik. RohwohltTaschenbuch, 2001. ISBN 3-499-61190-2



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Modul M6 115300 Masterthesis


SWS 0





Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sollen dieStudierenden

• komplexe Aufgaben der angewandten Forschung mitwissenschaftlichen Methoden des Fachgebietes bearbeiten

• wissenschaftlich fundierte, schriftliche Ausarbeitungen erstellenkönnen.

• eigene Ideen und Ergebnisse gegenüber fachlicher Kritiköffentlich vertreten können.


In der Master-Thesis beweisen die Studierenden, dass sie inder Lage sind, innerhalb einer gegebenen Frist ein technischesProblem mit wissenschaftlichen Methoden zu bearbeiten. DieThesis ist eine konstruktive, experimentelle und/oder theoretischeArbeit, welche schriftlich zu dokumentieren ist.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Studierenden leisten auf wissenschaftlicher Grundlage einenBeitrag zur Lösung einer Aufgabe und stellen die Ergebnisse ineiner für Fachleute verständlichen, klar gegliederten Abhandlungdar.

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die Studierenden sind gefordert, sich selbstständig in einekomplexe Aufgabenstellung in relativ kurzer Zeit einzuarbeiten.Die schriftliche Ausarbeitung ist eigenständig, nur unterVerwendung anzugebender Quellen, zu erstellen.



Besonderheiten / Verwendbarkeit Die Masterthesis kann frühestens nach dem Vorlesungszeitraumdes zweiten Semesters angemeldet werden. Die Anmeldungder Masterthesis bedarf der Zustimmung des Vorsitzenden deszuständigen Prüfungsausschusses.



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Veranstaltung M6.1 115301 Master ThesisDiese Veranstaltung ist Pflichtveranstaltung im Modul M6


Semester 3



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Master Thesis


SWS




Prüfungsart Abschlussarbeit (Masterarbeit)

Prüfungsdauer



Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Anleitung zum wissenschaftlichen Arbeiten. Die Masterthesiswird als eigenständiges Projekt von den Studierenden alswissenschaftliche Abschlussarbeit erstellt. Sie wird in der Regelvon zwei Prüfern bewertet, von denen mindestens einer einehauptamtliche Funktion in der Lehre wahrnimmt.







Inhalte Wissenschaftliche Problemlösung mit Betreuung• Zielsetzung, spezifische Aufgabenstellung des

wissenschaftlichen Vorhabens• Erläuterung der methodischen Vorgehensweise• Zusammenfassung der vorliegenden relevanten Forschung zu

dem gewählten Thema• Bearbeitung der Aufgabenstellung• Ergebnisse mit wissenschaftlich fundierter Bewertung• Diskussion, Schlussfolgerungen mit verständlicher Begründung• Zusammenfassung

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Literatur/Lernquellen Scholz D.: Diplomarbeiten normgerecht verfassen, Vogel,Würzburg, 2006 Esselborn-Krumbiegel H.: Von der Idee zumText. Eine Anleitung zum wissenschaftlichen Schreiben, UTBSchöningh, Paderborn-München-Wien-Zürich, 2004



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Veranstaltung M6.2 115302 Kolloquium Master ThesisDiese Veranstaltung ist Pflichtveranstaltung im Modul M6


Semester 3



Lehrsprache Deutsch

Veranstaltungsname (englisch) Colloquium


SWS 2




Prüfungsart Bitte die korrekte Prüfungsart dem Prüfungsamt mitteilen

Prüfungsdauer



Lehr-/Lernmethoden (Lehrformen) Coaching-Sitzungen mit dem Dozenten, Präsentationen,Kolloquien

Fachkompetenz: Wissen und Verstehen Die Studentinnen und Studenten sollen sich darin verbessern,medienunterstützte, freie Reden über technische Sachverhalteoder Projekte zu halten und sowohl mit Experten als auch mitLaien über diese Projekte diskutieren. Durch die mündlichePrüfungsleistung sollen die Studierenden nachweisen, dasssie die Zusammenhänge des Prüfungsgebietes erkennenund spezielle Fragestellungen in diese Zusammenhängeeinzuordnen vermögen. Hierbei soll die Fähigkeit zu abstraktemund analytischem Denken unter Beweis gestellt werden.


Der Studierende stellt neben seinem Fachwissen unter Beweis,dass Transferleistungen und das Verständnis für Zusammenhängeselbstverständlich sind.

Personale Kompetenz: Sozialkompetenz Die Studierenden stellen die Ergebnisse in einer für Fachleuteverständlichen, klar gegliederten Abhandlung dar.

Personale Kompetenz: Selbständigkeit Die Studierenden verteidigen in Form einer Präsentation undDiskussion vor einem Publikum ihre Abschlussarbeit.


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Inhalte *Aufbau und Ausführung

• Vorbereitung einer Präsentation• Schreiben von Reden• Grundlagen der Kommunikation• Die Zuhörer• Absicht und Aussage• Materialsammlung• Formen der Darstellung• Halten einer Präsentation• Der Anfang• Die Mitte• Der Schluss• Sprache• Die Form der Sprache• Gesprochene Sprache• Das sprachliche Werkzeug• Bilder und Metapher• Stil• Störungen• Vom Text zum Skript• Visuelle Hilfsmittel• Psychologische Aspekte• Die Beziehung des Redners zum Bildmaterial• Der Raum• Die Vortragsweise• So haben Sie sich selbst im Griff• So haben Sie das Publikum im Griff• Der Redner und seine Ausrüstung• Drama und Humor• Proben und technische Durchläufe• Die Generalprobe• Der Tag des Auftritts






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Date post:	06-Mar-2021
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mit Abschluss Master of Engineering (M. Eng ......lineare Abbildungen, Drehmatrizen, Quaternionen)...

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