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M.Sc. Mechatronik(PO 2014)FluidsystemeStand: 01.09.2021

Studienbereich Mechtronik

Modulhandbuch: M.Sc. Mechatronik (PO 2014)Fluidsysteme

Stand: 01.09.2021

Studienbereich MechtronikEmail: [email protected]

I

Inhaltsverzeichnis

1 Grundlagen 11.1 Mikrotechnische Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

Elektromechanische Systeme I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.2 Dynamische Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

Systemdynamik und Regelungstechnik III . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3Höhere Maschinendynamik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

1.3 Weitere Grundlagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6Werkzeuge und Methoden der Produktentwicklung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6Echtzeitanwendungen und Kommunikation mit Microcontrollern und programmierbaren Logikbau-

steinen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8Systemdynamik und Regelungstechnik II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10Digitale Regelungssysteme I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11Modellbildung und Simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

2 Technische und Naturwissenschaftliche Wahlfächer 132.1 Wahlfächer MB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

Aktuatorik in der Prozessautomatisierung verfahrenstechnischer Anlagen . . . . . . . . . . . . . . . . . 13Analyse und Synthese technischer Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15Fluidenergiemaschinen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17Grundlagen der Turbomaschinen und Fluidsysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18Kavitation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20Numerische Strömungssimulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21Rotordynamik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23Technical Operations Research - Optimierung von technischen Systemen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25Werkstoffkunde der Kunststoffe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26Wind-, Wasser- und Wellenkraft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28Mechatronische Systemtechnik II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29Verbrennungskraftmaschinen I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

2.2 Wahlfächer ETiT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32Control of Drives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32Elektromechanische Systeme I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34Fuzzy-Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35Identifikation dynamischer Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36Motor Development for Electrical Drive Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38Robuste Regelung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39Optimal and Predictive Control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

3 ADP / Seminare, Praktika, InfINat 423.1 ADP / Seminare . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

3.1.1 ADP / Seminare . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 423.1.1.1 ADP / Seminare MB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42ADP (6 CP) Fluidsystemtechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42ADP (6 CP) Gasturbinen, Luft- und Raumfahrtantriebe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43ADP (6 CP) Technische Thermodynamik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 443.1.1.2 ADP / Seminare ETiT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45Projektseminar Automatisierungstechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45Projektseminar Regelungstechnik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

II

Praxisorientierte Projektierung elektrischer Antriebe (Antriebstechnik für Elektroautos) . . . . 473.1.1.3 ADP / Seminare Inf . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48Robotik-Projektpraktikum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

3.1.2 Praktika . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50Praktikum Matlab/Simulink II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50Tutorium Fluidenergiemaschinen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51Tutorium Numerische Simulation strömungsmechanischer Probleme . . . . . . . . . . . . . . . . 52Tutorium Pneumatik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53Tutorium Strömungsmechanische Messmethoden im Turbomaschinenlabor . . . . . . . . . . . . 54Tutorium Topologie der Fluidsysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

3.1.3 InfINat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56Optimierung statischer und dynamischer Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56Grundlagen der Robotik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58Elektrische Antriebstechnik für Automobile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59Machine Learning und Deep Learning in der Automatisierungstechnik . . . . . . . . . . . . . . . 60Matrixanalyse und schnelle Algorithmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62Betriebswirtschaft für Ingenieure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64Projektseminar Autonomes Fahren I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65Projektseminar Autonomes Fahren II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67Praktikum Matlab/Simulink II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69Machine Learning und Deep Learning in der Automatisierungstechnik . . . . . . . . . . . . . . . 70C/C++ Programmierpraktikum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72Grundlagen der Robotik für Mechatronik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73Relativistische Elektrodynamik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74Energiewende gestalten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75Robotik-Projektseminar für Mechatronik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77Projektseminar Lernende Roboter für Mechatronik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78Maschinelles Lernen für Robotik & Mechatronik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79Robotik in der Industrie: Grundlagen und Anwendungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80Fundamentals of Reinforcement Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

Inhaltsverzeichnis III

1 Grundlagen

1.1 Mikrotechnische Systeme

ModulnameElektromechanische Systeme I

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-kn-1050 5 CP 150 h 90 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. Mario Kupnik

1 LerninhaltStruktur und Entwurfsmethoden elektromechanischer Systeme bestehend aus mechanischen, akusti-schen, hydraulischen und thermischen Netzwerken, Wandlern zwischen mechanischen und mechanisch-akustischen Netzwerken und elektromechanischen Wandlern. Entwurf und Anwendungen von elektrome-chanischen Wandlern

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseVerstehen, Beschreiben, Berechnen und Anwenden der wichtigsten elektromechanischen Wandler alsSensor- und Aktorprinzipien; Elektrostatische Wandler (z.B. Mikrofone und Beschleunigungssensoren),piezoelektrische Wandler (z.B. Mikromotoren, Mikrosensoren), elektrodynamische Wandler (Lautsprecher,Shaker), piezomagnetische Wandler (z.B. Ultraschallquellen). Entwerfen komplexer elektromechanischerSysteme wie Sensoren und Aktoren und deren Anwendungen unter Verwendung der Netzwerkmethodemit diskreten Bauelementen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeElektrotechnik und Informationstechnik I

4 PrüfungsformModulabschlussprüfung:

• Modulprüfung (Fachprüfung, fakultativ, Standard BWS)

5 BenotungModulabschlussprüfung:

• Modulprüfung (Fachprüfung, fakultativ, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc WI-ETiT, MSc MEC

7 Notenverbesserung nach §25 (2)

8 LiteraturFachbuch: „Elektromechanische Systeme der Mikrotechnik und Mechatronik, Springer 2009, Skript zurVorlesung EMS I, Aufgabensammlung zur Übung EMS 1

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kn-1050-vl Elektromechanische Systeme I

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. Mario Kupnik, Prof. Dr. techn. Dr.h.c. Andreas Binder, M.Sc. OmarBen Dali

Vorlesung 2

1

Kurs-Nr. Kursname18-kn-1050-ue Elektromechanische Systeme I


Übung 2

1.1 Mikrotechnische Systeme 2

1.2 Dynamische Systeme

ModulnameSystemdynamik und Regelungstechnik III

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-ad-2010 4 CP 120 h 75 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Jürgen Adamy

1 LerninhaltBehandelt werden:

• Grundlagen nichtlinearer Systeme,• Grenzzyklen und Stabilitätskriterien,• nichtlineare Regelungen für lineare Regelstrecken,• nichtlineare Regelungen für nichtlineare Regelstrecken,• Beobachter für nichtlineare Regelkreise

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseEin Student kann nach Besuch der Veranstaltung:

• die grundsätzlichen Unterschiede zwischen linearen und nichtlinearen Systemen benennen,• nichtlineare Systeme auf Grenzzyklen hin testen• verschiedene Stabilitätsbegriffe bennen und Ruhelagen auf Stabilität hin untersuchen,• Vor- und Nachteile nichtlinearer Regler für lineare Strecken nennen,• verschiedenen Regleransätze für nichtlineare Systeme nennen und anwenden,• Beobachter für nichtlineare Strecken entwerfen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeSystemdynamik und Regelungstechnik II


• Modulprüfung (Fachprüfung, Klausur, Dauer: 180 min, Standard BWS)


• Modulprüfung (Fachprüfung, Klausur, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc MEC, MSc iST, MSc WI-ETiT, MSc iCE, MSc EPE, MSc CE, MSc Informatik


8 LiteraturAdamy: Systemdynamik und Regelungstechnik III (erhältlich im FG-Sekretariat)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ad-2010-vl Systemdynamik und Regelungstechnik III

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Jürgen Adamy Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-ad-2010-ue Systemdynamik und Regelungstechnik III

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Jürgen Adamy Übung 1

1.2 Dynamische Systeme 3

ModulnameHöhere Maschinendynamik

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus16-25-5060 6 CP 180 h 105 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Bernhard Schweizer

1 LerninhaltEinführung in die Höhere Maschinendynamik.Kinematik des Starrkörpers; Beschreibung der Translation und Rotation räumlicher Bewegungen.Formulierung von Bindungsgleichungen (skleronome, rheonome, holonome und nichtholonome Zwangs-bedingungen); Definition von verallgemeinerten Koordinaten und virtuellen Verschiebungen.Kinematik von Mehrkörpersystemen; baumstrukturierte Systeme und Systeme mit Schleifen; Beschreibungräumlicher Systeme mittels Absolutkoordinaten und mittels Relativkoordinaten.Kinetik von Starrkörpersystemen; Schwerpunktsatz und Drallsatz; Aufstellen von Bewegungsgleichungenin Absolutkoordinaten (Index-3, Index-2 und Index-1 Formulierungen) und in Relativkoordinaten; Prinzipeder Mechanik.Linearisierung von Bewegungsgleichungen; Lösungstheorie für lineare Systeme mit konstanten Koeffizien-ten.Anwendungsbeispiele aus der Fahrzeugtechnik, der Robotik, der Motormechanik, der Getriebetechnik, derRotordynamik, etc.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNachdem die Studierenden die Lerneinheit erfolgreich abgeschlossen haben, sollten sie in der Lage sein:

• Die räumliche Bewegung eines Starrkörpers mathematisch zu beschreiben.• Komplexe Systeme von starren Körpern kinematisch zu beschreiben und deren Bewegungen zu ana-

lysieren.• Die Bewegungsgleichungen für komplexe, ebene und räumliche Systeme mithilfe der Newton-

Eulerschen Gleichungen zu formulieren.• Die Prinzipien der Mechanik anzuwenden, um mit diesen – alternativ zu den Newton-Eulerschen

Gleichungen – Bewegungsdifferentialgleichungen herzuleiten.• Mathematische Modelle von realen Maschinen und Mechanismen zu erstellen, um die Bewegung

der Körper und die auftretenden Belastungen zu berechnen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeTechnische Mechanik I bis III (Statik, Elastomechanik, Dynamik) und Mathematik I bis III empfohlen.


• Modulprüfung (Fachprüfung, Klausur, Standard BWS)Abschlussklausur 150 min



6 Verwendbarkeit des ModulsMaster MPE PflichtWI/MB, Master Mechatronik


8 Literatur


Woernle, C.: „Mehrkörpersysteme“, Springer, 2011.Shabana, A.: „Dynamics of Multibody Systems”, Cambridge University Press, Third Edition, 2010.Haug, E.J.: „Computer-Aided Kinematics and Dynamics of Mechanical Systems“, Allyn and Bacon, 1989.Markert, R.: „Strukturdynamik„, Shaker, 2013.Dresig, H.; Holzweißig, F.: „Maschinendynamik“, 10. Aufla-ge, Springer, 2011.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-98-4094-vl Maschinendynamik

Dozent Lehrform SWSVorlesung 3

Kurs-Nr. Kursname16-98-4094-hü Maschinendynamik - Hörsaalübung

Dozent Lehrform SWSHörsaalübung 2

Kurs-Nr. Kursname16-25-5060-gü Höhere Maschinendynamik - Gruppenübung

Dozent Lehrform SWSGruppenübung 0


1.3 Weitere Grundlagen

ModulnameWerkzeuge und Methoden der Produktentwicklung


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Eckhard Kirchner

1 LerninhaltGrundlagen zur Produktentwicklung und Strukturierung des Entwicklungsprozesses, Aufgabenklärung undAnforderungsliste, Grundlagen der Produktneuentwicklung, Grundlagen des Produktkostenmana-gementsdurch reine Herstellkostensenkung, Wertanalyse und zielkostenorientierte Neuentwicklungen; Entwicklungumweltgerechter Produkte, variantengerechter Produkte und -Strukturen; Grundlagen der Sicherheitstech-nik und Entwicklung sicherheitsgerechter Produkte; Fehler- und Schwachstellenanalyse; Nutzung von Pro-totypen; Entwickeln und Produzieren im globalen Kontext.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach dem Abschluss der Lerneinheit sollten die Studierenden in der Lage sein:

• Entwicklungsaufgaben durch Hinterfragen zu analysieren, um Ziele und Kernprobleme zu erkennensowie Kundenwünsche in Anforderungen zu übersetzen und deren Bedeutung zu beurteilen.

• Die Entwicklungsaufgabe formal in Form einer Anforderungsliste zu beschreiben und dabei zwischenWünschen und Anforderungen zu differenzieren.

• Die Prinzipien, Vorteile und Grenzen des Simultaneous Engineering zu beschreiben und die Bedeu-tung und Wirkungsweise in der Praxis zu erklären.

• Vorgehen und Arbeitsschritte bei der Neuproduktentwicklung zu benennen und zu beschreiben, imRahmen der Erstellung eines Morphologischen Kastens und einer systematische Lösungskombinationanzuwenden, sowie ihre Bedeutung im Rahmen von Innovationsprojekten zu erklären.

• Die TQM-Prinzipien und ihre Umsetzung und Bedeutung im Unternehmen zu erklären sowie dieFMEA als präventive Fehlervermeidungsmethode anzuwenden.

• Die Begriffsdefinitionen für die Entwicklung sicherheitsgerechter Produkte zu differenzieren und zuerklären sowie die Prinzipien der Sicherheitstechnik in ihrer Wirksamkeit für konkrete Aufgabenstel-lungen zu beurteilen und zur Konstruktion verbesserter Lösungen zu transferieren.

• Die Grundlagen zur Entstehung von Kosten im Produktlebenslauf und des Produktkostenmaman-gements sowie dessen wesentliche Strategien zu differenzieren und zu erklären, Kostenstruktu-ren mittels Break-Even-Analyse und Funktionskostenanalyse zu analysieren und aufgabenspezifischStrategien und Maßnahmen zur Erreichung von Kostenzielen zu formulieren und hinsichtlich ihrerReichweite zu bewerten.

• Bedingungen der nachhaltigen Produktentwicklung zu beschreiben und das Vorgehen zur Erstellungvon Ökobilanzen zu erklären.

• Unternehmenssituationen hinsichtlich der angebotenen Produktvielfalt zu analysieren und die Ge-fahr von Komplexitätsfallen zu erkennen und zu erklären.

• Grenzen des Einsatz von Protoypen zu erklären sowie zu bewerten.• Herausforderungen der Entwicklung und Produktion in global agierenden Firmen zu benennen und

Lösungstrategien zu identifizieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeKeine


• Modulprüfung (Fachprüfung, fakultativ, Standard BWS)Schriftl. Prüfung 90 min oder mündliche Prüfung 30 min

5 Benotung

1.3 Weitere Grundlagen 6

Modulabschlussprüfung:• Modulprüfung (Fachprüfung, fakultativ, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsWP Bachelor MPE


8 LiteraturU. Lindemann. Methodische Entwicklung technischer Produkte: Methoden flexibel und situationsgerechtanwenden. VDI-Buch. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2009.G. Pahl;W. Beitz; J. Feldhusen; K.H. Grote. Konstruktionslehre – Grundlagen erfolgreicher Produktentwick-lung, Methoden und Anwendungen. Springer Verlag, Berlin, 2006.E. Kirchner & H. Birkhofer. Werkzeuge und Methoden der Produktentwicklung, Vorlesungsunterlagen despmd, 2018

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-05-5080-vl Werkzeuge und Methoden der Produktentwicklung


Kurs-Nr. Kursname16-05-5080-ue Werkzeuge und Methoden der Produktentwicklung

Dozent Lehrform SWSÜbung 2


ModulnameEchtzeitanwendungen und Kommunikation mit Microcontrollern und programmierbaren Logikbausteinen

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-gt-2040 4 CP 120 h 75 h 1 WiSe/SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Gerd Griepentrog

1 LerninhaltMikrocontroller und FPGAs werden heute vielfältig zur Realisierung von Steuerungs- und Regelungsaufga-ben eingesetzt. Im Falle des Einsatzes in der Antriebstechnik und Leistungselektronik wird mit Hilfe dieserBausteine häufig die Ansteuerung von Wechselrichtern oder DC/DC Wandlern realisiert.In diesem Kontext sind zum einen praktisch immer Echtzeitanforderungen zu erfüllen und zum anderenviele verschiedene Kommunikationsschnittstellen zu bedienen. Das Modul vermittelt das Hintergrundwis-sen und die Kompetenzen, um in diesem Bereich erfolgreich Steuerungs- und Regelungsaufgaben zu reali-sieren.Im Einzelnen werden folgende Inhalte vermittelt:

• Architektur von Mikrocontrollern• Aufbau und Funktion von FPGAs, Werkzeuge und Sprachen zur Programmierung• Typische Peripheriekomponenten in Mikrocontrollern• Capture & Compare, PWM, A/D-Wandler• I2C, SPI, CAN, Ethernet• Programmierung von Mikrocontrollern in C• Peripheriekomponenten• Interruptbehandlung• Echtzeiteigenschaften der Software, Interrupts, Interruptlatenz• Regelung von induktiven Verbrauchern• Schaltungsgrundlagen, Power-MOSFETS, IGBTsNumerische Verfahren für die Berechnung

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende können nach Abschluss des Moduls

• eine digitale Regelungsaufgabe in HW- und SW-Anteile separieren.• HW-Anteile in einer HW-Beschreibungssprache spezifizieren und mit Hilfe eines Mikrocontrollers die

SW-Anteile implementieren.• die Echtzeitfähigkeit ihres Programms bewerten und können obere Grenzen für Reaktionszeiten des

Systems ermitteln.• die entwickelte Lösung mit Hilfe einer Entwicklungsumgebung auf das Zielsystem übertragen und

dort debuggen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeKenntnisse in C-Programmierung (Syntax, Operatoren, Zeigerarithmetik)





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc MEC, MSc ETiT


8 Literatur


Skript, Übungsanleitung und ppt-Folien, alles sowohl als Hard-Copy oder als Download; User Manuals derverwendeten Bausteine und Entwicklungsumgebung

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-gt-2040-vl Echtzeitanwendungen und Kommunikation mit Microcontrollern und programmierba-

ren Logikbausteinen

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Gerd Griepentrog Vorlesung 1

Kurs-Nr. Kursname18-gt-2040-pr Echtzeitanwendungen und Kommunikation mit Microcontrollern und programmierba-

ren Logikbausteinen

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Gerd Griepentrog, Prof. Dr.-Ing. Christian Hochberger Praktikum 2


ModulnameSystemdynamik und Regelungstechnik II

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-ad-1010 7 CP 210 h 135 h 1 SoSe


1 LerninhaltWichtigste behandelte Themenbereiche sind:

• Wurzelortskurvenverfahren (Konstruktion und Anwendung),• Zustandsraumdarstellung linearer Systeme (Systemdarstellung, Zeitlösung, Steuerbarkeit, Beob-

achtbarkeit, Zustandsregler, Beobachter)


• Wurzelortskurven erzeugen und analysieren• das Konzept des Zustandsraumes und dessen Bedeutung für lineare Systeme erklären• die Systemeigenschaften Steuerbarkeit und Beobachtbarkeit benennen und gegebene System dar-

aufhin untersuchen• verschiedenen Reglerentwurfsverfahren im Zustandsraum benennen und anwenden• nichtlineare Systeme um einen Arbeitspunkt linearisieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeSystemdynamik und Regelungstechnik I





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, MSc MEC, MSc iST, MSc WI-ETiT, MSc iCE, MSc EPE, MSc CE, MSc Informatik


8 LiteraturAdamy: Systemdynamik und Regelungstechnik II, Shaker Verlag (erhältlich im FG-Sekretariat)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ad-1010-vl Systemdynamik und Regelungstechnik II


Kurs-Nr. Kursname18-ad-1010-ue Systemdynamik und Regelungstechnik II



ModulnameDigitale Regelungssysteme I

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-ko-2020 4 CP 120 h 75 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Ulrich Konigorski

1 LerninhaltTheoretische Grundlagen von Abtast-Regelungsystemen:Zeitdiskrete Funktionen, Abtast-/Halteglied, z-Transformation, Faltungssumme, z-Übertragungsfunktion,Stabilität von Abtastsystemen, Entwurf zeitdiskreter Regelungen, Diskrete PI-, PD- und PID-Regler,Kompensations- und Deadbeat-Regler, Anti-Windup-Maßnahmen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDer Student erlangt Kenntnisse im Bereich der digitalen Regelungs- und Steuerungstechnik. Er kennt diegrundlegenden Unterschiede zwischen kontinuierlichen und diskreten Regelungssystemen und kann zeit-diskrete Regelungen nach verschiedenen Verfahren analysieren und entwerfen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeHilfreich sind Kenntnisse der Laplace- und Fourier-Transformation sowie der Grundlagen der zeitkontinu-ierlichen Regelungstechnik. Diese Grundlagen werden in der Vorlesung Systemdynamik und Regelungs-technik I angeboten.





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc/MSc Wi-ETiT, MSc ETiT, BSc/MSc CE, MSc MEC, BSc/MSc iST, MSc iCE, MSc Informatik


8 LiteraturSkript Konigorski: „Digitale Regelungssysteme“Ackermann: Äbtastregelung"Aström, Wittenmark: "Computer-controlled Systems"Föllinger: "Lineare Abtastsysteme"Phillips, Nagle: "Digital control systems analysis and design"Unbehauen: "Regelungstechnik 2: Zustandsregelungen, digitale und nichtlineare Regelsysteme"

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ko-2020-vl Digitale Regelungssysteme I

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ulrich Konigorski Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-ko-2020-ue Digitale Regelungssysteme I

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ulrich Konigorski Übung 1


ModulnameModellbildung und Simulation



1 LerninhaltZweck der Modellbildung, Theoretische Modellbildung durch Anwendung physikalischer Grundgesetze,verallgemeinerte Netzwerkanalyse, Modellierung örtlich verteilter Systeme, Modellvereinfachung, Lineari-sierung, Ordnungsreduktion, Digitale Simulation linearer Systeme, Numerische Integrationsverfahren

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden werden in der Lage sein, verschiedene Verfahren zur mathematischen Modellierung dy-namischer Systeme aus unterschiedlichen Anwendungsgebieten anzuwenden. Sie werden die Fähigkeitbesitzen, das dynamische Verhalten der modellierten Systeme digital zu simulieren und die dabei zur Ver-fügung stehenden numerischen Integrationsmethoden gezielt einzusetzen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundkenntnisse der zeitkontinuierlichen und zeitdiskreten Regelungstechnik. Diese Grundlagen werdenin den Vorlesungen „Systemdynamik und Regelungstechnik I und II“ sowie „Digitale Regelungssysteme Iund II“ angeboten.





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc MEC


8 LiteraturSkript Konigorski: „Modellbildung und Simulation“,Lunze: „Regelungstechnik 1 und 2“,Föllinger: „Regelungstechnik: Einführung in die Methoden und ihre Anwendung“

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ko-2010-vl Modellbildung und Simulation

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ulrich Konigorski Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-ko-2010-ue Modellbildung und Simulation

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ulrich Konigorski Übung 1


2 Technische und NaturwissenschaftlicheWahlfächer

2.1 Wahlfächer MB

ModulnameAktuatorik in der Prozessautomatisierung verfahrenstechnischer Anlagen

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus16-10-5190 4 CP 120 h 90 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Peter Pelz

1 LerninhaltProzessautomatisierung; Prozesse und Komponenten der Verfahrenstechnik; Leitsystem und Prozessrege-lung; Pumpen; Sensoren bzw. Messtechnik; Aktoren bzw. Stellgeräte; Regelung und Steuerung; Speicher-programmierbare Steuerungen; Regelstrategien (PID etc.); Normen und Zulassungen (Ex-Schutz, Umwelt,Lärm etc.); Kommunikation im Feld (HART, Feldbusse); Prozessanalyse; Ventilbauarten; Strömungstech-nische Grundlagen; Auslegung von Armaturen; Akustische Aspekte; Stellungsregler; ReglungstechnischesVerhalten bzw. Anforderungen; Anbauteile; Sicherheitsschaltung; Antisurge-Ventile; Drehantriebe für Pum-pen


• Das strömungstechnische und regelungstechnische Zusammenwirken zwischen Leitsystem, Sensorund Aktor auf der Feldebene darzustellen.

• Das Zusammenwirken von Pumpe, Regelarmatur (Aktuator) und Anlagenwiderstand qualitativ undquantitativ zu beschreiben (Pumpenkennlinie, Rohrdruckverlust, Drosselwirkung der Armatur etc.)und dabei die strömungstechnischen Grundlagen anwenden zu können.

• Die Stellkennlinie zu ermitteln sowie den kv-Wert als maßgebliche Drosselkenngröße für inkompres-sible, kompressible sowie zweiphasige Prozessmedien und die richtige Nennweite zu berechnen.

• Kritische Zustände und deren Zusammenhänge mit den Betriebsdaten in Regelarmaturen durch Ka-vitation, Tropfenschlag und Schallemission zu beschreiben und Abhilfemaßnahmen aufzuzählen.

• Den Kraftbedarf für den Stellantrieb zu ermitteln.• Bauarten von Armaturen einschließlich verschiedener Stellantriebsarten sowie Steuer- bzw. Regel-

komponenten mit ihren Vorteilen und Nachteilen zu nennen.• Die regelungstechnischen Zusammenhänge statischer und dynamischer Natur darzustellen und auch

quantitativ zu beschreiben (PID-Regler für Prozess und Ventilstellung, Zeitverhalten und Kurven).• Energetische Zusammenhänge im Fluidssystem qualitativ und quantitativ darzustellen (Drossel- und

Drehzahlregelung getrennt und in Kombination).

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeStrömungstechnik, Strömungslehre, Thermodynamik, Regelungstechnik empfohlen


• Modulprüfung (Fachprüfung, Fachprüfung, Standard BWS)Mündliche Prüfung 45 min


• Modulprüfung (Fachprüfung, Fachprüfung, Gewichtung: 100 %)

13

6 Verwendbarkeit des ModulsWPB Master MPE III (Wahlfächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft)WPB Master PST III (Wahlfächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft)Master Mechatronik


8 LiteraturFolien

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-10-5190-vl Aktuatorik in der Prozessautomatisierung verfahrenstechnischer Anlagen


2.1 Wahlfächer MB 14

ModulnameAnalyse und Synthese technischer Systeme



1 LerninhaltSystemgrenzen und Schnittstellen; Systemanalogien; Formulierung von Funktions- und Prozesszusam-menhängen; Formulierung von Zielen; Festlegung eines Spielfeldes; Modellierung von Komponenten undkomplexen Systemen; Systembeschreibung mittels 0D-Methoden; Erhaltungssätze; Materialgesetze; Zeit-liche und räumliche Granularität; Modellreduktion; Modellvalidierung; Planung numerischer und prak-tischer Versuche; Generisches mechatronisches System; Sicherheitskonzepte für Systeme; Bewertung desSystemaufwands; Ermittlung von Herstellkosten (Investitions- und Betriebskosten); Technisch-ökologisch-ökonomisch-soziale Zusammenhänge; Diskrete und kontinuierliche Optimierungsmethoden


• Prozessfunktionen und –ziele zu erkennen und zu formulieren, aus den Prozessfunktionen notwendi-ge Teilfunktionen abzuleiten, ein Spielfeld von Möglichkeiten zu deren Erfüllung aufzuspannen undEntscheidungen für die geeignetsten Möglichkeiten zu treffen.

• Technische Systeme zu abstrahieren und zu modellieren, den erforderlichen Detaillierungsgrad einerModellierung einzuschätzen, Modelle zu validieren und ggf. zu vereinfachen.

• In einem System die generischen Subfunktionen „Prozess“, “Prozesszustandserfassung”, „Eingriffse-valuation” und „Prozessbeeinflussung“ zuzuordnen und zu designen.

• Technisch-ökologisch-ökonomisch-soziale Zusammenhänge zu erkennen, deren gegenseitige Beein-flussung bewusst wahrzunehmen und im möglichen Rahmen zu gestalten.

• Optimierungsziele zu formulieren, geeignete Optimierungsmethoden auszuwählen und Optimie-rungsstrategien hinsichtlich des bestenfalls erreichbaren Optimierungsergebnisses kritisch zu hin-terfragen.

• Entscheidungs- und Syntheseprobleme in Form von mathematischen Optimierungsmodellen zu for-mulieren.

• Grundlegende mathematische Methoden zur Lösung von Optimierungsmodellen anzuwenden unddie Einsetzbarkeit zur Lösung bestimmter Klassen von Optimierungsmodellen zu beurteilen.



• Modulprüfung (Fachprüfung, Klausur, Standard BWS)Klausur 90 min



6 Verwendbarkeit des ModulsMaster MPE WPB IMaster Mechatronik


8 Literatur


Lernmaterial auf www.fst.tu-darmstadt.deEmpfohlene Bücher:Pahl, Beitz: Konstruktionslehre - Grundlagen erfolgreicher Produktentwicklung, Springer VerlagSuhl, Mellouli: Optimierungssysteme – Modelle, Verfahren, Software, Anwendungen, Springer Verlag

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-98-3034-vl Analyse und Synthese technischer Systeme


Kurs-Nr. Kursname16-98-3034-ue Analyse und Synthese technischer Systeme



ModulnameFluidenergiemaschinen



1 LerninhaltFluidkraft- und Fluidarbeitssysteme; Energiewandlungsprinzipien; Einordnung nach Schnellläufigkeit; De-finition von System- und Modulwirkungsgraden; Isentroper Wirkungsgrad; Cordier-Diagramm; Maschinenmit kleiner und großer Schaufelanzahl; Eulersche Turbinengleichung; Auslegung mittels aerodynamischerEntwurfsmethodik; Wirbelflussmaschine; Skalierung


• Funktion und Aufgabe einer Maschine zu ermitteln.• Einen Maschinentyp mithilfe strömungsmechanischer Kennzahlen auszuwählen.• Die Arbeitsumsetzung innerhalb einer Maschine zu berechnen.• Den Wirkungsgrad eines Systems oder Moduls zu bestimmen.• Strömungsmaschinen entsprechend gegebener Anforderungen auszulegen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeTechnische Strömungslehre, Grundlagen der Turbomaschinen und Fluidsysteme empfohlen


• Modulprüfung (Fachprüfung, Fachprüfung, Standard BWS)Klausur 90 min oder mündliche Prüfung 30 min



6 Verwendbarkeit des ModulsWPB Master MPE II (Kernlehrveranstaltungen aus dem Maschinenbau)WPB Master PST III (Wahlfächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft)


8 LiteraturLernmaterial auf www.fst.tu-darmstadt.de.Empfohlene Bücher:Fister: Fluidenergiemaschinen, Band 1, Springer VerlagFister: Fluidenergiemaschinen, Band 2, Springer Verlag

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-10-5120-vl Fluidenergiemaschinen



http://www.fst.tu-darmstadt.de

ModulnameGrundlagen der Turbomaschinen und Fluidsysteme



1 LerninhaltAnwendung der Erhaltungsgleichungen auf technische Fluidsysteme; Übertragungsverhalten; Linearisie-rung; Nachgiebigkeit; Kompressibilität; Effektive Schallgeschwindigkeit; Zweiphasenströmung; Nachgiebi-ge Rohrleitungen; Luftfeder; Druckspeicher; Widerstandsgesetzte; Darcy Medium; Porosität; Sorptionsvor-gänge; Bingham Medium; Stabilität von Suspensionen; Elektro- und magnetorheologische Flüssigkeiten;Viskoelastische Flüssigkeiten; Hydraulikkolben; Trägheitsverluste; Reibungsverluste; Wirkungsgrad; Insta-tionäre Strömungen; Hydraulische Lager; Virtuelle Massen; Charakteristikenmethode; Resonanzaufladungvon Verbrennungsmotoren; Stoßverluste; Dimensionsanalyse; Fluidenergiemaschinen; Kennlinie; Betriebs-kennlinie; Betriebspunkt; Instabilitäten; Akustik


• Pneumatische und hydraulische Fluidsysteme zu analysieren.• Strömungen durch Ventile, Filter und Dichtungen zu beschreiben.• Das Cordier-Diagramm zu nutzen, um für eine Anlage die energetisch optimale Fluidenergiemaschi-

ne auszuwählen.• Das dynamische Verhalten von Fluidsystemen zu beschreiben.• Die Energieeffizienz und die Robustheit von Fluidsystemen zu analysieren.• Nicht-Newtonsche Materialien in ihrem Temperaturverhalten zu beschreiben.• Kompressible, instationäre Strömungen mittels der linearen Charakteristikenmethode zu beschrei-

ben.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeTechnische Strömungslehre empfohlen





6 Verwendbarkeit des ModulsWP Bachelor MPE


8 LiteraturLernmaterial auf www.fst.tu-darmstadt.de.Empfohlene Bücher:Wylie; Streeter: Fluid Transients in Systems, Prentice Hall.Spurk, Josef: Strömungslehre, Springer Verlag.Betz: Einführung in die Theorie der Strömungsmaschinen, Braun.Brennen: Hydrodynamics of Pumps, Oxford University Press.

Enthaltene Kurse



Kurs-Nr. Kursname16-10-5100-vl Grundlagen der Turbomaschinen und Fluidsysteme


Kurs-Nr. Kursname16-10-5100-ue ENTFALLEN Grundlagen der Turbomaschinen und Fluidsysteme



ModulnameKavitation



1 LerninhaltEinführung; Entstehungsursachen und Formen der Kavitation; Kavitationskeime; Dynamik von Kavita-tionsblasen; Untersuchungen zum Kavitationsbeginn; Fortgeschrittene Kavitation, Stationäre und insta-tionäre Kavitationsvorgänge; Akustische Effekte; Rückwirkungen der Kavitation auf Strömungsvorgänge;Kavitations-Erosion; Dimensionsanalyse; Kavitation bei Pumpen.


• Das Phänomen Kavitation in technischen Systemen (Gleitlager, Strömungsmaschine, Fluidssyteme)zu beschreiben.

• Die physikalischen Zusammenhänge zwischen Kavitation und Kavitationserrosion darzustellen.• Das dynamische Blasenwachstum durch Modellbildung zu beschreiben.• Dimensionsanalytische Methoden bei Kavitationsphänomenen anzuwenden.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeTechnische Strömungslehre empfohlen





6 Verwendbarkeit des ModulsWPB Master MPE III (Wahlfächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft)WPB Master PST III (Wahlfächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft)


8 LiteraturLernmaterial auf www.fst.tu-darmstadt.deEmpfohlene Bücher:Brennen, Christopher E. : Cavitation and Bubble Dynamics, Oxford University Press.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-10-5040-vl Kavitation




ModulnameNumerische Strömungssimulation


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. rer. nat. Michael Schäfer

1 LerninhaltGrundlagen der kontinuumsmechanischen Strömungsmodellierung; numerische Gitter; Gittergenerierung;Finite-Volumen-Verfahren für komplexe Geometrien; Finite-Volumen-Verfahren für inkompressible Strö-mungen; Upwind-Verfahren; Flux-Blending; Druck-Korrektur-Verfahren; Berechnung turbulenter Strömun-gen; statistische Turbulenzmodellierung; k-eps-Modell; Lösung großer dünnbesetzer Gleichungssysteme;ILU-Verfahren; CG-Verfahren; Vorkonditionierung; Mehrgitterverfahren; paralleles Rechnen.


• Die Grundlagen der kontinuumsmechanischen Strömungsmodellierung zu erläutern.• Die Eigenschaften numerischer Gitter zu erklären und Methoden zu deren Generierung anzuwenden.• Finite-Volumen-Verfahren für komplexe Geometrien anzuwenden.• Finite-Volumen-Verfahren auf die Gleichungen für inkompressible Strömungen anzuwenden.• Upwind-Verfahren, Flux-Blending-Verfahren und Druck-Korrektur-Verfahren zu beschreiben und de-

ren Funktionalität zu erläutern.• Die Methoden zur Berechnung turbulenter Strömungen zu beschreiben und die Grundlagen der

statistischen Turbulenzmodellierung zu erklären.• Die wichtigsten Verfahren zur Lösung großer dünnbesetzer linearer und nichtlinearer Gleichungssys-

teme zu erklären und deren Effizienz einzuschätzen.• Die Prinizipien von Mehrgitterverfahren und die Grundlagen des parallelen Rechnens zu beschrei-

ben.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeNumerische Mathematik und Numerische Berechnungsverfahren empfohlen





6 Verwendbarkeit des ModulsWPB Master MPE II (Kernlehrveranstaltungen aus dem Maschinenbau)WPB Master PST III (Fächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft für Papiertechnik)Master Mechatronik


8 LiteraturSchäfer, Numerik im Maschinenbau, Springer, 1999; Übungen im WWW; Schäfer, Numerical Methods inEngineering, Springer, 2006

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-19-5020-vl Numerische Strömungssimulation



Kurs-Nr. Kursname16-19-5020-ue Numerische Strömungssimulation



ModulnameRotordynamik

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus16-25-5020 6 CP 180 h 120 h 1 Jedes 2. Sem.

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. Richard Markert

1 LerninhaltDynamik des starren Rotors; Auswuchten starrer Rotoren; Laval-Welle: äußere und innere Dämpfung, ani-sotrope Lagerung, unrunde Welle, Kreiseleinfluß, Gleitlager, Magnetlager, Fanglager, Riß; Mehrfach besetz-te Welle; Kontinuierliche Welle; Auswuchten elastischer Rotoren: Einflußzahlenmethode, Modale Methode.


• Freie und erzwungene Biegeschwingungen (z.B. infolge Schlag und Unwucht) von Laval- und Mehr-scheibenrotoren sowie von kontinuierlichen Rotoren zu berechnen und deren Stabilitätseigenschaf-ten zu analysieren.

• Die gängigen Auswuchtverfahren zu beschreiben und ihre Eignung für eine Auswuchtaufgabe zubewerten.

• Instationäre Phänomene in der Rotordynamik zu beschreiben und zu nutzen.• Verschiedene Phänomene den Systemeigenschaften (z.B. Dämpfung, Anisotropie, Gewicht, Riss, Gy-

roskopie) zuzuordnen, zu bewerten und abzuschätzen.• Die dynamischen Besonderheiten von verschiedenen Lagerungsarten (Gleitlager, Magnetlager, Fang-

lager etc.) zu beschreiben und damit Rotorsysteme auszulegen.• Phänomene, die bei Gyroskopie oder Anstreifen am Stator auftreten, einzuschätzen, zu nutzen oder

zu vermeiden.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGute Kenntnisse der Technischen Mechanik, der Mathematik und der Strukturdynamik sind empfohlen.


• Modulprüfung (Fachprüfung, mündliche Prüfung, Dauer: 50 min, Standard BWS)Mündliche Prüfung 50 min


• Modulprüfung (Fachprüfung, mündliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsWPB Master MPE II (Kernlehrveranstaltungen aus dem Maschinenbau)WPB Master PST III ( Fächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft für Papiertechnik)


8 LiteraturGasch, R.; Pfützner, H.: Rotordynamik. Springer-Verlag Berlin 1975.Markert, R.: Rotordynamik. Skript zur Vorlesung, 2005.Markert, R.: Strukturdynamik. Shaker Verlag, 2013Die Übungsaufgaben sind im Vorlesungsskript enthalten. Lösungen werden in der Übung bereitgestellt.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-25-5020-vl Rotordynamik



Kurs-Nr. Kursname16-25-5020-ue Rotordynamik



ModulnameTechnical Operations Research - Optimierung von technischen Systemen



1 LerninhaltBegriff und Entwicklung des TOR; Optimierungsmodell; Lineare Optimierung (u.a. Simplex-Algorithmus,Dualität); Graphentheoretische Grundlagen; Lösungsprinzipien der ganzzahligen und kombinatorischenOptimierung; Methoden zur stückweisen Linearisierung und Prinzipien zur nichtlinearen Optimierung;Dynamische Optimierung; Heuristiken und Blackbox-Optimierung; Optimierung unter Unsicherheit; Mul-tikriterielle Optimierung; Modellierungsmethoden für technische Systeme

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNachdem die Studierenden die Lerneinheit erfolgreich abgeschlossen haben, sollten sie in der Lage sein:1.Entscheidungs- und Syntheseprobleme in Form von mathematischen Optimierungsmodellen zu formulie-ren und Lösungen für technische Probleme zu interpretieren.2.Grundlegende mathematische Methoden zur Lösung von Optimierungsmodellen anzuwenden und dieEinsetzbarkeit zur Lösung bestimmter Klassen von Optimierungsmodellen zu beurteilen.3.Software des Operations Research zu entwickeln und zur Optimierung von technischen Systemen anzu-wenden.4.Die Leistungsfähigkeit eingesetzter Optimierungsalgorithmen zu bewerten.5.Methoden bspw. von Fertigungsprozessen zu statischen Systemen und von Fluidsystemen zu Antriebssys-temen zu transferieren.6.Komponenten auf das Funktionsrelevante zu reduzieren.7.Aus physikalisch-technischen Modellen mathematischen Optimierungsmodelle zu generieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeMathematik I + II und Grundlagen der Turbomaschinen und Fluidsysteme empfohlen


• Modulprüfung (Fachprüfung, mündliche Prüfung, Dauer: 30 min, Standard BWS)



6 Verwendbarkeit des Moduls


8 LiteraturLehrmaterial auf www.fst.tu-darmstadt.de

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-10-5250-vl Technical Operations Research - Optimierung von technischen Systemen


Kurs-Nr. Kursname16-10-5250-ue Technical Operations Research - Optimierung von technischen Systemen



ModulnameWerkstoffkunde der Kunststoffe


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. Christina Berger

1 LerninhaltDer werkstoffgerechte Einsatz von Kunststoffen erfordert ein Grundverständnis über die Chemie, die Ver-arbeitung und die Eigenschaften hochpolymerer Werkstoffe. In der Vorlesung soll ein Einblick in folgendeThemengebiete gegeben werden: Grundlagen der Kunststoffchemie, Aufbau hochpolymerer Werkstoffe,Herstellung hochpolymerer Werkstoffe, Eigenschaften der Kunststoffe, Prüfverfahren, Verarbeitung vonKunststoffen.


• Die Verwendung des Werkstoffs Kunststoff in verschiedenen Anwendungen und Branchen zu erklä-ren.

• Die verschiedenen Kunststofftypen nach chemischen und strukturellem Aufbau zu differenzieren.• Das temperaturabhängige Verhalten von Kunststoffen zu erklären.• Die Besonderheit des viskoelastischen Verhaltens bei der Dimensionierung und Festlegung der Ein-

satztemperatur von Bauteilen einzubeziehen.• Bei der Auswahl eines Werkstoffs, Stärken und Schwächen der meist verwendeten Kunststoffe zu

berücksichtigen.• Die Einflüsse aus Rohstoff, Verarbeitung und Dimensionierung auf die Eigenschaften von Kunststoff-

formteilen zu bewerten.• Die mechanischen und thermischen Eigenschaften von Kunststoffen im Vergleich mit anderen Werk-

stoffen einzuschätzen.• Die Einsatzmöglichkeit bzgl. der Umgebungs- und Belastungsbedingungen durch Kenntnis der

Versagensmechanismen von Kunststoffen abzuschätzen.



• Modulprüfung (Fachprüfung, Fachprüfung, Standard BWS)Klausur 60 min



6 Verwendbarkeit des ModulsWPB Master MPE II (Kernlehrveranstaltungen aus dem Maschinenbau)WPB Master PST III (Fächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft für Papiertechnik)


8 LiteraturM. Oechsner, Umdrucke (Folien) der Vorlesung, DarmstadtD. Braun, Kunststoff-Handbuch (mehrbändig), C.Hanser VerlagK. Biederbick, Kunststoffe kurz + bündig, Vogel-VerlagH. Domininghaus, Die Kunststoffe und ihre Eigenschaften, VDI-VerlagG. Menges, Werkstoffkunde der Kunststoffe, Studienbücher, Carl Hanser VerlagH.-J. Sächtling, Kunststoff-Taschenbuch, Carl Hanser

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname16-08-5090-vl Werkstoffkunde der Kunststoffe



ModulnameWind-, Wasser- und Wellenkraft



1 LerninhaltFluidkraft- und Fluidarbeitssysteme; Systemoptimierung vs. Moduloptimierung; Absolutes Maß für Ener-gieumwandlungsprozesse; Betrieb eines Wasserkraftwerkes als Optimierungsaufgabe; Auswahl von Ma-schinen mittels Cordier-Diagramm; Skalierung des Wirkungsgrades; Optimaler Betrieb einer Windkraftan-lage; Auslegung von Windkraftanlagen; Konstruktive Lösungen für Wellenkraftanlagen


• Fluidkraftsysteme hinsichtlich der Energieumwandlung zu beurteilen.• Fluidkraftsysteme zu optimieren und zu skalieren.• Wind-, Wasser- und Wellenkraftanlagen auszulegen.• Methoden der Strukturmechanik, Thermodynamik und Strömungsmechanik auf Fluidkraftsysteme

anzuwenden und konstruktiv und innovativ im gesellschaftlichen Kontext zu diskutieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeTechnische Mechanik und Technische Strömungslehre empfohlen





6 Verwendbarkeit des ModulsWPB Master MPE II (Kernlehrveranstaltungen aus dem Maschinenbau)WPB Master PST III (Wahlfächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft)


8 LiteraturRobert Gasch; Jochen Twele: Windkraftanlagen, Grundlagen, Entwurf, Planung und Betrieb, Verlag Teub-ner.Albert Betz: Einführung in die Theorie der Strömungsmaschinen, Verlag G. Braun Karlsruhe.Peter Pelz: On the upper limit for hydropower in an open channel flow, Article 2011 in: Journal of Hydrau-lic Engineering, URI: http://tubiblio.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/41338.Johannes Falnes: Ocean Vaves and Oscillating Systems, Cambridge University Press.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-10-5220-vl Wind-, Wasser- und Wellenkraft



http://tubiblio.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/41338

ModulnameMechatronische Systemtechnik II


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Stephan Rinderknecht

1 LerninhaltAktorik; Mensch-Maschine-Schnittstelle; Entwicklungsmethodik; Systemintegration.


• Funktionsprinzipien elektromagnetischer, elektrodynamischer und piezoelektrischer Aktoren zu er-klären und diese begründet einsetzen.

• Die Grundprinzipien unterschiedlicher Mensch-Maschine-Schnittstellen anhand von Beispielen zuerklären.

• Methodik und Anforderungen bei der Entwicklung von komplexen mechatronischen Systemen zubeschreiben.

• Mechatronisches Systemdenken zum Zwecke der Systemintegration und Optimierung auf unter-schiedliche Beispiele anzuwenden.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen in Mechatronik, Technischer Mechanik, Elektrotechnik und Regelungstechnik sind erforderlich.


• Modulprüfung (Fachprüfung, mündliche Prüfung, Dauer: 20 min, Standard BWS)Mündliche Prüfung 30 min



6 Verwendbarkeit des ModulsWPB Master MPE II (Kernlehrveranstaltungen aus dem Maschinenbau)WPB Master PST III (Fächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft für Papiertechnik)


8 LiteraturHandouts zur Vorlesung werden im Intranet zum Herunterladen bereitgestellt.Nordmann, R.; Birkhofer, H.: Maschinenelemente und Mechatronik I.Schröder, D.: Elektrische Antriebe - Grundlagen.Bertsche, B.; Naunheimer, H.; Lechner, G.: Fahrzeuggetriebe.Löw, P.; Pabst, R.; Petry, E.: Funktionale Sicherheit in der Praxis.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-24-5030-vl Mechatronische Systeme im Maschinenbau II


Kurs-Nr. Kursname16-24-5030-ue Mechatronische Systeme im Maschinenbau II



ModulnameVerbrennungskraftmaschinen I


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. techn. Christian Beidl

1 LerninhaltAllgemeines: geschichtlicher Rückblick, wirtschaftliche und ökologische Bedeutung, Einteilung der Ver-brennungsmotoren.Grundlagen des motorischen Arbeitsprozesses: Carnot-Prozess, Gleichraumprozess, Gleichdruckprozess,Seiliger-Prozess.Konstruktive Grundlagen: Kurbelwelle, Pleuel, Lagerung, Kolben, Kolbenringe, Kolbenbolzen, Laufbuchse,Zylinderkopfdichtung, Zylinderkopf, Ladungswechsel.Kenngrößen: Mitteldruck, Leistung, Drehmoment, Kraftstoffverbrauch, Wirkungsgrad, Zylinderfüllung,Luftverhältnis, Kinematik des Kurbeltriebs, Verdichtungsverhältnis, Kennfelder, Hauptabmessungen.Kraftstoffe: Chemischer Aufbau, Eigenschaften, Heizwert, Zündverhalten, Herstellung, alternative Kraft-stoffe.Allgemeine Grundlagen der Gemischbildung: Ottomotor, Dieselmotor, Verteilung, Aufbereitung.Gemischbildung beim Ottomotor: Vergaser, elektronische Einspritzung, HCCI (Homogeneous Charge Com-pression Ignition).Zündung beim Ottomotor: Anforderungen, Zündkerze, Zündanlagen, Magnetzündung, Klopfregelung.Gemischbildung beim Dieselmotor: Grundlagen, verschiedene Verfahren, Gemischaufbereitung, Einspritz-systeme.


• Die Funktionsweise und den Aufbau von Verbrennungsmotoren (angefangen vom kleinenModellbau-Zweitakter bis zum Schiffsdieselmotor) zu erklären.

• Die physikalischen Grundlagen von Verbrennungsmotoren zu erklären.• Die notwendigen Kenngrößen zu entwickeln und zur Charakterisierung von Motoren anzuwenden.• Die wirtschaftliche und ökologische Bedeutung von Verbrennungsmaschinen zu erklären.• Die thermodynamischen Grundlagen von Verbrennungsmaschinen bei der Entwicklung neuer An-

triebskonzepte anzuwenden.• Die Grundlagen der Konstruktion von Verbrennungsmaschinen zu beschreiben.• Die Wechselwirkung von Kraftstoff, Gemischbildung und Verbrennung zu analysieren und zu bewer-

ten.• Die Unterschiede in der Gemischbildung und Entflammung bei Ottomotoren und bei Dieselmotoren

zu erklären.• Die Zündung beim Ottomotor zu erklären.



• Modulprüfung (Fachprüfung, Fachprüfung, Standard BWS)Schriftliche oder mündliche Prüfung (wahlweise) [schriftlich: 1 h 30 min; mündlich: 1 h 30 min (pro4er-Gruppe)]



6 Verwendbarkeit des ModulsWP Bachelor MPEBachelor Mechatronik



8 LiteraturVKM I - Skriptum, erhältlich im Sekretariat

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-03-5010-vl Verbrennungskraftmaschinen I



2.2 Wahlfächer ETiT

ModulnameControl of Drives

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-gt-2020 5 CP 150 h 90 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr.-Ing. Gerd Griepentrog

1 LerninhaltRegelstrukturen für Antriebe, Auslegung von Antriebsregelungen , Wechselrichter für geregelte AntriebeRaumzeiger als Grundlage für die Modelle der Drehfeldmaschinen. Bezugssysteme für die Behandlung vonDrehfeldmaschinenRegelungstechnisches Blockschaltbild des Antriebs mit Gleichstrommaschine, Reglerstruktur und Ausle-gung der Ansteuerung von GleichstrommaschinenRegelungstechnisches Blockschaltbild für permanenterregte Synchronmaschine (PMSM), Regelungstech-nisches Blockschaltbild der Asynchronmaschine (ASM); Drehmomentregelung für Drehfeldmaschinen mitlinearerem Regler oder Schaltregler, Feldorientierte Regelung und direkte Momentenregelung bei PMSMund ASM. Modelle/Beobachter für Läuferfluss der ASMDrehzahlregelung von Antrieben, auch schwingungsfähige Last.Winkellage- und Beschleunigungsgeber, Motion Control Problemstellungen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNach aktiver Mitarbeit in Vorlesung sowie selbstständigem Lösen aller Übungsaufgaben vor der jeweiligenÜbungsstunde sollen die Studierenden in der Lage sein1.) die regelungstechnischen Blockschaltbilder der Gleichstrommaschine im Grunddrehzahl- und Feld-schwächbereich zu entwickeln2.) die zu 1.) gehörenden Regelkreise hinsichtlich Struktur und Reglerparaneter auszulegen3.) Raumzeiger in verschieden rotierenden Koordinatensystemen zu anzuwenden4.) die dynamischen Gleichungen der PMSM und der ASM herzuleiten und mit Hilfe des jeweils geeignetrotierendem Koordinatensystem zu vereinfachen und als nichtlineares regelungstechnisches Blockschalt-bild darzustellen.5.) die zu 4.) gehörenden Regelkreise, insbesondere die feldorientierte Regelung hinsichtlich Struktur undReglerparameter auszulegen6.) Aufgrund der vermittelten Systematik auch für nicht behandelte Maschinentypen wie die doppelt ge-speiste ASM entsprechende Herleitungen in der Literatur nachvollziehen zu können.7.) Modelle und Beobachter für den Läuferfluss der ASM in verschiedenen Koordinatensystemen herzulei-ten und die jeweiligen Vor- und Nachteile zu beurteilen8.) Die Regelkreise der überlagerten Drehzahlregelung auch für schwingungsfähige mechanische Lastenauszulegen und zu parametrieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBSc ETiT oder Gleichwertiges, insbes. Regelungstechnik und elektrische Maschinen/Antriebe





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc EPE, MSc MEC, Wi-ETiT


8 Literatur

2.2 Wahlfächer ETiT 32

Skript und Übungsanleitung zum Download in Moodle.Literatur:

• Mohan, Ned: “Electric Drives and Machines”• De Doncker, Rik; et. al.: “Advanced Electrical Drives”• Schröder, Dierk: “Elektrische Antriebe – Regelung von Antriebssystemen”• Leonhard, W.: “Control of Electrical Drives”

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-gt-2020-vl Control of Drives

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Gerd Griepentrog Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-gt-2020-ue Control of Drives

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Gerd Griepentrog, M.Sc. Ivan Kliasheu Übung 2


ModulnameElektromechanische Systeme I

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-kn-1050 5 CP 150 h 90 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. Mario Kupnik

1 LerninhaltStruktur und Entwurfsmethoden elektromechanischer Systeme bestehend aus mechanischen, akusti-schen, hydraulischen und thermischen Netzwerken, Wandlern zwischen mechanischen und mechanisch-akustischen Netzwerken und elektromechanischen Wandlern. Entwurf und Anwendungen von elektrome-chanischen Wandlern

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseVerstehen, Beschreiben, Berechnen und Anwenden der wichtigsten elektromechanischen Wandler alsSensor- und Aktorprinzipien; Elektrostatische Wandler (z.B. Mikrofone und Beschleunigungssensoren),piezoelektrische Wandler (z.B. Mikromotoren, Mikrosensoren), elektrodynamische Wandler (Lautsprecher,Shaker), piezomagnetische Wandler (z.B. Ultraschallquellen). Entwerfen komplexer elektromechanischerSysteme wie Sensoren und Aktoren und deren Anwendungen unter Verwendung der Netzwerkmethodemit diskreten Bauelementen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeElektrotechnik und Informationstechnik I





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc WI-ETiT, MSc MEC


8 LiteraturFachbuch: „Elektromechanische Systeme der Mikrotechnik und Mechatronik, Springer 2009, Skript zurVorlesung EMS I, Aufgabensammlung zur Übung EMS 1

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kn-1050-vl Elektromechanische Systeme I


Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-kn-1050-ue Elektromechanische Systeme I


Übung 2


ModulnameFuzzy-Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen



1 LerninhaltFuzzy-Systeme: Grundlagen, regelbasierte Fuzzy-Logik, Entwurfsverfahren, Entscheidungsfindung, Fuzzy-Regelung, Mustererkennung, Diagnose; Neuronale Netze: Grundlagen, Multilayer-Perzeptrons, Radiale-Basisfunktionen-Netze, Mustererkennung, Identifikation, Regelung, Interpolation und Approximation;Neuro-Fuzzy: Optimierung von Fuzzy-Systemen, datengetriebene Regelgenerierung; Evolutionäre Algo-rithmen: Optimierungsaufgaben, Evolutionsstrategien und deren Anwendung, Genetische Algorithmen undderen Anwendung


• die Elemente und Standardstruktur von Fuzzy- Logik-Systemen, Neuronalen Netzen und Evolutio-nären Algorithmen nennen,

• die Vor- und Nachteile der einzelnen Operatoren, die in diesen Systemen der Computational Intelli-gence vorkommen, in Bezug auf eine Problemlösung benennen,

• erkennen, wann sich die Hilfsmittel der Computational Intelligence zur Problemlösung heranziehenlassen,

• die gelernten Algorithmen in Computerprogramme umsetzen,• die gelernten Standartmethoden erweitern, um neue Probleme zu lösen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc iST, MSc ETiT, MSc MEC, MSc WI-ETiT, MSc iCE, MSc EPE, MSc CE, MSc Informatik


8 LiteraturAdamy : Fuzzy Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen, Shaker Verlag (erhältlich im FG-Sekretariat)www.rtr.tu-darmstadt.de (optionales Material)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ad-2020-vl Fuzzy-Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen


Kurs-Nr. Kursname18-ad-2020-ue Fuzzy-Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen



http://www.rtr.tu-darmstadt.de/

ModulnameIdentifikation dynamischer Systeme

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-ko-2040 4 CP 120 h 75 h 1 WiSe


1 Lerninhalt• Einführung in die Aufstellung von mathematischen Prozessmodellen aus gemessenen Daten• Theoretische und experimentelle Modellbildung dynamischer Systeme• Systemidentifikation mit zeit-kontinuierlichen Signalen:

– Aperiodische Signale

* Fourieranalyse

* Bestimmung charakteristischer Werte (Sprungantwort)

– Periodische Signale

* Frequenzgangmessung

* Korrelationsanalyse

• Systemidentifikation mit zeit-diskreten Signalen– Deterministische and stochastische Signale– Grundlagen der Schätztheorie– Korrelationsanalyse

• Parameterschätzverfahren:– Methode der kleinsten Quadrate– Modellstrukturermittlung– Rekursive Schätzalgorithmen

• Kalman Filter und Erweitertes Kalman Filter• Numerische Methoden• Implementierung unter MatLab Zahlreiche Übungsbeispiele mit echten Messdaten

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten werden in die grundlegenden Verfahren der Signal- und Systemanalyse eingeführt. Außer-dem lernen die Studenten Methoden wie Fourieranalyse, Korrelationsverfahren und Parameterschätzver-fahren kennen. Mit dieser Grundlage können die Studenten die behandelten Methoden beurteilen undanwenden und sind in der Lage, aus gemessenen Daten nicht-parametrische und parametrische Modell zugenerieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen im Bereich der Regelungstechnik werden vorausgesetzt (z.B. Vorlesung „Systemdynamik undRegelungstechnik I“)








8 LiteraturPintelon, R.; Schoukens, J.: System Identification: A Frequency Domain Approach. IEEE Press, New York,2001.Ljung, L.: System Identification: Theory for the user. Prentice Hall information and systems sciences series.Prentice Hall PTR, Upper Saddle River NJ, 2. edition, 1999.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ko-2040-vl Identifikation dynamischer Systeme

Dozent Lehrform SWSDr. Ing. Eric Lenz Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-ko-2040-ue Identifikation dynamischer Systeme

Dozent Lehrform SWSDr. Ing. Eric Lenz Übung 1


ModulnameMotor Development for Electrical Drive Systems

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-bi-2032 4 CP 120 h 75 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr. techn. Dr.h.c. Andreas Binder

1 LerninhaltFor the wide field of the drive technology at low and medium power range from 1 kW up to about 500kW. . . 1 MW the conventional drives and the current trends of developments are explained to the students.Grid operated and inverter-fed induction drives, permanent-magnet synchronous drives with and withoutdamper cage („brushless dc drives“), synchronous and switched reluctance drives and permanent magnetand electrically excited DC servo drives are covered. As a "newcomerïn the electrical machines field, thetransversal flux machines and modular synchronous motors are introduced.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseFor the students who are interested in the fields of design, operation or development of electrical drives intheir future career, the latest knowledge about

• modern computational methods (e.g. finite elements),• advanced materials (e.g. high energy magnets, ceramic bearings),• innovative drive concepts (e.g. transversal flux machines) and• measurement and experiment techniques are imparted.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeCompleted Bachelor of Electrical Engineering or equivalent degrees





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc MEC, nicht MSc EPE


8 LiteraturA detailed script is available for the lecture. In the tutorials design of PM machines, switched reluctancedrives and inverter-fed induction motors are explained.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-bi-2030-vl Motor Development for Electrical Drive Systems

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Andreas Jöckel Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-bi-2030-ue Motor Development for Electrical Drive Systems

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Andreas Jöckel Übung 1


ModulnameRobuste Regelung



1 Lerninhalt• Grundlagen (SVD, Normen, Systemdarstellungen)• Reglerentwurf im Frequenzbereich

– Formulierung von Regelzielen als H2- und Hinf-Optimierungsprobleme– Entwurf von H2- und Hinf-optimalen Reglern

• Robuste Regelung– Unsicherheitsbeschreibung (Additive und multiplikative Unsicherheiten, Multimodellbeschrei-

bungen)– Robustheitsanalyse (Small-Gain-Theorem, mu-Analyse)– Synthese robuster Regler im FrequenzbereichSynthese robuster Regler durch Polbereichsvor-

gabe

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden werden in der Lage sein, Regelungsaufgaben als H2- und H8-Problem zu formulieren,Systemunsicherheiten in geeigneter Form zu beschreiben und einen Reglerentwurf durchzuführen, derrobuste Stabilität und Güte sicherstellt.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeSystemdynamik und Regelungstechnik I und II







8 Literatur• S. Skogestad, I. Postlethwaite, Multivariable Feedback Control,2. Auflage, 2005, Wiley• K. Zhou, Essentials of Robust Control, 1998, Prentice-Hall• O. Föllinger, Regelungstechnik, 11. Auflage, 2013, VDE Verlag

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ko-2140-vl Robuste Regelung

Dozent Lehrform SWSDr. Ing. Eric Lenz Vorlesung 2


ModulnameOptimal and Predictive Control

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-fi-2010 4 CP 120 h 75 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr.-Ing. Rolf Findeisen

1 LerninhaltOptimale Regelungsverfahren, wie die Model Prädiktive Regelung, zählen zu den vielseitigsten, flexibels-ten und am meisten eingesetzten modernen Regelungsmethoden. Ihre Anwendungsbereiche spannen vonder Robotik, über das autonome Fahren, Luftfahrtsystemen, Energiesystemen, chemischen und biotechno-logischen Prozessen bis hin zur Biomedizin genutzt werden. Die Vorlesung bietet eine Einführung in dieGrundlagen der optimalen Regelung mit einem Fokus auf die methodische und theoretische Basis. Danebenwerden Einblicke in die effiziente numerische Lösung der auftretenden Optimierungsprobleme, sowie indie Model Prädiktive Regelung gegeben.Die folgenden Themen sind Inhalt der Vorlesung:

• Anwendungsbeispiele aus verschiedenen Gebieten, wie zum Beispiel der Mechatronik, der Robotik,elektrischen Systemen, chemischen Prozessen, der Ökonomie, sowie der Luft und Raumfahrt

• Einführung in die nichtlinear statische Optimierung• Dynamische Programmierung, Optimalitätsprinzip, Hamilton-Jacobi-Ballmann Gleichung• Pontryaginsches Maximum Prinzip• Optimale Regelung über endliche und unendliche Vorhersagezeiten, LQ optimale Regelung• Numerische Lösungsverfahren für Optimalsteuerungsprobleme• Einführung in die Model Prädiktive Regelung

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden erlernen optimale Regelungs- und Steuerungsprobleme zu formulieren, analysieren undzu lösen. Der Fokus der Vorlesung liegt auf der Vermittlung der Schlüsselideen und Konzepte der optimalenRegelung und Steuerung. Die Studierenden lernen Standard Methoden zur Berechnung und Umsetzungoptimaler Regelungsstrategien kennen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagenvorlesung der Regelungstechnik und Systemtheorie mit Schwerpunkt auf Zustandsraumformu-lierungen





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc etitMSc MECMSc Wi-etitOffen für andere Fachbereiche und Studienrichtungen


8 Literatur


Die Vorlesungsfolien und Notizen werden über das elearning System zur Verfügung gestelltWeitere empfohlene LiteraturOptimal Control

• R. Bellman. Dynamic Programming. Princeton University Press, Princeton, New Jersey, 1957.• L.D. Berkovitz. Optimal Control Theory. Springer-Verlag, New York, 1974.• D.P. Bertsekas. Dynamic Programming and Optimal Control. Athena Scientific Press. 2nd edition,

2000.• L.M. Hocking. Optimal Control. An Introduction to the Theory with Applications. Oxford Applied

Mathematics and Computing Science Series. Oxford University Press, Oxford, 1991.• J.L. Troutmann. Variational Calculus and Optimal Control. Undergraduate Texts in Mathematics.

Springer, 1991.

Optimization• S. Boyd, L. Vandenberghe. Convex Optimization. Cambridge University Press, 2004.• J. Nocedal, S. Wright. Numerical Optimization. Springer, 2006.

Model Predictive Control• J.B. Rawlings, D.Q. Mayne, M. Diehl. Model Predictive Control: Theory and Design, 2009.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-fi-2010-vl Optimal and Predictive Control

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Rolf Findeisen Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-fi-2010-ue Optimal and Predictive Control

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Rolf Findeisen Übung 1


3 ADP / Seminare, Praktika, InfINat

3.1 ADP / Seminare

3.1.1 ADP / Seminare

3.1.1.1 ADP / Seminare MB

ModulnameADP (6 CP) Fluidsystemtechnik

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus16-10-a061 6 CP 180 h 180 h 1 WiSe/SoSe


1 LerninhaltAktuelle Aufgbenstellungen aus dem Fokus der anbietenden Fachgebiete

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten sind in der Lage, im Team komplexe Probleme zu erkennen und zu benennen sowie mög-liche Lösungen zu finden und zu bewerten. Sie beherrschen die Grundzüge der genauen Arbeits- undZeitplanung bei komplexen Aufgaben und übernehmen Leitungsaufgaben eines Teams. Sie erwerben dieFertigkeiten, zwischen divergierenden Standpunkten zu vermitteln und erkennen die Notwendigkeit vonKompromissen sowohl in zwischenmenschlichen Beziehungen als auch beim Lösen ingenieurtypischer Pro-bleme.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeMögliche Voraussetzungen werden vom anbietenden Fachgebiet bei der Aufgabenstellung angegeben.


• Modulprüfung (Fachprüfung, Fachprüfung, Standard BWS)





8 Literaturabhängig vom Projekt; wird vom Fachgebiet bekannt gegeben

Enthaltene Kurse

42

ModulnameADP (6 CP) Gasturbinen, Luft- und Raumfahrtantriebe


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Heinz-Peter Schiffer











Enthaltene Kurse

3.1 ADP / Seminare 43

ModulnameADP (6 CP) Technische Thermodynamik


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Peter Christian Stephan











Enthaltene Kurse


3.1.1.2 ADP / Seminare ETiT

ModulnameProjektseminar Automatisierungstechnik



1 LerninhaltIn einer kleinen Projektgruppe unter der Anleitung eines wissenschaftlichen Mitarbeiters werden individu-elle, kleine Projekte aus dem Themenbereich der Automatisierungstechnik bearbeitet. ProjektbegleitendeSchulungen über 1. Teamarbeit und Projektmanagement, 2. Professionelle Vortragstechnik und 3. Wissen-schaftliches Schreiben sind in den Kurs integriert; die Teilnahme an den Schulungen ist Pflicht.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseEin Student kann nach Besuch der Veranstaltung: 1. ein kleines Projekt planen, 2. ein Projekt innerhalbder Projektgruppe organisieren, 3. im Rahmen einer wissenschaftlichen Arbeit recherchieren, 4. eigeneIdeen zur Lösung der anstehenden Probleme in dem Projekt entwickeln, 5. Die Ergebnisse in Form eineswissenschaftlichen Textes zusammenfassen und 6. die Ergebnisse in einem Vortrag präsentieren.



• Modulprüfung (Studienleistung, mündliche Prüfung, Dauer: 30 min, Standard BWS)


• Modulprüfung (Studienleistung, mündliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc MEC, MSc iST, MSc WI-ETiT, MSc iCE, MSc EPE, MSc CE, MSc Informatik


8 LiteraturSchulungsmaterial

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ad-2080-pj Projektseminar Automatisierungstechnik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Jürgen Adamy Projektseminar 4


ModulnameProjektseminar Regelungstechnik



1 LerninhaltUnterschiedliche Projekte aus dem Gebiet der Regelungstechnik werden in Projektgruppen (je nach Aufga-benstellung 2 bis 4 Studierende) bearbeitet und von Mitarbeitern des Instituts betreut.Die Projekte deckenschwerpunktmäßig folgende Themenbereiche ab:

• Modellierung, Analyse und Entwurf von Mehrgrößenregelungen• Modellierung, Analyse und Entwurf örtlich verteilter Systeme• Entwurf robuster Regelungen• Systemanalyse, Überwachung und Fehlerdiagnose• Modellbildung und Identifikation

Exemplarische Anwendungsgebiete sind Werkzeugmaschinen, Produktions-anlagen, Betriebsfestigkeits-prüfstände, verfahrenstechnische Prozesse, Kraftfahrzeuge.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden kennen nach Abschluss des Projektseminars die einzelnen Schritte bei der Bearbeitungeines regelungstechnischen Projekts. Dies umfasst insbesondere die Erstellung einer Systemspezifikation so-wie die kritische Diskussion und systematische Auswahl geeigneter regelungstechnischer Lösungskonzepteund deren konkrete technische Umsetzung. Dabei lernen die Studierenden die praktische Anwendung derin der Vorlesung „Systemdynamik und Regelungstechnik I“ vermittelten regelungstechnischen Methodenauf reale Problemstellungen. Die Studierenden sollen mit diesem Projektseminar aber auch dazu angelei-tet werden, ihre Professional Skills weiter auszuprägen und zu schärfen. Zu den Professional Skills zählendabei Aspekte wie Teamwork, Präsentationstechniken und die systematische Recherche von Informationen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeVorlesung „Systemdynamik und Regelungstechnik I“


• Modulprüfung (Studienleistung, fakultativ, Standard BWS)


• Modulprüfung (Studienleistung, fakultativ, Gewichtung: 100 %)



8 LiteraturUnterlagen werden am Anfang verteilt (z.B. Anleitung zur Erstellung von schriftlichen Arbeiten etc.)

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ko-2090-pj Projektseminar Regelungstechnik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ulrich Konigorski Projektseminar 4


ModulnamePraxisorientierte Projektierung elektrischer Antriebe (Antriebstechnik für Elektroautos)

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-bi-2120 5 CP 150 h 120 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. techn. Dr.h.c. Andreas Binder

1 LerninhaltInhalt des Vortragsteils: Mono- und Hybridkonzepte - Antriebsmotoren - Hybridstrategien - ElektrischeMaschinen (GSM, ASM, SRM, PSM) - Antriebskonzepte - Fahrdynamik – EnergiespeicherInhalt der Seminararbeit: - Simulation eines Straßenfahrzeuges mit elektrischem Antriebsstrang - Gege-benenfalls Vergleich der Rechnung mit Messergebnissen - Präsentation der Seminararbeit

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseKenntnisse der grundlegenden Auslegungsverfahren für E-Antriebe in Hybrid- und Elektroautomobilen

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeBachelor-Abschluss Elektrotechnik oder Mechatronik, Ëlektrische Maschinen und Antriebeünd „Leistungs-elektronikëmpfohlen





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSc MEC, MSc EPE, MSc WI-ETiT


8 LiteraturVortragsskriptum Binder,A.: Elektrische Maschinen und Antriebe 1, TUD (Institut für elektr. Energiewand-lung)Mitschke, M.: Dynamik der Kraftfahrzeuge, Springer Verlag Berlin

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-bi-2120-se Praxisorientierte Projektierung elektrischer Antriebe (Antriebstechnik für Elektroautos)

Dozent Lehrform SWSProf. Harald Neudorfer Seminar 2


3.1.1.3 ADP / Seminare Inf

ModulnameRobotik-Projektpraktikum


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. rer. nat. Oskar von Stryk

1 Lerninhalt- selbständige Bearbeitung einer konkreten Aufgabenstellung aus der Entwicklung und Anwendung mo-derner Robotersysteme unter Anleitung und (nach Möglichkeit) in einem Team von Entwicklern- Erarbeitung eines Lösungsvorschlags und dessen Umsetzung- Anwendung und Evaluierung anhand von Roboterexperimenten oder -simulationen- Dokumentation von Aufgabenstellung, Vorgehensweise, Implementierung und Ergebnissen in einem Ab-schlussbericht und Durchführung einer Abschlusspräsentation

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDurch erfolgreiche Teilnahme erwerben Studierende vertiefte Kenntnisse in ausgewählten Bereichen undTeilsystemen moderner Robotersysteme sowie vertiefte Fähigkeiten zu deren Entwicklung, Implementie-rung und experimentellen Evaluation. Sie trainieren Präsentationsfähigkeiten und (nach Möglichkeit) Fä-higkeit zur Arbeit in einem Team.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahme- grundlegende Fachkenntnisse und methodische Fähigkeiten in der Robotik, wie diese durch die Lehrver-anstaltung “Grundlagen der Robotik” vermittelt werden- spezifische Programmierkenntnisse je nach Aufgabenstellung

4 PrüfungsformBausteinbegleitende Prüfung:

• [20-00-0248-pp] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)

5 BenotungBausteinbegleitende Prüfung:

• [20-00-0248-pp] (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsB.Sc. InformatikM.Sc. InformatikB.Sc. Computational EngineeringM.Sc. Computational EngineeringM.Sc. WirtschaftsinformatikB.Sc. Psychologie in ITJoint B.A. InformatikB.Sc. Sportwissenschaft und InformatikM.Sc. Sportwissenschaft und InformatikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderen Studiengängen verwendet werden.


8 Literatur

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname20-00-0248-pp Robotik-Projektpraktikum

Dozent Lehrform SWSProjekt 6


3.1.2 Praktika

ModulnamePraktikum Matlab/Simulink II

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-ko-2070 4 CP 120 h 60 h 1 WiSe/SoSe


1 LerninhaltDas Praktikum ist in die zwei Teile Simulink und Regelungstechnik II aufgeteilt. Im ersten Teil werdendie Bedienkonzepte sowie die Modellbildung und Simulation mit Simulink vorgestellt und deren Einsatz-möglichkeiten an Beispielen aus verschiedenen Anwendungsgebieten geübt. Im zweiten Abschnitt wirddieses Wissen dann genutzt, um selbständig verschiedene regelungstechnische Aufgaben im Bereich derSimulation und des Reglerentwurfs rechnergestützt zu bearbeiten.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDer Studierenden werden in der Lage sein, selbständig mit dem Tool Matlab/Simulink umzugehen unddamit Aufgaben aus dem Bereich der Regelungstechnik und numerischen Simulation zu bearbeiten. Siewerden die Methoden der Control System Toolbox sowie die grundlegenden Konzepte der Simulationsum-gebung Simulink kennengelernt haben und das in den Vorlesungen „Systemdynamik und RegelungstechnikI und II“ sowie „Modellbildung und Simulation“ erworbene Wissen praktisch anwenden können.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDas Praktikum sollte parallel oder nach den Vorlesungen „Systemdynamik und Regelungstechnik II“ sowie„Modellbildung und Simulation“ besucht werden.





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSC MEC


8 LiteraturSkript zum Praktikum im FG-Sekretariat erhältlich

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ko-2070-pr Praktikum Matlab/Simulink II

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ulrich Konigorski, M.Sc. Marcel Bonnert Praktikum 4


ModulnameTutorium Fluidenergiemaschinen



1 LerninhaltDurchführung, Auswertung und Dokumentation von experimentellen Versuchen an verschiedenen Artenvon Fluidenergiemaschinen mithilfe unterschiedlicher Messverfahren und –einrichtungen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden gewinnen Erfahrung mit der Durchführung von experimentellen Untersuchungen anverschiedenen Arten von Fluidenergiemaschinen. Sie können geeignete Messaufnehmer auswählen undkalibrieren und deren Messunsicherheit abschätzen. Sie können die aufgenommenen Messdaten auswertenund in geeigneter Form darstellen und die durchgeführten Versuche dokumentieren.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagen der Turbomaschinen und Fluidsysteme







8 LiteraturLernmaterial auf www.fst.tu-darmstadt.de

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-10-5150-tt Tutorium Fluidenergiemaschinen

Dozent Lehrform SWSTutorium 0


ModulnameTutorium Numerische Simulation strömungsmechanischer Probleme


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. rer. nat. Michael Schäfer

1 LerninhaltNutzung der CFD-Software STAR CD. Gittererzeugung für Strömungsprobleme. Berechnung praktischerlaminarer und turbulenter Strömungsprobleme. Ergebnisauswertung und Fehlerabschätzung. Dokumenta-tion der Ergebnisse.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden kennen den Umgang mit dem Strömungssimulationsprogramm STAR-CD für die Anwen-dung auf praktische technische Strömungsprobleme. Sie können numerische Gitter erzeugen. Sie kennendie Unterschiede in der Behandlung von laminaren und turbulenten Strömungen. Sie wissen, wie zusätz-lich Wärmetransportphänomene berücksichtigt werden können. Sie können die Berechnungsergebnisseauswerten, analysieren und deren Qualität einschätzen. Sie können die Ergebnisse in einem Bericht zu-sammenfassen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeNumerische Strömungssimulation







8 LiteraturAufgabenbeschreibung im WWW unter www.fnb.tu-darmstadt.de

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-19-5060-tt Tutorium Numerische Simulation strömungsmechanischer Probleme



ModulnameTutorium Pneumatik

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus16-10-5200 4 CP 120 h 120 h 1 WiSe/SoSe


1 Lerninhalteinpflegen !!

2 Qualifikationsziele / Lernergebnisse








8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-10-5200-tt Tutorium Pneumatik I



ModulnameTutorium Strömungsmechanische Messmethoden im Turbomaschinenlabor


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Heinz-Peter Schiffer

1 LerninhaltExperimente an ausgewählten Komponenten; Anwendung moderner Meßtechnik; Datenerfassung und Aus-wertung

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseBei diesem Tutorium hat der Student die wesentlichen Messmethoden bei thermischen Turbomaschinenkennen gelernt und kann die den Messmethoden zugrunde liegenden Verfahren erklären. Ihm sind die Pro-bleme und Fehler die beim Messen auftreten können bewusst. Während der Veranstaltung hat der StudentLabormessmethoden angewendet, Fehlerbetrachtungen durchgeführt und elektronische Messdatenerfas-sunganlagen bedient, so dass er nun deren Funktionsweise kennt. Die Auswertung und Darstellung vonMessergebnissen hat er praktiziert. Der Student ist nun in der Lage, eine Messkette in der Strömungsmess-technik zu verstehen und zielgerichtet zur Lösung einer Messaufgabe im Turbomaschinenlabor anzuwen-den.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlagenkenntnisse in Thermodynamik und Strömungslehre (hier insbesondere kompressible Strö-mung) sind erforderlich, Flugantriebe, Thermische Turbomaschinen







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-04-5030-tt Tutorium Strömungsmechanische Messmethoden im Turbomaschinenlabor



ModulnameTutorium Topologie der Fluidsysteme

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus16-10-5240 4 CP 120 h 120 h 1 WiSe/SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Dr.-Ing. Jörg Kiesbauer

1 Lerninhaltfehlt noch !

2 Qualifikationsziele / Lernergebnisse








8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-10-5240-tt Tutorium Topologie der Fluidsysteme



3.1.3 InfINat

Alle Module aus den Wahlfächern im Wahlbereich MB und ETiTAlle Module aus dem Bereich ADP und Seminare aus Maschinenbau sowie die Projektseminare aus dem BereichADP und Seminare aus Elektrotechnik und Informationstechnik

ModulnameOptimierung statischer und dynamischer Systeme


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. rer. nat. Oskar von Stryk

1 LerninhaltOptimierung statischer Systeme:- nichtlineare Optimierung ohne und mit Nebenbedingungen, notwendige Bedingungen- numerische Newton-Typ- und SQP-Verfahren- nichtlineare kleinste Quadrate- gradientenfreie Optimierungsverfahren- praktische Aspekte wie Problemformulierung, Approximation von Ableitungen, Verfahrensparameter, Be-wertung einer berechneten LösungOptimierung dynamischer Systeme:- Parameteroptimierungs- und Schätzprobleme- optimale Steuerungsprobleme- Maximumprinzip und notwendige Bedingungen- numerische Verfahren zur Berechnung optimaler Trajektorien- optimale Rückkopplungssteuerung- linear-quadratischer RegulatorAnwendungen und Fallstudien aus den Ingenieurwissenschaften und der RobotikTheoretische und praktische Übungen sowie Programmieraufgaben zur Vertiefung der Fachkenntnisse undmethodischen Fähigkeiten

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende besitzen nach erfolgreicher Teilnahme grundlegende Kenntnisse und methodische Fähigkeitender Konzepte und Berechnungsverfahren der Optimierung statischer und dynamischer Systeme und derenAnwendungen bei Optimierungsaufgaben in den Ingenieurwissenschaften.

3 Empfohlene Voraussetzung für die Teilnahmegrundlegende mathematische Kenntnisse und Fähigkeiten in Linearer Algebra, Analysis mehrerer Verän-derlicher und Grundlagen gewöhnlicher Differentialgleichungen


• [20-00-0186-iv] (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)


• [20-00-0186-iv] (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)



B.Sc. InformatikM.Sc. InformatikB.Sc. Computational EngineeringM.Sc. Computational EngineeringM.Sc. WirtschaftsinformatikB.Sc. Psychologie in ITJoint B.A. InformatikB.Sc. Sportwissenschaft und InformatikM.Sc. Sportwissenschaft und InformatikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderen Studiengängen verwendet werden.

7 Notenverbesserung nach §25 (2)In dieser Vorlesung findet eine Anrechnung von vorlesungsbegleitenden Leistungen statt, die lt. §25 (2)der 5. Novelle der APB und den vom FB 20 am 30.3.2017 beschlossenen Anrechnungsregeln zu einerNotenverbesserung um bis zu 1.0 führen kann.

8 Literatur- vorlesungsbegleitende Folienzu einzelnen Themen der Lehrveranstaltung:- J. Nocedal, S.J. Wright: Numerical Optimization, Springer- C.T. Kelley: Iterative Methods for Optimization, SIAM Frontiers in Applied Mathematics- L.M. Rios, N.V. Sahinidis: Derivative-free optimization: a review of algorithms and comparison of softwareimplementations, Journal of Global Optimization (2013) 56:1247-1293- A.E. Bryson, Y.-C. Ho: Applied Optimal Control: Optimization, Estimation and Control, CRC Press- J.T. Betts: Practical Methods for Optimal Control and Estimation Using Nonlinear Programming, SIAMAdvances in Design and Control

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0186-iv Optimierung statischer und dynamischer Systeme

Dozent Lehrform SWSIntegrierte Ver-anstaltung

6


ModulnameGrundlagen der Robotik


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. rer. nat. Oskar von Stryk

1 LerninhaltDie Lehrveranstaltung behandelt räumliche Darstellungen und Transformationen, Manipulatorkinematik,Fahrzeugkinematik, kinematische Geschwindigkeit, Jacobi-Matrix, Roboterdynamik, Robotersensoren und-antriebe, Roboterregelungen, Bahnplanung, Lokalisierung und Navigation mobiler Roboter, Roboterauto-nomie und Roboterentwicklung.Theoretische und praktische Übungen sowie Programmieraufgaben dienen zur Vertiefung der Lehrinhalte.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende besitzen nach erfolgreicher Teilnahme die für grundlegende Untersuchungen und ingenieur-wissenschaftliche Entwicklungen in der Robotik notwendigen grundlegenden Fachkenntnisse und methodi-schen Fähigkeiten im Bereich der Modellierung, Kinematik, Dynamik, Regelung, Bahnplanung, Navigation,Wahrnehmung und Autonomie von Robotern.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen werden mathematische Grundkenntnisse und -fähigkeiten in Linearer Algebra, Analysis mehre-rer Veränderlicher und Grundlagen gewöhnlicher Differentialgleichungen.





6 Verwendbarkeit des ModulsB.Sc. InformatikM.Sc. InformatikB.Sc. Computational EngineeringM.Sc. Computational EngineeringM.Sc. WirtschaftsinformatikB.Sc. Psychologie in ITJoint B.A. InformatikB.Sc. Sportwissenschaft und InformatikM.Sc. Sportwissenschaft und InformatikKann im Rahmen fachübergreifender Angebote auch in anderen Studiengängen verwendet werden.

7 Notenverbesserung nach §25 (2)In dieser Vorlesung findet eine Anrechnung von vorlesungsbegleitenden Leistungen statt, die lt. §25 (2)der 5. Novelle der APB und den vom FB 20 am 30.3.2017 beschlossenen Anrechnungsregeln zu einerNotenverbesserung um bis zu 1.0 führen kann.

8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-0735-iv Grundlagen der Robotik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Oskar von Stryk Integrierte Ver-

anstaltung6


ModulnameElektrische Antriebstechnik für Automobile

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-bi-2150 4 CP 120 h 75 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr. techn. Dr.h.c. Andreas Binder

1 LerninhaltThis course introduces the students to the different design aspects of electric drives used in automotiveapplications, comprising both high power density high speed traction and small mass produced auxiliarydrives. Since the target audience comprises students from different degree programmes, the course firstreviews basics of electromagnetic power conversion principles and design principles of PM based machines.The discussion of the electric drives themselves comprises the various facets of their design as part of acomplex system, such as operating requirements, configurations, material choices, parasitic effects andtheir mitigation, electric and thermal stress, as well as manufacturing related questions, notably as theyaffect the design of the mass produced auxiliary drives.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseAt the end of the course, the students will know about design principles of PM based machines, electricdrives: topologies, operating areas, dynamic performance and configuration of traction drives for hybridcars and electric vehicles as they apply to electric drives for cars. In addition to traction drives, they willalso be familiar with auxiliary drives used in cars. They will understand the parasitic effects of inverterinduced bearing currents, the insulation material used for the electric winding and the winding stress atinverter supply. They will be familiar with the different cooling principles and thermal modelling, as well asthe thermal aspects of the integration into the car. They will also know about the main failure modes thatmay occur with electric drives used for cars, the different lamination sheets used and their manufacturing.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeAbgeschlossenes Bachelorstudium in Elektrotechnik oder äquivalenter Abschluss.







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-bi-2150-vl Elektrische Antriebstechnik für Automobile

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. Annette Mütze Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-bi-2150-ue Elektrische Antriebstechnik für Automobile

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. Annette Mütze Übung 1


ModulnameMachine Learning und Deep Learning in der Automatisierungstechnik



1 Lerninhalt• Konzepte des Machine Learning• Lineare Verfahren• Support Vector Machines• Bäume und Ensembles• Training und Bewertung• Unüberwachtes Lernen• Neuronale Netze und Deep Learning• Faltende Neuronale Netze (CNNs)• CNN-Anwendungen• Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende erhalten einen breiten und praxisnahen Überblick über das Gebiet des maschinellen Lernens.Es werden zunächst die wichtigsten Algorithmen-Klassen des überwachten und unüberwachten Lernensbesprochen. Danach befasst sich die Veranstaltung mit tiefen neuronalen Netzen, die viele aktuelle Anwen-dungen der Bild- und Signalverarbeitung ermöglichen. Die grundlegenden Eigenschaften aller Algorithmenwerden erarbeitet und anhand von Programmbeispielen demonstriert. Studierende sind danach in der La-ge, die Verfahren zu beurteilen und auf praktische Aufgabenstellungen anzuwenden.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlegende Kenntnisse in linearer Algebra und StatistikWünschenswert: Vorlesung „Fuzzy-Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen“


• Modulprüfung (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Dauer: 90 min, Standard BWS)Die Prüfung erfolgt durch eine Klausur (Dauer: 90 Min.). Falls absehbar ist, dass sich weniger als 7 Studie-rende anmelden, erfolgt die Prüfung mündlich (Dauer: 30 Min.). Die Art der Prüfung wird zu Beginn derLehrveranstaltung bekannt gegeben.


• Modulprüfung (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)

6 Verwendbarkeit des ModulsMSc etit, MSc WI-etit, MSc MEC


8 Literatur• T. Hastie et al.: The Elements of Statistical Learning. 2. Aufl., Springer, 2008• I. Goodfellow et al.: Deep Learning. MIT Press, 2016• A. Géron: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow. 2. Aufl., O’Reilly,

2019

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname18-ad-2100-vl Machine Learning und Deep Learning in der Automatisierungstechnik

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Michael Vogt Vorlesung 2


ModulnameMatrixanalyse und schnelle Algorithmen

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-pe-2070 6 CP 180 h 120 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr.-Ing. Marius Pesavento

1 LerninhaltIn dieser Vorlesung werden die Grundlagen der Matrixanalyse und der Matrizenrechnung vermit-telt, wel-che in vielfältigen technischen Bereichen wie z.B. dem Maschinellen Lernen, dem Ma-schinellen Sehen,der Regelungstechnik, der Signal- und Bildverarbeitung, der Kommunikations-technik, der Netzwerktech-nik und der Optimierungstheorie, von fundamentaler Bedeutung sind. Neben den grundlegenden theore-tischen Eigenschaften von Matrizen legt dieser Kurs besonderes Augenmerk auf schnelle Algorithmen zurBerechnungen von Matrizen. Darüber hinaus werden die Themen anhand von vielen Anwendungsbeispie-len aus den oben genannten Bereichen erör-tert. Dies beinhaltet die Analyse sozialer Netze, die Bildanalyseund Bildgebende Verfahren der Medizintechnik, die Analyse und Optimierung von Kommunikationsnetzenund das maschinelle Lesen.Themenübersicht: (i) Grundlegende Konzepte der Matrixanalyse, Unterräume, Normen, (ii) Lineare kleins-te Quadrate (iii) Eigenwertzerlegung, Singulärwertzerlegung, Positive Semidefinite Matrizen, (iv) LineareGleichungssysteme, LU Zerlegung, Cholesky Zerlegung (v) Pseudo-inverse Matrizen, QR Zerlegung (vi)(fortgeschrittene) Tensor Zerlegung, (fortgeschrittene) Matixanalyse, Compressive Sensing, StrukturierteMatrizenfaktorisierung

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten lernen fortgeschrittene Themen der Matrix Analyse und die damit verbunden Algorithmenauf fortgeschrittenem Niveau

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundkenntnisse in der linearen Algebra







8 Literatur*Gene H. Golub and Charles F. van Loan, Matrix Computations (Fourth Edition), John Hopkins UniversityPress, 2013.*Roger A. Horn and Charles R. Johnson, Matrix Analysis (Second Edition), Cambridge University Press,2012.*Jan R. Magnus and Heinz Neudecker, Matrix Differential Calculus with Applications in Statistics andEconometrics (Third Edition), John Wiley and Sons, New York, 2007.*Giuseppe Calaore and Laurent El Ghaoui, Optimization Models, Cambridge University Press, 2014.*ECE 712 Course Notes by Prof. Jim Reilly, McMaster University, Canada (friendly notes for engineers)http://www.ece.mcmaster.ca/faculty/reilly/ece712/course_notes.htm

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname18-pe-2070-vl Matrixanalyse und schnelle Algorithmen

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Marius Pesavento Vorlesung 3

Kurs-Nr. Kursname18-pe-2070-ue Matrixanalyse und schnelle Algorithmen

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Marius Pesavento Übung 1


ModulnameBetriebswirtschaft für Ingenieure


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Joachim Metternich

1 LerninhaltDiese Vorlesung soll zukünftigen Ingenieurinnen und Ingenieuren grundlegende betriebswirtschaftlicheKenntnisse vermittelt. Hierzu gehören die Grundlagen der Buchführung und des Jahresabschlusses, derKostenrechnung und der Wirtschaftlichkeitsrechnung. Anschließend werden die relevantesten Aspekte derBereiche Personalwirtschaft, Beschaffungswirtschaft, Logistik, Marketing und Strategisches Managementbeleuchtet. Damit sollen die Studentinnen und Studenten für einen erfolgreichen Einstieg ins Berufsle-ben und insbesondere auch auf ein wirtschaftliches Gestalten ihrer Innovationen vorbereitet werden. DieVorlesung ist zum besseren Verständnis mit Praxisbeispielen aus dem industriellen Umfeld ausgestattet.


• Die Grundzüge der Kostenrechnung und der Wirtschaftslichkeitsrechnung zu erklären.• Entscheidungen in den Bereichen Produktion, Qualitätssicherung, Entwicklung oder Einkauf an wirt-

schaftlichen Maßstäben auszurichten.• Die Aufgaben des technischen Einkaufs, des Vertriebs sowie des technischen Marketings zu beschrei-

ben.• Prozesse in einem produktionsnahen Unternehmen zu erklären und die Vorgehensweise zur Opti-

mierung der Prozesse zu beschreiben.• Auf Augenhöhe mit Betriebswirten und Kaufleuten in Unternehmen zu diskutieren und sachgerechte

Entscheidungen in produktionsnahen Unternehmen herbeizuführen.



• Modulprüfung (Fachprüfung, Fachprüfung, Standard BWS)Klausur 1 h 30 min



6 Verwendbarkeit des ModulsWPB Master MPE III (Wahlfächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft)WPB Master PST III (Fächer aus Natur- und Ingenieurwissenschaft für Papiertechnik)


8 LiteraturSkript.Schultz,Volker: Basiswissen Betriebswirtschaft. Beck-Wirtschaftsberater im dtv. München 2014

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-09-5050-vl Betriebswirtschaft für Ingenieure



ModulnameProjektseminar Autonomes Fahren I

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-su-2070 6 CP 180 h 135 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. rer. nat. Andreas Schürr

1 Lerninhalt• Praktische Programmiererfahrung mit C++ bei der Entwicklung eingebetteter Systemsoftware aus

dem Bereich des autonomen Fahrens anhand eines Modellautos• Anwenden von Regelungs- und Steuerungsmethoden aus dem Bereich des autonomen Fahrens• Einsatz von Software-Engineering-Techniken (Design, Dokumentation, Test, . . . ) eines nicht trivialen

eingebetteten Software-Systems mit harten Echtzeit-Anforderungen und beschränkten Ressourcen(Speicher, . . . )

• Nutzung eines vorgegebenen Software-Rahmenwerks und Anwendung von weiteren Bibliothekeninklusive eines modular aufgebauten (Echtzeit-)Betriebssystems

• Einsatz von Source-Code-Management-Systemen, Zeiterfassungswerkzeugen und sonstigenProjektmanagement-Tools

• Präsentation von Projektergebnissen im Rahmen von Vorträgen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende sammeln im Rahmen dieses Projektseminars praktische Erfahrung in der Software-Entwicklung für eingebettete Systeme aus dem Bereich des autonomen Fahrens anhand eines Modellautos.Dabei lernen sie in Teamarbeit eine umfangreiche Aufgabe zu bewältigen. Zur Lösung dieser Aufgabe wirdgeübt, dass in der Gruppe vorhandene theoretische Wissen (aus anderen Lehrveranstaltungen wie Echt-zeitsysteme, Software-Engineering - Einführung, C++ Praktikum, Digitale Regelungssysteme) gezielt zurLösung der praktischen Aufgabe einzusetzen.Studierende, die an diesem Projektseminar erfolgreich teilgenommen haben, sind in der Lage, zu einer vor-gegebenen Problemstellung ein größeres Softwareprojekt in einem interdisziplinären Team eigenständig zuorganisieren und auszuführen. Die Teilnehmer erwerben folgende Fähigkeiten im Detail:

• Eigenständiges Einarbeiten in ein vorgegebenes Rahmenwerk und vorgefertigten Bibliotheken• Umsetzung von theoretischem Wissen in ein Softwaresystem• Umfangreicher Einsatz von Werkzeugen zur Versions-, Konfiguration- und Änderungsverwaltung• Realistische Zeitplanung und Ressourceneinteilung (Projektmanagement)• Entwicklung von Hardware-/Software-Systemen mit C++ unter Berücksichtigung wichtiger Ein-

schränkungen eingebetteter Systeme• Planung und Durchführung umfangreicherer Qualitätssicherungsmaßnahmen• Zusammenarbeit und Kommunikation in und zwischen mehreren Teams

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlene Voraussetzungen sind:

• ETiT, WI-ETiT (DT), iST, Informatik: Grundlegende Softwaretechnik-Kenntnisse sowie vertiefteKenntnisse objektorientierter Programmiersprachen (insbesondere: C++)

Zusätzlich erwünscht:• Grundlagen der Entwicklung von Echtzeitsystemen oder der Bildverarbeitung• ETiT, WI-ETiT (AUT), MEC: Grundlagen der Regelungstechnik, Reglerentwurf im Zustandsraum,

ggf. Grundlagen der digitalen Regelung






6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, BSc iST


8 Literaturhttps://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/ps-af-i/ und Moodle

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-su-2070-pj Projektseminar Autonomes Fahren I

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Andreas Schürr, Dr. Ing. Eric Lenz, M.Sc. Stefan Tomaszek Projektseminar 3


https://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/ps-af-i/

ModulnameProjektseminar Autonomes Fahren II

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-su-2100 6 CP 180 h 135 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr. rer. nat. Andreas Schürr

1 Lerninhalt• Weiterentwicklung und Optimierung eines robusten C++ Rahmenwerks zur Lösung von nicht tri-

vialen Problemstellungen aus dem Bereich des autonomen Fahrens anhand von realitätsnahen Her-ausforderungen aus dem Carolo Cup, einem internationalen studentischen Wettbewerb für autonomfahrende Modellfahrzeuge

• Entwicklung und Umsetzung von unterschiedlichen Algorithmen (z.B. zur Bewegungsplanung, Bild-verarbeitung, Steuerung und Hindernisvermeidung) in einem eingebetteten System mit hartenEchtzeit-Anforderungen und beschränkten Ressourcen (Speicher, . . . )

• Anwendung und Weiterentwicklung von Regelungs- und Steuerungsmethoden aus dem Bereich desautonomen Fahrens

• Nutzung von Software-Engineering-Techniken (Design, Dokumentation, Test, . . . ) zur Lösung derProblemstellungen

• Anwendung von Methoden zum Source-Code- und zum Projektmanagement und zur Unterstützungder Teamarbeit

• Präsentation von Projektergebnissen im Rahmen von Vorträgen

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden lernen sich eigenständig in neue Konzepte und Algorithmen aus dem Bereich des au-tonomen Fahrens einzuarbeiten, diese umzusetzen und zu präsentieren. Dabei werden realitätsnahe Pro-blemstellungen aus dem Carolo Cup mit vorhandenem Wissen und Kenntnissen praktisch gelöst und dieUmsetzungen durch Qualitätssicherungsmaßnahmen sichergestellt.Studierende, die an diesem Projektseminar erfolgreich teilgenommen haben, sind in der Lage, eine Lö-sung zu einer komplexen und realitätsnahen Problemstellung aus dem Bereich des autonomen Fahrensselbstständig zu analysieren und zu lösen. Die Teilnehmer erwerben folgende Fähigkeiten im Detail:

• Eigenständige Weiterentwicklung und Optimierung eines vorhandenen Softwaresystems und der ver-wendeten Algorithmen

• Lösung und Umsetzung von nicht trivialen realitätsnahen regelungstechnischen Problemstellungen• Umfangreicher Einsatz von Werkzeugen zur Versions-, Konfigurations-, Änderungs- und Qualitätssi-

cherungsverwaltung• Realistische Zeitplanung und Ressourceneinteilung (Projektmanagement)• Weiterentwicklung und Optimierung von komplexen Hardware-/Software-Systemen unter realitäts-

nahen Umgebungsbedingungen• Planung und Durchführung umfangreicher Qualitätssicherungsmaßnahmen• Zusammenarbeit, Kommunikation und Organisation innerhalb des Teams









8 Literaturhttps://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/ps-af-ii und Moodle

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-su-2100-pj Projektseminar Autonomes Fahren II

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Andreas Schürr, Dr. Ing. Eric Lenz Projektseminar 3


https://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/ps-af-ii

ModulnamePraktikum Matlab/Simulink II

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-ko-2070 4 CP 120 h 60 h 1 WiSe/SoSe


1 LerninhaltDas Praktikum ist in die zwei Teile Simulink und Regelungstechnik II aufgeteilt. Im ersten Teil werdendie Bedienkonzepte sowie die Modellbildung und Simulation mit Simulink vorgestellt und deren Einsatz-möglichkeiten an Beispielen aus verschiedenen Anwendungsgebieten geübt. Im zweiten Abschnitt wirddieses Wissen dann genutzt, um selbständig verschiedene regelungstechnische Aufgaben im Bereich derSimulation und des Reglerentwurfs rechnergestützt zu bearbeiten.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDer Studierenden werden in der Lage sein, selbständig mit dem Tool Matlab/Simulink umzugehen unddamit Aufgaben aus dem Bereich der Regelungstechnik und numerischen Simulation zu bearbeiten. Siewerden die Methoden der Control System Toolbox sowie die grundlegenden Konzepte der Simulationsum-gebung Simulink kennengelernt haben und das in den Vorlesungen „Systemdynamik und RegelungstechnikI und II“ sowie „Modellbildung und Simulation“ erworbene Wissen praktisch anwenden können.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeDas Praktikum sollte parallel oder nach den Vorlesungen „Systemdynamik und Regelungstechnik II“ sowie„Modellbildung und Simulation“ besucht werden.





6 Verwendbarkeit des ModulsMSc ETiT, MSC MEC


8 LiteraturSkript zum Praktikum im FG-Sekretariat erhältlich

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-ko-2070-pr Praktikum Matlab/Simulink II

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Ulrich Konigorski, M.Sc. Marcel Bonnert Praktikum 4


ModulnameMachine Learning und Deep Learning in der Automatisierungstechnik



1 Lerninhalt• Konzepte des Machine Learning• Lineare Verfahren• Support Vector Machines• Bäume und Ensembles• Training und Bewertung• Unüberwachtes Lernen• Neuronale Netze und Deep Learning• Faltende Neuronale Netze (CNNs)• CNN-Anwendungen• Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende erhalten einen breiten und praxisnahen Überblick über das Gebiet des maschinellen Lernens.Es werden zunächst die wichtigsten Algorithmen-Klassen des überwachten und unüberwachten Lernensbesprochen. Danach befasst sich die Veranstaltung mit tiefen neuronalen Netzen, die viele aktuelle Anwen-dungen der Bild- und Signalverarbeitung ermöglichen. Die grundlegenden Eigenschaften aller Algorithmenwerden erarbeitet und anhand von Programmbeispielen demonstriert. Studierende sind danach in der La-ge, die Verfahren zu beurteilen und auf praktische Aufgabenstellungen anzuwenden.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeGrundlegende Kenntnisse in linearer Algebra und StatistikWünschenswert: Vorlesung „Fuzzy-Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen“


• Modulprüfung (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Dauer: 90 min, Standard BWS)Die Prüfung erfolgt durch eine Klausur (Dauer: 90 Min.). Falls absehbar ist, dass sich weniger als 7 Studie-rende anmelden, erfolgt die Prüfung mündlich (Dauer: 30 Min.). Die Art der Prüfung wird zu Beginn derLehrveranstaltung bekannt gegeben.



6 Verwendbarkeit des ModulsMSc etit, MSc WI-etit, MSc MEC


8 Literatur• T. Hastie et al.: The Elements of Statistical Learning. 2. Aufl., Springer, 2008• I. Goodfellow et al.: Deep Learning. MIT Press, 2016• A. Géron: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow. 2. Aufl., O’Reilly,

2019

Enthaltene Kurse


Kurs-Nr. Kursname18-ad-2100-vl Machine Learning und Deep Learning in der Automatisierungstechnik

Dozent Lehrform SWSDr.-Ing. Michael Vogt Vorlesung 2


ModulnameC/C++ Programmierpraktikum

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-su-1030 3 CP 90 h 45 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. rer. nat. Andreas Schürr

1 LerninhaltDie sechs Praktikumstage werden in zwei Abschnitte unterteilt.In den ersten vier Tagen des Praktikums werden durch praktische Aufgaben und Vorträge die Grundkonzep-te der Programmiersprachen C und C++ vermittelt. Sämtliche Aspekte werden durch ausgedehnte prak-tische Arbeiten unter Aufsicht am Rechner vertieft. Aufbauend auf den grundlegenden Sprachkonstruktenwerden manuelle Speicherverwaltung und dynamische Datenstrukturen, sowohl unter prozeduralen alsauch unter objektorientierten Aspekten, behandelt. Der objektorientierte Ansatz wird ausgedehnt behan-delt durch Mehrfachvererbung, Polymorphie und parametrische Polymorphie.In den letzten beiden Tagen des Praktikums geht es um die Programmierung eines Microcontrollers in derProgrammiersprache C inklusive der Möglichkeit zur Programmierung einer verteilten Anwendung (viaCAN-Bus).

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studenten erwerben während des Praktikums Kenntnisse der grundlegenden Sprachkonstrukte von Cund C++. Dabei wird sowohl der prozedurale als auch der objektorientierte Programmierstil betont sowiebesonderer Wert auf das Erlernen von Konzepten der hardwarenahe Programmierung gelegt. Es wird einGespür für die Gefahren im Umgang mit der Sprache insbesondere bei der Entwicklung eingebetteterSystemsoftware vermittelt und es werden geeignete Lösungen zu ihrer Vermeidung verinnerlicht.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeJava-Kenntnisse





6 Verwendbarkeit des ModulsBSc ETiT, BSc MEC, BSc iST, BSc Wi-ETiT


8 Literaturhttp://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/c-und-c-p

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-su-1030-pr C/C++ Programmierpraktikum

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Andreas Schürr Praktikum 3


http://www.es.tu-darmstadt.de/lehre/aktuelle-veranstaltungen/c-und-c-p

ModulnameGrundlagen der Robotik für Mechatronik


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr. rer. nat. Michael Waidner

1 LerninhaltDie Lehrveranstaltung behandelt räumliche Darstellungen und Transformationen, Manipulatorkinematik,Fahrzeugkinematik, kinematische Geschwindigkeit, Jacobi-Matrix, Roboterdynamik, Robotersensoren und-antriebe, Roboterregelungen und Bahnplanung.Theoretische und praktische Übungen sowie Programmieraufgaben dienen zur Vertiefung der Lehrinhalte.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseStudierende besitzen nach erfolgreicher Teilnahme die für grundlegende Untersuchungen und ingenieur-wissenschaftliche Entwicklungen in der Robotik notwendigen grundlegenden Fachkenntnisse und metho-dischen Fähigkeiten im Bereich der Modellierung, Kinematik, Dynamik, Regelung und Bahnplanung vonRobotern.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen werden mathematische Grundkenntnisse und -fähigkeiten in Linearer Algebra, Analysis mehre-rer Veränderlicher und Grundlagen gewöhnlicher Differentialgleichungen





6 Verwendbarkeit des ModulsM.Sc. Mechatronik


8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-1109-iv Grundlagen der Robotik für Mechatronik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Michael Waidner Integrierte Ver-

anstaltung5


ModulnameRelativistische Elektrodynamik

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-kb-2020 5 CP 150 h 90 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch und Englisch Prof. Dr.-Ing. Harald Klingbeil

1 LerninhaltGrundlagen aus der Tensoranalysis (Tensorfelder, Transformationsverhalten, Invarianz, Ricci-Kalkül, ko-variante Ableitung, Differentialoperatoren), Lorentztransformation, grundlegende relativistische Effek-te (Zeitdilatation, Längenkontraktion, Dopplereffekt), kovariante Darstellung der Maxwellgleichungen,Induktionsgesetz aus relativistischer Sicht, Bezüge zur relativistischen Mechanik, Vierervektoren und -tensoren, elektromagnetischer Energie-Impuls-Tensor und Maxwell’scher Spannungstensor, Anwendungender relativistischen Elektrodynamik

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden verstehen die grundlegenden Ideen der Speziellen Relativitätstheorie und beherrschenihre Begriffswelt. Sie können wesentliche Formeln herleiten, korrekt interpretieren und sind mit den er-forderlichen mathematischen Hilfsmitteln vertraut. Die Studierenden haben das Konzept der Kovarianzund einer koordinateninvarianten Darstellung physikalischer Theorien verinnerlicht. Sie sind in der Lage,elektromagnetische Phänomene im Kontext der speziellen Relativitätstheorie quantitativ zu berechnen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen wird „Grundlagen der Elektrodynamik“ (18-dg-1010)


• Modulprüfung (Fachprüfung, mündliche Prüfung, Dauer: 30 min, Standard BWS)





8 LiteraturVorlesungsfolien werden zum Download bereitgestellt. Weitere Literaturhinweise werden inder Vorlesung gegeben.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kb-2020-vl Relativistische Elektrodynamik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Harald Klingbeil Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-kb-2020-ue Relativistische Elektrodynamik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Harald Klingbeil Übung 2


ModulnameEnergiewende gestalten

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-st-2080 6 CP 180 h 135 h 1 WiSe

Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Prof. Dr.-Ing. Stefan Nießen

1 LerninhaltEnergietechnischer, energiewirtschaftlicher und energiepolitischer Rahmen der Energiewende mit Fokusauf Strom in Deutschland.Das Modul besteht aus drei Elementen:

• 6 Doppelvorlesungen, von denen jeweils 2 von Prof. Michèle Knodt vom Fachbereich 2 Gesellschafts-und Geschichtswissenschaften Institut für Politikwissenschaft, von Prof. Florian Steinke und Prof.Stefan Niessen vom Fachbereich Elektro- und Informationstechnik gehalten werden.

• Ein Seminar bestehend aus 3 Doppelstunden, bei dem interdisziplinäre Teams von Studenten ausden Politik- und Ingenieurwissenschaften gemeinsam je eine aktuelle Studie zur Energiewende ana-lysieren und sich gegenseitig eine Kurzzusammenfassung der wesentlichen Kernaussagen vortragen.

• Ein Praktikum an zwei halben Tagen, bei dem die interdisziplinären Teams anhand einer Com-putersimulation (Planspiel Energiewende) eigenständig Entscheidungen zum politisch-rechtlichenRahmen, zum Ausbau des Energiesystems und zu dessen Betrieb fällen und im Zeitraffer derenKonsequenzen für CO2-Bilanz, Kosten und Versorgungssicherheit erleben. Im praktischen Teilsetzen die Studenten anhand eines computergestützen Planspiels die Lerninhalte in Gruppenarbeitpraktisch um. Hierzu nehmen sie die Rollen von Stromerzeugern, Industrie, Privathaushal-ten und Politikern ein, treffen Entscheidungen zu Betrieb und Ausbau des Energiesystems.Anhand der Computersimulation erleben die Studenten die Konsequenzen ihrer Entscheidungenfür Kosten, CO2-Emissionen und Versorgungssicherheit im Zeitraffer für den Zeitraum 2020 bis 2050.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden kennen verschiedene Verfahren der techno-ökonomischen Energiesystemanalyse sowiewichtige Grundgrößen von Energiesystemen. Darüberhinaus haben sie einen Überblick über die wesentli-chen Technologien zur Energiewandlung und Speicherung heute sowie mögliche zukünftige Entwicklun-gen. Ebenso kennen sie die Grundlage für das Verständnis der Governance, bestehend aus EU-Rechtsakten,Deutschen Gesetzen und Verordnungen und eine Übersicht über die Institutionen zur Umsetzung.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEin abgeschlossenes Bachelorstudium in einem der folgenden Fächer: Elektrotechnik, Maschinenbau, Me-chatronik, Umwelttechnik, Wirtschaftsingenieurwesen, Politikwissenschaft


• Modulprüfung (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)Die konkrete Prüfungsform wird am Anfang des Semesters bekannt gegeben. Übliche Prüfungsform ist eineStudienleistung durch

• einen Vortrag und einen Abschlussbericht über die Bestandteile des Moduls


• Modulprüfung (Studienleistung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)



8 Literatur


• Sämtliche VL-Folien zum Download• Book.energytransition.org/en• https://www.agora-energiewende.de/fileadmin2/Projekte/2018/A_word_on/Agora_Energiewende_a-

word-on_flexibility_WEB.pdf

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-st-2080-vl Energiewende gestalten - Vorlesung

Dozent Lehrform SWSProf. Dr.-Ing. Stefan Nießen, Prof. Dr. phil. Michèle Knodt, Prof. Dr. rer. nat.Florian Steinke

Vorlesung 1

Kurs-Nr. Kursname18-st-2080-pr Energiewende gestalten – Planspiel


Praktikum 1

Kurs-Nr. Kursname18-st-2080-se Energiewende gestalten - Seminar


Seminar 1


ModulnameRobotik-Projektseminar für Mechatronik

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus20-00-1114 8 CP 240 h 150 h 1 Jedes Sem.


1 LerninhaltEigenständige Bearbeitung einer komplexen Problemstellung aus dem Bereich der Forschung, Entwicklungund Validierung mechatronischer Systeme in der Robotik (beispielsweise für mobile, stationäre oder trag-bare Robotersysteme) unter wissenschaftlicher Anleitung:- Einarbeitung in die Aufgabenstellung und den Stand der Forschung und Technik,- Analyse der Zielsetzungen und Anforderungen,- Entwicklung und Umsetzung eines Lösungsansatzes,- Evaluierung der durchgeführten Entwicklungen und Ergebnisse- Dokumentation von Aufgabenstellung, Vorgehensweise, Implementierung und Ergebnissen in einem Ab-schlussbericht- Durchführung einer Abschlusspräsentation

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden sind nach erfolgreicher Teilnahme in der Lage einzeln oder im Team komplexe Problem-stellungen in der Forschung und Entwicklung mechatronischer Systeme in der Robotik zu erkennen und zuanalysieren sowie mögliche Lösungen zu erarbeiten, umzusetzen und zu evaluieren. Sie beherrschen dieGrundzüge der Arbeits- und Zeitplanung bei komplexen Aufgaben.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen wird die erfolgreiche Teilnahme an der Lehrveranstaltung „Grundlagen der Robotik für Mecha-tronik“ oder äquivalente Kenntnisse und Fähigkeiten







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-1114-pp Robotik-Projektseminar für Mechatronik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Michael Waidner Projektseminar 6


ModulnameProjektseminar Lernende Roboter für Mechatronik



1 LerninhaltAktuelle Probleme aus dem Gebiet des Roboter-Lernens mit Fokus auf Mechatronik werden von Studentenin Gruppen erforscht.Zunächst wird von Studierenden gemeinsam mit Ihrem Betreuer eine aktuelle Problemstellung im Roboter-Lernens erarbeitet, welche den Forschungsinteressen der Studierenden entspricht und eine Literaturstudiedurchgeführt. Basierend auf diesen Vorarbeiten wird ein Projektplan ausgearbeitet, die notwendigen Algo-rithmen erprobt und eine prototypische Realisierung in Simulation erstellt.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNachdem Studierende die Veranstaltung besucht haben, verstehen sie die Funktionsweise von Lernalgorith-men in der Robotik basierend auf eigenen Erfahrungen. Sie kennen mehrere mögliche lösbare Aufgabenund können solche Aufgaben mit Lernalgorithmen aus der Literatur oder dem eigenen Entwurf als Gruppelösen.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen wird die vorherige Belegung der Vorlesung „Maschinelles Lernen für Robotik & Mechatronik“







8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-1112-pp Projektseminar Lernende Roboter für Mechatronik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Michael Waidner Projektseminar 6


ModulnameMaschinelles Lernen für Robotik & Mechatronik



1 Lerninhalt- Grundlagen aus der Robotik und des Maschinellen Lernens für Lernende Roboter- Maschinellen Lernen von Modellen- Representation einer Policy. Hierarchische Abstraktion mit Bewegungsprimitiven- Imitationslernen- Optimale Steuerung mit gelernten Modellen- Reinforcement Learning und Policy Search-Verfahren- Inverses Reinforcement Learning

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNachdem Studierende die Veranstaltung besucht haben, können sie die Grundlagen im Gebiet des Maschi-nellen Lernen für die Robotik wiedergeben und eigenständig Forschungsprojekte im Bereich des Maschi-nellen Lernes für Robotik & Mechatronik durchführen, z.B. im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit.Das resultierende grundlegende Verständnis erlaubt es Absolventen des Kurses, die algorithmischen Ansät-ze zum Maschinellen Lernen zu verstehen und auch praktisch in der Robotik und Mechatronik praktischanwenden. Dies ermöglicht es, das sie praktisch neue Ansätze synthetisieren können.

3 Empfohlene Voraussetzung für die TeilnahmeEmpfohlen werden: Gute Programmierkenntnisse in Python.Vorherige Belegung der Vorlesung Grundlagen der Robotik für Mechatronik ist hilfreich aber nicht zwin-gend erforderlich


• [20-00-1113-vl] (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Standard BWS)


• [20-00-1113-vl] (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Gewichtung: 100 %)



8 Literatur

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname20-00-1113-vl Maschinelles Lernen für Robotik & Mechatronik

Dozent Lehrform SWSProf. Dr. rer. nat. Michael Waidner Vorlesung 4


ModulnameRobotik in der Industrie: Grundlagen und Anwendungen


Sprache Modulverantwortliche PersonDeutsch Dr. rer. nat. Debora Clever

1 LerninhaltEinführung in die Robotik: Kinematik, Dynamik, Regelung; Industrieroboter; Roboter Sicherheit; Mensch-Roboter-Kollaboration; von der Automatisierung zur Autonomisierung (Optimierung und maschinelles Ler-nen); Einblicke in die Industrie; Exkurs ins Patentrecht (Gastvortrag); Übungsbetrieb teilweise als Block-veranstaltung, im 2 – 4 Wochen Takt.

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseNachdem die Studierenden die Lerneinheit erfolgreich abgeschlossen haben, sollten sie in der Lage sein:1. Den Mehrwert von Industrierobotern innerhalb von Produktionslinien und entlang der gesamten Wert-schöpfungskette zu bewerten.2. Bewegungsgleichungen für Manipulatoren herzuleiten und diese Gleichungen im Bereich von Bewe-gungsplanung und Regelung einzusetzen.3. Verschiedene Sicherheitskonzepte mit Fokus auf Mensch Roboter-Zusammenarbeit zu kennen und diesesituationsbedingt auszuwählen und anzupassen.4. Optimierungs- und Lernpotential konkreter Robotikanwendungen zu erkennen und entsprechende Al-gorithmen auszuwählen und anzuwenden.5. Das Vorgehen zum Schützen von eigenen Erfindungen zu beschreiben.








8 LiteraturHandouts zur Vorlesung werden nach der jeweiligen Vorlesung zum Herunterladen bereitgestellt (moodle).

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname16-24-3124-vl Robotik in der Industrie: Grundlagen und Anwendungen


Kurs-Nr. Kursname16-24-3124-ue Robotik in der Industrie: Grundlagen und Anwendungen



ModulnameFundamentals of Reinforcement Learning

Modul-Nr. Kreditpunkte Arbeitsaufwand Selbststudium Moduldauer Angebotsturnus18-kl-2070 4 CP 120 h 75 h 1 SoSe

Sprache Modulverantwortliche PersonEnglisch Prof. Dr.-Ing. Anja Klein

1 Lerninhalt• Überblick über Wahrscheinlichkeitstheorie• Markov-Eigenschaft und Markov-Entscheidungsprozesse• Das Problem des Mehrarmigen Banditen (MAB) und das vollständige Reinforcement Learning (RL)

Problem• Taxonomie von MAB-Problemen (z.B. stochastische Rewards vs. adversarial Rewards, kontext-

abhängige MAB)• Algorithmen für MAB-Probleme (z.B. Upper Confidence Interval (UCB), Epsilon-Greedy, SoftMax,

LinUCB) und ihre Anwendung in cyber-physischen Systemen• Grundlagen der Dynamischen Programmierung und Bellman-Gleichungen• Taxonomie der Lösungsansätze für das vollständige RL-Problem (z.B. Temporal-Difference Learning,

Policy Gradient und Actor-Critic)• Algorithmen für das vollständige RL-Problem (z.B. Q-Learning, SARSA, Policy Gradient, Actor-Critic)

und ihre Anwendung in cyber-physischen Systemen• Lineare Funktionsapproximation• Nicht-Lineare Funktionsapproximation

2 Qualifikationsziele / LernergebnisseDie Studierenden können

• die Markov-Eigenschaft definieren und die Elemente eines Markov-Entscheidungsprozesses identi-fizieren. Sie können diese Konzepte zur Modellierung von Entscheidungsproblemen in cyberphysi-schen Systemen einsetzen.

• die Eigenschaften des Problems des Mehrarmigen Banditen benennen und sie mit den Eigenschaftendes vollständigen Reinforcement Learning Problems vergleichen.

• Bedingungen identifizieren, unter welchen eine Formulierung als MAB-Problem oder als vollständi-ges RL-Problem zur Lösung von Entscheidungsproblemen eingesetzt werden sollte.

• zwischen wichtigen Algorithmen für MAB-Probleme, wie Upper Confidence Interval (UCB), Epsilon-Greedy und Softmax, unterscheiden.

• geeignete Algorithmen zur Lösung konkreter MAB-Probleme auswählen.• kontext-abhängige MAB-Probleme formulieren und lösen.• Bedingungen identifizieren, unter welchen die Dynamische Programmierung zur Lösung von Ent-

scheidungsproblemen eingesetzt werden kann.• den Unterschied zwischen Dynamischer Programmierung und RL-Methoden erklären.• zwischen RL-Methoden aus den Bereichen Temporal-Difference Learning, Policy Gradient und Actor-

Critic unterscheiden.• die Grenzen von MAB-Problemen und vollständigen RL-Problemen identifizieren.• die Notwendigkeit der Generalisierung in MAB-Problemen und vollständigen RL-Problemen erklä-

ren.• geeignete Approximations-Techniken auswählen und diese in Kombination mit Lösungsansätzen für

MAB-Probleme und vollständige RL-Probleme anwenden.• algorithmische Techniken anwenden, um MAB-Probleme und vollständige RL-Probleme zu lösen und

zulässige Lösungen zu erhalten.• die Plausibilität und Widerspruchsfreiheit der erhaltenen Lösungen bewerten.



• Grundkenntnisse in Python oder Matlab• Ingenieursmathematik und Wahrscheinlichkeitstheorie


• Modulprüfung (Fachprüfung, Mündliche/Schriftliche Prüfung, Dauer: 60 min, Standard BWS)Die Prüfung erfolgt durch eine Klausur (Dauer: 60 Min.). Falls absehbar ist, dass sich weniger als 21Studierende anmelden, erfolgt die Prüfung mündlich (Dauer: 20 Min.). Die Art der Prüfung wird zu Beginnder Lehrveranstaltung bekannt gegeben.



6 Verwendbarkeit des ModulsM.Sc. etit: AUT & KTS, M.Sc. ICE, B.Sc. / M.Sc. iST, M.Sc. WI-etit, M.Sc. MEC


8 Literatur• Richard S. Sutton and Andrew G. Barto, “Reinforcement Learning: An Introduction”, A Bradford

Book, Cambridge, MA, USA, 2018.• Aleksandrs Slivkins, „Introduction to Multi-Armed Bandits“, Foundations and Trends in Machine

Learning, Vol. 12: No. 1-2, 2019.

Enthaltene Kurse

Kurs-Nr. Kursname18-kl-2070-vl Fundamentals of Reinforcement Learning

Dozent Lehrform SWSDr. rer. nat. Sabrina Klos, Dr.-Ing. Andrea Patricia Ortiz Jimenez Vorlesung 2

Kurs-Nr. Kursname18-kl-2070-ue Fundamentals of Reinforcement Learning

Dozent Lehrform SWSDr. rer. nat. Sabrina Klos, Dr.-Ing. Andrea Patricia Ortiz Jimenez Übung 1


Download - M.Sc. Mechatronik (PO 2014)

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