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Modulhandbuch Master Automation and Control Engineering PO08 Stand: 04.07.2018

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Modulhandbuch

Master Automation and Control Engineering PO08 Stand: 04.07.2018

Beschreibung des Studiengangs

Name des Studiengangs Kürzel Studiengang Master Automation and Control Engineering PO08 M-ACE_PO08 Typ Regelstudienzeit SWS ECTS-Credits

Master 4 66 120 Beschreibung Grundsätzlich führt der Master-Studiengang die Qualifikation zur Erfassung der Zusammenhänge komplexer technischer Systeme aus dem Bachelor-Studium fort, nun aber auf einem wissenschaftlich höherstehenden Niveau sowie der Möglichkeit, besondere Schwerpunkte zu setzen. Dadurch eröffnen sich den Absolventen vielfältige Berufstätigkeiten als Ingenieur z.B. in den Tätigkeitsbereichen der Konzeption, Planung und Projektabwicklung in der Automatisierung der Verfahrensleittechnik, Fertigungsleittechnik, Energieleittechnik, Gebäudeleittechnik, Verkehrsleittechnik oder Automatisierung innerhalb von Fahrzeugen und Flugzeugen. Darüber hinaus besteht eine besondere Eignung zur Lösung besonders komplexer oder anspruchsvoller Aufgaben. Daher kommen für Master-Absolventen zusätzlich folgende Tätigkeitsbereiche in Frage: • Forschung, • Leitung von Projekten, • leitende Positionen mit personeller Verantwortung. Nachdem breite Grundlagen vorausgesetzt werden, sollen die Kenntnisse auf den Gebieten der Mathematik (u.a. Vektoranalysis, numerische Mathematik) und zusätzlicher physikalischer Grundlagen (Fluiddynamik), der Automatisierungstechnik (mit vertieften theoretischen Methoden) und der Informatik (Echtzeitsysteme und verteilte Rechnersysteme) vertieft werden. Hiermit werden folgende speziellen Ziele angestrebt: • Grundsätzliche Fähigkeit, sich in theoretisch komplexe Themen einzuarbeiten, • Befähigung zur Lösung auch komplizierter Automatisierungsaufgaben, die anspruchsvolle Methoden der Modellbildung, Simulation und Regelung erfordern.

Studienverlaufsplan

V Ü P S Cr

Master Automation and Control Engineering PO08 Elektrotechnik und Informationstechnik

37 19 4 6 120

1. Mathematik E4 Prof. Dr. Scheven d 2 1 0 0 5

Nonlinear Control Systems Prof. Dr.-Ing. Ding e 2 1 0 0 4

Nonlinear Control Systems Lab Prof. Dr.-Ing. Ding e 0 0 1 0 1

Numerical Mathematics Prof. Dr. Scheven e 2 2 0 0 6

Test und Zuverlässigkeit digitaler Systeme Prof. Dr.-Ing. Hunger e 2 1 0 0 4

Theorie statistischer Signale Prof. Dr.-Ing. Czylwik d 2 2 0 0 5

Wahlpflichtfach 1 NN d/e 2 1 0 0 4

Summe 12 8 1 0 29

2. Algorithmische Numerik Dr.-Ing. Petersen d 3 1 0 0 6

Fehlerdiagnose und Fehlertoleranz in technischen Systemen Prof. Dr.-Ing. Ding d 2 1 0 0 4

Kognitive technische Systeme Prof. Dr.-Ing. Söffker d 2 1 0 0 4

Real-Time Systems Prof. Dr. rer. nat. Pauli e 3 1 0 0 5

Regelungstechnisches Aufbaupraktikum Prof. Dr.-Ing. Ding d 0 0 3 0 4

State and Parameter Estimation Prof. Dr.-Ing. Ding e 2 1 0 0 4

Wahlpflichtfach 2 NN d/e 2 1 0 0 4

Summe 14 6 3 0 31

3. Advanced System and Control Theory Prof. Dr.-Ing. Ding e 2 1 0 0 4

Distributed Systems Prof. Dr.-Ing. Weis e 3 1 0 0 6

Nicht-technischer Katalog M NN d/e 0 0 0 6 8

Robust Control Prof. Dr.-Ing. Ding e 2 1 0 0 4

Strömungslehre 2 Prof. Dr.-Ing. Kempf d 2 1 0 0 4

Wahlpflichtfach 3 NN d/e 2 1 0 0 4

Summe 11 5 0 6 30

4. Master-Abschlussarbeit NN d/e 0 0 0 0 27

Master-Abschlussarbeit Kolloquium NN d/e 0 0 0 0 3

Summe 0 0 0 0 30

Modul- und Veranstaltungsverzeichnis

Modulname Vector Analysis and Advanced Numerics Modulverantwortlicher Prof. Dr.-Ing. Uwe Maier Verwendung in Studiengang • Master Automation and Control Engineering PO08

Studienjahr Dauer Modultyp 1 2 Pflichtmodul

Nr. Kurs/Prüfung Semester SWS Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits 1 Numerical Mathematics 1 4 180 6 2 Mathematik E4 1 3 150 5 3 Algorithmische Numerik 2 4 180 6 Summe 11 510 17

Modulname Vector Analysis and Advanced Numerics Kurs/Prüfung Mathematik E4 Kurskoordinator Prof. Dr. Christoph Scheven

Semester Turnus Sprache 1 WS deutsch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

3 45 105 150 5 Lehrform Vorlesung mit Übungen Lernziele Die Studierenden sind in der Lage, Potentialfunktionen von konservativen Vektorfeldern zu berechnen. Sie können die wichtigsten Flächen parametrisieren. Sie sind in der Lage, Flächen- und Flussintegrale zu berechnen und dazu die Integralsätze zu verwenden. Sie wissen was ein Randwertproblem ist und können dies für einfache Gebiete lösen. Beschreibung Folgende Themen werden behandelt: Vektoranalysis - Potentialfunktionen und Kurvenintegrale - Integration in mehreren Veränderlichen - parametrisierte Flächen - Flächenintegrale - Flussintegrale - Der Satz von Green - Der Satz von Stokes - Der Satz von Gauß Partielle Differentialgleichungen - Einführung - Die Greenschen Formeln - Poissonsche Integralformeln für die Kreisscheibe und die Kugel - Distributionen (Grundlagen) Studien-/Prüfungsleistung schriftliche Prüfung 120 min. Literatur Burg, Haf, Wille: Mathematik für Ingenieure, I-IV,2002; Marsden, Tromba: Vectoranalysis,1996; Kevorkian: Partial Differential Equations,2000; Renardy/Rogers: A first graduate course in Partial Differential Equations,2004; Evans: Partial Differential Equations, 2010.

Modulname Vector Analysis and Advanced Numerics Kurs/Prüfung Numerical Mathematics Kurskoordinator Prof. Dr. Christoph Scheven

Semester Turnus Sprache 1 WS englisch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

4 60 120 180 6 Lehrform Vorlesung / Übung Lernziele Die Studierenden sollen lernen, typische Probleme aus der Ingenieurmathematik mit numerischen Verfahren zu lösen, darunter lineare und nichtlineare Gleichungssysteme, Eigenwerte, Interpolation, Differentialgleichungen und Integration. Sie sollen lernen, abstrakt formulierte Methoden in eine konkrete Berechnung umzusetzen und diese Verfahren hinsichtlich Genauigkeit und Effizienz zu beurteilen. Beschreibung Folgende Themen werden behandelt: 1. Fehleranalyse Darstellung von Zahlen, Gleitpunktzahlen, Rundungsfehler, Fehlerfortpflanzung, Fehlerfortpflanzung bei arithmetischen Operationen, Konditionierung 2. Nichtlineare Gleichungen Die Sekantenmethode, das Newtonverfahren, Fixpunktverfahren, Nullstellen von Polynomen, Systeme nichtlinearer Gleichungen, das Newtonverfahren für Systeme 3. Lineare Gleichungssysteme Die LR- und Cholesky-Zerlegung, die LR-Zerlegung, die Cholesky-Zerlegung, das Gaußsche Eliminationsverfahren, die QR-Zerlegung, Problem der kleinsten Quadrate, Iterative Lösungen, das Jacobi-Verfahren, das Gauß-Seidel-Verfahren, Konvergenzeigenschaften 4. Bestimmung von Eigenwerten Die Potenzmethode, Gerschgorinkreise, die QR-Methode, Hessenbergmatrizen 5. Gewöhnliche Differentialgleichungen Trennung der Veränderlichen und lineare Gleichungen, Einschrittverfahren, das Eulerverfahren, das verbesserte Eulerverfahren, das Runge-Kutta-Verfahren 6. Interpolation Lagrangepolynome, Interpolationsfehler, Dividierte Differenzen, Splines 7. Integration Gausssche Quadraturformeln Studien-/Prüfungsleistung schriftliche Prüfung 120 min.

Literatur ·1 Gautschi, W. Numerical Analysis, Birkhäuser,1997. ·2 Hammerlin und Hoffmann. Numerische Mathematik, Springer,1994. ·3 Householder. A.S. Principles of Numerical Analysis, Dover Publications,1974. ·4 Kincaid,D. and Cheney, W. Numerical Analysis, Brooks/Cole Publishing,1991. ·5 Locher. Numerische Mathematik für Informatiker,1993. ·6 Philipps,C. and Cornelius, B. Computional Numerical Methods, Ellis Hoorwood. ·7 Stoer, J. and Burlisch, R. Introduction to numerical Analysis,2005. Voraussetzungen Mathematik 1 für Ingenieure und Mathematik 2 für Ingenieure

Modulname Vector Analysis and Advanced Numerics Kurs/Prüfung Algorithmische Numerik Kurskoordinator Dr.-Ing. Dipl.-Inform. Jörg Petersen

Semester Turnus Sprache 2 SS deutsch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

4 60 120 180 6 Lehrform Präsenzveranstaltung mit Einsatz der elektronischen Lernplattform Moodle. Lernziele Die Studierenden sind in der Lage, numerische Methoden und Verfahren in Algorithmen umzusetzen. Sie können diese in Matlab numerisch effizient implementieren, praktisch relevante Aufgaben selbständig lösen und die Ergebnisse visualisieren. Sie sind in der Lage, sich eigenständig in weitere und speziellere Verfahren einzuarbeiten sowie diese in Matlab oder ähnlichen Tools zu lösen. Beschreibung Nach einer einführenden Übersicht steht die algorithmische Umsetzung numerischer Methoden und Verfahren im Fokus. Folgende Themen werden behandelt: - Kodierung von Zahlen im Rechner: natürliche Zahlen, ganze Zahlen, Gleitpunktzahlen nach IEEE 754; - Fehleranalyse, Fehlerfortpflanzung, Kondition, Stabilität; - Algebraische Gleichungen, einfaches und vollständiges Hornerschema, Nullstellen von Polynomen; - Nichtlineare Gleichungen, Nullstellensuche, Bisektions-, Fixpunkt-, Newton-, Sekantenverfahren; - Direkte und iterative Verfahren zur Lösung linearer Gleichungssysteme: Gauß-Verfahren, Jakobi-Verfahren, Gauß-Seidel-Verfahren, Relaxationsverfahren; - diskrete und kontinuierliche Approximation, Approximation periodischer Funktionen, diskrete Fast-Fourier-Transformation; - Interpolationspolynome, kubische Spline-Interpolation, Bézier-Polynome, Bézier-Splines; - Integration, Interpolations-Quadraturformeln, Gauß-Quadraturformeln, Monte-Carlo-Integration; - Numerische Differentiation mit Differenzenquotienten und Ersatzfunktionen; - Gewöhnliche Differentialgleichungen mit Anfangswert- und Randwertproblemen, Ein- und Mehrschrittverfahren, Differentialgleichungssysteme, Stabilität und Steifheit, Schieß-Verfahren, Differenzengleichungen; - partielle Differentialgleichungen zweiter Ordnung mit Anfangs- und Randwertproblemen, Differenzengleichungen; - Matrixeigenwerte und -Eigenvektoren, Potenzmethode, QR-Algorithmus; - Lineare Optimierung, Simplexverfahren, Transportprobleme. In den Übungen werden Algorithmen entwickelt, die in Matlab/Octave umgesetzt werden. Studien-/Prüfungsleistung Klausurarbeit 90 Min.

Literatur - Chapra, Steven C. Applied Numerical Methods W/MATLAB: for Engineers & Scientists. McGraw-Hill Verlag. 3rd edition. 2011. ISBN 978-0073401102. - Chapra, Steven C.; Canale, Raymond P. Numerical Methods for Engineers. 6th edition. McGraw-Hill Verlag. 2009. ISBN 978-0073401065. - Engeln-Müllges, G.; Niederdrenk, K. Numerik-Algorithmen: Verfahren, Beispiele, Anwendungen. 10. Auflage. Springer Verlag. 2011. ISBN 978-3642134722. - Gramlich, G.; Werner, W. Numerische Mathematik mit Matlab. dpunkt-Verlag. 2000. ISBN 3-932588-55-X. - Weller, F. Numerische Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler. Eine Einführung für Studium und Praxis. Vieweg Verlag. 2. Auflage 2001. ISBN 3-528-03818-7. - Yang, Won Y.; Cao, Wenwu; Chung, Tae-Sang; Morris, John. Applied Numerical Methods Using MATLAB. John Wiley & Sons. 2005. ISBN 0-471-69833-4. - http://de.mathworks.com/products/matlab/ Voraussetzungen Grundlagen der Linearen Algebra (Vektor-, Matrixrechnung, Determinanten), Grundlagen der Analysis (Reihen, stetige Funktionen, Differentiation, Integration, Taylorentwicklung), grundlegende Programmierkenntnisse in C/C++ oder Java oder Matlab.

Modulname Stochastische Methoden in der Automatisierungstechnik Modulverantwortlicher Prof. Dr.-Ing. Uwe Maier Prof. Dr.-Ing. Andreas Czylwik Verwendung in Studiengang • Master Elektrotechnik und Informationstechnik (Automatisierungstechnik) PO06 • Master Automation and Control Engineering PO08

Studienjahr Dauer Modultyp 1 2 Pflichtmodul

Nr. Kurs/Prüfung Semester SWS Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits 1 Theorie statistischer Signale 1 4 150 5 2 State and Parameter Estimation 2 3 120 4 Summe 7 270 9

Modulname Stochastische Methoden in der Automatisierungstechnik Kurs/Prüfung Theorie statistischer Signale Kurskoordinator Prof. Dr.-Ing. Andreas Czylwik

Semester Turnus Sprache 1 WS deutsch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

4 60 90 150 5 Lehrform Vorlesung und Übung Lernziele Sehr viele Vorgänge (aus der Physik, Technik, Wirtschaft, Biologie ...) lassen sich nicht einfach durch deterministische Zusammenhänge beschreiben, sondern benötigen statistische Ansätze. Hierzu sind Absolventen in der Lage, die Konzepte von Zufallsvariablen und Zufallsprozessen in praktischen Problemstellungen einzusetzen. Beschreibung Nach einer Einführung in den Begriff der Wahrscheinlichkeit werden Zufallsvariablen ausführlich behandelt. Hierzu gehören die verschiedenen Beschreibungsmöglichkeiten durch Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion, Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion sowie charakteristische Funktion. Weiterhin werden die Eigenschaften von Funktionen von Zufallsvariablen besprochen. Den Schwerpunkt der Vorlesung bilden Zufallsprozesse, die als eine Erweiterung von Zufallsvariablen um die Dimension der Zeit eingeführt werden. Insbesondere werden Momente zweiter Ordnung wie die Autokorrelationsfunktion, die Kreuzkorrelationsfunktion sowie die entsprechenden Leistungsdichtespektren behandelt. Es werden spezielle Zufallsprozesse mit großer praktischer Bedeutung wie Gauß-, Poisson- und Schrotrauschprozesse besprochen. Abschließend werden Anwendungen wie optimale Filter und Modulation diskutiert. In den Übungen werden die Inhalte der Veranstaltung vertieft. Studien-/Prüfungsleistung Schriftliche Prüfung (90 min) Literatur A. Papoulis: Probability, random variables and stochastic processes, McGraw-Hill, 2. Aufl. 1984

Modulname Stochastische Methoden in der Automatisierungstechnik Kurs/Prüfung State and Parameter Estimation Kurskoordinator Prof. Dr.-Ing. Steven X. Ding

Semester Turnus Sprache 2 SS englisch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

3 45 75 120 4 Lehrform Vorlesung und Übung Lernziele Die Studierenden sollen verschiedene Methoden zur Zustandsschätzung und Parameteridentifikation kennenlernen und diese in Form von Algorithmen umsetzen können. Beschreibung Zur Modellierung (mathematische Beschreibung) eines dynamischen Systems werden vollständige Informationen über die Modellstruktur, die Zustandsgrößen und die Modellparameter benötigt. In dieser Vorlesung werden Methoden • zur Zustandsschätzung • zur Parameteridentifikation • zur Systemidentifikation behandelt. Ferner werden Methoden zur direkten Identifikation von Reglern und Beobachtern vorgestellt. Studien-/Prüfungsleistung Klausur mit einer Dauer von 90 Minuten. Sprache: englisch. Literatur [1] S. X. Ding, Vorlesungsskript "State and parameter estimation” (wird jährlich aktualisiert, per Download verfügbar, will be updated and available for download) [2] T. Kailath and A. Sayed and B. Hassisi, Linear estimation, Prentice Hall, 1999. [3] R. Isermann and M. Münchhof, Identification of Dynamic Systems Springer-Verlag, 2011 [4] B. Huang and R. Kadali, Dynamic Modeling, Predictive Control and Performance Monitoring - A Data-driven Subspace Approach. Springer-Verlag, London 2008 [5] S. X. Ding, Data-driven design of fault diagnosis and fault-tolerant control systems, Springer-Verlag, 2014.

Modulname Advanced Control 1 Modulverantwortlicher Prof. Dr.-Ing. Steven X. Ding Verwendung in Studiengang • Master Automation and Control Engineering PO08

Studienjahr Dauer Modultyp 1 2 Pflichtmodul

Nr. Kurs/Prüfung Semester SWS Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits 1 Nonlinear Control Systems 1 3 120 4 2 Nonlinear Control Systems Lab 1 1 30 1 3 Regelungstechnisches Aufbaupraktikum 2 3 120 4 Summe 7 270 9

Modulname Advanced Control 1 Kurs/Prüfung Nonlinear Control Systems Kurskoordinator Prof. Dr.-Ing. Steven X. Ding

Semester Turnus Sprache 1 WS englisch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

3 45 75 120 4 Lehrform Vorlesung / Übung Lernziele Die Studierenden sollen nichtlineare regelungstechnische Systeme modellieren, deren Dynamik und Stabilität analysieren und geeignete Regler konzipieren und entwerfen. Beschreibung Ziel der Lehrveranstaltung ist es, Grundkenntnisse der nichtlinearen Regelungstheorie zu vermitteln und neue Ansätze zur Analyse und zum Entwurf nichtlinearer Systeme vorzustellen. Inhalt: Einführung, Analyse in der Phasenebene, Stabilitätstheorie, Linearisierung durch Rückkopplung, adaptive Regelung, Sliding-Mode-Regelung, Entwurf von Beobachtern für nichtlineare Systeme. Studien-/Prüfungsleistung schriftliche Prüfung 90 min. Literatur [1] S. X. Ding, Vorlesungsskript "Nonlinear control systems" (wird jährlich aktualisiert, per Download verfügbar, will be updated and available for download) [2] H. K. Khalil: Nonlinear systems, the 3rd edition, Prentice Hall, 2002. [3] J.-J. E. Slotine and W. Li, Applied nonlinear control, Prentice Hall, 1991

Modulname Advanced Control 1 Kurs/Prüfung Nonlinear Control Systems Lab Kurskoordinator Prof. Dr.-Ing. Steven X. Ding

Semester Turnus Sprache 1 WS englisch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

1 15 15 30 1 Lehrform Praktikum Lernziele Die Studierenden sollen in der Lage sein, die im Labor vorhandenen nichtlinearen regelungstechnischen Systeme zu modellieren und analysieren und ferner geeignete Regler zu entwerfen. Beschreibung Im Rahmen des Praktikums sollen die Studierenden an Versuchsständen mit realen nichtlinearen Regelstrecken verschiedene Regelungsmethoden, die Umsetzung regelungstechnischer Konzepte und On-line-Implementierung kennen lernen. Studien-/Prüfungsleistung Versuchsdurchführung, Antestat Literatur Introduction to the lab. / Versuchsanleitung

Modulname Advanced Control 1 Kurs/Prüfung Regelungstechnisches Aufbaupraktikum Kurskoordinator Prof. Dr.-Ing. Steven X. Ding

Semester Turnus Sprache 2 SS deutsch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

3 45 75 120 4 Lehrform Praktikum Lernziele Die Studierenden sollen in der Lage sein, die im Labor vorhandenen regelungstechnischen Systeme zu modellieren und zu analysieren und ferner geeignete Regler zu entwerfen. Beschreibung Im Rahmen des Aufbaupraktikums sollen die Studierenden an Versuchsständen mit realen Regelstrecken verschiedene Regelungsmethoden, die Umsetzung regelungstechnischer Konzepte und deren Online-Implementierung kennen lernen. Studien-/Prüfungsleistung Versuchsdurchführung, Antestat Literatur AKS internal document: Instruction to Advanced Control Lab Voraussetzungen Control Engineering E, Modern Control Systems (RTE, ZREG)

Modulname Advanced Control 2 Modulverantwortlicher Prof. Dr.-Ing. Steven X. Ding Verwendung in Studiengang • Master Automation and Control Engineering PO08

Studienjahr Dauer Modultyp 1+2 2 Pflichtmodul

Nr. Kurs/Prüfung Semester SWS Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits 1 Robust Control 3 3 120 4 2 Advanced System and Control Theory 3 3 120 4 Summe 6 240 8

Modulname Advanced Control 2 Kurs/Prüfung Advanced System and Control Theory Kurskoordinator Prof. Dr.-Ing. Steven X. Ding

Semester Turnus Sprache 3 WS englisch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

3 45 75 120 4 Lehrform Vorlesung, Übung Lernziele Die Studierenden sollen Schemata zur Optimierung regelungstechnischer Systeme lernen und in der Lage sein, diese anzuwenden. Sie sollen ferne lernen, vernetzte regelungstechnische Systeme zu modellieren und analysieren. Beschreibung Themen sind die Analyse und Synthese der zeitdiskreten, Abtast- und Multiabtastsysteme sowie der vernetzten regelungstechnischen Systeme. Im Rahmen dieser Vorlesung werden Standardmethoden für die Regelung und Beobachtung zeitdiskreter Systeme, Optimierungsverfahren vorgestellt. Ferner wird Modellierung von Multiabtastsysteme sowie der vernetzten regelungstechnischen Systeme behandelt. Studien-/Prüfungsleistung schriftliche Prüfung 90 min. Literatur [1] S. X. Ding, Vorlesungsskript "Advanced system and control theory" (wird jährlich aktualisiert, per Download verfügbar, will be updated and available for download) [2] K. Zhou et al., Robust and Optimal Control, Prentice Hall, 1996. [3] E.F. Camacho and C. Bordons, Model predictive control, Springer, 1999 [4] F.L. Lewis, D. Vrabie, L. Vassilis, Optimal Control (3rd Edition) John Wiley & Sons, 2012 Voraussetzungen Essentials of control engineering

Modulname Advanced Control 2 Kurs/Prüfung Robust Control Kurskoordinator Prof. Dr.-Ing. Steven X. Ding

Semester Turnus Sprache 3 WS englisch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

3 45 75 120 4 Lehrform Vorlesung / Übung Lernziele Die Studierenden sollen in der Lage sein, Systeme mit Störgrößen und Modellunsicherheit beschreiben und analysieren zu können. Ferner sollen sie einfache robuste Regler. Beschreibung Robuste Regelung ist ein Forschungs- und Entwicklungsgebiet, dem in den letzten 20 Jahren große Aufmerksamkeit ununterbrochen gewidmet wurde. Ziel der Vorlesung ist es, Grundkenntnisse der robusten Regelung zu vermitteln und neue Ansätze zum Entwurf robuster Regler vorzustellen. Die Vorlesung besteht aus vier Teilen. Es werden dabei die Systemstrukturen, Parametrisierungen von Reglern und Beobachtern sowie Standard-entwurfsverfahren für Systeme mit Störgrößen oder Modellunsicherheit behandelt. Ferner werden Faktorisierungstechnik sowie LMI- (linear matrix inequality) Technik vorgestellt. Studien-/Prüfungsleistung Klausurarbeit mit einer Dauer von 90 Minuten, Sprache: Englisch. Literatur [1] S. X. Ding, Vorlesungsskript "Robust control" (wird jährlich aktualisiert, per Download verfügbar, will be updated and available for download) [2] K. Zhou, Essentials of robust control, Prentice Hall, 1998 [3] S. X. Ding, Data-driven design of fault diagnosis and fault-tolerant control systems, Springer-Verlag, 2014

Modulname Advanced Automation Modulverantwortlicher Prof. Dr.-Ing. Uwe Maier Verwendung in Studiengang • Master Automation and Control Engineering PO08

Studienjahr Dauer Modultyp 1+2 2 Pflichtmodul

Nr. Kurs/Prüfung Semester SWS Arbeitsaufwand in h

ECTS-Credits

1 Fehlerdiagnose und Fehlertoleranz in technischen Systemen 2 3 120 4

2 Kognitive technische Systeme 2 3 120 4 Summe 6 240 8

Modulname Advanced Automation Kurs/Prüfung Fehlerdiagnose und Fehlertoleranz in technischen Systemen Kurskoordinator Prof. Dr.-Ing. Steven X. Ding

Semester Turnus Sprache 2 SS deutsch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

3 45 75 120 4 Lehrform Vorlesung / Übung Lernziele Die Studierenden sollen in der Lage, statistische, daten-basierte und modellgestützte Methoden zur Fehlerdiagnose und zur fehlertoleranten Regelung anzuwenden. Beschreibung Hohe Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit spielen in der Automatisierungstechnik eine wichtige Rolle. Schlüsseltechnologien sind Fehlerdiagnose sowie fehlertolerante Systeme. Im Rahmen dieser Lehrveranstaltung werden statistische, daten-basierte und modellgestützte Methoden zur Fehlerdiagnose und zur fehlertoleranten Regelung sowie die erforderlichen Entwurfsalgorithmen und Tools vorgestellt. Studien-/Prüfungsleistung schriftliche Klausur (90 min). Literatur Steven X. Ding, Model-based fault diagnosis techniques, Springer-Verlag, 2008. Selected publications in leading international journals.

Modulname Advanced Automation Kurs/Prüfung Kognitive technische Systeme Kurskoordinator Prof. Dr.-Ing. Dirk Söffker

Semester Turnus Sprache 2 SS deutsch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

3 45 75 120 4 Lehrform Das Vorlesungsmanuskript wird über die Lehrstuhlseiten für die Teilnehmer der Veranstaltung zur Verfügung gestellt. Die Vorlesung wird mittels Tablet-PC gehalten. Die der Veranstaltung zugrundeliegenden Publikationen werden als Hintergrundmaterial in Form von PDF-Dokumenten online zur Verfügung gestellt. Lernziele Die Automatisierungstechnik ist – auf Grund ihres fachübergreifenden, system-orientierten Ansatzes – eine interdisziplinäre Ingenieurdisziplin. Das Ziel der Veranstaltung Kognitive Technische Systeme ist, die Studierenden mit den Grundlagen der modernen Informatik, mit Filtermethoden, mit Methoden der Künstlichen Intelligenz sowie der Kognitiven Technischen Systeme vertraut zu machen, so dass sie die Weiterentwicklung der Regelungs- und Automatisierungstechnik mit den Mitteln der kognitiven künstlichen Intelligenz im Sinne einer Erweiterung erkennen können, die zugrundeliegenden Methoden beherrschen und anwenden können. Beschreibung - Einführung - Motivation - Aufgabenfelder - Prinzipien - Agenten - Verhaltenskoordination (bei Agenten) - Verhaltensbeschreibung - Modellbildung menschlicher Interaktion - Kognitive Architekturen - Wissensrepräsentation - Planen, Handeln, Suchen - Lernen Tools I: Filterung Tools II: Klassifikation und Lernen Aktuelle Forschungsanwendungen des Lehrstuhls SRS aus dem Arbeitsbereich Kognitive Technische Systeme: - Situations-Operator-Modellbildung - Stabilisierung nichtlinearer dynamischer Systeme ohne Modellkenntnis - Personalisierte, lernfähige und interaktive Fahrerassistenz

- Planungs- und Assistenzsysteme im Luftverkehr - Lernfähige mobile Robotik Studien-/Prüfungsleistung Die Prüfung erfolgt in schriftlicher Form (Klausur, 90 Min.). Ausnahmen davon (mündliche Prüfung z.B. aufgrund geringer Teilnehmerzahl) werden zu Beginn des Semesters bekannt gegeben. Literatur Alpaydin, E.: Maschinelles Lernen, Oldenbourg, 2008. (idt.: Machine Learning, MIT Press, 2003). Cacciabue, P.C.: Modelling and Simulation of Human Behaviour in System Control, Springer, 1998. Ertel, W.: Grundkurs der Künstlichen Intelligenz, Vieweg, 2008. Görz, G. et al.: Handbuch der Künstlichen Intelligenz, Oldenbourg, 2003. Haykin, S.: Neural Networks and Learning Machines, Pearson, 2009. Johannsen, G.: Mensch-Maschine-Systeme, Springer, 1993. Russel, S.; Norvig, P.: Künstliche Intelligenz, Pearson, 2004. (idt.: Artificial Intelligence, Prentice Hall, 2003).

Modulname Fluiddynamik Modulverantwortlicher Prof. Dr.-Ing. Andreas Markus Kempf Verwendung in Studiengang • Master Elektrotechnik und Informationstechnik (Automatisierungstechnik) PO06 • Master Automation and Control Engineering PO08 • Master NanoEngineering (Nanoprozesstechnologie) PO12 • Master Elektrotechnik und Informationstechnik (Automatisierungstechnik) PO12 • Master Automation and Control Engineering PO15

Studienjahr Dauer Modultyp 2 1 Pflichtmodul

Nr. Kurs/Prüfung Semester SWS Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits 1 Strömungslehre 2 3 3 120 4 Summe 3 120 4

Modulname Fluiddynamik Kurs/Prüfung Strömungslehre 2 Kurskoordinator Prof. Dr.-Ing. Andreas Markus Kempf

Semester Turnus Sprache 3 WS deutsch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

3 45 75 120 4 Lehrform Elektronische Präsentation mit Folien, ergänzende Erklärungen handschriftlich an der Tafel. Die Vorlesungsfolien werden zum Download bereitgestellt (Moodle). Die Vorlesung wird durch eine Übung begleitet. Lernziele Studenten die die Vorlesung erfolgreich besuch haben sind in der Lage: 1. Komplexe strömungsmechanische Probleme zu analysieren und mathematisch zu beschreiben 2. Strömungsmechanische Probleme zu klassifizieren und auf (vereinfachte) Modelle zu übertragen 3. Strömungsmechanische Probleme mittels der Potentialtheorie zu lösen 4. Reibungseinflüsse in Strömungen richtig einzuschätzen und richtigen Modellen zuzuordnen und ggfls. zu lösen 5. Gasdynamische Probleme zu erkennen und für eindimensionale Probleme mathematisch zu beschreiben, Druck- und Wärmeverluste zu berechnen Beschreibung Die Vorlesung vermittelt wissen über kontinuumsmechanische Modelle der Strömungsmechanik, ihre Grundlagen und vereinfachende Annahmen. Folgende Inhalte werden vermittelt: 1. Kinematik der Fluide und Transporttheoreme 2. Erhaltungsgleichungen von Masse, Impuls und Energie 3. Ähnlichkeitstheorie der Strömungsmechanik 4. Beschreibung viskoser, inkompressibler Strömungen 5. Schleichende Strömung 6. Potentialströmung 7. Grenzschichttheorie und Einführung in turbulente Strömungen 8. Eindimensionale Gasdynamik Studien-/Prüfungsleistung schriftliche Prüfung, 120 min. Literatur - Script - Moodle

Modulname Computer Engineering for Automation Modulverantwortlicher Prof. Dr.-Ing. Uwe Maier Verwendung in Studiengang • Master Automation and Control Engineering PO08

Studienjahr Dauer Modultyp 1+2 3 Pflichtmodul

Nr. Kurs/Prüfung Semester SWS Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits 1 Test und Zuverlässigkeit digitaler Systeme 1 3 120 4 2 Real-Time Systems 2 4 150 5 3 Distributed Systems 3 4 180 6 Summe 11 450 15

Modulname Computer Engineering for Automation Kurs/Prüfung Test und Zuverlässigkeit digitaler Systeme Kurskoordinator Prof. Dr.-Ing. Axel Hunger

Semester Turnus Sprache 1 WS englisch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

3 45 75 120 4 Lehrform Präsenzveranstaltung mit Vorlesung und Übung Lernziele Die Studierenden sind in der Lage, Sicherheit und Zuverlässigkeit digitaler Systeme (Hardware und Software) qualitativ und quantitativ zu ermitteln und zu beurteilen. Sie sind weiterhin in der Lage, die Zusammenhänge zwischen Fehlerentstehung, Test, Simulation, prüffreundlichem Entwurf und Zuverlässigkeit zu beurteilen und diese Methoden in praktischen Anwendungen begründet auszuwählen. Beschreibung In dieser Veranstaltung werden die Eigenschaften technischer Systeme bei Fehlverhalten hinsichtlich ihres Gefährdungspotentials analysiert und bemessen. Zudem werden Maßnahmen vorgestellt, mit denen die Qualität technischer Systeme im Sinne einer erhöhten Lebensdauer oder eines sicheren Verhaltens auch im Fehlerfalle erreicht werden kann. Studierende sollen nach Absolvieren der Veranstaltung die theoretischen Grundlagen zur Beschreibung technischer Systeme im Fehlerfalle beherrschen und in der Lage sein, unter den verschiedenen praktisch eingesetzten Methoden diejenige auszuwählen, die für eine gegebene Aufgabestellung die am besten begründeten Ergebnisse unter wirtschaftlich vertretbarem Aufwand liefert. Zu unterscheidende Methoden sind hier die traditionelle Lebensdauerberechnung, der Einsatz von Redundanz zur Erhöhung der Lebensdauer, Markov-Ketten und Werkzeuge aus der Praxis, wie FMEA und FMECA. Sie sollen zudem in der Lage sein, das Fehlerverhalten technischer Systeme auf unterschiedlichen Ebenen beschreiben und bearbeiten zu können. Betrachtet werden komplexe mechatronische Systeme, etwa Kraftfahrzeuge und Flugzeuge mit ihren verschiedenen Betriebszuständen ebenso wie Schaltungen und Systeme der Elektrotechnik. Im Bereich des Tests werden digitale Schaltungen und Systeme bis hin zu Rechnersystemen und der auf ihnen laufenden Software behandelt. Zu unterscheidende Methoden sind hier die Wahl eines problembezogenen Fehlermodells, Simulation, Testgenerierung und der prüffreundliche Entwurf. Studien-/Prüfungsleistung Klausurarbeit mit einer Dauer von 90 Minuten. Literatur 1. M. Lazzaroni et al. (2012) Reliability Engineering - Basic Concepts and Applications in ICT, Springer. 2. A. Birolini (2010) Reliability Engineering - Theory and Practice, Springer. 3. A. Miczo (2003) - Digital Logic Testing and Simulation, Wiley. 4. A. Meyna and B. Pauli (2003) - Taschenbuch der Zuverlässigkeits- und Sicherheitstechnik, Hanser. 5. H.-D. Kochs (1994) - Zuverlässigkeit großer und komplexer Systeme, Institut für Informatik, Duisburg. 6. H. Wojtkowiak (1988) - Test und Testbarkeit digitaler Schaltungen, Teubner.

Modulname Computer Engineering for Automation Kurs/Prüfung Real-Time Systems Kurskoordinator Prof. Dr. rer. nat. Josef Pauli

Semester Turnus Sprache 2 SS englisch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

4 60 90 150 5 Lehrform Vorlesung (Präsenzveranstaltung, mit Powerpoint) und Übung (Präsenzveranstaltung, mit Powerpoint und Tafel) Lernziele Kenntnis und Verständnis von Grundbegriffen von Echtzeitsystemen. Abbilden von Echtzeit-Problemstellungen auf Lösungen unter Verwendung von Echtzeit-Modellierungswerkzeugen, Echtzeit-Betriebssystemen und Echtzeit-Sprachen (Anwendung, Analyse, Synthese). Beurteilung der Eignung verschiedener Hochsprachen für die Entwicklung von Echtzeitsystemen (Bewertung) nach unterschiedlichen Kriterien. Beschreibung Bei Echtzeit-Systemen müssen die anfallenden Daten unter Einhaltung von Zeitanforderungen verarbeitet werden, sodass die Korrektheit nicht nur vom Ergebnis der Berechnung abhängt, sondern auch vom Zeitpunkt, in dem das Ergebnis produziert wird. Die Veranstaltung zeigt wie mit algorithmischen Hochsprachen (Ada, C++, Java) die Software für Echtzeit-Systeme realisiert werden kann. Behandelt wird insbesondere auch die Modellierung von Zeit und Echtzeit-Abläufen, Einsatzplanung und Zuteilung von Betriebsmitteln, Nebenläufigkeit, Synchronisation, Kommunikation, zeit- und ereignisgesteuerte Systeme. Inhalte im Einzelnen: - Einführung - Abbildung/Modellierung von Echtzeit-Abläufen - Programmierung in algorithmischen Hochsprachen - Nebenläufigkeit in algorithmischen Hochsprachen - Synchronisation und Kommunikation - Atomare Aktionen und nebenläufige Prozesse - Echtzeit-Modellierung in Rechnersystemen - Planung und Zuteilung von Betriebsmitteln - Echtzeitsysteme in Automatisierungsanwendungen Studien-/Prüfungsleistung Schriftliche Klausurarbeit (SS, 90 Min.) bzw. Mündliche Prüfung (WS, 30 Min.)

Literatur - A. Burns, et al.: Real-Time Systems and Programming Languages, Addison-Wesley, 2001. - J. Benra und W. Halang: Software-Entwicklung für Echtzeitsysteme; Springer, 2009. - G. Buttazzo: Hard Real-time Computing Systems, Springer, 2011. - H. Kopez: Real-time Systems - Design Principles for Distributed Embedded Applications; Kluwer, 2011. - Q. Li, C. Yao: Real-Time Concepts for Embedded Systems. CMP Books, 2003. - J. Liu: Real-Time Systems, Prentice-Hall, 2000. - A. Shaw: Real-time Systems and Software, John Wiley, 2001. - Wilhelm et al. The Worst-Case Execution Time Problem - Overview of Methods and Survey of Tools. ACM TEXS, 2008. Voraussetzungen Grundkenntnisse in Java oder C/C++, Grundkenntnisse in Betriebssysteme

Modulname Computer Engineering for Automation Kurs/Prüfung Distributed Systems Kurskoordinator Prof. Dr.-Ing. Torben Weis

Semester Turnus Sprache 3 WS englisch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

4 60 120 180 6 Lehrform Vorlesung (3 SWS), Übung (1 SWS) Lernziele Die Studierenden kennen die wesentlichen Grundlagen, Protokolle, Algorithmen und Architekturen Verteilter Systeme und können diese anwenden. Beschreibung Die Vorlesung befasst sich mit den grundlegenden Konzepten und Protokollen für verteilte Systeme. Die Vorlesung beginnt mit Grundlagen zur verteilten Kommunikation: - Serialisierung (ASN.1, CORBA XDR, SOAP) - Remote Procedure Calls - Verteilte Objekte und widmet sich dann wichtigen Basisalgorithmen - Physikalische Uhren - Logische Uhren - Transaktionen - Synchronisation - Replikation und Konsistenz - Globaler Zustand Studien-/Prüfungsleistung Schriftliche Prüfung (90 Min.) Literatur ·1 Coulouris/Dollimore/Kindberg: Distributed Systems - Concepts and Design, Addison-Wesley 2001 (3rd edition). ·2 Tannenbaum/van Steen: Distributed Systems - Principles and Paradigms, Prentice Hall 2002. ·3 Borghoff/Schlichter: Rechnergestützte Gruppenarbeit (in German), Springer 1998.

Modulname Wahlpflichtmodul Modulverantwortlicher NN Verwendung in Studiengang • Master Computer Engineering PO04 • Master Computer Science and Communications Engineering PO04 • Master Control and Information Systems PO04 • Master Electrical and Electronic Engineering (Communications Engineering) PO04 • Master Electrical and Electronic Engineering (Power and Automation) PO04 • Master Mechanical Engineering (Water Resources and Environmental Engineering) PO04 • Master Mechanical Engineering (Production and Logistics) PO04 • Master Mechanical Engineering (Mechatronics) PO04 • Master Mechanical Engineering (General Mechanical Engineering) PO04 • Master Management and Technology of Water and Waste Water PO08 • Master Automation and Control Engineering PO08 • Master Electrical and Electronic Engineering (Communications Engineering) PO08 • Master Electrical and Electronic Engineering (Power and Automation) PO08 • Master Computer Engineering (Reliable Systems) PO08 • Master Computer Engineering (Interactive Systems and Visualization) PO08 • Master Computer Science and Communications Engineering PO08 • Master Mechanical Engineering (Energy and Environmental Engineering) PO08 • Master Metallurgy and Metal Forming PO08 • Master Mechanical Engineering (General Mechanical Engineering) PO08 • Master Mechanical Engineering (Mechatronics) PO08 • Master Mechanical Engineering (Production and Logistics) PO08

Studienjahr Dauer Modultyp 1+2 3 Wahlpflichtmodul

Nr. Kurs/Prüfung Semester SWS Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits 1 Wahlpflichtfach 1 1 3 120 4 2 Wahlpflichtfach 2 2 3 120 4 3 Wahlpflichtfach 3 3 3 120 4 Summe 9 360 12

Modulname Wahlpflichtmodul Kurs/Prüfung Wahlpflichtfach 1 Kurskoordinator NN

Semester Turnus Sprache 1 deutsch/englisch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

3 45 75 120 4 Lehrform Lernziele Mit der gezielten Auswahl der Wahlpflichtfächer sollen die Studierenden ihren Neigungen folgen und sich für einen Beruf bzw. eine akademische Laufbahn qualifizieren. Beschreibung Das Modul der Wahlfächer soll den Studierenden erlauben, den Schwerpunkt ihres Studienprogramms im Bereich der Profilierung weiter auszubauen. In dieser Weise wird die Tiefe der disziplinären Ausbildung erhöht, was einerseits wertvoll für eine klar definierte berufliche Verwendung sein kann, andererseits aber auch deutlich eine Ausrichtung auf eine an das Masterstudium anschließende wissenschaftliche Verwendung in der Forschung eröffnet (Promotion). Alternativ können aber auch Fächer gewählt werden, die dem jeweiligen anderen Profil zuzuordnen sind oder sogar Fächer, die zu anderen Studiengängen der Fakultät für Ingenieurwissenschaften gehören. In dieser Weise können interdisziplinäre Brücken geschlagen werden, die in der beruflichen Praxis zunehmend wichtig werden im Sinne von Doppelqualifikation. Studien-/Prüfungsleistung Die Art und Dauer der Prüfung wird gemäß der Prüfungsordnung vom Lehrenden vor Beginn des Semesters bestimmt. Literatur

Modulname Wahlpflichtmodul Kurs/Prüfung Wahlpflichtfach 2 Kurskoordinator NN

Semester Turnus Sprache 2 deutsch/englisch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

3 45 75 120 4 Lehrform Lernziele Mit der gezielten Auswahl der Wahlpflichtfächer sollen die Studierenden ihren Neigungen folgen und sich für einen Beruf bzw. eine akademische Laufbahn qualifizieren. Beschreibung Das Modul der Wahlfächer soll den Studierenden erlauben, den Schwerpunkt ihres Studienprogramms im Bereich der Profilierung weiter auszubauen. In dieser Weise wird die Tiefe der disziplinären Ausbildung erhöht, was einerseits wertvoll für eine klar definierte berufliche Verwendung sein kann, andererseits aber auch deutlich eine Ausrichtung auf eine an das Masterstudium anschließende wissenschaftliche Verwendung in der Forschung eröffnet (Promotion). Alternativ können aber auch Fächer gewählt werden, die dem jeweiligen anderen Profil zuzuordnen sind oder sogar Fächer, die zu anderen Studiengängen der Fakultät für Ingenieurwissenschaften gehören. In dieser Weise können interdisziplinäre Brücken geschlagen werden, die in der beruflichen Praxis zunehmend wichtig werden im Sinne von Doppelqualifikation. Studien-/Prüfungsleistung Die Art und Dauer der Prüfung wird gemäß der Prüfungsordnung vom Lehrenden vor Beginn des Semesters bestimmt. Literatur

Modulname Wahlpflichtmodul Kurs/Prüfung Wahlpflichtfach 3 Kurskoordinator NN

Semester Turnus Sprache 3 deutsch/englisch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

3 45 75 120 4 Lehrform Lernziele Mit der gezielten Auswahl der Wahlpflichtfächer sollen die Studierenden ihren Neigungen folgen und sich für einen Beruf bzw. eine akademische Laufbahn qualifizieren. Beschreibung Das Modul der Wahlfächer soll den Studierenden erlauben, den Schwerpunkt ihres Studienprogramms im Bereich der Profilierung weiter auszubauen. In dieser Weise wird die Tiefe der disziplinären Ausbildung erhöht, was einerseits wertvoll für eine klar definierte berufliche Verwendung sein kann, andererseits aber auch deutlich eine Ausrichtung auf eine an das Masterstudium anschließende wissenschaftliche Verwendung in der Forschung eröffnet (Promotion). Alternativ können aber auch Fächer gewählt werden, die dem jeweiligen anderen Profil zuzuordnen sind oder sogar Fächer, die zu anderen Studiengängen der Fakultät für Ingenieurwissenschaften gehören. In dieser Weise können interdisziplinäre Brücken geschlagen werden, die in der beruflichen Praxis zunehmend wichtig werden im Sinne von Doppelqualifikation. Studien-/Prüfungsleistung Die Art und Dauer der Prüfung wird gemäß der Prüfungsordnung vom Lehrenden vor Beginn des Semesters bestimmt. Literatur

Modulname Non-technical Subjects M Modulverantwortlicher NN Verwendung in Studiengang • Master Computational Mechanics PO07 • Master Management and Technology of Water and Waste Water PO08 • Master Automation and Control Engineering PO08 • Master Electrical and Electronic Engineering (Communications Engineering) PO08 • Master Electrical and Electronic Engineering (Power and Automation) PO08 • Master Computer Science and Communications Engineering PO08 • Master Mechanical Engineering (Energy and Environmental Engineering) PO08 • Master Metallurgy and Metal Forming PO08 • Master Mechanical Engineering (General Mechanical Engineering) PO08 • Master Mechanical Engineering (Mechatronics) PO08 • Master Mechanical Engineering (Production and Logistics) PO08 • Master Automation and Control Engineering PO15 • Master Communications Engineering PO15 • Master Power Engineering PO15 • Master Computer Engineering (Interactive Systems and Visualization) PO15 • Master Computer Engineering (Intelligent Networked Systems) PO15 • Master Embedded Systems Engineering PO15 • Master Management and Technology of Water and Waste Water PO15 • Master Metallurgy and Metal Forming PO15 • Master Mechanical Engineering (General Mechanical Engineering) PO15 • Master Mechanical Engineering (Mechatronics) PO15 • Master Mechanical Engineering (Production and Logistics) PO15 • Master Mechanical Engineering (Energy and Environmental Engineering) PO15 • Master Computational Mechanics PO15 • Master Mechanical Engineering (Ship and Offshore Technology) PO15

Studienjahr Dauer Modultyp 2 1 Wahlmodul

Nr. Kurs/Prüfung Semester SWS Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits 1 Nicht-technischer Katalog M 3 0 240 8 Summe 6 240 8

Modulname Non-technical Subjects M Kurs/Prüfung Nicht-technischer Katalog M Kurskoordinator NN

Semester Turnus Sprache 3 WS+SS deutsch/englisch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

6 90 150 240 8 Lehrform Die Lehrform ist abhängig vom gewählten Seminar. Lernziele Ziel des Moduls ist Vertiefung der Allgemeinbildung der Studierenden und ggf. die Verstärkung der sprachlichen Kompetenz sowie eine Stärkung der Berufsbefähigung durch das Erlernen von Teamfähigkeit und Präsentationstechniken. Beschreibung Mit diesem Modul soll den Studierenden die Möglichkeit gegeben werden, im Rahmen des Studiums neben den rein technischen Veranstaltungen auch so genannte „nicht-technische Fächer“ nachweislich zu belegen. Die Veranstaltungen können aus dem gesamten Angebot der Universität Duisburg-Essen gewählt werden, wobei das „Institut für Optionale Studien“ (IOS) einen Katalog mit Veranstaltungen aus dem so genannten Ergänzungsbereich vorhält. Studien-/Prüfungsleistung Die Art und Dauer der Prüfung wird vom Lehrenden vor Beginn des Semesters bestimmt. Literatur Spezifisch für das gewählte Thema

Modulname Master-Thesis Modulverantwortlicher NN Verwendung in Studiengang • Master Computational Mechanics PO07 • Master Management and Technology of Water and Waste Water PO08 • Master Automation and Control Engineering PO08 • Master Electrical and Electronic Engineering (Communications Engineering) PO08 • Master Electrical and Electronic Engineering (Power and Automation) PO08 • Master Computer Engineering (Reliable Systems) PO08 • Master Computer Engineering (Interactive Systems and Visualization) PO08 • Master Computer Science and Communications Engineering PO08 • Master Mechanical Engineering (Energy and Environmental Engineering) PO08 • Master Metallurgy and Metal Forming PO08 • Master Mechanical Engineering (General Mechanical Engineering) PO08 • Master Mechanical Engineering (Mechatronics) PO08 • Master Mechanical Engineering (Production and Logistics) PO08

Studienjahr Dauer Modultyp 2 1 Wahlpflichtmodul

Nr. Kurs/Prüfung Semester SWS Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits 1 Master-Abschlussarbeit 4 0 0 27 2 Master-Abschlussarbeit Kolloquium 4 0 0 3 Summe 0 0 30

Modulname Master-Thesis Kurs/Prüfung Master-Abschlussarbeit Kurskoordinator NN

Semester Turnus Sprache 4 deutsch/englisch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

0 0 0 0 27 Lehrform Master-Arbeit 6 Monate inklusive begleitendes Kolloquium Lernziele Die Master-Arbeit soll zeigen, dass die oder der Studierende in der Lage ist, innerhalb einer vorgegebenen Frist ein Problem aus dem jeweiligen Bereich der Ingenieurwissenschaften selbstständig mit wissenschaftlichen Methoden zu bearbeiten und verständlich darzustellen. Beschreibung Die Master-Arbeit ist eine Prüfungsarbeit, die die wissenschaftliche Ausbildung in dem jeweils gewählten Master-Studiengang des Studienprogramms ISE abschließt. Im Rahmen des begleitenden Kolloquiums stellt der Studierende Zwischen- und Endergebnisse Master-Arbeit vor, und beteiligt sich ebenfalls an Diskussionen über andere vorgestellte Master-Arbeiten. Studien-/Prüfungsleistung Die Master-Arbeit kann thematisch ohne Einschränkungen innerhalb der gesamten Fakultät für Ingenieurwissenschaften vergeben werden. Die Bearbeitungszeit für die Master-Arbeit beträgt sechs Monate. Die Master-Arbeit ist in deutscher oder in englischer Sprache abzufassen und fristgemäß beim Prüfungsausschuss in dreifacher Ausfertigung in gedruckter und gebundener Form im DIN A4-Format einzureichen. Die Master-Arbeit soll in der Regel 40 bis 60 Seiten umfassen. Literatur

Modulname Master-Thesis Kurs/Prüfung Master-Abschlussarbeit Kolloquium Kurskoordinator NN

Semester Turnus Sprache 4 deutsch/englisch

SWS Präsenzstudium Eigenstudium Arbeitsaufwand in h ECTS-Credits

0 0 0 0 3 Lehrform Vortrag und Diskussion der Master-Arbeit Lernziele Im Rahmen des Kolloquiums lernen die Studierenden, Zwischen- und Endergebnisse innerhalb festgesetzter Zeitdauer verständlich zu präsentieren. Beschreibung Im Rahmen des begleitenden Kolloquiums stellen die Studierenden Zwischen- und Endergebnisse ihrer Master-Arbeit vor, und beteiligen sich ebenfalls an Diskussionen über andere vorgestellte Master-Arbeiten. Studien-/Prüfungsleistung Begutachtung der Master-Arbeit zusammen mit dem Kolloquiumsvortrag Literatur

Impressum Universität Duisburg Essen Fakultät für Ingenieurwissenschaften Programmverantwortlicher: Prof. Dr.-Ing. Steven X. Ding Straße: Forsthausweg 2 Ort: 47057 Duisburg Tel: 0203 379-3386 Fax: 0203 379-2928 E-mail: [email protected] Rechtlich bindend ist die Prüfungsordnung.

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