Msc Automotive Systems PO 2014 - TU Berlin...Grundlagen der Fahrzeugantriebe 6 schriftlich ja 1.0 Grundlagen der Kraftfahrzeugtechnik 12 schriftlich ja 1.0 Modellgestützte Software-

Studiengangsbeschreibung: keine Angabe

Weitere Informationen finden Sie unter:keine Angabe

Studien-/Prüfungsordnungsbeschreibung: keine Angabe

Weitere Informationen zur Studienordnung finden Sie unter:keine Angabe

Weitere Informationen zur Prüfungsordnung finden Sie unter:keine Angabe

Die Gewichtungsangabe '1.0' bedeutet, die Note wird nach dem Umfang in LP gewichtet (§ 47 Abs. 6 AllgStuPO); '0.0' bedeutet, die Notewird nicht gewichtet; jede andere Zahl ist ein Multiplikationsfaktor für den Umfang in LP. Weitere Hinweise zur Bildung der Gesamtnote sindder geltenden Studien- und Prüfungsordnung zu entnehmen.

Studiengang

Master of Science Automotive Systems (MSc-AS)

Abschluss:

Master of ScienceKürzel:

MSc-ASImmatrikulation zum:

Winter- und Sommersemester

Fakultät:

Fakultät IVVerantwortlich:

Gühmann, Clemens

Master of Science Automotive Systems (MSc-AS)

Msc Automotive Systems PO 2014

Datum:keine Angabe

Punkte:keine Angabe

29.03.2016 16:01 Uhr Automotive Systems - Msc Automotive Systems PO ... Seite 1 von 4

Pflichtmodule (BSc Inf, ET, TI) Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Alle Module dieses Studiengangsbereiches müssen bestanden werden. Module in diesem Studiengangsbereich:

Pflichtmodule (BSc Fahrzeugtechnik) Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Alle Module dieses Studiengangsbereiches müssen bestanden werden. Module in diesem Studiengangsbereich:

Ergänzungsmodule Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Es müssen mindestens 12 Leistungspunkte bestanden werden. Es dürfen höchstens 12 Leistungspunkte bestanden werden.

Vertiefungsmodule Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Es müssen mindestens 24 Leistungspunkte bestanden werden. Es dürfen höchstens 24 Leistungspunkte bestanden werden. Module in diesem Studiengangsbereich:

Automotive Systems (MSc) - Msc Automotive Systems PO 2014

Modulliste SS 2016

Titel LP Prüfungsform Benotet GewichtEinführung in die Automobilelektronik 6 schriftlich ja 1.0Grundlagen der Fahrzeugantriebe 6 schriftlich ja 1.0Grundlagen der Kraftfahrzeugtechnik 12 schriftlich ja 1.0Modellgestützte Software- und Funktionsentwicklung für Kraftfahrzeuge 6 mündlich ja 1.0Quality Assurance of Embedded Systems 6 mündlich ja 1.0Thermodynamik (AS) 6 schriftlich ja 1.0Verteilte Systeme 6 schriftlich ja 1.0

Titel LP Prüfungsform Benotet GewichtEinführung in die Informatik 6 schriftlich ja 1.0Einführung in die Informatik - Vertiefung 6 schriftlich ja 1.0Elektrische Energiesysteme 6 schriftlich ja 1.0Elektrische Netzwerke 6 Portfolioprüfung ja 1.0Fahrzeugmechatronik 12 schriftlich ja 1.0Thermodynamiksimulation in der Motorentechnik 6 Portfolioprüfung ja 1.0Verbrennungsmotoren 2 6 schriftlich ja 1.0


Studium Generale

Titel LP Prüfungsform Benotet Gewicht3D Computer Vision 12 Portfolioprüfung ja 1.0Advanced Computer Vision 12 Portfolioprüfung ja 1.0Advanced Remote Sensing 12 Portfolioprüfung ja 1.0Alternative Antriebssysteme und Fahrzeugkonzepte 6 schriftlich ja 1.0Analysis and Optimization of Embedded Systems 6 mündlich ja 1.0Antriebstechnologie 12 Portfolioprüfung ja 1.0Anwendungen in der Simulation und Technischen Diagnose 6 Keine Prüfung nein 1.0Automatic Image Analysis 6 schriftlich ja 1.0Automatisiertes Fahren 12 Portfolioprüfung ja 1.0Computer Vision 12 schriftlich ja 1.0Computer Vision & Remote Sensing 12 schriftlich ja 1.0Connected and automated vehicle systems 12 Portfolioprüfung ja 1.0Digital Image Processing 6 schriftlich ja 1.0Einführung in die Steuerung und Regelung von Kfz-Antriebssträngen 6 Portfolioprüfung ja 1.0Elektrische Antriebe für Straßenfahrzeuge 6 mündlich ja 1.0Embedded Operating Systems 6 mündlich ja 1.0Entscheidungsprozesse und Strategien in der Automobilindustrie 6 schriftlich ja 1.0Entwicklungsprozesse und -methoden in der Automobilindustrie 12 Portfolioprüfung ja 1.0Entwurf und Regelung bionischer Roboter 3 Portfolioprüfung ja 1.0Fahrerassistenzsysteme und Aktive Sicherheit 6 Portfolioprüfung ja 1.0Fahrerverhaltensbeobachtung 6 Portfolioprüfung ja 1.0Fahrzeugdynamik in der industriellen Anwendung 6 Portfolioprüfung ja 1.0Fahrzeuggetriebetechnik 6 Portfolioprüfung ja 1.0Fahrzeugmechatronik 12 schriftlich ja 1.0Fahrzeugregelung 6 mündlich ja 1.0Grundlagen Batterietechnik 6 schriftlich ja 1.0Labor Verbrennungsmotor 6 Portfolioprüfung ja 1.0Leistungselektronik 12 mündlich ja 1.0Master Project Software Engineering of Embedded Systems 9 Portfolioprüfung ja 1.0Mechatronik 12 mündlich ja 1.0Mensch-Maschine Interaktion in der Kraftfahrzeugführung 3 Portfolioprüfung ja 1.0Microwave and Radar Remote Sensing 6 schriftlich ja 1.0Mikrocontrollersteuerung eines Wechselrichters 6 mündlich ja 1.0Modellierung des Fahrverhaltens 3 Portfolioprüfung ja 1.0Optical Remote Sensing 6 schriftlich ja 1.0Photogrammetric Computer Vision 9 schriftlich ja 1.0Project Hot Topics in Computer Vision A 6 Portfolioprüfung ja 1.0Project Hot Topics in Computer Vision B 6 Portfolioprüfung ja 1.0Projekt Elektrische Antriebe 6 Portfolioprüfung ja 1.0Projekt Fahrzeugantriebe 6 Portfolioprüfung ja 1.0Projekt Simulation und Technische Diagnose 6 Portfolioprüfung ja 1.0Projekt zur finiten Elementmethode 6 mündlich ja 1.0Projektpraktikum Automatisierungstechnik 6 Portfolioprüfung ja 1.0Regelungstechnik A 12 Portfolioprüfung ja 1.0Regelungstechnik B 12 Portfolioprüfung ja 1.0Remote Sensing 12 schriftlich ja 1.0Seminar Aktuelle Forschung an Batterien 3 Portfolioprüfung ja 1.0Seminar Energiespeicher 6 Portfolioprüfung ja 1.0Seminar Mess- und Diagnosetechnik 3 Portfolioprüfung ja 1.0Seminar Speichertechnik 3 Portfolioprüfung ja 1.0Simulation I 6 schriftlich ja 1.0Simulation in der Antriebstechnik 6 mündlich ja 1.0Simulation und Technische Diagnose 6 mündlich ja 1.0Simulation von Verbrennungsmotoren 2 6 Portfolioprüfung ja 1.0Stereobildverarbeitung in der Videokommunikation 3 mündlich ja 1.0Systemidentifikation und Regelung in der Medizin 6 mündlich ja 1.0Technische Diagnose I 6 mündlich ja 1.0Theorie und Anwendungen der Mess- und Diagnosetechnik 6 Portfolioprüfung ja 1.0Thermodynamiksimulation in der Motorentechnik 6 Portfolioprüfung ja 1.0Unfallmechanik und Kraftfahrzeugsicherheit 6 Portfolioprüfung ja 1.0


Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Es müssen mindestens 6 Leistungspunkte bestanden werden. Es dürfen höchstens 6 Leistungspunkte bestanden werden.

Masterarbeit Um diesen Studiengangsbereich zu bestehen, müssen die folgenden Bedingungen erfüllt sein: Alle Module dieses Studiengangsbereiches müssen bestanden werden. Module in diesem Studiengangsbereich:

Titel LP Prüfungsform Benotet GewichtMasterarbeit Automotive Systems 30 Abschlussarbeit ja 1.0


Lernergebnisse Die Studierenden sollen: -als theoretische Grundlage diverser ingenieurwissenschaftlicher Arbeitsgebiete Kenntnisse über die Grundzüge der Thermodynamikhaben, -durch das erlernte abstrakte Denken und das Denken in physikalischen Modellen grundlegende Prozesse beurteilen und begleiten können. Die Veranstaltung vermittelt:35% Fachkompetenz, 35 % Analyse & Methodik, 20% Systemkompetenz, 10% Sozialkompetenz

Lehrinhalte -Allgemeine Grundlagen-Energie und der erste Hauptsatz der Thermodynamik-Entropie und der zweite Hauptsatz der Thermodynamik-thermodynamische Eigenschaften von Gasen und Flüssigkeiten-reale Stoffe-Quasistatische Zustandsänderungen und technische Prozesse-Exergie-Mischung idealer Gase-Verbrennung-Feuchte Luft

Modulbestandteile

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Ein Leistungspunkt entspricht 30.0 Stunden (Es wird folgende Rundungsart verwendet: Aufrunden)

Modulbeschreibung

Thermodynamik (AS)

Modultitel:

Thermodynamik (AS)

Leistungspunkte:

6

Modulverantwortlicher:

Tsatsaronis, Georgios

Sekretariat:

KT 1

Ansprechpartner:

keine Angabe

URL:

keine Angabe

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected],[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSThermodynamik I UE 0330 L 445 WS/SS 2Thermodynamik I VL 0330 L 444 WS/SS 3Thermodynamik I TUT 0330 L 446 WS/SS 2

Thermodynamik I (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 14.0 2.0h 28.0hVor-/Nachbereitung 14.0 2.0h 28.0h

56.0h

Thermodynamik I (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 14.0 2.0h 28.0hVor-/Nachbereitung 14.0 1.0h 14.0h

42.0h

Thermodynamik I (Tutorium) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 14.0 2.0h 28.0h

28.0h

Modulspezifischer, lehrveranstaltungsunabhängiger Aufwand Multiplikator: Stunden: Gesamt:Vorbereitung Prüfung 1.0 54.0h 54.0h

54.0h

29.03.2016 16:01 Uhr Modulbeschreibung #30385/2 Seite 1 von 2

Beschreibung der Lehr- und Lernformen Vorlesungen und analytische Übungen im Frontalunterricht. In der analytischen Übung wird der Vorlesungsinhalt anhand praxisbezogenerAufgaben vertieft. Es werden Tutorien der Kategorie 1 angeboten, in denen das in der VL und UE vermittelte Wissen im Rahmen betreuterKleingruppen von den Studierenden selbständig angewendet und weiter vertieft werden kann.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Keine.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung: keine Angabe

Abschluss des Moduls

Dauer des Moduls Das Modul kann in 1 Semester(n) abgeschlossen werden.

Maximale teilnehmende Personen Das Modul hat keine begrenzte Teilnehmeranzahl.

Anmeldeformalitäten Die Anmeldung zur Klausur erfolgt über die Online-Prüfungsanmeldung des Prüfungsamtes.Aus organisatorischen Gründen verlangt das Fachgebiet eine Anmeldung zur Klausur und zu den Übungen über das Internet.VL und UE: keine Anmeldung erforderlich.

Literaturhinweise, Skripte

Zugeordnete Studiengänge Die Modulversion wird auf folgenden Modullisten verwendet:

Bachelor- bzw. Diplomstudiengänge: Energie- und Prozesstechnik, Lebensmitteltechnologie, Physikalische Ingenieurwissenschaften,Verkehrswesen, Informationstechnik im Maschinenwesen

Sonstiges Zur Förderung von Studentinnen der Ingenieurswissenschaften werden auf Wunsch der Teilnehmerinnen Frauentutorien angeboten. Dieses Modul wird abwechselnd von Prof. Tsatsaronis und Prof. Enders angeboten.

Prüfungsform: Benotet:schriftlich benotet

Skript in Papierform: Elektronisches Skript:Es wird ein Skript in Papierform angeboten

Hinweis zum Skript in Papierform:

Skript in Papierform inklusive großem h,s-Diagramm vorhanden.Das Skript kann im Sekretariat KT 1 / TK 7 gekauft werden.

Es wird ein elektronisches Skript angeboten

Hinweis zum elektronischen Skript:

Zusatzinformationen und Downloads: www.iet.tu-berlin.de/html_files/Allgemeine_Hinweise_TDI.htm

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Graduates of this module have practical experience with methods and techniques to develop and complex embedded systems. In additionthey have in experience techniques with which the quality of embedded systems can be systematically ensured. They have learned to solvea complex tasks within a team. no translation

Lehrinhalte Embedded systems are often highly complex and safety-critical, for example if they are used in cars, airplanes or avionics. This means thaterrors can lead to high financial losses or even death or serious injuries. This makes the quality of such systems a major issue andsystematic and comprehensive quality assurance techniques are indispensable. Additionally, embedded systems usually have to fulfillstrong restrictions in terms of ressources. Therefore, optimization techniques are widely needed to improve the performance of thesesystems. In this project, we develop a complex embedded systems and use various validation, verification and optimization techniques forembedded systems to ensure correctness and performance. As application platform we use 8 Lego Mindstorm robots. no translation

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen This module consists of a project and seminar parts. Within the project, the participants learn to solve a complex task in a team. Within theseminar, the participants give presentations and discuss the presented contents. This module is teached in English.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Knowledge from bachelor modules in Computer Science/Technical Computer Science or the like. Recommended is knowledge from themaster module “Quality Assurance of Embedded Systems” (MINF-SE-QSES) or “Analysis and Optimization of Embedded Systems” (MINF-SE-AOES).

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Modulbeschreibung

Master Project Software Engineering of Embedded Systems

Modultitel:



Leistungspunkte:

9


Glesner, Sabine

Sekretariat:

TEL 12-4

Ansprechpartner:

Klös, Verena

URL:

http://www.pes.tu-berlin.de

Modulsprache:

Deutsch/Englisch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSMaster Project Software Engineering of Embedded Systems SEM SS 2Master Project Software Engineering of Embedded Systems PJ SS 4

Master Project Software Engineering of Embedded Systems (Seminar) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsentationsvorbereitung 15.0 2.0h 30.0hPräsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

90.0h

Master Project Software Engineering of Embedded Systems (Projekt) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0h

180.0h


keine Angabe


Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt.

(Allgemeiner Hinweis: In Portfolioprüfungen beträgt der zeitliche Gesamtumfang aller Elemente mit dem Charakter einer schriftlichenPrüfung weniger als 90 Minuten, der Gesamtumfang aller Elemente mit dem Charakter einer mündlichen Prüfung weniger als 20 Minuten.)


Maximale teilnehmende Personen Das Modul ist auf 12 Teilnehmer begrenzt.

Anmeldeformalitäten A registration is necessary. Information about the enrolment procedure is published on our website (http://www.pes.tu-berlin.de) at thebeginning of each semester.



Sonstiges keine Angabe

Prüfungsform: Benotet:Portfolioprüfung benotet

Prüfungselement Gewicht(Deliverable assessment) Project Presentation (and Documentation,when required)

25

(Examination) Oral Exam 25(Learning process review) Project Work/ Oral Consultation 50

Skript in Papierform: Elektronisches Skript:nicht verfügbar Es wird ein elektronisches Skript angeboten


Slides are available at http://www.pes.tu-berlin.de/

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Science (Informatik) (Master of Science) MSc Computer Science / Informatik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Informatik (Master of Science) MSc Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsinformatik (Master of Science) MSc Wirtschaftsinformatik/Information Systems Management StuPO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Die Studierenden werden in die Lage versetzt, ausgehend von einer Problemstellung ein abstraktes Modell zu bilden und dieses auchobjektorientiert in einer Programmiersprache zu implementieren. Hierzu werden elementare Programmiertechniken und die Konzepte derVererbung vermittelt. Die Studierenden erhalten ein Grundwissen im Umgang mit und über den Aufbau von Rechersystemen. Weiterwerden die Darstellung von Informationen im Rechner vermittelt. Die Studierenden lernen die Grundlagen von Betriebssystemen kennen.Das vermittelte Grundwissen in Informatik ermöglich den Studierenden dessen Anwendung im eigenen Studienfach und im späterenBerufsleben. The lecture aims to enable the students to reformulate every-days problems following the object oriented programming paradigm andimplement them in a programing language. The course will start with lectures on basic programming and will later on comprise advancedconcepts, e.g., polymorphy or inheritance. It also introduces binary-representations of different types of information and basics on operatingsystems. The lecture should provide students with a fundamental knowledge on computer systems and programming and provide them withthe skill to apply them in more advanced lectures and later professional practice.

Lehrinhalte 1) Programmieren in der Sprache Java (Economics), C/C++ (Elektrotechnik, Automotive Systems) oder einer davon nach Wahl (andereStudiengänge): 1) Datentypen, Arrays, Zeichenketten 2) Bezeichner, Variablen, Ausdrücke, Gültigkeitsbereiche, Referenzen 3) Statische Methoden, Funktionen 4) Bedingte Ausführung, Schleifen, Rekursionen 5) Objektorientierung, Attribute, Objektmethoden 6) Vererbung, Konstuktoren, Polymorphie, abstrakte Klassen 2) Rechneraufbau: 1) Darstellung von Zahlen und Zeichen im Rechner 2) Logische Schaltungen, Addierer, Speicherzellen, Flip-Flops 3) Rechnersysteme, Prozessor & Prozesse, Arbeitspeicher, Betriebsystem 1) Programming concepts in the either Java (Economics), or C/C++ (Electrical Engineers, Automotive Systems). Students of other subjectscan choose the programming language freely. 1) Data types, arrays, strings 2) Names, variables, expressions, skope, references 3) Static methods/Functions 4) conditions, loops and recursions 5) objects, classes, attributes, methods 6) inheritance, constructors, polymorphie, abstract classes 2) Computer basics 1) representation of numbers and characters 2) logic gates, arithmetic units, binary-cells, flip-flops 3) cpu & processes, working memory, operating systems, networks

Modulbestandteile


Modulbeschreibung

Einführung in die Informatik

Modultitel:

Einführung in die Informatik

Introduction to computer science

Leistungspunkte:

6


Obermayer, Klaus

Sekretariat:

MAR 5-6

Ansprechpartner:

Groiß, Camilla

URL:

http://www.ni.tu-berlin.de/lehre/

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSEinführung in die Informatik UE 0434 L 350 WS 2Einführung in die Informatik VL 0434 L 350 WS 2



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Vorlesung und praxisorientierte Übung.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: keine





Anmeldeformalitäten Anmeldung zu den Übungen wie auch zur Prüfung erfolgt über MOSES. Die Anmeldung zur Übung erfolgt in der Regel schon vor derersten Vorlesung.



Einführung in die Informatik (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hPrüfungsvorbereitung 15.0 3.0h 45.0hVor-/Nachbereitung 15.0 3.0h 45.0h

120.0h

Einführung in die Informatik (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

60.0h

1.) Einführung in die Informatik -- Hausaufgaben


Skript in Papierform: Elektronisches Skript:nicht verfügbar nicht verfügbar



Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Economics (Bachelor of Science) StuPO 2008 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Bachelor of Science) BSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Elektrotechnik PO2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Elektrotechnik StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) Bsc Elektrotechnik WS 15/16 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17MINTgruen Orientierungsstudium (Orientierungsstudium) Studienaufbau MINTgrün Modullisten der Semester: SS 2016


Lernergebnisse Die Studierenden werden befähigt, komplexe Problemstellungen algorithmisch zu lösen. Hierzu werden fortgeschrittene Methoden derProgrammierung in Java vermittelt. Es werden grundlegende Datenstrukturen sowie darauf basierende Algorithmen vermittelt, welchehäufig Rekursionen beinhalten. Die Studierenden lernen, die Effizienz der Algorithmen sowie deren Korrektheit zu beurteilen vor demHintergrund der jeweiligen Anwendungsgebiete. Durch Umsetzung der behandelten Algorithmen und Datenstrukturen werden außerdemdie Elemente der Programmiersprache gefestigt. Mit dem vermittelten Wissen können die Studierenden komplexe Probleme im eigenenStudienfach und im späteren Berufsleben algorithmisch formulieren und anschließend implementieren. no translation

Lehrinhalte 1. Vertiefung der Programmierung 1. Generische Datentypen 2. Iteratoren 3. Abstrakte Datentypen 2. Datenstrukturen 1. Verkettete Listen, Stacks, Queues 2. Bäume, binäre Suchbäume, Heaps 3. Graphen 3. Algorithmen 1. Suchen und Sortieren von Feldern 2. Komplexitätsberechnung von Algorithmen 3. Durchsuchen und Rekonfigurieren von Bäumen 4. Suche nach Elementen und kürzesten Wegen in Graphen 4. Boolesche Algebra 1. Schaltungsentwurf, Normalformen, Vereinfachungsverfahren no translation

Modulbestandteile



Modulbeschreibung

Einführung in die Informatik - Vertiefung

Modultitel:

Einführung in die Informatik - Vertiefung

Introduction to computer science - Specialisation

Leistungspunkte:

6


Hellwich, Olaf

Sekretariat:

MAR 6-5

Ansprechpartner:

Dennert, Marion

URL:

http://www.cv.tu-berlin.de/

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSEinführung in die Informatik - Vertiefung VL 0434 L 360 SS 2Einführung in die Informatik - Vertiefung UE 0434 L 360 SS 2

Einführung in die Informatik - Vertiefung (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/ Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h

Einführung in die Informatik - Vertiefung (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/ Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h


Beschreibung der Lehr- und Lernformen Vorlesung und praxisorientierte Übung.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen:Grundkenntnisse in der Programmiersprache Java, wie sie beispielsweise in den Lehrveranstaltungen Einführung in die Informatik oderPraktisches Programmieren und Rechneraufbau vermittelt werden.





Anmeldeformalitäten Anmeldung zu den Übungen wie auch zur Prüfung erfolgt über MOSES. Die Anmeldung zur Übung erfolgt in der Regel schon vor derersten Vorlesung.



1.) Einführung in die Informatik -- Hausaufgaben




https://isis.tu-berlin.de

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Bachelor of Science) BSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Elektrotechnik PO2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Elektrotechnik StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17MINTgruen Orientierungsstudium (Orientierungsstudium) Studienaufbau MINTgrün Modullisten der Semester: SS 2016Technomathematik (Bachelor of Science) Bachelor Technomathematik 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Wirtschaftsingenieurwesen (Bachelor of Science) StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Sonstiges Das Modul wird nur im Sommersemester angeboten.


Lernergebnisse Die Teilnehmer gewinnen signifikante Einblicke in Computer Vision bezogene Probleme und Lösungen. Das Ziel besteht nicht darin dengesamten Bereich der Wissenschaft komplett zu erforschen, sondern die Teilnehmer mit der vollen Komplexität eines spezifischenProblems zu konfrontieren und ihre Eigeninitiative herauszufordern. Wir bieten Einblicke und Teilnahme an Forschung und Entwicklung. DieFähigkeit der Teilnehmer in einem Team zu arbeiten wird durch dieses Modul verbessert. no translation

Lehrinhalte Die genauen Inhalte werden rechtzeitig vor Beginn des Semesters auf den Fachgebietswebseiten bekannt gegeben. no translation

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Die Teilnehmer explorieren das im Projekt zu behandelnde Thema.




Insgesamt können 100 Punkte erreicht werden. Gemäß §47 (2) AllgStuPO wird die Gesamtnote basierend auf dem Notenschlüssel 1 der Fakultät IV berechnet.

Modulbeschreibung

Project Hot Topics in Computer Vision A

Modultitel:



Leistungspunkte:

6


Hellwich, Olaf

Sekretariat:

MAR 6-5

Ansprechpartner:

Dennert, Marion

URL:

http://www.cv.tu-berlin.de

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSHot Topics in Computer Vision A PJ 0433 L160 WS/SS 6

Hot Topics in Computer Vision A (Projekt) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 6.0h 90.0hVor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0h

180.0h






Anmeldeformalitäten Die Anmeldung erfolgt online.



Nebenhörerinnen / Nebenhörer können an der Veranstaltung teilnehmen.

Sonstiges Das Modul "Hot Topics in Computer Vision" wird jedes Semester angeboten.

Prüfungselement GewichtPresentation P2 10Presentation P3 10Software 40Summary P1 5Written report P2 10Written report P4 25




Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Science (Informatik) (Master of Science) MSc Computer Science / Informatik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) MSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Geodesy and Geoinformation Science (Master of Science) StuPO (21.03.2007) Modullisten der Semester: SS 2016Informatik (Master of Science) MSc Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsinformatik (Master of Science) MSc Wirtschaftsinformatik/Information Systems Management StuPO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Project title: "Scientific Process in Computer Vision: From Ideas to Publications" Participants will gain significant insights into computer vision related problems and solutions. The goal is not to explore the whole field ofresearch completely, but rather to confront the participants with the full complexity of one specific problem and to challenge their owninitiative. Therefore we do not provide apedagogically gentle introduction of the learners to the scientific area, but we allow insights and participation in research and development.The ability of the participants to work in a team shall be improved by this module. no translation

Lehrinhalte The process of creating a contribution to the knowledge or to the tools of the scientific community is nearly independent from the specificfield of research or application. Starting from an innovative idea, the novelty of the idea has to be investigated, the abstract idea has to bemodeled, implemented, evaluated and finally described in a precise and comprehensible manner. During the project this scientific process will be explored on examples of computer vision tasks. Small project teams will handle the wholeprocess starting from provided ideas to a final summary of the scientific findings. The project is divided into four parts: Part I: During the initial modelling phase, ideas are explored, extended and concretized. The participants assign themselves to projectteams and select one of the proposed ideas. The performance evaluation of this first part is based on active participation, meaningfulcontributions to the discussion, as well as a preliminary summary of the conclusions including a priority list of ideas favoured by the student. Part II: During the second step, the selected ideas are further concretized and put into the context of state-of-the-art. Furthermore, a coarseframework for implementation and evaluation has to be developed. The performance evaluation of this second part is based on apresentation as well as a written reportabout the state-of-the-art and the general design of implementation and evaluation of the selected idea. Part III: During the third step, the selected ideas will be implemented and evaluated. The performance evaluation of this third part is basedon a presentation about the implementation and evaluation, and last but not least the well documented code. Part IV: During the last step, the selected ideas, their implementation and evaluation will be described. The report has to be compiled according to scientific standards. Additionally, the reports of all teams will be reviewed by other teams tofurther improve the quality. The performance evaluation of this last part is based on a written report about the implementation andevaluation. If the scientific contribution of the team to state-of-the-art is significant enough, it will be considered for publication in suitableconferences/journals. no translation

Modulbestandteile


Modulbeschreibung

Project Hot Topics in Computer Vision B

Modultitel:



Leistungspunkte:

6


Hellwich, Olaf

Sekretariat:

MAR 6-5

Ansprechpartner:

Dennert, Marion

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSHot Topics in Computer Vision B PJ 0433 L161 WS/SS 6

Hot Topics in Computer Vision B (Projekt) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Attendance 15.0 6.0h 90.0hPreparation/ Post-processing 15.0 6.0h 90.0h

180.0h



Beschreibung der Lehr- und Lernformen The participants explore basics and advanced issues of the field.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Knowledge from the modules "Digital Image Processing" or "Automatic Image Analysis" or "Photogrammetric Computer Vision".



In total 100 points can be achieved.The final grade according to §47 (2) AllgStuPO is calculated based on grading key 1 of faculty IV.




Anmeldeformalitäten Registration for the exam has to be made online.




Prüfungselement GewichtPresentation P2 10Presentation P3 10Software 40Summary P1 5Written report P2 10Written report P4 25






Sonstiges The module "Project Hot Topics in Computer Vision " is offered each term.



Lernergebnisse Diese Lehrveranstaltung vermittelt wichtige Grundlagen der experimentellen Systemidentifikation. Weiterhin wird der Entwurf von digitalenReglern basierend auf den gewonnenen Modellen behandelt, wobei der Schwerpunkt auf Polynom-Reglerentwurfsverfahren mitTransferfunktionen liegt. Die vermittelten Methoden werden in Form von Computerübungen in der integrierten Lehrveranstaltung anAnwendungsbeispielen aus der Medizin vertieft. Betrachtete Anwendungsbeispiele aus der Medizin sind die Regelung von Neuroprothesen,die Blutzuckerregelung und die Anästhesieautomatisierung. Students will obtain knowledge about system identification and control techniques for sampled data systems.During this module students learn to select appropriate model structures and to apply suitable model parameter estimation as well as modelvalidation techniques. Additionally, they acquire the knowledge about different model-based control concepts that directly employ theintroduced model structures. Finally, students will be able to implement algorithms, to perform real system identification tasks based onrecorded I/O data, to design control systems and to run control experiments both in simulation and in real-time.

Lehrinhalte - Einführung in die Systemidentifikation und Regelung in der Medizin- Lineare Regression, RLS- Kalman Filter, Erweiterter Kalman Filter- Einführung in Matlab und Simulink- Lineare dynamische Systeme, Prädiktion, Diophantische Gleichung- Prädiktionsfehlermethode- Modellvalidierung und Modellstrukturbestimmung- Testsignale (z.B. PRBS)- Modell-prädiktive Regelung- Polvorgabe und LQG unter Verwendung von Transferfunktionsmodellen- Iterativ lernende Regelung- Modellierung und Regelung von Neuroprothesen- Computerübungen in Matlab und Simulink - Introduction to system identification and control in medicine- Least squares and recursive least squares- Kalman filter and extended Kalman filter- Introduction to Matlab and Simulink- Linear dynamical systems, prediction, Diophantine equation- Prediction error method- Model validation and model structure selection- Test signals (e.g. PRBS)- Model-predictive control- Polynomial pole-placement and LQG design- Iterative learning control- Modeling and control of neuro-prostheses- Computer exercises in Matlab und Simulink- Examples: neuro-prosthetics, blood sugar control, anesthesia control

Modulbestandteile

Modulbeschreibung

Systemidentifikation und Regelung in der Medizin

Modultitel:

Systemidentifikation und Regelung in der Medizin

System identification and control in medicine

Leistungspunkte:

6


Schauer, Thomas

Sekretariat:

EN 11

Ansprechpartner:

Schauer, Thomas

URL:

http://www.control.tu-berlin.de

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSSystemidentifikation und Regelung in der Medizin IV 0430 L 025 SS 4




Beschreibung der Lehr- und Lernformen Integrierte Veranstaltung, die sich wie folgt aufteilt:2 SWS Vorlesung, 2 SWS Praktika (Computersimulation)

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: In der Lehrveranstaltung „Systemidentifikation und Regelung in der Medizin“ werden Kenntnisse des Bachelor-Moduls „Regelungstechnik“(kontinuierliche Standardregelkreise) oder äquivalente Vorkenntnisse vorausgesetzt.





Anmeldeformalitäten Details zur Prüfungsanmeldung werden jeweils rechtzeitig im Internet (http://www.control.tu-berlin.de) bekannt gegeben.



Systemidentifikation und Regelung in der Medizin (IntegrierteVeranstaltung)

Multiplikator: Stunden: Gesamt:

Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hPrüfungsvorbereitung 1.0 60.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

180.0h

Prüfungsform: Benotet:mündlich benotet


Empfohlene Literatur:[1] Ikonen, E., Najim, K.: Advanced Process Identification and Control, Marcel Dekker, Inc., 2002.[2] Westerwick, D. T., Kearney, R. E.: Identification of Nonlinear Physiological Systems, Wiley Interscience, 2003.[3] Nelles, O.: Nonlinear System Identification, Springer, 2001.[4] Landau, I. D., Zito, G.: Digital Control Systems: Design, Identification and Implementation , Springer, 2006.[5] Aström, K., Wittenmark, A.: Computer-Controlled Systems: Theory und Design, Prentice Hall, 1997.[6] Ljung, L.: System Identification: Theory for the Users, Prentice Hall, 1999.[7] Maciejowski, J.: Predictive Control with Constraints, Prentice Hall, 2002.



Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Biomedizinische Technik (Master of Science) StuPo 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) MSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Stereobildverarbeitung in der Videokommunikation: Die Studierenden erwerben schrittweise Kompetenz über die geometrischenZusammenhänge des Abbildungsprozesses einer 3D-Szene in zwei Kameraansichten. Das Modul verdeutlicht, dass die bildbasierteTiefenanalyse in vielfältigen Anwendungsgebieten, insbesondere in der Videokommunikation, eingesetzt werden kann. no translation

Lehrinhalte Stereobildverarbeitung in der Videokommunikation: Grundlagen der projektiven Geometrie, Kameramodell, Kamerakalibrierung,Epipolargeometrie, Schätzung der projektiven Stereogeometrie, Rektifikation, Korrespondenzproblem in der Stereobildverarbeitung,Verfahren zur Korrespondenzanalyse, hybridrekursives Matching zur Disparitätsanalyse, Anwendungen in der 3D Videokommunikation no translation

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Interaktive Erarbeitung der mathematischen Zusammenhänge des Abbildungsprozesses einer 3D-Szene in eine und zwei Kameras.Diskussion von Algorithmen und Verfahren zur Stereoanalyse. Während der Vorlesung werden kleine Übungsaufgaben zur Vertiefung desStoffes gestellt.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: -




Modulbeschreibung

Stereobildverarbeitung in der Videokommunikation

Modultitel:

Stereobildverarbeitung in der Videokommunikation

Stereo Image Processing in Video Communication

Leistungspunkte:

3


Hellwich, Olaf

Sekretariat:

MAR 6-5

Ansprechpartner:

Dennert, Marion

URL:


Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSStereobildverarbeitung in der Videokommunikation VL 0433 L181 WS 2

Stereobildverarbeitung in der Videokommunikation (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h

1.) Modul Lineare Algebra für Ingenieurwissenschaften Bestanden




Anmeldeformalitäten Prüfungsanmeldungen erfolgen bitte über das Prüfungsamt.



Sonstiges Dieses Modul wird nur im Wintersemester angeboten.



Das Lehrbuch „Stereoanalyse und Bildsynthese“, Schreer, O. 2005,XII, 278 Seiten. 165 Illustrationen. Softcover, ISBN: 3-540-23439-X,März 2005 kann im Buchhandel erworben oder in derUniversitätsbibliothek ausgeliehen werden.



http://iphome.hhi.de/schreer/lecture.html

Empfohlene Literatur:Computer Vision: Algorithms and Applications, Szeliski R., 1st Edition, 2011, XX, 812 p., Hardcover, ISBN: 978-1-84882-934-3Multiple View Geometry in Computer Vision, Hartley RI, Zisserman A (2004), Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom,2nd Edition.



Lernergebnisse Am Beispiel aktueller Forschungsthemen vermittelt das Projektpraktikum Kenntnisse im Umgang mit automatisierungstechnischen Gerätenund rechnergestützten Analyse- und Entwurfsmethoden in Verbindung mit Erfahrungen im Projektmanagement. While engaging in current research projects, the participants learn how to handle automation devices and techniques as well as computer-based analysis and design methods. Moreover, project management competencies are acquired.

Lehrinhalte Der Schwerpunkt des Praktikums ist die Zusammenarbeit von bis zu drei Studierenden bei der Lösung einer gemeinsamen Projektaufgabezu aktuellen Forschungsfragen der Regelungstechnik, Rehabilitationsrobotik und Neuroprothetik. Es sollen nicht nur, wie beim konventionellen Praktikum üblich, Teilaufgaben gelöst werden, sondern jeder Studierende der Gruppe ist fürden Erfolg des gesamten Projektes verantwortlich. Wichtige Entscheidungen werden gemeinsam getroffen. Die Bearbeitung der Aufgabewird arbeitsteilig von allen Teilnehmern durchgeführt, wobei das Management des Projektes von einem Gruppenteilnehmer übernommenwird. Dies entspricht der Projektdurchführung im industriellen Arbeitsumfeld. Für die Durchführung des Praktikums wird nur die Aufgabenstellung vorgegeben, jedoch kein detaillierter Arbeitsplan. Alle notwendigenEinrichtungen, technischen Unterlagen und Datenblätter werden zur Verfügung gestellt. Die Betreuung dieses Projektes bezieht sich aufeine Beratung bei der Aufstellung des Lösungsweges und der Projektorganisation. Sie wird zu festgelegten Zeiten vorgenommen. Up to three students cooperate in solving a project task that is related to current research questions of control engineering, rehabilitationrobotics, or neuroprosthetics. Unlike common labs with predefined subtasks, this project lab requires each participant to assume full responsibility of the entire project andits success. The workload as well as major decisions are shared, but the project is managed by one of the group members. This is commonpractice in industrial team work environments. While the goals of each project are precisely described by the adviser, there are typically no predefined solution paths. All required devices,material, and data sheets are provided. In regular meetings, advice is given on how to manage the project and how to achieve the projectgoals.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Projekt

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Modulbeschreibung

Projektpraktikum Automatisierungstechnik

Modultitel:

Projektpraktikum Automatisierungstechnik

Project Lab Automation

Leistungspunkte:

6


Schauer, Thomas

Sekretariat:

EN 11

Ansprechpartner:

Schauer, Thomas

URL:


Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSProjektpraktikum Automatisierung PJ 0430 L 032 WS/SS 4

Projektpraktikum Automatisierung (Projekt) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0h

180.0h


Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Wissenschaftliche Neugier und Freude an angewandter Forschungsarbeit. Je nach Thema des Projekts sind im Einzelfall folgendeKenntnisse von Vorteil: Grundlagen der Regelungstechnik, C/C++, Scilab/Scicos, Matlab/Simulink, Visualisierung, Biosignalverarbeitung,Robotik, Elektronik und hardwarenahe Programmierung



Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 3 der Fakltät IV ermittelt.




Anmeldeformalitäten Details zur Anmeldung zu den Prüfungsleistungen werden jeweils rechtzeitig im Internet(www.control.tu-berlin.de) bekannt gegeben.





Prüfungselement GewichtErgebnisprüfung: Protokollierte praktische Leistung 80Ergebnisprüfung: Vortrag Projektpräsentation 20


Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) MSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Die Lehrveranstaltung vermittelt den Studierenden eine zusammenhängende Sicht vom Entwurf mit neuen Materialien und Strukturen übergeeignete Optimierungsmethoden bis hin zur Modellbildung und Regelung nichtlinearer Aktoren speziell für nachgiebige Robotersystememit neuen Eigenschaften. The course provides students with a comprehensive view of the design of new materials and structures on appropriate optimizationmethods to the modeling and control of nonlinear actuators specifically of inherent (passive) and controlled (active) compliant robot systemswith new characteristics.

Lehrinhalte Bionik (Methode, Vorgehensweise, VDI)Biologische (Bewegungs-)Systeme, allgemein (Eigenschaften, Vorteile, Evolution)Morphologie Mensch/Tier (vs. herkömmliche Roboter Mechanik, Kinematik, Materialien)Physiologie Mensch/Tier (vs. herkömmliche Antriebe, Verarbeitung, Steuerung)Vorstellung bionischer Aspekte in technischen Robotersystemen (Vortrags-Wettbewerb, Hausarbeit)Materialien und Strukturen für neue Kinematiken (Leichtbau, Herstellung/SLS)Aktoren für neue Antriebssysteme (Nachgiebigkeit, gewichtsbezogene Leistung)Modellbildung eines fluidischen Muskels (Versorgung, Leitung, Ventil, Muskel)Modellbildung eines mit Muskeln angetriebenen (Ellenbogen-/Scharnier-)Gelenkes (linear, nichtlinear)Regelung eines antagonistischen Muskelpaares (Kriterien)Roboter-Assistenzsystem Humanoider Muskelroboter ZAR5 (Aufbau, Eigenschaften, Anwendung)Roboter-Rüsselkinematik BROMMI:TAK (Aufbau, Eigenschaften, Anwendung) Biomimetic (method, approach, VDI)Biological (motion) systems, in general (features, benefits, evolution)Morphology of human / animal (vs. conventional robot mechanics, kinematics, materials)Physiology of human / animal (vs. conventional drives, processing, control)Biological aspects in technical robotic systems (lecture competition, housework)Materials and structures for new kinematics (lightweight construction, manufacturing / SLS)Actuators for new gear systems (compliance, power to weight ratio)Modeling of a fluidic muscle (supply, line, valve, muscle)Modeling of a fluidic muscle driven joint (elbow / hinge) joint (linear, nonlinear)Control of an antagonistic muscle pair (quality criteria)Robotic assistance system Humanoid Muscle Robot ZAR5 (structure, properties, application)Robotic Trunk Kinematics BROMMI:TAK (structure, properties, application)

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Modulbeschreibung

Entwurf und Regelung bionischer Roboter

Modultitel:

Entwurf und Regelung bionischer Roboter

Design and control of biomimetic robots

Leistungspunkte:

3


Raisch, Jörg

Sekretariat:

EN 11

Ansprechpartner:

Boblan, Ivo

URL:

http://www.control.tu-berlin.de/Teaching:Overview

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSEntwurf und Regelung bionischer Roboter IV 0430 L 094 SS 2

Entwurf und Regelung bionischer Roboter (Integrierte Veranstaltung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hPrüfungsvorbereitung 1.0 30.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

90.0h


Integrierte Veranstaltung, die sich aufteilt in Vorlesung, studentische Vorträge und Übungen.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: 0335 L 308 "Bionik I"0430 L 010 "Grundlagen der Regelungstechnik"



Insgesamt können 100 Portfoliopunkte erreicht werden: Die Portfolioprüfung dieses Modul setzt sich aus unten aufgeführten Prüfungselementen zusammen. Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 3 der Fakltät IV ermittelt.




Anmeldeformalitäten Details zur Anmeldung zu den Prüfungsleistungen werden jeweils rechtzeitig im Internet (www.control.tu-berlin.de) und durch Aushang vordem Sekr. EN 11 (Raum EN 237) bekanntgegeben.




Prüfungselement GewichtErgebnisprüfung: Hausaufgabe Foliensatz erstellen für Vortrag 27Ergebnisprüfung: Vortrag 27Punktuelle Leistungsabfrage: Mündlicher Test 46



Folien als pdf nach der Vorlesung





Lernergebnisse Die Studierenden besitzen nach Abschluss des Moduls auf einem ausgewählten Gebiet der Technische Diagnose oder derModellbildung/Simulation vertiefte Kenntnisse. Ferner können die Studierenden den Aufwand (Zeit + Kapazität), der zur Bearbeitungabgegrenzter Aufgaben erforderlich ist, abschätzen. Students possess in-depth knowledge of a selected field on technichal diagnostics or modeling/simulation. Furthermore, students are ableto estimate the effort (time + capacity) which is necessary for processing defined tasks.

Lehrinhalte Es werden Projekte aus aktuellen Themen der Simulation mechatronischer Systeme insbesondere aus dem Bereich derKraftfahrzeugtechnik und der technischen Diagnose bearbeitet.In Form eines Lastenhefts werden die Basisanforderungen, die das zu realisierende „Produkt“ erfüllen muss, aufgeführt. Anschließendmuss ein Pflichtenheft erstellt und eine Projektplanung vorgenommen werden. Hierbei ist sowohl eine Zeit- als auch Kapazitätsplanung mitder entsprechenden Verteilung der Aufgaben durchzuführen. Aus der Planung muss die zeitliche Belastung (Workload) der einzelnenBearbeiter hervorgehen. Nach der Freigabe des Pflichtenhefts durch den Betreuer erfolgt die selbständige Problemlösung und Umsetzungder Aufgabe. Das Projektergebnis wird abschließend dokumentiert und in einem Vortrag präsentiert. Current issues on the simulation of mechatronic systems, especially in the field automotive engineering and technical diagnostics, aresubject of the project. Students have to keep basic requirements that must be fulfilled to realize the "product" in the form of specifications.Subsequently, a project plan is to be made. This planning includes a time as well as capacity planning and a delegation of tasks. Theplanning must show the workload of each editor. After the release of the specifications and the planning by the supervisor, the independentproblem solving and implementation of the task takes place. Project performance is conclusively documented and presented.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Die Veranstaltung wird in Form eines Projekts abgehalten. Gruppenarbeit ist dabei ausdrücklich erwünscht. Unterrichtssprache in demModul ist deutsch.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: a) obligatorisch: Bachelor Technische Informatik, Elektrotechnikb) wünschenswert: VL Mustererkennung und Technische Diagnose oder Modellbildung und Echtzeitsimulation


Modulbeschreibung

Projekt Simulation und Technische Diagnose

Modultitel:

Projekt Simulation und Technische Diagnose

Project Simulation and Technical Diagnosis

Leistungspunkte:

6


Gühmann, Clemens

Sekretariat:

EN 13

Ansprechpartner:

Heinze, Ewa

URL:

http://www.mdt.tu-berlin.de

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSGroßes Projekt Simulation und Technische Diagnose PJ 0430 L 332 WS/SS 4

Großes Projekt Simulation und Technische Diagnose (Projekt) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Bearbeitung / Durchführung 1.0 130.0h 130.0hDokumentation 1.0 30.0h 30.0hErarbeitung Präsentation 1.0 10.0h 10.0hProjektplanung 1.0 10.0h 10.0h

180.0h


keine Angabe


Die Art und Gewichtung der einzelnen Studienleistungen sind in der unten stehenden Tabelle aufgeführt.Die Gesamtnote gemäß §47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV) ermittelt.




Anmeldeformalitäten Die Anmeldung zum Projekt erfolgt im Sekretariat EN 538. Siehe: http://www.mdt.tu-berlin.de. Die Anmeldeformalitäten für diePortfolieprügfung werden in der ersten Vorlesung der betreffenden Veranstaltung bekannt gegeben.



Sonstiges Das Projekt kann nur bei ausreichenden Ausstattung (wissenschaftliche Mitarbeiter) angeboten werden.


Prüfungselement Gewicht(Ergebnisprüfung) Abschlusspräsentation 10(Ergebnisprüfung) Entwickelte Hardware/ Software 40(Ergebnisprüfung) schriftliche Ausarbeitung/Dokumentation 40(Lernprozessevaluation) Projektplanung 10


Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Die Studierenden sind nach Absolvieren des Moduls in der Lage, zu einer gegebenen Anwendung für Energiespeicher Recherchen zumöglichen Energiespeichern durchzuführen und die möglichen Technologien zu präsentieren und zu bewerten. The students are able, after passing the module, to find suitable energy storage technologies for a given application and to present andevaluate the different technologies.

Lehrinhalte Inhalte des Seminars sind geeignete Energiespeicher für verschiedene Anwendungen zu finden und Anforderungen hinsichtlich Größe,Systemauslegung und Betrieb des Speichers zu beschreiben. Jede/r Teilnehmer/in erhält eine andere Anwendung als Thema. Beispiele fürAnwendungen sind:- Elektro-PKW- Hybrid-PKW- Elektrofahrrad- Elektro-Bus- PV-Anlage Einfamilienhaus- Windpark- Unterbrechungsfreie Stromversorgung- etc. The content of the module is finding suitable energy storages for different applications and describing requirements concerning size, systemdesign and operation of the storage. Each participant gets a different application. Examples for applications are:- electric car- hybrid car- electric bike- electric bus- PV system in single-family house- wind park- uninterruptible power supply- etc.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Zu Beginn wird es einen Termin zur Einführung in die Präsentationstechnik geben. Danach bekommen die Studierenden ihr Thema undbereiten einen Vortrag und eine schriftliche Zusammenfassung vor. Für jedes Thema gibt es einen Termin für die Präsentation. DieSprache für Vortrag und Ausarbeitung ist wahlweise Deutsch oder Englisch

Modulbeschreibung

Seminar Speichertechnik

Modultitel:

Seminar Speichertechnik

Seminar Storage Technology

Leistungspunkte:

3


Kowal, Julia

Sekretariat:

EMH 2

Ansprechpartner:

Kowal, Julia

URL:

http://www.eet.tu-berlin.de

Modulsprache:

Deutsch/Englisch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSSpeichertechnik SEM 0430 L 117 SS 0

Speichertechnik (Seminar) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hschriftliche Zusammenfassung 1.0 30.0h 30.0hVorbereitung des Vortrags 1.0 30.0h 30.0h

90.0h


Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Besuch der Veranstaltung Energiespeichertechnologien oder Grundlagen Batterietechnik



Insgesamt können 100 Portfoliopunkte erreicht werden:- Präsentation des Vortrags 60P- Ausarbeitung einer schriftlichen Zusammenfassung 40P Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt




Anmeldeformalitäten Per Email an [email protected], Anmeldung der Prüfung im Prüfungsamt oder in QISPOS.





Prüfungselement Gewicht(Ergebnisprüfung) schriftliche Zusammenfassung 40(Ergebnisprüfung) Vortrag 60




Lernergebnisse Die Studierenden sind nach Absolvieren des Moduls in der Lage, zu einem gegebenen Thema rund um aktuelle Forschung an BatterienRecherchen zum Stand der Technik durchzuführen und den Stand der Technik zu präsentieren und zu bewerten. The students are able, after passing the module, to read up on the state-of-the-art of a given subject in the area of battery research and topresent and evaluate the state-of-the-art.

Lehrinhalte Inhalt des Seminar ist es, sich eine aktuelle Fragestellung zur Batterieforschung auszusuchen und die vorhandene Literatur dazuzusammenzufassen und zu präsentieren. Jede/r Teilnehmer/in erhält ein anderes Thema. Beispiele für Themen sind:- Alterungsprozesse von verschiedenen Batterietypen, z.B. Lithium-Plating oder SEI-Wachstum- Funktionsprinzip von neuen Batterietechnologien, z.B. Lithium-Luft oder Lithium-Schwefel-Batterien- Trends in der Materialforschung, z.B. Elektrolyte für Hochvolt-Batterien Content of this seminar is to choose a current battery research subject and to summarizeand present the existing literature. Each participantgets a different subject. Example subjects are:- Ageing processes of different battery technologies, e.g. lithium plating or SEI growth- Working principle of new battery technologies, e.g. lithium air or lithium sulfur batteries- trends in material research, e.g. electrolytes for high voltage batteries

Modulbestandteile







Modulbeschreibung

Seminar Aktuelle Forschung an Batterien

Modultitel:

Seminar Aktuelle Forschung an Batterien

Seminar current battery research

Leistungspunkte:

3


Kowal, Julia

Sekretariat:

EMH 2

Ansprechpartner:

Kowal, Julia

URL:


Modulsprache:

Deutsch/Englisch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSSeminar aktuelle Forschung an Batterien SEM 0430 L 118 WS 2

Seminar aktuelle Forschung an Batterien (Seminar) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hSchriftliche Zusammenfassung 1.0 30.0h 30.0hVorbereitung des Vortrags 1.0 30.0h 30.0h

90.0h


Insgesamt können 100 Portfoliopunkte erreicht werden:- Präsentation des Vortrags 60 P- Ausarbeitung einer schriftlichen Zusammenfassung 40 P Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt









Prüfungselement Gewicht(Ergebnisprüfung) schriftliche Zusammenfassung 40(Ergebnisprüfung) Vortrag 60




Lernergebnisse Hot Topics in Computer Vision Project A/ B:The capacity for teamwork of the participants shall be strenghten through the module. They will be led to a research and industrially relevantsubject. It is not aspired to explore a specific area completely. The aimof the course is to confrontate the participants with the whole complexibility of one issue and to challengetheir own initiative. Therefore we do not provide a pedagogically gentle introduction of the learners to thescientific area, but we allow an insight and participation in research and development of the field. Microwave and Radar Remote Sensing:Qualification aim of this module is to impart methods for signal processing, image enhancement, featureextraction and grouping. The alumni have learned and practiced to use their skills in multifacetedapplication areas. The exploration of the relations between physical reality of the environment and datacollected with imaging sensors are emphasized, mathematical modells are used for description. Optical Remote Sensing:The module imparts primarily professional and methodological expertise in analyzing remote sensing data. The exploration of the contextbetween physical reality of the environment and data collected with imaging sensors are in the foreground. Mathematical modells are usedfor description. Data analysis, e.g. object extraction, is conducted with methods of the automatic image analysis. Remote sensing isconceived as an electronical-physically motivated area of computer vision. Interdisciplinary application of the contents are demonstratedusing various illustrative examples from e.g. manufacturing industries to geography, medicine and social sciences. no translation

Lehrinhalte Hot Topics in Computer Vision Project A/ B:n.n. Microwave and Radar Remote Sensing:Physical basics, microwave systems, radar with synthetic aperture (SAR): application process, SAR-image generation, SAR-interferometry,coherence, differential SAR-interferometry, permanent scatterer analysis, SAR-polarimetry, scattering matrix, partial scatterer,decomposition theorems, entropy/ alpha-classification, polarimetric SAR-interferometry, object extraction from SAR-data, sensor/ datafusion Optical Remote Sensing:Physical basics, optical sensors, multi- and hyper spectral-sensors, functionality of optical sensors,geometrical and radiometrical image calibration, pre-processing of satellite images, arithmetic imageoperations, principal axis transform, Tasseled Cap Transform, supervised and unsupervised classificationprocesses, BRDF, spectral demixing, image textures, microwave systems, radar with synthetic aperture(SAR) no translation

Modulbestandteile Projekt Aus den folgenden Veranstaltungen müssen mindestens 1, maximal 1 Veranstaltungen abgeschlossen werden.

Modulbeschreibung

Advanced Remote Sensing

Modultitel:



Leistungspunkte:

12


Hellwich, Olaf

Sekretariat:

MAR 6-5

Ansprechpartner:

Dennert, Marion

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSHot Topics in Computer Vision A PJ 0433 L160 WS/SS 6Hot Topics in Computer Vision B PJ 0433 L161 WS/SS 6


Vorlesung Aus den folgenden Veranstaltungen müssen mindestens 2, maximal 2 Veranstaltungen abgeschlossen werden.



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Please choose 1 lecture and the corresponding exercise and 1 project to complete this module. Project Hot Topics in Computer Vision A/ B:The participants explore basics and advanced issues of the field. Microwave and Radar Remote Sensing/ Optical Remote Sensing:Underlying sensor components, methods and algorithms are explained in a way allowing the transmission of the handled sensor- andsystem aspects to other cases. Methods and algorithms are implemented and applied exemplarily in the exercises taking place in parallel.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Project Hot Topics in Computer Vision A:none Project Hot Topics in Computer Vision B:Knowledge from the modules "Digital Image Processing" or "Automatic Image Analysis" or "Photogrammetric Computer Vision". Microwave and Radar Remote Sensing:Knowledge from the module “Optical Remote Sensing” is preferable.

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSMicrowave and Radar Remote Sensing UE 0433 L 113 SS 2Microwave and Radar Remote Sensing VL 0433 L 112 SS 2Optical Remote Sensing UE 0433 L141 WS 2Optical Remote Sensing VL 0433 L140 WS 2

Hot Topics in Computer Vision A (Projekt) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Attendance 15.0 4.0h 60.0hPreparation/ Post-processing 15.0 8.0h 120.0h

180.0h

Microwave and Radar Remote Sensing (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Attendance 15.0 2.0h 30.0hPreparation/ Post-processing 15.0 6.0h 90.0h

120.0h

Microwave and Radar Remote Sensing (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Attendance 15.0 2.0h 30.0hPreparation/ Post-processing 15.0 2.0h 30.0h

60.0h


180.0h

Optical Remote Sensing (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Attendance 15.0 2.0h 30.0hPreparation/ Post-processing 15.0 6.0h 90.0h

120.0h

Optical Remote Sensing (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Attendance 15.0 2.0h 30.0hPreparation/ Post-processing 15.0 2.0h 30.0h

60.0h


Optical Remote Sensing:none



In total 100 points can be achieved. The final grade according to §47 (2) AllgStuPO is calculated based on grading key 1 of faculty IV.








Prüfungselement Gewicht(Deliverable assessment) Presentation 10(Deliverable assessment) Software 25(Deliverable assessment) Written report 15(Examination) Written test 50




Empfohlene Literatur:http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lectures/winter_term/optical_remote_sensing/parameter/en/http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lehre/sommersemester/microwave_and_radar_remote_sensing/parameter/en/

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) MSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Informatik (Master of Science) MSc Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsinformatik (Master of Science) MSc Wirtschaftsinformatik/Information Systems Management StuPO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17





Lernergebnisse Automatic Image Analysis:The students acquire stepwise competence for the development of image understanding methods.According to computer vision paradigm knowledge-based image analysis methods are developed basedon feature extraction. The module clarifies that the learned skills can be used within multifaceted application areas of automatic imageunderstanding. Digital Image Processing:Qualification aim of this module is to impart methods for signal processing, image enhancement, featureextraction and grouping. The alumni have learned and practiced to use their skills in multifacetedapplication areas. Microwave and Radar Remote Sensing:Qualification aim of this module is to impart methods for signal processing, image enhancement, featureextraction and grouping. The alumni have learned and practiced to use their skills in multifacetedapplication areas. The exploration of the relations between physical reality of the environment and datacollected with imaging sensors are emphasized, mathematical modells are used for description. Optical Remote Sensing:The module imparts primarily professional and methodological expertise in analyzing remote sensing data. The exploration of the contextbetween physical reality of the environment and data collected with imaging sensors are in the foreground. Mathematical modells are usedfor description. Data analysis, e.g. object extraction, is conducted with methods of the automatic image analysis. Remote sensing isconceived as an electronical-physically motivated area of computer vision. Interdisciplinary application of the contents are demonstratedusing various illustrative examples from e.g. manufacturing industries to geography, medicine and social sciences. no translation

Lehrinhalte Automatic Image Analysis:Visual cognition, grouping, shape descriptors, computer vision paradigm, knowledge-based imageanalysis, models of the real world, formal representation of the models, modelling of uncertainty (softcomputing), invariant patternrecognition, Bayesian decision theorem, Markoff random field models,Bayesian networks, object categorisation, automatic interpretation of maps, application to close range andair photographs Digital Image Processing:Image representation in frequency domain, Fourier transform, sampling theorem, filtering, Wiener Filter,image enhancement, edge detection, Hough transform, segmentation, interest operators, mathematicalmorphology, vectorisation, texture, skeletonization, medical axis and distance transform, contour/ linetracing and -smoothing, Gestalt psychology, grouping Microwave and Radar Remote Sensing:Physical basics, microwave systems, radar with synthetic aperture (SAR): application process, SAR-image generation, SAR-interferometry,coherence, differential SAR-interferometry, permanent scatterer analysis, SAR-polarimetry, scattering matrix, partial scatterer,decomposition theorems, entropy/ alpha-classification, polarimetric SAR-interferometry, object extraction from SAR-data, sensor/ datafusion Optical Remote Sensing:Physical basics, optical sensors, multi- and hyper spectral-sensors, functionality of optical sensors,geometrical and radiometrical image calibration, pre-processing of satellite images, arithmetic imageoperations, principal axis transform, Tasseled Cap Transform, supervised and unsupervised classificationprocesses, BRDF, spectral demixing, image textures, microwave systems, radar with synthetic aperture

Modulbeschreibung

Computer Vision & Remote Sensing

Modultitel:



Leistungspunkte:

12


Hellwich, Olaf

Sekretariat:

MAR 6-5

Ansprechpartner:

Dennert, Marion

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]


(SAR) no translation

Modulbestandteile Lectures Remote Sensing Aus den folgenden Veranstaltungen müssen mindestens 2, maximal 2 Veranstaltungen abgeschlossen werden.

Lectures Image Processing Aus den folgenden Veranstaltungen müssen mindestens 2, maximal 2 Veranstaltungen abgeschlossen werden.



Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSMicrowave and Radar Remote Sensing UE 0433 L 113 SS 2Microwave and Radar Remote Sensing VL 0433 L 112 SS 2Optical Remote Sensing UE 0433 L141 WS 2Optical Remote Sensing VL 0433 L140 WS 2

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSAutomatic Image Analysis UE 0434 L131 SS 2Automatic Image Analysis VL 0434 L130 SS 2Digital Image Processing VL 0433 L110 WS 2Digital Image Processing UE 0433 L 111 WS 2

Automatic Image Analysis (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Attendance 15.0 2.0h 30.0hPreparation/ Post-processing 15.0 6.0h 90.0h

120.0h

Automatic Image Analysis (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Attendance 15.0 2.0h 30.0hPreparation/ Post-processing 15.0 2.0h 30.0h

60.0h


120.0h


60.0h

Digital Image Processing (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Attendance 15.0 2.0h 30.0hPreparation/ Post-processing 15.0 2.0h 30.0h

60.0h

Digital Image Processing (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Attendance 15.0 2.0h 30.0hPreparation/ Post-processing 15.0 6.0h 90.0h

120.0h


120.0h


60.0h


Beschreibung der Lehr- und Lernformen Please choose 1 lecture and the corresponding exercise from Image Processing and 1 lecture and the corresponding exercise from RemoteSensing to complete this module. Automatic Image Analysis/ Digital Image Processing:Underlying philosophy, methods and algorithms are explicated in the lectures. In the exercises whichtake place in parallel, methods and algorithms are implemented and applied exemplarily. Microwave and Radar Remote Sensing / Optical Remote Sensing:Underlying sensor components, methods and algorithms are explained in a way allowing the transmission of the handled sensor- andsystem aspects to other cases. Methods and algorithms are implemented and applied exemplarily in the exercises taking place in parallel.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Automatic Image Analysis:Knowledge according module „Digital Image Processing" or equivalent is preferable. Digital Image Processing:none Microwave and Radar Remote Sensing:Knowledge according the module “Optical Remote Sensing” is preferable. Optical Remote Sensing:none







Zugeordnete Studiengänge

1.) Homework Microwave and Radar Remote Sensing2.) Homework Automatic Image Analysis3.) Homework Optical Remote Sensing4.) Homework Digital Image Processing





Empfohlene Literatur:http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lectures/summer_term/automatic_image_analysis/parameter/en/http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lectures/winter_term/digital_image_processing/parameter/en/http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lectures/winter_term/optical_remote_sensing/parameter/en/http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lehre/sommersemester/microwave_and_radar_remote_sensing/parameter/en/


Die Modulversion wird auf folgenden Modullisten verwendet:



Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) MSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Informatik (Master of Science) MSc Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsinformatik (Master of Science) MSc Wirtschaftsinformatik/Information Systems Management StuPO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Die Studierenden erlernen die Fähigkeit zu einem speziellen Forschungsthema eine Literaturrecherche durchzuführen, die Ergebnissewissenschaftlich zusammenzufassen (Erstellung eines "Veröffentlichung") und anschließend in einem Vortrag zu präsentieren und zuverteidigen. Durch die Projektbarbeitung besitzen die Studierenden nach Abschluss des Moduls auf einem ausgewählten Gebiet der TechnischeDiagnose oder der Modellbildung/Simulation vertiefte praktische Kenntnisse. Ferner können die Studierenden den Aufwand (Zeit +Kapazität), der zur Bearbeitung abgegrenzter Aufgaben erforderlich ist, abschätzen. no translation

Lehrinhalte Im Seminar Mess- und Diagnosetechnik (in Englisch) werden Vorträge zu neuen Forschungsergebnissen und Entwicklungstendenzen aufden Gebieten der Mess- und Diagnosetechnik, der Modellbildung und Simulation ausgearbeitet und gehalten. Der Schwerpunkt liegt imBereich der Fahrzeug- und Motorentechnik. In der Lehrveranstaltung Kleines Projekt Simulation und Technische Diagnose werden Projekte aus aktuellen Themen der Simulationmechatronischer Systeme, insbesondere aus dem Bereich der Kraftfahrzeugtechnik und der Technischen Diagnose, bearbeitet. In Formeines Lastenheftes werden die Basisanforderungen, die das zu realisierende „Produkt“ erfüllen muss, von den Studierenden aufgeführt.Anschließend ist eine Projektplanung vorzunehmen. Hierbei ist sowohl eine Zeit- als auch Kapazitätsplanung mit der entsprechendenVerteilung der Aufgaben durchzuführen. Aus der Planung muss die zeitliche Belastung (Workload) der einzelnen Bearbeiter hervorgehen.Nach der Freigabe des Lastenheftes durch den Betreuer und der Planung erfolgt die selbständige Problemlösung und Umsetzung derAufgabe. no translation

Modulbestandteile




Modulbeschreibung

Theorie und Anwendungen der Mess- und Diagnosetechnik

Modultitel:

Theorie und Anwendungen der Mess- und Diagnosetechnik

Theory and Applications of Measurement and Diagnostic Technology

Leistungspunkte:

6


Gühmann, Clemens

Sekretariat:

EN 13

Ansprechpartner:

Heinze, Ewa

URL:


Modulsprache:

Deutsch/Englisch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSKleines Projekt Simulation und TD PJ WS/SS 2Seminar Mess- und Diagnosetechnik SEM 0430 L 652 WS/SS 2

Kleines Projekt Simulation und TD (Projekt) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Bearbeitung/Durchführung 1.0 70.0h 70.0hDokumentation 1.0 10.0h 10.0hPlanung 1.0 10.0h 10.0h

90.0h

Seminar Mess- und Diagnosetechnik (Seminar) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Ausarbeitung Präsentation 1.0 10.0h 10.0hLiteraturrecherche 1.0 30.0h 30.0hPräsenzzeit 7.0 2.0h 14.0hschriftliche Ausarbeitung 1.0 36.0h 36.0h

90.0h


Seminar (SE): Zum Anfang des Semesters werden an die Studierenden die Themen ausgegeben. Zueinem Thema wird anhand aktuellerVeröffentlichungen der Stand der Forschung erarbeitet, schriftlichzusammengefasst und abschließend ein Vortrag gehalten.Projekt (PJ): selbständige Lösung eines technischen Problems in Gruppenarbeit

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Kenntnisse auf den Gebieten Modellbildung, Mustererkennung oder Technische Diagnose



Die Gesamtnote gemäß §47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt.




Anmeldeformalitäten Anmeldung für die Projekte und das Seminar im Sekretariat EN 13, EN 538 üblicherweise vor bzw. zu Beginn der Vorlesungszeit. Siehehttp://www.mdt.tu-berlin.de.





Prüfungselement Gewicht(Ergebnisprüfung) PJ Kleines Projekt Simulation und TechnischeDiagnose - Dokumentation

25

(Ergebnisprüfung) PJ Kleines Projekt Simulation und TechnischeDiagnose - Entwickelte Hardware/Software

20

(Ergebnisprüfung) SE Seminar Mess- und Diagnosetechnik -Schriftliche Ausarbeitung

40

(Ergebnisprüfung) SE Seminar Mess- und Diagnosetechnik - Vortrag 10(Lernprozessevaluation) PJ Kleines Projekt Projektplanung 5


Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Siehe Studien- und Prüfungsordnung. no translation

Lehrinhalte Siehe Studien- und Prüfungsordnung. no translation

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Siehe Studien- und Prüfungsordnung.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Siehe Studien- und Prüfungsordnung.





Anmeldeformalitäten Siehe Studien- und Prüfungsordnung.


Modulbeschreibung

Masterarbeit Automotive Systems

Modultitel:

Masterarbeit Automotive Systems

Leistungspunkte:

30


Möller, Sebastian

Sekretariat:

TEL 4

Ansprechpartner:

Möller, Sebastian

URL:

keine Angabe

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWS

Modulspezifischer, lehrveranstaltungsunabhängiger Aufwand Multiplikator: Stunden: Gesamt:Masterarbeit 1.0 900.0h 900.0h

900.0h

Prüfungsform: Benotet:Abschlussarbeit benotet





Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Photogrammetric Computer Vision:The course deals with the mathematic-physical modelling of a sensor by using the photographic camera as example. The modelling iscompletely expressed by algebraic projective geometry. Not only studying object reconstruction using image data of a multifaceted sensor,but and first of all the complete modelling of technically relevant issues in a homogeneous mathematical framework is important in thiscourse. This framework is also used for 3D-computer graphics. Interdisciplinary applications of the contents are demonstrated using variousillustrative examples from e.g. manufacturing industries to geography, medicine and social sciences. Seminar Hot Topics in Computer Vision:Participants will gain significant insights into computer vision related problems and solutions. The goal is not to explore the whole field ofresearch completely, but rather to confront the participants with the full complexity of one specific problem and to challenge their owninitiative. We provide insights and participation in research and development. The ability of the participants to work in a team shall beimproved by this module. The specific topic of the seminar will be anounced before beginning of term. no translation

Lehrinhalte Photogrammetric Computer Vision:Geometric basics of sensor orientation and object reconstruction: homogeneous coordinates, projectivity and perspective, modelling ofimage formation, inner and outer orientation, orientation of uncalibrated and calibrated cameras, spatial resection, least-squaresadjustment, orientation of the image pair, relative and absolute orientation, spatial triangulation, multi-view geometry, bundle blockadjustment, image digitization, radiometric basics. Seminar Hot Topics in Computer Vision:The specific learning content will be anounced before beginning of term. no translation

Modulbestandteile


Modulbeschreibung

3D Computer Vision

Modultitel:

3D Computer Vision

3D Computer Vision

Leistungspunkte:

12


Hellwich, Olaf

Sekretariat:

MAR 6-5

Ansprechpartner:

Dennert, Marion

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSHot Topics in Computer Vision SEM 0433 L162 WS/SS 2Photogrammetric Computer Vision UE 0433 L121 WS 2Photogrammetric Computer Vision VL 0433 L120 WS 4

Hot Topics in Computer Vision (Seminar) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Attendance seminar 15.0 2.0h 30.0hPost-processing seminar 15.0 4.0h 60.0h

90.0h

Photogrammetric Computer Vision (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Attendance 15.0 2.0h 30.0hPreparation/ Post-processing 15.0 4.0h 60.0h

90.0h

Photogrammetric Computer Vision (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Attendance 15.0 4.0h 60.0hPreparation/ Post-processing 15.0 8.0h 120.0h

180.0h



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Photogrammetric Computer Vision:The mathematical basics are conveyed in the context of a lecture. What has been learned is applied in parallel held exercises. Seminar Hot Topics in Computer Vision:The participants explore basics and advanced issues of the field.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Photogrammetric Computer Vision: none Seminar Hot Topics in Computer Vision: none











Prüfungselement Gewicht(Deliverable assessment) Presentation 25(Examination) Written report 25(Examination) Written test 50




Empfohlene Literatur:http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lehre/wintersemester/photogrammetic_computer_vision/parameter/en/




Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Science (Informatik) (Master of Science) MSc Computer Science / Informatik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) MSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Informatik (Master of Science) MSc Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsinformatik (Master of Science) MSc Wirtschaftsinformatik/Information Systems Management StuPO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsingenieurwesen (Master of Science) StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Automatic Image Analysis:The students acquire stepwise competence for the development of image understanding methods.According to computer vision paradigm knowledge-based image analysis methods are developed basedon feature extraction. The module clarifies that the learned skills can be used within multifaceted application areas of automatic imageunderstanding. Digital Image Processing:Qualification aim of this module is to impart methods for signal processing, image enhancement, featureextraction and grouping. The alumni have learned and practiced to use their skills in multifacetedapplication areas. Hot Topics in Computer Vision Project A/ B:Participants will gain significant insights into computer vision related problems and solutions. The goal is not to explore the whole field ofresearch completely, but rather to confront the participants with the full complexity of one specific problem and to challenge their owninitiative. We provide insights and participation in research and development. The ability of the participants to work in a team shall beimproved by this module. The specific topic of the project will be anounced before beginning of term. no translation

Lehrinhalte Automatic Image Analysis:Visual cognition, grouping, shape descriptors, computer vision paradigm, knowledge-based imageanalysis, models of the real world, formal representation of the models, modelling of uncertainty (softcomputing), invariant patternrecognition, Bayesian decision theorem, Markoff random field models,Bayesian networks, object categorisation, automatic interpretation of maps, application to close range andair photographs Digital Image Processing:Image representation in frequency domain, Fourier transform, sampling theorem, filtering, Wiener Filter,image enhancement, edge detection, Hough transform, segmentation, interest operators, mathematicalmorphology, vectorisation, texture, skeletonization, medical axis and distance transform, contour / linetracing and -smoothing, Gestalt psychology, grouping Hot Topics in Computer Vision Project A/ B:n.n. no translation

Modulbestandteile Vorlesungen Aus den folgenden Veranstaltungen müssen mindestens 2, maximal 2 Veranstaltungen abgeschlossen werden.

Pflichtteil

Modulbeschreibung

Advanced Computer Vision

Modultitel:



Leistungspunkte:

12


Hellwich, Olaf

Sekretariat:

MAR 6-5

Ansprechpartner:

Dennert, Marion

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSAutomatic Image Analysis VL 0434 L130 SS 2Automatic Image Analysis UE 0434 L131 SS 2Digital Image Processing VL 0433 L110 WS 2Digital Image Processing UE 0433 L 111 WS 2


Aus den folgenden Veranstaltungen müssen mindestens 1, maximal 1 Veranstaltungen abgeschlossen werden.



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Please choose 1 lecture and the corresponding exercise and 1 project to complete this module. Automatic Image Analysis/ Digital Image Processing:Underlying philosophy, methods and algorithms are explicated in the lectures. In the exercises whichtake place in parallel, methods and algorithms are implemented and applied exemplarily. Project Hot Topics in Computer Vision A/ B:The participants explore basics and advanced issues of the field.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Automatic Image Analysis:Knowledge according module „Digital Image Processing" or equivalent is preferable. Digital Image Processing:none Project Hot Topics in Computer Vision A:none Project Hot Topics in Computer Vision B:Knowledge from the modules "Digital Image Processing" or "Automatic Image Analysis" or "Photogrammetric Computer Vision".


Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSHot Topics in Computer Vision A PJ 0433 L160 WS/SS 6Hot Topics in Computer Vision B PJ 0433 L161 WS/SS 6


60.0h


120.0h

Hot Topics in Computer Vision A (Projekt) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Attendance 15.0 4.0h 60.0hPreparation/ Post-processing 15.0 8.0h 120.0h

180.0h


60.0h


120.0h


180.0h


keine Angabe










Prüfungselement Gewicht(Deliverable assessment) Presentation 10(Deliverable assessment) Software 25(Examination) Written report 15(Examination) Written test 50



https://www.isis.tu-berlin.de

Empfohlene Literatur:http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lectures/winter_term/digital_image_processing/parameter/en/http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lehre/sommersemester/automatic_image_analysis/parameter/en/






Lernergebnisse Graduates of this module have experience with methods and techniques for the analysis of embedded systems and how these systems canbe optimized for special architectures. no translation

Lehrinhalte The software part gains more and more importance in the development of embedded systems. Usually, the maschine code is not optimizedby hand anymore but automized optimization techniques are used to increase the performance of the resulting software. Unlike in standardsoftware, embedded software is not online optimized for runtime performance but also for code size and memory and energy consumption.In addition, embedded systems make often use of special hardware architectures like heterogeneous multicore processors. Optimizing codefor the special architecture of the embedded systems is often crucial.This course first gives an overview over techniques for analysis and optimization software in general.Afterwards, several of these techniques, which are well suited for embedded systems, are discussed in detail (e.g., dependency analysis,loop transformation, slicing and scheduling). no translation

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen The module consists of lectures and exercises. Within the exercises, knowledge from the lectures is practiced with advanced examples.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Knowledge in the basics of software engineering for embedded Systems (as teached in the Software Engineering Eingebetteter Systemebachelor course) are benefical.


Modulbeschreibung

Analysis and Optimization of Embedded Systems

Modultitel:

Analysis and Optimization of Embedded Systems

Analyse und Optimierung eingebetteter Systeme

Leistungspunkte:

6


Glesner, Sabine

Sekretariat:

TEL 12-4

Ansprechpartner:

Klös, Verena

URL:

keine Angabe

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSAnalysis and Optimization for Embedded Systems UE 0434 L 171 SS 2Analysis and Optimization for Embedded Systems VL 0434 L 171 SS 2

Analysis and Optimization for Embedded Systems (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h

Analysis and Optimization for Embedded Systems (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h

1.) Homework in training course Analysis and Optimization of Embedded Systems





Anmeldeformalitäten A registration is necessary. Information about the enrolment procedure is published on our website(http://www.pes.tu-berlin.de) at the beginning of each semester.







Slides are usually available via the ISIS course of the module.

Empfohlene Literatur:Keith D. Cooper & Linda Torczon: Engineering a Compiler. Morgan Kaufmann, 2004.Randy Allen & Ken Kennedy: Optimizing Compilers for Modern Architectures. Morgan Kaufmann, 2002.Steven S. Muchnick: Advanced Compiler Design & Implementation. Morgan Kaufmann, 1997.

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Science (Informatik) (Master of Science) MSc Computer Science / Informatik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Double-Degree-Masterstudiengang ICT Innovation (Master of Science) Msc ICT Innovation PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 MSc ICT Innovation StuPO 2016 Modullisten der Semester: WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Informatik (Master of Science) MSc Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsinformatik (Master of Science) MSc Wirtschaftsinformatik/Information Systems Management StuPO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Die Studierenden sind in der Lage elektrische Antriebssysteme zu entwickeln und innovative Lösungskonzepte zu finden. The students will be able to develop electrical drive systems and can find innovative solutions.

Lehrinhalte Das Modul Antriebstechnologie ist ein Integrationsfach, in welches Elemente aus der technischen Mechanik, den elektrischen Maschinen,der Regelungstechnik und der Leistungselektronik einfließen. Der Schwerpunkt des Pflichtteils liegt bei der digitalen Regelung und denWechselwirkungen zwischen den Komponenten durch höherfrequente Anteile in Strom, Spannung und Drehmoment.Die Wahlveranstaltungen behandeln ausgewählte Themen aus der elektrischen Antriebstechnik. The module drive technology deals with cross-subject engineering combining components of mechanical engineering, electrical machines,control, and power electronics. The focus of the compulsory parts lies on digital control of three phase AC machines and on interactions between components due to high frequency content in current,voltage, and torque. The eligible parts deal with selected topics of electrical drives.

Modulbestandteile Wahlpflicht Aus den folgenden Veranstaltungen müssen mindestens 6, maximal 6 ECTS abgeschlossen werden.

Pflicht Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:


Modulbeschreibung

Antriebstechnologie

Modultitel:

Antriebstechnologie

Electrical Drive Technology

Leistungspunkte:

12


Schäfer, Uwe

Sekretariat:

EM 4

Ansprechpartner:

Wörther, Thomas

URL:

http://www.ea.tu-berlin.de/

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSElektrische Antriebe für Großserien VL 0430 L 205 WS 2Elektrische Antriebe für Großserien UE 0430 L 206 WS 1Elektrische Antriebe für Großserien PR 0430 L 8591 WS 1Elektrische Antriebe für Straßenfahrzeuge VL 0430 L 450 SS 2Elektrische Antriebe für Straßenfahrzeuge PR 0430 L 8592 SS 1Elektrische Antriebe für Straßenfahrzeuge UE 0430 L 451 SS 1Elektrische Maschinen I VL 0403 L 200 WS 2Elektrische Maschinen I PR 0430 L 8593 WS 1Elektrische Maschinen I UE 0430 L 202 WS 1Elektrische Maschinen II VL 0430 L 220 SS 2Energiespeichertechnologien VL WS 2Energiespeichertechnologien UE WS 2Entwurf elektrischer Maschinen PR 0430 L 203 SS 2Grundlagen Batterietechnik VL 0430 L 111 SS 2Grundlagen Batterietechnik UE 0430 L 112 SS 2Wind Power Generation VL 0430 L 282 SS 2Wind Power Generation PR 0430 L 8594 SS 1Wind Power Generation UE 0430 L 283 SS 1

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSElektrische Antriebe II UE 0430 L 236 WS 1Elektrische Antriebe II PR 0430 L 238 WS 1Elektrische Antriebe II VL 0430 L 235 WS 2


Elektrische Antriebe für Großserien (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h

Elektrische Antriebe für Großserien (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 1.0h 15.0hVor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

45.0h

Elektrische Antriebe für Großserien (Praktikum) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 1.0h 15.0hVor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

45.0h

Elektrische Antriebe für Straßenfahrzeuge (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h

Elektrische Antriebe für Straßenfahrzeuge (Praktikum) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 1.0h 15.0hVor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

45.0h

Elektrische Antriebe für Straßenfahrzeuge (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 1.0h 15.0hVor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

45.0h

Elektrische Antriebe II (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 1.0h 15.0hVor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

45.0h

Elektrische Antriebe II (Praktikum) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 1.0h 15.0hVor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

45.0h

Elektrische Antriebe II (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h

Elektrische Maschinen I (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h

Elektrische Maschinen I (Praktikum) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 1.0h 15.0hVor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

45.0h

Elektrische Maschinen I (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 1.0h 15.0hVor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

45.0h

Elektrische Maschinen II (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Die Lehrinhalte werden vermittelt durch Vorlesungen,Seminare, Übungen und Praktika.Die Übungen für Elektrische Antriebe II erfordern aktive Mitarbeit: Die Übungsaufgaben werden auf Teams von Studierenden aufgeteilt, dortmit Unterstützung durch wissenschaftliche Mitarbeiter vorbereitet und im Wechsel von den Teams im Plenum präsentiert. Die Praktikums-Versuche für Elektrische Antriebe II werden ebenfalls in Teamarbeit durchgeführt. Sie setzen sich aus je einem Vorbereitungstermin imPlenum und einem Versuchtermin mit dem Team zusammen.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Inhalte der Lehrveranstaltungen Elektrische Antriebe I und Elektrische Energiesysteme werden vorausgesetzt.



Insgesamt können 100 Portfoliopunkte erreicht werden:

Energiespeichertechnologien (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hPrüfungsvorbereitung 1.0 30.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 3.0h 45.0h

105.0h

Energiespeichertechnologien (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 3.0h 45.0h

75.0h

Entwurf elektrischer Maschinen (Praktikum) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h

Grundlagen Batterietechnik (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hPrüfungsvorbereitung 1.0 30.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 3.0h 45.0h

105.0h

Grundlagen Batterietechnik (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 3.0h 45.0h

75.0h

Wind Power Generation (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h

Wind Power Generation (Praktikum) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 1.0h 15.0hVor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

45.0h

Wind Power Generation (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 1.0h 15.0hVor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

45.0h



• Punktuelle Leistungsabfrage: schriftlicher Test zur Vorlesung Elektrische Antriebe II (25 Portfoliopunkte),• Punktuelle Leistungsabfrage: schriftlicher Test zu Praktikum und Übung Elektrische Antriebe II (25 Portfoliopunkte),• Lernprozessprüfung: mündliche Rücksprache zur VL einer Wahlpflicht-Lehrveranstaltung (25 Portfoliopunkte),• Lernprozessprüfung: mündliche Rücksprache zur UE und PR der gewählten Wahlpflicht-Vorlesung oder SEM (25 Portfoliopunkte),Bei Lehrveranstaltungen mit VL und UE/PR dürfen nur VL und UE/PR gemeinsam belegt und geprüft werden. Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt.




Anmeldeformalitäten Für die Teilnahme an Praktika und Übungen sind grundsätzlich Anmeldungen erforderlich. Informationen zur Anmeldung der einzelnenVeranstaltungen werden im Internet (http://www.ea.tu-berlin.de/) oder am Aushang des Sekretariats EM 4 zu Semesterbeginnbekanntgegeben ( ab 1. April im SoSe bzw. 1.Oktober im WiSe).



Prüfungselement GewichtLernprozessprüfung: mündliche Rücksprache zur UE und PR dergewählten Wahlpflicht-Vorlesung

25

Lernprozessprüfung: mündliche Rücksprache zur VL einerWahlpflicht-Lehrveranstaltung

25

Punktuelle Leistungsabfrage: schriftlicher Test zu Praktikum undÜbung Elektrische Antriebe II

25

Punktuelle Leistungsabfrage: schriftlicher Test zur VorlesungElektrische Antriebe II

25





Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul bei ausreichenden Kapazitäten belegen.


Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) MSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Lehramtsbezogen) (Master of Education) KFZ-Technik_MEd_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 KFZ-Technik_MEd_StuPO_16_17_Zweitfach Modullisten der Semester: WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) KFZ-Technik_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 KFZ-Technik_Zweitfach_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Wirtschaftsingenieurwesen (Master of Science) StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse The students acquire stepwise competence for the development of image understanding methods.According to computer vision paradigm knowledge-based image analysis methods are developedbased on feature extraction. The module clarifies that the learned skills can be used within multifacetedapplication areas of automatic image understanding. no translation

Lehrinhalte Visual cognition, grouping, shape descriptors, computer vision paradigm, knowledge-based imageanalysis, models of the real world, formal representation of the models, modelling of uncertainty (softcomputing), invariant patternrecognition, Bayesian decision theorem, Markoff random field models, Bayesian networks, object categorisation, automatic interpretation ofmaps, application to close range and air photographs no translation

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Underlying philosophy, methods and algorithms are explicated in the lectures. In the exerciseswhich take place in parallel, methods and algorithms are implemented and applied exemplarily.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Knowledge according module „Digital Image Processing" or equivalent is preferable.



Modulbeschreibung

Automatic Image Analysis

Modultitel:



Leistungspunkte:

6


Hellwich, Olaf

Sekretariat:

MAR 6-5

Ansprechpartner:

Dennert, Marion

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSAutomatic Image Analysis UE 0433 L 131 SS 2Automatic Image Analysis VL 0433 L 130 SS 2


120.0h


60.0h

1.) Homework Automatic Image Analysis









Sonstiges The module is offered each summer term.



https://www.isis.tu-berlin.de

Empfohlene Literatur:http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lectures/summer_term/automatic_image_analysis/parameter/en/

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Science (Informatik) (Master of Science) MSc Computer Science / Informatik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Geodesy and Geoinformation Science (Master of Science) StuPO (21.03.2007) Modullisten der Semester: SS 2016Informatik (Master of Science) MSc Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsinformatik (Master of Science) MSc Wirtschaftsinformatik/Information Systems Management StuPO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsingenieurwesen (Master of Science) StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Automatic Image Analysis:The students acquire stepwise competence for the development of image understanding methods. According to computer vision paradigmknowledge-based image analysis methods are developed based on feature extraction. The module clarifies that the learned skills can beused within multifaceted application areas of automatic image understanding. Digital Image Processing:Qualification aim of this module is to impart methods for signal processing, image enhancement, feature extraction and grouping. Thealumni have learned and practiced to use their skills in multifaceted application areas. no translation

Lehrinhalte Automatic Image Analysis:The students acquire stepwise competence for the development of image understanding methods. According to computer vision paradigmknowledge-based image analysis methods are developed based on feature extraction. The module clarifies that the learned skills can beused within multifaceted application areas of automatic image understanding. Digital Image Processing:Qualification aim of this module is to impart methods for signal processing, image enhancement, feature extraction and grouping. Thealumni have learned and practiced to use their skills in multifaceted application areas. no translation

Modulbestandteile


Modulbeschreibung

Computer Vision

Modultitel:

Computer Vision

Computer Vision

Leistungspunkte:

12


Hellwich, Olaf

Sekretariat:

MAR 6-5

Ansprechpartner:

Dennert, Marion

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSAutomatic Image Analysis UE 0434 L131 SS 2Automatic Image Analysis VL 0434 L130 SS 2Digital Image Processing VL 0433 L110 WS 2Digital Image Processing UE 0433 L 111 WS 2


120.0h


60.0h


60.0h


120.0h



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Automatic Image Analysis / Digital Image Processing:Underlying philosophy, methods and algorithms are explicated in the lectures. In the exercises which take place in parallel, methods andalgorithms are implemented and applied exemplarily.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: For Automatic Image Analysis:Knowledge according module „Digital Image Processing" or equivalent is recommended.








1.) Homework Automatic Image Analysis2.) Homework Digital Image Analysis





Empfohlene Literatur:http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lectures/summer_term/automatic_image_analysis/parameter/en/http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lectures/winter_term/digital_image_processing/parameter/en/




Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Science (Informatik) (Master of Science) MSc Computer Science / Informatik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) MSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Informatik (Master of Science) MSc Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Medientechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) Kernfach StuPO 2016 Modullisten der Semester: WS 2016/17 Zweitfach StuPO 2016 Modullisten der Semester: WS 2016/17Medientechnik (Lehramtsbezogen) (Master of Education) Kernfach StuPO 2016 Modullisten der Semester: WS 2016/17 Zweitfach StuPO 2016 Modullisten der Semester: WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsinformatik (Master of Science) MSc Wirtschaftsinformatik/Information Systems Management StuPO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Qualification aim of this module is to impart methods for signal processing, image enhancement, feature extraction and segmentation. Thealumni have learned and practiced to use their skills in multifaceted application areas. no translation

Lehrinhalte Fourier transform, Image representation in frequency domain, Wavelets, Filtering, Inverse & Wiener Filter, image enhancement, edgedetection, segmentation, interest operators, mathematical morphology (skeletonization, medial axis and distance transform), texture,graphical models. no translation

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Underlying philosophy, methods and algorithms are explained in the lectures. In the exercises which take place in parallel, methods andalgorithms are implemented and applied exemplarily.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: none



Modulbeschreibung

Digital Image Processing

Modultitel:



Leistungspunkte:

6


Hänsch, Ronny

Sekretariat:

MAR 6-5

Ansprechpartner:

Dennert, Marion

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSDigital Image Processing VL 0433 L110 WS 2Digital Image Processing UE 0433 L 111 WS 2


60.0h


120.0h

1.) Homework Digital Image Processing











Empfohlene Literatur:http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lehre/wintersemester/digital_image_processing/parameter/en/


Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Science (Informatik) (Master of Science) MSc Computer Science / Informatik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Double-Degree-Masterstudiengang ICT Innovation (Master of Science) MSc ICT Innovation StuPO 2016 Modullisten der Semester: WS 2016/17Elektrotechnik (Bachelor of Science) BSc Elektrotechnik PO2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Elektrotechnik StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) MSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik/Informationstechnik als Quereinstieg (Lehramtsbezogen) (Master of Education) M.Ed. Elektrotechnik/Informationstechnik als Quereinstieg_StuPO 2016 Modullisten der Semester: WS 2016/17 Zertifikatsstudium Modullisten der Semester: WS 2016/17Geodesy and Geoinformation Science (Master of Science) StuPO (21.03.2007) Modullisten der Semester: SS 2016Informatik (Master of Science) MSc Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Informationstechnik (Lehramtsbezogen) (Master of Education) Informationstechnik_Kernfach_WS_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 Informationstechnik_Zweitfach_WS_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17Informationstechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) Informationstechnik_Kernfach_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 Informationstechnik_Zweitfach_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17Medieninformatik (Bachelor of Science) BSc Medieninformatik StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Medientechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) Kernfach StuPO 2016 Modullisten der Semester: WS 2016/17 Zweitfach StuPO 2016 Modullisten der Semester: WS 2016/17Technische Informatik (Bachelor of Science) BSc Technische Informatik StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Technische Informatik StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Bachelor of Science) Bachelor Technomathematik 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016



Sonstiges The module is offered each winter term.

Wirtschaftsinformatik (Master of Science) MSc Wirtschaftsinformatik/Information Systems Management StuPO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsingenieurwesen (Master of Science) StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Wesentliche technologische Weiterentwicklungen und Veränderungen in Kraftfahrzeugen wurden in den letzten Jahren durch die Zunahmeder Elektrik und Elektronik, durch die Vernetzung von Komponenten und durch die Funktionalitätserweiterung durch Software ermöglicht.Die Studierenden besitzen nach Abschluss des Moduls Kenntnisse über die wichtigsten elektronischen Komponenten (Hard- und Software)eines Fahrzeuges und haben die Kompetenz erworben das Fahrzeug als Gesamtsystem zu betrachten. Ferner sind sie in der Lage,modellgestützt Steuergerätefunktionen zu entwickeln. Significant technological developments and changes in motor vehicles were enabled in recent years through the increase in electrical andelectronic systems by networking components and the functionality extension by software. After having completed the module, the studentsknow the main electronic components (hardware and software) of a vehicle and have acquired skills to see the vehicle as an overall system.Further, they are able to develope control unit functions based on models.

Lehrinhalte Die Vorlesung gliedert sich in zwei Abschnitte. Im ersten Abschnitt werden zunächst die Grundlagen der Automobilelektronik dargestellt.Hierbei werden Sensoren, Aktuatoren, elektronische und elektrische Komponenten, Bussysteme, elektronische Steuergeräte und dieSoftwarestrukturen der Steuergeräte behandelt. Anschließend werden exemplarische elektronische Systeme eines Fahrzeuges behandelt.Im Praktikum Modellbildung und Steuergeräteoptimierung in der Automobilelektronik steht die Anwendung von Modellen imOptimierungsprozess von Kfz-Steuergeräten im Vordergrund. Dazu wird beispielhaft eine Getriebesteuerung modellbasiert erstellt und aufdie Ansteuerung und Regelung von Motorkomponenten eingegangen. The lecture is divided into two sections. In the first section the basics of automotive electronics are presented. Here, sensors, actuators,electronic and electrical components, bus systems, electronic control units and the software structure of the control units are treated.Further we discuss a vehicle's exemplary electronic system. In the lab ("Praktikum") "modeling and control unit optimization in automotiveelectronics", the use of models in the optimization process of automotive contol units is of prime importance. For this purpose, we create atransmission control and discuss the control and regulation of engine components.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen - Vorlesungen (VL): Frontalvortrag - Praktikum (PR): eigenständige Bearbeitung von Aufgaben.

Modulbeschreibung

Einführung in die Automobilelektronik

Modultitel:

Einführung in die Automobilelektronik

Introduction in Automotive Electronics

Leistungspunkte:

6


Gühmann, Clemens

Sekretariat:

EN 13

Ansprechpartner:

Brunken, Hauke Jörn

URL:


Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSEinführung in die Automobilelektronik VL 0430 L 320 WS 2Modellbildung und Steuergeräteoptimierung in der Automobilelektronik PR 0430 L 322 WS 2

Einführung in die Automobilelektronik (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h

Modellbildung und Steuergeräteoptimierung in der Automobilelektronik(Praktikum)


Präsenzzeit 2.0 8.0h 16.0hProtokolle 1.0 58.0h 58.0hVor- und Nachbearbeitung 2.0 8.0h 16.0h

90.0h


Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Grundkenntnisse in Simulink®/Matlab®





Anmeldeformalitäten Die Anmeldung zum Praktikum erfolgt elektronisch über die Fachgebietsseite. Siehe auch:http://www.mdt.tu-berlin.de/menue/lehre/modellbildung_und_steuergeraeteoptimierung_in_der_automobilelektronik/ Bei zuvielen Anmeldungen werden die 32 Praktikumsplätze gemäß der Ordung der TU (OTU) verlost.



1.) [MDV] bestandenes Praktikum Automobilelektronik





Empfohlene Literatur:Bosch: Autoelektrik - Autoelektronik. Systeme und Komponenten, 5. Auflage 2007Bosch: Autoelektrik - Autoelektronik am Ottomotor VDI-Verlag, 1994Bosch: Diesel-Motormangement, 4. Auflage, Wiesbaden, Vieweg Verlag 2004Bosch: Kraftfahrtechnisches Taschenbuch., 25. Auflage, Wiesbaden, Vieweg Verlag, 2004Bosch: Otto-Motormangement, 3. Auflage, Wiesbaden, Vieweg Verlag 2005Kiencke, U., Nielsen, L.: Automotive Control Systems for Engine, Driveline and Vehicle, 2nd Edition, Springer-Verlag Berlin-Heidelberg2005Krüger, M.: Grundlagen der Kfz-Elektronik, Hanser-Verlag, 2004Reif, K.: Automobilelektronik ATZ/MTZ-Fachbuch, 2006Röpke, K.; et al.: DoE - Design of Experiments. Verlag Moderne Industrie 2005Wallentowitz, H.; Reif, K.:Handbuch der Kraftfahrzeugelektronik. Grundlagen, Komponenten, Systeme und Anwendungen ViewegATZ/MTZ-Fachbuch, 2006Zimmermann, W.; Schmidgall, R.:Bussysteme in der Fahrzeugtechnik ATZ/MTZFachbuch, 2006


Master Automotive SystemsMaster Computer EngineeringMaster FahrzeugtechnikMaster Elektrotechnik (Studienschwerpunkt Automatisierungstechnik)

Sonstiges Das Praktikum kann nur bei ausreichenden Ausstattung (wissenschaftliche Mitarbeiter) angeboten werden.

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) MSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) KFZ-Technik_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 KFZ-Technik_Zweitfach_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Wirtschaftsingenieurwesen (Master of Science) StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Studierende, die dieses Modul wählen, sind nach erfolgreichem Abschluss in der Lage, Antriebe für batterieelektrische, Hybrid- undBrennstoffzellen-Straßenfahrzeuge zu beurteilen und zu entwerfen. Ein fakultativer praktischer Teil qualifiziert für TU-interne Arbeiten anHochvolt-Stromkreisen in Kraftfahrzeugen. Students having selected this module will be able to assess and design electrical drives for battery, fuel cell, and hybrid electric roadvehicles. An eligible part includes a certificate for working on traction voltage circuits in such vehicles.

Lehrinhalte Im Modul „Elektrische Antriebe für Straßenfahrzeuge“ werden Kenntnisse der Antriebsanforderungen in Straßenfahrzeugen sowie Motor-,Elektronik- und Steuerungs-Technologien für batterieelektrische, Brennstoffzellen- und Hybrid-Straßenfahrzeuge vermittelt. BesondererWert wird dabei auf die energetische Optimierung der Komponenten gelegt. The module "Electrical Drives for Road Vehicles" teaches requirements on drives in road vehicles as well as technologies for electricengines, power electronics and control for battery, fuel cell, and hybrid electric vehicles. An emphasis is put on energetic optimization of the components.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Die Lehrveranstaltungen bestehen aus Vorlesung, Übung und Praktikum. Die Vorlesung vermittelt die theoretischen Grundlagen. In derÜbung werden anhand konkreter Beispiele Antriebe ausgelegt. Im Praktikum werden anhand Versuchen die Kenntnisse vertieft. Das Modulfindet in deutscher oder auf Wunsch der Studierenden in englischer Sprache statt.


Modulbeschreibung

Elektrische Antriebe für Straßenfahrzeuge

Modultitel:

Elektrische Antriebe für Straßenfahrzeuge

Electrical Drives for Road Vehicles

Leistungspunkte:

6


Schäfer, Uwe

Sekretariat:

EM 4

Ansprechpartner:

Wörther, Thomas

URL:


Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSElektrische Antriebe für Straßenfahrzeuge VL 0430 L 450 SS 2Elektrische Antriebe für Straßenfahrzeuge PR 0430 L 8592 SS 1Elektrische Antriebe für Straßenfahrzeuge UE 0430 L 451 SS 1

Elektrische Antriebe für Straßenfahrzeuge (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor- und Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h

Elektrische Antriebe für Straßenfahrzeuge (Praktikum) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 1.0h 15.0hVor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

45.0h

Elektrische Antriebe für Straßenfahrzeuge (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 1.0h 15.0hVor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

45.0h


Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Inhaltlich werden Kenntnisse des Moduls „Elektrische Energiesysteme“ oder vergleichbar vorausgesetzt.





Anmeldeformalitäten Die Anmeldung zur Prüfung erfolgt im Prüfungsamt (sinnvollerweise nach Terminvereinbarung mit Prof. Schäfer).







Das Skript ist in elektronischer Form vorhanden: Internetseite:http://www.ea.tu-berlin.de (Passwort wird in der VLbekanntgegeben)

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Bachelor of Science) BSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) MSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Die Studierenden verstehen die grundsätzliche Funktion der elektrischen Energieerzeugung und -verteilung. Sie kennen die theoretischenGrundlagen elektrischer Energiesysteme und sind in der Lage, Messungen an realen Systemen durchzuführen und ihre Messergebnisse inadäquater Form zu dokumentieren. Students will understand the basic functions of electrical power generation and distribution. They know fundamentals of electrical powersystems and they can do measurements and adequate documentations in real systems.

Lehrinhalte Im Modul Elektrische Energiesysteme werden die Grundlagen der elektrischen Energieerzeugung und-verteilung sowie der elektromechanischen Energiewandlung vermittelt. Die Hauptthemen sind: magnetische Kreise, Gleichstrommaschine,Drehstromsysteme, einfache leistungselektronische Schaltungen, Batterien, Schutz elektrischer Anlagen und Netze. The module teaches fundamental of electrical power generation and distribution as well as electromechanical energy conversion. Maintopics are: magnetic circuits, DC machine, three phase AC, basic power electronic topologies, batteries, protection of electrical power installations.

Modulbestandteile



Modulbeschreibung

Elektrische Energiesysteme

Modultitel:

Elektrische Energiesysteme

Electrical Power Systems

Leistungspunkte:

6


Kowal, Julia

Sekretariat:

EMH 2

Ansprechpartner:

Korth Pereira Ferraz, Pablo

URL:

http://www.eet.tu-berlin.de/

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSElektrische Energiesysteme VL 0430 L 110 WS 2Elektrische Energiesysteme UE 0430 L 120 WS 1Elektrische Energiesysteme PR 0430 L 130 WS 1

Elektrische Energiesysteme (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Klausurvorbereitung 1.0 30.0h 30.0hPräsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

90.0h

Elektrische Energiesysteme (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 8.0 2.0h 16.0hVor-/Nachbereitung 8.0 2.0h 16.0h

32.0h

Elektrische Energiesysteme (Praktikum) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 4.0 4.0h 16.0hProtokolle anfertigen 4.0 5.0h 20.0hVorbereitung 4.0 2.25h 9.0h

45.0h

Modulspezifischer, lehrveranstaltungsunabhängiger Aufwand Multiplikator: Stunden: Gesamt:Klausurvorbereitung 1.0 13.0h 13.0h

13.0h


Beschreibung der Lehr- und Lernformen In der Vorlesung werden die theoretischen Grundlagen vermittelt. In den Übungen werden Beispiele inAnlehnung an praktische Problemstellungen berechnet. Im Praktikum werden die Kenntnisse durch Messungen an realen Systemenvertieft.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Inhaltlich werden Kenntnisse aus den Modulen „Grundlagen der Elektrotechnik", „Physik für Elektrotechnik“ und „Elektrische Netzwerke“vorausgesetzt.





Anmeldeformalitäten Die Anmeldung zum Praktikum erfolgt über MOSES.Die Anmeldung zur schriftlichen Prüfung erfolgt über QISPOS. Bei evtl. Schwierigkeiten ist das Sekretariat EMH2 zu kontaktieren.



1.) Elektrische Energiesysteme - erfolgreiche Teilnahme am Praktikum





Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Bachelor of Science) BSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17 BSc Elektrotechnik PO2015 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17 BSc Elektrotechnik StuPO 2014 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) Bsc Elektrotechnik WS 15/16 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17MINTgruen Orientierungsstudium (Orientierungsstudium) Studienaufbau MINTgrün Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016Technomathematik (Bachelor of Science) Bachelor Technomathematik 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Wirtschaftsingenieurwesen (Bachelor of Science) StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsingenieurwesen (Master of Science) StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Die Studierenden beherrschen die Verfahren zur Berechnung von Netzwerkschaltungen. Hierbei werden statische Vorgänge mit Gleich-und Wechselsignalen und dynamische Vorgänge beim Ein- und Ausschalten von Netzwerken betrachtet. Upon successful completion of the module Electrical Networks, students obtain a strong foundation and are able to analyze electricalnetworks and circuits. Steady-state circuit analysis including sinusoidal signals described by phasors as well as transient responsesfollowing switching processes are covered. Multi-pole networks and filtering are analyzed.

Lehrinhalte - Harmonische Größen: Darstellung von Zeitfunktionen durch harmonische Reihen, Zeigerdarstellung- Ortskurven- Schaltvorgänge in einfachen elektrischen Netzwerken: Ein- und Ausschalten von Gleichspannungen an - Schaltungen mit R, L und C- Quelle und Last: Spannungs- und Stromquellen, gesteuerte Quellen, Ersatzquellen- Berechnung einfacher Schaltungen: Kirchhoffsche Sätze in komplexer Form, Ähnlichkeitssatz, Überlagerungssatz, ÄquivalenteSchaltungen- Analyse von Netzwerken: Maschenstromverfahren, Knotenpotenzialverfahren- Mehrpolige Netzwerke: n-Pole, n-Tore, Streuparameter Vierpole (Zweitore): Zweitorgleichungen, Ersatzschaltungen, Frequenzverhaltenvon Zweitoren, Übertragungsfunktionen, Bodediagramme- Fourier- und Laplacetransformation- Arbeitsweise verschiedener Simulationswerkzeuge (SPICE, MATLAB) - Harmonic current and voltage: modeling of sinusoidal signals by phasors and complex numbers- Impedance and admittance plots- Solution of first and second order linear differential equations for basic circuits- one-ports (voltage and current sources, resistors, capacitors and inductors), controlled sources, equivalent sources- Kirchhoff's laws on complex currents and voltages, superposition, equivalent circuits- Mesh current and node voltage analysis methods- N-pole and two port networks. Frequency response of two-ports, Bode-plots- Fourier and Laplace transformation- Fuction of Computer simulation tools (SPICE, MATLAB)

Modulbestandteile


Modulbeschreibung

Elektrische Netzwerke

Modultitel:

Elektrische Netzwerke

Electrical Networks

Leistungspunkte:

6


Strunz, Kai

Sekretariat:

EMH 1

Ansprechpartner:

Teske, Peter

URL:

http://www.sense.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSElektrische Netzwerke UE 0430 L 521 SS 2Elektrische Netzwerke PR 0430 L 521 SS 2Elektrische Netzwerke VL 0430 L 521 SS 2

Elektrische Netzwerke (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 1.0h 15.0h

45.0h

Elektrische Netzwerke (Praktikum) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVorbereitung/Protokollanfertigung 15.0 2.0h 30.0h

60.0h



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Vorlesung zur Stoffvermittlung mit begleitenden wöchentlichen Übungen und Laborpraktika zur Festigung und Einübung derVorlesungsinhalte.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Inhaltlich werden Kenntnisse im Modul „Grundlagen der Elektrotechnik“ vorausgesetzt.



Insgesamt können 100 Portfoliopunkte erreicht werden.Die Gesamtnote gemäß §47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt.




Anmeldeformalitäten Die Anmeldung zum Modul erfolgt elektronisch via MOSES in der ersten und zweiten Aprilwoche.Die Anmeldung zur Prüfung erfolgt via QISPOS vor der Abgabe der ersten Prüfungsleistung (in der Regel vor dem 31.5.)


Elektrische Netzwerke (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 1.0h 15.0h

45.0h

Modulspezifischer, lehrveranstaltungsunabhängiger Aufwand Multiplikator: Stunden: Gesamt:Vorbereitung auf schriftliche Tests 2.0 15.0h 30.0h

30.0h


Prüfungselement Gewicht(Ergebnisprüfung) - Protokollierte Laborarbeit 1 4(Ergebnisprüfung) - Protokollierte Laborarbeit 2 4(Ergebnisprüfung) - Protokollierte Laborarbeit 3 4(Ergebnisprüfung) - Protokollierte Laborarbeit 4 4(Ergebnisprüfung) - Protokollierte Laborarbeit 5 4(Punktuelle Leistungsabfrage) - Schriftlicher Test 1 40(Punktuelle Leistungsabfrage) - Schriftlicher Test 2 40



Alle Unterlagen zum Modul sind auf der Internetseite desFachgebiets verfügbar.




Empfohlene Literatur:1 - Grundlagen der Elektrotechnik 1, M. Albach - ISBN 3-86894-081-22 - Grundlagen der Elektrotechnik 2, M. Albach - ISBN 3-82737-108-23 - Grundlagen der Elektrotechnik 3, L.-P. Schmidt et al. - ISBN 3-82737-107-44 - Elektrotechnik - ein Grundlagenbuch, D. Zastrow - ISBN 3-83481-422-95 - Aufgabensammlung Elektrotechnik 1, D. Zastrow - ISBN 3-83481-701-56 - Aufgabensammlung Elektrotechnik 2, D. Zastrow - ISBN 3-83481-702-3

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Bachelor of Science) BSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Elektrotechnik PO2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Elektrotechnik StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik/Informationstechnik als Quereinstieg (Lehramtsbezogen) (Master of Education) M.Ed. Elektrotechnik/Informationstechnik als Quereinstieg_StuPO 2016 Modullisten der Semester: WS 2016/17 Zertifikatsstudium Modullisten der Semester: WS 2016/17Elektrotechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) Bsc Elektrotechnik WS 15/16 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Informationstechnik (Lehramtsbezogen) (Master of Education) Informationstechnik_Kernfach_WS_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 Informationstechnik_Zweitfach_WS_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17Informationstechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) Informationstechnik_Kernfach_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 Informationstechnik_Zweitfach_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17MINTgruen Orientierungsstudium (Orientierungsstudium) Studienaufbau MINTgrün Modullisten der Semester: SS 2016Technische Informatik (Bachelor of Science) BSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Technische Informatik StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Technische Informatik StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Bachelor of Science) Bachelor Technomathematik 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Wirtschaftsingenieurwesen (Bachelor of Science) StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsingenieurwesen (Master of Science) StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Students who have successfully finished this module have an advanced knowledge of operating systems for embedded systems. They areaware of the specific design aspects (like realtime behavior, energy consumption, schedulability, fault tolerance) and know of theirinterdependencies. no translation

Lehrinhalte Embedded OS: Requirements for embedded systems; example application areas; embedded processor architecture; realtime scheduling;worst case execution time estimation, schedulability analysis; Dependable Systems: Basic notions and quantities, failure models, fault trees,availability analysis for composition, Byzantine protocols. no translation

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen The lecture conveys the material in traditional form.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Basic (undergraduate) course on operating systems is required to follow the lectures.


Modulbeschreibung

Embedded Operating Systems

Modultitel:

Embedded Operating Systems

Eingebettete Betriebssysteme

Leistungspunkte:

6


Heiß, Hans-Ulrich

Sekretariat:

EN 6

Ansprechpartner:

keine Angabe

URL:

http://www.kbs.tu-berlin.de/

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSDependable Systems VL 0432 L 592 WS 2Embedded Operating Systems VL 0432 L 595 SS 2

Dependable Systems (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Preparation and follow-up 15.0 3.0h 45.0hPresence 15.0 2.0h 30.0h

75.0h

Embedded Operating Systems (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Preparation and follow-up 15.0 3.0h 45.0hPresence 15.0 2.0h 30.0h

75.0h

Modulspezifischer, lehrveranstaltungsunabhängiger Aufwand Multiplikator: Stunden: Gesamt:Examination preparation 1.0 30.0h 30.0h

30.0h





Anmeldeformalitäten See homepage of module at http://www.kbs.tu-berlin.de/






http://www.kbs.tu-berlin.de/

Empfohlene Literatur:C.M. Krishna, K.G. Shin, Real-Time Systems, McGraw-Hill, 1997D.K. Pradhan (Ed.): Fault Tolerant Computer Systems, Prentice Hall, 1996D.P. Siewiorek, R.S. Swarz: The Theory and Practice of Reliable Systems Design, Digital Press, 1995Jane W. S. Lui, Real-Time Systems, Prentice Hall, 2000Stallings, W.: Operating Systems, 5th ed., Prentice Hall, 2004T. Anderson, P.A. Lee: Fault Tolerance: Principles and Practice, Prentice Hall, 1982Tanenbaum, A.; Woodhull, A.: Operating Systems Design and Implementation, 3rd ed., Prentice Hall, 2006


Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Science (Informatik) (Master of Science) MSc Computer Science / Informatik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Double-Degree-Masterstudiengang ICT Innovation (Master of Science) Msc ICT Innovation PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 MSc ICT Innovation StuPO 2016 Modullisten der Semester: WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik/Informationstechnik als Quereinstieg (Lehramtsbezogen) (Master of Education) M.Ed. Elektrotechnik/Informationstechnik als Quereinstieg_StuPO 2016 Modullisten der Semester: WS 2016/17 Zertifikatsstudium Modullisten der Semester: WS 2016/17Informatik (Bachelor of Science) BSc Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Informatik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Informatik StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Informatik (Master of Science) MSc Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Informationstechnik (Lehramtsbezogen) (Master of Education) Informationstechnik_Kernfach_WS_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 Informationstechnik_Zweitfach_WS_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17Informationstechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) Informationstechnik_Kernfach_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 Informationstechnik_Zweitfach_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17Informationstechnik im Maschinenwesen (Bachelor of Science) StuPo 29.12.2009 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Physikalische Ingenieurwissenschaft (Bachelor of Science) StuPO 09.01.2012 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Physikalische Ingenieurwissenschaft (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Bachelor of Science) BSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Technische Informatik StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Technische Informatik StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Bachelor of Science) Bachelor Technomathematik 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Technomathematik (Master of Science)


Sonstiges The module is offered every year. Students can start the module every semester either with the lecture Dependable Systems or with thelecture Embedded Operating Systems .

StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Wirtschaftsinformatik (Bachelor of Science) BSc Wirtschaftsinformatik StuPO 2015 Modullisten der Semester: WS 2016/17Wirtschaftsinformatik (Master of Science) MSc Wirtschaftsinformatik/Information Systems Management StuPO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsingenieurwesen (Master of Science) StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Studierende, die dieses Modul wählen, sind nach erfolgreichem Abschluss in der Lage, die Eigenschaften elektrochemischer undelektrischer Energiespeicher zu beurteilen und für eine Anwendung passende Energiespeicher auszuwählen und auszulegen. After successfully passing this module, students can estimate the characteristics of electrochemical and electrical energy storage systemsand to choose a suitable energy storage for different applications.

Lehrinhalte In diesem Modul werden die Grundlagen des elektrochemischen Verhaltens und des Betriebs elektrochemischer Energiespeicher auf Basisder Zellchemie vermittelt. Besonders betrachtet werden Bleibatterien, Lithium-Ionen-Batterien und Supercaps. Die resultierendenAnforderungen an den Betrieb und die Auswahl eines geeigneten Speichers für eine Anwendung werden behandelt. In this module, the basics of behaviour and operation of electrochemical energy storage is presented starting at cell chemistry. Lead-acidbatteries, lithium-ion batteries and supercaps are considered in detail. The resulting requirements to operation and choice of storages for anapplication are covered.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Die Lehrveranstaltungen bestehen aus Vorlesung und Übung. Die Vorlesung vermittelt die theoretischen Grundlagen. In der Übung werdenanhand konkreter Beispiele Energiespeichersysteme ausgelegt.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Inhaltlich werden Grundkenntnisse der Physik, Chemie und Elektrotechnik (Oberstufenniveau) vorausgesetzt.


Modulbeschreibung

Grundlagen Batterietechnik

Modultitel:

Grundlagen Batterietechnik

Fundamentals of Battery Technology

Leistungspunkte:

6


Kowal, Julia

Sekretariat:

EMH 2

Ansprechpartner:

Widera, Sandra

URL:

http://www.eet.tu-berlin.de/

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSGrundlagen Batterietechnik VL 0430 L 111 SS 2Grundlagen Batterietechnik UE 0430 L 112 SS 2

Grundlagen Batterietechnik (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hPrüfungsvorbereitung 1.0 30.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 3.0h 45.0h

105.0h

Grundlagen Batterietechnik (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 3.0h 45.0h

75.0h





Anmeldeformalitäten Die Prüfungsanmeldung erfolgt im Prüfungsamt bzw. über QISPOS.







Die Folien werden in ISIS zum Download bereitgestellt.

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Bachelor of Science) BSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Elektrotechnik PO2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Elektrotechnik StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) MSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Bachelor of Science) Bachelor Technomathematik 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Wirtschaftsingenieurwesen (Bachelor of Science) StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsingenieurwesen (Master of Science) StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Studierende, die dieses Modul wählen, sind nach erfolgreichem Abschluss in der Lage, leistungselektronische Aufgaben in der Industrie zulösen, innovative Lösungskonzepte zu finden und im Hinblick auf Umweltverträglichkeit und Wirtschaftlichkeit zu bewerten. Es werdenvertiefende Kenntnisse der Leistungselektronik, insbesondere Simulations-, Dimensionierungs- und Programmiertechniken vermittelt, diefür die Entwicklung und das Management in unterschiedlichen Industriezweigen, wie z.B. Automatisierungstechnik, Antriebstechnik,Stromversorgung, Verkehrstechnik, Medizintechnik, Energietechnik und erneuerbare Energien essentiell sind. After successful completion of this module, students will be able to solve power electronic problems in industry, and find innovative solutionsand assess them with respect to environmental and economical aspects. The module covers advanced aspects of power electronics,especially simulation, dimensioning, controlling and programming concepts that are crucial for the development and management in severalindustry branches such as automation, electric drives, energy supply, transportation, medicine technology, energy systems, and renewableenergies.

Lehrinhalte In der Pflichtveranstaltung „Leistungselektronik - Schaltungstechnik, Entwurf, Anwendungen" werden vertiefende Kenntnisse zur Auslegung(Dimensionierung, Filter, Kühlung, Zuverlässigkeit) und zur Schaltungstechnik (z.B. Resonanzwandler, Schaltnetzteile, mehrstufigeSchaltungen) vermittelt. Des Weiteren werden neue Entwicklungen der Leistungselektronik (moderne Leistungshalbleiter, neueSchaltungen und deren Anwendungsgebiete z.B. für Mittelspannungsantriebe) vorgestellt. Dabei werden die in der Vorlesung vermitteltenInhalte durch Übungen sowie selbstständig zu bearbeitende Simulationsaufgaben vertieft. Die wählbaren Lehrveranstaltungen dieses Moduls ermöglichen eine praxisnahe Vertiefung des in der Pflichtvorlesung vermitteltenWissens: Leistungselektronik Praktikum (PR): (Ankündigung unter "Sonstiges" beachten)Experimentelle Untersuchungen an abschaltbaren Leistungshalbleiter sowie an netz- und selbstgeführten Stromrichtern einschließlichAnsteuerung und Modulation. Weiterhin werden Methoden zur messtechnischen Untersuchung und zur Auswertung von Versuchen mit festdefinierten Untersuchungsaspekten vermittelt. Simulationsverfahren der Leistungselektronik (IV): (Ankündigung unter "Sonstiges" beachten)Übungsaufgaben zur Berechnung und Auslegung von Schaltungen sowie ein Projekt für eine Beispielanwendung werden mit Hilfe derSimulation bearbeitet. Es wird eine Einführung in die Simulationsverfahren der Leistungselektronik sowie die numerischen Grundlagengegeben. Als Softwaretool wird dabei MATLAB/Simulink bzw. PLECS verwendet. Mikrocontrollersteuerung eines Wechselrichters (PJ):Ziel dieser Veranstaltung ist die Programmierung verschiedener Drehzahlsteuerverfahren für eine Asynchronmaschine und derenexperimentelle Erprobung. Die Ansteuerung des Wechselrichters erfolgt über den Mikrocontroller Infineon C167, der in der Industrie invielfältigen Applikationen (z.B. Automotive) verwendet wird. Basis der Programmierung ist die Programmiersprache C. Leistungselektronik für erneuerbare Energien (VL / SE):Es werden leistungselektronische Lösungen für den Betrieb und die Netzintegration von Wind- und Photovoltaikanlagen sowieEnergiespeichern vorgestellt. Der Fokus der Vorlesung liegt auf den unterschiedlichen Eigenschaften der einspeisenden erneuerbarenEnergiequellen und den damit verbundenen Anforderungen an die leistungselektronischen Systemkomponenten und deren Regelung.Weiterhin werden innovative Lösungen für die Energieübertragung (selbstgeführte HGÜ) behandelt.Das Seminar umfasst die selbstständige Analyse und Bewertung neuer Lösungskonzepte im Bereich der erneuerbaren Energien mit demFokus auf die leistungselektronischen Komponenten in der Energieerzeugung und -übertragung. Steuerung und Regelung leistungselektronischer Systemen (VL / PR):Vermittlung von Grundlagen sowie vertiefende Betrachtung von Steuer- und Regelungsverfahren unter Einbeziehung unterschiedlicherModulationsmethoden von selbstgeführten Stromrichtern, die z.B. für die Steuerung von Antriebssystemen und die Einspeisung vonerneuerbaren Energien in das Verbundnetz essentiell sind. Die in der Vorlesung behandelten Verfahren werden in Simulationsübungenerprobt und in weiterführenden praktischen Versuchen demonstriert.

Modulbeschreibung

Leistungselektronik

Modultitel:

Leistungselektronik

Power Electronics

Leistungspunkte:

12


Dieckerhoff, Sibylle

Sekretariat:

E 2

Ansprechpartner:


URL:

http://www.pe.tu-berlin.de

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]


The mandatory course „Power Electronics - Converters, Design and Applications" covers advanced concepts for design (dimensioning,filters, cooling, reliability). Also, new developments of power electronics (modern semiconductors, new topologies, and their applications)are presented. In addition, the knowledge that is imparted in the lectures is used to solve power electronic problems in exercise andsimulation exercise lessons. The optional courses of this module enable a practical consolidation of the knowledge that is conveyed in the mandatory parts: Power Electronics Lab (PR):The Lab contains the experimental investigation of power semiconductors and power converters considering control and modulationmethods. Furthermore, approaches for measurement setup design and result analysis including specific investigation aspects aredemonstrated. Simulation Methods for Power Electronics (IV):The course contains exercises dealing with calculation and design of power electronic systems and a project on a specific application has tobe solved using simulation methods. In addition, MATLAB/Simulink and PLECS as simulation tools and numerical basics are introduced. Microcontroller Control of an Inverter (PJ):The main objective of this course is the programming and the experimental test of different speed controllers for an induction machine. Thecontrol of the inverter is performed using an Infineon C167 microcontroller which is widely used in several industrial applications. Theprogramming is done in C. Power Electronics for Renewable Energies (VL / SE):Power electronic solutions for the operation and grid integration of wind and photovoltaic power plants and storage systems are introduced.The main focus of the lecture are the different characteristics of renewable energy sources and the specification of the power electroniccomponents and their control. Moreover, solutions for new energy transfer systems (self-commutated HVDC) are shown.The seminar includes the analysis and evaluation of new concepts in renewable energy generation and transmission focussing on thepower electronic components. Control of Power Electronic Systems (VL / PR):The lecture introduces methods of different open- and closed loop control algorithm considering modulation methods for power convertersthat are used in e.g. electric drives and integration of renewable energy sources. The practical part includes the investigation of the controlcharacteristics in simulation exercises and will be further demonstrated in practical experiments.

Modulbestandteile Pflichtteil Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Vertiefung Aus den folgenden Veranstaltungen müssen mindestens 6, maximal 6 ECTS abgeschlossen werden.


Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSLeistungselektronik - Schaltungstechnik, Entwurf und Anwendungen VL 0430 L 513 WS 2Leistungselektronik - Schaltungstechnik, Entwurf und Anwendungen UE 0430 L 514 WS 1Leistungselektronik - Schaltungstechnik, Entwurf und Anwendungen PR 0430 L 514 WS 1

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSLeistungselektronik für erneuerbare Energien und Anwendungen der Energieversorgung SEM 0430 L 552 SS 2Leistungselektronik für erneuerbare Energien und Anwendungen der Energieversorgung VL 0430 L 551 SS 2Mikrocontrollersteuerung eines Wechselrichters PJ 0430 L 541 WS 4Steuerung und Regelung leistungselektronischer Systeme VL 0430 L 542 SS 2Steuerung und Regelung leistungselektronischer Systeme PR 0430 L 543 SS 2

Leistungselektronik für erneuerbare Energien und Anwendungen derEnergieversorgung (Seminar)


Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h

Leistungselektronik für erneuerbare Energien und Anwendungen derEnergieversorgung (Vorlesung)



90.0h



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Die Lehrinhalte werden vermittelt durch: Vorlesungen, integrierte Veranstaltungen, Übungen, Praktika und Projekte.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Kennnisse der Leistungshalbleiter und von Grundschaltungen der Leistungselektronik, wie sie beispielsweise im Bachelor-Modul"Leistungselektronik" vermittelt werden.





Anmeldeformalitäten Für die Teilnahme an den folgenden Veranstaltungen ist eine Anmeldung erforderlich: - Leistungselektronik Praktikum

Leistungselektronik - Schaltungstechnik, Entwurf und Anwendungen(Vorlesung)



90.0h

Leistungselektronik - Schaltungstechnik, Entwurf und Anwendungen(Übung)


Präsenzzeit 15.0 1.0h 15.0hVor- und Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

45.0h

Leistungselektronik - Schaltungstechnik, Entwurf und Anwendungen(Praktikum)


Präsenzzeit 15.0 1.0h 15.0hVor- und Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

45.0h

Mikrocontrollersteuerung eines Wechselrichters (Projekt) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0h

180.0h

Steuerung und Regelung leistungselektronischer Systeme (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h

Steuerung und Regelung leistungselektronischer Systeme (Praktikum) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h



- Mikrocontrollersteuerung eines Wechselrichters - Simulationsverfahren der Leistungselektronik Die Teilnehmerzahlen der einzelnen Veranstaltungen sind zum Teil begrenzt. Informationen zu den Veranstaltungen und zur Anmeldungsind im Internet verfügbar.



Sonstiges Es können keine Einzelveranstaltungen gewählt werden, die bereits in einem Ergänzungsmodulbelegt wurden. Bei den Vertiefungen sind immer die zusammengehörigen Einzelveranstaltungen (z.B. VL und UE) für den Abschluss der Teilleistung zubesuchen. "Simulationsverfahren der Leistungselektronik" ist seit dem SoSe 15 nicht mehr belegbar. "Leistungselektronik Praktikum" findet im WiSe 15/16 das letzte Mal statt.



www.pe.tu-berlin.de bzw. www.isis.tu-berlin.de

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) MSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Wirtschaftsingenieurwesen (Bachelor of Science) StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Die Studierenden besitzen einen Überblick auf dem Gebiet der Modellbildung und der Technischen Diagnose und können für dieKernaufgaben Steuerung, Regelung und Diagnose mechatronischer Komponenten (im Kraftfahrzeug) nach wissenschaftlichen Methodenselbständig Lösungen erarbeiten. Students have an overview on the field of modeling and technical diagnostics and are able to independently work out solutions for the coretasks control and diagnostics of mechatronic components (in the motor vehicle) according to scientific methods.

Lehrinhalte In der Vorlesung Modellbildung und Echtzeitsimulation wird anfangs eine Einführung in die Mechatronik gegeben, um anschließend dieMethoden und Werkzeuge zur Modellbildung zu lehren. Als Anwendung in der Mechatronik gelten die Gebiete der Diagnose, der Steuerungund der Regelung. In der VL Mustererkennung und Technische Diagnose werden die statistischen Grundlagen der Muster-erken-nung gelehrt. Anschließendwerden Klassifikations- und Mustererkennungsverfahren sowie mo-derne Diagnoseverfahren für mechatronische Systeme (Kfz) behandelt. Das Praktikum Mustererkennung und Technische Diagnose enthält die Inhalte der Vorlesung, wobei praktische Probleme gelöst werden:Klassifikation von Elektromotoren. Im Praktikum Modellbildung und Steuergeräteoptimierung in der Automobilelektronik steht die Anwendung von Modellen imOptimierungsprozess von Kfz-Steuergeräten im Vordergrund. Dazu wird modellbasiert eine Steuerung für ein Doppelkupplungsgetriebeentwickelt, sowie die Ansteuerung und Regelung von Motorkomponenten an einem Hardware-in-the-Loop-Simulationssystem realisiert. The lecture "modeling and real-time simulation" (Modellbildung und Echtzeitsimulation) initially gives an introduction to the application ofsimulation in order to subsequently teach the methods and tools for modeling. The areas of diagnostics, control and regulation shall applyas an application in the simulation. For the simulation, the basics of Simulink and Modelica are taught. The lecture "Pattern Recognition and Technical Diagnostics" (Musterkennung und Technische Diagnose) teaches the basics of statisticalpattern recognition. Subsequently, classification and pattern recognition methods (machine learning) as well as modern model-baseddiagnostic methods for mechatronic systems are discussed. In the lab ("Praktikum") "modeling and control unit optimization in automotive electronics", the use of models in the optimization process ofautomotive contol units is of prime importance. For this purpose, we create a transmission control and discuss the control and regulation ofengine components.

Modulbestandteile


Modulbeschreibung

Mechatronik

Modultitel:

Mechatronik

Mechatronic

Leistungspunkte:

12


Gühmann, Clemens

Sekretariat:

EN 13

Ansprechpartner:

Heinze, Ewa

URL:


Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSModellbildung und Echtzeitsimulation technischer Systeme VL 0430 L 318 WS 2Modellbildung und Steuergeräteoptimierung in der Automobilelektronik PR 0430 L 322 WS 2Mustererkennung und Technische Diagnose PR 0430 L 341 SS 2Mustererkennung und Technische Diagnose VL 0430 L 343 SS 2

Modellbildung und Echtzeitsimulation technischer Systeme (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h



Beschreibung der Lehr- und Lernformen * Vorlesungen (VL): Frontalvortrag* Praktikum (PR): eigenstandige Bearbeitung von Aufgaben

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Grundlagen der Messdatenverarbeitung, Regelungstechnik, Elektronikgrundkenntnisse, Kenntnisse in der mathematisch-technischenProgrammiersprache MATLAB® / Simulink®





Anmeldeformalitäten Anmeldung für die Projekte und Praktika im Sekretariat EN 13 (üblicherweise vor bzw. zu Beginn der Vorlesungszeit). Siehehttp://www.mdt.tu-berlin.deDie Anmeldeformalitäten für die Portfolioprüfung werden in der ersten Vorlesung der betreffenden Veranstaltung bekannt gegeben.




Präsenzzeit 8.0 2.0h 16.0hProtokolle 1.0 58.0h 58.0hVor- und Nachbearbeitung 2.0 8.0h 16.0h

90.0h

Mustererkennung und Technische Diagnose (Praktikum) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 8.0 2.0h 16.0hPrtotokollle 1.0 58.0h 58.0hVor- und Nachbereitung 8.0 2.0h 16.0h

90.0h

Mustererkennung und Technische Diagnose (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h

1.) [MDV] bestandenes Praktikum Mustererkennung2.) [MDV] bestandenes Praktikum Automobilelektronik





Master Elektrotechnik (Studien- und Prüfungsordnung von 2010)

Sonstiges Das Praktikum kann nur bei ausreichenden Ausstattung (wissenschaftliche Mitarbeiter) angeboten werden.

Empfohlene Literatur:: Kraftfahrtechnische s Taschenbuch., 25. Auflage, Wiesbaden, Vieweg Verlag, 2004Angermann, A.; Beuschel, M.; Rau, M.; Wohl farth, U.: Matlab-Simulink-Stateflow. Oldenbourg- Verlag 2003 Bosch: Autoelektrik – Autoelektronik. Systeme und Komponenten, 5. Auflage 2007 Bosch: Autoelektrik – Autoelektr onik am Ottomotor VDI-Verlag, 1994 Bosch: Diesel-Motormangement, 4. Auflage, Wiesbaden, Vieweg Verlag 2004 Bosch: Otto-Motormangement, 3. Auflage, Wiesbaden, Vieweg Verlag 2005Brammer, K.; Siffling, G. (1985): Kalman- Bucy-Filters. Deterministische Beobachtung und stochastische Filterung. Oldenbourg Verlag Brammer, K.; Siffling, G. (1985): Stochastis che Grundlagen des Kalmna-Bucy-Filters. Wahr- scheinlichkeitsrechnung undZufallsprozesse. Oldenbourg Verlag Brause; R: Neuronale Netze Stuttgart, Teubner Brause; R: Neuronale Netze Stuttgart, Teubner Cellier, F., E.: Continous System Simulation. Springer, 2006Chen, J.; Patton, R.J. (1998): Robust Model Based Fault Diagnosis for Dynamic Systems. Bos- ton: Kluwer Academic Publishers.Duda, R. O.; Hart, P. E.(2000): Pattern Classification.Frank, P. H. (1994): Diagnoseverfahren in der Automatisierungstechnik. at – Automatisierungs- technik 42. R. Oldenbourg Verlag. Gipser, M.: Systemdynamik und Simulation. B. G. Teubner Stuttgart – Leipzig 1999 Halfmann, C.; Holzmann, H.(2003): Adaptive Modelle für die Kfz-Dynamik. Springer Verlag Haykin, S (1994): Neural Networks A Comprehensive Foundation Prentice Hall Isermann, R. (1988): Identifikation dyna mischer Systeme. Band I und II. Springer-Verlag Isermann, R. (1988): I dentifikation dynamisc her Systeme. Band I und II. Springer-Verlag Isermann, R. (2006): Fault- Diagnosis Systems. An Introduction from Fault Detection to Fault Tolerance. Springer VerlagJanczak, A.: Identification of Nonlinear Sy stems Using Neural Networks and Polynomial Models. Krüger, M.: Grundlagen der Kfz-Elektronik, Hanser-Verlag, 2004Merker, Schwarz, Stiesch, Otto: Verbrennungsmotoren Simulation der Verbrennung und Schad- stoffbildung, überarb. und akt. Auflage,Teubner, 2006. ISBN: 978-3-8351-0080-0Nelles, Oliver: Nonlinear Sy stem Identification From Classica l Approaches to Neural Networks and Fuzzy Models. Springer Verlag GmbH& Co., Berlin Niemann, H. (1983):Klassifikation von Mustern. Springer-Verlag, Berlin.Otter, M., und andere: Objektorientierte Modellie rung Physikalischer Systeme Aufsatzreihe in Automatisierungstechnik (AT) Teil 1 - 17, at1999- at 12/2000Parsons, T. (1987): Voice and Speech Processing. McGraw-Hill Book Company. Reif, K.: Automobilelektro nik ATZ/MTZ-Fachbuch, 2006Rojas, R (1996): Theorie der neuronalen Netz e. Eine systematische Einführung; Springer Verlag Röpke, K.; et al.: DoE – Design of Experiments. Verlag Moderne Industrie 2005 Simani, S.; Fantuzzi, C.;Patton, R.J. (2003) : Model-based Fault Diagnosis in Dynamic Systems Using Identification Techniques, Springer-Verlag Tiller, M: Introduction to Physical Modelling wi th Modelica. Kluwer Academic Publishers (2001)Unbehauen, H.: Regelungstechnik I. Klassische Verfahren zur Analyse und Synthese linearer kontinuierlicher Systeme. Vieweg VerlagWallentowitz, H.; Reif, K.:Handbuch der Kr aftfahrzeugelektronik. Grundlagen, Komponenten, Systeme und Anwendungen ViewegATZ/MTZ-Fachbuch, 2006 Zimmermann, W.; Schmidgall, R.:Bussysteme in der Fahrzeugtechnik ATZ/MTZFachbuch, 2006 Zirn, O.: Modellbildung und Simulation mechatronischer Systeme. Expert Verlag 2002

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) MSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016


Lernergebnisse Qualification aim of this module is to impart methods for signal processing, image enhancement, featureextraction and grouping. The alumni have learned and practiced to use their skills in multifacetedapplication areas. The exploration of the relations between physical reality of the environment and datacollected with imaging sensors are emphasized, mathematical modells are used for description. no translation

Lehrinhalte Physical basics, microwave systems, radar with synthetic aperture (SAR): application process, SAR-image generation, SAR-interferometry,coherence, differential SAR-interferometry, permanent scatterer analysis, SAR-polarimetry, scattering matrix, partial scatterer,decomposition theorems, entropy/alpha-classification, polarimetric SAR-interferometry, object extraction from SAR-data, sensor/ data fusion no translation

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Underlying sensor components, methods and algorithms are explained in a way allowing the transmission of the handled sensor- andsystem aspects to other cases. Methods and algorithms are implemented and applied exemplarily in the exercises taking place in parallel.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Knowledge from the module “Optical Remote Sensing” is preferable.



Modulbeschreibung

Microwave and Radar Remote Sensing

Modultitel:



Leistungspunkte:

6


Hellwich, Olaf

Sekretariat:

MAR 6-5

Ansprechpartner:

Dennert, Marion

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSMicrowave and Radar Remote Sensing VL 0433 L 112 SS 2Microwave and Radar Remote Sensing UE 0433 L 113 SS 2


60.0h


120.0h

1.) Homework Microwave and Radar Remote Sensing









Sonstiges The module is offered each summer term.




Empfohlene Literatur:http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lehre/sommersemester/microwave_and_radar_remote_sensing/parameter/en/

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Science (Informatik) (Master of Science) MSc Computer Science / Informatik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Geodesy and Geoinformation Science (Master of Science) StuPO (21.03.2007) Modullisten der Semester: SS 2016Informatik (Master of Science) MSc Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsinformatik (Master of Science) MSc Wirtschaftsinformatik/Information Systems Management StuPO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Studierende, die dieses Modul wählen, sind nach erfolgreichem Abschluss in der Lage, Mikrocontroller zur Ansteuerungleistungselektronischer Schaltungen wie sie z.B. in der Antriebstechnik verwendet werden zu programmieren und einzusetzen. Students who successfully complete this module are able to program and implement microcontrollers for the control of power electroniccircuits that are used, for example, in drive systems.

Lehrinhalte Ziel dieser Veranstaltung ist die Programmierung verschiedener Drehzahlsteuerverfahren für eine Asynchronmaschine und derenexperimentelle Erprobung. Die Ansteuerung des Wechselrichters erfolgt über den Mikrocontroller XMC4500 (neueste ARM Technologie),der in der Industrie in vielfältigen Applikationen (z.B. Automotive) verwendet wird. Basis der Programmierung ist die Programmiersprache C. The main objective of this course is the programming and the experimental test of different speed controllers for an induction machine. Thecontrol of the inverter is performed using a XMC4500 (ARM technology) microcontroller which is widely used in several applications (e.g.automotive systems). The programming is done in C.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Die Lehrinhalte werden anhand eines Projektes vermittelt, das als Kleingruppe zu bearbeiten ist. Weiterhin werden die theoretischenGrundlagen einführend in einer Vorlesung behandelt, wobei die Inhalte durch Referate vertieft werden.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Grundkenntnisse der Leistungselektronik z.B. aus den Lehrveranstaltungen Leistungselektronik I und II des Bachelorstudiums.




Modulbeschreibung

Mikrocontrollersteuerung eines Wechselrichters

Modultitel:

Mikrocontrollersteuerung eines Wechselrichters

Microcontroller programming for power electronic converters

Leistungspunkte:

6



Sekretariat:

E 2

Ansprechpartner:


URL:

http://www.pe.tu-berlin.de

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSMikrocontrollersteuerung eines Wechselrichters PJ 0430 L 541 WS 4

Mikrocontrollersteuerung eines Wechselrichters (Projekt) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0h

180.0h




Anmeldeformalitäten Für die Teilnahme ist eine Anmeldung am Fachgebiet (Liste im Sekretariat) und die Anwesenheit beim ersten Termin erforderlich.Informationen zur Veranstaltung und zur Anmeldung im Internet.



Masterstudiengang Elektrotechnik, Ergänzungsmodul Masterstudiengang Elektrotechnik, Studienschwerpunkt Elektrische Energietechnik Masterstudiengang Elektrotechnik, Studienschwerpunkt Automatisierungstechnik (bitte Teilnahmevorraussetzungen beachten) Masterstudiengang Automotive Systems Masterstudiengang Technische Informatik StO/PO 2012: Studienschwerpunkt Energietechnik (Electric Power Systems; Elektrotechnik) Masterstudiengang Wi.-Ing. / Studienschwerpunkt Ingenieurswissenschaft Elektrotechnik.Bei ausreichenden Kapazitäten auch in anderen Studiengängen wählbar.




www.pe.tu-berlin.de bzw. www.isis.tu-berlin.de

Empfohlene Literatur:Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben



Lernergebnisse Die Anzahl der in Kraftfahrzeugen eingesetzten elektronischen Steuergeräte hat in den letzten Jahren enorm zugenommen. InOberklassefahrzeugen werden z.B. ca. 100 verschiedene elektronische Steuergeräte vernetzt, um den Antrieb, die Sicherheit und denFahrkomfort zu gewährleisten. Es wird, vermittelt durch die Vorlesung "Modellgestützte Software- und Funktionsentwicklung", nachAbschluss des Moduls der moderne, durchgängige modellgestützte Funktions- und Softwareentwicklungsprozess für Kraftfahrzeugebeherrscht. Neben den Methoden sollen die Studierenden nach Abschluss der Veranstaltung auch die zur modellgestützten Software- undFunktionsentwicklung notwendigen komplexen Werkzeuge wie Rapid-Prototyping-Systeme und Hardware-in-the-Loop Simulatoreneinsetzen können. Der prozentuale Anteil an Software im Automobilbereich steigt rapide. Aus Studien ist bekannt, dass das Scheitern von SW-Projekten inüber 80% der Fälle auf unzureichendes Requirements Engineering und Design zurückgeführt wird. Im zweiten Schwerpunkt des Modulserwerben die Studierenden in der Vorlesung "Modellbasiertes Requirements und Systems Engineering" vertiefende Kenntnisse zumRequirements und System Engineering (RE, SE). Die Studierenden erlangen durch diese Herangehensweise die nötigen Grundlagen des RE, kommen durch die Modellierung auf denneuesten Stand der Forschung/Technik und haben ein Grundverständnis für die Bedeutsamkeit des Requirements und SystemsEngineering überall wo Software entwickelt wird, insbesondere aber im Entwickeln von sicherheitsrelevanter Software auf einemSteuergerät im Automobil. Die LV ist abgestimmt mit der LV „Modellgestützte Software- und Funktionsentwicklung für Kraftfahrzeuge“ undergänzt diese vertiefend in den o. g. Themen. The number of electrical control units used in automobiles has increased tremendously in recent years. In luxury vehicles, for example,about 100 different electronic control units are crosslinked in order to ensure drive, safety and driving comfort. The module mediates,through the lecture "Model-based Software und Function Development" the modern, integrated model-based function and softwaredevelopment process controls for motor vehicles. After having accomplished the module, the students should not only be able to applymethods but also the model-based software development and function complex tools such as rapid prototyping systems and hardware-in-the-loop simulators. The percentage of software in the automotive industry is growing rapidly. It is known that the failure of software projects is caused in morethan 80% of cases by inadequate requirements engineering and design. In the second focus of the module, students acquire in the lecture"Model-based Requirements and Systems Engineering" advanced knowledge for Requirements and System Engineering (RE, SE). Students acquire through this approach the necessary basics of RE, get up to speed on the cutting edge of research / technology bymodeling and have a basic understanding of the importance of requirements and systems engineering wherever software is developed, butespecially in developing safety-related software to a control unit of a car. The course is aligned with the course "Model-based Software undFunction Development" and adds greater depth in the above topics.

Lehrinhalte Die Inhalte des Moduls Modellgestütze Software- und Funktionsentwicklung werden in zwei Vorlesungen dargestellt.Die Vorlesung "Modellgestütze Software und Funktonsentwicklung" enthält zunächst einen Überblick zum ModellgestütztenEntwicklungsprozess und gliedert sich wie folgt * Systemtheoretische und informationstechnische Grundlagen* Prozesse zur Funktions- und Softwareentwicklung* Methoden und Werkzeuge in der modellgestützten Entwicklung* TestingIn der Vorlesung "Modellbasiertes Requirements und Systems Engineering" sollen Inhalte des Requirements und System Engineering (RE,SE) mit den Schwerpunkten modellbasiertes RE, Zusammenspiel von RE mit dem Software Testing und Anwendung auf denAutomobilbereich vermittelt werden. Die Lehrveranstaltung "Modellbasiertes Requirements und Systems Engineering" umfasst Grundlagen des Requirements Engineering,Motivation, Rahmenwerk, Systemkontext, Dokumentation, Einführung in die natürlichsprachlichen Anforderungen und deren Strukturierung,Grundlagen konzeptueller Modelle, Einführung in die Modellierung mit UML/SysML, Anwendung der formalen Modellierungssprachen auf

Modulbeschreibung

Modellgestützte Software- und Funktionsentwicklung für Kraftfahrzeuge

Modultitel:

Modellgestützte Software- und Funktionsentwicklung für Kraftfahrzeuge

Model-based Software und Function Development

Leistungspunkte:

6


Gühmann, Clemens

Sekretariat:

EN 13

Ansprechpartner:

Heinze, Ewa

URL:


Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]


das Requirements Modeling, Modellbasierte Systemanalyse, Einführung in Gewinnungstechniken und im Requirements Management,Zusammenspiel von RE und Software Testing. Alle Themen werden durchgehend mit Beispielen aus dem Automobilbereich, aber auchaus anderen Bereichen (Multimedia, Internet, …) begleitet.Ziel ist es eine Einführung in das Thema Requirements und Systems Engineering zu vermitteln. Darüber hinaus sollen die Studierendendurch die Modellierung von Anforderungen und Systemverhalten an den neuesten Stand der Technik in diesem Feld herangeführt werden.Aktuelle Forschungsthemen werden ebenso behandelt wie Beispiele aus der Praxis. The content of the lecture "Model-based Requirements and Systems Engineering" are presented in two lectures.The lecture "Model-based Requirements and Systems Engineering" first provides an overview of model-based development process and isstructured as follows * Theoretical System and information technology basics* Processes to function and software development* Methods and tools in the model-based development* Testing The lecture "Model-Based Requirements and Systems Engineering" teaches the content of the Requirements and System Engineering (RE,SE) with a focus on model-based RE, interaction of RE with the software testing and application in the automotive sector. The course "Model-based Requirements and Systems Engineering" covers basics of requirements engineering, motivation, framework,system context, documentation, introduction to natural language requirements and their structuring, foundations of conceptual models,introduction to modeling with UML / SysML, application of formal modeling languages for Requirements Modeling, Model-based systemanalysis, introduction to mining technologies and requirements management, interaction between RE and Software Testing. All topics areaccompanied throughout with examples from the automotive sector, but also from other sectors (multimedia, Internet, ...).The aim is to give an introduction to the subject "Requirements and Systems Engineering". In addition, students should be guided by themodeling of requirements and system behavior at the cutting edge of technology in this field. Current research topics are handled as well asexamples from practice.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Vorlesungen (VL): Frontalvortrag

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: a) obligatorisch: Bachelor Technische Informatik, Elektrotechnik, Informatik oder Fahrzeugtechnik



Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSModellbasiertes Requirements und Systems Engineering VL SS 0Modellgestütze Software- und Funktionsentwicklung VL 0430 L 324 SS 2

Modellbasiertes Requirements und Systems Engineering (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hPrüfungsvorbereitung 15.0 2.0h 30.0hVor- und Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

90.0h

Modellgestütze Software- und Funktionsentwicklung (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hPrüfungsvorbereitung 15.0 2.0h 30.0hVor- und Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

90.0h





Anmeldeformalitäten einfach in die Vorlesungen gehen!



Master Automotive SystemsMaster Computer EnngineeringMaster Elektrotechnik


Empfohlene Literatur:Angermann, A.; Beuschel, M.; Rau, M.; Wohlfarth, U.: Matlab-Simulink-Stateflow. Oldenbourg-Verlag 2003Bosch: Kraftfahrtechnisches Taschenbuch., 25. Auflage, Wiesbaden, Vieweg Verlag, 2004Förster: Die Kraftübertragung im Fahrzeug vom Motor bis zu den Rädern. Verlag TÜV Rheinland, Köln, 1987Gipser, M.: Systemdynamik und Simulation. B. G. Teubner Stuttgart - Leipzig 1999Krüger, M.: Grundlagen der Kfz-Elektronik, Hanser-Verlag, 2004Krüger, M.: Grundlagen der Kfz-Elektronik, Hanser-Verlag, 2004Lechner, G.; Naunheimer, H.: Fahrzeuggetriebe. Springer-Verlag, Berlin 1995Lemke, K.; Paar, C; M. Wolf: Embedded Security in Cars.Liggesmeyer, P.; Rombach , D.: Software Engineering eingebetteter Systeme, Grundlagen - Methodik - AnwendungenReif, K.: Automobilelektronik ATZ/MTZ-Fachbuch, 2006Schäuffele, J., Zurawka, T.: Automotive Software Engineering, ATZ/MTZ-Fachbuch, 3. Auflage 2006Scholz: Softwareentwicklung eingebetteter SystemeSpillner, A.; Roßner, T.; Winter, M; Linz,T.; Praxiswissen Softwaretest - TestmanagementWietzke, J.; Tran, M.T: Automotive Embedded SystemeZimmermann, W.; Schmidgall, R.:Bussysteme in der Fahrzeugtechnik ATZ/MTZ Fachbuch, 2006

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Lehramtsbezogen) (Master of Education) KFZ-Technik_MEd_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 KFZ-Technik_MEd_StuPO_16_17_Zweitfach Modullisten der Semester: WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) KFZ-Technik_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 KFZ-Technik_Zweitfach_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016




Lernergebnisse The module imparts primarily professional and methodological expertise in analyzing remote sensing data. The exploration of the contextbetween physical reality of the environment and data collected with imaging sensors are in the foreground. Mathematical modells are usedfor description. Data analysis, e.g. object extraction, is conducted with methods of the automatic image analysis. Remote sensing isconceived as an electronical-physically motivated area of computer vision. Interdisciplinary application of the contents are demonstratedusing various illustrative examples from e.g. manufacturing industries to geography, medicine and social sciences. no translation

Lehrinhalte Physical basics, optical sensors, multi- and hyper spectral-sensors, functionality of optical sensors, geometrical and radiometrical imagecalibration, pre-processing of satellite images, arithmetic image operations, principal axis transform, Tasseled Cap Transform, supervisedand unsupervised classification processes, BRDF, spectral demixing, image textures, microwave systems, radar with synthetic aperture(SAR) no translation

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Underlying sensor components, methods and algorithms are explained in a way allowing transmission of the handled sensor- and systemaspects to other cases. Methods and algorithms are implemented and applied exemplarily in the exercises taking part in parallel.




Modulbeschreibung

Optical Remote Sensing

Modultitel:



Leistungspunkte:

6


Hellwich, Olaf

Sekretariat:

MAR 6-5

Ansprechpartner:

Dennert, Marion

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSOptical Remote Sensing VL 0433 L140 WS 2Optical Remote Sensing UE 0433 L141 WS 2


60.0h


120.0h

1.) Homework Optical Remote Sensing













Empfohlene Literatur:http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lectures/winter_term/optical_remote_sensing/parameter/en/



Lernergebnisse The course deals with mathematic-physical modelling of a sensor by using the photographic camera as example. The modelling iscompletely expressed by algebraic projective geometry. Not only studying object reconstruction using image data of a multifaceted sensor,but and first of all the complete modelling of technically relevant issues in a homogeneous mathematical framework is important in thiscourse. This framework is also used for 3D-computer graphics. Interdisciplinary application of the contents are demonstrated using variousillustrative examples from e.g. manufacturing industries to geography, medicine and social sciences. no translation

Lehrinhalte Geometric basics of sensor orientation and object reconstruction: homogeneous coordinates, projectivity and perspective, modelling ofimage formation, inner and outer orientation, orientation of uncalibrated and calibrated cameras, spatial resection, least-squaresadjustment, orientation of the image pair, relative and absolute orientation, spatial triangulation, multi-view geometry, bundle blockadjustment, image digitalisation, radiometric basics. no translation

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen The mathematical basics are conveyed in the context of a lecture. What has been learned is applied in parallel held exercises.




Modulbeschreibung

Photogrammetric Computer Vision

Modultitel:



Leistungspunkte:

9


Hellwich, Olaf

Sekretariat:

MAR 6-5

Ansprechpartner:

Dennert, Marion

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSPhotogrammetric Computer Vision UE 0433 L121 WS 2Photogrammetric Computer Vision VL 0433 L120 WS 4

Photogrammetric Computer Vision (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Attendance 15.0 2.0h 30.0hPreparation/ Post-processing 15.0 4.0h 60.0h

90.0h

Photogrammetric Computer Vision (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Attendance 15.0 4.0h 60.0hPreparation/ Post-processing 15.0 8.0h 120.0h

180.0h

1.) Homework Photogrammetric Computer Vision













Empfohlene Literatur:http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lehre/wintersemester/photogrammetic_computer_vision/parameter/en/

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Science (Informatik) (Master of Science) MSc Computer Science / Informatik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Double-Degree-Masterstudiengang ICT Innovation (Master of Science) Msc ICT Innovation PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 MSc ICT Innovation StuPO 2016 Modullisten der Semester: WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) MSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Geodesy and Geoinformation Science (Master of Science) StuPO (21.03.2007) Modullisten der Semester: SS 2016Informatik (Master of Science) MSc Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsinformatik (Master of Science) MSc Wirtschaftsinformatik/Information Systems Management StuPO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Die Studierenden sind in der Lage, ein Projekt aus der Elektrischen Antriebstechnik in einem Team gemeinsam zu realisieren. Students will be able to complete a project on electrical drives in a team.

Lehrinhalte Am Beispiel eines konkreten Projekts (z. B. Elektrofahrzeug) dimensioniert ein Team von Studierenden ein elektrisches Antriebssystem undbaut es auf. Der konkrete Projektinhalt wird zu Beginn mit dem Fachgebietsleiter festgelegt. Based on a practical project (e. g. electric vehicle), a team of students dimensions an electrical drive system and commissions it. Theproject topic will be fixed in cooperation with the project leader.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Die Lehrveranstaltung besteht aus einer oder mehreren praktischen Projektarbeiten, je nach Teilnehmeranzahl.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Inhaltlich werden Kenntnisse des Moduls „Elektrische Energiesysteme“ vorausgesetzt. Das Modul "Elektrische Antriebe" sollte erfolgreich absolviert sein oder zumindest parallel besucht werden.



Insgesamt werden 100 Portfoliopunkte vergeben.- Protokollierte praktische Leistung (50 Portfoliopunkte),- mündliche Rücksprache (50 Portfoliopunkte).

Modulbeschreibung

Projekt Elektrische Antriebe

Modultitel:

Projekt Elektrische Antriebe

Project on Electrical Drive Engineering

Leistungspunkte:

6


Schäfer, Uwe

Sekretariat:

EM 4

Ansprechpartner:

Wörther, Thomas

URL:


Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSElektrische Antriebe PJ 0403 L 535 4

Elektrische Antriebe (Projekt) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0h

180.0h



Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt.




Anmeldeformalitäten Bei Interesse können die Mitarbeiter des Fachgebiets Elektrische Antriebe angesprochen werden und über das Sekretariat EM4angemeldet werden. Aktuelle Informationen werden auf der Website http://www.ea.tu-berlin.de/ oder auf ISIS-Informationssystemhttps://isis.tu-berlin.de bekannt gegeben.




Prüfungselement Gewicht(Ergebnisprüfung): Protokollierte praktische Leistung 50(Lernprozessprüfung): mündliche Rücksprache 50


Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Bachelor of Science) BSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Elektrotechnik PO2015 Modullisten der Semester: WS 2016/17 BSc Elektrotechnik StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) MSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Wirtschaftsingenieurwesen (Master of Science) StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Graduates of this module are able to master methods and techniques with which the quality of embedded systems can be systematicallyensured. They have knowledge about existing techniques and know how to apply them. Furthermore, they are also able to incorporate newtechniques using advanced reading material (e.g., conference proceedings), and to present their main characteristics and how they work. no translation

Lehrinhalte Embedded systems are often safety-critical, for example if they are used in cars, airplanes or avionics. This means that errors can lead tohigh financial losses or even death or serious injuries. This makes the quality of such systems a major issue and systematic andcomprehensive quality assurance techniques are indispensable. In this course, we consider quality assurance for embedded systemsranging from validation and testing over computer-aided verification to system verification and HW/SW co-verification. no translation

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen This module is an integrated course with lectures and exercises.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Knowledge from bachelor modules in Computer Science/Technical Computer Science or the like. Recommended are basic skills in softwareengineering for embedded systems.



Modulbeschreibung

Quality Assurance of Embedded Systems

Modultitel:



Leistungspunkte:

6


Glesner, Sabine

Sekretariat:

TEL 12-4

Ansprechpartner:

Herber, Paula

URL:

keine Angabe

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSQuality Assurance of Embedded Systems IV 0434 L 169 WS 4

Quality Assurance of Embedded Systems (Integrierte Veranstaltung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Contact Hours 15.0 4.0h 60.0hExam preparation 1.0 30.0h 30.0hPre- and postprocessing 15.0 4.0h 60.0hPreparation of Presentation 1.0 30.0h 30.0h

180.0h

1.) Homework in training course Quality Assurance of Embedded Systems





Anmeldeformalitäten A registration is necessary. Information about the enrolment procedure is published on our website (http://www.pes.tu-berlin.de) at thebeginning of each semester.



Compulsory Elective Module for master students Wirtschaftsingenieurwesen and ICT Innovations (Embedded Systems).

Sonstiges More reading material will be announced in the lecture and on the course website during the semester



http://www.pes.tu-berlin.de/

Empfohlene Literatur:Armin Biere, Marijn Heule, Hans van Maaren, and Toby Walsh: Handbook of Satisfi ability. IOS Press, 2009.Christel Baier aund Joost-Pieter Katoen: Principl es of Model Checking, The MIT Press, 2008.Edmund Clarke, Orna Grumberg, Dolon Pel ed: Model Checking. MIT Press, 2000.

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Science (Informatik) (Master of Science) MSc Computer Science / Informatik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Double-Degree-Masterstudiengang ICT Innovation (Master of Science) Msc ICT Innovation PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 MSc ICT Innovation StuPO 2016 Modullisten der Semester: WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Informatik (Master of Science) MSc Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsinformatik (Master of Science) MSc Wirtschaftsinformatik/Information Systems Management StuPO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsingenieurwesen (Master of Science) StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Absolventinnen und Absolventen dieses Moduls verfügen über Kenntnisse in grundlegenden Methoden der Regelungstechnik zurModellierung und Analyse von Regelstrecken sowie der Synthese von Regelkreisen. Insbesondere wird ein fundierter Überblick über dieRegelung von Mehrgrößensystemen erlangt. Neben der Vermittlung von methodischen Kenntnissen ist das Sammeln von praktischenErfahrungen beim Lösen von Anwendungsbeispielen und im Umgang mit Softwaretools integraler Bestandteil des Moduls. DieseFähigkeiten werden durch Laborpraktika und durch in die Lehrveranstaltungen integrierte Rechnerübungen erworben. Durch dasWahlfachangebot wird die Möglichkeit gegeben, spezialisierte Kenntnisse sowohl im Anwendungsbereich als auch im theoretischmethodischen Bereich zu erlangen. After completion of this module, the students will be proficient in fundamental methods of modelling and analysis of dynamical systems aswell as in control design methods. In particular, a thorough review of multivariable control systems is given. The taught methods are appliedto example systems using numerical software tools. The variety of elective module components provides further knowledge in bothapplication-focused subjects as well as in subjects focusing on theory and methods.

Lehrinhalte Theoretische Grundkenntnisse moderner Regelungsverfahren sowie deren praktische Anwendung auf Regelungs- undAutomatisierungsprobleme stehen im Mittelpunkt. Im Pflichtbestandteil werden Analyse- und Entwurfsverfahren für Mehrgrößenregelkreiseim Zeit - und Frequenzbereich behandelt. Es können zudem Lehrveranstaltungen in den Bereichen nichtlineare Regelsysteme,ereignisdiskrete Systeme, hybride Systeme gewählt werden. Außerdem wird die Lehrveranstaltung Systemidentifikation und Regelung inder Medizin angeboten. Eine vollständige Liste der angebotenen Lehrveranstaltungen findet sich unten. Die erworbenen Fähigkeitenkönnen in verschiedenen Rechnerübungen sowie dem Projektpraktikum Automatisierung in Teamarbeit erprobt werden. The focus is on modern control system methods as well on application of these methods to practical automation problems. In the electivepart, we teach analysis and design methods for multivariable control systems, both in the time domain and the frequency domain. In thecompulsory optional part, the students may focus on nonlinear control systems, discrete event systems, hybrid systems, or on systemidentification and control in medical engineering. A list of other possible courses is shown below. Students can form teams and make use ofthe acquired competencies in various lab classes or in the Project Lab Automation.


Pflichtteil Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:


Modulbeschreibung

Regelungstechnik A

Modultitel:

Regelungstechnik A

Control Systems A

Leistungspunkte:

12


Raisch, Jörg

Sekretariat:

EN 11

Ansprechpartner:

keine Angabe

URL:


Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSEreignisdiskrete Systeme IV 0430 L 023 WS/SS 4Hybride Systeme IV 0430 L 075 WS 4Nichtlineare Regelsysteme IV 0430 L 060 WS 4Projektpraktikum Automatisierung PJ 0430 L 032 WS/SS 4Systemidentifikation und Regelung in der Medizin IV 0430 L 025 SS 4

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSMehrgrößenregelsysteme IV 0430 L 052 WS/SS 4



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Integrierte Veranstaltungen und ein Projekt.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Es werden Kenntnisse des Bachelor-Moduls „Regelungstechnik“ (kontinuierliche Standardregelkreise) oder äquivalente Vorkenntnissevorausgesetzt.



Die Portfolioprüfung dieses Modul setzt sich aus einem schriftlichen Test (40 Portfoliopunkte) sowie einer protokollierten praktischenLeistung (20 Portfoliopunkte) im Fach „Mehrgrößenregelsysteme" und den unten aufgelisteten Prüfungselementen aus der gewähltenWahlpflicht-Lehrveranstaltung zusammen. Die Leistung der integrierten Lehrveranstaltung „Nichtlineare Regelsysteme“ wird in Form eines schriftlichen Tests mit 40 Portfoliopunktenerbracht. Die Leistung der Veranstaltung „Hybride Systeme" wird in Form von eines mündlichen Tests mit 40 Portfoliopunkten erbracht.

Ereignisdiskrete Systeme (Integrierte Veranstaltung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0hVorbereitung zur Prüfung 15.0 4.0h 60.0h

180.0h

Hybride Systeme (Integrierte Veranstaltung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0hVorbereitung für Prüfungen 15.0 4.0h 60.0h

180.0h

Mehrgrößenregelsysteme (Integrierte Veranstaltung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0hVorbereitung zur Prüfung 15.0 4.0h 60.0h

180.0h

Nichtlineare Regelsysteme (Integrierte Veranstaltung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0hVorbereitung für Prüfungen 15.0 4.0h 60.0h

180.0h

Projektpraktikum Automatisierung (Projekt) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0hVorbereitung für Prüfungen 15.0 4.0h 60.0h

180.0h



Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0hVorbereitung für Prüfungen 15.0 4.0h 60.0h

180.0h



Die Leistung der Veranstaltung „Ereignisdiskrete Systeme" wird in Form von zwei schriftlichen Tests (je 20 Portfoliopunkte) erbracht. Die Leistung der integrierten Lehrveranstaltung „Systemidentifikation und Regelung in der Medizin“ wird in Form eines mündlichen Tests mit40 Portfoliopunkten erbracht. Die Leistung des Projektpraktikums „Automatisierung“ wird in Form einer protokollierten praktischen Leistung mit 40 Portfoliopunktenerbracht. Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 3 der Fakultät IV ermittelt.




Anmeldeformalitäten Das Modul wird über QisPos angemeldet. Details zur Anmeldung zu den Prüfungsleistungen werden jeweils rechtzeitig im Internet (www.control.tu-berlin.de) und durch Aushang vordem Sekr. EN 11 (Raum EN 237) bekannt gegeben.



Prüfungselement GewichtErgebnisprüfung: Protokollierte praktische Leistung 20Punktuelle Leistungsabfrage: Schriftlicher Test 40Punktuelle Leistungsabfrage oder Ergebnisprüfung: Je nachdem,welcher Wahlpflichtteil gewählt wird (siehe dazu obigePrüfungsformbeschreibung)

40





Sonstiges Achtung: Aufgrund der Umstellung vom drei-semestrigen Master auf den vier-semestrigen Master werden die Veranstaltungen "HybrideSysteme" und "Nichtlineare Regelsysteme" im SoSe 16 und WiSe 16/17 nicht angeboten und finden erst wieder im SoSe 17 statt. Falls bereits fundierte Kenntnisse auf dem Gebiet der Mehrgrößenregelsysteme vorliegen, kann die Pflichtlehrveranstaltung durchVeranstaltungen aus dem Wahlbereich ersetzt werden. Die Kenntnisse müssen vom Verantwortlichen für das Modul anerkannt werden. Die Teilnehmerzahlen beim Projektpraktikum sind begrenzt. Mehrgrößenregelsysteme:[1] Lunze, J.: Regelungstechnik 2: Mehrgrößensysteme, Digitale Regelung, Springer, 2008.[2] Raisch, J.: Mehrgrößenregelungen im Frequenzbereich, Oldenbourg, 1994, (online auf http://www.control.tu-berlin.de verfügbar).[3] Kailath, T.: Linear Systems, Prentice Hall, 1980.[4] Green, M.; Limebeer, D.: Linear Robust Control, Prentice Hall, 1994.[5] Anderson, B.; Moore, J.: Optimal Control: Linear Quadratic Methods, Prentice Hall, 1990.[6] Maciejowski, J.: Multivariable Feedback Design, Addison Wesley, 1989.[7] Bryson, A.; Ho Y.: Applied Optimal Control: Optimization, Estimation and Control, Taylor & Francis Inc, 1988. Nichtlineare Regelsysteme:[1] Glad, T., Ljung, L.: Control Theory: Multivariable and Nonlinear Methods, Taylor & Francis, 2000.[2] Marquez, H. J.: Nonlinear Control Systems, Analysis and Design, Wiley-Interscience, 2003.[3] Friedland, B.: Advanced Control System Design, Prentice Hall, 1996.[4] Khalil, H. K.: Nonlinear Systems, Prentice-Hall, 2002.[5] Isidori, A.: Nonlinear Control Systems, Springer, 1995.[6] Slotine, J.-J. E., Li, W.: Applied Nonlinear Control, Prentice Hall, 1991.[7] Maciejowski, J.: Predictive Control with Constraints, Prentice Hall, 2002[8] Unbehauen, H.: Regelungstechnik II, Vieweg, 2000. Hybride Systeme:[1] Goebel, R., Sanfelice, R., Teel, A.: Hybrid Dynamical Systems, IEEE Control Systems Magazine, Vol. 29, 2, pp. 28-93, 2009.[2] Liberzon, D.: Switching in Systems and Control, Birkhäuser, 2003.[3] Lunze, J.: Lamnabhi-Lagarrigue, F.(eds.): Handbook of Hybrid Systems Control, 2009 Ereignisdiskrete Systeme:[1] Cassandras, C.G.; Lafortune, S.: Introduction to Discrete Event Systems, Springer, 2007.[2] Kiencke, U.: Ereignisdiskrete Systeme: Modellierung und Steuerung verteilter Systeme, Oldenbourg, 1997.[3] Murata, T.: Petri Nets: Properties, Analysis and Applications, Proceedings of the IEEE, Vol. 77, No. 4,1989.[4] Lunze, J.: Ereignisdiskrete Systeme, Oldenbourg, 2006.[5] Reisig, W.: Petri Nets: An Introduction, Springer, 1985.[6] Wonham, W.H.: Supervisory Control of Discrete-Event Systems, © W.H. Wonham, University of Toronto

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Science (Informatik) (Master of Science) MSc Computer Science / Informatik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) MSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Wirtschaftsingenieurwesen (Master of Science) StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Systemidentifikation und Regelung in der Medizin:[1] Ikonen, E., Najim, K.: Advanced Process Identification and Control, Marcel Dekker, Inc., 2002.[2] Westerwick, D. T., Kearney, R. E.: Identification of Nonlinear Physiological Systems, Wiley Interscience, 2003.[3] Nelles, O.: Nonlinear System Identification, Springer, 2001.[4] Landau, I. D., Zito, G.: Digital Control Systems: Design, Identification and Implementation , Springer, 2006.[5] Aström, K., Wittenmark, A.: Computer-Controlled Systems: Theory und Design, Prentice Hall, 1997.[6] Ljung, L.: System Identification: Theory for the Users, Prentice Hall, 1999.[7] Maciejowski, J.: Predictive Control with Constraints, Prentice Hall, 2002.


Lernergebnisse Die Studierenden verfügen über Kenntnisse in grundlegenden Methoden der Regelungstechnik zur Modellierung und Analyse vonRegelstrecken sowie der Synthese von Regelkreisen. Insbesondere wird ein fundierter Überblick über ereignisdiskrete Regelungsmethodenerlangt. Neben der Vermittlung von methodischen Kenntnissen ist das Sammeln von praktischen Erfahrungen beim Lösen vonAnwendungsbeispielen und im Umgang mit Softwaretools integraler Bestandteil des Moduls. Diese Fähigkeiten werden durch Laborpraktikaund durch in die Lehrveranstaltungen integrierte Rechnerübungen erworben. Durch das Wahlfachangebot wird die Möglichkeit gegeben,spezialisierte Kenntnisse sowohl im Anwendungsbereich als auch im theoretisch methodischen Bereich zu erlangen. After completion of this module, the students will be proficient in fundamental methods of modelling and analysis of dynamical systems aswell as in control design methods. In particular, a thorough review of discrete event systems is given. The taught methods are applied toexample systems using numerical software tools. The variety of electivel module components provides further knowledge in bothapplication-focused subjects as well as in subjects focusing on theory and methods.

Lehrinhalte Theoretische Grundkenntnisse moderner Regelungsverfahren sowie deren praktische Anwendung auf Regelungs- undAutomatisierungsprobleme stehen im Mittelpunkt. Im Pflichtbestandteil werden Modellierungsmethoden für verschiedene ereignisdiskreteSysteme eingeführt und Methoden für die Regelung dieser Systemklasse behandelt. Es können zudem Lehrveranstaltungen in denBereichen Mehrgrößenregelsysteme, nichtlineare Regelsysteme, hybride Systeme gewählt werden. Außerdem wird die LehrveranstaltungSystemidentifikation und Regelung in der Medizin angeboten. Eine vollständige Liste der angebotenen Lehrveranstaltungen findet sichunten. Die erworbenen Fähigkeiten können in verschiedenen Rechnerübungen sowie dem Projektpraktikum Automatisierung in Teamarbeiterprobt werden. The focus is on modern control system methods as well application of these methods to practical automation problems. In the compulsorypart, we teach analysis and control design methods for discrete event systems. In the elective part, the students may focus on nonlinearcontrol systems, multivariable control systems, hybrid systems, or on system identification and control in medical engineering. A list of allpossible courses is shown below. Students can form teams and make use of the acquired competencies in various lab classes or in theProject Lab Automation.


Pflichtteil Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:


Modulbeschreibung

Regelungstechnik B

Modultitel:

Regelungstechnik B

Control Systems B

Leistungspunkte:

12


Raisch, Jörg

Sekretariat:

EN 11

Ansprechpartner:

keine Angabe

URL:


Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSHybride Systeme IV 0430 L 075 WS 4Mehrgrößenregelsysteme IV 0430 L 052 WS/SS 4Nichtlineare Regelsysteme IV 0430 L 060 WS 4Projektpraktikum Automatisierung PJ 0430 L 032 WS/SS 4Systemidentifikation und Regelung in der Medizin IV 0430 L 025 SS 4

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSEreignisdiskrete Systeme IV 0430 L 023 WS/SS 4



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Integrierte Veranstaltungen und ein Projekt

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Es werden Kenntnisse des Bachelor-Moduls „Regelungstechnik“ (kontinuierliche Standardregelkreise) oder äquivalente Vorkenntnissevorausgesetzt.



Die Portfolioprüfung dieses Moduls setzt sich aus einem (midterm) schriftlichen Test (20 Portfoliopunkte) sowie einer benotetenHausaufgabe (20 Portfoliopunkte) und einem finalen schriftlichen Test (20 Portfoliopunkte) im Fach „Ereignisdiskrete Systeme" und denunten aufgelisteten Prüfungselementen aus der gewählten Wahlpflicht-Lehrveranstaltung zusammen. Die Leistung der integrierten Lehrveranstaltung „Nichtlineare Regelsysteme“ wird in Form eines schriftlichen Tests mit 40 Portfoliopunktenerbracht. Die Leistung der Veranstaltung „Hybride Systeme" wird in Form von eines mündlichen Tests mit 40 Portfoliopunkten erbracht.

Ereignisdiskrete Systeme (Integrierte Veranstaltung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0hVorbereitung für Prüfungen 15.0 4.0h 60.0h

180.0h

Hybride Systeme (Integrierte Veranstaltung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0hVorbereitungszeit für Prüfungen 15.0 4.0h 60.0h

180.0h

Mehrgrößenregelsysteme (Integrierte Veranstaltung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0hVorbereitungszeit für Prüfung 15.0 4.0h 60.0h

180.0h

Nichtlineare Regelsysteme (Integrierte Veranstaltung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0hVorbereitung für Prüfung 15.0 4.0h 60.0h

180.0h

Projektpraktikum Automatisierung (Projekt) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0hVorbereitungszeit für Prüfungen 15.0 4.0h 60.0h

180.0h



Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0hVorbereitung für Prüfung 15.0 4.0h 60.0h

180.0h



Die Leistung der integrierten Lehrveranstaltung „Systemidentifikation und Regelung in der Medizin“ wird in Form eines mündlichen Tests mit40 Portfoliopunkten erbracht. Die Leistung des Projektpraktikums „Automatisierung“ wird in Form einer protokollierten praktischen Leistung mit 40 Portfoliopunktenerbracht. Die Leistung der Veranstaltung „Mehrgrößenregelsysteme" wird in Form eines schriftlichen Tests (40 Portfoliopunkte) erbracht. Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 3 der Fakultät IV ermittelt.




Anmeldeformalitäten Das Modul wird über QisPos angemeldet. Details zur Anmeldung zu den Praktika und den Prüfungsleistungen werden jeweils rechtzeitig im Internet (www.control.tu-berlin.de) unddurch Aushang vor dem Sekr. EN 11 (Raum EN 237) bekannt gegeben.



Prüfungselement GewichtErgebnisprüfung: Hausaufgabe 20Punktuelle Leistungsabfrage: Schriftlicher Test (Finalterm) 20Punktuelle Leistungsabfrage: Schriftlicher Test (Midterm) 20Punktuelle Leistungsabfrage oder Ergebnisprüfung: Je nachdem,welcher Wahlpflichtteil gewählt wird (siehe dazu obigePrüfungsformbeschreibung)

40





Sonstiges Achtung: Aufgrund der Umstellung vom drei-semestrigen Master auf den vier-semestrigen Master werden die Veranstaltungen "HybrideSysteme" und "Nichtlineare Regelsysteme" im SoSe 16 und WiSe 16/17 nicht angeboten und finden erst wieder im SoSe 17 statt. Falls bereits fundierte Kenntnisse auf dem Gebiet der Ereignisdiskreten Systeme vorliegen, kann die Pflichtlehrveranstaltung durchVeranstaltungen aus dem Wahlbereich ersetzt werden. Die Kenntnisse müssen vom Verantwortlichen für das Modul anerkannt werden. Die Teilnehmerzahlen im Projektpraktikum sind begrenzt. Literatur: Mehrgrößenregelsysteme:[1] Lunze, J.: Regelungstechnik 2: Mehrgrößensysteme, Digitale Regelung, Springer, 2008.[2] Raisch, J.: Mehrgrößenregelungen im Frequenzbereich, Oldenbourg, 1994 (online auf http://www.control.tu-berlin.de verfügbar).[3] Kailath, T.: Linear Systems, Prentice Hall, 1980.[4] Green, M.; Limebeer, D.: Linear Robust Control, Prentice Hall, 1994.[5] Anderson, B.; Moore, J.: Optimal Control: Linear Quadratic Methods, Prentice Hall, 1990.[6] Maciejowski, J.: Multivariable Feedback Design, Addison Wesley, 1989.[7] Bryson, A.; Ho Y.: Applied Optimal Control: Optimization, Estimation and Control, Taylor & Francis Inc, 1988. Nichtlineare Regelsysteme:[1] Glad, T., Ljung, L.: Control Theory: Multivariable and Nonlinear Methods, Taylor & Francis, 2000.[2] Marquez, H. J.: Nonlinear Control Systems, Analysis and Design, Wiley-Interscience, 2003.[3] Friedland, B.: Advanced Control System Design, Prentice Hall, 1996.[4] Khalil, H. K.: Nonlinear Systems, Prentice-Hall, 2002.[5] Isidori, A.: Nonlinear Control Systems, Springer, 1995.[6] Slotine, J.-J. E., Li, W.: Applied Nonlinear Control, Prentice Hall, 1991.[7] Maciejowski, J.: Predictive Control with Constraints, Prentice Hall, 2002[8] Unbehauen, H.: Regelungstechnik II, Vieweg, 2000. Hybride Systeme:[1] Goebel, R., Sanfelice, R., Teel, A.: Hybrid Dynamical Systems, IEEE Control Systems Magazine, Vol. 29, 2, pp. 28-93, 2009.[2] Liberzon, D.: Switching in Systems and Control, Birkhäuser, 2003.[3] Lunze, J.; Lamnabhi-Lagarrigue, F.(eds.): Handbook of Hybrid Systems Control, 2009. Ereignisdiskrete Systeme:[1] Cassandras, C.G.; Lafortune, S.: Introduction to Discrete Event Systems, Springer, 2007.[2] Kiencke, U.: Ereignisdiskrete Systeme: Modellierung und Steuerung verteilter Systeme, Oldenbourg, 1997.[3] Murata, T.: Petri Nets: Properties, Analysis and Applications, Proceedings of the IEEE, Vol. 77, No. 4,1989.

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Science (Informatik) (Master of Science) MSc Computer Science / Informatik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) MSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Wirtschaftsingenieurwesen (Master of Science) StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


[4] Lunze, J.: Ereignisdiskrete Systeme, Oldenbourg, 2006.[5] Reisig, W.: Petri Nets: An Introduction, Springer, 1985.[6] Wonham, W.H.: Supervisory Control of Discrete-Event Systems, © W.H. Wonham, University of Toronto Systemidentifikation und Regelung in der Medizin:[1] Ikonen, E., Najim, K.: Advanced Process Identification and Control, Marcel Dekker, Inc., 2002.[2] Westerwick, D. T., Kearney, R. E.: Identification of Nonlinear Physiological Systems, Wiley Interscience, 2003.[3] Nelles, O.: Nonlinear System Identification, Springer, 2001.[4] Landau, I. D., Zito, G.: Digital Control Systems: Design, Identification and Implementation , Springer, 2006.[5] Aström, K., Wittenmark, A.: Computer-Controlled Systems: Theory und Design, Prentice Hall, 1997.[6] Ljung, L.: System Identification: Theory for the Users, Prentice Hall, 1999.[7] Maciejowski, J.: Predictive Control with Constraints, Prentice Hall, 2002.


Lernergebnisse Microwave and Radar Remote Sensing:Qualification aim of this module is to impart methods for signal processing, image enhancement, featureextraction and grouping. The alumni have learned and practiced to use their skills in multifacetedapplication areas. The exploration of the relations between physical reality of the environment and datacollected with imaging sensors are emphasized, mathematical modells are used for description. Optical Remote Sensing:The module imparts primarily professional and methodological expertise in analyzing remote sensing data. The exploration of the contextbetween physical reality of the environment and data collected with imaging sensors are in the foreground. Mathematical modells are usedfor description. Data analysis, e.g. object extraction, is conducted with methods of the automatic image analysis. Remote sensing isconceived as an electronical-physically motivated area of computer vision. Interdisciplinary application of the contents are demonstratedusing various illustrative examples from e.g. manufacturing industries to geography, medicine and social sciences. no translation

Lehrinhalte Microwave and Radar Remote Sensing:Physical basics, microwave systems, radar with synthetic aperture (SAR): application process, SAR-image generation, SAR-interferometry,coherence, differential SAR-interferometry, permanent scatterer analysis, SAR-polarimetry, scattering matrix, partial scatterer,decomposition theorems, entropy/ alpha-classification, polarimetric SAR-interferometry, object extraction from SAR-data, sensor/ datafusion Optical Remote Sensing:Physical basics, optical sensors, multi- and hyper spectral-sensors, functionality of optical sensors, geometrical and radiometrical imagecalibration, pre-processing of satellite images, arithmetic image operations, principal axis transform, Tasseled Cap Transform, supervisedand unsupervised classification processes, BRDF, spectral demixing, image textures, microwave systems, radar with synthetic aperture(SAR) no translation

Modulbestandteile


Modulbeschreibung

Remote Sensing

Modultitel:

Remote Sensing

Remote Sensing

Leistungspunkte:

12


Hellwich, Olaf

Sekretariat:

MAR 6-5

Ansprechpartner:

Dennert, Marion

URL:


Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSMicrowave and Radar Remote Sensing VL 0433 L 112 SS 2Microwave and Radar Remote Sensing UE 0433 L 113 SS 2Optical Remote Sensing UE 0433 L141 WS 2Optical Remote Sensing VL 0433 L140 WS 2

Microwave and Radar Remote Sensing (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Attendance 15.0 2.0h 30.0hPreparation/ Post-processing Attendance 15.0 2.0h 30.0h

60.0h


120.0h



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Underlying sensor components, methods and algorithms are explained in a way allowing transmission of the handled sensor- and systemaspects to other cases. Methods and algorithms are implemented and applied exemplarily in the exercises taking part in parallel.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: For MRRS:Knowledge from the module “Optical Remote Sensing” is preferable.









120.0h


60.0h

1.) Homework Optical Remote Sensing2.) Homework Microwave and Radar Remote Sensing





Empfohlene Literatur:http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lectures/winter_term/optical_remote_sensing/parameter/en/http://www.cv.tu-berlin.de/menue/lehre/sommersemester/microwave_and_radar_remote_sensing/parameter/en/






Lernergebnisse Die Studierenden erlernen die Fähigkeit zu einem speziellen Forschungsthema eine Literaturrecherche durchzuführen, die Ergebnissewissenschaftlich zusammenzufassen und anschließend in einem Vortrag zu präsentieren und zu verteidigen. no translation

Lehrinhalte Es werden Vorträge neuer Forschungsergebnisse und Entwicklungstendenzen auf den Gebieten der Mess- und Diagnosetechnik, derModellbildung und Simulation ausgearbeitet und gehalten. Der Schwerpunkt liegt im Bereich der Fahrzeug- und Motorentechnik. no translation

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Zum Anfang des Semesters werden an die Studierenden die Themen ausgegeben. Zu einem Thema wird anhand aktuellerVeröffentlichungen der Stand der Forschung erarbeitet, schriftlich zusammengefasst und abschließend ein Vortrag gehalten. AktiveBeteiligung im Seminar. Die Vorträge und die schriftliche Zusammenfassung sind auf Englisch.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Es wird ein Bachelorabschluss in der Technischen Informatik oder der Elektrotechnik vorausgesetzt



Die Prüfungsform ist die Portfolioprüfung.Insgesamt können 100 Portfoliopunkte erreicht werden: Im Rahmen des Seminars sind jeweils verschiedene Studienleistungen zu erbringen. Ihre Art und Gewichtung in Portfoliopunkten sind inder unten stehenden Tabelle aufgeführt.

Modulbeschreibung

Seminar Mess- und Diagnosetechnik

Modultitel:

Seminar Mess- und Diagnosetechnik

Seminar Measurement and Technical Diagnosis

Leistungspunkte:

3


Gühmann, Clemens

Sekretariat:

EN 13

Ansprechpartner:

keine Angabe

URL:

keine Angabe

Modulsprache:

Englisch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSSeminar Mess- und Diagnosetechnik SEM 0430 L 652 WS/SS 2

Seminar Mess- und Diagnosetechnik (Seminar) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Literaturrecherche 1.0 30.0h 30.0hPräsenzzeit 7.0 2.0h 14.0hschrifliche Ausarbeitung 1.0 36.0h 36.0hVortragsausarbeitung 1.0 10.0h 10.0h

90.0h



Die Gesamtnote gemäß §47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt.




Anmeldeformalitäten Die Anmeldung erfolgt im Sekretariat EN 13, Raum EN538 üblicherweise vor bzw. zu Beginn der Vorlesungszeit.Siehe http://www.mdt.tu-berlin.de. Die Anmeldeformalitäten für die Portfolioprüfung werden in der ersten Vorlesung der Veranstaltungbekannt gegeben.



Master Elektrotechnik Studienschwerpunkt AutomatisierungstechnikMaster Technische Informatik (Studienschwerpunkt Technische Anwendungen)Master Automotive Systems


Prüfungselement Gewicht(Ergebnisprüfung) Schriftliche Ausarbeitung 80(Ergebnisprüfung) Vortrag 20


Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Die Studierenden beherrschen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltungen dieses Moduls grundlegende Methoden zur Modellbildungtechnischer Systeme. Ferner haben sie die Kompetenz erworben, selbständig praxisrelevanter Aufgaben mit Hilfe der Simulation zu lösen. After having succesfully completed the module, students master basic methods for modeling technical systems. Furthermore, they haveacquired skills to independently solve practice-relevant tasks with the help of simulation.

Lehrinhalte In der Vorlesung Modellbildung und Echtzeitsimulation wird anfangs eine Einführung in die Anwendung der Simulation gegeben, umanschließend die Methoden und Werkzeuge zur Modellbildung zu lehren. Als Anwendung in der Simulation gelten die Gebiete derDiagnose, der Steuerung und der Regelung. Für die Simulation werden die Grundlagen von Simulink und Modelica gelehrt. Neben der Stoffvermittlung in der Vorlesung können die Studierenden in einer Gruppenarbeit im Projekt eine praxisnahe Simulation zumSteuergerätetest oder -optimierung entwickeln. The lecture "modeling and real-time simulation" (Modellbildung und Echtzeitsimulation) initially gives an introduction to the application ofsimulation in order to subsequently teach the methods and tools for modeling. The areas of diagnostics, control and regulation shall applyas an application in the simulation. For the simulation, the basics of Simulink and Modelica are taught. In addition to the lecture, students have the opportunity to develop a practical simulation for ECU testing or optimization within theframework of a project (kleines Projekt).

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Die Lehrinhalte werden durch eine Vorlesung sowie einem Projekt vermittelt.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Kenntnisse in der mathematische-technischen Programmiersprache MATLAB®

Modulbeschreibung

Simulation I

Modultitel:

Simulation I

Simulation I

Leistungspunkte:

6


Gühmann, Clemens

Sekretariat:

EN 13

Ansprechpartner:

Heinze, Ewa

URL:


Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSKleines Projekt Simulation und Technische Diagnose PJ 0430 L 331 WS/SS 2Modellbildung und Echtzeitsimulation technischer Systeme VL 0430 L 318 WS 2

Kleines Projekt Simulation und Technische Diagnose (Projekt) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Dokumentation 1.0 10.0h 10.0hDurchführung 1.0 70.0h 70.0hPlanung 1.0 10.0h 10.0h

90.0h

Modellbildung und Echtzeitsimulation technischer Systeme (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor- und Nachbereitung der Vorlesung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h






Anmeldeformalitäten Anmeldung für das Projekt im Sekretariat EN 13 (üblicherweise vor bzw. zu Beginn der Vorlesungszeit). Die Anmeldeformalitäten für dieprüfungsäquivalenten Studienleistungen werden in der ersten Vorlesung der betreffenden Veranstaltung bekannt gegeben.



1.) Unbenoteter Übungsschein




Raum EN 553; Die. 9.00 - 11.00 und Do. 13.00 -15.00



VL-Folien sind unter http://www.mdt.tu-berlin.de erhältlich

Empfohlene Literatur:Cellier, F., E.: Continous System Simulation. Springer (2006)Gipser, M.: Systemdynamik und Simulation. B. G. Teubner Stuttgart - Leipzig (1999)Isermann, R.; Münchhoff, M.: Identification of Dynamic Systems: An Introduction with Applications. Springer (2011)Janczak, A.: Identification of Nonlinear Systems Using Neural Networks and Polynomial Models. Springer Berlin (2005)Ljung, L.: System Identification: Theory for the User (1999)Müller, R.: Modellierrung, Analyse und Simulation elektrischer und mechanischer Systeme mit Maple und MapleSim. Springer Vieweg(2014)Tiller, M: Introduction to Physical Modelling with Modelica. Kluwer Academic Publishers (2001)Tiller, M: Modelica by Examples. Internetbuch. http://book.xogeny.com/Zirn, O.: Modellbildung und Simulation mechatronischer Systeme. Expert Verlag (2002)


Master Computer EngineeringMaster Automotive SystemsMaster Elektrotechnik

Sonstiges Der Übungsschein wird nach dem erfolgreichen Abschluss des Projektes ausgestellt

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Bachelor of Science) BSc Elektrotechnik PO2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Elektrotechnik StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik/Informationstechnik als Quereinstieg (Lehramtsbezogen) (Master of Education) M.Ed. Elektrotechnik/Informationstechnik als Quereinstieg_StuPO 2016 Modullisten der Semester: WS 2016/17 Zertifikatsstudium Modullisten der Semester: WS 2016/17Informationstechnik (Lehramtsbezogen) (Master of Education) Informationstechnik_Kernfach_WS_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 Informationstechnik_Zweitfach_WS_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17Informationstechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) Informationstechnik_Kernfach_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 Informationstechnik_Zweitfach_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17Physikalische Ingenieurwissenschaft (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Bachelor of Science) BSc Technische Informatik StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Technische Informatik StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Wirtschaftsinformatik (Master of Science) MSc Wirtschaftsinformatik/Information Systems Management StuPO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Die Studierenden besitzen einen Überblick auf dem Gebiet der Modellbildung und der Technischen Diagnose und können für dieKernaufgaben Steuerung, Regelung und Diagnose mechatronischer Komponenten (im Kraftfahrzeug) nach wissenschaftlichen Methodenselbständig Lösungen erarbeiten. Students have an overview on the field of modeling and technical diagnostics and are able to independently work out solutions for the coretasks control and diagnostics of mechatronic components (in the motor vehicle) according to scientific methods.

Lehrinhalte In der Vorlesung Modellbildung und Echtzeitsimulation wird anfangs eine Einführung in die Anwendung der Simulation gegeben, umanschließend die Methoden und Werkzeuge zur Modellbildung zu lehren. Als Anwendung inder Simulation gelten die Gebiete der Diagnose, der Steuerung und der Regelung. Für die Simulation werden die Grundlagen von Simulinkund Modelica gelehrt. In der VL Mustererkennung und Technische Diagnose werden die statistischen Grundlagen der Mustererkennung gelehrt. Anschließendwerden Klassifikations- und Mustererkennungsverfahren (Machine Learning) sowie moderne modellgestützte Diagnoseverfahren fürmechatronische Systeme behandelt. The lecture "modeling and real-time simulation" (Modellbildung und Echtzeitsimulation) initially gives an introduction to the application ofsimulation in order to subsequently teach the methods and tools for modeling. The areas of diagnostics, control and regulation shall applyas an application in the simulation. For the simulation, the basics of Simulink and Modelica are taught. The lecture "Pattern Recognition and Technical Diagnostics" (Musterkennung und Technische Diagnose) teaches the basics of statisticalpattern recognition. Subsequently, classification and pattern recognition methods (machine learning) as well as modern model-baseddiagnostic methods for mechatronic systems are discussed.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Vorlesungen (VL): Frontalvortrag

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen:

Modulbeschreibung

Simulation und Technische Diagnose

Modultitel:

Simulation und Technische Diagnose

Leistungspunkte:

6


Gühmann, Clemens

Sekretariat:

EN 13

Ansprechpartner:

Heinze, Ewa

URL:


Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSModellbildung und Echtzeitsimulation technischer Systeme VL 0430 L 318 WS 2Mustererkennung und Technische Diagnose VL 0430 L 343 SS 2

Modellbildung und Echtzeitsimulation technischer Systeme (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hSelbständiges Lernen und Lesen 1.0 60.0h 60.0h

90.0h

Mustererkennung und Technische Diagnose (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hSelbständiges Lernen und Lesen 1.0 60.0h 60.0h

90.0h


Grundlagen der Messdatenverarbeitung, Regelungstechnik, Elektronikgrundkenntnisse, Kenntnisse in dermathematisch-technischen Programmiersprache MATLAB® / Simulink®





Anmeldeformalitäten keine





Empfohlene Literatur:Cellier, F., E.: Continous System Simulation. Springer (2006)Duda, R. O.; Hart, P. E.: Pattern Classification. Wiley (2000)Fritzson, P.: Principles of Object-Oriented Modeling and Simulation with Modelica 3.3: A Cyber-Physical Approach (2015)Gipser, M.: Systemdynamik und Simulation. B. G. Teubner Stuttgart – Leipzig (1999)Isermann, R.; Münchhoff, M.: Identification of Dynamic Systems: An Introduction with Applications. Springer (2011)Isermann, R.: Fault-Diagnosis Systems. An Introduction from Fault Detection to Fault Tolerance. Springer Verlag (2006)Janczak, A.: Identification of Nonlinear Systems Using Neural Networks and Polynomial Models. Springer Berlin (2005)Ljung, L.: System Identification: Theory for the User (1999)Müller, R.: Modellierrung, Analyse und Simulation elektrischer und mechanischer Systeme mit Maple und MapleSim. Springer Vieweg(2014)Niemann, H.:Klassifikation von Mustern. Springer-Verlag, Berlin. (1983)Schölkopf, B.; Smola, Alexander J : Learning with kernels: Support vector machines, regularization, optimization, and beyond. MIT press(2002)Tiller, M: Introduction to Physical Modelling with Modelica. Kluwer Academic Publishers (2001)Tiller, M: Modelica by Examples. Internetbuch. http://book.xogeny.com/Zirn, O.: Modellbildung und Simulation mechatronischer Systeme. Expert Verlag (2002)

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Bachelor of Science) BSc Elektrotechnik PO2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016


Master ElektrotechnikMaster Technische InformatikMaster Automotive Systems



Lernergebnisse Die Studierenden besitzen einen Überblick auf dem Gebiet der Steuerung und Regelung des Antriebsstrangs, wobei längsdynamischeVorgänge im Vordergrund stehen. The students gain insight in the open and closed loop control of engine and transmission of automotive drive trains. The focus is onlongitudinal dynamics.

Lehrinhalte In der VL Einführung in die Steuerung und Regelung von Kfz-Antriebssträngen wird auf die zur Regelung und Steuerung notwendigen Kfz-Steuergerätesysteme eingegangen. Es werden dabei die Themen Getriebeelektronik, Steuerung und Regelung typischer motorischerProzesse und Verfahren/Anwendungen der Motorsteuergeräteparametrierung (Applikation) behandelt. In dem Praktikum Einführung in dieSteuerung und Regelung von Kfz-Antriebssträngen werden Aufgaben in Gruppenarbeit aus der Vorlesung behandelt, die durchSimulationswerkzeuge wie Simulink zu lösen sind. no translation

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Vorlesungen (VL): FrontalvortragPraktikum (PR): eigenständige Bearbeitung von Aufgaben

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Grundlagen der Messdatenverarbeitung, Regelungstechnik, Elektronikgrundkenntnisse, Kenntnisse in der mathematisch-technischenProgrammiersprache MATLAB® / Simulink®


Modulbeschreibung

Einführung in die Steuerung und Regelung von Kfz-Antriebssträngen

Modultitel:

Einführung in die Steuerung und Regelung von Kfz-Antriebssträngen

Automotive Control Systems for Drivelines

Leistungspunkte:

6


Gühmann, Clemens

Sekretariat:

EN 13

Ansprechpartner:

Heinze, Ewa

URL:


Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSEinführung in die Steuerung und Regelung von Kfz-Antriebssträngen PR 0430 L 340 WS/SS 2Einführung in die Steuerung und Regelung von Kfz-Antriebssträngen VL 0430 L 335 WS/SS 2

Einführung in die Steuerung und Regelung von Kfz-Antriebssträngen(Praktikum)



90.0h

Einführung in die Steuerung und Regelung von Kfz-Antriebssträngen(Vorlesung)


Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hPrüfungsvorbereitung 1.0 30.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

90.0h



Insgesamt können 100 Portfoliopunkte erreicht werden:* Vorlesung (50 Portfoliopunkte)* Praktikum (50 Portfoliopunkte) Die Gesamtnote gemäß §47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt.




Anmeldeformalitäten Anmeldung für das Praktikum und das Seminar im Sekretariat EN 13, EN 538 üblicherweise vor bzw. zu Beginn der Vorlesungszeit. Siehehttp://www.mdt.tu-berlin.de.Die Anmeldeformalitäten für die Portfolioprüfung werden in der ersten Vorlesung der betreffenden Veranstaltung bekannt gegeben.



Sonstiges


Prüfungselement Gewicht(Eregbnisprüfung) Praktikumsbericht 40(Ergebnisprüfung) Präsentation der Praktikumsergebnisse 10(Punktuelle Leistungsabfrage) Mündlicher Test 50


Empfohlene Literatur:Bosch: Autoelektrik – Autoelektronik. Systeme und Komponenten, 5. Auflage 2007Bosch: Autoelektrik – Autoelek tronik am Ottomotor VDI-Verlag, 1994 Bosch: Diesel-Motormangement, 4. Auflage, Wiesbaden, Vieweg Verlag 2004Bosch: Otto-Motormangement, 3. Auflage, Wiesbaden, Vieweg Verlag 2005 Krüger, M.: Grundlagen der Kfz-Elektronik, Hanser-Verlag, 2004Reif, K.: Automobilelektro nik ATZ/MTZ-Fachbuch, 2006sch: Kraftfahrtechnische s Taschenbuch., 25. Auflage, Wiesbaden, Vieweg Verlag, 2004 Wallentowitz, H.; Reif, K.:Handbuch der Kraftf ahrzeugelektronik. Grundla gen, Komponenten, Systeme und Anwendungen ViewegATZ/MTZ-Fachbuch, 2006Zimmermann, W.; Schmidgall, R.:Bussysteme in der Fahrzeugtechnik ATZ/MTZFachbuch, 2006

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


keine Angabe


Lernergebnisse Die Studierenden sind nach dem Besuch der Lehrveranstaltungen in der Lage, die wichtigsten Methoden zur Mustererkennung sowie zurmodellgestützten Diagnose anzuwenden und selbständig praxisrelevante Aufgaben zu lösen. After having attended classes, students are able to implement and independently solve practical tasks relevant to the most importantmethods for pattern recognition and for model-based diagnosis.

Lehrinhalte Diagnosesysteme haben die Aufgabe, die bei der Fertigung oder dem Betrieb elektrischer, mechanischer oder mechatronischer Systeme(Prozesse) auftretenden Fehler schnell und möglichst genau nach Art, Ort und Ursache zu bestimmen. Die Vorlesung gibt eine Einführung in die Verfahren der Fehlerdiagnose für automatisierungstechnische Prozesse und mechatronischerKomponenten und Geräte. Neben den klassischen signalgestützten Diagnoseverfahren werden moderne, forschungsnahe modellgestützteMethoden dargestellt. Eine Vertiefung erfolgt darüber hinaus auf dem Gebiet der Mustererkennung, mit dem Ziel, diese für Diagnosezweckeeinzusetzen. Es werden Beispiele in MATLAB® aus dem Bereich des Kraftfahrzeugs gegeben. Das Praktikum Mustererkennung und Technische Diagnose enthält die Inhalte der Vorlesung, wobei praktische Probleme mit MATLAB®gelöst werden. Hierzu wird an einem Prüfstand eine Klassifikation von Elektromotoren durchgeführt. Diagnostic systems have the task to determine errors, which occure in the manufacture or operation of electrical, mechanical ormechatronic systems (processes) as quickly and accurately as possible on the type, location and cause. The lecture gives an introduction to the method of fault diagnosis for automation processes and mechatronic components and devices. Inaddition to traditional signal-based diagnosis methods, modern, research-oriented model-based methods are presented. In addition, a focusis given on the field of pattern recognition, with the aim to use them for diagnostic purposes. Examples are given in MATLAB® from thearea of motor vehicles. The lab "Pattern Recognition and Technical Diagnostics" (Mustererkennung und Technische Diagnose) discusses the contents of thelecture, while practical problems will be solved with MATLAB®. For this purpose, a classification of electric motors is carried out on a testbench.

Modulbestandteile



Modulbeschreibung

Technische Diagnose I

Modultitel:

Technische Diagnose I

Technical Diagnostics I

Leistungspunkte:

6


Gühmann, Clemens

Sekretariat:

EN 13

Ansprechpartner:

Brunken, Hauke Jörn

URL:


Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSMustererkennung und Technische Diagnose VL 0430 L 343 SS 2Mustererkennung und Technische Diagnose PR 0430 L 341 SS 2

Mustererkennung und Technische Diagnose (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h

Mustererkennung und Technische Diagnose (Praktikum) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 8.0 2.0h 16.0hProtokolle 8.0 2.0h 16.0hVor- und Nachbereitung der Versuche 1.0 58.0h 58.0h

90.0h


Beschreibung der Lehr- und Lernformen Die Lehrinhalte werden durch eine Vorlesung und durch ein Praktikum vermittelt.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Kenntnisse in der mathematische-technischen Programmiersprache MATLAB®





Anmeldeformalitäten Anmeldung für das Projekt im Sekretariat EN 13 (üblicherweise vor bzw. zu Beginn der Vorlesungszeit).Die Anmeldung für das Praktikum erfolgt per Email beim Betreuer. Weitere Details werde im Anschluss an die erste Vorlesung bekanntgegeben (siehe Fachgebietsseite).



Master ElektrotechnikMaster Auttomotive SystemsMaster Computer Engineering

1.) [MDV] bestandenes Praktikum Mustererkennung



Empfohlene Literatur:Duda, R. O.; Hart, P. E: Pattern Classification. (2000) Isermann, R.; Münchhoff, M.: Identification of Dynamic Systems: An Introduction with Applications. Springer (2011) Isermann, R.: Fault-Diagnosis Systems. An Introduction from Fault Detection to Fault Tolerance. Springer Verlag (2006)Janczak, A.: Identification of Nonlinear Systems Using Neural Networks and Polynomial Models. Springer Berlin (2005)Korbicz, J.; Koscielny, J.M.; Kowalczuk, Z.; C holewa, W. (Eds.): Fault Diagnosis. Models, Artificial Intelligence, Application. Springer(2004)Ljung, L.: System Identification: Theory for the User P T R Prentice Hall, Englewood Cliffs (1999)Niemann, H.:Klassifikation von Mustern. Springer-Verlag, Berlin. (1983)Schölkopf, B.; Smola, Alexander J : Learning with kernels: Support vector machines, regularization, optimization, and beyond. MIT Press(2002)

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Wirtschaftsinformatik (Master of Science) MSc Wirtschaftsinformatik/Information Systems Management StuPO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Sonstiges Das Projekt und das Praktikum kann nur bei ausreichender Ausstattung (wissenschaftliche Mitarbeiter) angeboten werden.


Lernergebnisse Die Studierenden verfügen über Kompetenzen in den Technologien für Fahrzeugkommunikation sowie deren Anwendung und haben diesepraktisch erprobt. Students have skills in technologies for vehicle communication and their application and have tested them in practice.

Lehrinhalte In diesem Modul werden den Studierenden die Grundlagen der Kommunikationsnetze in und um Fahrzeuge vermittelt. Dies beinhaltet Boardnetze wie LIN-, CAN- und MOST-Bus und deren Anwendungen in Fahrzeugsteuerung, Fahrersicherheit undTelematik. Des Weiteren werden hier die Technologien für Fahrzeug-zu-Fahrzeug- und Fahrzeug-zu-Straßenmobiliar-Kommunikationvorgestellt.In den Vorlesungen und den Seminaren wird der theoretische Hintergrund vermittelt, der dann in einem nachfolgenden Projekt praktischangewandt und umgesetzt wird.Die Veranstaltungen in diesem Modul werden durch Gastdozenten aus Industrie und Wirtschaft unterstützt und können so einen starkenBezug zur Industrieforschung vermitteln. In this module the students are taught the basics of communication networks in and around vehicles . This includes board networks such as LIN, CAN and MOST bus and its applications in vehicle control, driver safety and telematics .Furthermore, the technologies for vehicle-to-vehicle and vehicle-to-infrastructure communication will be presented.In the lectures and seminars the theoretical background will be taught, which then will be applied in practice and implemented in asubsequent project.The courses in this module are supported by guest lecturers from industry and business and can convey a strong connection to industryresearch.


Pflicht Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:


Modulbeschreibung

Connected and automated vehicle systems

Modultitel:



Leistungspunkte:

12


Hauswirth, Manfred

Sekretariat:

TEL 4-1

Ansprechpartner:

Radusch, Ilja

URL:

http://www.dcaiti.tu-berlin.de/teaching/

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSInformationstechnik im Kraftfahrzeug VL 0432 L 769 SS 2Vehicle-2-X Communication VL 0432 L 780 SS 2

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSAutonome Fahrzeuge SEM 0432 L 757 WS/SS 2Simulation of Vehicle-2-X Communication PJ 0432 L 758 WS/SS 4

Autonome Fahrzeuge (Seminar) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h



Beschreibung der Lehr- und Lernformen In der den Vorlesungen lernen die Studierenden zunächst die Grundlagen der Kommunikationstechnologien sowohl im Fahrzeug (IT-KFZ)als auch zwischen Fahrzeugen (V2X-C).Ergänzend zur Vorlesung können die StudentInnen im Seminar ausgewählte Lerninhalte zum Thema gezielt vertiefen und in einem Vortragvorstellen. Im zweiten Teil des Moduls werden die Lerninhalte praktisch angewandt und von den Studierenden in Projektarbeit gemeinsamimplementiert.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Netzwerkgrundkenntnisse wie z.B. ISO OSI-Referenzmodell, etc. sowie Programmierkenntnisse für die Umsetzung.



Prüfungsform des Moduls ist die Portfolioprüfung. Insgesamt können 100 Portfoliopunkte erreicht werden.- Vorlesung (25 Portfoliopunkte)- Projekt (50 Portfoliopunkte)- Seminar (25 Portfoliopunkte) Im Rahmen des Seminars und des Projektes sind jeweils verschiedene Studienleistungen zu erbringen. Ihre Art und Gewichtung inPortfoliopunkten sind in der unten stehenden Tabelle aufgeführt. Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt.



Maximale teilnehmende Personen

Informationstechnik im Kraftfahrzeug (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h

Simulation of Vehicle-2-X Communication (Projekt) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0h

180.0h

Vehicle-2-X Communication (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h


Prüfungselement Gewicht(Ergebnisprüfung) PJ: Dokumentation 15(Ergebnisprüfung) PJ: Implementierung 26(Ergebnisprüfung) PJ: Vorträge 9(Ergebnisprüfung) SE: Dokumentation 15(Ergebnisprüfung) SE: Vortrag 10(Punktuelle Leistungsabfrage) VL: schriftlicher Test 25


Das Modul hat keine begrenzte Teilnehmeranzahl.

Anmeldeformalitäten Zur Teilnahme an den Lehrveranstaltungen ist eine Anmeldung unter http://www.dcaiti.tu-berlin.de/teaching/ oder unter http://oks.tu-berlin.de/ erforderlich.



keine Angabe

Sonstiges Das Modul kann in jedem Semester (Winter und Sommer) begonnen werden. Das Präsentationsmaterial ist teilweise in Englisch verfasst.



http://www.dcaiti.tu-berlin.de/teaching/mydcaiti/

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Science (Informatik) (Master of Science) MSc Computer Science / Informatik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) MSc Elektrotechnik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Informatik (Master of Science) MSc Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsingenieurwesen (Master of Science) StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Die Studierenden * verstehen die spezifischen Eigenschaften Verteilter Systeme* kennen grundlegende verteilte Algorithmen* erkennen die vorgestellten Mechanismen und Konzepte als grundlegend für den Bau großer Programmsysteme. Students: * Understand the specific properties of distributed systems.* Possess knowledge of fundamental distributed algorithms.* Recognize the presented mechanisms and concepts as fundamental to constructing large program systems.

Lehrinhalte Das Modul vermittelt Kenntnisse über die Architektur und Funktionalität von Verteilten Systemen, die eine wichtige Komponente komplexerAnwendungssysteme bilden. Dabei werden charakteristische Eigenschaften und Systemmodelle sowie unterstützende Aspekte aus denBereichen Rechnerkommunikation, Betriebssysteme und Sicherheit betrachtet. Nach eine Einleitung in das Thema, welche grundlegendecharakteristische Eigenschaften, Definition sowie aktuelle Beispiele Verteilter Systeme diskutiert, werden folgenden Themenkomplexebehandelt: Themenkomplex Architekturmodelle: - grundlegende Systemmodelle - Einführung in Synchronisation, Ordnung, Logische Uhren - Einführung in (verteilte) Transaktionen - Einführung in den Themenbereich Replikation und Konsistenz - grundlegende Algorithmen (Wahl, Konsens, verteilter gegenseitiger Ausschluss) - Architekturmodelle aus den Bereichen Client/Server, Publish/Subscribe, Peer-2-Peer Themenkomplex Kooperationsmodelle: - Message Passing (Austausch von Nachrichten) - Semantiken (Interaktion/Fehler) - Message Queues - Enterprise Application Integration Themenkomplex Programmiermodelle: - grundlegende Eigenschaften - Service-orientierte Architekturen (SOA) und Web-Services

Modulbeschreibung

Verteilte Systeme

Modultitel:

Verteilte Systeme

Distributed Systems

Leistungspunkte:

6


Kao, Odej

Sekretariat:

EN 59

Ansprechpartner:

keine Angabe

URL:

http://www.cit.tu-berlin.de

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]


- Event-Driven-Architecture (EDA) - Praxisbeispiel CORBA Themenkomplex Sicherheit in Verteilten Systemen: - Kommunikationssicherheit - Verschlüsselung, Pubic-Key Infrastrukturen - Needham/Schroeder sowie Kerberos In der begleitenden Übung werden die vermittelten Inhalte anhand praktischer Programmieraufgaben vertieft. The module conveys knowledge of the architecture and functionality of distributed systems, which represent important components ofcomplex application systems. In this context, characteristic properties and system models, as well as supporting aspects from the area ofcomputer communication, operating systems and security are considered. The lecture will start with an introduction to distributed systems.Fundamental properties, definitions and current examples are discussed. Afterwards following sets of issues are discussed: architecture (system) models: - fundamental system models - introduction to synchronization, event ordering, logical clocks - introduction to (distributed) transactions - introduction to replication and consistency - fundamental algorithms (Election, Agreement, distributed mutual exclusion) - architecture models covering the topics Client/Server, Publish/Subscribe, Peer-2-Peer cooperation models: - message passing - semantics of message passing (failure) - message queues - Enterprise Application Integration programming models: - fundamental/shared characteristics - Service Oriented Architecture (SOA) and Web-Services - Event Driven Architecture (EDA) - practical example: CORBA Security in distributed systems: - communication security - encryption, PKI (public-key infrastructures) - Needham-Schroeder and Kerberos


The integrated exercise will elaborate the conveyed knowledge using practical programming tasks.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen In der zweistündigen Vorlesung wird das vom Dozenten zusammengestellte Wissen im Frontalunterricht vorgestellt, diskutiert und mitBeispielen erläutert. Die Vorlesung findet im wöchentlichen Rhythmus statt. Die Kleingruppenseminare sind in die Veranstaltung integriertund finden in der Regel 14-tägig als betreute Rechnerübungen von jeweils etwa zwei Stunden statt. Es werden mehrere Übungsblätterherausgegeben. Die Übungsblätter werden in den Kleingruppenseminaren erläutert und besprochen.Bei geringer Teilnehmerzahl wird die Prüfung mündlich durchgeführt.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Übungsaufgaben Verteilte Systeme.Inhaltlich werden Kenntnisse aller Pflichtmodule im Grundlagenstudium (1. - 4. Semester) Informatik oder Technische Informatikvorausgesetzt.





Anmeldeformalitäten Die Anmeldung erfolgt über die Internetseite des Fachgebietes CIT (www.cit.tu-berlin.de) unter Einhaltung der dort angegebenen Fristen.


Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSVerteilte Systeme UE 0432 L 100 SS 2Verteilte Systeme VL 0432 L 100 SS 2

Verteilte Systeme (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

60.0h

Verteilte Systeme (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor- und Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

60.0h

Modulspezifischer, lehrveranstaltungsunabhängiger Aufwand Multiplikator: Stunden: Gesamt:Prüfungsvorbereitung 1.0 60.0h 60.0h

60.0h






Folien-Skript

Empfohlene Literatur:A. Tanenbaum, M. van Stehen: Distributed Systems: Principles and Paradigms, Prentice Hall, 2006A. Troelsen: Pro C# 5.0 and the .NET 4.5 Framework, Apress, 2012D. Jayasinghe, A. Azeez: Apache Axis2: Web services, Packt Publishing, 2011E. Newcomer: Understanding Web Services, Addison-Wesley, 2003G. Coulouris, J. Dollimore, T. Kindberg, G. Blair: Distributed Systems: Concepts and Design, Person Studium, 2011



Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Science (Informatik) (Master of Science) MSc Computer Science / Informatik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik/Informationstechnik als Quereinstieg (Lehramtsbezogen) (Master of Education) M.Ed. Elektrotechnik/Informationstechnik als Quereinstieg_StuPO 2016 Modullisten der Semester: WS 2016/17 Zertifikatsstudium Modullisten der Semester: WS 2016/17Informatik (Bachelor of Science) BSc Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Informatik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Informatik StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Informationstechnik (Lehramtsbezogen) (Master of Education) Informationstechnik_Kernfach_WS_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 Informationstechnik_Zweitfach_WS_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17Informationstechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) Informationstechnik_Kernfach_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 Informationstechnik_Zweitfach_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17Technische Informatik (Bachelor of Science) BSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Technische Informatik StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Technische Informatik StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technische Informatik (Master of Science) MSc Technische Informatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Wirtschaftsinformatik (Bachelor of Science) BSc Wirtschaftsinformatik PO 2011 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Wirtschaftsinformatik PO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17 BSc Wirtschaftsinformatik StuPO 2015 Modullisten der Semester: WS 2016/17Wirtschaftsinformatik (Master of Science) MSc Wirtschaftsinformatik/Information Systems Management StuPO 2013 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsingenieurwesen (Master of Science) StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Nach Abschluss der Moduls sind die Studierenden in der Lage, praktische Probleme auf den Gebieten der Mustererkennung undModellbildung/Simulation selbständig zu lösen. After having completed the module, students are able to solve practical problems in the fields of pattern recognition and modeling /simulation independently.

Lehrinhalte Das Praktikum Mustererkennung und Technische Diagnose vertieft die Inhalte der Vorlesung Mustererkennung und Technische Diagnose(Modul Simulation und Technische Diagnose), wobei praktische Probleme gelöst werden: Klassifikation von Elektromotoren. Im Praktikum Modellbildung und Steuergeräteoptimierung in der Automobilelektronik steht die Anwendung von Modellen imOptimierungsprozess von Kfz-Steuergeräten im Vordergrund. Dazu wird modellbasiert eine Steuerung für ein Doppelkupplungsgetriebeentwickelt, sowie die Ansteuerung und Regelung von Motorkomponenten an einem Hardware-in-the-Loop-Simulationssystem realisiert. The lab "Pattern Recognition and Technical Diagnostics" (Praktikum Mustererkennung und Technische Diagnose) deepens the contents ofthe lecture "Pattern Recognition and Technical Diagnostics" (module Simulation and Technical Diagnostics), where practical problems aresolved: classification of electric motors. The lab "Modeling and ECU optimization in Automobile Electronics" (Praktikum Modellbildung und Steuergeräteoptimierung in derAutomobilelektronik) focuses on the use of models in the optimization process of automotive ECUs. For this purpose, a control system for adual clutch transmission is developed. Further, the control and regulation of engine components on a hardware-in-the-loop simulationsystem is implemented.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen - Praktikum (PR): eigenstandige Bearbeitung von Aufgaben


Modulbeschreibung

Anwendungen in der Simulation und Technischen Diagnose

Modultitel:

Anwendungen in der Simulation und Technischen Diagnose

Simulation and technical diagnostics (applications)

Leistungspunkte:

6


Gühmann, Clemens

Sekretariat:

EN 13

Ansprechpartner:

Heinze, Ewa

URL:

http://www.tu-berlin.de

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSModellbildung und Steuergeräteoptimierung in der Automobilelektronik PR 0430 L 322 WS 2Mustererkennung und Technische Diagnose PR 0430 L 341 SS 2



Päsenzzeit 8.0 2.0h 16.0hProtokolle 1.0 58.0h 58.0hVor- und Nachbearbeitung 8.0 2.0h 16.0h

90.0h

Mustererkennung und Technische Diagnose (Praktikum) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 8.0 2.0h 16.0hProtokolle 1.0 58.0h 58.0hVor- und Nachbearbeitung 8.0 2.0h 16.0h

90.0h


Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen:Grundlagen der Messdatenverarbeitung, Regelungstechnik, Elektronikgrundkenntnisse, Kenntnisse in dermathematisch-technischen Programmiersprache MATLAB® / Simulink® Die Teilnahme am Praktikum Modellbildung und Steuergeräteoptimierung in der Automobilelektronik ist nur möglich, wenn entweder die VLModellbildung und Echtzeitsimulation technischer Systeme oder die Vorlesung Automobilelektronik belegt wird. Die Vorlesungen finden imselben Semester wie das Praktikum statt. Die Teilnahme am Praktikum Mustererkennung und technische Diagnose ist nur möglich, wenn die Vorlesung Mustererkennung undTechnische Diagnose belegt wird. Die Vorlesung findet im selben Semester wie das Praktikum statt.





Anmeldeformalitäten Anmeldung für die Praktika im Sekretariat EN 13 (üblicherweise vor bzw. zu Beginn der Vorlesungszeit). Siehe http://www.mdt.tu-berlin.de



Master ElektrotechnikMaster Comuter Engineering

Sonstiges Die Praktika können nur bei ausreichenden Ausstattung (wissenschaftliche Mitarbeiter) angeboten werden.Das Modul kann nur in Kombination mit dem Modul "Simulation und Technische Diagnose" belegt werden.

Prüfungsform: Benotet:Keine Prüfung unbenotet


Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Computer Engineering (Master of Science) MSc Computer Engineering PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Elektrotechnik (Master of Science) Msc Elektrotechnik PO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Die Studierenden sind nach Absolvieren des Moduls in der Lage, zu einem gegebenen Thema rund um Energiespeicher Recherchen zumStand der Technik durchzuführen und den Stand der Technik zu präsentieren und zu bewerten. The students are able, after passing the module, to read up on the state-of-the-art of a given subject in the area of energy storage and topresent and evaluate the state-of-the-art.

Lehrinhalte Die Teilnehmer halten zwei Vorträge, entweder zwei Vorträge im Seminar Speichertechnik oder zwei im Seminar aktuelle Forschung anBatterien oder jeweils einen. Bei zwei Vorträgen im gleichen Seminar sind zwei verschiedene Themen zu wählen. Inhalte des Seminars Speichertechnik sind geeignete Energiespeicher für verschiedene Anwendungen zu finden und Anforderungenhinsichtlich Größe, Systemauslegung und Betrieb des Speichers zu beschreiben. Jede/r Teilnehmer/in erhält eine andere Anwendung alsThema. Beispiele für Anwendungen sind:- Elektro-PKW- Hybrid-PKW- Elektrofahrrad- Elektro-Bus- PV-Anlage Einfamilienhaus- Windpark- Unterbrechungsfreie Stromversorgung- etc. Inhalt des Seminars aktuelle Forschung an Batterien ist es, sich eine aktuelle Fragestellung zur Batterieforschung auszusuchen und dievorhandene Literatur dazu zusammenzufassen und zu präsentieren. Jede/r Teilnehmer/in erhält ein anderes Thema. Beispiele für Themensind:- Alterungsprozesse von verschiedenen Batterietypen, z.B. Lithium-Plating oder SEI-Wachstum- Funktionsprinzip von neuen Batterietechnologien, z.B. Lithium-Luft oder Lithium-Schwefel-Batterien- Trends in der Materialforschung, z.B. Elektrolyte für Hochvolt-Batterien Participants give two presentations, either two presentations in the seminar Storage Technology or two in the seminar current batteryresearch or one in each seminar. If two presentations in the same seminars are given, two different subjects have to be chosen. The content of the seminar storage technology is finding suitable energy storages for different applications and describing requirementsconcerning size, system design and operation of the storage. Each participant gets a different application. Examples for applications are:- electric car- hybrid car- electric bike- electric bus- PV system in single-family house- wind park- uninterruptible power supply- etc. Content of the seminar current battery research is to choose a current battery research subject and to summarize and present the existingliterature. Each participant gets a different subject. Example subjects are:- Ageing processes of different battery technologies, e.g. lithium plating or SEI growth- Working principle of new battery technologies, e.g. lithium air or lithium sulfur batteries- trends in material research, e.g. electrolytes for high voltage batteries

Modulbestandteile Wahlgruppe

Modulbeschreibung

Seminar Energiespeicher

Modultitel:

Seminar Energiespeicher

Seminar Energy Storage

Leistungspunkte:

6


Kowal, Julia

Sekretariat:

EMH 2

Ansprechpartner:

Kowal, Julia

URL:


Modulsprache:

Deutsch/Englisch

Kontakt:

[email protected]


Aus den folgenden Veranstaltungen müssen mindestens 6, maximal 6 ECTS abgeschlossen werden.







Insgesamt können 100 Portfoliopunkte erreicht werden:- Präsentation von zwei Vorträgen mit je 30 P- Ausarbeitung von zwei schriftlichen Zusammenfassungen mit je 20 P Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt






Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSSeminar aktuelle Forschung an Batterien SEM 0430 L 118 WS 2Speichertechnik SEM 0430 L 117 SS 2

Seminar aktuelle Forschung an Batterien (Seminar) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hschriftliche Zusammenfassung 1.0 30.0h 30.0hVorbereitung des Vortrags 1.0 30.0h 30.0h

90.0h

Speichertechnik (Seminar) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hschriftliche Zusammenfassung 1.0 30.0h 30.0hVorbereitung des Vortrags 1.0 30.0h 30.0h

90.0h


Prüfungselement Gewicht(Ergebnisprüfung) Zwei schriftliche Zusammenfassungen mit je 20 P 40(Ergebnisprüfung) Zwei Vorträge mit je 30 P 60







Lernergebnisse Umfassender Überblick über aktuelle Methoden der Fahrerverhaltensbeobachtung und deren Anwendungsgebiete mit Verknüpfung zufahrerunterstützenden Systemen. Die Studierenden lernen Prozesse und Randbedingungen zur Entwicklung von Methoden derFahrerverhaltensbeobachtung kennen und werden qualifiziert, selbstständig Systemzusammenhänge zu analysieren, Auswertemethodenzu entwickeln und anzuwenden sowie diese in den Kontext der statistischen Relevanz einzuordnen. Sie entwickeln ein inhaltlichesVerständnis für Funktionsweise und Ableitungen aus Fahrerverhaltensbeobachtung und können dieses auf zukünftige Entwicklungen imAutomobilbau, insbesondere Car2X-Kommunikation applizieren.

Lehrinhalte Die Lehrveranstaltung stellt mit engem Bezug zu aktuellen Beispielen und Forschungsvorhaben die Vielfalt der existierenden und in derEntwicklung befindlichen Methoden und Techniken der Fahrerverhaltensbeobachtung, deren Komponenten (Messtechnik, Datenbanken,Simulationsmodelle, Protokolle) vor und geht auf die aktuellen Fragestellungen hinsichtlich Anwendungsgebiet (Car2X-Kommunikation,Verbrauchsoptimierung, Unfallvermeidung), Möglichkeiten (Technische Umsetzung, Anwendungsgebiete abseits der Fahrzeugtechnik) undGrenzen (Datenbearbeitung, Datenschutz, Einflüsse der Umgebung) ein. Die Methodik wird zum Teil praktisch erprobt.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Kombination aus Vorlesung und überwiegend praktischer Übung, Gruppenarbeit und Gruppendiskussion,Ergänzend: Online-Support über ISIS, Sprechstunde.Die Inhalte der Veranstaltung können zum Teil online bearbeitet werden. Blended Learning.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: (a) obligatorisch: gute Beherrschung der deutschen und englischen Sprache, sichere, transferierbare Grundkenntnisse in derKraftfahrzeugtechnik, beispielsweise erworben durch den erfolgreichen Besuch der Lehrveranstaltungen "Grundlagen der Fahrzeugtechnik"und "Grundlagen der Fahrzeugdynamik";(b) wünschenswert: Grundkenntnisse auf den Gebieten "Big Data", Fahrzeugsicherheit und dynamischer Simulation, Darstellung vontechnischen Ergebnissen in Wort und Schrift, soziale Kompetenz, Bereitschaft zur Teamarbeit.



Modulbeschreibung

Fahrerverhaltensbeobachtung

Modultitel:

Fahrerverhaltensbeobachtung

Naturalistic Driving Observations

Leistungspunkte:

6


Marker, Stefanie

Sekretariat:

TIB 13

Ansprechpartner:

Marker, Stefanie

URL:

http://www.fvb.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/lehrangebot/fahrerverhaltensbeobachtung/

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSFahrerverhaltensbeobachtung IV 0533 L 670 WS 4

Fahrerverhaltensbeobachtung (Integrierte Veranstaltung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0h

180.0h



Übungsaufgaben (Bearbeitung von zwei Übungsaufgaben, Vorbereitung und Präsentation eines Referats) und ein abschließender Testwerden benotet. Die Übungsaufgaben werden in Zweiergruppen bearbeitet. Alle Teilnoten gehen zu gleichen Teilen in die Endnote ein. Zum Bestehen des Moduls werden mindestens 50 Punkte benötigt. Notenschlüssel: Mehr oder gleich 95 Punkte: 1,0 Mehr oder gleich 90 Punkte: 1,3Mehr oder gleich 85 Punkte: 1,7Mehr oder gleich 80 Punkte: 2,0Mehr oder gleich 75 Punkte: 2,3Mehr oder gleich 70 Punkte: 2,7Mehr oder gleich 65 Punkte: 3,0Mehr oder gleich 60 Punkte: 3,3Mehr oder gleich 55 Punkte: 3,7Mehr oder gleich 50 Punkte: 4,0Weniger als 50 Punkte: 5,0




Anmeldeformalitäten Anmeldung zur Prüfung: studiengangspezifisch, im Masterstudiengang Fahrzeugtechnik i. d. R. über QISPOS. Die Anmeldung erfolgtinnerhalb einer Anmeldefrist, die in der ersten Sitzung bekannt gegeben wird.




Prüfungselement GewichtAbschlusstest 25Referat 25Übungsaufgabe 1 25Übungsaufgabe 2 25


Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Human Factors (Master of Science) StuPO 2011 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016


Lernergebnisse Der Besuch der Vorlesung befähigt zum grundlegenden Verständnis fahrzeugmechatronischer Zusammenhänge. Studierende diesesFaches können grundlegende Aussagen zum Einsatz von Aktoren, Sensoren, Signalverarbeitung und Regelung in Fahrzeugen treffen.Mechatronische Zusammenhänge können modelliert und in der rechnerischen Simulation abgebildet und selbstständig untersucht werden.

Lehrinhalte Die Veranstaltung beschäftigt sich mit den Grundlagen mechatronischer Systeme in der Fahrzeugtechnik. Im WS werdenelektromechanische, hydraulische und neuartige Aktorprinzipien vorgestellt und es wird gezeigt, wie diese modelliert und simuliert werdenkönnen. Anschließend werden Sensoren zur Ermittlung von Position, Geschwindigkeit und Beschleunigung behandelt und es wird gezeigt,mit welchen Methoden das Streckenverhalten abgebildet werden kann. Die für die Messwerterfassung und Kommunikation notwendigeSignalverarbeitung wird anhand typischer Verfahren diskutiert und es werden prinzipielle Eigenschaften von Regelsystemen erläutert. Im SS werden moderne Methoden der Regelungstechnik vorgestellt, mit denen Regelkonzepte für mechatronische Systeme entworfenwerden können. Nach einer Einführung in die hierfür notwendigen mathematischen Grundlagen beschäftigt sich dieser Teil derLehrveranstaltung mit der Beschreibung, dem Verhalten und der Stabilität von Mehrgrößensystemen, den Strukturen und Eigenschaftenvon Mehrgrößenregelkreisen und den hierfür heute gängigen Entwurfsverfahren. Parallel zur Vorlesung bearbeiten die Studierendeneinzelne Projekte, in denen der Vorlesungsstoff anhand von Beispielen aus der Kraftfahrzeugtechnik angewendet und geübt werden soll.Das Ziel der Veranstaltung ist ein fundierter Einblick in die Vorgehensweise zum Entwurf und zur Analyse von mechatronischen Systemenin der Fahrzeugtechnik.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Vorlesung, selbständig organisierte, arbeitsteilige Bearbeitung von Projekten unter fachlicher Betreuung eines WissenschaftlichenMitarbeiters.


Modulbeschreibung

Fahrzeugmechatronik

Modultitel:

Fahrzeugmechatronik

Vehicle System Mechatronics

Leistungspunkte:

12


Müller, Steffen

Sekretariat:

TIB 13

Ansprechpartner:

Al-Saidi, Osama

URL:

http://www.kfz.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/lehrangebot/fahrzeugmechatronik/

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSFahrzeugmechatronik I IV 3533 L 674 WS 4Fahrzeugmechatronik II IV 3533 L 675 SS 4

Fahrzeugmechatronik I (Integrierte Veranstaltung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0h

180.0h

Fahrzeugmechatronik II (Integrierte Veranstaltung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0h

180.0h


Zwingend erforderlich sind fundierte Kenntnisse der Grundlagen der Kraftfahrzeugtechnik, der Grundlagen der Regelungstechnik sowie einsicherer Umgang mit dem Simulationswerkzeug Matlab/Simulink, möglichst erworben durch Besuch der Veranstaltungen "Grundlagen derFahrzeugdynamik" und "Matlab/Simulink an Beispielen aus der Fahrzeugdynamik".Das Modellieren und Simulieren von fahrzeugtechnischen und regelungstechnischen Problemstellungen mit Matlab/Simulink sollteunbedingt bekannt und bereits praktiziert worden sein. Die gute Beherrschung der deutschen Sprache und die Fähigkeit zur Abstraktion in technischen Zusammenhängen werden ebenfallsvorausgesetzt. Die beiden LV können nur als Ganzes absolviert werden. Ein Übungsschein ist Voraussetzung für die Anmeldung zur Prüfung. Zum Erhalt des Übungsscheines müssen in Fahrzeugmechatronik Iund II jeweils 3 von 5 ausgegebenen Übungsblätter bestanden werden.





Anmeldeformalitäten Die Anmeldung zum Kurs und die Gruppeneinteilung für die Bearbeitung der Übungsblätter findet in der ersten Vorlesung statt. Die Anmeldung zur Prüfung ist studiengangspezifisch. Im Masterstudiengang Fahrzeugtechnik erfolgt die Anmeldung i. d. R. über QISPOS.Eine vorherige interne Anmeldung ist zwingend erforderlich.



1.) Übungsschein Fahrzeugmechatronik



Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Fahrzeugtechnik (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Informationstechnik im Maschinenwesen (Master of Science) StuPo 29.09.2008 Modullisten der Semester: SS 2016Maschinenbau (Master of Science) StuPO 13.02.2008 Modullisten der Semester: SS 2016Patentingenieurwesen (Master of Science) 2015 Entwurf Modullisten der Semester: SS 2016Physikalische Ingenieurwissenschaft (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016


•Kenntnis über die Funktionsweise und Fähigkeit zur prinzipiellen Auslegung von Aktoren und Sensoren in mechatronischen Systemen•Fähigkeit zur numerischen Modellierung und Analyse von Aktoren und Sensoren•Grundsätzliches Verständnis und Fähigkeit zur Umsetzung von Methoden zur Signalverarbeitung•Fähigkeit zur mathematischen Analyse linearer regelungstechnischer Systeme•Fähigkeit zum Entwurf und zur Umsetzung linearer Regelkonzepte im Zustandsraum•Verständnis der Funktionsweise einiger ausgesuchter mechatronischer Systeme in der Fahrzeugtechnik



Lernergebnisse Der Besuch der Veranstaltung befähigt zum grundlegenden Verständnis der technischen Herausforderungen beim automatisierten Fahren.Studierende dieses Faches können grundlegende Aussagen zum Einsatz von Aktoren, Sensoren, Signalverarbeitung und Regelung inautomatisierten Fahrzeugen treffen. Teile der technischen Herausforderungen können selbstständig bearbeitet werden. - Kenntnis über die Anforderungen an automatisierte Kraftfahrzeuge- Kenntnis über die Funktionsweise und Fähigkeit zur prinzipiellen Auslegung von Aktoren und Sensoren in automatisierten Kraftfahrzeugen- Kenntnis und Fähigkeit zur Durchführung von bildverarbeitenden Methoden- Kenntnis und Fähigkeit zur Bahnplanung und Bahnfolgeregelung- Kompetenz zur projektorientierten Gruppenarbeit- Kompetenz zur Anwendung von Methoden des Projektmanagements im Spannungsfeld Kosten, Zeit, Funktion

Lehrinhalte Die Veranstaltung beschäftigt sich mit der Entwicklung automatisierter Fahrfunktionen, deren Umsetzung in der Simulation und im Fahrzeugsowie der Erprobung im Rahmen eines nationalen studentischen Wettbewerbs. Hierzu sind im SS die Entwicklungsumfänge zu spezifizieren und in der Simulation zu erproben. Im WS werden die Entwicklungsergebnissein einem skalierten Versuchsfahrzeug umgesetzt und erprobt. Am Ende des WS nehmen alle Studierenden der LV an einem studentischenWettbewerb teil, bei dem sie das Versuchsfahrzeug vorstellen und dessen Funktionsqualität im direkten Vergleich mit anderen Teamsnachweisen müssen. Die zu erbringenden Entwicklungsumfänge umfassen Arbeiten im Bereich Fahrdynamik, Konstruktion, Aktorik,Sensorik, Signalverarbeitung und Regelungstechnik.Das fachliche Ziel der Veranstaltung ist ein fundierter Einblick in die technischen Herausforderungen des automatisierten Fahrens sowie dieUmsetzung von automatisierten Fahrfunktionen in einem Versuchsfahrzeug. Neben den fachlichen Themen sollen Methoden für dasProjekt- und Konfliktmanagement erlernt und im Rahmen der geforderten Gruppenarbeit von den Studierenden angewendet werden. Durchregelmäßige Präsentationstermine und die geforderte Projektdokumentation werden darüber hinaus wichtige Grundlagen für dieVerbesserung der schriftlichen und mündlichen Kommunikationsfähigkeiten der Studierenden gelegt.

Modulbestandteile




Modulbeschreibung

Automatisiertes Fahren

Modultitel:

Automatisiertes Fahren

Automated Driving

Leistungspunkte:

12


Müller_old, Steffen

Sekretariat:

TIB 13

Ansprechpartner:

Gallep, Jochen

URL:

http://www.kfz.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/lehrangebot/automatisiertes_fahren/

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSAutomatisiertes Fahren I PJ 3533 L 679 WS/SS 4Automatisiertes Fahren II PJ 3533 L 680 WS/SS 4

Automatisiertes Fahren I (Projekt) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0h

180.0h

Automatisiertes Fahren II (Projekt) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0h

180.0h


Intensive Individualbetreuung semesterbegleitend, unterschiedliche Aufgaben je Kleingruppe.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Wünschenswert sind fundierte Kenntnisse der Grundlagen der Kraftfahrzeugtechnik, der Grundlagen der Regelungstechnik sowie einsicherer Umgang mit dem Simulationswerkzeug Matlab/Simulink, möglichst erworben durch Besuch der Veranstaltungen "Grundlagen derFahrzeugdynamik" und "Matlab/Simulink an Beispielen aus der Fahrzeugdynamik".Das Modellieren und Simulieren von fahrzeugtechnischen und regelungstechnischen Problemstellungen mit Matlab/Simulink sollteidealerweise bekannt und bereits praktiziert worden sein. Die gute Beherrschung der deutschen Sprache und die Fähigkeit zur Abstraktion in technischen Zusammenhängen werden ebenfallsvorausgesetzt. Die beiden LV können nur als Ganzes absolviert werden.



Die Projektziele werden für jeden Turnus neu festgelegt und am Anfang der Veranstaltung mitgeteilt. Die Prüfungselemente sind imFolgenden aufgeführt und für die Ermittlung der Prüfungsnote gewichtet: • 3 Gruppenpräsentationen pro Semester plus eine Abschlusspräsentation (<20 min.; 40 Punkte)• Projektdokumentation (10 Punkte)• Rücksprache (<20 min.; 50 Punkte) Zum Bestehen der LV muss an allen Inhalten der Gruppenpräsentationen mitgearbeitet werden. Gesamtpunkteanzahl: 100 Punkte Punkte Note Mehr oder gleich 95 1,0 Mehr oder gleich 90 1,3 Mehr oder gleich 85 1,7 Mehr oder gleich 80 2,0 Mehr oder gleich 75 2,3 Mehr oder gleich 70 2,7 Mehr oder gleich 65 3,0 Mehr oder gleich 60 3,3 Mehr oder gleich 55 3,7 Mehr oder gleich 50 4,0 Weniger als 50 5,0




Anmeldeformalitäten Die Anmeldung zum Kurs ist studiengangspezifisch. Im Masterstudiengang Fahrzeugtechnik erfolgt die Anmeldung i. d. R. über QISPOS.


Prüfungselement Gewicht3 Gruppenpräsentationen pro Semester plus eineAbschlusspräsentation

40

Projektdokumentation 10Rücksprache 50


Die Anmeldefrist wird zu Kursbeginn bekanntgegeben. Eine vorherige interne Anmeldung ist zwingend erforderlich. Diese sowie dieGruppeneinteilung für die Projekte findet in der ersten Sitzung statt.



Sonstiges Der Einstieg ist in jedem Semester möglich.


Empfohlene Literatur:[1] Lunze, Jan: Regelungstechnik 1, Springer Verlag, 2010[2] Lunze, Jan: Regelungstechnik 2, Springer Verlag, 2010[3] Mayr, Robert: Regelungsstrategien für die automatische Fahrzeugführung, Springer Verlag, 2000[4] Schramm, Dieter: Modellbildung und Simulation der Dynamik von Kraftfahrzeugen, Springer Verlag, 2010[5] Isermann, Rolf: Fahrdynamikregelung, Springer Verlag, 2006[6] Mitschke, Manfred: Dynamik der Kraftfahrzeuge, Springer Verlag, 2004[7] Winner, Hermann: Handbuch Fahrerassistenzsysteme, Vieweg + Teubner, 2009

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Informationstechnik im Maschinenwesen (Master of Science) StuPo 29.09.2008 Modullisten der Semester: SS 2016Maschinenbau (Master of Science) StuPO 13.02.2008 Modullisten der Semester: SS 2016Patentingenieurwesen (Master of Science) 2015 Entwurf Modullisten der Semester: SS 2016Physikalische Ingenieurwissenschaft (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Die Studierenden sind nach dem erfolgreichen Besuch dieser Lehrveranstaltung in der Lage, ihre technischen und methodischenFähigkeiten in praxisorientierten Projekten anzuwenden.Darüber hinaus verfügen die Teilnehmer über ein Verständnis für die typischen Herausforderungen einer Gruppen- und Projektarbeit.Sie erwerben Erfahrungen in der Planung und Dokumentation von Projekten.Es können Fachkenntnisse aus allen Bereichen der Otto- und Dieselmotorenentwicklung erworben werden.

Lehrinhalte Experimentelle Methoden und Kompetenzen: Bearbeitung von messtechnischen Fragestellungen an Verbrennungsmotoren und seinerKomponenten. Dies beinhaltet die Arbeit mit verschiedensten Messtechniken zur Ermittlung von z.B. Druck, Temperatur, Drehzahl,Drehmoment, Beschleunigung und Schadstoffkonzentrationen.Konstruktive Methoden und Kompetenzen: Auslegung von einzelnen Prüfstandsbauteilen bis hin zu kompletten Komponentenprüfständen.Dies beinhaltet Arbeiten wie Auslegung und Berechnung, Konstruktion in 3D-CAD, Erstellung von fertigungsgerechten Zeichnungen bis hinzur Montage und Inbetriebnahme.Analytische Methoden und Kompetenzen: Durchführen von Simulationen im motorischen und strömungstechnischen Bereich. Dabeikönnen sowohl Nulldimensionale- und Eindimensionalemodellansätze sowie die 3D-CFD verwendet werden. Dies beinhaltet u.a. dieAnalyse gasdynamischer Vorgänge oder die Untersuchung von konstruktiven oder modellinternen Optimierungen, wie z.B. ein Vergleichunterschiedlicher Aufladesysteme. Neben dem Erstellen, Bedaten und Modifizieren der Modelle kann anschließend ein Vergleich durchreale Prüfstandsdaten erfolgen.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Durchführung von praxisorientierten Projekten in Gruppen.Mögliche Themen aus den Bereichen Versuch/Messtechnik, Konstruktion, Programmierung, Modellbildung und Simulation.Die Gruppen erarbeiten unter Anleitung ein Konzept zur Problemlösung und der Umsetzung der Lösungsansätze.Es werden eine Abschlusspräsentation und ein schriftlicher Projektbericht angefertigt.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Verbrennungsmotoren 1&2 oder Grundlagen der Fahrzeugantriebe


Modulbeschreibung

Projekt Fahrzeugantriebe

Modultitel:

Projekt Fahrzeugantriebe

Project Power Train Systems

Leistungspunkte:

6


Baar, Roland

Sekretariat:

CAR-B 1

Ansprechpartner:

Baar, Roland

URL:

keine Angabe

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSProjekt Fahrzeugantriebe PJ 3533 L 681 WS/SS 4

Projekt Fahrzeugantriebe (Projekt) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Dokumentation und Präsentation 1.0 30.0h 30.0hPräsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hProjektbearbeitung 1.0 90.0h 90.0h

180.0h



Im Modul können insgesamt bis zu 100 Portfoliopunkte erreicht werden. Die Umrechnung in Noten erfolgt nach der folgenden Tabelle:Mehr oder gleich 85 1,0Mehr oder gleich 80 1,3Mehr oder gleich 75 1,7Mehr oder gleich 70 2,0Mehr oder gleich 65 2,3Mehr oder gleich 60 2,7Mehr oder gleich 55 3,0Mehr oder gleich 50 3,3Mehr oder gleich 45 3,7Mehr oder gleich 40 4,0Weniger als 40 5,0




Anmeldeformalitäten Die Anmeldung zur Portfolioprüfung in Qispos oder im Prüfungsamt hat gem. Prüfungsordnung zu erfolgen.




Prüfungselement GewichtBericht 70Präsentation 30




Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Informationstechnik im Maschinenwesen (Master of Science) StuPo 29.09.2008 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016Maschinenbau (Master of Science) StuPO 13.02.2008 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016Metalltechnik (Lehramtsbezogen) (Master of Education) MEd Metalltechnik_StuPo_15/16 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Patentingenieurwesen (Master of Science) 2015 Entwurf Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016Physikalische Ingenieurwissenschaft (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016Wirtschaftsingenieurwesen (Master of Science) StuPO 2010 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Der Besuch der Vorlesung befähigt zum grundlegenden Verständnis fahrzeugregelungstechnischer Zusammenhänge. Studierende diesesFaches können grundlegende Aussagen zu fahrdynamischen Zusammenhängen und deren Beeinflussung durch den Einsatz vonFahrzeugregelsystemen treffen. Heute gängige Fahrzeugregelsysteme können modelliert und in der rechnerischen Simulation abgebildetund selbstständig untersucht werden.

Lehrinhalte •Kräfte am Fahrzeug•Bremsverhalten•Lenkverhalten•Einflüsse auf das Fahrverhalten•Test- und Bewertungsmöglichkeiten•Bremsregelung•Lenkungsregelung•Fahrzeugregelung•Fahrerassistenzsysteme

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Vorlesung, selbständig organisierte, arbeitsteilige Bearbeitung von einem Projekt unter fachlicher Betreuung eines WissenschaftlichenMitarbeiters.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Zwingend erforderlich sind fundierte Kenntnisse der Grundlagen der Kraftfahrzeugtechnik, Fahrzeugmechatronik und Regelungstechniksowie ein sicherer Umgang mit dem Simulationswerkzeug Matlab/Simulink, möglichst erworben durch Besuch der Veranstaltungen"Grundlagen der Fahrzeugdynamik" und "Matlab/Simulink an Beispielen aus der Fahrzeugdynamik".Das Modellieren und Simulieren von fahrzeugtechnischen und regelungstechnischen Problemstellungen mit Matlab/Simulink sollteunbedingt bekannt und bereits praktiziert worden sein. Die gute Beherrschung der deutschen Sprache und die Fähigkeit zur Abstraktion in technischen Zusammenhängen werden ebenfallsvorausgesetzt. Ein Übungsschein ist Voraussetzung für die Anmeldung zur Prüfung. Zum Erhalt des Übungsscheines muss die Projektarbeit bestanden

Modulbeschreibung

Fahrzeugregelung

Modultitel:

Fahrzeugregelung

Vehicle Control

Leistungspunkte:

6


Müller, Steffen

Sekretariat:

TIB 13

Ansprechpartner:

Al-Saidi, Osama

URL:

http://www.kfz.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/lehrangebot/fahrzeugregelung/

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSFahrzeugregelung IV 3533 L 686 WS 4

Fahrzeugregelung (Integrierte Veranstaltung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hPrüfungsvorbereitung 1.0 30.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0h

180.0h


werden.





Anmeldeformalitäten Die Anmeldung zum Kurs und die Gruppeneinteilung für die Bearbeitung der Projektarbeit findet in der ersten Vorlesung statt Die Anmeldung zur Prüfung ist studiengangspezifisch. Im Masterstudiengang Fahrzeugtechnik erfolgt die Anmeldung i. d. R. über QISPOS.Eine vorherige interne Anmeldung ist zwingend erforderlich. Aufgrund der begrenzten Teilnehmerzahl werden bei der Anmeldung Studierende bevorzugt behandelt, die die Kurse "Grundlagen derFahrzeugdynamik" und "Matlab/Simulink an Beispielen aus der Fahrzeugdynamik" absolviert haben.



Sonstiges

1.) Übungsschein Fahrzeugregelung



Empfohlene Literatur:Isermann, R.: Fahrdynamik Regelung, Vieweg, 2006.Kortüm, W., Lugner, P.: Systemdynamik und Regelung von Fahrzeugen, Springer-Verlag, 1994.Mitschke, M., Wallentowitz, H.: Dynamik der Kraftfahrzeuge, Springer-Verlag, 4. Auflage, 2004.Zomotor, A.: Fahrwerktechnik: Fahrverhalten, Vogel Buchverlag, 2. Auflage, 1991.

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Informationstechnik im Maschinenwesen (Master of Science) StuPo 29.09.2008 Modullisten der Semester: SS 2016Maschinenbau (Master of Science) StuPO 13.02.2008 Modullisten der Semester: SS 2016Patentingenieurwesen (Master of Science) 2015 Entwurf Modullisten der Semester: SS 2016Physikalische Ingenieurwissenschaft (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016


keine Angabe


Lernergebnisse Kenntnisse des Leichtbaus durch Kfz-relevante Werkstoffverwendung in unterschiedlichen Bauweisen und Kenntnisse des Einsatzes vonherkömmlichen und alternativen Kraftstoffen sowie ihrer Herstellung und deren Umweltauswirkungen. Fähigkeit, derzeit relevanteEnergiewandler kritisch zu vergleichen.

Lehrinhalte Die Vorlesung gliedert sich in zwei Teile: In Teil 1 "Werkstoffe und Bauweisen" wird ein Überblick über die für den Kfz-Bau relevantenWerkstoffe gegeben. Die sich daraus ergebenden Bauweisen werden erläutert. Dem Aspekt des seriengerechten Leichtbaus wirdbesondere Beachtung geschenkt. Vertieft behandelt werden Stahl, Aluminium, Magnesium, technische Kunststoffe, Möglichkeiten zurVerstärkung von Metallen und Kunststoffen.In Teil 2 werden verschiedene alternative Antriebskonzepte vorgestellt und miteinander verglichen. Es werden die verschiedenen derzeitrelevanten Energiewandler für das Kfz diskutiert (Ottomotor, Dieselmotor, Wasserstoffantriebe, Brennstoffzelle, Elektroantrieb,Hybridkonzepte) sowie Entwicklungsstand, Kosten, Umwelteffekte usw. vor dem Hintergrund des Bedarfs an Fahrleistung fürunterschiedliche Fahrzeugkonzepte bewertet. Die beiden Teile sind ineinander verschränkt und werden in beiden Semestern behandelt.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Vorlesung mit Gruppendiskussionen, Übungen

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Es werden bei allen Teilnehmerinnen und Teilnehmern die Qualifikationen vorausgesetzt, die mit dem Besuch der Lehrveranstaltungen"Einführung in die klassische Physik für Ingenieure", "Grundlagen der Elektrotechnik", "Thermodynamik I", "Kinematik und Dynamik", "Statikund elementare Festigkeitslehre", "Konstruktion 1", "Werkstoffkunde", "Grundlagen der Kraftfahrzeugtechnik" und "Grundlagen derFahrzeugdynamik" an der TU Berlin erworben wurden und die in den betreffenden Modulbeschreibungen genauer beschrieben sind. Wenn

Modulbeschreibung

Alternative Antriebssysteme und Fahrzeugkonzepte

Modultitel:

Alternative Antriebssysteme und Fahrzeugkonzepte

Alternative Propulsion Systems and Vehicle Concepts

Leistungspunkte:

6


Müller, Steffen

Sekretariat:

TIB 13

Ansprechpartner:

Müller, Gerd

URL:

http://www.kfz.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/lehrangebot/alternative_antriebssysteme_und_fahrzeugkonzepte/

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSTeil 1: Werkstoffe und Bauweisen in der Fahrzeugtechnik IV 0533 L 542 WS 2Teil 2: Energieversorgung und Antriebskonzepte IV 0533 L 643 SS 2

Teil 1: Werkstoffe und Bauweisen in der Fahrzeugtechnik (IntegrierteVeranstaltung)



90.0h

Teil 2: Energieversorgung und Antriebskonzepte (IntegrierteVeranstaltung)



90.0h


sie nach Ansicht eines/einer Studierenden auf anderem Wege erreicht wurden, sollte die inhaltliche Übereinstimmung vor Teilnahme an derVorlesung in einem Beratungsgespräch geklärt werden. Außerdem sind elementare Kenntnisse der Chemie unabdingbar. Die guteBeherrschung der deutschen Sprache wird ebenfalls vorausgesetzt.





Anmeldeformalitäten Anmeldung zur Prüfung: studiengangspezifisch; im Masterstudiengang Fahrzeugtechnik erfolgt die Anmeldung i. d. R. über QISPOS. Einevorherige interne Anmeldung ist zwingend erforderlich.



Die Absolventinnen und Absolventen erhalten einen Überblick über die wesentlichen Problemfelder bei der Erforschung neuerFahrzeugkonzepte unter der Zielsetzung der Verminderung von Ressourceneinsatz, Verbrauch und Emissionen.

Sonstiges Beginn des Zyklus jeweils im WS. Die schriftliche Prüfung findet am Ende des Sommersemesters statt.




Sekretariat TIB 13 (Ein Skript gibt es nur für Teil I.)



Wird im Kurs bekanntgegeben.

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Informationstechnik im Maschinenwesen (Master of Science) StuPo 29.09.2008 Modullisten der Semester: SS 2016Maschinenbau (Master of Science) StuPO 13.02.2008 Modullisten der Semester: SS 2016Patentingenieurwesen (Master of Science) 2015 Entwurf Modullisten der Semester: SS 2016Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Wirtschaftsingenieurwesen (Master of Science) StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Umfassender Überblick über die Notwendigkeiten und technisch-humanwissenschaftlichen Möglichkeiten zur Unterstützung derFahrerinnen und Fahrer von Kfz durch informierende, warnende und reversible oder nicht-übersteuerbar eingreifendeFahrerassistenzsysteme sowie über die Prozesse und Randbedingungen zu deren Entwicklung, die Beobachtung ihrer Wirkung im Feldusw. Die Studierenden werden qualifiziert, selbstständig Systemzusammenhänge zu analysieren, zu abstrahieren und Lösungen fürFragestellungen zu erarbeiten. Sie wissen, in welcher Weise sie auf andere spezialisierte Kompetenz angewiesen sind. Sie können FASüber den Entwicklungsprozess inhaltlich verstehen, in ihrer Entwicklung sachbearbeitende oder projekt-managende Rollen übernehmenund ihre Wirkungen analysieren.

Lehrinhalte Die Lehrveranstaltung vermittelt einen Überblick über die Vielfalt der existierenden und in Entwicklung befindlichenFahrerassistenzsysteme, deren Komponenten (Sensoren, Rechner, Übertragungsmedien und -protokolle, Aktuatoren) und Einfluss auf dasFahrzeug, den Fahrer und das Umfeld sowie die damit verbundenen Fragestellungen und Lösungen zur Mensch-Maschine-Interaktion usw.Die speziellen Anforderungen an einen Entwicklungsprozess für stark vernetzte Systeme, deren Funktion größtenteils durch Softwaredefiniert wird und die in einer Fahrzeugumgebung betrieben und gewartet werden sollen, werden näher beleuchtet. Methoden derModularisierung von Funktionen und der Fusionierung von Sensoren, der Einsatz von offenen Systemen und die Abgrenzung zufirmenspezifisch realisierten Funktionen, die Qualitätssicherung im Entwicklungsprozess, der Schutz gegen unbefugte Veränderungen usw.werden angesprochen. Die Veranstaltung beinhaltet eine Exkursion nach München, inkl. fahraktiver FAS-Demonstration sowie einenÜbungsteil, in dem exemplarisch ein Teilaspekt des Entwicklungsprozesses simuliert wird.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Kombination aus Vorlesung, Gruppendiskussionen, Gruppenarbeiten, Präsentation und praktischen Übungen

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Zwingend erforderlich für die Teilnahme sind die Qualifikationen, die mit dem Besuch der Lehrveranstaltungen "Grundlagen derKraftfahrzeugtechnik", "Grundlagen der Fahrzeugdynamik" erworben werden können und die in den betreffenden Modulbeschreibungengenauer beschrieben sind. Wenn sie nach Ansicht eines Studierenden auf anderem Wege erworben wurden, sollte die inhaltlicheÜbereinstimmung vor Teilnahme an der Vorlesung in einem Beratungsgespräch geklärt werden. Weiter erforderlich sind Kenntnisse übergrundlegende Konzepte der Computer-, Kommunikations- und Softwaretechnik, Mess- und Regelungstechnik. Die gute Beherrschung derdeutschen Sprache wird ebenfalls vorausgesetzt.Der Besitz eines Führerscheins der Klasse B (für die Exkursion) ist wünschenswert.

Modulbeschreibung

Fahrerassistenzsysteme und Aktive Sicherheit

Modultitel:

Fahrerassistenzsysteme und Aktive Sicherheit

Driver Assistance Systems and Active Safety

Leistungspunkte:

6


Müller, Steffen

Sekretariat:

TIB 13

Ansprechpartner:

Müller, Gerd

URL:

http://www.kfz.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/lehrangebot/fahrerassistenzsysteme_und_aktive_sicherheit/

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSFahrerassistenzsysteme und Aktive Sicherheit IV 0533 L 583 WS 4

Fahrerassistenzsysteme und Aktive Sicherheit (IntegrierteVeranstaltung)



180.0h




Am Ende des Kurses findet eine Rücksprache mit schriftlichem Anteil statt (70 Pkte.).Darüber hinaus müssen Übungsleistungen erbracht werden (30 Pkte.). Gesamtpunkteanzahl: 100 Punkte Punkte Note Mehr oder gleich 95 1,0 Mehr oder gleich 90 1,3 Mehr oder gleich 85 1,7 Mehr oder gleich 80 2,0 Mehr oder gleich 75 2,3 Mehr oder gleich 70 2,7 Mehr oder gleich 65 3,0 Mehr oder gleich 60 3,3 Mehr oder gleich 55 3,7 Mehr oder gleich 50 4,0 Weniger als 50 5,0




Anmeldeformalitäten Anmeldung zur Prüfung: studiengangspezifisch; im Masterstudiengang Fahrzeugtechnik i. d. R. über QISPOS. Die Anmeldung erfolgtinnerhalb einer Anmeldefrist, die in der ersten Sitzung bekanntgegeben wird.




Prüfungselement GewichtPlanspiel / Gruppenaufgabe (UE) 10Präsentation in der Übung 10Rücksprache 70Schriftliche Ausarbeitung (UE) 10



die Unterlagen zur VL werden online auf der ISIS-Plattformangeboten und sind nur den Teilnehmern des Kurses zugänglich.

Empfohlene Literatur:Joerg Schäufele, Thomas Zurawka, "Automotive Software Engineering", Vieweg, Juli 2003


Die Absolventinnen und Absolventen erhalten einen detaillierten Überblick über alle relevanten technischen Funktionen vonFahrerassistenzsystemen mit Hinweisen auf Fragen der Entwicklungsprozesse, der Produktion und Vermarktung solcher Produkte sowieauf humanwissenschaftliche, soziale, wirtschaftliche, zulassungsrechtliche, politische Zusammenhänge.

Sonstiges Die Vorlesungen wird durch einen externen Lehrbeauftragten angeboten. Es kann daher zu Blockbildungen oder zu Verschiebungeneinzelner Termine kommen.

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016


Lernergebnisse Die Studierenden verfügen nach erfolgreichem Bestehen des Moduls über folgende Kenntnisse: - Trends in der Automobilindustrie -Struktur der Fahrzeugmärkte und deren Segmentierung - Kooperationen und Produktstrategien in der Automobilindustrie -Technologieanalysemethoden - Darstellung und Vergleich verschiedener Antriebskonzepte sowie deren Auslegungskriterien - Integration indas übergeordnete System Fahrzeug - Ablauf und Umsetzung von Fahrzeug- und Antriebsprojekten - Portfoliooptimierung Fertigkeiten undKompetenzen: - Kenntnisse des Fahrzeugmarktes und seiner Anforderungen insbesondere des Umweltschutzes und der entsprechendenVorschriften - Kenntnisse der wirtschaftlichen und technologischen Herausforderungen im internationalen Wettbewerb - Kenntnisse zurBewertung von Technologien - Kenntnis der verschiedenen Fahrzeug- und Antriebstechnologien - Auslegungskriterien und Kennzahlen derverschiedenen Antriebskonzepte - Methoden zur Analyse Projektauswahl und Projektsteuerung - Kenntnisse zur finanziellenGrobbewertung von Antriebskonzepten

Lehrinhalte - Fahrzeugmärkte, deren Struktur und Segmentierung - Das globale Umfeld und die Treiber für Veränderungen - Strategien der Herstellerund Zulieferer, - Kooperationsformen und Produktstrategien - Technologieanalysemethoden und deren Wirtschaftlichkeitsbewertung -Anforderungen an die Antriebskonzepte - Ermittlung der Randbedingungen für die Produktplanung - Layout und Package -Technologietrends und zukünftige Anforderungen an Fahrzeug- und Antriebskonzepte - Gesetzliche Anforderungen und Auflagen in denverschiedenen Regionen der Welt - Wettbewerbsvergleich und Konzeptauswahl - Innovationsmanagement - Projektdefinition - Dieverschiedenen Phasen der Projektumsetzung und -steuerung - Beurteilung des Projektfortschrittes - Die verschiedenen Stufen desProduktentstehungsprozesses bis zum S.O.P. ""Start of Production""

Modulbestandteile


Ein Leistungspunkt entspricht 30.0 Stunden (Es wird folgende Rundungsart verwendet: Symmetrisch)

Beschreibung der Lehr- und Lernformen Vorlesung: Frontalunterricht mit Darstellung der Inhalte und zahlreichen Beispielen aus der Praxis

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: erforderlich: Es werden Kenntnisse vorausgesetzt wie sie beispielsweise im Modul Fahrzeugantriebe-Einführung vermittelt werden



Modulbeschreibung

Entscheidungsprozesse und Strategien in der Automobilindustrie

Modultitel:

Entscheidungsprozesse und Strategien in der Automobilindustrie

Decision processes and strategies in the automotive industry

Leistungspunkte:

6


Baar, Roland

Sekretariat:

CAR-B 1

Ansprechpartner:

Baar, Roland

URL:

keine Angabe

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSEntscheidungsprozesse und Strategien in der Automobilindustrie VL 0533 L 606 WS/SS 4

Entscheidungsprozesse und Strategien in der Automobilindustrie(Vorlesung)



180.0h





Anmeldeformalitäten Anmeldung zur Lehrveranstaltung: - In der ersten Vorlesung Anmeldung zur Prüfung: - Per Qispos oder im Prüfungsamt - Die jeweiligenAnmeldefristen sind der Prüfungsordnung zu entnehmen



Das Modul ist unter anderem geeignet für die Studierenden der Bachelorstudiengänge Verkehrswesen, Maschinenbau undWirtschaftsingenieurwesen sowie der Masterstudiengänge Maschinenbau, Fahrzeugtechnik und Wirtschaftsingenieurwesen.




www.vkm.tu-berlin.de

Empfohlene Literatur:Ebel, Hofer, Al-Sibai: Automotive Management - Strategie und Marketing in der Automobilwirtschaft, Springer-Verlag Berlin HeidelbergNew York, ISBN 3-540-00226-XSanz, Semmler, Walther: Die Automobilindustrie auf dem Weg zur globalen Netzwerkkompetenz - Effiziente und flexible Supply Chainserfolgreich gestalten, Springer-Verlag Berlin Heidelberg New York, ISBN 978-3-540-70783-7Wallentowitz et al.: Strategien in der Automobilindustrie, Vieweg+Teubner Wiesbaden 2009, ISBN 978-3-8348-0725-0

Automotive Systems (Master of Science) MSc Automotive Systems PO 2007 Modullisten der Semester: WS 2014/15 Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Maschinenbau (Master of Science) StuPO 13.02.2008 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016Patentingenieurwesen (Master of Science) 2015 Entwurf Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016Wirtschaftsingenieurwesen (Bachelor of Science) StuPO 2010 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016Wirtschaftsingenieurwesen (Master of Science) StuPO 2010 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Der Student ist in der Lage alle wichtigen Prozesse bei der Entwicklung eines Kraftfahrzeugs, speziell des Produkterstellungsprozesses undvor allem des Produktentstehungsprozesse (PEP), zu erläutern. Dazu gehören die geometrische Beschreibung, die funktionaleAbsicherung durch Berechnung und Versuch, der Versuchsfahrzeugbau, die geometrische, funktionelle und produktionstechnischeAbsicherung, die Bewertung von Zwischenständen im PEP, das Projektmanagement, das Controlling von Kosten, die arbeitsteiligeOrganisation bei einem OEM unter Einschluss von Ingenieurdienstleistern und Zulieferern, das Qualitätsmanagement, die Erfüllunggesetzlicher Anforderungen von der Typzulassung bis zur End of Vehicle Life Directive. Der Studierende erwirbt die Fähigkeit sich in den hochgradig arbeitsteiligen Prozessen der Automobilentwicklung mit ihren komplexverteilten Verantwortlichkeiten effizient und erfolgreich zu verhalten, die Prozesse zu verstehen und auf dieser Basis ggf. die Notwendigkeitfür Veränderungen zu erkennen.

Lehrinhalte Es wird ein Überblick über die Prozesse zur Entwicklung eines Kraftfahrzeugs und die dabei eingesetzten Methoden vermittelt. ImWintersemester werden die Hauptprozesse in einem Unternehmen vorgestellt (Time to Customer, Time to Market). DerEntwicklungsprozess wird in seinem Zusammenspiel mit dem Produktionsplanungsprozess und anderen, parallel ablaufenden erläutert. ImSommersemester werden einzelne Aspekte wie Stückliste, Produktdatenmanagement, Packageentwicklung, Berechnung,Versuch,Produktcontrolling und Einkauf teilweise von Industrievertretern vorgestellt. Der Entwicklungsprozess wird nicht nur als technische Aufgabe, sondern auch als "soziales Ereignis" verstanden. Parallel zur Vorlesungbearbeiten die Studenten ein umfangreiches Projekt. Sie organisieren sich dazu arbeitsteilig, erarbeiten die Inhalte, stimmen sich anSchnittstellen ab, erarbeiten Berichte und stellen ihre Ergebnisse vor. Ziel der gesamten LV ist die Vermittlung eines fundierten Einblicks in Abläufe und Rollen bei der Entwicklung eines Kraftfahrzeugs unterBerücksichtigung der Zwänge der Großserienproduktion, die Entwicklung von Soft Skills wie Teamfähigkeit, Präsentationstechniken usw.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Vorlesung, Gruppendiskussionen, selbstständig organisierte, arbeitsteilige Bearbeitung eines umfangreichen Projektes

Modulbeschreibung

Entwicklungsprozesse und -methoden in der Automobilindustrie

Modultitel:

Entwicklungsprozesse und -methoden in der Automobilindustrie

Development Processes and Methods in Automotive Industry

Leistungspunkte:

12


Schindler, Volker

Sekretariat:

TIB 13

Ansprechpartner:

Schindler, Volker

URL:

keine Angabe

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSEntwicklungsprozesse u. -methoden i. d. Automobilindustrie I IV 511 WS 4Entwicklungsprozesse u. -methoden i. d. Automobilindustrie II IV 0533 L 512 SS 4

Entwicklungsprozesse u. -methoden i. d. Automobilindustrie I (IntegrierteVeranstaltung)



180.0h

Entwicklungsprozesse u. -methoden i. d. Automobilindustrie II(Integrierte Veranstaltung)



180.0h


Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Voraussetzung für die Teilnahme sind die Qualifikationen, die mit dem Besuch der Lehrveranstaltungen "Grundlagen derKraftfahrzeugtechnik", "CAD im Automobilbau" und "Grundlagen der Fahrzeugdynamik" erworben werden können und die in denbetreffenden Modulbeschreibungen genauer dargelegt sind. Wenn sie nach Ansicht eines Studierenden auf anderem Wege erworbenwurden, sollte die inhaltliche Übereinstimmung vor Teilnahme an der Vorlesung in einem Beratungsgespräch geklärt werden. Die guteBeherrschung der deutschen Sprache wird ebenfalls vorausgesetzt. Es wird sehr empfohlen, vor dem Besuch der Veranstaltung oderparallel dazu einen Kurs in CATIA V5 sowie in einem Berechnungstool (z.B. LS-Dyna und Hypermesh) zu absolvieren. Die beiden LVkönnen nur als Gesamtes in der vorgegebenen Reihenfolge absolviert werden.



Die Portfolioprüfung besteht aus den unten aufgeführten Prüfungselementen mit zugehörigen Punkten. Die Gesamtpunktzahl beträgt 100Punkte.




Anmeldeformalitäten Die Anmeldung zur Prüfung ist studiengangsspezifisch. Im Masterstudiengang Fahrzeugtechnik i.d.R. über QISPOS. Die Anmeldung erfolgtinnerhalb einer Anmeldefrist, die in der ersten Sitzung bekanntgegeben wird.



Die Absolventen erhalten einen Überblick über die wesentlichen Methoden und Abläufe bei der arbeitsteiligen Entwicklung des ProduktesPkw unter engen zeitlichen und budgetären Restriktionen. Sie sind damit in der Lage, mögliche oder erwünschte eigene Rollen in einem


Prüfungselement GewichtAbschlussbericht 10Abschlusspräsentation 10Mündliche Mitarbeit 5Mündliche Rücksprache (mit schriftlichem Teil) 50Semesterbegleitende Vorträge 15Teaminterne Bewertung 10



Wird im Kurs bekanntgegeben.

Automotive Systems (Master of Science) MSc Automotive Systems PO 2007 Modullisten der Semester: WS 2014/15 Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Metalltechnik (Lehramtsbezogen) (Master of Education) MEd Metalltechnik - Äquivalenzliste ab SoSe 2014 Modullisten der Semester: SS 2015 SS 2016


arbeitsteiligen Entwicklungsprozess einzuschätzen, die Mechanismen und Methoden arbeitsteiliger Entwicklungsprozesse zu verstehen undzu nutzen und sie ggf. weiterzuentwickeln. Kenntnisse in "Entwicklungsprozesse und -methoden" erleichtern das Verständnis vertiefenderVeranstaltungen zur Kfz-Technik sowie zu anderen technischen Bereichen, bei denen die Umsetzung einer Entwicklung in die Produktionerfolgen muss.

Sonstiges Beginn jeweils im Wintersemester.


Lernergebnisse Der Besuch der Vorlesung befähigt zum grundlegenden Verständnis fahrdynamischer Zusammenhänge. Studierende dieses Facheskönnen grundlegende Aussagen zur Quer- und Vertikaldynamik eines Fahrzeugs treffen. Fahrdynamische Zusammenhänge könnenmodelliert und in der rechnerischen Simulation abgebildet und selbstständig untersucht werden.

Lehrinhalte Vertiefung der Fahrzeugdynamikkenntnisse (Querdynamik, Reifen, Reibung mit Modellvorstellungen, Achsen, Lenkung, Federung,Dämpfung, Vertikaldynamik und moderne Regelsysteme für Fahrstabilität und Komfort), dazu umfangreiche Beispiele von Bauteilen undKennfeldern. In der Übung sind zu ausgesuchten Themen der jeweiligen Vorlesung Rechenaufgaben zu lösen (z.B. Querdynamik:Simulation von diversen Fahrmanövern mit Hilfe des linearen und nichtlinearen Einspurmodells) unter Anwendung von MATLAB/Simulink.Die Beispiele in Vorlesung und Übung beschränken sich auf den Pkw-Bereich.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Vorlesung durch einen externen Lehrbeauftragten aus der Industrie sowie im Rahmen der Übung selbstständige Gruppenarbeit unterfachlicher Betreuung eines wissenschaftlichen Mitarbeiters.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Erforderlich sind fundierte Kenntnisse der Fahrzeugdynamik sowie ein sicherer Umgang mit dem Simulationswerkzeug MATLAB/Simulink,möglichst erworben durch Besuch der Veranstaltungen "Grundlagen der Fahrzeugdynamik" und "MATLAB/Simulink an Beispielen aus derFahrzeugdynamik". Das Modellieren und Simulieren von querdynamischen Problemstellungen mit MATLAB/Simulink (linearesEinspurmodell) sollte bekannt und bereits praktiziert worden sein. Die gute Beherrschung der deutschen Sprache und die Fähigkeit zurAbstraktion in technischen Zusammenhängen werden ebenfalls vorausgesetzt. Da Vorlesung und Übungen aufeinander aufbauen, sind sienicht einzeln zu belegen.



Modulbeschreibung

Fahrzeugdynamik in der industriellen Anwendung

Modultitel:

Fahrzeugdynamik in der industriellen Anwendung

Vehicle Dynamics in Industrial Applications

Leistungspunkte:

6


Müller, Steffen

Sekretariat:

TIB 13

Ansprechpartner:

Klinder, Danny

URL:

http://www.kfz.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/lehrangebot/fahrzeugdynamik_in_der_industriellen_anwendung/

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSFahrzeugdynamik in der industriellen Anwendung IV 0533 L 551 WS 4

Fahrzeugdynamik in der industriellen Anwendung (IntegrierteVeranstaltung)



180.0h



Die Portfolioprüfung setzt sich aus folgenden Teilleistungen zusammen: 3 Übungsaufgaben zum Thema "Nichtlineares Einspurmodell" (jeweils 10 Punkte)1 Testat (10 Punkte)1 mündliche Rücksprache (60 Punkte) Gesamtpunkteanzahl: 100 Punkte Punkte Note Mehr oder gleich 95 1,0 Mehr oder gleich 90 1,3 Mehr oder gleich 85 1,7 Mehr oder gleich 80 2,0 Mehr oder gleich 75 2,3 Mehr oder gleich 70 2,7 Mehr oder gleich 65 3,0 Mehr oder gleich 60 3,3 Mehr oder gleich 55 3,7 Mehr oder gleich 50 4,0 Weniger als 50 5,0




Anmeldeformalitäten Die Anmeldung zum Kurs und die Gruppeneinteilung für die Übung findet in der ersten Vorlesung statt. Innerhalb der ersten vierVorlesungswochen ist eine verbindliche Anmeldung bei QISPOS notwendig.



Prüfungselement Gewicht3 Übungsaufgaben 30Mündliche Rücksprache 60Testat 10



Das Skript wird in der ersten Vorlesung zur Verfügung gestellt.

nicht verfügbar

Empfohlene Literatur:Heißing/Ersoy: Fahrwerkhandbuch, Vieweg+Teubner Verlag 2008Mitschke/Wallentowitz: Dynamik der Kraftfahrzeuge, Springer-Verlag 2004Popp/Schiehlen: Fahrzeugdynamik, Teubner-Verlag 1993Willumeit: Modelle und Modellierungsverfahren in der Fahrzeugdynamik, Teubner-Verlag 1998


Die Kenntnisse der Fahrzeugdynamik werden weiter vertieft, insbesondere im Hinblick auf die Wirkung und den Einfluss vonmechatronischen Systemen auf die Fahrzeugeigenschaften. Es werden Einblicke in die Komplexität des fahrzeugdynamischenEntwicklungsprozesses und die Anwendung der Fahrzeugdynamik in der industriellen Praxis vermittelt. Die praxisnahe und dem derzeitigenStand der Technik angepasste Vermittlung des Stoffes, insbesondere im Hinblick auf moderne Fahrregelsysteme, ist durch denLehrbeauftragten aus der Industrie gewährleistet.

Sonstiges Der Turnus beginnt im SS mit "Grundlagen der Fahrzeugdynamik". "Fahrzeugdynamik in der industriellen Anwendung" kann nur imMasterstudiengang belegt werden. Die Vorlesung wird durch einen externen Lehrbeauftragten angeboten. Es kann daher zu Blockbildungen oder zu Verschiebungen einzelnerTermine kommen.

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Lehramtsbezogen) (Master of Education) KFZ-Technik_MEd_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 KFZ-Technik_MEd_StuPO_16_17_Zweitfach Modullisten der Semester: WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) KFZ-Technik_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 KFZ-Technik_Zweitfach_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016


Lernergebnisse Die Studierenden verfügen nach erfolgreichem Bestehen des Moduls über: Kenntnisse:- der Grundelemente von Fahrzeuggetrieben wie Kupplungen, Schaltelemente u.s.w.- von Methoden der Zahnradgestaltung- von Getriebekonzepten für Pkw, Nkw, Traktoren und mobilen Arbeitsmaschinen - der Berechnung von Übersetzungen nach verschiedenen Methoden (Swamp, Willis, Kutzbach und Wolf) Fertigkeiten:- zur technischen Beurteilung von Fahrzeuggetrieben- zur Entwicklung, Berechnung und Konstruktion von Fahrzeuggetrieben Kompetenzen:- zur Beurteilung und Auslegung verschiedener Antriebsarten für verschiedene Kraftfahrzeugarten- zur Beurteilung der Effizienz von einzelnen Komponenten und deren Zusammenspiel im Gesamtsystem Fahrzeuggetriebe und -antrieb- zur Übertragung der Auslegungsmethodik auf komplexe Systeme und andere technische Produkte

Lehrinhalte 1. Grundaufbau von Antriebssträngen in Fahrzeugen2. Aufbau der antriebstechnischen Grundkomponente, wie Kupplungen, Getriebeelemente und Bremsen3. Aufbau und Konzeption:- von Pkw-Schaltgetrieben- von automatisierten Pkw-Getrieben- von Nutzfahrzeuggetrieben- von leistungsverzeigten Getrieben4. Alternative Antriebskonzepte in Fahrzeugen

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Die Integrierte Veranstaltung beinhaltet:1. Vorlesungen in einer Großgruppe zur Vermittlung der Lehrinhalte und Zusammenhänge2. Übungen und praktische Experimente zur Vertiefung und Anwendung des Vorlesungsstoffes


Modulbeschreibung

Fahrzeuggetriebetechnik

Modultitel:

Fahrzeuggetriebetechnik

Vehicle Transmission Technology

Leistungspunkte:

6


Meyer, Henning

Sekretariat:

W 1

Ansprechpartner:

Meyer, Henning

URL:

http://www.km.tu-berlin.de

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSFahrzeuggetriebetechnik IV 0535 L 015 SS 4

Fahrzeuggetriebetechnik (Integrierte Veranstaltung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0h

180.0h


keine



In diesem Modul können 100 Portfoliopunkte erreicht werden.Die Umrechnung der erworbenen Portfoliopunkte in Noten erfolgt nach folgendem Notenschlüssel: mehr oder gleich 95 Portfoliopunkte, Note 1,0mehr oder gleich 90 Portfoliopunkte, Note 1,3mehr oder gleich 85 Portfoliopunkte, Note 1,7mehr oder gleich 80 Portfoliopunkte, Note 2,0mehr oder gleich 75 Portfoliopunkte, Note 2,3mehr oder gleich 70 Portfoliopunkte, Note 2,7mehr oder gleich 65 Portfoliopunkte, Note 3,0mehr oder gleich 60 Portfoliopunkte, Note 3,3mehr oder gleich 55 Portfoliopunkte, Note 3,7mehr oder gleich 50 Portfoliopunkte, Note 4,0weniger als 50 Portfoliopunkte, Note 5,0




Anmeldeformalitäten Anmeldung entsprechend der jeweiligen Prüfungsordnung.




Prüfungselement GewichtLabor inkl. Kurztest (20 Minuten) 20Schriftlicher Test (45 Minuten) 80



Die Präsentationsfolien der Vorlesung und Übung werden auf ISISzur Verfügung gestellt.

Empfohlene Literatur:Förster, H. J.: Automatische Fahrzeuggetriebe. Grundlagen, Bauformen, Eigenschaften, Besonderheiten. Berlin: Springer 1991Klement, W.: Fahrzeuggetriebe. München: Hanser 2011Müller, H. W.: Die Umlaufgetriebe. Auslegung und vielseitige Anwendungen. Konstruktionsbücher, Bd. 28. Berlin: Springer 1998Naunheimer, H., Bertsche, B. u. Lechner, G.: Fahrzeuggetriebe. Grundlagen, Auswahl, Auslegung und Konstruktion. Berlin: Springer 2007Schlecht, B.: Maschinenelemente 2. Getriebe, Verzahnungen, Lagerungen. München: Pearson Studium 2010Wolf, A.: Die Grundgesetze der Umlaufgetriebe. Schriftenreihe Antriebstechnik, Bd. 14. Braunschweig: Vieweg 1958


Verwendbar in allen technischen Studiengängen, die ein fundiertes und sicheres Beherrschen der oben genannten Ziele verlangen, wieMaschinenbau, Informationstechnik im Maschinenwesen, Physikalische Ingenieurwissenschaften und Verkehrswesen.


Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) KFZ-Technik_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 KFZ-Technik_Zweitfach_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17Informationstechnik im Maschinenwesen (Master of Science) StuPo 29.09.2008 Modullisten der Semester: SS 2016Maschinenbau (Master of Science) StuPO 13.02.2008 Modullisten der Semester: SS 2016Patentingenieurwesen (Master of Science) 2015 Entwurf Modullisten der Semester: SS 2016Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016


Lernergebnisse Das Modul soll einen Überblick über die möglichen Fahrzeugantriebe geben. Es wird dabei sowohl auf thermische Energiewandler(Schwerpunkt Verbrennungsmotoren), wie auch auf alternative Antriebe eingegangen. Die Studierenden werden befähigt, dieFunktionsweise von Komponenten verschiedener Antriebsysteme sowie deren Bedeutung für das Gesamtsystem zu verstehen. DieVorlesung soll in erster Linie ein Überblickwissen vermitteln und so den Studierenden Orientierungshilfe bei der späteren Fächerwahlgeben, aber auch ein Grundverständnis für die unterschiedlichen Antriebssysteme vermitteln.

Lehrinhalte - Grundlegender Aufbau von Verbrennungsmotoren und die Funktiaonsweise einzelner Komponenten- Grundlegende Zusammenhänge der Verbrennung und ihrer Teilprozesse- Aufbau, Funktionsweise von und Unterschiede zwischen Otto- und Dieselmotoren und deren Einsatzgebiete- Entstehung und Zusammensetzung von Abgas- CO2-Problematik- Aufbau und Funktion von Getrieben- Einführung in elektrische Antriebskonzepte- Hybridantrieb

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Vorlesung: Frontalunterricht mit Darstellung der Inhalte und zahlreichen Beispielen aus der Praxis





Modulbeschreibung

Grundlagen der Fahrzeugantriebe

Modultitel:

Grundlagen der Fahrzeugantriebe

"Power Train Systems" -Introduction

Leistungspunkte:

6


Baar, Roland

Sekretariat:

CAR-B 1

Ansprechpartner:

Baar, Roland

URL:

keine Angabe

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSGrundlagen der Fahrzeugantriebe VL 107 WS/SS 4

Grundlagen der Fahrzeugantriebe (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0h

180.0h




Anmeldeformalitäten Anmeldung zur Lehrveranstaltung: - In der ersten VorlesungAnmeldung zur Prüfung: - Per Qispos oder im Prüfungsamt - Die jeweiligen Anmeldefristen sind der Prüfungsordnung zu entnehmen



Das Modul ist unter anderem geeignet für die Studierenden der Bachelorstudiengänge Verkehrswesen, Maschinenbau,Wirtschaftsingenieurwesen und Informationstechnik im Maschinenwesen ab dem 3. Semester, sowie für den Masterstudiengang




Empfohlene Literatur:Basshuysen, R. van und Schäfer, F. (Hrsg.): Handbuch VerbrennungsmotorGrohe, H.: Otto- und DieselmotorenHeywood, J. B.: Internal Combustion Engine FundamentalsMollenhauer, K. (Hrsg.).: VDI-Handbuch DieselmotorenUrlaub, A.: Verbrennungsmotoren, Grundlagen - Verfahrenstheorie - KonstruktionZinner, K.: Aufladung von Verbrennungsmotoren

Automotive Systems (Master of Science) MSc Automotive Systems PO 2007 Modullisten der Semester: WS 2014/15 Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) KFZ-Technik_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 KFZ-Technik_Zweitfach_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17Informationstechnik im Maschinenwesen (Bachelor of Science) StuPo 29.12.2009 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Informationstechnik im Maschinenwesen (Master of Science) StuPo 29.09.2008 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016Maschinenbau (Bachelor of Science) StuPO 25.01.2006 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Metalltechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) Bsc Metalltechnik WS 15/16 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Metalltechnik (Lehramtsbezogen) (Master of Education) MEd Metalltechnik_StuPo_15/16 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Bachelor of Science) Bachelor Technomathematik 2014 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 SS 2016Verkehrswesen (Bachelor of Science) StuPo 22.02.2006 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsingenieurwesen (Bachelor of Science) StuPO 2010 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Automotive Systems



Lernergebnisse Die Vorlesung vermittelt einen detaillierten Überblick über die wesentlichen Baugruppen eines Kraftfahrzeugs: Karosserie, Fahrwerk,Antrieb inkl. Abgasnachbehandlung, Ausstattung, elektrische und elektronische Infrastruktur und die Gesamtfahrzeugeigenschaften:Verbrauch, Fahrleistungen, Ergonomie, Mensch-Maschine-Interaktion, Maßkonzept, Gewicht, Aktive und Passive Sicherheit, NVH, HVC. Eswerden jeweils die grundlegenden wissenschaftlichen Zusammenhänge in den Vordergrund gestellt. Moderne Ausprägungen der einzelnentechnischen Elemente und Funktionen werden als Konkretisierung des Zusammenhangs dargestellt. Die Hilfsmittel für die Behandlung vonFragestellungen zur Darstellung der Geometrie und zur Absicherung von Funktionen des Fahrzeugs im Entwicklungsprozess werden inihren Möglichkeiten und Grenzen skizziert. Bezüge zur Fertigungstechnik sowie zu anderen berührenden Wissenschaften werdenhergestellt. Besonderes Gewicht wird auf die Vermittlung von Systemkompetenz gelegt. Die Absolventinnen und Absolventen sollen in derLage sein, komplexe Zusammenhänge im Kfz selbständig zu analysieren, zu abstrahieren, Möglichkeiten zur Lösung von Zielkonflikten zuerkennen sowie das gefundene Ergebnis wieder in den Zusammenhang des Gesamtfahrzeugs zu integrieren und zu bewerten. Die Inhaltevon "Grundlagen der Kraftfahrzeugtechnik" werden bei allen weiterführenden Lehrangeboten zur Kraftfahrzeugtechnik an der TU Berlinvorausgesetzt.

Lehrinhalte Die Lehrveranstaltung vermittelt einen Überblick über die Technik des Kraftfahrzeugs. Es werden dabei im WS die wesentlichenBaugruppen (Karosserie, Fahrwerk, Antrieb, Elektrik/Elektronik und Ausstattung) des Fahrzeugs vorgestellt und deren Funktion erklärt. ImSS werden dann die Gesamtfahrzeugaspekte (Emissionen und Verbrauch, passive Sicherheit u. a.) behandelt. Exkursionen und die Übungdienen der Vertiefung des vermittelten Lehrstoffes. Dabei greift die UE einen Teil der VL zur vertiefenden Behandlung heraus. Ziel dergesamten LV ist die Vermittlung der grundsätzlichen Funktionsweise und des Zusammenspiels der Hauptelemente des Kraftfahrzeugsunter Berücksichtigung der Zwänge der Großserienproduktion.

Modulbestandteile




Modulbeschreibung

Grundlagen der Kraftfahrzeugtechnik

Modultitel:

Grundlagen der Kraftfahrzeugtechnik

Basics of Vehicle Technology

Leistungspunkte:

12


Müller, Gerd

Sekretariat:

TIB 13

Ansprechpartner:

Müller, Gerd

URL:

http://www.kfz.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/lehrangebot/grundlagen_der_kraftfahrzeugtechnik/

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSGrundlagen der Kraftfahrzeugtechnik I VL 0533 L 501 WS/SS 4Grundlagen der Kraftfahrzeugtechnik II UE 0533 L 507 SS 2Grundlagen der Kraftfahrzeugtechnik II VL 0533 L 503 SS 2

Grundlagen der Kraftfahrzeugtechnik I (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0h

180.0h

Grundlagen der Kraftfahrzeugtechnik II (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h

Grundlagen der Kraftfahrzeugtechnik II (Vorlesung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h


Vorlesung, Gruppendiskussionen und Gruppenübungen

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: a) zwingend erforderlich: Sichere Kenntnisse der Physik (Mechanik, Elektrizitätslehre, Thermodynamik, Optik), Mathematik (Gleichungenmit mehreren Unbekannten, einfache Differentialgleichungen und Integrationen usw.) und der Technischen Mechanik. GrundlegendeKenntnisse der Werkstofftechnik (mechanische und andere Kenngrößen, Grundlagen der Verarbeitungs- und Fügeverfahren,Eigenschaften von Metallen, Kunststoffen, verstärkten Materialien), Chemie (chemische Elemente, einfache Moleküle, einfacheReaktionen) und Computertechnik (Hard- und Software). Fähigkeit zur Abstraktion in technischen Zusammenhängen. Die guteBeherrschung der deutschen Sprache wird ebenfalls vorausgesetzt.b) wünschenswert: Grundwissen in Kfz-Technik, Umgang mit Messinstrumenten, Auswertung und Darstellung von wissenschaftlichenErgebnissen. Die beiden LV können sinnvoll nur als Gesamtes absolviert werden. Es wird sehr empfohlen, die Reihenfolge zu beachten.





Anmeldeformalitäten Anmeldung zur Prüfung: studiengangspezifisch; im Bachelorstudiengang Verkehrswesen i. d. R. über QISPOS.






http://lexikon.kfz.tu-berlin.de Der Zugang wird in der VL bekanntgegeben.

Empfohlene Literatur:Braess/Seifert: Handbuch der Kraftfahrzeugtechnik, Vieweg-VerlagKraftfahrtechnisches Taschenbuch, BOSCHsowie weitere Fachzeitschriften und Spezialliteratur. Es steht außerdem ein Katalog mit typischen Fragen zum Systemverständnis für dasSelbststudium zur Verfügung.


Die Absolventinnen und Absolventen erhalten einen Überblick über alle relevanten technischen Funktionen eines Pkw und über dasFahrzeug als System mit Hinweisen auf humanwissenschaftliche, soziale, wirtschaftliche, politische, geschichtliche Zusammenhänge unddamit erste "Gesamtfahrzeug-Kompetenz". Vertiefungen erfolgen durch die Vorlesungen zu Spezialgebieten der Kfz-Technik wieFahrzeugdynamik, Biomechanik und Passive Sicherheit, Fahrzeugführung, Fahrzeugtelematik usw. Die Veranstaltung ist Voraussetzung fürden Besuch aller Veranstaltungen, in denen Wissen und Fähigkeiten zu speziellen Fragestellungen der Kfz-Technik (Fahrzeugdynamik,Fahrzeugführung, Passive Sicherheit etc.) und zum Entwicklungsprozess in der Automobilindustrie vermittelt werden.

Sonstiges Der Turnus beginnt im WS mit der VL Grundlagen der Kraftfahrzeugtechnik I. Im SS folgen der zweite Teil der VL und die Übung.

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Economics (Bachelor of Science) StuPO 2008 Modullisten der Semester: WS 2015/16 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) KFZ-Technik_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 KFZ-Technik_Zweitfach_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17Human Factors (Master of Science) StuPO 2011 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Informationstechnik im Maschinenwesen (Bachelor of Science) StuPo 29.12.2009 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Informationstechnik im Maschinenwesen (Master of Science) StuPo 29.09.2008 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016Maschinenbau (Bachelor of Science) StuPO 25.01.2006 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Metalltechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) Bsc Metalltechnik - Äquivalenzliste ab SoSe 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 Bsc Metalltechnik WS 15/16 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Metalltechnik (Lehramtsbezogen) (Master of Education) MEd Metalltechnik_StuPo_15/16 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Patentingenieurwesen (Master of Science) 2015 Entwurf Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016Technomathematik (Bachelor of Science) Bachelor Technomathematik 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Verkehrswesen (Bachelor of Science) StuPo 22.02.2006 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsingenieurwesen (Bachelor of Science) StuPO 2010 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016 StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse In der Übung sollen der Zweck und die Methoden der experimentellen Untersuchung und Bewertung von Verbrennungsmotoren auf demMotorprüfstand vermittelt werden. Über die individuelle Anfertigung des Versuchsprotokolls soll den Studierenden insbesondere diewechselseitige Abhängigkeit der Motorbetriebsparameter vor Augen geführt werden. Fertigkeiten: - Berechnung von indizierter undeffektiver Arbeit Drehmoment Wirkunksgrad Mitteldruck etc. - Berechnung von Motorkenngrößen wie Luftverhältnis Liefergrad Spülgradetc. - Analyse von Zylinderdruckindizierungen - Aufbau von Kurzpräsentationen zur motortechnischen Themen - Bedienung vonMotorprüfständen Kompetenzen: - Grundlegende Befähigung zur Bedienung von Motorprüfständen mit umfangreicher Messtechnik -Thermodynamische Druckverlaufsanalyse

Lehrinhalte Vertiefung der Vorlesungsinhalte "VM1" und "VM2" als Vorbereitung auf Arbeiten am Motorprüfstand - Präsentationen zuVorlesungsthemen durch die Studierenden - Einführung in die Thermodynamische Druckverlaufsanalyse am Rechner - Durchführung vonMotorprüfstandsversuchen mit Aufnahme der Standard-Messgrößen hinsichtlich Motorbetriebswerte (Drücke, Temperaturen, Durchsätze,Drehzahl, Drehmoment) und Abgasanalyse (NOx, CO, HC, Schwärzung, Partikel) - Dokumentation der Versuchsergebnisse inBetriebskennlinien und deren Bewertung (Versuchsprotokoll)

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Es kommen Übungen sowie selbstständige Gruppenarbeit zum Einsatz. - Präsentationen in Kleingruppen - Experimentelle Übungen inKleingruppen - Analyse der Versuchsergebnisse mit der Thermodynamische Druckverlaufsanalyse

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Grundkenntnisse in Verbrennungsmotoren,z.B. durch "Grundlagen der Fahrzeugantriebe" oder Verbrennungsmotoren 1 und Verbrennungsmotoren 2 .



Im Modul können insgesamt bis zu 100 Portfoliopunkte erreicht werden. Die Umrechnung in Noten erfolgt nach der folgenden Tabelle:Mehr oder gleich 85 1,0

Modulbeschreibung

Labor Verbrennungsmotor

Modultitel:

Labor Verbrennungsmotor

Laboratory Combustion Engines

Leistungspunkte:

6


Baar, Roland

Sekretariat:

CAR-B 1

Ansprechpartner:

Baar, Roland

URL:

keine Angabe

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSLabor Verbrennungsmotor UE 0533 L 614 WS/SS 4

Labor Verbrennungsmotor (Übung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0h

180.0h



Mehr oder gleich 80 1,3Mehr oder gleich 75 1,7Mehr oder gleich 70 2,0Mehr oder gleich 65 2,3Mehr oder gleich 60 2,7Mehr oder gleich 55 3,0Mehr oder gleich 50 3,3Mehr oder gleich 45 3,7Mehr oder gleich 40 4,0Weniger als 40 5,0




Anmeldeformalitäten Anmeldung - Vor dem ersten Veranstaltungstermin im Sekretariat des FG Verbrennungskraftmaschinen (Sekr. CAR-B1) persönlich odertelefonisch.Einteilung in Arbeitsgruppen: - In der ersten ÜbungAnmeldung zur Prüfung: - Per Qispos oder im Prüfungsamt - Die jeweiligen Anmeldefristen sind der Prüfungsordnung zu entnehmen.



Prüfungselement GewichtProtokoll 60Test 20Vortrag 20





Das Modul baut Grundlagen für Vertiefungsvorlesungen (Motor-Konstruktion, Motor-Simulation, Motor-Regelung) auf. Es ist unter anderemgeeignet für die Studierenden der Bachelorstudiengänge Verkehrswesen, Maschinenbau, Physikalische Ingenieurwissenschaft undMasterstudiengänge Fahrzeugtechnik, Maschinenbau, Informationstechnik im Maschinenwesen und Automotive Systems.

Sonstiges Literatur wird in der Übung angegeben

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Informationstechnik im Maschinenwesen (Master of Science) StuPo 29.09.2008 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016Maschinenbau (Bachelor of Science) StuPO 25.01.2006 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Metalltechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) Bsc Metalltechnik - Äquivalenzliste ab SoSe 2014 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2016 WS 2016/17 Bsc Metalltechnik WS 15/16 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Physikalische Ingenieurwissenschaft (Bachelor of Science) StuPO 09.01.2012 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Bachelor of Science) Bachelor Technomathematik 2014 Modullisten der Semester: SS 2015 SS 2016Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016Verkehrswesen (Bachelor of Science) StuPo 22.02.2006 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsingenieurwesen (Bachelor of Science) StuPO 2010 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016


Lernergebnisse Bedienung eines kommerziellen FE-ProgrammsLösung eines komplexen FestigkeitsproblemsTeamfäfigkeit bei der Lösung ingenieurtechnischer ProblemePräsentations- und Vortragsfähigkeit ingenieurtechnischer Fragestellungen

Lehrinhalte Vorbereitende Vorlesung:Einführung in die Festigkeitsanalyse mikroelektronischer Bauteile, Surface Mount Technology (SMT),Grundlagen der Mechanik elastisch-plastisch deformierbarer Körper, Einführung in die Bedienung deskommerziellen FE-Programms ABAQUS,Auf Basis eines Fragenkatalogs wird ein schriftlicher Kurztest nach dem Ende der Vorlesungsreihe (also ca. zur Semestermitte)durchgeführt; das Bestehen ist Voraussetzung, um an der mündlichen Prüfung zum Semesterende teilzunehmenGruppenarbeit:Erstellung von FE-Netzen für ein vorzugebendes Festigkeitsproblem aus dem Bereich SMTGenerierung eines Inputfiles, Zusammenstellen notwendiger Materialparameter durch LiteraturrechercheErstellen einer Präsentation auf Basis der Gruppenarbeitam Semesterende:Freier Vortrag über die erzielten Resultatedarauf aufbauend und anschließend:Mündliche Prüfung

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Veranstaltung bestehend aus vorbereitenden Vorlesungen, auf Basis eines Fragenkatalogs wird dann ein schriftlicher Kurztest zur Mitte desSemesters durchgeführt (Vorlesung und Kurztest insgesamt: 6 Wochen), "Hands-On"-Bearbeitung eines individuellen Festigkeitsproblemsam Rechner in Kleinstgruppen (max. 5 Personen, 6 Wochen), Abschlusspräsentation und darauf aufbauend und anschließend mündlichePrüfung (insgesamt: 3 Wochen)

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Obligatorisch: Kenntnisse in Statik und elementarer Festigkeitslehre, Kinematik und Dynamik (Mechanik I + II)Wünschenswert: Kenntnisse in FE-Grundlagen


Modulbeschreibung

Projekt zur finiten Elementmethode

Modultitel:

Projekt zur finiten Elementmethode

Leistungspunkte:

6


Müller, Wolfgang

Sekretariat:

MS 2

Ansprechpartner:

Müller, Wolfgang

URL:

http://www.lkm.tu-berlin.de

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSProjekt zur finiten Elementmethode PJ 164 WS/SS 4

Projekt zur finiten Elementmethode (Projekt) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0h

180.0h

1.) Bestehen des schriftlichen Kurztests (FEM) zur Semestermitte





Anmeldeformalitäten Die Anmeldung erfolgt in der ersten Veranstaltung anhand einer Teilnehmerliste



Geeignet für Studienrichtung Maschinenbau, Verkehrswesen, PI, Bauingenieure, Physik, Werkstoffwissenschaften

Sonstiges Literatur: Verschiedene Veröffentlichungen sind ebenfalls auf der Internetseite abrufbar




http://www.vm.tu-berlin.de/institut_fuer_mechanik/fachgebiet_kontinuumsmechanik_und_materialtheorie/menue/studium_und_lehre/lehrangebot/projekt_zur_finiten_elementmethode/

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Informationstechnik im Maschinenwesen (Master of Science) StuPo 29.09.2008 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016Luft- und Raumfahrtechnik (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16Maschinenbau (Bachelor of Science) StuPO 25.01.2006 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Maschinenbau (Master of Science) StuPO 13.02.2008 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016Physikalische Ingenieurwissenschaft (Bachelor of Science) StuPO 09.01.2012 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Physikalische Ingenieurwissenschaft (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Schiffs- und Meerestechnik (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016


Lernergebnisse Studierende verfügen nach erfolgreichem Bestehen des Moduls über Kenntnisse in:- Lösen von linearen Differentialgleichung 2. Ordnung analytisch/numerisch- Grundlagenwissen zur Maschinendynamik: Modalanalyse Berechnungen im Frequenzbereich und Zeitbereich für n-Massen-Systeme - Schwingungsanregungen am Verbrennungsmotor- Auslegung von Tilgern Dämpfern und drehelastischen Kupplungen- Bestimmung von Steifigkeit und Dämpfung- Schwingungsisolation- Aufbau und Anwendung eines kommerziellen MKS-Programmes Fertigkeiten:- Erstellen von problemangepassten Berechnungsmodellen- Auswahl der passenden Berechnungsmethode- Erkennen und Beheben von Schwingungsproblemen Kompetenzen:- Erfolgreiche Simulation von Antriebseinheiten und Beurteilen von deren Dynamik-Verhalten im Betrieb mithilfe eines kommerziellen MKS-Programms - Bearbeitung komplexer ingenieurtechnischer Problemstellungen aus dem Bereich der Antriebstechnik im Team und als Einzelperson zurVorbereitung auf spätere Projektaufgaben

Lehrinhalte Überblick zu Kraft- und Arbeitsmaschinen: Modellbildung und dynamisches Verhalten- Grundlagen zur Mehrkörperdynamik mit starren und verformbaren Körpern: Aufbau und Organisation der Algorithmen, Lösung imFrequenzbereich, Numerische Lösungsverfahren, Zeitschrittintegration, Einbindung in ein Simulationsprogramm- Kontaktprobleme: High-Speed Kontakt, Elastodynamik, EHD- Systemidentifikation und Modellbildung für Antriebselemente: Parameter und Basisversuche- Vorstellung des kommerziellen Simulationsprogrammes SIMDRIVE3D- Simulation von Antriebssträngen für stationären und instationären Betrieb mit o Riemengetrieben (Poly-V und Zahnriemen) o Kettengetrieben o Automatischen Spannsystemen o Rädergetrieben o Kurbel- und Nockenwellen o Kupplungen und Bremsen o Dämpfern (elastomer, viskos und hydraulisch)- Beurteilung und Interpretation von Simulationsergebnissen- Konkrete Praxisbeispiele aus realisierten Antriebssystemen (z.B. aus der Automobilindustrie)

Modulbestandteile


Modulbeschreibung

Simulation in der Antriebstechnik

Modultitel:

Simulation in der Antriebstechnik

Computational Methods in Power Transmission Engineering

Leistungspunkte:

6


Liebich, Robert

Sekretariat:

H 66

Ansprechpartner:

Liebich, Robert

URL:

http://www.kup.tu-berlin.de

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSSimulation in der Antriebstechnik IV 0535 L 572 SS 4

Simulation in der Antriebstechnik (Integrierte Veranstaltung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hVor-/Nachbereitung 15.0 8.0h 120.0h

180.0h



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Die Lerninhalte werden in Form einer Integrierten Veranstaltung (IV) vermittelt, in der sich Theorievermittlung und Wissensanwendung und -vertiefung anhand praxisrelevanter Aufgabenstellungen eng verzahnt ergänzen. Die Studierenden arbeiten in kleinen Gruppen zusammenund präsentieren am Ende eines jeden Übungsblocks in einem Kurzvortrag ihre Arbeitsergebnisse.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: a) obligatorisch: BSc in Maschinenbau, Verkehrswesen, Physikalische Ingenieurswisschenschaften, Programmierkenntnisse erforderlichb) wünschenswert: Module Maschinendynamik und Antriebstechnik





Anmeldeformalitäten keine






www.kup.tu-berlin.de

Empfohlene Literatur:Bosch Kraftfahrtechnisches Taschenbuch. 25. Auflage, Wiesbaden: Vieweg 2004Dubbel / Taschenbuch für den Maschinenbau, Berlin: Springer 2005Mass, Klier: Kräfte, Momente und deren Ausgleich in der Verbrennungskraftmaschine. (Die Verbrennungskraftmaschine Band 2). Wien:Springer 1981Mass, Klier: Theorie der Triebwerksschwingungen der Verbrennungskraftmaschine. (Die Verbrennungskraftmaschine Band 3). Wien:Springer 1984Schwertassek, Wallrapp: Dynamik flexibler Mehrkörpersysteme. Wiesbaden: Vieweg 1999


Dieses Modul wendet sich insbesondere an die Studierenden aus dem (MSc Konstruktion und Entwicklung, Produktionstechnik) und an diean Antriebsproblemen interessierten Studierenden des Verkehrswesens, insbesondere der Fahrzeugtechnik und Schiffs- undMeerestechnik.

Sonstiges Literatur: Dubbel / Taschenbuch für den Maschinenbau, darin:Kapitel B Lackmann: MechanikKapitel G Deters, Dietz, Mertens et. al.: Mechanische KonstruktionselementeKapitel H Röper, Feldmann: Fluidische AntriebeKapitel O Gold, Nordmann: MaschinendynamikKapitel P Hölz, Mollenhauer, Tschöke: KolbenmaschinenKapitel Q Hecht, Keilig, Krause et. al.: FahrzeugtechnikKapitel R Busse, Dibelius, Krämer et. al.: StrömungsmaschinenKapitel V Hofmann, Stiebler: ElektrotechnikKapitel X Reinhardt: Regelungstechnik

Automotive Systems (Master of Science) MSc Automotive Systems PO 2007 Modullisten der Semester: WS 2014/15 Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Lehramtsbezogen) (Master of Education) KFZ-Technik_MEd_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 KFZ-Technik_MEd_StuPO_16_17_Zweitfach Modullisten der Semester: WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) KFZ-Technik_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 KFZ-Technik_Zweitfach_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17Maschinenbau (Master of Science) StuPO 13.02.2008 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016Patentingenieurwesen (Master of Science) 2015 Entwurf Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016


Lernergebnisse Durch Aufladung lässt sich die Leistungsdichte Wirkungsgrad und Schadstoffemissionsverhalten von Verbrennungskraftmotorenverbessern. Der Marktanteil aufgeladener Verbrennungsmotoren wird daher in Zukunft weiter steigen. Durch das speziell beiTurboaufladung thermodynamisch rückgekoppelte Verhalten des Aufladeaggregates mit dem Motor ist das Gesamtverhalten komplex unddurch einfache analytische Überlegungen und Diskussion in Ersatzprozessen nicht mehr vollständig zu erfassen. Systemverständnis kanndurch eine Systembeschreibung mittels Modellierung und Simulation erarbeitet werden. Nach einer Wiederholung der in den Vorlesungen„Verbrennungskraftmaschinen 1&2“ vermittelten Grundlagen zu den Themen Prinzip der Aufladung Laderbauarten wird über dieErmittlung der Lader-Kennfelder am Heißgasprüfstand bis hin zu den Regelparametern und Regelmöglichkeiten eines aufgeladenenVerbrennungsmotors Systemverständnis über Modellierung und Simulation vermittelt. Die Übung dient dazu die Vorlesungsinhalte zuvertiefen. Mit Hilfe von zu erstellenden Gesamtfahrzeugmodellen soll die Auswirkungen von Aufladeaggregaten auf das Gesamtsystem(Motor – Fahrzeug) untersucht werden. Die Studierenden verfügen nach erfolgreichem Bestehen des Moduls über folgende Kenntnisse: -vom Prinzip der Aufladung Aufladeverfahren Aufladeaggregate und deren Betriebsverhalten - Wissen über die Vermessung vonLaderkennfeldern als Grundlage für die Motorprozesssimulation - vertieftes thermodynamisches Wissen zur Aufladung und demZusammenspiel von Aufladegruppe und Verbrennungsmotor - Füll- und Entleermethode innerhalb der Motorprozesssimulation - Steuer-und Regeleingriffe in das Aufladesystem Fertigkeiten: - Modellieren und Simulieren mit dem Simulationswerkzeug GT-Suite -Grundlegende Auslegung verschiedener Aufladeaggregate bezogen auf den Gesamtmotorprozess - Grundlegende Auslegung undBedatung von Ladeluftkühler und -modellen - Bedienung des Motorprozesssimulationsprogramms GT-Suite Kompetenzen: - Befähigungzur Benutzung von Motorprozesssimulationsprogrammen um motorische Zusammenhänge vorwiegend thermodynamischer Art zuuntersuchen. - Grundlegende Beurteilung der Auslegung von Aufladeaggregaten und Ladeluftkühlung

Lehrinhalte Vorlesung - Definition und Ziel der Aufladung - Der theoretische Motorprozess bei Aufladung - Ermittlung der Laderkennfelder amHeißgasprüfstand - Aufbereitung der Kennfelder für die Simulation - Zusammenwirken von Motor und Lader für verschiedeneAufladekonzepte Übung - Analytischer Art mit Vertiefung und Anwendung des Vorlesungsstoffs. - Einführung in GT-Power - SchrittweiseErstellung von Turbolader- und Ladelüftkühlermodellen - Parametervariationen am erstellten Modell - Simulation des dynamischenBetriebsverhaltens mit einem komplexen Motor-/Fahrzeugmodell - Dokumentation der Simulationsergebnisse und deren Bewertung(Protokoll)

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Vorlesungen: - Frontalunterricht zur Vermittlung von physikalisch- technischem Wissen zur Simulation von Aufladeaggregaten. Übungen:- Festigung, Vertiefung und Anwendung des Vorlesungsstoffs durch Arbeiten am Rechner Hausaufgaben: - Als Einzel- und Gruppenarbeit.


Modulbeschreibung

Simulation von Verbrennungsmotoren 2

Modultitel:

Simulation von Verbrennungsmotoren 2

Engine Simulation II (Simulation of super- und turbo charged internalcombustion engines)

Leistungspunkte:

6


Baar, Roland

Sekretariat:

CAR-B 1

Ansprechpartner:

Baar, Roland

URL:

keine Angabe

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSSimulation von Verbrennungsmotoren 2 IV 3533 L 748 WS 4

Simulation von Verbrennungsmotoren 2 (Integrierte Veranstaltung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Hausaufgaben 1.0 50.0h 50.0hPräsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hPrüfungsvorbereitung 1.0 40.0h 40.0h Vor- und Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

180.0h


Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: erforderlich: Motorsimulation I (Modellbildung und Simulation von Verbrennungsmotoren), Verbrennungsmotoren 1+2 oder Grundlagen derFahrzeugantriebeKenntnisse im Bereich der Thermodynamik und Strömungslehre







Anmeldeformalitäten Die Anmeldung zur Lehrveranstaltung und ggf. Platzvergabe erfolgen in der ersten Sitzung der Lehrveranstaltung.Einteilung in Arbeitsgruppen für die Hausaufgaben - In der ersten ÜbungAnmeldung zur Prüfung: - Im Prüfungsamt bzw. in Qispos - Die jeweiligen Anmeldefristen sind der Prüfungsordnung zu entnehmen



Das Modul ist unter anderem geeignet für die Studierenden der Masterstudiengänge Fahrzeugtechnik, Maschinenbau, Informationstechnikim Maschinenwesen und Automotive Systems



Prüfungselement GewichtHausaufgabe 60mündliche Rücksprache 40




Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Bei der Entwicklung und Optimierung von Motoren stellt die Simulation ein inzwischen unentbehrliches Werkzeug dar. Mit Hilfe derSimulation kann eine sichere Bewertung von Konzepten in frühen Phasen der Produktentwicklung erfolgen, so dass Fehlentwicklungenfrühzeitig erkannt werden. Für Optimierungsaufgaben kann am Motormodell der Einfluss verschiedener Parameter untersucht werden unddamit Zeit am Versuchsstand verkürzt, wenn auch nicht ersetzt werden. Die Übung dient zur Vertiefung der in der Vorlesung erworbenen Kenntnisse. Ziel ist es, mit Hilfe eines Modells eines modernenVerbrennungsmotors innermotorische, thermodynamische Vorgänge näher zu untersuchen. Dazu muss unter einer geeignetenModellumgebung (Matlab/Simulink® oder GT-Suite) ein Zylindermodell erstellt, korrekt bedatet und getestet werden. Es wird eine kurzeEinführung in Matlab/Simulink® und/oder GT-Power gegeben. Anschließend werden auf Basis eines Gesamtmodells eines aufgeladenenVerbrennungsmotors Parametervariationen zum dynamischen Betrieb vorgenommen und ausgewertet. Die Studierenden verfügen nach erfolgreichem Bestehen des Moduls über folgende Kenntnisse:- Thermodynamisches Wissen über die reale Arbeitsprozessrechnung von Verbrennungsmotoren.- Modellierungsansätze der Phänomene Wärmeübergang, Brennverlauf und Ladungswechsel- Thermodynamische Druckverlaufsanalyse- Thermodynamisches Wissen zur Aufladung und dem Zusammenspiel von Aufladegruppe und Verbrennungsmotor- Füll- und Entleermethode innerhalb der Motorprozesssimulation Fertigkeiten:- Modellieren und Simulieren mit dem Simulationswerkzeug Matlab/Simulink® und/oder GT-Suite- Nutzung der Thermodynamischen Druckverlaufsanalyse (Standard Industriewerkzeug am Motorprüfstand)- Aufbau von Modellen für eine Motorprozesssimulation- Grundlegende Auslegung verschiedener Aufladeaggregate bezogen auf den Gesamtmotorprozess Kompetenzen:- Befähigung zum Aufbau von Modellen technischer Systeme (Modellierung) speziell Verbrennungskraftmaschinen- Analyse von Zylinderdruckindizierungen- Fähigkeiten zur Analyse thermodynamischer innermotorischer Zusammenhänge- Grundlegende Beurteilung der Auslegung von Aufladeaggregaten und Ladeluftkühlung

Lehrinhalte Vorlesung- Thermodynamische Grundlagen- Modellansätze für die Hochdruckphase- Modellierung der Ladungswechselphase- Modellierung des Gaswechselleitungssystems mit der Füll- und Entleermethode- Simulation des turboaufgeladenen Motors- Thermodynamische Analyse eines Verbrennungsmotors- Zusammenwirken von Motor und Lader für verschiedene Aufladekonzepte- Schnittstellen der klassischen Motorprozesssimulation zur Simulation weiterer Domänen mit Tools höherer Detailgrade (Einspritzung, CFDSimulation von Brennraum und spezifischer Ladungswechselleitungen etc.) Übung- Motivation Motorprozess-Simulation- Einführung in Matlab/Simulink® und/oder GT-Suite- Schrittweise Erstellung eines Motormodells- Parametervariationen am erstellten Modell- Thermodynamische Druckverlaufsanalyse- Dokumentation der Simulationsergebnisse und deren Bewertung (Protokoll)

Modulbeschreibung

Thermodynamiksimulation in der Motorentechnik

Modultitel:

Thermodynamiksimulation in der Motorentechnik

Thermodynamics in Combustion Engines

Leistungspunkte:

6


Baar, Roland

Sekretariat:

CAR-B 1

Ansprechpartner:

Baar, Roland

URL:

http://www.vkm.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]


Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Vorlesungen:- Frontalunterricht zur Vermittlung von physikalisch- technischem Wissen zu Verbrennungskraftmaschinen, insbesondere der Modellierungder internen Prozesse Übungen:- Festigung , Vertiefung und Anwendung des Vorlesungsstoffs durch Arbeiten am Rechner Hausaufgaben:- Als Einzel- und Gruppenarbeit.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Modul "Verbrennungsmotoren 1" Kenntnisse im Bereich der Thermodynamik und Strömungslehre






Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSThermodynamiksimulation in der Motorentechnik IV 3533 L 747 SS 4

Thermodynamiksimulation in der Motorentechnik (IntegrierteVeranstaltung)


Hausaufgaben 1.0 50.0h 50.0hPräsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hTestatvorbereitung 40.0 1.0h 40.0hVor- und Nachbereitung der Veranstaltung 15.0 2.0h 30.0h

180.0h

1.) Modul Grundlagen der Fahrzeugantriebe Bestanden


Prüfungselement GewichtHausaufgaben (3x 15Punkte) 45Testat 55



Anmeldeformalitäten Die Platzvergabe erfolgt über eine Umfrage in ISIS. Die Umfrage muss bis spätestens 10. April ausgefüllt werden. Wer keinen ISIS-Accounthat, kann sich persönlich oder telefonisch ans Fachgebietssekretariat wenden.Die Anmeldung in Qispos oder beim Prüfungsamt erfolgt gemäß den Regelungen der jeweils gültigen Prüfungsordnung.





Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Informationstechnik im Maschinenwesen (Master of Science) StuPo 29.09.2008 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016Maschinenbau (Master of Science) StuPO 13.02.2008 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016


Lernergebnisse Das Ziel dieses Moduls ist u.a. der Erwerb von fachlichen und methodischen Kompetenzen in den Bereichen der- Unfallstatistik,- Unfallmechanik,- Biomechanik und Belastungskriterien,- Gesetzgebung und Testverfahren,- Crashsimulationsowie die Anwendung dieser bei den gestellten Aufgaben. Die Absolventinnen und Absolventen werden in die Lage versetzt, aus derUnfallstatistik und Unfallanalyse aktive und passive Schutzmaßnahmen abzuleiten und kritisch zu diskutieren. Darüber hinaus werden dieStudentinnen und Studenten befähigt, Schutzmaßnahmen entsprechend den biomechanischen Anforderungen der aktuellen Gesetzeslagesowie dem Stand der Technik zu entwickeln und zu bewerten. Durch verschiedene Lehr- und Lernformen werden zudem soziale und personelle Kompetenzen der Studentinnen und Studenten gefördert.

Lehrinhalte Aufbauend auf dem Straßenverkehrsunfallgeschehen werden in Teil 1 der Vorlesung (WiSe) die Biomachanik des Menschen, Dummys,Prinzipien und Komponenten des Insassenschutzsystems, Airbagsysteme, Testverfahren in der Fahrzeugsicherheit undBewertungsmethoden für die passive Fahrzeugsicherheit erläutert. In Teil 2 der Vorlesung (SoSe) werden aufbauend auf der Unfallforschung und -mechanik ausgewählte Kapitel der Fahrzeugsicherheit, wiez. B. Fußgängerschutz, Rolloverschutz oder Out of Position vertieft und Entwicklungspotentiale in der Fahrzeugsicherheit dargestellt. Der Vorlesungsstoff wird in praktischen Übungen exemplarisch durch verschiedene Gruppen- und Einzelaufgaben vertieft. Zusätzlichwerden Kompetenzen in der numerischen FEM-Simulation zur Modellierung von z. B. Insassenrückhaltesystemen vermittelt.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Vorlesung und Übung mit Einzel- und Gruppenarbeiten


Modulbeschreibung

Unfallmechanik und Kraftfahrzeugsicherheit

Modultitel:

Unfallmechanik und Kraftfahrzeugsicherheit

Accident Mechanics and Vehicle Safety

Leistungspunkte:

6


Müller, Steffen

Sekretariat:

TIB 13

Ansprechpartner:

Kirscht, Stefan

URL:

http://www.kfz.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/lehrangebot/unfallmechanik_und_kraftfahrzeugsicherheit/

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSBiomechanik und Kraftfahrzeugsicherheit IV 0533 L 523 WS 2Unfallforschung und Unfallmechanik IV 0533 L 521 SS 2

Biomechanik und Kraftfahrzeugsicherheit (Integrierte Veranstaltung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 6.0h 90.0h

120.0h

Unfallforschung und Unfallmechanik (Integrierte Veranstaltung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h

60.0h


Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Es werden bei allen Teilnehmenden die Qualifikationen vorausgesetzt, die mit dem Besuch der Lehrveranstaltungen "Einführung in dieklassische Physik für Ingenieure", "Kinematik und Dynamik", "Statik und elementare Festigkeitslehre" oder "Mechanik E", "Grundlagen derKraftfahrzeugtechnik", "Virtuelle Methoden in der Automobilentwicklung" erworben wurden und die in den betreffendenModulbeschreibungen genauer beschrieben sind.Wenn sie nach Ansicht einer/eines Studierenden auf anderem Wege erreicht wurden, sollte die inhaltliche Übereinstimmung vor Teilnahmean dem Modul in einem Beratungsgespräch geklärt werden.



Die Prüfung besteht aus folgenden Teilleistungen:Impulsreferat zu einem gestelltem Thema (Einzel- oder Gruppenarbeit, WiSe), Planspiel (Gruppenarbeit, WiSe), Schriftliche Ausarbeitungzu einem gestellten Thema (Gruppenarbeit, WiSe), Bearbeitung und Dokumentation einer Simulationsaufgabe (Gruppenarbeit, SoSe),Mündliche Rücksprache (einzeln, Termine nach Absprache). Erreichbare Gesamtpunkteanzahl: 100 Punkte Punkte Note Mehr oder gleich 95 1,0 Mehr oder gleich 90 1,3 Mehr oder gleich 85 1,7 Mehr oder gleich 80 2,0 Mehr oder gleich 75 2,3 Mehr oder gleich 70 2,7 Mehr oder gleich 65 3,0 Mehr oder gleich 60 3,3 Mehr oder gleich 55 3,7 Mehr oder gleich 50 4,0 Weniger als 50 5,0




Anmeldeformalitäten Die Anmeldung zur Prüfung ist studiengangspezifisch; im Masterstudiengang Fahrzeugtechnik i. d. R. über QISPOS. Die Anmeldung erfolgtinnerhalb einer Anmeldefrist, die in der ersten Sitzung bekanntgegeben wird.Die Zahl der Teilnehmer ist auf 25 beschränkt. Bei der Vergabe der Plätze werden Studierende des Studienganges Fahrzeugtechnikbevorzugt behandelt.



Prüfungselement GewichtImpulsreferat 5Mündliche Rücksprache 55Planspiel 10Schriftliche Ausarbeitung 10Simulationsaufgabe(n) 20



Über die ISIS-Plattform verfügbar.



Sonstiges Die Lehrveranstaltungen können sinnvoll nur als Gesamtes absolviert werden. Das Einhalten der Reihenfolge wird aufgrund derVorlesungsinhalte und des Übungsbetriebes unbedingt empfohlen.

Empfohlene Literatur:Hermann Appel, Gerald Krabbel, Dirk Vetter, "Unfallforschung und Unfallmechanik", 2. Auflage, Verlag Information Ambs, Kippenheim,2002, ISBN 3-88550-030-2Kramer, Florian, "Passive Sicherheit von Kraftfahrzeugen", Verlag vieweg, 1998, ISBN 3-528-06915-5

Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016


Lernergebnisse Bei der Funktion von Verbrennungsmotoren spielen die Komponenten der Einspritzung und der Abgasnachbehandlung eine bedeutendeRolle. Insbesondere Abgasemissionen, Verbrauch, Leistungsentfaltung und Akustik werden wechselseitig geprägt. Schwerpunkt desModuls "Verbrennungsmotor 2" ist demnach die verbrennungsmotorische Thermodynamik. Es werden Gemischbildungs- undVerbrennungsprozesse von Otto-, Diesel- und Gasmotoren behandelt und die inner- und außermotorischen Massnahmen zurAbgasemissionsreduzierung. Anschließend wird ein Einbild in die Motorregelung gegeben. Abschließend werden auch Fragen derAbsicherung diskutiert.

Lehrinhalte Teil 1, Einspritzsysteme- Vergleich verschiedener Einspritzsysteme- Aufbau- Hydraulik, Verdampfung und Verbrennung- Emissionen- Regelung- Konstruktion und WerkstoffeTeil 2, Abgasnachbehandlung- Vergleich verschiedener Abgasnachbehandlungssysteme- Aufbau- Funktion, chemische Prozesse- Zusammenspiel mit dem Motor- Konstruktion und Werkstoffe

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Vorlesung: frontalÜbung: frontal, Hausaufgabe, Labor

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Verbrennungsmotoren 1Kenntnisse im Bereich der Strömungsmechanik und Thermodynamik


Modulbeschreibung

Verbrennungsmotoren 2

Modultitel:

Verbrennungsmotoren 2

Internal Combustion Engines 2

Leistungspunkte:

6


Baar, Roland

Sekretariat:

CAR-B 1

Ansprechpartner:

Baar, Roland

URL:

keine Angabe

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSVerbrennungsmotoren 2 IV WS 4

Verbrennungsmotoren 2 (Integrierte Veranstaltung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 4.0h 60.0hPrüfungsvorbereitung 1.0 60.0h 60.0hVor- und Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

180.0h


keine Angabe




Anmeldeformalitäten Anmeldung zur Lehrveranstaltung: - In der ersten VorlesungAnmeldung zur Prüfung: - Per Qispos oder im Prüfungsamt - Die jeweiligen Anmeldefristen sind der Prüfungsordnung zu entnehmen








Das Modul baut Grundlagen für Vertiefungsvorlesungen (Motor-Konstruktion, Motor-Simulation, Motor-Regelung) auf. Zusammen mit demModul "Verbrennungsmotoren 1" stellt es die Voraussetzung für die Teilnahme am "Labor Verbrennungsmotor" (ehemals "ExperimentelleÜbung") dar. Das Modul ist unter anderem geeignet für die Studierenden der Bachelorstudiengänge Verkehrswesen, Maschinenbau,Physikalische Ingenieurwissenschaft und Masterstudiengänge Fahrzeugtechnik, Maschinenbau, Informationstechnik im Maschinenwesenund Automotive Systems.

Sonstiges VL-Skript enthält weitere Literaturempfehlungen

Automotive Systems (Master of Science) MSc Automotive Systems PO 2007 Modullisten der Semester: WS 2014/15 Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Lehramtsbezogen) (Master of Education) KFZ-Technik_MEd_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 KFZ-Technik_MEd_StuPO_16_17_Zweitfach Modullisten der Semester: WS 2016/17Fahrzeugtechnik (Lehramtsbezogen) (Bachelor of Science) KFZ-Technik_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17 KFZ-Technik_Zweitfach_StuPO_16_17 Modullisten der Semester: WS 2016/17Informationstechnik im Maschinenwesen (Master of Science) StuPo 29.09.2008 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016Maschinenbau (Bachelor of Science) StuPO 25.01.2006 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Maschinenbau (Master of Science) StuPO 13.02.2008 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016Patentingenieurwesen (Master of Science) 2015 Entwurf Modullisten der Semester: WS 2015/16 SS 2016Technomathematik (Bachelor of Science) Bachelor Technomathematik 2014 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 SS 2016Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 SS 2016Verkehrswesen (Bachelor of Science) StuPo 22.02.2006 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016 WS 2016/17Wirtschaftsingenieurwesen (Bachelor of Science) StuPO 2010 Modullisten der Semester: SS 2015 WS 2015/16 SS 2016Wirtschaftsingenieurwesen (Master of Science) StuPO 2010 Modullisten der Semester: WS 2014/15 SS 2015 WS 2015/16 StuPO 2015 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17


Lernergebnisse Ziel ist der Erwerb von Kenntnissen über:- grundlegende Aspekte der Mensch-Maschine-Interaktion bei der Führung von Kraftfahrzeugen,- allgemeinpsychologische Erkenntnisse und psychologische Messmethoden benutzergerechter Bedienkonzepte Ziel ist das Erlernen von Fertigkeiten:- Durchführung experimenteller Projekte,- Gestaltung nutzergerechter oder nutzeroptimierter Kraftfahrzeuge Ziel ist das Erlangen der Kompetenz:- in psychologischen und physiologischen Methoden in Bezug auf Fahrzeugführung- bei der Untersuchung von nutzergerechten Kraftfahrzeugen

Lehrinhalte Inhalt der Lehrveranstaltung ist der Mensch als Bediener oder Käufer eines Kraftfahrzeugs. Im Mittelpunkt stehen Fragen der Interaktiondes Menschen mit dem Auto, der nutzergerechten Gestaltung oder der nutzeroptimierten Auslegung von Kraftfahrzeugen. Der theoretischeTeil gliedert sich in einen Vorlesungs- und einen Seminarteil, in denen jeweils relevante Kenntnisse der Allgemeinen Psychologie undphysiologischer Methoden in ihrem Bezug zu Aspekten der Fahrzeugführung vermittelt werden. Im praktisch-vermittelnden Teil wird vonden Studierenden in Form eines zum größten Teil selbstständig durchgeführten Projekts eine experimentelle Untersuchung durchgeführt.Ein Beispiel ist die Entwicklung eines möglichst intuitiven Bedienkonzeptes und dessen Erprobung und Überprüfung an Autofahrerinnenund Autofahrern. In den Versuchen werden beispielsweise die Augenbewegungen und subjektive Beanspruchungsmaße erhoben.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Vorlesung abwechselnd mit Seminarvorträgen.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Es werden bei allen Teilnehmern die Qualifikationen vorausgesetzt, die mit dem Besuch der Lehrveranstaltungen "Methoden derRegelungstechnik", "Grundlagen der Kraftfahrzeugtechnik" und "Grundlagen der Fahrzeugdynamik" an der TU Berlin erworben wurden unddie in den betreffenden Modellbeschreibungen genauer beschrieben sind. Wenn sie nach Ansicht eines/einer Studierenden auf anderemWege erreicht wurden, sollte die inhaltliche Übereinstimmung vor Teilnahme an der Vorlesung in einem Beratungsgespräch geklärt werden.Die Beherrschung der deutschen Sprache sowie die Bereitschaft, in einem Team intensiv mitzuarbeiten, werden ebenfalls vorausgesetzt.Wünschenswert sind außerdem Grundkenntnisse systemtheoretischer Beschreibungsmethoden (Laplace-Transformationen, lineareDifferentialgleichungen, Bode-Diagramme etc.).

Modulbeschreibung

Mensch-Maschine Interaktion in der Kraftfahrzeugführung

Modultitel:

Mensch-Maschine Interaktion in der Kraftfahrzeugführung

Man-Machine-Interaction in Vehicle Guidance

Leistungspunkte:

3


Müller, Steffen

Sekretariat:

TIB 13

Ansprechpartner:

Jürgensohn, Thomas

URL:

http://www.kfz.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/lehrangebot/mensch-maschine-interaktion_in_der_kraftfahrzeugfuehrung/

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSMensch-Maschine-Interaktion in der Kraftfahrzeugführung IV 0533 L 561 WS 2

Mensch-Maschine-Interaktion in der Kraftfahrzeugführung (IntegrierteVeranstaltung)



90.0h




Ausarbeitung eines Spezialthemas (50 Pkte.), Referat (50 Pkte.) Gesamtpunktezahl: 100 Punkte Punkte Note Mehr oder gleich 95 1,0 Mehr oder gleich 90 1,3 Mehr oder gleich 85 1,7 Mehr oder gleich 80 2,0 Mehr oder gleich 75 2,3 Mehr oder gleich 70 2,7 Mehr oder gleich 65 3,0 Mehr oder gleich 60 3,3 Mehr oder gleich 55 3,7 Mehr oder gleich 50 4,0 Weniger als 50 5,0







Wahlpflichtmodul zum Erwerb von domänenbezogenem Vertiefungswissen im Masterstudiengang "Human Factors M.Sc."


Prüfungselement GewichtAusarbeitung eines Spezialthemas 50Referat 50


Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Fahrzeugtechnik (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Human Factors (Master of Science) StuPO 2011 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016




Lernergebnisse Kenntnisse über:- Ansätze der Modellierung des Fahrverhaltens,- Verhaltensmodellierung (kognitiv DGL und algorithmische Ansätze Fuzzy-Control neuronale Netze) Fertigkeiten:- Bearbeitung formaler Modelle für das Verhalten menschlicher Fahrer und autonomer Fahrzeuge Kompetenzen:- Wissen für eine Tätigkeit als Human-Factors-Experte im Bereich der Forschung und Entwicklung von Kraftfahrzeugen

Lehrinhalte Es werden unterschiedliche Ansätze formaler Methoden der Verhaltensmodellierung beim Führen eines Kraftfahrzeugs bearbeitet. Dazuzählen sowohl Methoden der kognitiven Modellierung als auch Ansätze auf Basis von Differentialgleichungen sowie algorithmischeAnsätze, wie sie im Ingenieurbereich bekannt sind. Hinzu kommen neuere Methoden wie Ansätze auf Basis von Fuzzy-Control oderKünstlichen Neuronalen Netzen. Zur Vorbereitung des Verständnisses der formalen Ingenieurmodelle werden einige mathematischeGrundlagen wiederholt bzw. für einige Teilnehmenden neu vorgestellt. Die Anwendung der Methoden wird an Hand einer Reihe vonveröffentlichten Modellierungsbeispielen verdeutlicht.

Modulbestandteile



Beschreibung der Lehr- und Lernformen Vorlesung abwechselnd mit Seminarvorträgen.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme zu den Lehrveranstaltungen: Es werden bei allen Teilnehmern die Qualifikationen vorausgesetzt, die mit dem Besuch der Lehrveranstaltungen "Methoden derRegelungstechnik", "Grundlagen der Kraftfahrzeugtechnik" und "Grundlagen der Fahrzeugdynamik" an der TU Berlin erworben wurdenund die in den betreffenden Modulbeschreibungen genauer beschrieben sind. Wenn sie nach Ansicht eines/einer Studierenden aufanderem Wege erreicht wurden, sollte die inhaltliche Übereinstimmung vor Teilnahme an der Vorlesung in einem Beratungsgesprächgeklärt werden. Die gute Beherrschung der deutschen Sprache sowie die Bereitschaft, in einem Team intensiv mitzuarbeiten, werdenebenfalls vorausgesetzt. Wünschenswert sind außerdem Grundkenntnisse systemtheoretischer Beschreibungsmethoden (Laplace-Transformationen, lineare Differentialgleichungen, Bode-Diagramme etc.).


Modulbeschreibung

Modellierung des Fahrverhaltens

Modultitel:

Modellierung des Fahrverhaltens

Drivability Modelling

Leistungspunkte:

3


Müller, Steffen

Sekretariat:

TIB 13

Ansprechpartner:

Jürgensohn, Thomas

URL:

http://www.kfz.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/lehrangebot/modellierung_des_fahrverhaltens/

Modulsprache:

Deutsch

Kontakt:

[email protected]

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus SWSModellierung des Fahrverhaltens IV 0533 L 562 SS 2

Modellierung des Fahrverhaltens (Integrierte Veranstaltung) Multiplikator: Stunden: Gesamt:Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0hVor-/Nachbereitung 15.0 4.0h 60.0h

90.0h


keine Angabe


Ausarbeitung eines Spezialthemas (50 Pkte.), Referat (50 Pkte.) Gesamtpunktezahl: 100 Punkte Punkte Note Mehr oder gleich 95 1,0 Mehr oder gleich 90 1,3 Mehr oder gleich 85 1,7 Mehr oder gleich 80 2,0 Mehr oder gleich 75 2,3 Mehr oder gleich 70 2,7 Mehr oder gleich 65 3,0 Mehr oder gleich 60 3,3 Mehr oder gleich 55 3,7 Mehr oder gleich 50 4,0 Weniger als 50 5,0







Wahlpflichtmodul im Masterstudiengang "Human Factors M.Sc." im Bereich Domänenbezogene Vertiefungen.

Sonstiges


Prüfungselement GewichtAusarbeitung eines Spezialthemas 50Referat 50


Automotive Systems (Master of Science) Msc Automotive Systems PO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016Fahrzeugtechnik (Master of Science) StuPO 19.12.2007 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Human Factors (Master of Science) StuPO 2011 Modullisten der Semester: SS 2016 WS 2016/17Technomathematik (Master of Science) StuPO 2014 Modullisten der Semester: SS 2016


keine Angabe


Documents

Msc Automotive Systems PO 2014 - TU Berlin...Grundlagen der Fahrzeugantriebe 6 schriftlich ja 1.0 Grundlagen der Kraftfahrzeugtechnik 12 schriftlich ja 1.0 Modellgestützte Software-