Otto-von-Guericke-Universität Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
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- Rosa Albert
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1 Modulhandbuch für den Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik (Systems Engineering and Engineering Cybernetics) an der Otto-von-Guericke-Universität Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik Modulhandbuch Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Seite 1
2 Pflichtmodule... 5 Nonlinear Control... 5 Complex Systems... 6 Dynamics of Distributed Parameter Systems... 7 Nonlinear Systems... 8 Advanced Process Systems Engineering Wahlpflichtmodule der Schwerpunkte Systems & Control Theory Optimal Control Hybride Discrete Event Systems Application of Discrete Event Systems Wissensbasierte Methoden State Estimation Process Control Rechnerbasierter Reglerentwurf Chemical Systems Strömungsmechanik II Computational Fluid Dynamics Chemical Reaction Engineering Adsorption und heterogene Katalyse Modellierung mit Populationsbilanzen Disperse Systeme der Verfahrenstechnik: Polymere, Kristalle, Emulsionen Statistische Planung und Auswertung von Versuchen Molekulares Modellieren Prozesssimulation Simulation of Mechanical Processes Energy Systems Elektrische Energienetze II - Energieversorgung Alternative Energien / Regenerative Energiequellen Windenergie Modellierung und Expertensysteme in der elektrischen Energieversorgung Leistungselektronische Systeme Stromversorgungstechnik Combustion Engineering Fluidenergiemaschinen Biofuels: Sustainable Production and Utilisation Modulhandbuch Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Seite 2
3 Brennstoffzellen Power Systems Control and Optimization Systems Biology and Biomedical Systems Theory in Systems Biology Modeling and Analysis in Systems Biology Bioverfahrenstechnik I Modellierung von Bioprozessen Computational Neuroscience II Computational Neuroscience I Strukturelle und funktionale Analyse von zellulären Netzwerken Simulation und Steuerung/Regelung der biol. Abwasserreinigung Computer Tomographie - Theorie und Anwendung Einführung in die medizinische Bildgebung Unsicheres Wissen Anwendung Stochastischer Modelle in der Elektromagnetischen Verträglichkeit (EMV) Mathematische Modellierung physiologischer Systeme Grundlagen stochastischer Prozesse in biophysikalischen Systemen Mechatronic Systems Eingebettete Mechatronische Systeme I Eingebettete Mechatronische Systeme II Mechatronik II Entwurf mechatronischer Systeme Mechatronik II Mechatronische Sensor-Aktor-Systeme Dynamics of Robotic Systems Elektromechanische Aktorsysteme Speicherprogrammierbare Steuerungen Robotersysteme Information & Automation Technologies Digital Information Processing Prozessleittechnik II Kommunikationssysteme Elektrotechnik Grundkenntnisse über Mikrorechner Automatisierungsgeräte Eingebettete Systeme Bildcodierung Informations- und Codierungstheorie Research Project / Interdisciplinary Team Project Research Project / Interdisciplinary Team Project Master Thesis Modulhandbuch Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Seite 3
4 Master Thesis Project Brückenmodule Modulhandbuch Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Seite 4
5 1. Pflichtmodule Name Verwendbarkeit Arbeitsaufwand Dauer - Nonlinear Control The module provides an introduction to the theory and application of nonlinear systems and nonlinear control. The students are enabled to mathematically formulate, analyse and solve nonlinear control problems, with a special focus on the mathematical description of nonlinear systems, the structured analysis of nonlinear systems and their behaviour, such as stability and the geometrical design of nonlinear controllers. They are introduced into the current status of nonlinear control, existing analysis and design methods. Review of mathematical basics Review of linear MIMO systems Lyapunov stability Concepts of BIBO stability Passivity I/O linerarization Design of controllers for nonlinear systems [1] H. K. Khalil, Nonlinear Systems, Prentice Hall, [2] R. Sepulchre, Constructive Nonlinear Control, Springer-Verlag, Regelungstechnik Pflichtmodul im Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Wahlmodul in den anderen Masterstudiengängen, in der STK, MTK Klausur 90 min am Ende 3 SWS / 5 Credit Points = 150 h 42 h Präsenzzeit h selbständige Arbeit) skala gemäß Prüfungsordnung Präsenzzeiten: Wöchentliche Vorlesung 2 SWS, Übung 1 SWS Selbständiges Arbeiten: Nacharbeiten der Vorlesungen, Lösung von Übungsaufgaben, Prüfungsvorbereitung, Projektarbeit jedes Jahr im SS Prof. Dr.-Ing. Rolf Findeisen (FEIT-IFAT) Modulhandbuch Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Seite 5
6 Name Verwendbarkeit Arbeitsaufwand Dauer Complex Systems Systems become more and more complex and difficult to analyse and control. The module provides an introduction to the field of complex systems, their modelling and analysis. The students are enabled to identify complex systems, to mathematical describe them, and to evaluate their complexity as well as their fragility. Possible application fields span from chemical engineering systems, electrical networks and power distribution networks, up to biological and medical systems. Besides an basic understanding of how to analyse and influence complex systems in a structured way, numerical tools and methods are introduced and exemplified considering various example systems. Review of complex systems from various areas Analysing complex systems Stability and fragility of complex systems Control of complex systems [1] K.J. Aström, P. Albertos, M. Blanke, A. Isidori, W. Schaufelberger, R. Sanz: Control of Complex Systems, Springer, [2] Decentralized Control of Complex Systems, D. Siljak, Dover Books, Vorlesung, Seminar Regelungstechnik, Systemtheorie Pflichtmodul im Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Wahlmodul für die anderen Studiengänge Klausur 90 min am Ende 3 SWS / 5 Credit Points = 150 h (42 h Präsenzzeit h selbständige Arbeit) skala gemäß Prüfungsordnung Präsenzzeiten: 2 SWS Vorlesung (wöchentlich) und 1 SWS Seminar (14-tägig) Selbständiges Arbeiten: Nacharbeiten der Vorlesung, Lösung der Übungsaufgaben, sowie Prüfungsvorbereitung jedes Jahr im WS Prof. Dr.-Ing. Rolf Findeisen (FEIT-IFAT) Modulhandbuch Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Seite 6
7 Name Verwendbarkeit Dynamics of Distributed Parameter Systems At the end of this module the students are able to derive model equations for different types of distributed parameter systems. They will learn how to derive analytical solutions, provide a stability analysis, design stabilizing control laws, improve tracking behavior by flatness-based trajectory planning. In the exercises that accompany the lecture the students apply the theory to improve their knowledge and skills. Basics of functional analysis Solution and stability analysis of distributed parameter systems Modeling of distributed parameter systems Modal control and linear optimal control Energy and passivity based control Backstepping control of distributed parameter systems Flatness-based trajectory planning [1] D. Franke: System mit örtlich verteilten Parametern, Springer, [2] M. Krstic and A. Smyshlyaev: Boundary Control of PDEs: A Course on Backstepping Designs. SIAM, Regelungstechnik Pflichtmodul im Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Wahlmodul für die anderen Studiengänge Klausur 90 min am Ende 3 SWS / 5 Credit Points = 150 h (42 h Präsenzzeit h selbständige Arbeit) skala gemäß Prüfungsordnung Arbeitsaufwand Präsenzzeiten: 2 SWS Vorlesung (wöchentlich) und 1 SWS Übung (14- tägig) Selbständiges Arbeiten: Nacharbeiten der Vorlesung, Lösung der Übungsaufgaben, sowie Prüfungsvorbereitung Dauer jedes Jahr im WS Dr.-Ing. Stefan Palis (FEIT-IFAT) Modulhandbuch Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Seite 7
8 Name Arbeitsaufwand Dauer Nonlinear Systems The students will learn the fundamental concepts in the theory of nonlinear ordinary differential equations with some applications to control problems. The module addresses first the general questions of existence and uniqueness and then turns to the geometric theory of integral manifolds as a main tool for investigations of stability and bifurcations. Finally the students will study various model reduction methods, e.g. by projections, by center manifolds or by the theory of singular perturbations. The motivating and illustrating applications are taken from the natural sciences (biology, chemistry, physics) as well as from the fields of bio - chemical and electrical engineering. Fundamental theorems on existence, uniqueness and sensitivities Invariant and integral manifolds for model reductions Stability and bifurcations Geometric singular perturbation theory and model reduction [1] Edelstein - Keshet L.: Mathematical Models in Biology, SIAM 2005 [2] Flockerzi D.: Scriptum, 2011 [3] Meiss J.D.: Differential Dynamical Systems, SIAM 2007 Bachelor in Systemtechnik und Technische Kybernetik oder einem verwandten Studiengang Pflichtmodul in den Masterstudiengängen Systemtechnik und Technische Kybernetik, Biosystemtechnik Wahlmodul in den anderen Masterstudiengängen Klausur 120 min am Ende 3 SWS / 5 Credit Points = 150 h (42 h Präsenzzeit h selbständige Arbeit) skala gemäß Prüfungsordnung Präsenzzeiten: Wöchentliche Vorlesung 2 SWS, Übung 1 SWS Selbständiges Arbeiten: Nacharbeiten der Vorlesungen, Lösung von Übungsaufgaben, Prüfungsvorbereitung, Projektarbeit jedes Jahr im SS Prof. Dr. rer. nat. Dietrich Flockerzi (FEIT-IFAT) Modulhandbuch Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Seite 8
9 Name Arbeitsaufwand Dauer Advanced Process Systems Engineering By attending this module, the students are enabled to derive mathematical models for the analysis and design of complex chemical and biochemical production systems on different time and length scales (molecular level, particle level, continuum phase level, process unit level, plant level). The students are enabled to model multiphase systems, including various phase combinations and interfacial transport phenomena. Furthermore students will learn to apply advanced model reduction techniques. Multilevel modelling concepts Molecular fundamentals of kinetics and thermodynamics Modelling of complex continuum systems Advanced model reduction techniques [1] H. Freund and K. Sundmacher: Ullmanns Encyclopedia of Chemical Engineering, Chapter Process Intensification I-IV, Wiley-VCH (2011). [2] L.T. Biegler, Chem. Eng. Process. 46, (2007). [3] H. Freund and K. Sundmacher: Chem. Eng. Process. 47, (2008) Bachelor in Systemtechnik und Technische Kybernetik oder einem verwandten Studiengang Pflichtmodul im Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Klausur am Ende 120 min 3 SWS / 5 Credit Points = 150 h (42 h Präsenzzeit h selbständige Arbeit) skala gemäß Prüfungsordnung Präsenzzeiten: Wöchentliche Vorlesung 2 SWS, Übung 1 SWS Selbständiges Arbeiten: Nacharbeiten der Vorlesungen, Lösung von Übungsaufgaben, Prüfungsvorbereitung, Projektarbeit jedes Jahr im WS Prof. Dr.-Ing. Kai Sundmacher (FVST-IVT) Modulhandbuch Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Seite 9
10 2. Wahlpflichtmodule der Schwerpunkte 2.1. Systems & Control Theory Name Optimal Control The module provides an introduction to the formulation, theory, solution, and application of optimal control theory for dynamic systems subject to constraints. The students are enabled to mathematically formulate, analyse, and solve optimal control problems appearing in many applications spanning from medicine, process control up to systems biology. Besides an understanding of the theoretical basis, the students are enabled to derive numerical solutions for optimal control problems using different numerical solution algorithms. The acquired methods are deepened in the exercises considering small example systems. In the frame of mini-projects, the students derive numerical solutions of small, practical relevant optimal control problems and compare them to analytic solutions. Static optimization Numerical algorithms Dynamic programming, principle of optimality, Hamilton-Jacobi-Bellman equation Variational calculus Pontryagin maximum principle Numerical solution of optimal control problems Infinite and finite horizon optimal control, LQ optimal control Model predictive control Application examples from various fields such as chemical engineering, economics, aeronautics, robotics, biomedicine, and systems biology [1] R. Bellman. Dynamic Programming. Princeton University Press, Princeton, New Jersey, [2] D.P. Bertsekas. Dynamic Programming and Optimal Control, volume 1. Athena Scientific Press, Belmont, MA, [3] D.E. Kirk. Optimal Control Theory An Introduction. Prentice-Hall Inc., Englewood Cliffs, New Jersey, Regelungstechnik Pflichtmodul im Masterstudiengang Elektrotechnik und Informationstechnik, Option Automatisierungstechnik Wahlpflichtmodul in den Masterstudiengängen Systemtechnik und Technische Kybernetik, Mechatronik Klausur 120min 3 SWS / 5 Credit Points = 150 h (42 h Präsenzzeit h selbständige Arbeit) skala gemäß Prüfungsordnung Modulhandbuch Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Seite 10
11 Arbeitsaufwand Dauer Präsenzzeiten: Wöchentliche Vorlesung 2 SWS, Übung 1 SWS Selbständiges Arbeiten: Nacharbeiten der Vorlesungen, Lösung von Übungsaufgaben, Prüfungsvorbereitung, Projektarbeit jedes Jahr im WS Prof. Dr.-Ing. Rolf Findeisen (FEIT-IFAT) Modulhandbuch Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Seite 11
12 Name Arbeitsaufwand Dauer Hybride Discrete Event Systems The module provides an introduction to the theory, description, and analysis of systems that contain continuous, discrete, and event driven dynamics. Specific focus is set on the introduction of various system descriptions, on the analysis of the properties of the systems, as well as on the design and development of suitable control and observation methods. Students get an overview of different modeling methods. They are able to combine the continuous and discrete behaviour of a system in a single model. Hybrid Dynamical Systems: Signals, information, states and inputs, general system description, basic system properties Description of hybrid dynamical systems Modeling, time-behavior, hybrid states, events, automata, petrinetworks analysis of hybrid-discrete event systems stability, reachability, accessibility Design for hybrid systems [1] David, R.; Alla, H.: Discrete, Continuous, and Hybrid Petri Nets. Springer Verlag, 2005, ISBN Ereignisdiskrete Systeme Wahlpflichtmodul im Masterstudiengang Elektrotechnik und Informationstechnik Option Automatisierungstechnik, Systemtechnik und Technische Kybernetik, Wirtschaftsingenieurwesen für Elektrotechnik, Mechatronik mündliche Prüfung 3 SWS / 5 Credit Points = 150 h (42 h Präsenzzeit h selbständige Arbeit) skala gemäß Prüfungsordnung Präsenzzeiten: Wöchentliche Vorlesung 2 SWS, Übung 1 SWS Selbständiges Arbeiten: Nacharbeiten der Vorlesungen, Lösung von Übungsaufgaben, Prüfungsvorbereitung, Projektarbeit jedes Jahr im WS Dr.-Ing. Jürgen Ihlow (FEIT-IFAT) Modulhandbuch Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Seite 12
13 Name Application of Discrete Event Systems The module provides a deep insight and view on the use of discrete event systems in various fields of applications. The main focus is on the application depending modeling, analysis, and realization of discrete event systems. The students will gain insight into selected applications. They are able to combine general methods of discrete event systems with special methods of applications. Application examples are taken from the field of scheduling and flexible automation. Introduction to applications of discrete event systems Modeling and analysis of processes using advanced discrete event concepts Simulation and Visualization of discrete event systems including computer exercises Formulation, analysis, and solution of scheduling problems using discrete event systems and genetic algorithms Modeling, analysis, and verification of complex, flexible production systems using via discrete event systems. [1] Cassandras, Ch.G.; Lafortune, St.: Introduction to Discrete Event Systems. Springer Verlag, 2008, ISBN Arbeitsaufwand Dauer Ereignisdiskrete Systeme Wahlpflichtmodul im Masterstudiengang Elektrotechnik und Informationstechnik Option Automatisierungstechnik, Systemtechnik und Technische Kybernetik, Wirtschaftsingenieurwesen für Elektrotechnik, Mechatronik mündliche Prüfung 3 SWS / 5 Credit Points = 150 h (42 h Präsenzzeit h selbständige Arbeit) skala gemäß Prüfungsordnung Präsenzzeiten: wöchentliche Vorlesung 2 SWS, Übung 1 SWS Selbständiges Arbeiten: Nacharbeiten der Vorlesungen, Lösung von Übungsaufgaben, Prüfungsvorbereitung jedes Jahr im SS Dr.-Ing. Jürgen Ihlow (FEIT-IFAT) Modulhandbuch Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Seite 13
14 Name des Arbeitsaufwand Dauer Wissensbasierte Methoden Es werden grundlegende Methoden zur Modellierung und Entwicklung Wissensbasierter Systeme vermittelt. Die Hörer werden befähigt, Problemstellungen für die Anwendung wissensbasierter Methoden zu erkennen und entsprechende Modellformen zu entwickeln. Sie erhalten Kenntnisse zur Auswahl und Anwendung von Realisierungswerkzeugen und werden in die Lage versetzt, die erworbenen Fähigkeiten insbesondere für automatisierungstechnische Problemstellungen einzusetzen. Durch Übungen werden sie befähigt, ihr Wissen auf komplexe Problemstellungen anzuwenden. Einführung in die künstliche Intelligenz Suchstrategien und Suchverfahren: blinde und Heuristische Suche Grundlagen der Wissensrepräsentation und Wissensverarbeitung Regelbasierte Wissensverarbeitung: Modellierung mit Produktionsregeln, Problemlösen durch Vorwärts- und Rückwärtsverkettung Logikbasierte Wissensverarbeitung: Aussagenlogik, Prädikatenlogik, Inferenzregeln, Resolution Wissensverarbeitung mit strukturierten Objekten: Objektorientierte Modellierung, Semantische Netze, Frames Repräsentation und Verarbeitung von unscharfem Wissen: Methodenüberblick, Fuzzy-Set-Theory, Approximative Inferenz Sprachen und Werkzeuge Logische Programmiersprachen, Entwicklungstools [1] Lunze, J: Künstliche Intelligenz für Ingenieure. 2.Auflage, Oldenburg Verlag, 2010, ISBN keine Wahlpflichtmodul im Masterstudiengang Elektrotechnik und Informationstechnik Option Automatisierungstechnik, Systemtechnik und Technische Kybernetik, Wirtschaftsingenieurwesen für Elektrotechnik, Mechatronik mündliche Prüfung 3 SWS / 5 Credit Points = 150 h (42 h Präsenzzeit h selbständige Arbeit) skala gemäß Prüfungsordnung Präsenzzeiten: Wöchentliche Vorlesung 2 SWS, Übung 1 SWS Selbständiges Arbeiten: Nacharbeiten der Vorlesungen, Lösung von Übungsaufgaben, Prüfungsvorbereitung jedes Jahr im SS Dr.-Ing. Jürgen Ihlow (FEIT-IFAT) Modulhandbuch Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Seite 14
15 Name Arbeitsaufwand Dauer State Estimation The module provides an introduction to state estimation and model based measurement systems. The students are enabled to judge if the available measurement data are sufficient to reconstruct all states of a process model, or which additional measurement information is required. At the end of the course the students are able to choose suitable state estimation techniques for linear and nonlinear systems. Special emphasis is on the Kalman filter. The students are enabled to derive the filter equations, to implement them and to choose the tuning parameters. The acquired methods are deepened in computer exercises. In miniprojects, the students obtain practical experience in programming and testing state estimation algorithms. Observability criteria for LTI systems Luenberger observers for LTI systems with one or several measurements Kalman filter for linear time-discrete systems Kalman filter for linear time-continuous systems Extended Kalman filter for nonlinear time-discrete and timecontinous systems Unscented Kalman filter Kalman filter with constrained filter update Bayesian estimators Outlook on observers for nonlinear systems [1] A. Gelb, Applied Optimal Estimation, M.I.T. Press, [2] D. Luenberger, Introduction to Dynamic Systems. Wiley, [3] D. Simon, Optimal State Estimation, John Wiley, Bachelor in Systemtechnik und Technische Kybernetik oder einem verwandten Studiengang Wahlpflichtfach im Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Klausur 90 min 4 SWS / 5 Credit Points = 150 h (56 h Präsenzzeit + 94 h selbständige Arbeit) skala gemäß Prüfungsordnung Präsenzzeiten: Wöchentliche Vorlesung 2 SWS, Übung 2 SWS Selbständiges Arbeiten: Nacharbeiten der Vorlesungen, Lösung von Übungs-/Projektaufgaben, Prüfungsvorbereitung jedes Jahr im SS apl. Prof. Dr.-Ing. Michael Mangold (FEIT-IFAT) Modulhandbuch Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Seite 15
16 Name die Teilnahme die Vergabe von Leistungsp. Process Control Students will learn fundamentals and advanced methods of multivariable process control with special emphasis on decentralized control. At the end of the course the students are able to apply the above mentioned methods for the control of single and multi unit processes and simulation software (MATLAB) for computer aided control system design. In computer exercises that accompany the lecture the students do a project work on simulation, control configuration selection and control of a multivariable chemical process to gain practical experience in developing process control systems. Introduction to Process Control Process Models Process Control Fundamentals Control-Loop Interactions PID Controller Tuning PID Controller Implementation Advanced Process Control Plantwide Control Case Studies [1] B. Wayne Bequette: Process Control, Modeling Design and Simulation, Pearson Education 2003 Regelungstechnik oder Systems and Control Compulsory module for the Master s Courses Elektrotechnik und Informationstechnik and Wirtschaftsingenieurwesen für Elektrotechnik und Informationstechnik Option Automatisierungstechnik, optional module for the Master s Courses Elektrotechnik und Informationstechnik, Systemtechnik und Technische Kybernetik, Chemical and Energy Engineering, Mechatronik, and Biosystemtechnik, for students of the International Max-Planck Research School Mündliche Prüfung 3 SWS / 5 Credit Points = 150 h (42 h Präsenzzeit h selbständige Arbeit) skala gemäß Prüfungsordnung Arbeitsaufwand Präsenzzeiten: Wöchentliche Vorlesung 2 SWS, Übung 1 SWS Selbständiges Arbeiten: Nacharbeiten der Vorlesungen, Lösung von Übungsaufgaben, Prüfungsvorbereitung Dauer jedes Jahr im SS Dr.-Ing. Steffen Sommer (FEIT-IFAT) Modulhandbuch Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Seite 16
17 Name die Teilnahme die Vergabe von Leistungsp. Arbeitsaufwand Dauer Rechnerbasierter Reglerentwurf Die Studierenden verfügen am Ende über praktische Fertigkeiten zum rechnergestützten Entwurf von Regelungen und deren Implementierung unter Matlab/Simulink. Hierfür lernen Sie moderne Konzepte zur Synthese und Analyse von Regelungssystemen und deren Anwendung. Durch das Lösen von Übungsaufgaben und einer Belegaufgabe sind die Studierenden in der Lage, angeleitet ihr Wissen und Fähigkeiten forschungsorientiert zu vertiefen und in komplexen Problemstellungen anzuwenden und zu beurteilen. Auto-Tuning von PI/PID-Reglern (zentral, dezentral, Implementierung) Robustheitsuntersuchung von Regelkreisen Entwurf robuster Mehrgrößenregelungen (H-unendlich- Entwurf, µ-synthese, H-unendlich-loopshaping, Ordnungsreduktion) Reglerentwurf mit Hilfe von linearen Matrixungleichungen (LMIs) Echtzeitimplementierung [1] D.-W. Gu, P. H. Petkov, M. M. Konstantinov: Robust Control Design with MATLAB, Springer, 2005 Regelungstechnik, Robuste Mehrgrößenregelungen wünschenswert Wahlplfichtmodul in den Masterstudiengängen Systemtechnik und Technische Kybernetik, Elektrotechnik und Informationstechnik, Mechatronik Referat / Belegarbeit 3 SWS / 5 Credit Points = 150h (42h Präsenzzeit + 108h selbstständige Arbeit), skala gemäß Prüfungsordnung Präsenzzeiten: zweiwöchentliche Vorlesung 1 SWS wöchentliche Übungen 2 SWS selbständiges Arbeiten: Vorlesung nacharbeiten, Übungsaufgaben und Belegaufgabe lösen, Prüfung vorbereiten jedes Jahr im WS Dr.-Ing. Steffen Sommer (FEIT-IFAT) Modulhandbuch Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Seite 17
18 2.2. Chemical Systems Name die Teilnahme die Vergabe von Leistungsp. Strömungsmechanik II Die Studierenden werden durch den Besuch in die Lage versetzt, die grundlegenden Mechanismen komplexer Strömungen in verfahrenstechnischen Apparaten zu verstehen, zu beurteilen und zu berechnen. Sie verfügen über vertiefte Kenntnisse im Bereich der Strömungsdynamik und kennen spezifische Themen, die für Regelungsanwendungen besonders wichtig sind. Das betrifft insbesondere solche Komplexitätsmerkmale (mehrere Phasen mit Wechselwirkung, komplexes Stoffverhalten, reaktive Prozesse, Dichteänderungen...), die für Verständnis und Optimierung praktischer Prozesse erforderlich sind. Einführung, Wiederholung notwendiger Grundkenntnisse Kompressible Strömungen mit Reibungsverlusten und Wärmeaustausch Verdichtungsstöße und Verdünnungswellen Laminare und turbulente Grenzschichten Strömungen mit freier oder erzwungener Konvektion, reaktive Strömungen Strömungen komplexer Fluide, nicht-newtonsches Verhalten Turbulente Strömungen und deren Modellierung Mehrphasenströmungen: Grundeigenschaften, Analyse disperser Systeme, Analyse dicht beladener Systeme [1] Herwig, H., Strömungsmechanik, Vieweg+Teubner, 2008 [2] White, F.M., Fluid Mechanics, McGraw Hill Professional, 2003 Vorlesung Strömungsmechanik Wahlpflichtmodul im Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Klausur 120 min 4 SWS / 5 Credit Points = 150 h (56 h Präsenzzeit h selbständige Arbeit), skala gemäß Prüfungsordnung Arbeitsaufwand - Präsenzzeiten: Wöchentliche Vorlesung 2 SWS, Übung 2 SWS - Selbständiges Arbeiten: Nacharbeiten der Vorlesungen, Lösung von Übungsaufgaben, Prüfungsvorbereitung jedes Jahr im WS Dauer Prof. Dr.-Ing. Dominique Thévenin (FVST-ISUT) Modulhandbuch Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Seite 18
19 Name des Computational Fluid Dynamics Die Studierenden werden durch den Besuch in die Lage versetzt, einen komplexen Strömungsprozess mithilfe numerischer Strömungssimulation zu simulieren und anschließend die Simulationsergebnisse kritisch zu analysieren. Das Modul vermittelt sowohl Fachkompetenz als auch Methodenkompetenz unter Einbeziehung praxisbezogener Beispiele. Introduction, simulations on high-performance computers Best-practice guidelines, introduction to Matlab, using Matlab to solve a potential flow Solutions for unsteady flows. Using Matlab to solve a Couette flow. Procedure of Computational Fluid Dynamics: choice of geometry, generation of high-quality grids, discretization Order of discretization, convergence and residuals, error estimations, validation Turbulent flows, models and limitations Simulation of multiphase flows Simulation involving non-newtonian fluids [1] J. Ferziger and M. Peric. Numerische Strömungsmechanik. Springer- Verlag, Berlin/Heidelberg, [2] E. Laurien and H. Oertel. Numerische Strömungsmechanik. Springer, Strömungsmechanik Wahlpflichtmodul im Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik benotete Projektarbeit 3 SWS / 5 Credit Points = 150 h (42 h Präsenzzeit h selbständige Arbeit) skala gemäß Prüfungsordnung Arbeitsaufwand - Präsenzzeiten: Wöchentliche Vorlesung 1 SWS, Übung 2 SWS - Selbständiges Arbeiten: Nacharbeiten der Vorlesungen, Lösung von Übungsaufgaben, Prüfungsvorbereitung, Projektarbeit - jedes Jahr im WS und SS Dauer Priv.-Doz. Dr.-Ing. Gábor Janiga (FVST-ISUT) Modulhandbuch Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Seite 19
20 Name Chemical Reaction Engineering The topic of this module is the quantitative assessment of chemical reactions, the selection of suitable reactor types and their design. By attending this module, students are enabled to: Stoichiometry of chemical reactions Chemical thermodynamics Kinetics Mass transfer in heterogeneous catalysis Design of chemical reactors Heat balance of chemical reactors Material aspects in chemical process engineering [1] O. Levenspiel. Chemical Reaction Engineering, Wiley, 1999 Thermodynamics, Physical Chemistry, Fluid Mechanics Verwendbarkeit des Wahlmodul im Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Klausur 120 min 3 SWS / 5 Credit Points = 150 h (56 h Präsenzzeit + 94 h selbständige Arbeit) skala gemäß Prüfungsordnung Arbeitsaufwand - Präsenzzeiten: Wöchentliche Vorlesung 2 SWS, Tutorium 2 SWS - Selbständiges Arbeiten: Nacharbeiten der Vorlesungen, Lösung von Übungsaufgaben, Prüfungsvorbereitung jedes Jahr im WS Dauer Prof. Dr.-Ing. habil. Andreas Seidel-Morgenstern (FVST-IVT) Modulhandbuch Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Seite 20
21 Name Adsorption und heterogene Katalyse Die Studierenden sind in der Lage die wichtigsten Adsorbentien, hinsichtlich ihrer Eigenschaften in ihren Grundzügen zu charakterisieren können Adsorptionsgleichgewichte von Einzelstoffen und Gemischen mathematisch und experimentell quantifizieren. haben ein Grundverständnis zur Durchführung von Adsorptionsprozessen in technischen Apparaten zur Stofftrennung, z.b. für die Auslegung von Festbettadsorbern können effektive Reaktionsgeschwindigkeiten katalytisch wirkender Feststoffe unter Berücksichtigung des Adsorptionsverhaltens identifizieren sind mit verschiedenen modernen instationären (Reaktor) Betriebsweisen vertraut Adsorptionsprozesse Adsorptionsgleichgewicht und Adsorptionskinetik Stoffbilanzen und Adsorberauslegung Beispiele zur technischen Anwendung Heterogene Katalyse Kinetik Wärme-und Stoffbilanzen Berechnung von Festbettreaktoren Instationäre Betriebsweisen Industrielle Chromatographie Vorstellung verschiedener verfahrenstechnischer Konzepte Beispiele aus der pharmazeutischen Industrie und Biotechnologie [1] Kast, Adsorption aus der Gasphase, VCH, Weinheim, 1988 [2] Ertl, Knörziger, Weitkamp, Handbook of Heterogeneous Catalysis, VCH, 2008 Chemie, Reaktionstechnik I, Thermodynamik Wahlpflichtmodul im Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik mündliche Prüfung 3 SWS / 5 Credit Points = 150 h (42 h Präsenzzeit h selbständige Arbeit) skala gemäß Prüfungsordnung Modulhandbuch Masterstudiengang Systemtechnik und Technische Kybernetik Seite 21
URL: http://www.swt.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/aktuelles_semester/ Modulbeschreibung
Titel des Moduls: Softwarequalität - Praxis Engl.: Applied Software Quality Verantwortlich für das Modul: Jähnichen, Stefan E-Mail: stefan.jaehnichen@tu-berlin.de Modulbeschreibung LP (nach ): 3 URL: http://www.swt.tu-berlin.de/menue/studium_und_lehre/aktuelles_semester/
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