Modulhandbuch für den postgradualen und weiterbildenden Master-Fernstudiengang "Computational Engineering" der Beuth Hochschule für Technik Berlin

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1 Anlage 2 zur StO-CE/FSI Modulhandbuch für den postgradualen und weiterbildenden Master-Fernstudiengang "Computational Engineering" der Beuth Hochschule für Technik Berlin Der Fachbereichsrat des Fachbereichs II (Mathematik-Physik-Chemie) der Technischen Fachhochschule Berlin (seit Beuth Hochschule für Technik Berlin) hat gemäß 71 Abs. 1, Satz 1, Nr. 1 des Berliner Hochschulgesetzes (BerlHG) vom (GVBl. S. 82), geändert durch Gesetz vom (GVBl. S. 484), das folgende Modulhandbuch für den postgradualen und weiterbildenden Master-Fernstudiengang "Computational Engineering" am beschlossen: Überblick über die Studienmodule des Fernstudiengangs M01 Elektronische Datenverarbeitung I (EDV I) 2 M02 Computeralgebra Software I M0 Spezielle Berechnungs- und Visualisierungssoftware I 4 M04 Numerische Methoden des Computer Aided Engineering 5 M05 Elektronische Datenverarbeitung II (EDV II) 6 M06 Statistik / Zuverlässigkeitstheorie 7 M07 Dynamik / Schwingungen technischer Systeme 8 M08 Computeralgebra Software II 9 M09 System- und Regelungstechnik 10 M10 FEM- / CAD-Software I 11 M11 Finite Elemente Methode I (FEM I) 12 M12 Höhere Festigkeitslehre 1 M1 Finite Elemente Methode II (FEM II) 14 M14 FEM- / CAD-Software II 15 M15 Project Management I 16 M16 Einführung in die Optimierung 17 M17 Computational Acoustics 18 M18 Project Management II 19 M19 Spezielle Berechnungs- und Visualisierungssoftware II 20 M20 Masterarbeit 21 M21 Mündliche Prüfung 22 1

2 Modulnummer M01 Elektronische Datenverarbeitung I (EDV I) Credits 2 Präsenzzeit 2 Stunden in einer einführenden Präsenzphase (fakultativ), 4 Stunden in einer abschließenden Präsenzphase Lehr-/Lerngebiet Informatik Lernziele / Überblick über den aktuellen Stand der Programmiertechnik, Kompetenzen Erstellung und Modifikation von Programmen in C, Beherrschung sprachunabhängiger Strukturen sauberer Programme, Fähigkeit, der weiteren Entwicklung der Informatik zu folgen und sich in andere Sprachen selbständig einzuarbeiten, Kenntnis und Anwendung von Entwicklungsumgebungen. Voraussetzungen Grundverständnis in EDV aus dem klassischen Ingenieurstudium, Grundkenntnisse im Programmieren, Verstehen der englischen Sprache. 1. Studienplansemester (Master) Anerkannte vergleichbare des Präsenzstudiengangs Mathematik - Prinzipien der strukturierten und der modularen (also der nichtobjektorientierten) Programmierung, Programmiersprache C und passende Entwicklungsumgebung, Besonderheiten der Sprache C, z. B. das Zeigerkonzept. Studienmaterial Kurseinheit 115 2

3 Modulnummer M02 Computeralgebra-Software I Credits 2 Präsenzzeit 2 Stunden in einer einführenden Präsenzphase (fakultativ), 4 Stunden in einer abschließenden Präsenzphase Lehr-/Lerngebiet Mathematik Lernziele / Eigenständiger Einsatz von Mathematica Kompetenzen bei Berechnungen/Simulationen aus dem Ingenieurswesen unter Nutzung mathematischer Verfahren und Visualisierungsmöglichkeiten, bei der Programmierung numerischer Algorithmen. Voraussetzungen Mathematische Kenntnisse eines klassischen Ingenieurstudiums werden vorausgesetzt. (z. B: Stingl, P.: Mathematik für Fachhochschulen, München, Wien: Hanser Verlag), Verstehen der englischen Sprache. 1. Studienplansemester (Master) Anerkannte vergleichbare des Präsenzstudiengangs Mathematik - Einführung in das Computeralgebrasystem Mathematica mit Beispielen aus der Ingenieurmathematik, Physik und Technik. Studienmaterial Kurseinheit 114

4 Modulnummer M0 Spezielle Berechnungs- und Visualisierungssoftware I Credits 2 Präsenzzeit 2 Stunden in einer einführenden Präsenzphase (fakultativ), 4 Stunden in einer abschließenden Präsenzphase Lehr-/Lerngebiet Angewandte Mathematik Lernziele / Eigenständiger Einsatz von MATLAB/Simulink bei Berechnungen/ Kompetenzen Simulationen aus dem Ingenieurswesen unter Nutzung mathematischer Verfahren und Visualisierungsmöglichkeiten. Voraussetzungen Mathematische Kenntnisse eines klassischen Ingenieurstudiums werden vorausgesetzt. (z. B: Stingl, P.: Mathematik für Fachhochschulen, München, Wien: Hanser Verlag), Verstehen der englischen Sprache. Häufigkeit des Prüfungsform Ermittlung der Anerkannte 1. Studienplansemester (Master) jährlich Studienmaterial Kurseinheit 116 Einsendeaufgabe, Klausur (gemäß 4 Absätze 2 und 4 PrO-CE/FSI) gewichtetes Mittel aus Einsendeaufgabe E und der schriftlichen Prüfung P: vergleichbare des Präsenzstudiengangs Mathematik - Einführung in die Mathematik-Software MATLAB, Programmieren in MATLAB bei gleichzeitiger Auffrischung mathematischen Grundlagenwissens, Einführung in die MATLAB Softwareerweiterung Simulink, Simulation zeitlicher Abläufe aus verschiedenen Gebieten der Technik in unterschiedlicher Darstellung. 4

5 Modulnummer M04 Numerische Methoden des Computer Aided Engineering (CAE) Credits 6 Präsenzzeit 2 Stunden in einer einführenden Präsenzphase (fakultativ), 4 Stunden in einer abschließenden Präsenzphase Lehr-/Lerngebiet Numerische Mathematik Lernziele / Betrachtet werden typische Standardaufgaben der Numerischen Mathematik wie sie bei der Modellierung im Bereich des CAE auftreten. Kompetenzen Am Ende der Lehrveranstaltung sollen typische Verfahren zur Lösung der Standardaufgaben, ihre mathematischen Grundlagen und ihre wesentlichen Eigenschaften bekannt sein und zur Lösung konkreter Probleme eingesetzt werden können, die Besonderheiten des numerischen Rechnens bekannt sein, Algorithmen zur Lösung der Standardaufgaben implementiert und mit Hilfe von numerischen Experimenten kritisch beurteilt werden können, typische Vorgehensweisen auf neue Probleme übertragen werden, numerische Software-Bibliotheken bekannt sein und genutzt werden können. Voraussetzungen Mathematische Kenntnisse eines klassischen Ingenieurstudiums werden vorausgesetzt. (z. B: Stingl, P.: Mathematik für Fachhochschulen, München, Wien: Hanser Verlag), Verstehen der englischen Sprache. 1. Studienplansemester (Master) Anerkannte vergleichbare des Präsenzstudiengangs Mathematik - Grundbegriffe der Numerischen Mathematik (Computerarithmetik, Numerische Algorithmen, Fehleranalyse, Kondition, numerische Stabilität), Diskretisierung von Funktionen, numerische Differentiation und Integration, Approximation, direkte Verfahren zur Lösung linearer Gleichungssysteme, iterative Verfahren zur Lösung linearer (und nichtlinearer) Gleichungssysteme, Diskretisierung von Anfangswertaufgaben und Rand- und Eigenwertaufgaben für gewöhnliche Differenzialgleichungen (Finite Differenzen Methode (FDM) ), Diskretisierung von Anfangsrandwertaufgaben für parabolische und von Randwertaufgaben für elliptische partielle Differentialgleichungen (FDM). Studienmaterial Kurseinheiten 111, 112 und 11 5

6 Modulnummer M05 Elektronische Datenverarbeitung II (EDV II) Credits 2 Präsenzzeit 6 Stunden in einer abschließenden Präsenzphase Lehr-/Lerngebiet Informatik Lernziele / Kompetenzen Überblick über den aktuellen Stand der Programmiertechnik, Erstellung und Modifikation von Programmen in C und Java, Beherrschung sprachunabhängiger Strukturen sauberer Programme, Fähigkeit, der weiteren Entwicklung der Informatik zu folgen und sich in andere Sprachen selbständig einzuarbeiten, Kenntnis und Anwendung von Entwicklungsumgebungen. Voraussetzungen 1. Studienplansemester (Master), insbesondere das Modul 01 Elektronische Datenverarbeitung I (EDV I), Verstehen der englischen Sprache. 2. Studienplansemester (Master) Anerkannte vergleichbare des Präsenzstudiengangs Mathematik - Prinzipien und Methoden objektorientierter Programmiersprachen, Programmiersprache Java, Aspekte objektorientierter Sprachen (z. B. Klassenkonzept, Zugriffshierarchien und der Begriff der Vererbung), Prototypen verschiedener Entwicklungsumgebungen, Entwicklungsumgebung, die die Entwicklung grafischer Oberflächen (WINDOWS-Programme, Applets) direkt unterstützt. Studienmaterial Kurseinheit 12 6

7 Modulnummer M06 Statistik / Zuverlässigkeitstheorie Credits 4 Präsenzzeit 6 Stunden in einer abschließenden Präsenzphase Lehr-/Lerngebiet Mathematik/Statistik Lernziele / Kompetenzen Grundlagen der beschreibenden und schließenden Statistik können auf praktische Fragestellungen angewendet werden. Statistisches Handwerkszeug des Qualitätsmanagements kann eingesetzt werden. Standardansätze der Modellierung von Ausfallzeiten werden beherrscht. Voraussetzungen 1. Studienplansemester (Master), Verstehen der englischen Sprache. 2. Studienplansemester (Master) Anerkannte vergleichbare des Präsenzstudiengangs Mathematik - Methoden der beschreibenden Statistik, Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Schätzen von Parametern und statistische Hypothesentests, Statistische Methoden der Qualitätssicherung: Kontrollkarte und Attribut-Prüfung, Statistische Analyse von Ausfallzeiten. Studienmaterial Kurseinheiten 121 und 122 7

8 Modulnummer M07 Dynamik / Schwingungen technischer Systeme Credits 6 Präsenzzeit 6 Stunden in einer einführenden Präsenzphase (fakultativ), 6 Stunden in einer abschließenden Präsenzphase Lehr-/Lerngebiet Technische Mechanik, Dynamik Lernziele / Aufstellen und Lösen von Differentialgleichungssystemen zur Beschreibung Kompetenzen des dynamischen Verhaltens schwingungsfähiger Ein- und Mehrkörpersysteme, gezielte Reduzierung störender Schwingungen durch Schwingungsisolation, -dämpfung und -tilgung sowie Verstimmung des Systems durch Veränderung der Systemparameter. Voraussetzungen 1. Studienplansemester (Master), insbesondere Kenntnisse der Statik und Elastostatik aus dem klassischen Ingenieurstudium: (z. B. Gross, D.; Hauger, W.; Schnell, W.: Technische Mechanik, Band 1 u. 2, Berlin: Springer), Verstehen der englischen Sprache. Häufigkeit des Prüfungsform Ermittlung der Anerkannte 2. Studienplansemester (Master) jährlich Einsendeaufgabe, Klausur (gemäß 4 Absätze 2 und 4 PrO-CE/FSI) gewichtetes Mittel aus Einsendeaufgabe E und der schriftlichen Prüfung P: vergleichbare des Präsenzstudiengangs Mathematik - ausgewählte Kapitel der Maschinendynamik: Modellbildung, Aufstellung der Bewegungsgleichungen unter Anwendung der Verfahren der Dynamik; Schwinger mit einem Freiheitsgrad auf der Basis schwingungstechnischer Grundlagen bei unterschiedlichen Anregungsformen und -arten; praktische Beispiele insbesondere der Schwingungsisolation; Erweiterung auf lineare Mehrkörpersysteme (MKS) und ihre Lösung mit direkten und modalen Verfahren. Studienmaterial Kurseinheiten 124, 125 und 126 8

9 Modulnummer M08 Computeralgebra-Software II Credits 2 Präsenzzeit 4 Stunden in einer abschließenden Präsenzphase Lehr-/Lerngebiet Mathematik Lernziele / Eigenständiger Einsatz von Mathematica Kompetenzen bei komplexen Berechnungen/Simulationen aus dem Ingenieurswesen unter Nutzung mathematischer Verfahren und Visualisierungsmöglichkeiten, bei der Programmierung numerischer Algorithmen. Voraussetzungen 1. Studienplansemester (Master), insbes. M02 Computeralgebra-Software I, Verstehen der englischen Sprache.. Studienplansemester (Master) Anerkannte vergleichbare des Präsenzstudiengangs Mathematik - Vertiefte Graphikkommandos, Programmierung mit Mathematica, Differentialgleichungen. Studienmaterial Kurseinheit 15 9

10 Modulnummer M09 System- und Regelungstechnik Credits 6 Präsenzzeit 4 Stunden in einer abschließenden Präsenzphase Lehr-/Lerngebiet Automatisierungstechnik Lernziele / Betrachtet werden technische Wirkungsanordnungen zur Signalverarbeitung, Kompetenzen auch Systeme genannt. Am Ende der Lehrveranstaltung sollen Systeme mit mathematischen Methoden einheitlich beschrieben, modelliert und analysiert werden können, die vielgestaltigen Auftretens- und Realisierungsformen von Systemen erkannt werden können, Regler nach vorgegeben Kriterien optimiert werden können, Regelkreise rechnergestützt simuliert werden können. Voraussetzungen 1. Studienplansemester (Master), insbesondere die M0 Spezielle Berechnungs- und Visualisierungssoftware I und M04 Numerische Methoden des CAE, Verstehen der englischen Sprache.. Studienplansemester (Master) Anerkannte vergleichbare des Präsenzstudiengangs Mathematik - Der Systembegriff, Systemklassifikationen, Mathematische Modellierung von kontinuierlichen und zeitdiskreten Systemen im Zeit- Bild- und Frequenzbereich, Aufbau und prinzipielle Wirkungsweise von Regelkreisen, Kontinuierliche und zeitdiskrete Regelkreise, Optimierung, Überblick über die Verbesserung der Regelgüte Einführung in das CAE-Programm MATLAB/Simulink Numerischen Methoden der Systemtheorie und Regelungstechnik Lösung praktischer Aufgabenstellungen aus der System- und Regelungstechnik mit MATLAB/Simulink Studienmaterial Kurseinheiten 12, 1 und 14 10

11 Modulnummer M10 FEM-/ CAD-Software I Credits 2 Präsenzzeit 4 Stunden in einer abschließenden Präsenzphase Lehr-/Lerngebiet Technische Mechanik, Maschinenbau Lernziele / Eigenständige Simulation typischer Beispiele der Technischen Mechanik Kompetenzen und des Maschinenbaus mit dem FEM-Programm MSC.Nastran for Windows, Fähigkeit zur Beurteilung der Simulationsergebnisse Voraussetzungen 1. Studienplansemester (Master), insbesondere Kenntnisse der Statik und Elastostatik aus dem klassischen Ingenieurstudium: (z. B. Gross, D.; Hauger, W.; Schnell, W.: Technische Mechanik, Band 1 u. 2, Berlin: Springer), Verstehen der englischen Sprache.. Studienplansemester (Master) Anerkannte vergleichbare des Präsenzstudiengangs Mathematik - Einführung in das FEM-Programmsystem MSC.Nastran for Windows, Simulation von Beispielen der technischen Mechanik und des Maschinenbau zur Strukturanalyse. Studienmaterial Kurseinheit 11 11

12 Modulnummer M11 Finite Elemente Methode I Credits 2 Präsenzzeit 4 Stunden in einer abschließenden Präsenzphase Lehr-/Lerngebiet Numerische Mathematik Lernziele / Gegenstand sind Grundlagen und Anwendungen der linearen und Kompetenzen nichtlinearen Finite-Elemente-Methode. Am Ende der Lehrveranstaltung sollen die grundlegenden Formulierungen, Besonderheiten und Eigenschaften der finiten Elemente verstanden sein, Algorithmen zur FEM exemplarisch implementiert werden können. Voraussetzungen 1. Studienplansemester (Master), insbesondere Kenntnisse der Statik und Elastostatik aus dem klassischen Ingenieurstudium: (z. B. Gross, D.; Hauger, W.; Schnell, W.: Technische Mechanik, Band 1 u. 2, Berlin: Springer), Verstehen der englischen Sprache. Häufigkeit des Prüfungsform Ermittlung der Anerkannte. Studienplansemester (Master) jährlich Studienmaterial Kurseinheit 11 Einsendeaufgabe, Klausur (gemäß 4 Absätze 2 und 4 PrO-CE/FSI) gewichtetes Mittel aus Einsendeaufgabe E und der schriftlichen Prüfung P: vergleichbare des Präsenzstudiengangs Mathematik - Grundgleichungen der linearen FEM, Matrix-Steifigkeitsmethode, Konzept der FEM, Elementkatalog für elastostatische Probleme, Umsetzung des Verfahrens zu einem Finite-Elemente-Programm. 12

13 Modulnummer M12 Höhere Festigkeitslehre Credits 4 Präsenzzeit 4 Stunden in einer abschließenden Präsenzphase Lehr-/Lerngebiet Mechanik Lernziele / Kennenlernen der wesentlichen Konzepte der Kontinuumsmechanik fester Kompetenzen Körper, Verständnis für die Grundlagen numerischer Näherungsverfahren, Umgang mit den zugehörigen mathematischen Methoden (fachabhängig: Tensorkalkül, partielle Differentialgleichungen), Fähigkeit, sich in der kontinuumsmechanischen Literatur weiter vertiefen zu können. Voraussetzungen 1. und. Studienplansemester (Master), insbesondere Kenntnisse der Statik und Elastostatik aus dem klassischen Ingenieurstudium: (z. B. Gross, D.; Hauger, W.; Schnell, W.: Technische Mechanik, Band 1 u. 2, Berlin: Springer), Verstehen der englischen Sprache. 4. Studienplansemester (Master) Anerkannte vergleichbare des Präsenzstudiengangs Mathematik - Vektor-, Tensor- und Matrizenalgebra, Tensoranalysis mit physikalischen Anwendungen, Lineare Elastizitätstheorie, Flächentragwerke (Scheiben, Platten, Schalen), Viskoelastizität und Plastizität, Große Verformungen und Gleichgewichtsverzweigung Studienmaterial Kurseinheiten 141 und 142 1

14 Modulnummer M1 Finite Elemente Methode II (FEM II) Credits 4 Präsenzzeit 4 Stunden in einer abschließenden Präsenzphase Lehr-/Lerngebiet Numerische Mathematik Lernziele / Im Modul FEM II werden folgende vertiefte theoretische Kenntnisse Kompetenzen vermittelt. Am Ende der Lehrveranstaltung sollen die Handhabung der Methode im Ablauf und die Anwendung an typischen Problemstellungen beherrscht werden, Lösungsalgorithmen, Konvergenz und Wirksamkeit der FEM bekannt sein, die Fähigkeit vorhanden sein, sich weiter in die FEM-Literatur zu vertiefen. Voraussetzungen 1. und. Studienplansemester (Master), insbes. M11 Finite Elemente Methode I, Verstehen der englischen Sprache. Häufigkeit des Prüfungsform Ermittlung der Anerkannte 4. Studienplansemester (Master) jährlich Einsendeaufgabe, Klausur (gemäß 4 Absätze 2 und 4 PrO-CE/FSI) gewichtetes Mittel aus Einsendeaufgabe E und der schriftlichen Prüfung P: vergleichbare des Präsenzstudiengangs Mathematik - Differentialgleichungsformulierungen für Probleme der Strukturmechanik, Prinzip der virtuellen Verrückungen, Prinzip vom Minimum der potentiellen Energie, Numerische Probleme, Grundgleichungen der nichtlinearen FEM, Grundregeln der FEM-Anwendung. Studienmaterial Kurseinheiten 14 und

15 Modulnummer M14 FEM-/ CAD-Software II Credits 2 Präsenzzeit 12 Stunden in einer abschließenden Präsenzphase Lehr-/Lerngebiet Maschinenbau Lernziele / Kompetenzen Selbstständiges Arbeiten mit einem Solid-Modeler, anschließende Strukturanalyse mit FEM, Selbstständiges Arbeiten, teamorientiert, Sicherheit in der Ergebnispräsentation. Voraussetzungen 1. und. Studienplansemester (Master), insbes. M08 FEM-/CAD-Software I und M11 Finite Elemente Methode I (FEM I), Verstehen der englischen Sprache. 4. Studienplansemester (Master) Anerkannte vergleichbare des Präsenzstudiengangs Mathematik - Bauteilmodellierung z. B. Teile vom Verbrennungsmotor, Zusammenbau zu Baugruppen z. B. Kurbeltrieb, Steuertrieb, Strukturanalyse, bzw. Strukturdynamik von Bauteilen und des Zusammenbaus, virtuelle Funktionstests mit anschließender Diskussion. Studienmaterial Kurseinheit

16 Modulnummer M15 Project Management I Credits 2 Präsenzzeit 4 Stunden in einer abschließenden Präsenzphase Lehr-/Lerngebiet fächerübergreifend / Maschinenbau Lernziele / Kennen der Aufgaben des Projektmanagements, der spezifischen methodischen und organisatorischen Hilfsmittel des Projektmanagements, Kompetenzen Berechnung von Terminen, Ressourcen und Kosten, Projekt-Planung, Projekt-Überwachung, Projekt-Controlling, Projekt-Entwicklung bis zum Projektabschluss, Einsicht in die sozialen Determinanten des Projekterfolgs und die möglichen Probleme. Gain insight into the integrative approach to project management. Acquire abilities necessary for coordinating processes, making trade-offs and being proactive. Enabling for decision-making. This involves formulating the objectives and producing a project concept as well as defining, scheduling and budgeting activities. Executing and monitoring processes up to the closing of the project. Insight in teambuilding, project communication and how to overcome possible hindrances is imparted. Voraussetzungen 1. und. Studienplansemester (Master), Verstehen der englischen Sprache. Häufigkeit des Prüfungsform Ermittlung der Anerkannte 4. Studienplansemester (Master) jährlich Einsendeaufgabe, Klausur (gemäß 4 Absätze 2 und 4 PrO-CE/FSI) gewichtetes Mittel aus Einsendeaufgabe E und der schriftlichen Prüfung P: vergleichbare des Präsenzstudiengangs Mathematik - Kennzeichen von Projekten, Grundsätze des Projektmanagements, Projektplanung (Strukturplan, Balkendiagramm, Netzplantechnik), Aufbau- und Ablauforganisation, Ressourcenplanung, Kommunikation, Kooperation, Führung, Steuerung von Projekten. Definition of a Project, Project Planning (Scope, Resource, Cost, Risk, Quality), Project Organisation, Executing a Project (Communication, Team), Monitoring and Controlling a Project, Closing a Project. Studienmaterial Kurseinheit 146 Unterrichtssprache Englisch 16

17 Modulnummer M16 Einführung in die Optimierung Credits 4 Präsenzzeit 4 Stunden in einer abschließenden Präsenzphase Lehr-/Lerngebiet Angewandte Mathematik Lernziele / Die mathematischen Grundlagen der Optimierung werden wiederholt und Kompetenzen vertieft. Basierend auf der Kenntnis der wichtigsten numerischen Verfahren soll die Fähigkeit vermittelt werden, eine gegebene konkrete Aufgabenstellung auf ein mathematisches Modell erforderlicher Genauigkeit abzubilden und dieses mit einem geeignet ausgewählten Optimierungsverfahren zu untersuchen. Voraussetzungen 1.,. und 4. Studienplansemester (Master), Verstehen der englischen Sprache. 5. Studienplansemester (Master) Anerkannte vergleichbare des Präsenzstudiengangs Mathematik - In diesem Modul werden wichtige Optimierungsverfahren vorgestellt. Es werden die theoretischen Grundlagen, die zugehörigen numerischen Verfahren und Anwendungen der Optimierung behandelt. Mit Hilfe von Beispielen soll die praktische Vorgehensweise bei der Lösung von konkreten Optimierungsaufgaben geübt werden. Hierfür werden einfache Modellprobleme, aber auch komplexe Optimierungsprobleme zur Strukturoptimierung betrachtet. Die Implementierung der Optimierungsverfahren wird mit Hilfe von MATLAB erfolgen. Studienmaterial Kurseinheiten 151 und

18 Modulnummer M17 Computational Acoustics Credits 4 Präsenzzeit 4 Stunden in einer abschließenden Präsenzphase Lehr-/Lerngebiet Mathematik/Physik Lernziele / Gegenstand sind die mathematischen und physikalischen Grundlagen der Kompetenzen Computational Acoustics. Am Ende der Lehrveranstaltung sollen wichtige Problemstellungen aus der Technischen Akustik klassifiziert und analysiert werden können, die zugehörigen numerischen Verfahren beherrscht werden, konkrete akustische Problemstellungen (z. B. auf dem Sektor des lärmarmen Konstruierens) mit Hilfe von Akustik-Software gelöst werden können. Voraussetzungen 1.,. und 4. Studienplansemester (Master), Verstehen der englischen Sprache. 5. Studienplansemester (Master) Anerkannte vergleichbare des Präsenzstudiengangs Mathematik - Grundlagen und Grundbegriffe der Akustik, Schallwellenausbreitung, Methoden zur Beschreibung von Schallquellen, Methoden zur Berechnung der Schallabstrahlung und Schallstreuung sowie von Schallfeldern in Innenräumen, Absorberberechungen, gekoppelte Fluid- und Strukturberechnungen, Strömungs- und Thermoakustik. Studienmaterial Kurseinheiten 15 und

19 Modulnummer M18 Project Management II Credits 2 Präsenzzeit 4 Stunden in einer abschließenden Präsenzphase Lehr-/Lerngebiet Fächerübergreifend/Maschinenbau (Fachbereich I) Lernziele / Teil II des Basiswissens gibt einen Überblick über Detailaspekte und Kompetenzen spezielle Situationen des Projektmanagements. Es werden Kompetenzen erworben, die das Identifizieren kritischer Erfolgsfaktoren, Prozesse und Lebenszyklusmodelle ermöglichen. Soft Skills wie Mitarbeiterführung, Kooperation und Kommunikation in Projektteams und Konfliktmanagement werden vermittelt. Ein Gesamtüberblick über Projektmanagement Standards and Methodologien (PRINCE2, IPMA, Project Cycle Management) wird gegeben. Managementwerkzeuge werden als fachübergreifende Kompetenzen erworben, Einsicht in die sozialen Determinanten des Projekterfolgs wird vermittelt. The second part on project management fundamentals provides an overview of various aspects and situations of project management. Competences are built to identify the critical success factors, processes and life cycle models and performance of required soft skills is imparted. An overview of Project Management Standards and Methodologies (PRINCE2, IPMA, Project Cycle Management) is given. Insight is provided in the areas of managing (multicultural) conflicts and diversity management as well as principal tools (charts and software). Voraussetzungen 1.,. und 4. Studienplansemester (Master), insbes. M15 Project Management I, Verstehen der englischen Sprache. Häufigkeit des Prüfungsform Ermittlung der Anerkannte 5. Studienplansemester (Master) jährlich Einsendeaufgabe, Klausur (gemäß 4 Absätze 2 und 4 PrO-CE/FSI) gewichtetes Mittel aus Einsendeaufgabe E und der schriftlichen Prüfung P: vergleichbare des Präsenzstudiengangs Mathematik - Multi-Projektmanagement, Management von Projekten in unterschiedlichem kulturellen Kontext (Diversity), Entwicklungsmodelle (Maturity), Projektmanagement Standards and Methodologien, Projektmanagementwerkzeuge. Multi-Project Management, Diversity Management, Maturity Models, Project Management Standards and Methodologies, Tools. Studienmaterial Kurseinheit 155 Unterrichtssprache Englisch 19

20 Modulnummer M19 Spezielle Berechnungs- und Visualisierungssoftware II Credits 2 Präsenzzeit 4 Stunden in einer abschließenden Präsenzphase Lehr-/Lerngebiet Maschinenbau Lernziele / Eigenständige Modellierung von komplexen Multiphysikanwendungen mit Kompetenzen dem Programmsystem ANSYS. Voraussetzungen 1.,. und 4. Semester (Master), Verstehen der englischen Sprache. 5. Studienplansemester (Master) Anerkannte vergleichbare des Präsenzstudiengangs Mathematik - Einführung in das FEM-Programmsystem ANSYS, Nichtlinearitäten aus Geometrie, Kontakt und Material, Multiphysikanwendungen: Instationäre Wärmeleitung Strukturspannungen Stationäre Schwingungen - Schallausbreitung. Studienmaterial Kurseinheit

21 Modulnummer M20 Masterarbeit Credits 25 Präsenzzeit 8 Stunden (Kolloquium zur Masterarbeit) Lehr-/Lerngebiet Computational Engineering Lernziele / Kolloquium zur Masterarbeit: wissenschaftliches Arbeiten, Präsentation und Kompetenzen Diskussion von Ansätzen und ersten Ergebnissen der Masterarbeit, wissenschaftliche Kommunikation, Masterarbeit: Wissenschaftliche Bearbeitung und Darstellung eines komplexen Themas aus dem Gebiet des Computational Engineering. Voraussetzungen 1. bis 5. Studienplansemester (Master) müssen vollständig und erfolgreich abgeschlossen sein. Es gelten insbesondere die 17 (Zulassung zur Abschlussarbeit) und 18 (Durchführung der Abschlussarbeit) der RPO III. Häufigkeit des Prüfungsform Ermittlung der Anerkannte Studienmaterial 6. Studienplansemester (Mastersemester) Selbstständiges Arbeiten mit Betreuung durch Hochschullehrer und Industrie. Im Rahmen einer Präsenzphase findet ein obligatorisches Kolloquium zur Masterarbeit statt, in dem wesentliche Kenntnisse wissenschaftlichen Arbeitens vermittelt und vertieft werden. jährlich Schriftliche Masterarbeit. Die vollständige und aktive Teilnahme am Kolloquium zur Masterarbeit ist Voraussetzung für den erfolgreichen Abschluss des Moduls. Beurteilung der Masterarbeit keine des Kolloquiums zur Masterarbeit: wissenschaftliche Arbeiten und Verfassen einer Masterarbeit, Präsentationen und Aussprache von Ansätzen und Zwischenergebnissen der Masterarbeiten. der Masterarbeit: Wissenschaftliche Bearbeitung/Darstellung eines komplexen Themas zur Simulation technischer Systeme aus der beruflichen Praxis eines Berechnungsingenieurs, Einleitung und Zusammenfassung der Masterarbeit in deutscher und englischer Sprache, Kurzfassung der Masterarbeit. 21

22 Modulnummer M21 Mündliche Prüfung Credits 5 Präsenzzeit Mündliche Prüfung (2 Stunden) Lehr-/Lerngebiet Computational Engineering Lernziele / Fachwissenschaftliche Kommunikation Kompetenzen Voraussetzungen Die erfolgreiche Beurteilung der Abschlussarbeit und insbesondere 20 RPO III. 6. Studienplansemester (Mastersemester) Häufigkeit des bei Bedarf Prüfungsform Vortrag, mündliche Prüfung Ermittlung der Beurteilung der mündlichen Prüfung durch die Prüfungskommission Anerkannte keine Präsentation der wesentlichen Aussagen der Masterarbeit in einem maximal 20-minütigen Vortrag, Diskussion und Befragung über die Arbeit, ihre fachlichen Grundlagen und praktische Relevanz. Studienmaterial 22