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Anzeigesprache

Multiskalige Prozessmodellierung und -analyse

6

Deutsch

#30447 / #4

Seit WS 2015/16

Fakultät III

FG 1

Institut für Lebensmitteltechnologie und Chemie

33321400 FG Lebensmittelbiotechnologie und -prozesstechnik

Rauh, Cornelia

Horneber, Tobias

cornelia.rauh@tu-berlin.de

POS-Nummer PORD-Nummer Modultitel
12957 35422 Multiskalige Prozessmodellierung und -analyse

Lernergebnisse

Die Studierenden sollen: • mathematische Methoden der Prozessanalyse und -modellierung verstehen und anwenden können, • befähigt sein, Unterschiede in zur Verfügung stehenden Methoden zu erkennen und nach gegebenen Prozessparametern oder Zielgrößen auszuwählen, • die Fähigkeit zur Optimierung und Entwicklung von mathematischen Methoden besitzen, • Prozesse oder Teilprozesse mit Hilfe der erlernten Methoden verstehen, kontrollieren und bestenfalls vorhersagen können, • die Methoden programmtechnisch umsetzten und auf gezielte Problemstellungen hin einsetzten und gegebenenfalls modifizieren können. Die Veranstaltung vermittelt: 20% Wissen & Verstehen 40% Entwicklung & Design 40% Anwendung & Praxis

Lehrinhalte

Grundlagen der Modellierung, Lösungsverfahren für Differentialgleichungen, Reaktionskinetiken, Enzymkinetiken, Bilanzgleichungen, Principal Component Analysis, Dimensionslose Kennzahlen, einfache Strömungskonfigurationen, Erhaltungsgleichungen, Expert Systems, Fuzzy-Regelung, künstliche neuronale Netze, Matlab, Octave, Excel

Modulbestandteile

Pflichtgruppe:

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen Art Nummer Turnus Sprache SWS VZ
Multiskalige Prozessmodellierung und -analyse VL WS Deutsch 2
Multiskalige Prozessmodellierung und -analyse UE WS Deutsch 2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Multiskalige Prozessmodellierung und -analyse (VL):

Aufwandbeschreibung Multiplikator Stunden Gesamt
Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0h
Vor-/Nachbereitung 15.0 2.0h 30.0h
60.0h(~2 LP)

Multiskalige Prozessmodellierung und -analyse (UE):

Aufwandbeschreibung Multiplikator Stunden Gesamt
Präsenzzeit 15.0 2.0h 30.0h
Vor-/Nachbereitung 15.0 3.0h 45.0h
75.0h(~3 LP)

Lehrveranstaltungsunabhängiger Aufwand:

Aufwandbeschreibung Multiplikator Stunden Gesamt
Vorbereitung der Prüfungsleistung 1.0 45.0h 45.0h
45.0h(~2 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Die Vermittlung von Lehrinhalten erfolgt durch eine Vorlesung und eine Übung. Übung mit Aufgaben zu Vorlesungsinhalten, auch in Kleingruppen. Die Lehrveranstaltung kann auf Wunsch der Studierenden in Englisch abgehalten werden.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

mathematische und ingenieurwissenschaftliche Grundkenntnisse erwünscht.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

1. Voraussetzung
Hausaufgabe Multiskalige Prozessmodellierung und -analyse

Abschluss des Moduls

Benotung

benotet

Prüfungsform

Schriftliche Prüfung

Sprache

Deutsch

Dauer/Umfang

Keine Angabe

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Wintersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Für die Vorlesung ist keine Anmeldung erforderlich. Die Anmeldung zur schriftlichen Prüfung erfolgt über die online-Prüfungsanmeldung. Die Anmeldung muss bis einen Werktag vor Erbringen der Leistung erfolgen.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  verfügbar
Zusätzliche Informationen:
Vorlesungsfolien zum Download über in der Vorlesung bekannt gegebene Internetplattform

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben.

Zugeordnete Studiengänge

Diese Modulversion wird auf folgenden Modullisten verwendet (alte Studiengangsabbildung):

Das Modul ist Pflichtbestandteil des Masterstudiengangs „Lebensmitteltechnologie“.

Sonstiges

Keine Angabe