Lernergebnisse
Nach Abschluss der Moduls sind die Studierenden in der Lage, praktische Probleme auf den Gebieten der Mustererkennung und Modellbildung/Simulation selbständig zu lösen. Hierzu gehören der Entwurf, der Test und die Anwendung eines Mustererkennungssystem, das in Python erstellt wird. Sollte das Projekt im Wahlpflichtbereich gewählt werden, sind sie darüber hinaus in der Lage, mit Hilfe der objektorientierten Modellierungssprache Modelica oder unter Simulink lineare und nichtlineare komplexe Modelle mechatronischer Systeme zu entwickeln, zu simulieren und anzuwenden. Nach dem Besuch des Seminars sind die Studierenden befähigt, zu einem speziellen Forschungsthema eine Literaturrecherche durchzuführen, die Ergebnisse wissenschaftlich zusammenzufassen und anschließend in einem Vortrag zu präsentieren und zu verteidigen.
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 Seminar werden Vorträge neuer Forschungsergebnisse und Entwicklungstendenzen auf den Gebieten der Mess- und Diagnosetechnik, der Modellbildung und Simulation ausgearbeitet und gehalten. Der Schwerpunkt liegt im Bereich der Fahrzeug- und Motorentechnik.
Anmeldeformalitäten
Anmeldung für das Praktikum erfolgt über den entsprechenden ISIS-Kurs.
Die angebotenen Projekte werden in der ersten Vorlesungswoche vorgestellt (siehe Vorlesungsverzeichnis).
Die Anmeldung für das Seminar erfolgt über die MDT-Webseite unter https://www.mdt.tu-berlin.de/menue/lehre/seminar_mess_und_diagnosetechnik/
Das Seminar ist auf 10 Teilnehmer begrenzt.