| Studienabschnitt | Master |
| Kompetenzbereich | Höhere Ingenieur-Informatik |
| Umfang | 5 LP |
Ziel des Moduls
Simulationsmodelle bilden in vielen Bereichen des Ingenieurwesens wesentliche Werkzeuge für die Beurteilung von Wirkzusammenhängen und die Entwicklung von Verfahren und Produkten. Das Denken des Ingenieurs in Objekten in Verbindung mit einer objektorientierten Programmiersprache bilden einen natürlichen Zugang zur Erstellung und Implementierung von Simulationsmodellen. Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, für ingenieurtechnische und auch ökologische Problemstellungen geeignete Simulationsmethoden auszuwählen, entsprechende Computermodelle aufzubauen und Simulationen durchzuführen. Weiterhin lernen die Teilnehmer die im Prozess der Modellbildung durchgeführten Vereinfachungen und Unschärfen in den Modellparametern und Eingabedaten bei der Interpretation der Simulationsergebnisse einzuordnen. Der Aufbau von Vorlesung und Übung fördert das selbständige Erschließen von Lehrinhalten sowie die Fähigkeit zur Übertragung von Algorithmen und Modellansätzen auf konkrete ingenieurpraktische Fragestellungen. Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage, ihre Kenntnisse, Fähigkeiten und Fertigkeiten selbständig auf eine konkrete Aufgabenstellung anzuwenden, die Arbeitsschritte nachvollziehbar zu dokumentieren, Simulationsmodelle auf der Basis objektorientierter Konzepte zu implementieren, Simulationen zielgerichtet durchzuführen und deren Ergebnisse zu analysieren und zu interpretieren.
Inhalt des Moduls
- Systemtheoretische Grundbegriffe der Modellierung und Simulation
- Methodische Grundlagen der Modellbildung
- stetige und diskrete Simulationsmodelle
- Künstliche Neuronale Netze
- genetische Algorithmen
- Fuzzy Mengen, Logik und Arithmetik
- objektorientierte Umsetzung
- Anwendungen im Ingenieurwesen
Literatur
- Hartmut Bossel: Modellbildung und Simulation; Vieweg-Verlag
- R. Unbehauen: Systemtheorie 1+2; Oldenbourg Verlag
- G. Engeln-Müllges, F. Reutters: Formelsammlung zur Numerischen Mathematik, B.-I.-Wissenschaftsverlag
- M. Gerhardt, H. Schuster: Das digitale Universum; Vieweg-Verlag
- G. Böhme: Fuzzy-Logik; Springer-Verlag
- K. Michels, F. Klawonn, R.Kruse, A. Nürnberger: Fuzzy-Regelung; Springer-Verlag
- A. Zell: Simulation Neuronaler Netze; Addison-Wesley
