Forschungsprojekte für Forschungsmaster

Im Moment suchen wir Absolventen mit einem guten Bachelor Abschluss die Interesse haben als Projekt I, Projekt II und Masterarbeit eines der folgenden Themen zu bearbeiten.

 

Bei Interesse kontaktieren Sie bitte den angegebenen Dozenten.


ThemaBeschreibungProfessor
Aufbau, Test, Modellierung und Regelung eines Mehrlevel-UmrichtersEs soll ein 5-10 kW Mehrlevel-Umrichter im Labor für mechatronische und regenerative Energiesysteme aufgebaut und getestet werden. Im Anschluss sollen ein dynamisches Modell aufgestellt und eine modell-basierte Regelung entwickelt, im dSPACE-Realzeitsystem implementiert und validiert werden.Prof. Dr. C. M. Hackl
Entwicklung von GassensorenMitarbeit bei der Entwicklung von Metalloxid-Gassensoren in Zusammenarbeit mit TDK-Electronics.Prof. Dr. G. Feiertag
Batteriealterung und BetriebsstrategienDamit Batterie-elektrische Speicher wirtschaftlich rentabel arbeiten, muss die Lebensdauer der Speicher maximiert werden. Im Rahmen einer Kooperation mit Siemens sollen daher Mechanismen der „Alterung Batterie-elektrischer Speicher“ untersucht werden. Modelle lassen die wesentlichen Alterungsmechanismen verstehen, Messungen erlauben eine Parametrierung dieser Modelle. Auf Grundlage der Ergebnisse sollen Strategien zur Betriebsführung von Energieanlagen mit Batterie-elektrischen Speichern optimiert werden.Prof. Dr. H. Palm; Prof. Dr. O. Bohlen
Model-Based Systems Engineering (MBSE)Integration von Systemmodellen mit Projektmanagement-ModellenProf. Dr. C. Zuccaro
Projekt NuDataCampusErhebung hochaufgelöster Verbrauchermessdaten und LastgangsimulationProf. Dr. S. Schramm
Anwendung ML-Algorithmen zur Analyse komplexer Gebäudestrukturen
Lastgangsimulation mit hochaufgelösten Messdaten
Projekt UnABESAEntwicklung eines 20 kW DC-DC Wandler Prototypen für die stationäre Anbindung von Batteriespeichern aus ElektrofahrzeugenProf. Dr. S. Schramm
Entwicklung eines hoch dynamischen DC-DC Wandlers für die virtuelle Hilfsstromversorgung in elektrischen Fahrzeugen
Charakterisierung von neuen Halbleitern (SiC, GaN) mittels Virtueller Doppel-Puls Tests
Sensorbasierte Spurhaltung für das automatisierte FahrenEntwurf und Implementierung von innovativen Spurhalte- und Pfadplanungsfunktionen basierend auf optischen Sensorinformationen. Die Implementierung erfolgt auf einem eigenen Versuchsfahrzeug.Prof. Dr. A. Schöttl
Deep Learning Verfahren für Daten bildgebender Sensoren Analyse, Entwurf und Implementierung von innovativen Analysenetzen zur Interpretation von Daten bildgebender Sensoren (inkl. 2D, 3D (z. B. Punktwolken von Tiefenkameras) etc.) basierend auf Deep Learning Verfahren.Prof. Dr. A. Schöttl
Repräsentation und Implementierung von Assistenzaufgaben mit CobotsEntwurf und Implementierung von einfachen kooperierenden Assistenzaufgaben. Die Implementierung erfolgt auf einem eigenen Roboter sowie in Simulation. Reinforcement Learning Ansätze sind möglich aber nicht zwingend.Prof. Dr. A. Schöttl
Sensorbasierte Umfeldmodellierung für das automatisierte FahrenEntwurf und Implementierung von innovativen Umfeldmodellen basierend auf Bild- und Laserscaninformationen. Die Implementierung erfolgt auf einem eigenen Versuchsfahrzeug.Prof. Dr. A. Schöttl
Anlernen von Assistenzaufgaben mit CobotsEntwurf und Implementierung von innovativen Anlernfunktionen (durch "Vormachen") basierend auf Deep Learning und Reinforcement Learning Verfahren für einfache Assistenzaufgaben. Die Implementierung erfolgt auf einem eigenen Roboter sowie in Simulation.Prof. Dr. A. Schöttl
Deep Learning Verfahren für zeitabhängige DatenEntwurf und Implementierung von innovativen Analysenetzen zur Interpretation von zeitabhängigen Daten (z. B. akustische Daten, Videos) basierend auf Deep Learning Verfahren.Prof. Dr. A. Schöttl

Sie können auch gerne eigene Ideen einbringen. Diese sollten aber im Forschungsgebiet eines Professors unserer Fakultät liegen den Sie dann nur für Ihre Idee begeistern müssen.

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