Abschlussarbeiten des Jahres 2019
Die Masterarbeit bildet den krönenden Abschluss des Technomathematikstudiums. Mit ihr sollen die Studierenden zeigen, dass sie anwendungsrelevante Probleme aus den Ingenieur- und Naturwissenschaften mit wissenschaftlichen Methoden der Mathematik, insbesondere der mathematischen Modellierung sowie der numerischen Evaluation und Simulation, innerhalb einer vorgegebenen Frist selbstständig und erfolgreich bearbeiten können. Das Thema resultiert in der Regel aus dem Modellierungsseminar oder einer vorhergehenden Spezialveranstaltung und kann exemplarisch an Grenzgebiete der aktuellen Forschung heranführen. Zur Masterarbeit gehört, als letzte Studien- und Prüfungsleistung, ein abschließendes Kolloquium, das mit 10% in die Modulnote eingeht. Mit dem Kolloquium demonstrieren die Studierenden in der Art eines Konferenzvortrags, dass sie in begrenzter Zeit und unter Benutzung moderner Präsentationstechniken die wesentlichen Aspekte einer umfangreichen wissenschaftlichen Arbeit vorstellen können.In der Masterarbeit fließen sämtliche fachlichen und überfachlichen Qualifikationen, die die Studierenden im Laufe ihres Technomathematikstudiums erworben haben, zusammen. Sie nimmt das komplette letzte Semester in Anspruch und hat einen Umfang von 30 CP, dementsprechend geht die Note mit etwa einem Gewicht von 50% in die Berechnung der Gesamtnote ein.
Am Zentrum für Technomathematik werden sowohl Technomathematiker wie Mathematik-Studierende betreut. Das Spektrum der Abschlussarbeiten reicht dabei von stark anwendungsbezogenen Themen bis zu Arbeiten, deren Schwerpunkt eher auf der theoretischen Untersuchung praktischer Probleme liegt. In diesem Spektrum spiegeln sich die Anwendungs- und Forschungsprojekte des Zentrums wider, die Ausgangspunkt und Motivation der Abschlussarbeiten waren.
Der Masterstudiengang Technomathematik ist 2011 gestartet, entsprechend sind die ersten Masterarbeiten 2013 abgeschlossen worden.
Masterarbeiten (20)
- Norbert Maager (Mathematik)
- Object Detection on Radar Data using Deep Learning.
Betreuer: Dr. Matthias Knauer, Prof. Dr. Christof Büskens
in Kooperation mit Audi AG, Ingolstadt
17.12.2019 - David Stronzek-Pfeifer (Technomathematik)
- A space-time Nitsche extended finite element discretization for a parabolic problem involving a moving interface.
Betreuer: Prof. Dr. Alfred Schmidt
13.12.2019 - Matthias Otten (Technomathematik)
- Modellreduktion in der Datenbasierten Modellierung mittels k-facher Kreuzvalidierung.
Betreuer: Malin Lachmann, Prof. Dr. Christof Büskens
19.11.2019 - Martial Fouhang Achille Nkwamen (Technomathematik)
- Drei-Dimensionale Finite-Elemente-Methode zur Modellierung und Charakterisierung des LPAs und der Mehrphasenumwandlungen bei additiven Verfahren.
Betreuer: Dr. Andreas Luttmann, Prof. Dr. Alfred Schmidt
18.11.2019 - Barbara Stolarek (Mathematik)
- Untersuchung von Trajektorien mit modellprädiktiver Regelung am Beispiel der Mondlandung.
Betreuer: Dr. Matthias Knauer, Prof. Dr. Christof Büskens
15.10.2019 - Lennart Evers (Mathematik)
- Applying Deep Learning to Real Time, Simultaneous Detection and Recognition of Traffic Signs.
Betreuer: Dr. Matthias Knauer, Prof. Dr. Christof Büskens
24.09.2019 - Nils Stellmacher (Technomathematik)
- Netzausbauplanung mittels parametrischer Sensitvitätsanalyse.
Betreuer: Dr. Arne Berger, Prof. Dr. Christof Büskens, Dr. Matthias Knauer
27.05.2019 - Alina Pätzold (Technomathematik)
- Parameteridentifikation von Schiffsmodellen anhand von Schiffsmanövriermerkmalen.
Betreuer: Dr. Sylvain Roy, Dr. Matthias Knauer
21.05.2019 - Mathias Temmen (Technomathematik)
- Analyse der Stabilität und Steuerung eines 3DOF-Schiffskörpers.
Betreuer: Prof. Dr. Jens Rademacher, Miriam Steinherr Zazo
30.04.2019 - Marco Hamann (Technomathematik)
- Optimale Steuerung eines Stefan-Problems mit XFEM-Diskretisierung.
Betreuer: Prof. Dr. Alfred Schmidt
10.04.2019 - Dennis Zvegincev (Mathematik)
- Joint-Motion und Bildrekonstruktion für Magnetic Particle Imaging in 2D und 3D.
Betreuer: Dr. Tobias Kluth, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
06.03.2019 - Lukas Henneke (Technomathematik)
- Quantisierung mit geringer Auflösung für Kanäle mit Gedächtnis.
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
in Kooperation mit Arbeitsbereich Nachrichtentechnik, Uni Bremen
26.02.2019 - Dr. Johannes Leuschner (Technomathematik)
- Deep Learning in der Anwendung des Magnetic Particle Imaging.
Betreuer: Dr. Tobias Kluth, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
11.02.2019 - Samuel Kublenz (Technomathematik)
- Support Vector Machines und ihre Anwendung in der Materialforschung.
Betreuer: Dr. Iwona Piotrowska-Kurczewski
08.02.2019 - Tobias Witt (Technomathematik)
- Kombination von Support Vektor Regression und inversen Problemen anhand eines künstlichen Beispiels.
Betreuer: Dr. Iwona Piotrowska-Kurczewski
08.02.2019 - Caterina Wolbert (Mathematik)
- Entwicklung eines auf Umwandlungsmodellen basierenden Parameteridentifikationsproblems für Phasenumwandlungen während des LPAs.
Betreuer: Prof. Dr. Alfred Schmidt, Dr. Andreas Luttmann
01.02.2019 - Benjamin Wagner (Mathematik)
- Semi-supervised learning of convolutional neural networks by solving jigsaw puzzles.
Betreuer: Dr. Matthias Knauer, Prof. Dr. Christof Büskens
24.01.2019 - Luis Lüttgens (Mathematik)
- Optimal trajectory planning with motion primitives in autonomous maneuvering.
Betreuer: Dr. Sylvain Roy, Prof. Dr. Christof Büskens
24.01.2019 - Hannes Albers (Technomathematik)
- A parameter identification problem for particle magnetization models in the context of Magnetic Particle Imaging.
Betreuer: Dr. Tobias Kluth, Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß
23.01.2019 - Justus Altmeyer (Mathematik)
- Vergleich verschiedener numerischer Lösungsverfahren für Kontaktprobleme .
Betreuer: Prof. Dr. Andreas Rademacher
Die Masterarbeit wurde an der Technische Universität Dortmund geschrieben, 01.01.2019