Modellierungsseminar des Jahres 2023/2024
Im Industriemathematikstudium (bzw. im Technomathematikstudium, wie der Studiengang zuvor genannt wurde) lernen die Studierenden, wie komplexe Probleme insbesondere aus Technik, Industrie, Ingenieur- und Naturwissenschaften mittels mathematischer Methoden bearbeitet und gelöst werden können.
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Zentral ist dabei das Modellierungsseminar (bzw. " Modelling Project", wie es im englischsprachigen Masterstudiengang heißt), in dem prototypisch für die Berufspraxis eines Industriemathematikers in der FuE-Abteilung eines Industrieunternehmens der Problemlösungsprozess schrittweise durchgeführt wird:
- Formulierung eines meist nicht in der Sprache der Mathematik gegebenen, technischen oder naturwissenschaftlichen Problems und Festlegung des mathematisch zu behandelnden Problemteils.
- Umsetzung des Problems in ein mathematisches Modell.
- Mathematische Analyse des Modells, Auswahl bzw. Entwicklung numerischer Methoden zu seiner Evaluation und Simulation, Verbesserungen des Modells.
- Berechnung konkreter Lösungen durch Benutzung gegebener oder selbstprogrammierter Software, Aufbereitung und Beschaffung dafür relevanter Daten.
- Rückübersetzung der Ergebnisse in die Sprache der Technik bzw. Naturwissenschaften.
- Darstellung und Vermittlung der Ergebnisse.
Dieses Modellierungsseminar läuft über ein Jahr im zweiten und dritten Semester des Masterstudiengangs (bzw. im sechsten und siebten Semester des Diplomstudiengangs, den es bis 2014 gab). Die Studierenden bearbeiten in Zweiergruppen im "Auftrag" eines Kooperationspartners aus der Industrie oder den Ingenieur- und Naturwissenschaften ein praxisrelevantes Problem, für das der Lösungsweg nicht vorgegeben ist. Diese Arbeit erfordert die Aneignung zusätzlicher, nicht notwendig mathematischer, Fachkenntnisse, die enge Kooperation in der Zweiergruppe, die interdisziplinäre Zusammenarbeit mit den Aufgabenstellern und die Präsentation der Ergebnisse im Vortrag, als ausführlicher Bericht sowie als Poster.
Das Modellierungsseminar ist für die Studierenden (und ihre Betreuer) eine große, arbeitsintensive Herausforderung, durch das sie sich aber vielfältige, fachliche und außerfachliche Kenntnisse erwerben. Der erfolgreiche Abschluss wirkt deshalb ausgesprochen motivierend, in Hinblick auf den Abschluss des Studiums wie die spätere Berufspraxis.
- Petr Shulpyakov, Fabian Schönfeld.
AG Optimierung und Optimale Steuerung
Automatic Tuning of Mass Spectrometers.
Bruker Daltonics GmbH.
- Felix Kranz, Tim Meyer.
AG Modellierung und Wissenschaftliches Rechnen
Inverse modeling of basal conditions of the East Antarctic Ice Sheet.
Alfred-Wegener-Institut für Polar- & Meeresforschung.
- Giulia Beuße.
AG Modellierung und Wissenschaftliches Rechnen
Modeling of Flat Cables.
SIKORA AG.
- Bennet Greve, Naglaa Ahmed.
AG Optimierung und Optimale Steuerung
Optimal Control of Container Terminal Operations.
DLR, Institut für den Schutz maritimer Infrastrukturen.
- Theresa Sauerland, Morten Weber.
AG Optimierung und Optimale Steuerung
Optimized screw distribution for robotic modular house construction.
KUKA AG, Assembly & Testing, Bremen.
- Simran Wadhwa, Arpit Paghadal.
AG Technomathematik
Physics-Informed Neural Networks (PINN) for Injection Moulding.
Robert Bosch GmbH, Hildesheim.