Modellierungsseminar of the year 2013/2014
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.
- Christine Bathke, Wiebke Drop.
WG Optimization and Optimal Control
Fehlerkorrektur eines Industrieroboters im Testlabor TRON.
DLR, Institut für Raumfahrtsysteme, Bremen.
- Insa Poppen, Renke Schäfer.
WG Optimization and Optimal Control
Kapazitätsanalyse von führerlosen Transportfahrzeugen.
ArcelorMittal Bremen.
- Joshua Bendig, Vitali Gerlinski.
WG Optimization and Optimal Control
Simuliertes Star-Tracking für FACE.
DLR, Institut für Raumfahrtsysteme, Bremen.
- Dr. Arne Berger, Dr. Jens Behrmann.
WG Optimization and Optimal Control
Stoßwellensimulation für zerstörungsfreie Prüftechnik.
BIAS, Bremer Institut für Angewandte Strahltechnik.