Modellierungsseminar des Jahres 2025/2026
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.
- Atiqa Batool, Mohd Suhail Khan.
AG Optimierung und Optimale Steuerung
Force Calculation for an Omniwheel Conveyer Table.
cellumation, Bremen.
- Azeem Syed, Edward Francis.
AG Technomathematik
Harmonic Feature Selection in Neural Networks.
Robert Bosch GmbH, Hildesheim.
- Handan Yildirim.
AG Inverse Probleme und Bildverarbeitung
Implementation of Physics-Informed Neural Network into Single Particle Model.
IAV, Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr, Gifhorn.
- Naim Shareq, Nadira Anjum, Pulak Kuri.
AG Inverse Probleme und Bildverarbeitung
Mathematical Modeling for Leak Localization in Industrial Vacuum Systems.
DLR, Institut für Systemleichtbau, Stade.
- Anjana Prasad, Ridita Deb.
AG Optimierung und Optimale Steuerung
Model Predictive Control Strategy for Modular Batteries.
DLR, Institut für Maritime Technologien und Antriebssysteme, Geesthacht.
- Selin Aktaş.
AG Technomathematik
Osteoporosis: Fracture Risk Assessment.
Dachverband Osteologie e.V., Essen.
- Brij Rajpopat, Vivek Bhesaniya.
AG Optimierung und Optimale Steuerung
Perfect Position: Optimized Component Placement for Custom Dron Manufacturing.
Finite Air GmbH, Bremen.
- Gimhani Jayarathna, Gimhani Kodikarage.
AG Optimierung und Optimale Steuerung
Process-near modelling of the width spread of a hot strip mill.
ArcelorMittal, Bremen.
- Hendrik Jesse, Mats Bosse.
AG Optimierung und Optimale Steuerung
Robot Reachability.
KUKA AG, Assembly & Testing, Bremen.