Maschinenbau

mit den vier Schwerpunkten: Virtual Engineering, Entwicklung und Konstruktion, Produktion und Management sowie Werkstofftechnik

Modulhandbuch

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Mathematische Anwendungen

Empfohlene Vorkenntnisse
  • Informationstechnische Grundkenntnisse von der Schule
  • Mathematik I und II
  • allgemeiner Umgang mit einem PC unter Windows
  • Besuch der Vorlesung Grundlagen der Datenverarbeitung parallel zur Laborveranstaltung
Lehrform Vorlesung/Labor
Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden können

  • die Funktionen von Rechnersystemen grundlegend verstehen
  • die Darstellung von Daten im Rechner verstehen und interpretieren
  • in einfacher Form mit Objekten umgehen
  • mathematische Probleme einer algoritmischen Bearbeitung zugänglich machen
  • einfache Abläufe struktruiert programmieren
  • ein gängiges Programmiersystem (LabVIEW) einsetzen
Dauer 1
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 60
Selbststudium / Gruppenarbeit: 60
Workload 120
ECTS 4.0
Leistungspunkte Noten

Klausurarbeit, 60 Min. und Labortest. Der Labortest wird mit 30 % gewichtet, die Klausur mit 70 %.

Modulverantwortlicher

Prof. Dr. rer. nat. Harald Wiedemann

Empf. Semester 3
Haeufigkeit jedes Semester
Verwendbarkeit

Bachelor MA, ME - Hauptstudium

Veranstaltungen

Grundlagen Datenverarbeitung / Computergestützte Mathematik Labor

Art Vorlesung/Labor
Nr. M+V802
SWS 4.0
Lerninhalt

Es werden Grundkenntnisse der Informatik und rechnergestützter mathematischer Berechnungsmethoden vermittelt und angewendet. Dabei wird soweit wie möglich eine moderne objektorientierte Sichtweise eingenommen.

  • Anwendungsbeispiele von maschinenbaulichen Programmsystemen und grundlegende Eigenschaften eines Rechnersystems und des Zahlenrechnens mit Programmen.
  • Programmierung von Rechnersystemen. Nachdem die allgemeinen Konzepte der graphischen Programmiersprache LabVIEW aufgezeigt wurden, werden die üblichen Grunddatentypen und deren Eigenschaften erläutert.
  • Kontrollstrukturen zur Steuerung des Programmflusses, Fallunterscheidungen, Schleifen und Rekursion
  • Felder, Vektoren, Matrizen ... als Datencontainer, lin. Gleichungssysteme
  • Ausgewählte Themen zur numerischen Behandlung von Nullstellen, Extrema, Differenziation, Integration oder Interpolation für Funktionen einer Variablen
  • Wahrscheinlichkeit, Verteilungsfktn. und angewandte Statistik
  • Datenspeicherung, Dateien (Text und binär), XML-Beschreibung
  • Fourierreihen und -transformation
  • gewöhnliche Differenzialgleichungen, Runge-Kutta-Verfahren

In der Laborveranstaltung wird das Programmieren anhand eines graphischen und teilweise objektorientierten Programmiersystems (LabVIEW) erlernt, das sich aufgrund seiner intuitiven Bedienung leicht erlernen lässt. Auf die Darstellung von Daten und die prozedurale Programmierung in strukturierter Form wird ebenso eingegangen wie auf die hinterlegten mathematischen Methoden. Im Verlauf des Labors werden Probleme der numerischen Mathematik (Algorithmik und Visualisierung) im Hinblick auf ihre Anwendung in der Mechanik programmiert.

Literatur
  • Dokumentation des Programmiersystems LabVIEW, National Instruments (NI, 2009)
  • Einführung in LabVIEW, Georgi W, Metin E (Hanser, München, 2006)
  • Numerische Mathematik, Knorrenschild M (Fachbuchverlag Leipzig, 2008)
  • Mathematische Formelsammlung: Für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Papula L (Vieweg, Wiesbaden, 2006)
  • Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Bd. 3, Papula L (Vieweg, Wiesbaden, 2008)
  • LabVIEW-Kurs: Grundlagen, Aufgaben, Lösungen, Reim, Kurt, (Vogel Verlag, 2015)
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