Lehrveranstaltungen in der Fluidsystemtechnik

Das Institut bietet eine Vielzahl von unterschiedlichen Lehrveranstaltungen sowohl für Bachelor- als auch Masterstudierende unterschiedlicher Studiengänge an. Außerdem finden Sie hier aktuelle Ausschreibungen für Abschluss- und Projektarbeiten.

Aktuelle studentische Arbeiten

  • Datennachhaltigkeit durch semantische Webtechnologien herbeiführen

    Achieving sustainable research data using semantic web technologies

    16.11.2023

    Masterthesis, Bachelorthesis

    Obwohl täglich wissenschaftliche Daten produziert werden, ist deren Verfügbarkeit eine große Herausforderung, da diese Daten den Anforderungen bezüglich Auffindbarkeit, maschineller Verarbeitbarkeit, Struktur und Nachnutzbarkeit nur selten entsprechen. Semantische Webtechnologien und Standards erlauben es, relevante Daten durch Algorithmen zu finden und auf sie zuzugreifen sowie deren Verarbeitung in verschiedenen Diensten zu ermöglichen. Im Rahmen dieser Arbeit soll auf den Standard RO-Crates aufbauend ein Profil für Metadaten zur Beschreibung von Forschungsdaten modelliert und anhand vorhandener experimenteller Datensätze validiert werden.

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  • With Open Peer Review Towards FAIRness in Mechanical Engineering: Quality KPIs for a Scientific Journal

    30.10.2023

    Masterthesis

    Sharing research data and code is quickly becoming the new normal in the Engineering Sciences. However, creating a community around this subject and ensuring the quality of the results is still an ongoing challenge. We are looking for someone to create a set of quality KPIs to serve as the evaluation scheme for the open peer review process of a scientific journal focused on FAIR Data Management. You will work with an interdisciplinary team and gain knowledge regarding Research Data Management (RDM), which is a topic gaining a lot of attention currently. Moreover, you will gain insights into the publishing of scholarly research.

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  • Maschinelles Lernen zur Qualitätsregelung eines industriellen Prozesses

    Machine learning for quality control of an industrial process

    18.09.2023

    Masterthesis, Bachelorthesis

    Zur Regelung eines industriellen Prozesses soll untersucht werden, inwiefern das Prozessverhalten durch ein empirisches Modell, trainiert auf mehrjährigen Messdaten, abgebildet werden kann. Hierzu sollen verschiedene machine learning Ansätze recherchiert, implementiert und validiert werden. Neben der Vorhersagegenauigkeit ist die Interpretierbarkeit des Modells ein entscheidendes Kriterium.

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