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Biotechnik

Dozent/in

Dr.-Ing. Mohamed Hussein
Liam Pettigrew
Dipl.-Ing. Laura Fröba

Angaben

Vorlesung, Schein, 2 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 5, Evaluation, Unterrichtssprache Deutsch

Zeit und Ort:

  • Mi 14:15-18:00 Uhr, 1.84

Studienfächer / Studienrichtungen

WPF LSE-MA 123 (ECTS-Credits: )

Inhalt

*1. Einleitung*

- a. Allgemeines Konzept von SMA (Simulation, Modellierung und Analyse), ICA (Instrumentation, Control and Automation), ML (Machine Learning) in der Biotechnologie

*2. Modellierung I*

- a. Einführung in die Numerische Analyse und Grundlagen der Systemkinetik

*3. Modellierung II*

- a. Molekulare und Partikeldynamik auf verschiedenen Skalen

- b. Anwendung: Tissue Engineering

*4. Modellierung III*

- a. Prozessmodellierung von diskreten und kontinuierlichen Systemen mit Referenznetzen
- b. Anwendung: Brauerei

*5. Prozesssensorik*

- a. Skalen, Abdeckung, Netzwerke und Fehleranalyse

*6. Advanced Sensors*

- a. Optische, spektrale und Ultraschall-Sensoren

*7. Multivariate Analyse von Sensordaten*

- a. Regression und Klassifikation

*8. Steuerungs- und Regelungsstrategien*

- a. Grundlagen der Prozessführung und fortschrittlichere Steuerungs- und Regelungstechniken (z.B. Fuzzy Logic)

*9. Optimierung*

- a. Lineare und nichtlineare Programmierung von eingeschränkten und uneingeschränkten Problemen und Nutzung von Metaheuristik

*10. Künstliche Intelligenz*

- a. Einführung in künstliche neuronale Netze, reinforcement learning und deep learning für zukünftige Prozessführungsstrategien.

*11. Anwendungsbeispiel: Abwasseraufbereitung*

*12. Präsentationen der Studierenden*



*Übungen:*

Die Übungszeiten werden in den Vorlesungsblock am Mittwoch integriert.

Als Übungen halten die Studierenden einen Vortrag über ein vorgegebenes oder von Ihnen vorgeschlagenes Thema aus dem Bereich der Biotechnik (Schwerpunkt Modellierung).


Die Vorträge sollen etwa 20 min inkl. der anschließenden Diskussion dauern.

Zusätzliche Informationen

Erwartete Teilnehmerzahl: 15