Wahlbereichs-Profile - Simulation Technology - Universität Stuttgart

Bachelor „Simulation Technology“
Übersicht über den Wahlbereich 3.-6. Semester
Liste vorgeschlagener Profile
Stand: Juni 2013
Inhalt
1 Allgemeines ................................................................................................................................
3
1.1 Überblick ................................................................................................................................
3
1.2 Ablauf Profilwahl Bachelor ................................................................................................
4
1.3 Ausblick für den Master................................
................................................................................................
5
2 Biomechanik und Systembiologie ................................................................................................
6
3 Computational Fluid Dynamics ................................................................................................
8
4 Computational Mechanics ................................................................................................
....................................................... 10
5 Simulationsmethoden in Chemie und Physik ................................................................
.......................................................... 13
6 Simulationsmethoden in der Physik ................................................................................................
16
7 Technische Kybernetik ................................................................................................
............................................................. 18
8 Umweltsimulation ................................................................................................................................
20
9 Wissenschaftliches Rechnen ................................................................................................
23
10 Profile mit Schwerpunkt Informatik ................................................................................................
25
10.1 Überblick ................................................................................................................................
25
10.2 Modellbildung und Visualisierung ................................................................................................
27
10.3 Datenmanagement und Verteilte Systeme ................................................................
28
10.4 Technische Informatik ................................................................................................
29
1

1 Allgemeines
1.1 Überblick
Im 3. Semester gibt es einen Wahlpflichtbereich. Hier müssen zwei der drei Module „Einführung in die
Molekulare Quantenmechanik“, „Technische Mechanik III“ und „Algorithmen und Berechenbarkeit“
gewählt werden.
Im Wahlbereich ab dem 3. Semester können vorgegebene Profile gewählt werden oder auch Module frei
kombiniert werden. Hierbei können alle Module der ingenieur- und/oder naturwissenschaftlichen
Studiengänge der Universität Stuttgart gewählt werden, für die eine benotete Modulprüfung abzulegen ist.
Es ist auf jeden Fall darauf zu achten, in der Summe mindestens 42 LP zu erreichen. Die angegebene
Summe darf um maximal 6 LP überschritten werden.
Der Wahlbereich bietet die Möglichkeit, das Studium genau auf die eigenen Interessen auszurichten. Die
hier zusammengestellten Profile zeigen eine mögliche sinnvolle Zusammenstellung von Modulen und sollen
als Orientierungshilfe dienen. Empfehlenswert ist es, nicht nur Module des eigenen Schwerpunkts zu
wählen, sondern den Wahlbereich auch als Möglichkeit zu sehen, in andere Bereiche Einblick zu erhalten.
Bei Fragen wenden Sie sich einfach an die Ansprechpartner der Profile oder an die Studiengangskoordination.
Übersicht Studium BSc SimTech (PO 2013):
Semester 1 2 3 4 5 6
Mod.nr. WP Modulname LP LP LP LP LP LP
SIM 46810 Einführung in die Simulationstechnologie 1 4 2
46820 Einführung in die Simulationstechnologie 2 6
40640 SimTech-Seminar (BSc) 3
55730 Statistik und Optimierung für Sim.Wiss. 6
46860 Projektarbeit Simulation Technology 9
46840 Modellierung komplexer Systeme 6
25440 Propaedeuticum 6
80020 Bachelor-Arbeit 12
NW 39340 Grundlagen der Experimentalphysik I + II 9 6
46800 WP Einführung in die Molek. Quantenmech. 6
ING 14400 Technische Mechanik I 6
14410 Technische Mechanik II 6
14420 WP Technische Mechanik III 6
INF 46830 Grundlagen der Informatik (SimTech) 9
24090 Datenstrukturen und Algorithmen 6
11890 WP Algorithmen und Berechenbarkeit 6
MAT 11760 Analysis I 9
11770 Analysis II 9
46780 Fortgeschrittene Analysis für SimTech 1 9
46790 Fortgeschrittene Analysis für SimTech 2 6
46850 Numerische Lineare Algebra 3
SQ 31070 Wissenschaftstheorie 3
SQ aus dem Uni-Katalog 3
Wahl ( 42 LP )
Module aller ingenieur- und naturwiss.
Studiengänge 6 12 12 12
Anmerkung: Diese Broschüre hat informativen Charakter. Ausschlaggebend ist in jedem Falle die jeweils
gültige Prüfungsordnung.
3

1.2 Ablauf Profilwahl Bachelor
Überblick
Studierende müssen bis zum 15.10. (= Beginn 3. Semester) ein Vertiefungsprofil (Wahlbereich) gewählt
haben. Die Wahl geschieht mit einem Vordruck (siehe Webseite Studiengang), der vom Mentor oder vom
Ansprechpartner des Profils gegengezeichnet wird. Änderungen von Zweigwahl und Profilwahl müssen vom
Mentor oder vom Ansprechpartner des Profils gegengezeichnet werden.
Wichtig ist, dass die Summe der LP für den Wahlbereich mindestens 42 LP beträgt. Es dürfen nur Module
gewählt werden, für die eine benotete Modulprüfung durchgeführt wird.
• Der Profilplan muss bis zum 15.10. (= Beginn 3. Semester) festgelegt werden.
• Der Studierende füllt den Vordruck aus (entweder vorgeschlagene „fertige“ Profile oder eigene
Kombination von Modulen) und bespricht die Modulwahl mit dem Mentor bzw. den
Ansprechpartnern für das jeweilige Profil.
• Änderungen im Profilplan sind jederzeit möglich. Die Änderungen müssen mit dem Mentor bzw.
den Ansprechpartnern für das jeweilige Profil abgesprochen werden und von ihm gegengezeichnet
werden.
• Es können alle Module der ingenieur- und/oder naturwissenschaftlichen Studiengänge der
Universität Stuttgart gewählt werden. Es dürfen jedoch nur Module gewählt werden, für die eine
benotete Modulprüfung durchgeführt wird.
• Grundsätzlich umfasst dies auch Module aus den Master-Studiengängen. Diese Module sind im
Übersichtsplan zu kennzeichnen. Es sollte nicht mehr als ein Modul aus dem Master-Level gewählt
werden. Für diese Wahl ist eine schriftliche Begründung (formlos) bei der Studiengangskoordination
abzugeben.
• Es sollten nicht mehr als zwei Seminare im Wahlbereich gewählt werden.
• Einzelne Module sind nur änderbar, wenn noch keine Leistung erbracht wurde oder innerhalb der
Frist abgemeldet wurde.
• Sobald der Studierende in einem Modul / in einer Prüfung eine Note erhalten hat, bzw. bestanden
oder nicht bestanden hat, ist ein Wechsel nur noch mit der Genehmigung durch den
Prüfungsausschuss und nur in Ausnahmefällen möglich. Das gleiche gilt für genehmigte Rücktritte
oder auch im Krankheitsfall.
• Wenn ein Student eine Prüfung mitschreibt, die nicht im ausgefüllten Profilplan vorgesehen war,
bedarf es der Genehmigung durch den Prüfungsausschussvorsitzenden diese Änderung
nachträglich zu genehmigen.
• Änderungen im Übersichtsplan können durch Streichen/Hinzufügen durchgeführt werden.
Vorgehensweise
1. Student füllt Vordruck aus
2. Student Mentor/Profilansprechpartner: Mentor/ Profilansprechpartner zeichnet ab
3. Student Studiengangkoordination: Studiengangkoordination zeichnet ab
4. Student Prüfungsamt: Prüfungsamt zeichnet ab, nimmt Kopie zu den Akten, Original des
Vordrucks verbleibt beim Studenten
4

1.3 Ausblick für den Master
Für jedes vorgeschlagene Profil wird auch ein Ausblick gegeben, wie man die eingeschlagene Richtung dort
im Wahlbereich weiter verfolgen kann.
Die Makrostruktur des Masters Simulation Technology ist in der Abbildung unten dargestellt.
Im Wahlbereich vom 1. bis zum 3. Semester können je Semester Module im Umfang von 18 LP gewählt
werden. Hierbei können alle Module der ingenieur- und/oder naturwissenschaftlichen Master-
Studiengänge der Universität Stuttgart gewählt werden, für die eine benotete Modulprüfung abzulegen ist.
Bis zu maximal 24 LP können als Wahlmodule auch Module aus dem Wahlbereich des
Bachelorstudiengangs Simulation Technology gewählt werden. Es ist auf jeden Fall darauf zu achten, in der
Summe mindestens 54 LP zu erreichen. Die angegebene Summe darf um maximal 6 LP überschritten
werden.
Bei den vorgeschlagenen Profilen wird davon ausgegangen, dass der Master im Wintersemester begonnen
wird. Grundsätzlich ist ein Beginn im Sommersemester jedoch auch möglich.
Im Wahlbereich gibt es keine feste Unterteilung in Kern- und Ergänzungsmodule. Es sollte jedoch beachtet
werden, dass die Auswahl den Studierenden den eine breite und methodische Ausbildung ganz im Sinne des
Geistes des SRC SimTech ermöglicht. In dieser Broschüre sind Module, die eher einen ergänzenden
Charakter haben, entsprechend mit „E“ gekennzeichnet.
5

2 Biomechanik und Systembiologie
Module Modulnr. LP
3. Semester 6 (9)
Numerische Mathematik 1 11820 9
4. Semester 12 (15)
Numerische Mathematik 2 11850 9
Biomechanik der biologischen Bewegung 49010 6
5. Semester 12
Zellbiologische Grundlagen für die Systembiologie 37950 6
Höhere Mechanik I: Einführung in die Kontinuumsmechanik und in die 15830 6
Materialtheorie (oder im Master)
6. Semester 12
Statistische Lernmethoden und stochastische Regelung n.n. 6
Systemtheorie in der Systembiologie (Vorlesung) (neu) 6
Weitere Ansprechparter:
Jun.-Prof. Oliver Röhrle
Institut für Mechanik (Bauwesen), Lehrstuhl II,
Continuum Biomechanics and Mechanobiology
Pfaffenwaldring 5a
www.mechbau.uni-stuttgart.de/ls2/jrg/
Telefon: 685-66284
E-Mail: oliver.roehrle@simtech.uni-stuttgart.de
Prof. Bastian von Harrach
Institut für Mathematische Methoden in den
Ingenieurwissenschaften, Numerik und geometrische Modellierung,
Lehrstuhl für Optimierung und inverse Probleme
E-Mail: harrach@math.uni-stuttgart.de
Jun.-Prof. Nicole Radde
Institut für Systemtheorie und Regelungstechnik,
Systems Theory in Systems Biology
E-Mail: nicole.radde@ist.uni-stuttgart.de
Jun.-Prof. Syn Schmitt
Institut für Sport- und Bewegungswissenschaft
E-Mail: syn.schmitt@inspo.uni-stuttgart.de
Eine zentrale Vision von SimTech ist die Entwicklung eines gesundheitlichen Menschmodells, das
sogenannte „Overall Human Model“ (OHM). Ein Teilziel dieser Vision ist es zukünftig, zum Beispiel, mit Hilfe
von Simulationsmethoden individuell abgestimmte Gesundheitsfürsorge zu ermöglichen. Die Vision des
OHM richtet sich gleichermaßen an die mechanische Beanspruchung sowie an Umweltfaktoren, welche das
elektrochemische und biologische Gleichgewicht des menschlichen Körpers beeinflussen. Ferner sind diese
elektrochemischen, biologischen und mechanischen Faktoren gekoppelt und können daher wechselseitig
wirken.
Die Grundlagen für die Weiterentwicklung neuer Methoden und Anwendungen, die in das OHM einfließen
sollen, sind vielfältig. Sie reichen von fundierten Kenntnissen in der Mathematik, Physik, Chemie, (Bio-)
Mechanik, Numerik, Informatik und (System-)Biologie bis hin zu anwendungsbezogenem Spezialwissen aus
6

der Physiologie, Anatomie und Medizin. Das Profil „Biomechanik und Systembiologie“ versucht die
Grundlage für diese Bandbreite zu schaffen.
Die rechnergestützte Biomechanik beschäftigt sich mit Fragen wie, z.B., „Welche Kräfte wirken auf den
Körper? Wie viel Kraft ist nötig, um eine bestimmte Bewegung zu erzeugen? Welche Belastungen
resultierenden daraus? Welches Schadenspotential ist vorhanden?“ Unglücklicherweise können die
meisten physikalischen Größen, die notwendig sind, um diese Fragen zu beantworten, nicht direkt an
einem lebenden Organismus/Lebewesen gemessen werden. Mit der rechnergestützten Biomechanik
beabsichtigt man, diese Lücke mithilfe von Computermodellen zu schließen.
Um Effekte von kleineren Skalen, z.B. von Zellen mit einfließen zu lassen, ist es nötig die Komponenten
lebender Organismen zu bestimmen und deren Interaktionsmechanismen aufzuzeigen. Dabei war und ist
die klassische Biologie sehr erfolgreich. Für ein darüber hinausgehendes quantitatives und prognosefähiges
Verständnis ist nun ein Übergang zur Systembiologie erforderlich. Für diesen Übergang werden dynamische
mathematische Modelle für biologische Netzwerke dringend benötigt, die biologische Systeme auf einzelnen
Skalen beschreiben und über viele Skalen hinweg koppelt. Numerische Simulationen und rechnerische
Analysen dieser Modelle erfordern die Entwicklung neuer simulationstechnischer Methoden.
Weiterführung im Master-Studiengang
Module
Modulnr. LP
1. Semester Master 18
Kontinuumsbiomechanik 25130 6
Rechnerpraktikum zu Systemtheorie in der Systembiologie (neu) 6
Biorobotik (oder im 3. Semester) 47300 6
2. Semester Master 18
Nichtlineare finite Elemente 25180 6
E Selected Topics in the Theories of Plasticity and Viscoplasticity 16100 6
E Foundations of Single- and Multiphasic Materials COMMAS 6
E Bioinformatik und Biostatistik II 21190 6
3. Semester Master 18
Dynamik biologischer Systeme (oder im 1. Semester) 16720 6
Bioinformatik und Biostatistik I 12010 6
E Elemente der nichtlinearen Kontinuumsthermodynamik 16110 6
E Thermodynamik biochemischer Reaktionsnetzwerke n.n.
E Regelungstechnik für biologische Systeme n.n.
E Einführung in die Optimierung n.n.
E Modellierung mit COMSOL n.n.
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3 Computational Fluid Dynamics
Module Modulnr. LP
3. Semester 6
Technische Thermodynamik I + II, Teil A 11220 6
4. Semester 12 (15)
Technische Thermodynamik I + II, Teil B 11220 6
Fluidmechanik I 10660 6
Numerische Simulation, Teil A (Gewöhnliche Differenzialgleichungen) 21310 3
5. Semester 12 (9)
Fluidmechanik II 10840 6
Numerische Simulation, Teil B (Partielle Differenzialgleichungen) 21310 3
6. Semester 12
Numerische Methoden in der Fluidmechanik 15020 6
weitere Module 6
Weitere Ansprechparter:
Prof. Rainer Helmig
Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung,
Lehrstuhl für Hydromechanik und Hydrosystemmodellierung
Pfaffenwaldring 61
www.hydrosys.uni-stuttgart.de
Telefon: 685-64749
E-Mail: rainer.helmig@iws.uni-stuttgart.de
Prof. Claus-Dieter Munz
Institut für Aerodynamik und Gasdynamik
E-Mail: claus-dieter.munz@iag.uni-stuttgart.de
Prof. Christian Rohde
Institut für Angewandte Analysis und Numerische Simulation
E-Mail: christian.rohde@mathematik.uni-stuttgart.de
Prof. Bernhard Weigand
Institut für Thermodynamik der Luft- und Raumfahrt
E-Mail: bernhard.weigand@itlr.uni-stuttgart.de
Die technische Strömungsmechanik ist historisch die Ingenieurwissenschaft, die als erste intensiv die
numerische Simulation von Strömungsphänomenen eingesetzt hat. Grundlage sind hierbei mathematische
Modelle, die in der Regel aus partiellen Differentialgleichungen bestehen. Umgekehrt sind dadurch viele
neue Entwicklungen in der Angewandten Analysis und Numerischen Mathematik angestoßen worden. Aus
diesem interdisziplinären Ansatz heraus entstand der Bereich Computational Fluid Dynamics (CFD).
Heute werden CFD-Techniken standardmäßig in allen Entwurfsprozessen zur Reduktion von
Entwicklungskosten eingesetzt, angefangen von der Entwicklung von Verbrennungsmotoren über Windkraftanlagen,
bis hin zu Flugzeugen. In anderen Fällen wie bei der Konzeption neuer Raumfahrzeuge, der
Simulation von Strömungen kontaminierter Fluide im Untergrund oder der Dynamik des Blutes in Adern
gibt es überhaupt keine experimentelle Alternative zur Simulation.
Das Gebiet Computational Fluid Dynamics ist im Stuttgart Research Centre for Simulation Technology mit
Mitgliedern aus den Bereichen Bauingenieurwesen, Luft- und Raumfahrttechnik und Mathematik sehr gut
aufgestellt. Auf dieser Basis soll die Vertiefungsrichtung CFD im BSc Simulation Technology aufgebaut
werden.
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Grundlagen der Strömungsmechanik und Angewandten Mathematik im Bachelor
In der Vertiefungsrichtung CFD sind Veranstaltungen aus der Mathematik und der (technischen) Strömungsmechanik
zu belegen.
Weiterführung im Master-Studiengang
Module
Modulnr. LP
1. Semester Master 18
Numerische Methoden in der Fluidmechanik 15020 6
Einführung in die Numerik partieller Differenzialgleichungen 34910 6
E Thermodynamik der Gemische I 11320 6
E Analytische und numerische Methoden in der Luft- und Raumfahrt, Teil A 40010 3
2. Semester Master 18
1 Mathematische Methoden der Strömungsmechanik 44820 6
2 Ausbreitungs- und Transportprozesse in Strömungen 14980 6
3 Modellierung und Simulation von Strömungen I n.n. 3
3 Numerische Berechnung mehrphasiger Strömungen 18520 3
E Analytische und numerische Methoden in der Luft- und Raumfahrt, Teil B 40010 3
E Analytische Methoden für Wärme- und Stoffübertragungsprobleme n.n. 3
E Grenzschichtdynamik und -kontrolle 44500 3
E Digitale Strömungsvisualisierung 44240 6
3. Semester Master 18
1 Spezielle Aspekte der Numerik 34950 6
2 Mehrphasenmodellierung in porösen Medien 15040 6
3 Modellierung und Simulation von Strömungen II n.n. 3
E Modellierung verfahrenstechnischer Prozesse 15910 6
E Dicontinuous-Galerkin-Verfahren 44660 3
E Dimensionsanalyse n.n. 3
1,2,3: Jeweils ein Vorschlag von sinnvollen Kombinationen
Im Master-Studiengang kann eine Vertiefung wie folgt zusammengestellt werden:
Als Grundlagenfächer sind im 1. Semester die Module „Numerische Methoden in der Fluidmechanik“ und
„Einführung in die Numerik partieller Differenzialgleichungen“ zu belegen.
Im 2. und 3. Semester können dann aus drei Kernrichtungen zwei ausgewählte werden. Entweder
mathematisch orientierte Module „Mathematische Methoden der Strömungsmechanik“ (Sem. 2) und
„Spezielle Aspekte der Numerik“ (Sem. 3) oder Module der Hydrosystemmodellierung „Ausbreitungs- und
Transportprozesse in Strömungen“ (Sem. 2) und „Mehrphasenmodellierung in porösen Medien“ (Sem. 3)
oder Module der Strömungsmodellierung „Modellierung und Simulation von Strömungen I“ (Sem. 2),
„Numerische Berechnung mehrphasiger Strömungen“ (Sem. 2), „Modellierung und Simulation von
Strömungen II“ (Sem. 3).
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4 Computational Mechanics
Schwerpunkt Computational Continuum Mechanics (CCM)
Module
Modulnr. LP
3. Semester 6 (9)
Numerische Mathematik 1 11820 9
4. Semester 12 (15)
Numerische Mathematik 2 11850 9
a Technische Mechanik III/2: Kinematik, Kinetik und Schwingungen von 48670 3
Starrkörpern
b Technische Mechanik IV für Mathematiker 14920 6
c Baustatik, Teil A 34190 3
5. Semester 12
Höhere Mechanik I: Einführung in die Kontinuumsmechanik und in die 15830 6
Materialtheorie
a Maschinendynamik 16260 6
c Baustatik, Teil B 34190 6
6. Semester 12
Höhere Mechanik II: Numerische Methoden in der Mechanik 15840 6
Finite Elemente für Tragwerksberechnungen 10800 6
a, b, c: jeweils Alternativen
Schwerpunkt Computational Structural Dynamics (CSD)
Module
Modulnr. LP
3. Semester 9
Numerische Mathematik 1 11820 9
4. Semester 15
Numerische Mathematik 2 11850 9
a Technische Mechanik III/2: Kinematik, Kinetik und Schwingungen von 48670 3
Starrkörpern
b Technische Mechanik IV für Mathematiker 14920 6
c Baustatik, Teil A 34190 3
5. Semester 12
Computerorientierte Methoden für Kontinua und Flächentragwerke 24930 6
a Maschinendynamik 16260 6
c Baustatik, Teil B 34190 6
6. Semester 12
Finite Elemente für Tragwerksberechnungen 10800 6
Nichtlineare Schwingungen 33330 3
Engineering Materials I (COMMAS) 23850 3
a, b, c: jeweils Alternativen
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Weitere Ansprechpartner:
Prof. Manfred Bischoff
Institut für Baustatik und Baudynamik
Pfaffenwaldring 7
www.ibb.uni-stuttgart.de
Telefon: 685-66123
E-Mail: manfred.bischoff@ibb.uni-stuttgart.de
Prof. Peter Eberhard
Institut für Technische und Numerische Mechanik
E-Mail: peter.eberhard@itm.uni-stuttgart.de
Prof. Wolfgang Ehlers
Institut für Mechanik (Bauwesen)
E-Mail: wolfgang.ehlers@mechbau.uni-stuttgart.de
Prof. Christian Miehe
Institut für Mechanik (Bauwesen)
E-Mail: cm@mechbau.uni-stuttgart.de
Computational Mechanics (auf Deutsch als computerorientierte Mechanik oder numerische Mechanik
bezeichnet) ist eine wissenschaftliche Disziplin, zu der heute fast alle Universitäts-Institute beitragen, die
sich mit Mechanik bzw. Statik und Dynamik beschäftigen. Auch die Informatik und angewandte Mathematik
beschäftigen sich mit entsprechenden Modellen und Methoden (in der Informatik wird auch der Begriff
„wissenschaftliches Rechnen“ verwendet.). Definitionsgemäß handelt es sich um computerorientierte
Modelle, Methoden und Algorithmen zur Beschreibung und Lösung von Problemen der Mechanik.
Computational Mechanics hat sich neben Theorie und Experiment als „dritte Säule“ in Wissenschaft und
Praxis etabliert.
Im Rahmen des Studiengangs Simulation Technology konzentriert sich die Vertiefungsrichtung
Computational Mechanics (CM) auf Probleme der Kontinuumsmechanik und der Strukturmechanik,
einschließlich der Dynamik. Eine der wichtigsten Methoden innerhalb der CM ist die Finite-Elemente-
Methode, die auch in der Praxis längst etabliert ist. Typische Anwendungen findet man in allen
Ingenieurdisziplinen, dazu gehören beispielsweise die Crash- und Umformsimulation im Automobilbau und
die Berechnung und Bemessung von Flächentragwerken im Bauingenieurwesen oder auch Probleme der
Geomechanik, der Umweltmechanik und der Biomechanik.
An der Universität Stuttgart wird seit mehr als vierzig Jahren international beachtete Spitzenforschung im
Bereich Computational Mechanics betrieben; sie ist eines der wichtigsten Standbeine der Grundlagenforschung
in den Ingenieurwissenschaften und der angewandten Mathematik.
Grundlagen der Mechanik, der Strukturmechanik und der angewandten Mathematik im
Bachelor-Studiengang
In der Vertiefungsrichtung sind Veranstaltungen aus der Mathematik und der Technischen Mechanik zu
belegen. Die grundlegenden Kenntnisse in der Mechanik wurden bereits im 1. und 2. Semester mit
Technischer Mechanik I und II gelegt. Für die grundlegenden mathematischen Kenntnisse müssen des
Weiteren „Numerische Mathematik 1“ (Sem. 3) und „Numerische Mathematik 2“ (Sem. 4) belegt werden.
Die Übersichtstabelle am Anfang zeigt Module für zwei unterschiedliche Schwerpunkte, nämlich
• Computational Continuum Mechanics (CCM) und
• Computational Structural Dynamics (CSD).
Natürlich sind auch beliebige Kombinationen der beiden Richtungen denkbar.
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Weiterführung im Master-Studiengang
Schwerpunkt Computational Continuum Mechanics (CCM)
Module
Modulnr. LP
1. Semester Master 18
Elemente der Nichtlinearen Kontinuumsthermodynamik/
16110/ 6
Geometrische Methoden der Nichtlinearen Kontinuumsmechanik und
Kontinuumsthermodynamik
16150
Numerik und Programmentwicklung für Finite Elemente 25190 6
E Advanced Numerical Modelling for Conservation Laws in Fluid Mechanics E3-18 6
(COMMAS)
2. Semester Master 18
Einführung in die Kontinuumsmechanik von Mehrphasenmaterialien/
16120/ 6
Theoretische und Computerorientierte Materialtheorie
16180
Engineering Materials I (COMMAS) 23850 3
Nichtlineare Schwingungen 33330 3
E Computational Fracture Mechanics n.n. 6
E Selected Topics in the Theories of Plasticity and Viscoplasticity 16100 6
3. Semester Master 18
Coupled Methods and Solution Strategies 6
a Kontinuumsbiomechanik 25130 6
b Micromechanics of Smart and Multifunctional Materials 16160 6
a, b: Alternativen
Schwerpunkt Computational Structural Dynamics (CSD)
Module
Modulnr. LP
1. Semester Master 18
Baustatik 34190 9
a Fahrzeugdynamik 30030 3
b Optimization of Mechanical Systems 30060 3
E Höhere Mechanik I: Einführung in die Kontinuumsmechanik und in die 15830 6
Materialtheorie
2. Semester Master 18
Baustatik und Baudynamik I 25150 6
Nichtlineare Finite Elemente 25180 6
E Flexible Mehrkörpersysteme 30040 6
3. Semester Master 18
Baustatik und Baudynamik II 25160 6
Numerik und Programmentwicklung für Finite Elemente 25190 6
E Fuzzy-Methoden 33360 6
a, b: Alternativen
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5 Simulationsmethoden in Chemie und Physik
Module Modulnr. LP
3. Semester 6
Computergrundlagen 39320 6
4. Semester 12
Physik auf dem Computer 40220 6
Computational Chemistry 17710 6
5. Semester 12
Molekularsimulation 26410 6
Computational Biochemistry 35810 6
6. Semester 12
Theoretische Physik für Lehramt II: Elektrodynamik und Thermodynamik 27700 9
Molekulare Thermodynamik 28480 3
Weitere Ansprechpartner:
Prof. Hans-Joachim Werner
Institut für Theoretische Chemie
Pfaffenwaldring 55
www.theochem.uni-stuttgart.de
Telefon: 685-64401
E-Mail: hans-joachim.werner@theochem.uni-stuttgart.de
Jun.-Prof. Axel Arnold
Institut für Computerphysik
E-Mail: axel.arnold@icp.uni-stuttgart.de
Prof. Joachim Groß
Institut für Technische Thermodynamik und Thermische
Verfahrenstechnik
E-Mail: joachim.gross@itt.uni-stuttgart.de
Prof. Christian Holm
Institut für Computerphysik
E-Mail: christian.holm@icp.uni-stuttgart.de
Simulationsmethoden werden heutzutage standardmäßig in den Naturwissenschaften eingesetzt, um
komplexe Probleme zu lösen, die analytisch nicht mehr zugänglich sind. Häufig werden Simulationsmethoden
auch benötigt, um moderne Experimente analysieren und interpretieren zu können. Simulationsmethoden
spielen daher sowohl in der Chemie, der Biologie, der Physik, wie auch immer mehr in der
Verfahrenstechnik eine zunehmend wichtige Rolle.
In der Physik werden mit Hilfe von Simulationen Systeme wie Flüssigkeiten, viskoelastischen Materialien
wie Gummi, Polymere, Kolloide, biologische Materialien wie Zellmembranen oder DNA-Moleküle,
Halbleiter und Metalle untersucht, aber auch die Bewegungen ganzer Galaxien werden simuliert, um die
Gültigkeit von astrophysikalischen Modellen zu untersuchen. Eine große Rolle spielen hierbei die Molekulardynamik-Simulationen,
bei denen die klassischen Newton’schen Bewegungsgleichungen diskretisiert
gelöst werden, oder Monte Carlo Methoden, bei denen ein hochdimensionaler Raum, wie zum Beispiel die
Zustandssumme eines physikalischen Systems, approximativ berechnet werden können.
Für SimTech-Studierende, die an der Physik interessiert sind, gibt es jeweils in den Semesterferien ein
Treffen mit den anderen Interessierten am Institut für Computerphysik, bei der die zahlreichen,
individuellen Möglichkeiten in der Physik besprochen werden. Wer an diesen Treffen teilnehmen möchte,
melde sich bitte per E-mail bei Olaf Lenz (olenz@icp.uni-stuttgart.de).
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Die Theoretische Chemie beschäftigt sich mit den Strukturen, Eigenschaften und Wechselwirkungen von
einzelnen Molekülen, die das makroskopische Verhalten chemischer Stoffe beeinflussen. Die Molekülstruktur
wird durch die Elektronenstruktur bestimmt. Da Elektronen sehr leichte Teilchen sind, müssen sie
quantenmechanisch behandelt werden. Die Molekülorbitaltheorie beschreibt auf der Basis der Quantenmechanik
die chemische Bindung und die elektronischen Zustände in Molekülen. Letztlich beruht die
gesamte Systematik der Chemie auf der Quantenmechanik. Auch zwischenmolekulare Wechselwirkungen
werden sehr stark von quantenmechanischen Effekten bestimmt.
In den „Computergrundlagen“ lernen die Studierenden, mit dem grundlegenden Werkzeugen umzugehen,
die für Computersimulationen in den Naturwissenschaften benötigt werden, wie beispielsweise Unix-
Betriebssysteme, die im Umfeld des Hochleistungsrechnens eine zentrale Rolle spielen, desweiteren
Werkzeuge zum Plotten von Daten und Funktionen oder zum wissenschaftlichen Textsatz, sowie auch die
Programmiersprache Python.
Darauf aufbauend gibt das Modul „Physik auf dem Computer“ eine Einführung in die Grundlagen der
numerischen Mathematik, die das mathematische Fundament für alle Simulationsmethoden in Physik und
Chemie bildet.
Im Modul „Computational Chemistry“ werden die wichtigsten Methoden der Quantenchemie vorgestellt.
Es werden zunächst wichtige quantenmechanische Methoden zur Berechnung der Elektronenstruktur
vorgestellt, z.B. Hartree-Fock Theorie, Dichtefunktionaltheorie, Møller-Plesse Störungstheorie und Coupled-
Cluster Theorie. Im Rahmen eines Computer-Praktikums werden diese Methoden exemplarisch zur
Berechnung verschiedenster Moleküleigenschaften und intermolekularer Wechselwirkungen eingesetzt.
Dabei lernen die Studierenden mit einem umfangreichen Programmpaket umzugehen und makroskopisch
messbare Eigenschaften wie z.B. Molekülspektren, thermodynamische Eigenschaften (z.B. Reaktionsenthalpien)
oder Reaktionsgeschwindigkeiten zu berechnen. Abschließend werden auch
quantenmechanisch- klassische Hybridverfahren für molekulardynamische Simulationen von z.B. Enzymreaktionen
vorgestellt.
Die in den Naturwissenschaften am häufigsten verwendeten Simulationsmethoden sind die Molekulardynamik
und die Monte-Carlo-Methode. Beide Methoden werden im Modul „Simulationsmethoden in der
Physik für SimTech I“ ausgiebig eingeführt. Sie können zur Berechnung thermodynamischer Größen (z. B.
Druck, Dichte, chemisches Potential) und zur Simulation von Transporteigenschaften und
Phasengleichgewichten dienen.
Auf der Basis des Moduls „Computational Chemistry“ behandelt das Modul „Computational Biochemistry“
die Grundlagen zu Struktur und Eigenschaften von Proteinen sowie Methoden der bioinformatischen
Analyse, der Modellierung und der Simulation von Proteinen. Außerdem lernen die Studierenden
Anwendungen dieser Methoden im Bereich der industriellen, der pharmazeutischen und der Nano-
Biotechnologie kennen.
Das Modul „Theoretische Physik für Lehramt II: Elektrodynamik und Thermodynamik“ behandelt die
Grundlagen der Physik, die bei Simulationen eine Rolle spielt. Während sich die Elektrodynamik mit den
Eigenschaften und dem Verhalten elektrisch geladener Systeme befasst, ist die Thermodynamik zentral zum
Verständnis und zur Interpretation von molekularen und atomaren Simulationen.
Im Modul „Molekulare Thermodynamik“ werden Zustandsgrößen und thermische Zustandsgleichungen
vorgestellt. Störungstheorien werden eingeführt und angewandt, um die thermodynamischen
Eigenschaften von Reinstoffen und Mischungen zu berechnen. Auch stark nicht-ideale Systeme mit
polymeren oder Wasserstoffbrücken-bildenden Komponenten werden abgebildet. Die molekularen
Methoden werden illustriert, indem Grenzflächeneigenschaften mit Hilfe der Dichtefunktionaltheorie,
sowie Flüssigkristalle modelliert werden.
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Weiterführung im Master-Studiengang
Module Modulnr. LP
1. Semester Master 18
Physik der weichen und biologischen Materie für SimTech I n.n. 6
Molekulare Quantenmechanik n.n. 6
Einführung in die Materialwissenschaft I n.n. 6
2. Semester Master 18 (21)
Simulationsmethoden in der Physik für SimTech II n.n. 6
Gruppentheorie und Theoretische Molekülspektroskopie n.n. 6
Fortgeschrittene Simulationsmethoden in der Physik für SimTech n.n. 3
High Performance Computing 42420 6
3. Semester Master 18 (15)
ESPResSo Summer School n.n. 3
Advanced Methods of Quantum Chemistry n.n. 6
Computational Methods in Materials Science 35820 6
In der Chemie wird eine Vorlesung „Advanced Methods of Quantum Chemistry“ angeboten, in der
moderne State-of-the-Art Elektronenstrukturmethoden vorgestellt werden. Ergänzt wird dies durch
Vertiefungsvorlesungen zur molekularen Quantenmechanik, Gruppentheorie und Molekülspektroskopie.
Alle diese Vorlesungen sind auch Teil des Profils „Theory and Simulation in Chemistry“ im
Masterstudiengang Chemie.
Im Modul „Physik der weichen und biologischen Materie für SimTech“ werden die physikalischen
Grundlagen eines typischen Anwendungsgebietes von Computersimulationen in der Physik behandelt. Die
Module „Simulationsmethoden in der Physik für SimTech II“ sowie „Fortgeschrittene Simulationsmethoden
in der Physik für SimTech“ beschäftigen sich mit State-of-the-Art-Algorithmen zur Behandlung von
klassischen und quantenmechanischen Systemen in der Physik. In der einwöchigen „ESPResSo Summer
School“ in der Woche vor Beginn des Wintersemesters wird die Simulationssoftware ESPResSo im Detail
vorgestellt. Die Entwicklung effizienter Simulationsmethoden erfordert außerdem aktuelle
Programmiertechniken, die im Modul „High Performance Computing“ gelehrt werden.
Ergänzend können z.B. Vorlesungen aus dem Bereich der Materialwissenschaft belegt werden.
15

6 Simulationsmethoden in der Physik
Module
3. Semester
Computergrundlagen
4. Semester
Physik auf dem Computer
Theoretische Physik I: Mechanik
5. Semester
Theoretische Physik IV: Statistische Mechanik
Simulationsmethoden in der Physik für SimTech I
6. Semester
Simulationsmethoden in der Physik für SimTech II
Modulnr. LP
6
39320 6
12 (15)
40220 6
39380 9
12 (15)
39410 9
40520 6
12 (6)
38240 6
Weiterer Ansprechpartner:
Jun.-Prof. Axel Arnold
Institut für Computerphysik
Allmandring 3
www.icp.uni-stuttgart.de
Telefon: 685- 67609
E-Mail: axel.arnold@icp.uni-stuttgart.de
Dr. Olaf Lenz
Institut für Computerphysik
E-Mail: olaf.lenz@mathematik.uni-stuttgart.de
Einerseits werden Simulationsmethoden heutzutage standardmäßig in der Physik eingesetzt, um komplexe
Probleme zu lösen, die analytisch nicht mehr oder nur eingeschränkt zugänglich sind. Sie helfen also dabei,
die theoretische Forschung voranzubringen. Andererseits können Simulationen bisweilen Experimente sehr
genau reproduzieren, erlauben dabei aber meist genauere Einsicht in das System. So helfen sie auch,
moderne Experimente zu analysieren und zu interpretieren. Deswegen werden Simulationen von einigen
Wissenschaftlern noch als Teil der theoretischen Physik gesehen, von anderen aber als das dritte Standbein
der Physik, neben Theorie und Experiment. Unabhängig davon spielen Simulationsmethoden in der
gesamten Physik eine zunehmend wichtige Rolle.
Physikalische Systeme, die mit Hilfe von Computersimulationen untersucht werden, sind unter anderem
Flüssigkeiten, viskoelastische Materialien wie Gummi, Polymere, Kolloide, biologische Materialien wie Zellmembranen
oder DNA-Moleküle, Halbleiter, Metalle. Auch die Bewegungen ganzer Galaxien werden
simuliert, um die Gültigkeit von astrophysikalischen Modellen zu untersuchen.
In den „Computergrundlagen“ lernen die Studierenden, mit den grundlegenden Werkzeugen umzugehen,
die für Computersimulationen in
den Naturwissenschaften benötigt werden, wie beispielsweise Unix-
Betriebssysteme, die im Umfeld des Hochleistungsrechnens eine zentrale Rolle spielen, desweiteren
Werkzeuge zum Plotten von Daten und Funktionen oder zum wissenschaftlichen Textsatz, sowie auch die
Programmiersprache Python.
Darauf aufbauend gibt das Modul „Physik auf dem Computer“ eine Einführung in die Grundlagen der
numerischen Mathematik, die das mathematische Fundament für alle Simulationsmethoden in Physik und
Chemie bildet.
Parallel dazu bietet sich das Modul „Theoretische Physik I: Mechanik“ an, dass die theoretischen Grund-
lagen der klassischen Mechanik wie Lagrangeformalismus und Hamiltonfunktion behandelt. Diese sind
wesentlich für das Verständnis sowohl von Molekulardynamik wie auch der statistischen Mechanik. Daran
16

anschließen sollte sich dementsprechend das Modul „Theoretische Physik IV: Statistische Mechanik“, da
dieses letztlich die Grundlagen für die Monte-Carlo-Methoden beschreibt. Zudem beschreibt diese zentrale
Veranstaltung unser Verständnis davon, wie aus dem mikroskopischen Bild einzelner (simulierter) Atome
makroskopische Größen abgeleitet werden können. Trotz der Nummerierung als Teile I und IV können
diese Veranstaltungen direkt aufeinanderfolgend gehört werden, die Teile II und III mit Quantenmechanik
und Elektrodynamik sind nicht nötig, um der statistische Mechanik folgen zu können. Diese Teile werden
daher erst im Master nachgeholt (s. u.).
Mit diesen Grundlagen an der Hand können wir nun in die zentrale Veranstaltung einsteigen, die „Simulationsmethoden
in der Physik“. Diese besteht aus zwei Modulen und deckt die meisten der aktuellen
Simulationsmethoden, von Hartree-Fock-Theorie bis Molekulardynamik ab. In den Übungen lernen die
Teilnehmer, diese Methoden konkret zu implementieren und auf klassische Probleme anzuwenden.
Für SimTech-Studierende, die an der Physik interessiert sind, gibt es jeweils in den Semesterferien ein
Treffen mit den anderen Interessierten am Institut für Computerphysik, bei der die zahlreichen, individuellen
Möglichkeiten in der Physik besprochen werden. Wer an diesen Treffen teilnehmen möchte, melde
sich bitte per E-mail bei Olaf Lenz (olenz@icp.uni-stuttgart.de).
Weiterführung im Master-Studiengang
Module Modulnr. LP
1. Semester Master 18
Physik der weichen und biologischen Materie für SimTech I n.n. 6
ESPResSo Summer School n.n. 3
Theoretische Physik II: Quantenmechanik 39390 9
2. Semester Master 18 (21)
Physik der weichen und biologischen Materie für SimTech II n.n. 6
Theoretische Physik III: Elektrodynamik 39400 9
High Performance Computing 42420 6
3. Semester Master 18 (15)
Mathematische Methoden der Physik 27650 6
Physik der Flüssigkeiten für SimTech I n.n. 6
Fortgeschrittene Simulationsmethoden in der Physik für SimTech 35820 3
Wie in vielen Bereichen ist auch in der Physik die Simulationstechnologie so komplex, dass es unmöglich ist,
für jedes Problem ein eigenes, hinreichend effizientes Programm zu entwickeln. Stattdessen kommen
Programmpakete zum Einsatz. In der einwöchigen „ESPResSo Summer School“ in der Woche vor Beginn des
Wintersemesters wird die Open-Source-Simulationssoftware ESPResSo im Detail vorgestellt, die vor allem
am Institut für Computerphysik unserer Universität entwickelt wird.
Der Hauptanwendungsbereich von ESPResSo liegt in der Simulation weicher Materie, also Polymeren,
kolloidalen Suspensionen oder auch biologischer molekularer Systeme. Generell spielen Molekulardynamiksimulationen
bei Systemen aus Nano- und Biotechnologieforschung eine wichtige Rolle. Die physikalischen
Grundlagen dazu erklärt die beiden Module „Physik der weichen und biologischen Materie“ sowie das
Modul „Physik der Flüssigkeiten“.
Für die Weiterentwicklung von Algorithmen, etwa in der Masterarbeit, sind die physikalischen Grundlagen
der Wechselwirkungen und mathematische Verfahren wichtig, die speziell auf physikalische Fragestellungen
ausgerichtet sind. Diese vermitteln die Module „Theoretische Physik II: Quantenmechanik“,
„Theoretische Physik III: Elektrodynamik“ und „Mathematische Methoden der Physik“. Die effiziente
Programmierung erfordert außerdem aktuelle Programmiertechniken, die im Modul „High Performance
Computing“ gelehrt werden.
17

7 Technische Kybernetik
Module
Modulnr. LP
3. Semester 6
weitere Module 6
4. Semester 12 (15)
Systemdynamische Grundlagen der Regelungstechnik 38870 3
E Elektrische Signalverarbeitung (oder im 6. Semester) 12330 6
E Nonlinear Dynamics (oder im 6. Semester) 30100 6
E Statistical Learning Methods and Stochastic Control (oder im 6. Semester) 43910 6
5. Semester 12 (15)
Einführung in die Regelungstechnik (Teil A) 12040 3
E Maschinendynamik 16260 6
E Business Dynamics 16750 6
E Dynamik mechanischer Systeme 25120 6
E Echtzeitdatenverarbeitung 12350 6
6. Semester 12
Einführung in die Regelungstechnik (Teil B) 12040 3
Mehrgrößenregelung 38850 3
E Elektrische Signalverarbeitung 12330 6
E Nonlinear Dynamics 30100 6
E Dynamik ereignisdiskreter Systeme 33830 6
E Statistical Learning Methods and Stochastic Control 43910 6
E Stochastische Systeme 21780 6
Prof. Frank Allgöwer
Institut für Systemtheorie und Regelungstechnik
Pfaffenwaldring 9
www.ist.uni-stuttgart.de
Telefon: 685-67735
E-Mail: frank.allgower@ist.uni-stuttgart.de
Die Technische Kybernetik ist eine Ingenieurwissenschaft mit starkem mathematischen Bezug, die sich in
ihrem Kern mit Systemtheorie und Regelungstechnik befasst. Durch ihre interdisziplinäre Ausrichtung bietet
die Kybernetik Konzepte zur Lösung eines breiten Spektrums technischer Problemstellungen.
Simulationstechnik ist dabei ein integraler Bestandteil von Systemtheorie und Regelungstechnik.
Systemtheoretische Methoden erlauben nicht nur die Analyse der in der Simulationstechnik betrachteten
Systeme, sondern betrachten auch die aktive Beeinflussung dieser Systeme durch Regelungstechnik.
Die in der Vertiefungsrichtung Technische Kybernetik vermittelten Kenntnisse eröffnen Studierenden des
Studiengangs Simulation Technology hervorragende Berufsmöglichkeiten im Ingenieurbereich. Mögliche
Berufsbilder sind in nahezu allen Industriezweigen zu finden, so bieten z.B. im Maschinenbau, in der
Automobilbranche, in der Luft- und Raumfahrttechnik, im Bereich der chemischen Industrie sowie in der
Biotechnologie viele Unternehmen zahlreiche Beschäftigungsmöglichkeiten. Weiterhin gibt es auf diesem
Gebiet innerhalb des Stuttgart Research Centres Simulation Technology umfassende und international
ausgerichtete Forschungsaktivitäten, so dass Forschungsarbeiten und speziell Promotionen möglich sind.
18

Grundlagen im Bachelor
Die folgenden Basismodule vermitteln die grundlegenden Kenntnisse der System- und Regelungstheorie:
„Systemdynamische Grundlagen der Regelungstechnik“ (Sem. 4), „Einführung in die Regelungstechnik“
(Sem. 5+6) und „Mehrgrößenregelung“ (Sem. 6).
Aus Ergänzungsmodulen kann die Vertiefungsrichtung zur Erlangung vertiefter Kenntnisse der
Systemanalyse und Modellierung technischer Systeme ergänzt werden. Hierzu gehören die folgenden
Module: „Elektrische Signalverarbeitung“ (Sem. 4 oder 6, 6 LP), „Maschinendynamik“ (Sem. 5, 6 LP),
„Business Dynamics“ (Sem. 5, 6 LP), „Dynamik mechanischer Systeme“ (Sem. 5, 6 LP), „Echtzeitdatenverarbeitung“
(Sem. 5, 6 LP), „Nonlinear Dynamics“ (Sem. 6, 6 LP), „Statistical Learning Methods and
Stochastic Control“ (Sem. 4 oder 6, 6 LP), „Dynamik ereignisdiskreter Systeme“ (Sem. 6, 6 LP) und
„Stochastische Systeme“ (Sem. 6, 6 LP).
Es ist eine Belegung von bis zu 48 LP aus dem Vertiefungsbereich Technische Kybernetik möglich, was der
gesamten Vertiefungsrichtung entspricht.
Weiterführung im Master-Studiengang
Module
Modulnr. LP
1. Semester Master 18
Konzepte der Regelungstechnik 18610 6
Projektarbeit Regelungstechnik (Teil A) 29930 1,5
E Robust Control (oder im 3. Semester) 18630 6
E Optimal Control (oder im 3. Semester) 18620 6
E Convex Optimization (oder im 3. Semester) 29940 6
E Linear Matrix Inequalities in Control (oder im 3. Semester) 35000 9
2. Semester Master 18
Projektarbeit Regelungstechnik (Teil B) 29930 1,5
E Nonlinear Control 18640 6
E Model Predictive Control 31720 6
E jährliche wechselnde Spezialvorlesungen 6
3. Semester Master 18
E Robust Control 18630 6
E Optimal Control 18620 6
E Convex Optimization 29940 6
E Linear Matrix Inequalities in Control 35000 9
E jährliche wechselnde Spezialvorlesungen 6
Auch auf Master-Niveau wird eine große Zahl von Spezialisierungsmodulen zum Bereich Technische
Kybernetik angeboten, welche die vertiefte Behandlung des Stoffes und das Heranführen an neue,
moderne Methoden der System- und Regelungstheorie erlauben.
Die grundlegenden Module sind hier „Konzepte der Regelungstechnik (Sem. 1, 6 LP) und „Projektarbeit
Regelungstechnik“ (WS+SS, 1,5+1,5 LP). Es kann ergänzend dazu aus einer Vielzahl von Modulen gewählt
werden.
Weiterhin werden jährlich wechselnde weitere Spezialvorlesungen wie „Analysis and Control of Multi-
Agent Systems“ oder Vorlesungen zum Bereich „Analyse und Regelung von Differential-algebraischen
Systeme“ angeboten.
19

8 Umweltsimulation
Module
Modulnr. LP
3. Semester 6
Technische Thermodynamik I + II, Teil A 11220 6
E Technische Akustik 37300 3
4. Semester 12
Technische Thermodynamik I + II, Teil B 11220 6
Fluidmechanik I 10660 6
5. Semester 12 (15)
Fluidmechanik II 10840 6
Biologie und Chemie für Bauingenieure 10910 6
Meteorologie 11190 3
6. Semester 12 (9)
Erfassen, Bewerten und Management von Umweltrisiken 15640 6
Chemistry of the Atmosphere 26060 3
Prof. Rainer Helmig
Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung,
Lehrstuhl für Hydromechanik und Hydrosystemmodellierung
Pfaffenwaldring 61
www.hydrosys.uni-stuttgart.de
Telefon: 685-64749
E-Mail: rainer.helmig@iws.uni-stuttgart.de
Weitere Ansprechpartner:
Jun.-Prof. Wolfgang Nowak
Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung,
Jungforschergruppe: Stochastische Modellierung von
Hydrosystemen
E-Mail: wolfgang.nowak@iws.uni-stuttgart.de
Prof. András Bárdossy
Institut für Wasser- und Umweltsystemmodellierung,
Lehrstuhl für Hydrologie und Geohydrologie
E-Mail: andras.bardossy@iws.uni-stuttgart.de
Die Umweltsimulation ist ein relativ neuer Einsatzbereich von Simulationstechnologie. Umweltsimulationen
haben meist große politische Relevanz und unmittelbare gesellschaftliche Verantwortung. Trotzdem leidet
sie unter vielen Simulationsanwendungen am meisten unter Vorhersageunsicherheiten. Sie umfasst vor
allem Strömungsmechanik in der Atmosphäre, in Gewässern und im Untergrund, sowie die den damit
einhergehenden Transport von (Schad-)Stoffen und Energie. Relevante Wechselwirkungen der Teilsysteme,
der transportierten Stoffe untereinander, Wechselwirkungen mit Ökosystemen und mit menschlicher
Nutzung bis hin zu Szenarienanalysen für zukünftige Gesellschaftsformen bauen darauf auf.
Die Bedeutung der Umweltsimulation liegt einerseits darin, die Auswirkungen menschlicher Aktivitäten auf
die Umwelt vorherzusagen und bereits während der Planung zu berücksichtigen. Prominente Beispiele sind
nukleare Endlagerung, der Treibhauseffekt, Flutgefahren durch Eingriffe in die Landschaft, Ausbreitung von
Abgasen, sowie Belastung von Ökosystemen. Andererseits gilt es, menschliche Aktivitäten auf mögliche
Umwelteinflüsse abzustimmen und robust zu gestalten, wie zum Beispiel Wind- und Schneelasten,
Klimawandel, Extremereignisse wie Tsunamis, Stürme, Fluten und Dürren, und die Nutzung regenerativer
Energiequellen wie Wind, Gezeiten und klassische Wasserkraft.
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Grundlagen der Umweltsimulation im Bachelor
In der Vertiefungsrichtung Umweltsimulation sind Veranstaltungen aus der Thermodynamik, der
Strömungsmechanik und den Umweltwissenschaften zu belegen. Wichtige Grundlagen der Thermodynamik
werden in „Technische Thermodynamik I + II“ (Sem. 3 & 4) vermittelt. Für die Ausbildung im Bereich
Strömungsmechanik sind die Module „Fluidmechanik I“ (Sem. 4) und „Fluidmechanik II“ (Sem. 5) zu
belegen. Erste naturwissenschaftliche und umweltwissenschaftliche Grundlagen werden in „Biologie und
Chemie für Bauingenieure“ (Sem. 5), „Meteorologie“ (Sem. 5) sowie „Chemistry of the Atmosphere“ (Sem.
6) gelegt. Unverzichtbare Denkweisen sowie Analysewerkzeuge werden in „Erfassung, Bewertung und
Management von Umweltrisiken“ (Sem. 6) vermittelt. In dem Modul „Technische Akustik“ (Sem. 3) können
drei weitere LP ergänzt werden. Bei Fortsetzung im Master-Studium wird empfohlen, dieses Modul im
Master zu belegen, falls im Bachelor nicht schon geschehen.
Weiterführung im Master-Studiengang
Module
Modulnr. LP
1. Semester Master 18
Numerische Methoden in der Fluidmechanik 15020 6
a Hydrologie 10870 6
b Geothermische Energienutzung (oder im 3. Sem.) 30510 3
b Meeresenergie (oder im 3. Sem.) 30750 3
b Strahlenschutz (oder im 3. Sem.) 30710 3
E Meteorologie (oder schon im Bachelor, oder im 3. Semester) 11190 3
E Technische Akustik (oder schon im Bachelor, oder im 3. Semester) 37300 3
E Einführung in die Numerik partieller Differentialgleichungen 34910 9
E Analytische Methoden für Wärme- und Stoffübertragungsprobleme
44050 3
(oder im 2. oder 3. Semester)
2. Semester Master 18
a Ausbreitungs- und Transportprozesse in Strömungen 14980 6
a Stochastische Modellierung und Geostatistik 15070 6
a Hydrologische Modellierung 15060 6
b Windenergie 1 – Grundlagen Windenergie 12420 6
b Solarthermie 30420 6
b Photovoltaik 1 11590 6
b Kraftwerksabfälle 36350 3
E Chemistry of the Atmosphere (oder schon im Bachelor) 26060 3
E Geschwindigkeitsgrenzschichten 44490 3
E Digitale Strömungsvisualisierung 44240 3
3. Semester Master 18
a Mehrphasenmodellierung in porösen Medien 15040 6
a Modellierung verfahrenstechnischer Prozesse 15910 6
b Windenergie 2 – Planung und Betrieb von Windparks 29150 6
b Photovoltaik 2 21930 6
E Hydraulische Strömungsmaschinen in der Wasserkraft 14100 6
E Wasserkraft und Wasserbau 12450 6
a,b: alternative Zweigrichtungen „Hydrosystemmodellierung“ (a) und „Energien“ (b)
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Im Master-Studiengang ist das Modul „Numerische Methoden in der Fluidmechanik (Sem. 1) zu belegen.
Davon abgesehen werden hier zwei verschiedene Zweigrichtungen (a: Hydrosystemmodellierung und b:
Energien) vorgeschlagen, die um naturwissenschaftliches, mathematisches oder rechtliches Zusatzwissen
ergänzt werden kann (E: vorgeschlagene Ergänzungsmodule).
Zweigrichtung „Hydrosystemmodellierung“ (a) mit Auswahl aus dem Vertiefungsangebot des Instituts für
Wasser- und Umweltsystemmodellierung , z.B.: „Hydrologie“ (Sem. 1), „Ausbreitungs- und
Transportprozesse in Strömungen“ (Sem. 2), „Stochastische Modellierung und Geostatistik“ (Sem. 2),
„Hydrologische Modellierung“ (Sem. 2) und „Mehrphasenmodellierung in porösen Medien“ (Sem. 3).
Zweigrichtung „Energien“ (b) mit Auswahl aus der gleichnamigen Vertiefungsrichtung des Master-
Studienganges Umweltschutztechnik, z.B.: „Geothermische Energienutzung“ (Sem. 1 oder 3),
„Meeresenergie“ (Sem. 1 oder 3), „Strahlenschutz“ (Sem. 1 oder 3), „Windenergie 1“ (Sem. 2),
„Solarthermie“ (Sem. 2), „Photovoltaik 1“ (Sem. 2), „Kraftwerksabfälle“ (Sem. 2), „Windenergie 2“ (Sem. 3)
oder „Photovoltaik 2“ (Sem. 3). Hier sind nicht alle Module zu belegen, sondern es kann eine individuelle
Wahl im Rahmen der vorgegeben Grenzen für die LP getroffen werden.
Aus den vorgeschlagenen Ergänzungsmodulen können im 1. und 2. Semester zur Ergänzung der im BSc
getroffenen Wahl die Module „Meteorologie“, „Technische Akustik“ sowie „Chemistry of the Atmosphere“
belegt werden. Darüber hinaus sind in der obigen Tabelle Beispiele für mögliche Module aus dem gesamten
Angebot der Universität Stuttgart aufgeführt, welche die beiden Zweigrichtungen je nach Belieben sinnvoll
und gut ergänzen sollen (bis zur vorgegebenen Grenze an LP).
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9 Wissenschaftliches Rechnen
Module Modulnr. LP
3. Semester 6 (9)
Numerische Mathematik 1 11820 9
4. Semester 12 (9)
Numerische Mathematik 2 11850 9
5. Semester 12 (15)
Partielle Differentialgleichungen 14740 9
Computergraphik 10060 6
6. Semester 12 (9)
Wahrscheinlichkeitstheorie 11850 9
Weiterer Ansprechpartner:
Prof. Christian Rohde
Institut für Angewandte Analysis und Numerische Simulation
Pfaffenwaldring 57
www.ians.uni-stuttgart.de
Telefon: 685-65525
E-Mail: christian.rohde@mathematik.uni-stuttgart.de
Prof. Kunibert Siebert
Institut für Angewandte Analysis und Numerische Simulation
E-Mail: kunibert.siebert@mathematik.uni-stuttgart.de
N.N. (Nf Harbrecht)
Institut für Angewandte Analysis und Numerische Simulation
E-Mail: N.N.
N.N. (Nf Schweitzer)
Institut für Parallele und Verteilte Systeme
E-Mail: N.N.
Die Vertiefungsrichtung versteht „Simulation Technology" als ein interdisziplinäres Fach zwischen
Mathematik und Informatik, wobei gleichzeitig eine hohe Affinität für Modellierungsprobleme in den
Natur- und Ingenieurwissenschaften existieren muss. Deshalb liegt der Schwerpunkt der Veranstaltung in
der Angewandten und Numerischen Mathematik und dem Wissenschaftlichen Rechnen in der Informatik.
Die Kernmodule werden ergänzt durch anwendungsbezogene Veranstaltungen.
23

Weiterführung im Master-Studiengang
Module
Modulnr. LP
1. Semester Master 18
Einführung in die Numerik partieller Differentialgleichungen 34910 9
Numerische Simulation 42460 6
E Technische Thermodynamik I + II, Teil A 11220 6
2. Semester Master 18
Weiterführende Numerik partieller Differentialgleichungen 34940 9
High Performance Computing 42420 6
E Fluidmechanik I 10660 6
E Technische Thermodynamik I + II, Teil B 11220 6
3. Semester Master 18
Modellbildung und Simulation 10120 6
E Spezielle Aspekte der Numerik 34950 6
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10 Profile mit Schwerpunkt Informatik
10.1 Überblick
Weitere Ansprechpartner:
Jun.-Prof. Dirk Pflüger
Institut für Parallele und Verteilte Systeme,
Abteilung Simulation großer Systeme
Universitätsstraße 38
www.ipvs.uni-stuttgart.de
Telefon: 685-88447
E-Mail: dirk.pflueger@ipvs.uni-stuttgart.de
Prof. Thomas Ertl
Institut für Visualisierung und Interaktive Systeme
E-Mail: thomas.ertl@vis.uni-stuttgart.de
Prof. Albrecht Schmidt
Institut für Visualisierung und Interaktive Systeme
E-Mail: albrecht.schmidt@vis.uni-stuttgart.de
Dr. Stefan Zimmer
Institut für Parallele und Verteilte Systeme
E-Mail: Stefan.Zimmer@ipvs.uni-stuttgart.de
Vor dem Hintergrund von numerischer Simulation als Zusammenspiel von Mathematik, Informatik und
Anwendungswissenschaft liegt in den hier vorgestellten Profilen das Augenmerk auf dem Beitrag der
Informatik zur Simulation, wie dem Entwurf effizienter Algorithmen, der Nutzung moderner
Computerhardware, der Handhabung großer Datenmengen und komplexer Softwaresysteme sowie der
Visualisierung.
Innovative Simulationen stellen uns dabei vor immer neue Herausforderungen, weil zunehmend komplexe
Modelle und Verfahren zum Einsatz kommen und die Menge der verarbeiteten Daten so groß ist, dass die
relevante Information schwer zu extrahieren ist. Zudem wird die Leitungssteigerung der Rechner auch
durch zunehmend komplizierte Organisation des Rechners erkauft, im Bereich des Hochleistungsrechnens
z.B. durch Parallelrechner, aber schon in unserem PC durch Mehrkern-Prozessoren, Speicherhierarchien
und Ausnutzen der Rechenleistung der Grafikkarte; die potentielle Leistung kann nur durch entsprechend
organisierte Programme abgerufen werden.
Faktoren wie diese führen dazu, dass die Methoden der Informatik zentraler Bestandteil der numerischen
Simulation sind: Während früher das Herstellen der Simulationssoftware oft als lästige Pflichtübung ohne
wissenschaftlichen Anspruch dominierte, sind für die Simulationen, die wir in Zukunft angehen wollen,
vielfältige Herausforderungen auf dem Gebiet der Informatik zu bewältigen.
Wir stellen hier drei Vorschläge für eine Vertiefung auf diesem Gebiet vor. Für die individuellen
Studienpläne lassen die Vorschläge viel Freiraum – da die Module relativ wenig Abhängigkeiten
untereinander haben, lassen sich die vorgestellten Profile leicht untereinander oder mit weiteren Modulen
aus Mathematik und Natur- und Ingenieurwissenschaften kombinieren; dies gilt insbesondere für die
Stellen, die in den Plänen schon als „Ergänzendes Modul“ gekennzeichnet sind. Vorschläge zum Füllen
dieser Slots sind am Ende dieses Abschnitts.
In den meisten hier gemachten Vorschlägen ist mit den „Numerischen und Stochastischen Grundlagen“
bzw. der „Numerischen Mathematik 1“ ein Modul mit 9 LP enthalten und ansonsten nur Module mit 6 LP,
so dass wir nicht auf 42, sondern auf 45 LP kommen – durch die Wahl von einem weiteren 9-LP-Modul
anstelle von zwei 6-LP-Modulen lässt sich das natürlich korrigieren.
25

Beispiele für ergänzende Module
• Fluidmechanik I (10660, 6 LP, Sommersemester)
• Technische Thermodynamik 1 (12320, 6 LP, Wintersemester)
• Bioinformatik und Biostatistik I (12010, 6 LP, Wintersemester)
und II (21190, 6 LP, Sommersemester)
• Programmierparadigmen (36100, 6 LP, Sommersemester)
• Algorithmik (10020, 6 LP, Wintersemester)
• Diskrete Optimierung (29410, 6 LP, Wintersemester)
Weiterführung im Master-Studiengang
Im Master-Studium lassen sich die oben genannten Profile verbreitern durch geeignete Veranstaltungen
aus den drei genannten Vorschlägen, z.B. „Visualisierung“, „Rechnernetze“ oder „Parallele Systeme“, und
vertiefen durch fortgeschrittene Veranstaltungen aus den Vertiefungslinien des Informatik-Masters, z.B.
folgenden:
• Aus der Vertiefungslinie „ Visualisierung und Interaktive Systeme“
o Bildsynthese (10040)
o Informationsvisualisierung (Neu)
o Visual Computing (29500)
o Geometrische Modellierung und Animation (29440)
o Computer Vision (29430)
o Correspondence Problems in Computer Vision (55640)
o Grundlagen der künstlichen Intelligenz (10110)
o Multimodale Interaktion für ubiquitäre Computer (55650 )
• Aus der Vertiefungslinie „Theoretische Informatik und Wissenschaftliches Rechnen“
o Algorithmische Geometrie (29550)
o Modellbildung und Simulation (10120)
o High Performance Computing (42420)
o Ausgewählte Kapitel des Wissenschaftlichen Rechnens (42480)
• Sowie Veranstaltungen aus anderen Vertiefungslinien, z.B.:
o Hardware Based Fault Tolerance (29610)
o Digitaler Systementwurf I (29590) und II (29600)
o Datenkompression (29580)
Im Ergänzungsbereich können insbesondere die natur- und ingenieurwissenschaftlichen Fächer, die im
Bachelor als „ergänzende Module“ gehört wurden, durch entsprechende fortgeschrittene Veranstaltungen
fortgeführt werden.
26

10.2 Modellbildung und Visualisierung
Module Modulnr. LP
3. Semester 6 (9)
a Numerische und Stochastische Grundlagen 10240 9
b Systemkonzepte und –programmierung 40090 6
4. Semester 12
* Mensch-Computer-Interaktion 10210 6
* Imaging Science 10170 6
* weiteres Modul 6
5. Semester 12
Computergraphik 10060 6
weiteres Modul 6
6. Semester 12
** Grundlagen des Wissenschaftlichen Rechnens 42410 6
** Visualisierung 11330 6
** weiteres Modul 6
a,b: alternativ
* bzw. **: jeweils zwei der drei Module sollen gewählt werden.
Abhängigkeiten: „Visualisierung“ setzt „Computergraphik“ voraus.
27

10.3 Datenmanagement und Verteilte Systeme
Module Modulnr. LP
3. Semester 6
Systemkonzepte und –programmierung 40090 6
4. Semester 12
Modellierung 10220 6
weiteres Modul 6
5. Semester 12 (15)
a Numerische Mathematik 1 11820 9
b Numerische und Stochastische Grundlagen 10240 9
* Datenbanken und Informationssysteme 10080 6
* Verteilte Systeme 39250 6
* weiteres Modul 6
6. Semester 12
** Architektur von Anwendungssystemen 10030 6
** Rechnernetze 39040 6
** weiteres Modul 6
a,b: alternativ
*: eins der drei Module soll gewählt werden.
**: zwei der drei Module sollen gewählt werden.
Abhängigkeiten: „Systemkonzepte und -programmierung“ wird von jedem der vier Module „Datenbanken
und Informationssysteme“, „Verteilte Systeme“, „Architektur von Anwendungssystemen“ und
„Rechnernetze“ vorausgesetzt. „Modellierung“ wird von „Datenbanken und Informationssystemen“
vorausgesetzt.
28

10.4 Technische Informatik
Module Modulnr. LP
3. Semester 6
Rechnerorganisation, Teil A 41930 6
4. Semester 12
Rechnerorganisation, Teil B 41930 6
weiteres Modul 6
5. Semester 12 (15)
a Numerische Mathematik 1 11820 9
b Numerische und Stochastische Grundlagen 10240 9
weiteres Modul 6
6. Semester 12
** Advanced Processor Architecture 10140 6
** Parallele Systeme 10250 6
** weiteres Modul 6
a,b: alternativ
**: zwei der drei Module sollen gewählt werden.
Abhängigkeiten: Die beiden Teile von „Rechnerorganisation“ werden von den Modulen „Advanced
Processor Architecture“ und „Parallele Systeme“ vorausgesetzt.
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