Personendetails

1. Vorbemerkungen

- Arbeitsmaterial

- Tipps zum Zeichnen

2. Arten der Darstellung

- Maßgenauigkeit vs. Anschaulichkeit

- Abbildungsverfahren

3. Vom Baugrund zur Baugrube – Kotierte Projektion

- Grundaufgaben

- Böschungen

4. Grund-, Auf- und Seitenriss eines Gebäudes

- Zweitafelprojektion

- Grundaufgaben

- Umprojektion

5. Dachausmittlung

6. Anschauliche Bilder räumlicher Objekte

- Axonometrie

- Aufbauverfahren

- Einschneideverfahren

- Normale Axonometrie mittels Spurdreieck

7. Perspektive Bilder – Die Zentralprojektion

8. Schatten bei Parallelbeleuchtung

- Schatten in der Zweitafelprojektion

- Schatten in der Axonometrie

- Schatten in der Perspektive

Einführung in das Arbeiten mit Rhino3D am Beispiel von Kurven und Flächen

Parametrisches Zeichnen mit Grasshopper

Optimieren mit Galapagos

Die beschriebenen Lehrinhalte werden anhand der Beispiele aus dem Skriptum gemeinsam erarbeitet.

Vorlesung mit Beispielen

Endprüfung

Schriftliche Endprüfung als Rhino/Grasshopper Projekt.

1 Komplexe Zahlen

2 Matrizen

3 Lineare Gleichungssysteme

4 Vektoren und Vektorräume

5 Eigenwerte und Eigenvektoren

6 Lineare Dynamische Systeme

7 Differentialrechnung

8 Integralrechnung

Vorlesung mit zahlreichen Übungsbeispielen

Endprüfung

Endprüfung

1 Einführung

- Lösen von Differentialgleichungen

- Aufstellen von Differentialgleichungen: Radioaktiver Zerfall

2 Differentialgleichungen 1. Ordnung

- Wenn die Lösung bekannt ist

- Lösungskurven im Richtungsfeld

- Lösung der homogenen linearen DGL 1. Ordnung

- Lösung der inhomogenen linearen DGL 1. Ordnung

3 Differentialgleichungen 2. Ordnung

- Lösung der homogenen linearen DGL 2. Ordnung

- Lösung der inhomogenen linearen DGL 2. Ordnung

- Substitution

- Schwingungen

- Erzwungene Schwingungen und Resonanz

4 Gekoppelte Systeme von Differentialgleichungen

Vorlesung mit zahlreichen Übungsbeispielen

Endprüfung

Schriftliche Endprüfung

Von einem bautechnischen Modell ausgehend wird ein Betondruck hergestellt.

Vortrag + Übungen

Immanente Leistungsüberprüfung

Übungen

1. Vorbemerkungen

- Arbeitsmaterial

- Tipps zum Zeichnen

2. Arten der Darstellung

- Maßgenauigkeit vs. Anschaulichkeit

- Abbildungsverfahren

3. Vom Baugrund zur Baugrube – Kotierte Projektion

- Grundaufgaben

- Böschungen

4. Grund-, Auf- und Seitenriss eines Gebäudes

- Zweitafelprojektion

- Grundaufgaben

- Umprojektion

5. Dachausmittlung

6. Anschauliche Bilder räumlicher Objekte

- Axonometrie

- Aufbauverfahren

- Einschneideverfahren

- Normale Axonometrie mittels Spurdreieck

7. Perspektive Bilder – Die Zentralprojektion

8. Schatten bei Parallelbeleuchtung

- Schatten in der Zweitafelprojektion

- Schatten in der Axonometrie

- Schatten in der Perspektive

Einführung in das Arbeiten mit Rhino3D am Beispiel von Kurven und Flächen

Parametrisches Zeichnen mit Grasshopper

Optimieren mit Galapagos

Die beschriebenen Lehrinhalte werden anhand der Beispiele aus dem Skriptum gemeinsam erarbeitet.

Vorlesung mit Beispielen

Endprüfung

Schriftliche Endprüfung als Rhino/Grasshopper Projekt.

1 Komplexe Zahlen

2 Matrizen

3 Lineare Gleichungssysteme

4 Vektoren und Vektorräume

5 Eigenwerte und Eigenvektoren

6 Lineare Dynamische Systeme

7 Differentialrechnung

8 Integralrechnung

Vorlesung mit zahlreichen Übungsbeispielen

Endprüfung

Endprüfung

1 Einführung

- Lösen von Differentialgleichungen

- Aufstellen von Differentialgleichungen: Radioaktiver Zerfall

2 Differentialgleichungen 1. Ordnung

- Wenn die Lösung bekannt ist

- Lösungskurven im Richtungsfeld

- Lösung der homogenen linearen DGL 1. Ordnung

- Lösung der inhomogenen linearen DGL 1. Ordnung

3 Differentialgleichungen 2. Ordnung

- Lösung der homogenen linearen DGL 2. Ordnung

- Lösung der inhomogenen linearen DGL 2. Ordnung

- Substitution

- Schwingungen

- Erzwungene Schwingungen und Resonanz

4 Gekoppelte Systeme von Differentialgleichungen

Vorlesung mit zahlreichen Übungsbeispielen

Endprüfung

Schriftliche Endprüfung

Von einem bautechnischen Modell ausgehend wird ein Betondruck hergestellt.

Vortrag + Übungen

Immanente Leistungsüberprüfung

Übungen

1. Vorbemerkungen

- Arbeitsmaterial

- Tipps Zum Zeichnen

2. Arten Der Darstellung

- Maßgenauigkeit vs. Anschaulichkeit

- Abbildungsverfahren

3. Vom Baugrund zur Baugrube – Kotierte Projektion

- Grundaufgaben

- Böschungen

4. Grund-, Auf- und Seitenriss eines Gebäudes

- Zweitafelprojektion

- Grundaufgaben

- Umprojektion

5. Dachausmittlung

6. Anschauliche Bilder räumlicher Objekte

- Axonometrie

- Aufbauverfahren

- Einschneideverfahren

7. Perspektive Bilder – Die Zentralprojektion

Die beschriebenen Lehrinhalte werden anhand der Beispiele aus dem Skriptum gemeinsam erarbeitet.

Endprüfung

Die spezifische Beurteilungsmethode wird in der ersten Lehrveranstaltung festgelegt.

Einführung in das Arbeiten mit Rhino3D am Beispiel von Kurven und Flächen

Parametrisches Zeichnen mit Grasshopper

Optimieren mit Galapagos

Vorlesung mit Beispielen

Endprüfung

Die spezifische Beurteilungsmethode wird in der ersten Lehrveranstaltung festgelegt.

Sensoren und Aktoren in der Gebäudeautomatisierung

Genormte Bussysteme und Netze in der Gebäudeautomation

Zentrale und dezentrale Automatisierungssysteme

Zusammenhang zwischen Gebäudeautomation und technischem Gebäudemanagement (Feldebene, Automationsebene, Managementebene)

Komfort- und Energiemanagementfunktionen in der Raumautomation

Gebäudesicherheit und Gebäudeautomation

Klimatisierung und Behaglichkeitsfeld, Regelungen von Klimaanlagen, Einbindung von Lüftungsanlagen in die Gebäudeautomatisierung,

EIB/KNX Bussystem in dessen Hardware- sowie Software-Komponenten, Gebäudeautomation mit LON-BUS sowie BACnet anhand von Implementierungsbeispielen

Vorlesung/Wissensvermittlung (mit Skriptum)

Immanente Leistungsüberprüfung

LV-immanenter Prüfungscharakter

- Mengen und Intervalle

- Zahlenbereiche und komplexe Zahlen

- Betrags- und Potenzfunktionen

- Polynome, Gleichungen und Ungleichungen

- Funktionen und Umkehrfunktionen

- Matrizen und lineare Gleichungssysteme

- Vektoren

- Eigenwerte und Eigenvektoren

- Lineare dynamische Systeme

Kombination aus theorieorientiertem Vortrag, angeleiteten Rechenbeispielen und aktivem Problemlösen. Die Studierenden wenden mathematische Methoden selbstständig auf Aufgabenstellungen an und präsentieren ihre Lösungswege im Plenum.

Immanente Leistungsüberprüfung

Schriftliche Endprüfung

Einführung in die Gebäudeautomation und Gebäudesystemtechnik. Überblick, Aufbau und Funktionen von Gebäudeautomationssystemen und deren Anwendungsdomänen; Besprechung und Bewertung bestehender Systemtechniken: drahtgebunden und Funk-basierend.

Systemkomponenten und Installationsvorgänge; Zusammenspiel unterschiedlicher Systemkomponenten; Visualisierungsmöglichkeiten für die Gebäudeleittechnik.

Vorträge und Beispiele

Endprüfung

Beurteilung der Einzel- und Gruppenarbeitsaufgaben sowie der abschließenden Prüfung

1. Das Perzeptron

- Perzeptron

- Lernalgorithmus für das logische UND

- Das Problem mit dem logischen XOR

2. Vom Mehrschichtperzeptron zum Neuronalen Netz

- Kernkonzepte: Aktivierungsfunktionen, Kostenfunktionen und Gradientenabstieg

- Annäherung der Sinusfunktion mit einem Neuronalen Netzwerk

- Handgeschriebene Ziffernerkennung mit einem Mehrschicht-Perzeptron

3. Convolutional Neural Network (CNN)

- Handgeschriebene Ziffernerkennung mit einem CNN

- Binäre Klassifikation des Moons-Datensatzes mit einem CNN

- Anwendung eines CNNs für die Klassifizierung von Bildern von Werkzeug

4. Recurrent Neural Network (RNN)

- Einfaches Recurrent Neural Network

- Zeitreihen-Vorhersage mit einem RNN

5. Generative Adversarial Networks (GAN)

- Einfaches GAN

- Kreis oder Quadrat mit einem GAN generieren

6. Transformer

- Self-Attention-Mechanismus

- Nutzung vortrainierter Modelle (z. B. via Hugging Face)

Vortrag mit PowerPoint Folien. Die Studierenden erarbeiten und lösen Fallbeispiele aus der Industrie zu den jeweiligen Themen mit Python. Alle Beispiele (inklusive der Datensätze) und Lösungen (Python-Code und Grafiken) stehen über Moodle als Download zur Verfügung.

Immanente Leistungsüberprüfung

1. Grundlagen & Algorithmen

- ML-Prinzipien: Supervised vs. Unsupervised Learning im industriellen Kontext.

- Algorithmen: Funktionsweise von Decision Tree, Random Forest, kNN, SVM und PCA sowie kMeans

2. Implementierung & Praxis

- Modellauswahl: Kriterien für die Wahl des passenden Modells bei Produktionsproblemen.

- Python-Praxis: Umsetzung von ML-Pipelines und Prädiktionen mit Standard-Bibliotheken (z. B. `scikit-learn`).

3. Evaluierung & Trade-offs

- Modellvergleich: Kritische Analyse von Überanpassung (Overfitting) und Generalisierungsfähigkeit.

- Ressourcen: Bewertung des Rechenbedarfs für den produktiven Einsatz.

4. Projektkonzeption

- Eigenständige Problem-Identifikation

- Datenvorbereitung

- Training und Effizienzbewertung im Realeinsatz

Vortrag mit PowerPoint Folien. Die Studierenden erarbeiten und lösen Fallbeispiele aus der Industrie zu den jeweiligen Themen mit Python. Alle Beispiele (inklusive der Datensätze) und Lösungen (Python-Code und Grafiken) stehen über Moodle als Download zur Verfügung.

Immanente Leistungsüberprüfung