MASTER INTELLIGENTE UND NACHHALTIGE
FAHRZEUGTECHNOLOGIEN M. ENG.

1. Grundlagen der Wasserstofftechnologie
   • Physikalisch-chemische Eigenschaften
   • Bedeutung in der Energiewende
   • Sicherheitsaspekte bei der Produktion, Speicherung und Nutzung
     
     
2. Verfahren zur Wasserstoffherstellung
   • Elektrolyse (PEM, alkalische, Hochtemperatur-Elektrolyse)
   • Dampfreformierung von Erdgas
   • Pyrolyse und Biomassevergasung
   • Wasserstoffproduktion durch Photokatalyse und biologische Verfahren
     
     
3. Technische und wirtschaftliche Aspekte
   • Effizienz und Energiebedarf der verschiedenen Herstellungsverfahren
   • Kostenanalyse und Wirtschaftlichkeit von Wasserstofftechnologien
   • Infrastruktur und Transportmöglichkeiten (Pipeline, Speicherung, Tankstellen)
     
     
4. Nachhaltigkeit und Umweltaspekte
   • CO₂-Bilanz der verschiedenen Wasserstoffproduktionsmethoden
   • Grüner, blauer, grauer und türkiser Wasserstoff: Unterschiede und Potenziale
   • Wasserstoff als Energiespeicher für erneuerbare Energien
     
     
5. Regulatorische und gesellschaftliche Rahmenbedingungen
   • Nationale und internationale Wasserstoffstrategien
   • Förderprogramme und gesetzliche Vorgaben
   • Marktpotenziale und Herausforderungen für die Wasserstoffwirtschaft
     
     
6. Zukunftsperspektiven und Innovationen
   • Forschung und Entwicklung neuer Produktionsmethoden
   • Wasserstoff in der Sektorkopplung (Industrie, Verkehr, Stromspeicherung)
   • Visionen für eine globale Wasserstoffwirtschaft

1. Wasserstoffeigenschaften
   • Physikalische und chemische Eigenschaften von Wasserstoff
   • Vergleich mit anderen Gasen und Energieträgern
   • Thermodynamische und kinetische Aspekte
     
     
2. Speicherung und Transport von Wasserstoff
   • Aggregatzustände und deren Einfluss auf Lagerung
   • Methoden der Wasserstoffspeicherung (Druckgas, Flüssigwasserstoff, Metallhybrid, LOHC)
   • Herausforderungen beim Transport (Leitungen, Tanks, Kyrotechnik)
     
     
3. Wechselwirkungen mit Materialien
   • Wasserstoffversprödung und Materialermüdung
   • Diffusionsverhalten in Metallen und Kunststoffen
   • Korrisionsmechanismen und Schutzmaßnahmen
     
     
4. Sicherheits- und Umweltaspekte
   • Explosions- und Brandverhalten von Wasserstoff
   • Sicherheitskonzepte und gesetzliche Vorschriften
   • Umweltbilanz und Nachhaltigkeit der Wasserstoffnutzung

1. Nutzung von Wasserstoff

1.1 Brennstoffzellen und Systeme

1.2 Thermische Nutzung von Wasserstoff

1.3 Wasserstoffinfrastruktur in der mobilen Anwendung

1.4 Betankungsvorgänge

1.5 Wasserstoff als Ausgangsprodukt für Synthetische Kraftstoffe

2. Laborübung Wasserstofftechnologie

2.1 Brennstoffzelle

2.2 Betankung von Wasserstofffahrzeugen

1. Übersicht und Einführung in wirtschaftliche Aspekte von Wasserstoff als Energieträger
2. Wirtschaftliche Bewertung der Verfahren und Prozesse zur Erzeugung, Transport, Lagerung und Wandelung des Energieträgers Wasserstoff
3. Beschreibung der Wirtschaftlichkeit von Energiewandlern zur Nutzung von Wasserstoff als Energieträger in mobilen Anwendungen
4. Bilanzierung und Vergleich mittels Well-to-Wheel sowie Cradle-to-Grave-Methodik
5. Kalkulation und Wirtschaftlichkeitsanalyse nach TCO und LCC-Methodik

1. Elektrische Maschinen und Antriebe

1.1 Wichtige elektrische Maschinen für Traktionsantriebe

1.2 Grundlagen elektrischer Maschinen: Werkstoffe, Verlustmechanismen, Kühlung, Nutzfelder und Streuung

1.3 Entwurf mit Kenngrößen

1.4 Stationäres Betriebsverhalten von Drehfeldmaschinen am Wechselrichter

1.5 Drehfeldbildung und Drehstromwicklungen

2. Modellbasierte Regelung elektrischer Antriebe

2.1 Vorgehensmodell modellbasierte Softwareentwicklung

2.2 Entwurf von Reglerfunktionen für elektrische Antriebe

2.3 Modellierung und Simulation von Regelkreisen für elektrische Antriebssysteme in MATLAB/Simulink

2.4 Auto-Code-Generierung

2.5 Validierung und Verifikation der Antriebsregler

3. Labor Elektrische Maschinen und Antriebe

3.1 Aufbau von Prüffeldern für elektrifizierte Antriebe im KFZ

3.2 Prüfung eines elektrischen Traktionsantriebs für Elektro- oder Hybrid-Fahrzeug

3.3 Modellbildung und Simulation der Dynamik eines Antriebssystems; Entwurf und Modellbildung von Drehmomenten-, Drehzahl- und Positionsreglern

3.4 Auto-Code-Generierung und Inbetriebnahme der Regler auf Antriebssystem

1. Leistungselektronik und Steuergeräte / Sicherheitskonzepte

1.1 Standard Converter Topologien

• • Buck Converter
  • Boost Converter
  • Single Phase Half Bridge Converter
  • Single Phase Full Bridge Converter
  • Three Phase PWM Voltage Sourc Inverter
  • Pulse Width Modulation Methods

1.2 Sicherheitskonzepte der E-Mobilität

• • Gefahren des elektrischen Stroms
  • Elektrische Sicherheitstechnik
  • Sicherheitsregeln
  • Eigensichere Hochvoltsysteme
  • Ladekonzepte
  • Ausbildungs- und Qualifizierungsmaßnahmen

2. Labor Schaltungsmodellierung und -simulation

2.1 Simulation von Stromrichterschaltungen in Matlab/Simulink sowie deren Analyse

• • Dreiphasensysteme und deren Beschreibung mit Raumzeigern
  • Buck Converter
  • Boost Converter
  • Single Phase Half Bridge Converter
  • Single Phase Full Bridge Converter
  • Three Phase PWM Voltage Source Inverter
  • Pulse Width Modulation Methods
  • Stromregelung mit Hilfe leistungselektronischer Schaltungen

1. Elektrische Fahrzeugsysteme über Labor Komponenten

2. Systemdynamik und Test von Elektrofahrzeugen

1. Antriebsstrang und -systeme
2. Elektrifizierungsgrad und Ausprägung
3. Antriebs- und Getriebetopologien elektrifizierter Fahrzeuge
4. Analyse, Auslegung und Betriebsgrenzen von Hybridgetrieben
5. Fahrdynamik im elektrischen und hybridischen Betrieb
6. Rekuperationspotenzial und –Strategien Labor Antriebsstrang und -systeme
7. Besichtigung von Antriebsstrang- und Rollprüfstand
8. Installation und Inbetriebnahme von Messtechnik im Versuchsfahrzeug
9. Aufzeichnen einer Versuchsfahrt, Darstellung und Interpretation der Ergebnisse
10. Programmieren eines Drehzahl- und Drehmomentenrechners zur Interpretation der Ergebnisse

1. Sensoren
2. System on Chip
3. Embedded Systems
4. Cyber Physical Systems
5. Modellierung

1. Sensordatenfusion zeitvarianter und zeitinvarianter Größen

1.1 Datenfusion zeitinvarianter Größen

1.2 Zustandsraumbeschreibung zeitvarianter Größen

1.3 Klassisches und adaptives Kalman-Filter (ROSE-Filter)

1.4 Nichtlineare-Filter (Spezielle Gauß-Filter, Partikelfilter)

1.5 Erweitertes Kalman-Filter

2. SLAM: (Simultaneous) Localization and Mapping

2.1 Motivation Lokalisierung und Mapping für automatisiertes Fahren

2.2 Taxonomien

2.3 Problemstellung Feature based SLAM

2.4 SLAM und Kalman-Filter (z. B. EKF SLAM)

2.5 SLAM und Partikelfilter (z. B. FastSLAM)

2.6 Grid Mapping

1. Bahnkurvendefinition und Bahnfolgeregelung

1.1 Laborprojekt Mini-Auto-Drive

• Systemübersicht
• Softwarearchitektur

1.2 Robot Operating System (ROS)

• Funktionsmerkmale
• Installation
• Softwareentwicklung

1.3 Signale und Systeme

• Modellierung und Simulation dynamischer Systeme mit ROS, C++ oder MATLAB/Simulink

1.4 Fahrdynamikmodellierung und –simulation

• Längsdynamik- und Einspurmodelle
• Simulation in ROS, C++ oder MATLAB/Simulink

1.5 Geschwindigkeitsregelung

• frequenzkennlinienbasierter Reglerentwurf
• Entwicklung in ROS, C++ oder MATLAB/Simulink

1.6 Bahnkurvendefinition

• Frenetsche Formeln
• Kreisbögen, Geraden, Klothoiden
• kubische Splines
• Programmierung in ROS, C++ oder MATLAB/Simulink

1.7 Bahnfolgeregelung

• Führungssignalgenerierung
• Nichtlinearer Zustandsregler
• Nichtlineare Vorsteuerung
• Programmierung in ROS, C++ oder MATLAB/Simulink

2. Situationsanalyse und Navigation

2.1 Situationsanalyse

• Einordnung
• Verhaltenserkennung (Bayes, BNs, DL) und -prädiktion (kartenbasiert, ggf. Übersicht Fußgängerprädiktion)
• Bsp Erkennung Abbiegen

2.2 Navigation

• Einordnung
• Manövermanagement mit State Charts (Einführung Moore/Mealy, Bsp ACC, Harel Statecharts, Bsp KV)
• Grundlagen der Pfad- und Trajektorienplanung (Konfigurations- und Aktionsraum, Kollisionsprüfung, Zwangsbedingungen)
• Verfahren der Pfad- und Trajektorienplanung:

• • • Roadmap-basierte Planungsverfahren (Voronoi Diagramme)
    • Diskrete Suchverfahren (A*)
    • Beispiel Parken, Dubins
    • Monte-Carlo-Verfahren (RRT)
    • Potentialfelder
    • Verfahren der Optimal Steuerung

• Fahrzeugbewegungen
• Einfluss von Fahrwiderständen und Stabilitätskriterien
• Fahrdynamik-Simulationen
• Systemarchitekturen für autonomes Fahren
• Analyse von Fahrdynamikdaten und Algorithmenbewertung
• Optimierung der Energieeffizienz und Fahrkomfort durch intelligente Steuerung

1. Technologien und Werkstoffe für Hochleistungsakkumulatoren
2. Elektrochemische Energiewandlung und -speicherung
3. Anwendung moderner Lithium-Ionen-Batterien in der Fahrzeugtechnik
4. Simulation eines Batteriemoduls mittels Matlab-Simulink
5. Thermisches Management von Batteriesystemen
6. Umweltfreundliche Materialien und Herstellungsverfahren

1. Überblick über Batteriesysteme in Elektrofahrzeugen (z. B. Li-Ionen, Feststoffbatterien)
2. Fahrzeugintegration von Batterien und das Zusammenspiel mit anderen Systemen (z. B. Antriebsstrang, Ladeeinheit)
3. Sicherheitsrisiken: Überladung, Tiefentladung, thermisches Durchgehen
4. Schutzmechanismen und sicherheitsrelevante Funktionen (z. B. Übertemperaturschutz, Überspannungsschutz)
5. Mechanische Sicherheit (Crashsicherheit, Schutz vor externen Beschädigungen)
6. Brandschutztechnologien und Notfallmanagement (Brandschutzmaterialien, Kühlung)
7. Aufbau und Funktion eines Batteriemanagementsystems (BMS) in Elektrofahrzeugen
8. Fehlererkennung und -management im BMS
9. Kommunikation zwischen BMS und Fahrzeugsteuergeräten (CAN-Bus, FlexRay)
10. Diagnosealgorithmen und Fehlererkennung
11. Einfluss von Fahrzyklen und externen Faktoren auf den Batteriezustand
12. Lebensdauerprognosen und Alterungsmechanismen von Batterien
13. Nachhaltigkeitsaspekte und der Einfluss von Batterien auf die Gesamt-CO2-Bilanz von Elektrofahrzeugen
14. Wirtschaftliche und ökologische Herausforderungen im Batterie-Recycling

1. Brennstoffzellensysteme

1.1 Aufbau und Konstruktion des Brennstoffzellenstacks

1.2 Bauteile des Anodenpfads

1.3 Bauteile des Katodenpfads

1.4 Kühlung des Gesamtsystems

1.5 Leistungsverhalten des Gesamstsystems, Modellierung und Charakterisierung

2. Laborübung Brennstoffzellen

2.1 Aufbau von BZ-Stacks

2.2 Charakterisierung des BZ-Systems

1. Übersicht und Einführung in elektrochemische Energiespeicher
2. Nachhaltigkeit und Zukunftstrends für elektrochemische Speicher im Überblick
3. Grundkenntnisse in Elektrochemie (Anode, Kathode, Elektrolyt, Aufbau einer Zelle)
4. Thermodynamik und Kinetik für galvanische Elemente (Brennstoffzellen) 
5. Charakterisierung von Brennstoffzellen (Messtechnik: Stromdichte/Spannungskurven, Leistungsdichte)
6. Materialien für Brennstoffzellen (GdL, MEA) und Herstellungsverfahren
7. Verfahrenstechnik zu Brennstoffzellen in mobilen Anwendungen
8. Legislative Vorgaben bei der konstruktiven Gestaltung von Brennstoffzellen

1. Technologien und Werkstoffe für Hochleistungsakkumulatoren
2. Elektrochemische Energiewandlung und -speicherung
3. Anwendung moderner Lithium-Ionen-Batterien in der Fahrzeugtechnik
4. Simulation eines Batteriemoduls mittels Matlab-Simulink
5. Thermisches Management von Batteriesystemen
6. Umweltfreundliche Materialien und Herstellungsverfahren

1. Überblick über Batteriesysteme in Elektrofahrzeugen (z. B. Li-Ionen, Feststoffbatterien)
2. Fahrzeugintegration von Batterien und das Zusammenspiel mit anderen Systemen (z. B. Antriebsstrang, Ladeeinheit)
3. Sicherheitsrisiken: Überladung, Tiefentladung, thermisches Durchgehen
4. Schutzmechanismen und sicherheitsrelevante Funktionen (z. B. Übertemperaturschutz, Überspannungsschutz)
5. Mechanische Sicherheit (Crashsicherheit, Schutz vor externen Beschädigungen)
6. Brandschutztechnologien und Notfallmanagement (Brandschutzmaterialien, Kühlung)
7. Aufbau und Funktion eines Batteriemanagementsystems (BMS) in Elektrofahrzeugen
8. Fehlererkennung und -management im BMS
9. Kommunikation zwischen BMS und Fahrzeugsteuergeräten (CAN-Bus, FlexRay)
10. Diagnosealgorithmen und Fehlererkennung
11. Einfluss von Fahrzyklen und externen Faktoren auf den Batteriezustand
12. Lebensdauerprognosen und Alterungsmechanismen von Batterien
13. Nachhaltigkeitsaspekte und der Einfluss von Batterien auf die Gesamt-CO2-Bilanz von Elektrofahrzeugen
14. Wirtschaftliche und ökologische Herausforderungen im Batterie-Recycling

• Ladesysteme für Elektrofahrzeuge
• Ladeleistung und Ladezeit
• Unterschiedliche Ladeinfrastrukturen: öffentlich, privat, urbane und ländliche Gebiete
• Ladegeräte und -stationen: Funktion und Aufbau
• Integration von Ladesystemen in bestehende Stromnetze und Netzstabilität
• Fahrzeug-Ladeschnittstellen und Standardisierung
• Intelligentes Laden (Smart Charging) und Lastmanagement-Strategien
• Vehicle-to-Grid (V2G) und Grid-to-Vehicle (G2V) Technologien
• Integration von erneuerbaren Energiequellen in das Ladesystem (z.B. Solaranlagen, Windenergie)
• Nachhaltigkeit von Ladesystemen: Reduktion von CO₂-Emissionen, Nutzung von grüner Energie
• Entwicklung nachhaltiger Konzepte für die Ladeinfrastruktur unter Berücksichtigung der Umweltauswirkungen
• Verbesserung der Nutzererfahrung bei Ladevorgängen (Ladegeschwindigkeit, Zugänglichkeit)
• Entwicklung von Ladesystemen für verschiedene Nutzerbedürfnisse (privat, öffentlich, Schnellladung)
• Akzeptanzbarrieren und Lösungen zur Förderung der breiten Nutzung von Ladesystemen

• Grundlegende Prinzipien von Hochvoltsystemen in Elektrofahrzeugen
• Funktion und Zusammensetzung eines Hochvoltsystems: Batterie, Inverter, Motor, Ladeeinheit
• Sicherheitsvorkehrungen und Schutzmechanismen (z. B. Isolierung, Erdung, Notabschaltung)
• Umgang mit Hochvoltkomponenten und -systemen während der Fahrzeugwartung
• Integration von Hochvoltsystemen in die Fahrzeugarchitektur
• Einfluss auf Reichweite, Ladezeit und Performance des Fahrzeugs
• Herausforderungen bei der Skalierung und Integration neuer Technologien
• Konzepte zur Optimierung von Ladegeschwindigkeit und Energieeffizienz
• Verantwortung und Haftung im Umgang mit Hochvoltsystemen

• Grundprinzipien und Merkmale von Software Defined Vehicles (SDVs)
• Unterschiede zwischen traditionellen Fahrzeugarchitekturen und Software Defined Vehicles
• Bedeutung der Software- und Hardware-Vernetzung in modernen Fahrzeugen
• Architektur von SDVs
• Software in SDVs
• Integration von SDV-Technologien
• Sicherheit von SDVs
• Zukunftstrends und Innovationen

• Steuergeräte und Embedded Systems in Fahrzeugen
• Softwarearchitekturen in modernen Fahrzeugen (z. B. AUTOSAR, Adaptive Autosar)
• Softwareentwicklungsmethoden und -tools für die Automobilindustrie
• Entwicklungsumgebungen und Software-Plattformen für Fahrzeuge
• Fahrzeugdynamik, Steuerung und Fahrassistenzsysteme 
• Vernetzte Systeme und Infotainment-Software
• Fahrzeugkommunikation (V2X) und autonomes Fahren

1. Grundsätze der sicheren Software-Entwicklung, Vorgehensmodelle und Prozesse, einschlägige Normen und Standards
2. Sicherheitsanforderungen
3. Sicheres Design und Bedrohungsmodellierung, Architekturanalysen, Security Design Patterns
4. Sicherheitstests, Penetrationstests, Tools zum Testen
5. Sichere Einrichtung und sicherer Betrieb
6. Security Response: Umgang mit Schwachstellen, die durch andere entdeckt werden

1. Prof. Dr.-Ing. Nicolaj Stache:

1.1 Grundlagen des maschinellen Lernens, Überblick über klassische Verfahren, Begrifflichkeiten

1.2 Einführung in das Tooling für die Praxisphasen: Python, Jupyter Notebook, Python-Bibliotheken, Tensor-Flow

1.3 Praxisphase: klassische Verfahren des maschinellen Lernens

2. Prof. Dr. Oliver Wasenmüller:

2.1 Lineare Klassifikation

2.2 Optimierung

2.3 Neuronale Netzwerke

2.4 Rückpropagation

3. Prof. Dr.-Ing. Nicolaj Stache:

3.1 Vertiefung in das Tooling für die Praxisphasen: Numpy

3.2 Einführung in neuronale Netze, Inferenz, Training

3.3 Praxisphase: Neuronales Netz mit Numpy

3.4 Tiefe neuronale Netze

3.5 Praxisphase: Einführung in Tensorflow & Digit Recognition

3.6 Convolutional Neural Networks

3.7 Praxisphase: Verkehrszeichenklassifikation über Deep Learning

4. Prof. Dr. Oliver Wasenmüller:

4.1 Deep Learning Hardware & Software

4.2 Traning: Aktivierungsfunktionen, Datenvorverarbeitung, Gewichtsinitialisierung, Regularisierung, Lernrate, Batch Training, Hyperparamerer Optimierung

5. Prof. Dr.-Ing. Nicolaj Stache:

5.1 Bekannte Netzwerk-Architekturen

5.2 Praxisphase: Transfer-Learning

5.3 Fortgeschrittene Anwendungen (GAN, RNN)

5.4 Visualierungstechniken

5.5 Projektarbeitsbeschreibungen, lokale Tooling-Installation

6. Prof. Dr. Oliver Wasenmüller:

6.1 Detektion

6.2 Segmentierung

6.3 Praxisphase: Detektion und Segmentierung

6.4 Reinforcement Learning