Am Fachgebiet für Control and Cyber-Physical Systems besteht fortlaufend die Möglichkeit, Bachelor- und Masterarbeiten zu interessanten Themen zu verfassen.
Die ausgeschriebenen Arbeiten können auch als Orientierung für mögliche Themen für Proseminare dienen. Sollten Sie Interesse an einer der ausgeschriebenen Arbeiten haben, melden Sie sich bitte direkt bei dem/der Betreuer*in.
Derzeit sind die folgenden Bachelor- und Masterarbeiten zu vergeben:
Abschlussarbeiten
Lithium-Ion Battery Lifetime Prediction
Advanced analysis of battery testing data and features for machine learning
16.01.2023
Bachelorarbeit, Masterarbeit
In dieser Arbeit sollen merkmalbasierte maschinelle Lernmethoden für die Vorhersage der Batterielebensdauer und die Leistungsfähigkeit verschiedener Merkmale untersucht werden.
Je nach Ihrem Hintergrund kann der Schwerpunkt dieser Arbeit eher im analytischen oder elektrochemischen Bereich oder des maschinellen Lernens liegen.
Betreuer/in: Joachim Schaeffer, M.Sc.
Masterarbeit
Im Rahmen dieser Arbeit soll der vorgeschlagene Ansatz implementiert, getestet und gegenüber Standardansätzen validiert werden. Die Implementierung soll Wiederverwendbarkeit und Einbettung in größere Code-Frameworks ermöglichen. Geeignete Implementierungstechniken sollen erforscht und eingesetzt werden.
Betreuer/innen: Maik Pfefferkorn, M.Sc., Philipp Holzmann, M.Sc.
Masterarbeit
Ziel dieser Forschung ist die Entwicklung modellfreier Systemanalyse- und Steuerungsmethoden, die nur auf gemessenen Daten beruhen.
Betreuer/in: Hoang Hai Nguyen, M.Sc.
Masterarbeit
Mögliche Ansätze reichen vom Lernen einer gemeinsamen Kontrollpolitik bis zum Lernen individueller Kontrollpolitiken unter Verwendung autoregressiver Modellstrukturen. Eine Strategie für die Unsicherheitsübertragung während rekursiver Modellevaluierungen, z. B. unter Verwendung von in der Literatur vorgeschlagenen Ansätzen, soll entwickelt und validiert werden.
Betreuer/innen: Johanna Bethge, M.Sc., Maik Pfefferkorn, M.Sc.
Bachelorarbeit, Masterarbeit
Das Ziel dieser Arbeit ist es, mehrere GP-Modelle des menschlichen Fahrverhaltens abzuleiten.
Betreuer/innen: Maik Pfefferkorn, M.Sc., Johanna Bethge, M.Sc.
Masterarbeit
Ziel dieser Studie ist es, eine rechnerisch effiziente Methode für die automatische Terminierung von Elektrodenpositionen aufzustellen.
Betreuer/in: Keivan Ahmadi, M.Sc.
26.09.2022
Weitere Studentische Arbeiten
Weitere Studentische Arbeiten finden Sie auch auf den Seiten der jeweiligen Mitarbeiter*innen.