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Sitemap > Bulletin Board > Diplomarbeiten, Bachelor- und Masterarbeiten

Diplomarbeiten, Bachelor- und Masterarbeiten

Sie suchen gerade eine Diplomarbeit, ein Thema für eine Bachelor oder Master Thesis? Dann sind Sie hier richtig. In diesem Bereich sind Abschlussarbeiten aus allen Fakultäten zu finden.
Beachten Sie auch den entsprechenden Stichwortindex.

Wenn Sie selbst eine Diplomarbeit ausschreiben wollen, lesen Sie bitte vorher unbedingt das 'Best Practice Manual Stellenanzeigen'.

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17.04.2024

2D axisymmetric membrane model

Master Thesis: Modelling of next-generation MEMS microphones for hearing aids

We are looking for students who like to work in an interdisciplinary team and intend to realize their master thesis within our group at Professorship of Microsensors and Actuators embedded in the EU project Listen2Future.
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Kontakt: til.friebe@tum.de

16.04.2024
Scientific machine learning through physics-informed neural networks

We are seeking a highly motivated student to develop a novel framework for Physics-Informed Neural Networks (PINNs) that overcomes current limitations.
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Kontakt: tanmay.goyal@tum.de

10.04.2024
Master's Thesis: Green hydrogen economy: business models for electrolyzers

With green hydrogen, Germany will provide a sustainable and economic profitable energy source in the near future. Scaling-up electrolyzers, the technique behind green hydrogen production, encompasses a comprehensive research including end-of-life treatments and business models. The objective of this master's thesis is to develop green hydrogen business models and to conduct a system analysis.
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Kontakt: sarah.hasslacher@tum.de

09.04.2024
Master´s Thesis about fungal biomaterials

Optimizing the fabrication and material properties of mycelium composites at the Professorship of Fungal Biotechnology in Wood Science (Prof. Dr. J. Philipp Benz)
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Kontakt: marcello.nussbaumer@tum.de

05.04.2024
Master's Thesis: Decarbonizing steelmaking - Assessing the social impacts of green steel production

The conventional steel industry is a CO2-intensive industrial sector and is responsible for a significant amount of greenhouse gas emissions. An alternative decarbonisation pathway is the production of primary steel via direct reduction with hydrogen. The objective of this Master's thesis is to assess the social impacts of the green steel production.


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Kontakt: inka.hahn@tum.de

05.04.2024
Simulation Model for Material Flows from End-of-Life Vehicle Recycling for Metals

A literature review of existing recycling processes for mainly steel, aluminum, and copper based on automotive scrap will be carried out. Based on the researched processes, a model for end-of-life vehicle recycling is to be developed. Based on the model, various material outputs are to be calculated by simulating the model input with respect to material content of end-of-life vehicles.


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Kontakt: dominik.reichert@tum.de

23.03.2024

Licca liber

Masterarbeit: Der bayerische Lech – Erarbeitung von Grundlagen für die Flussrenaturierung

Der Bayerische Lech zwischen Füssen und Augsburg wurde ab 1910 reguliert und seit 1950 energiewirt-schaftlich ausgebaut. Damit wurde die als Biotop-verbundachse bedeutendste nordalpine Wildfluss-landschaft, ursprünglich vergleichbar mit dem Tagliamento, in eine Kette von 23 Stauseen umgebaut. Nach 70 Jahren sind die Stauräume mit Sedimenten aufgefüllt und die energiewirtschaftlichen Konzessionen laufen in einigen Jahren aus, sodass ein Flussrückbau möglich wäre. Hierfür werden entsprechende Leitbilder gesucht.


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Kontakt: Thomas Wagner, wagner@tum.de

18.03.2024
Masterthesis: Explainable Artificial Intelligence for Real-time Assistance in Minimally Invasive Surgery

Masterthesis at the Center of Clinical Robotics at the Klinikum rechts der Isar in cooperation with the Technical University of Darmstadt.
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Kontakt: lars.wagner@tum.de

15.03.2024
Lernen mit Simulationen

Einfluss simulationsbasierter Lernumgebungen auf mathematisches Modellieren

Hintergrund

In den Naturwissenschaften sind mathematische Modelle zentral, um komplexe Phänomene wie beispielsweise im Bereich des Klimawandels zu verstehen und Vorhersagen treffen zu können. Modelle ermöglichen es uns, die Realität in mathematische Begriffe zu übersetzen und daraus mithilfe mathematischer Methoden Schlüsse zu ziehen. Die Fertigkeit, solche Modelle zu entwickeln, interpretieren und analysieren ist ein fundamentaler Baustein naturwissenschaftlicher Erkenntnisgewinnung. Angesichts dieser Bedeutung ist es klar, dass der Vermittlung von mathematischem Modellieren eine zentrale Rolle zukommt. Hier bieten simulationsbasierte Lernumgebungen eine Möglichkeit, komplexe Konzepte auf eine zugängliche Weise zu erklären und gleichzeitig den Umgang mit digitalen Medien zu fördern.

Forschungsziel

Ziel dieser Masterarbeit ist es, den Einfluss simulationsbasierter Lernumgebungen auf die Fähigkeit des mathematischen Modellierens zu untersuchen. Es wurden bereits spezifische Simulationen zu mathematischen Modellen im naturwissenschaftlichen Kontext entwickelt. Nun soll deren Wirksamkeit auf das Mathematische Modellieren evaluiert werden. Hierfür sollen die Elaborationsprozesse von Studienteilnehmer qualitativ untersucht werden.

Aufgaben

  • Entwicklung eines Kategoriensystems zur qualitativen Bewertung des Lernprozesses
  • Planung und Durchführung einer qualitativen empirischen Studie mit Einsatz simulationsbasierter Lernumgebungen
  • Auswertung der Studiendaten auf Grundlage des entwickelten Kategoriensystems
  • Analyse der Effektivität simulationsbasierter Lernumgebungen für die Vermittlung mathematischer Modellierungskompetenzen (qualitativ)

Anforderungen

  • Eingeschriebener Masterstudent/in, idealerweise im Bereich der naturwissenschaftlichen Bildung
  • Interesse an qualitativer Forschung
  • Fähigkeit zur selbständigen Arbeit und kritischen Analyse
  • Gute kommunikative Fähigkeiten und Teamfähigkeit

Wir bieten

  • Einbindung in ein aktuelles Forschungsprojekt
  • Zugang zu Ressourcen und Unterstützung bei der Entwicklung eines Kategoriensystems
  • Fachliche Betreuung durch erfahrene Wissenschaftler:innen

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Kontakt: benjamin.stoeger@tum.de

14.03.2024
[MA] Out-of-Distribution Detection of Large Neural Networks for Safe and Efficient Human-Robot Collaboration

This thesis proposes a framework to enhance the safety of robotic systems in dynamic environments, especially in human-robot collaboration. Recognizing the limitations and uncertainties associated with deep neural networks in image-based perception tasks, this research aims to integrate these predictions with formal methods to ensure safety. The framework focuses on managing both aleatoric (inherent randomness) and epistemic (unseen states) uncertainties through recent advances in out-of-distribution detection. It employs set-based reachability analysis to predict and validate all possible future states of the robot and environment, resorting to failsafe trajectories if potential hazards are identified. Utilizing neural network predictions for measuring robotic tasks and predicting human motion, the study seeks to refine safety parameters and enable less restrictive robot control without compromising safety. This approach promises to enable safe human-robot interaction based solely on visual inputs. 'Full thesis proposal'.


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Kontakt: jakob.thumm@tum.de

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