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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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15.09.2021
Zulassungsarbeit: Sportunterricht an außerschulischen Lernorten

Im Rahmen der Zusammenarbeit mit TUMjunior sollen Exkursionsangebote an außerschulischen Lernorten zur späteren Durchführung mit Schulklassen erarbeitet werden. Ziel der Professur der Sport- und Gesundheitsdidaktik ist es hierbei, mehrere Exkursionskonzepte mit wissenschaftlichem Anteil für den Sportunterricht zu erarbeiten. Mögliche Zulassungsarbeiten könnten hierbei Exkursionen in verschiedenen Settings fokussieren, so z.B. in Naturräumen oder bewegungswissenschaftlichen Laboren. Inhalt der Abschlussarbeiten sollte neben der Ausarbeitung der Exkursionskonzepte auch die wissenschaftliche Aufbereitung der Inhalte sein. Ein Beginn ist ab sofort möglich. Bei Interesse an diesem Thema oder weiterführenden Fragen melden Sie sich bitte bei Christoph Mall:
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Kontakt: christoph.mall@tum.de

15.09.2021
Empirische Abschlussarbeiten zu einem innovativen Unterrichtskonzept

Der Draußenunterricht bietet als innovatives Unterrichtskonzept die Chance auf vielfältige gesundheitsbezogene, kognitive, lernmotivationale und soziale Effekte bei Schüler*innen. Im Rahmen einer Erhebung an mehreren Schulen in Deutschland sollen verschiedene Facetten auf Schüler*innen- (z.B. die Aufmerksamkeitsleistung, Lernmotivation oder soziale Netzwerke) und Lehrkraftebene (z.B. Barrieren der Durchführung) untersucht werden. Inhalt der Bachelor- oder Masterarbeiten zu einzelnen Thematiken innerhalb dessen sollte neben der Auswertung auch die (teilweise) Erhebung der Daten in den Schulen vor Ort sein. Ein Beginn ist ab sofort möglich – die Erhebungen werden voraussichtlich ab Ende Oktober 2021 stattfinden können. Bei Interesse an diesem Thema oder weiterführenden Fragen melden Sie sich bitte bei Jan Ellinger: draussenunterricht@sg.tum.de
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Kontakt: draussenunterricht@sg.tum.de

13.09.2021
Systematic review on methods to determine muscle size & wasting in intensive care units (BSc Thesis)

Intensive care unit (ICU)-acquired weakness can result from a loss of up to 18% of muscle mass within one week (Puthucheary et al., 2013). Such a dramatic loss of muscle mass and function is a major but underdiagnosed and undertreated problem because ICU-acquired weakness at discharge is a predictor of long-term mortality, poor physical function and health-related quality of life up until five years afterwards (Hermans et al., 2014; Van Aerde et al., 2020).
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Kontakt: henning.wackerhage@tum.de

13.09.2021
Effect of exercise on human skeletal muscle AMPK phosphorylation and activity - A systematic review (BSc Thesis)

AMPK is a major regulator of adaptations to exercise. Together with Prof. Dr. Hermann Heck and Prof. Dr. James Morton, we aim to simulate human AMPK activity during a bout of exercise, using Mader’s model of human energy metabolism (Mader, 2003). The initial programming has been done but now we need to check that the simulation matches published AMPK activity data.
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Kontakt: henning.wackerhage@tum.de

10.09.2021
Abschlussarbeit/Forschungspraxis/Hauptseminar: Maschinelles Lernen zur Parameteridentifikation und Diagnose elektrischer Maschinen

Der elektrische Antrieb als Alternative zum konventionellen Verbrennungsmotor wird in zukünftigen Automobilen eine zentrale Rolle einnehmen. Eine zentrale Herausforderung bei der Entwicklung ist der Entwurf eines effizienten Regelungskonzepts zur bestmöglichen Ausnutzung der Komponenten. Maßgeblich dafür ist die Kenntnis über das transiente Verhalten der Systemparameter. Dieses kann sowohl online also während des Betriebs, als auch offline auf dem Prüfstand ermittelt werden. Vorteilhaft an der Online-Parameteridentifikation ist die zusätzliche Berücksichtigung von produktionsbedingten Parameterunterschieden und Alterungseffekten. Des Weiteren werden die Systemparameter durch Störeinflüsse aufgrund von sich aufbauenden Defekten beeinflusst.
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Kontakt: Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch – els.eal@ei.tum.de

08.09.2021
Master-, Semester- / Bachelorarbeit: Experimentelle Charakterisierung des Kompaktierungsverhaltens, der Reibungsparameter und Schubsteifigkeit von Carbonfaser-Preforms

Mit der Resin Transfer Molding (RTM)-Technik können carbonfaserverstärkte Kunststoffe (CFK) mit hohen Festigkeiten in Großserie hergestellt werden. Wiederum kann das mögliche Einsatz- und CO2-Reduktionspotential des RTM-Verfahrens für die Automobil-, Luftfahrtindustrie und den Sektor für Regenerative Energiequellen zum jetzigen Stand der Technik nicht ausgeschöpft werden. Aufgrund von herstellungsbedingten, bspw. durch Reibung induzierten, Kompaktierungsdefekten kann es zu erheblichen Qualitätseinbußen im CFK kommen. Insbesondere für sicherheitsrelevante Hochleistungsstrukturen (vgl. Abbildung 1), ist ein Herstellungsverfahren mit der Möglichkeit zur Einstellung optimierter lokaler Reibwerte und einer gesteigerten Reproduzierbarkeit unerlässlich. Derzeit arbeitet der Lehrstuhl für Carbon Composites (LCC) in Zusammenarbeit mit Industriepartnern an der Vermeidung von Kompaktierungsdefekten im RTM-Verfahren durch die Weiterentwicklung der Preform-Materialien und Werkzeuge. Mithilfe von FEM-Simulation sollen Materialeffekte, wie die Reibung und Verformung des Preforms, vorhergesagt werden können. Ziel dieser Arbeit ist die Ermittlung mechanischer und materialspezifischer Kennwerte des Carbon-Preforms für die Prozesssimulation. Für die Untersuchung des Kompaktierungsverhaltens, der Reibungsparameter und der Schubsteifigkeit stehen entsprechende Prüfmethoden am LCC zur Verfügung, wobei die Weiterentwicklung des Schubsteifigkeit-Prüfstands im Rahmen einer Masterarbeit angestrebt wird. Neben der Einarbeitung in die Testverfahren und der Planung der Versuchsreihe mit der Betreuerin, besteht der Hauptteil der studentischen Arbeit in den experimentellen Untersuchungen und der Auswertung der Ergebnisse. Der Umfang der Arbeit wird an die Art der Arbeit angepasst.
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Kontakt: carina.schauer@tum.de

08.09.2021
Bachelor- and Master Thesis: The applications of computational fluid dynamics and artificial intelligence techniques in baking industry

The Chair of Brewing and Beverage Technology is offering the following MSc Thesis or project work to students interested in Physics, Applied Mathematics and Machine Learning
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Kontakt: alborz.manavi@tum.de

31.08.2021
Masterarbeit: Rekombinante Expression und Charakterisierung von Mikrobiellen Lipoxygenasen

Der Werner Siemens-Lehrstuhl für Synthetische Biotechnologie (WSSB) vergibt für Ende 2021/Anfang 2022 eine Masterarbeit im Bereich der rekombinanten Proteinexpression und Enzymcharakterisierung
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Kontakt: Nikolaus Stellner, E-Mail: n.stellner@tum.de

30.08.2021
Abschlussarbeit / Forschungspraxis: Web App Entwicklung (JavaScript) für die Batterieproduktion

Ausgangssituation: Die Digitalisierung in der Batterieproduktion spielt eine entscheidende Rolle für die Entwicklung hochqualitativer Batteriezellen. Das Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften (iwb) arbeitet hierfür an der Implementierung einer Digitalisierungsplattform für innovative Batteriematerialien. Diese besteht aus einer Datenbank und einer Webapplikation, welche mit Hilfe einer API verbunden sind. Durch eine datenbankbasierte zentrale Verwaltung soll die Erfassung und Auswertung von Batteriezelldaten deutschlandweit ermöglicht werden. Standardisierte Messverfahren, Informationen über das Material und dessen Eigenschaften sowie Performanceanalysen der Batteriezellen bilden die Datengrundlage für weitere Betrachtungen und Simulationen.
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Kontakt: alessandro.sommer@iwb.tum.de

27.08.2021
Master Thesis: [Machine Learning] Sales and price forecasting for perishable goods by the example of apples

[Machine Learning]: Sales and price forecasting for perishable goods by the example of apples Predicting the future based on historical observations is a common problem in many areas. For this purpose, modern statistical and machine learning based methods for Time Series Forecasting are widely applied. The goal of this thesis is to develop a sales and price forecasting system using classical Time Series Forecasting (e.g. Exponential Smoothing or ARIMA) and Machine Learning (e.g. XGBoost or LSTM) approaches and datasets provided by our partner Agrarmarkt Informations-GmbH. Finally, you should draw a conclusion whether sales and prices of apples are predictable and if the results are likely to generalize for other species. MORE INFORMATION: Opportunities Bioinformatics TUM Straubing
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Kontakt: florian.haselbeck@tum.de

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