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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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07.05.2021
Abschlussarbeit [Home office]: Additives FSW - Werkstoffmodell

Im Rahmen dieser Studienarbeit soll ein Modell zur Vorhersage der Werkstoffeigenschaften aufgebaut werden.
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Kontakt: Martina.Sigl@iwb.tum.de

05.05.2021
Auswertung von Batterieschweißnähten mittels KI-Ansätzen

Es soll eine automatisierte Auswertung (Defekterkennung) von Schweißnahtaufnahmen für die Batterieproduktion ermöglicht werden. Zur Identifikation sollen z. B. CNN aufgebaut, trainiert und validiert werden. Die Defektgröße soll im Anschluss ausgewertet werden.
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Kontakt: Martina.Sigl@iwb.tum.de

30.04.2021
Hauptseminar/Semesterarbeit/Abschlussarbeit: KI-basierte Sensordatenfusion zur Optimierung der HV-Prüfung an elektrischen Maschinen im Bereich Audi Elektromobilität

Das Isolationssystem von Traktionsmaschinen in Elektrofahrzeugen ist durch den Umrichterbetrieb hohen elektrischen Belastungen ausgesetzt und muss gleichzeitig über die gesamte Fahrzeuglebensdauer eine sichere Trennung der einzelnen Windungen sicherstellen. Eine zentrale Prüfung zur Beurteilung der Qualität und der Sicherheit der Isolation ist die Teilentladungsdetektion. Hierbei werden die Prüflinge mit einer definierten HVSpannung belastet, um partielle Entladungen an Schwachstellen der Isolation zu erkennen. Die Erfassung von Teilentladungsereignissen ist u. a. mithilfe von Antennen im Mikrowellenbereich, aber auch akustisch möglich. Ein zuverlässiges Prüfverfahren ist die Grundlage für den weiteren Erfolg der Elektromobilität.
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Kontakt: Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch – els.eal@ei.tum.de

28.04.2021
Bachelorarbeit: Durchführung einer kostenbasierten Machbarkeitsstudie innovativer Inverter-Strukturen im Bereich Elektromobilität

Für die Funktionalität eines elektrischen Antriebsstrangs von Elektrofahrzeugen ist das Zusammenspiel zahlreicher Komponenten von entscheidender Bedeutung. In den letzten Jahren rücken dabei vermehrt innovative Implementierungen der Leistungselektronik in den Schwerpunkt der Forschung. Hierbei müssen verschiedenste Aspekte für eine geeignete Realisierung berücksichtigt werden wie beispielsweise die Effizienz des resultierenden Gesamtsystems. Ein wesentlicher Faktor bei dem Design derartiger Inverter-Strukturen sind neben technischen Aspekten auch die Kosten aller benötigter Bauteile.
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Kontakt: Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch – els.eal@ei.tum.de

20.04.2021
Masterarbeit: Bestimmung der Schaltverluste in Multilevel-Invertern unter Verwendung von Low-Voltage MOSFETs

Neuartige leistungselektronische Systeme in batterieelektrischen Fahrzeugen, sogenannte Multilevel-Inverter, schalten nicht mehr die komplette Batteriespannung, sondern nur noch die Spannung einer oder einiger weniger Zellen. Dies ermöglicht einen geringeren THD-Wert in der elektrischen Maschine und erlaubt die Verwendung von Low-Voltage Power-MOSFETs.
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Kontakt: Prof. Dr.-Ing. Christian Endisch – els.eal@ei.tum.de

15.04.2021
Embedded System für Robot Vision Anwendungen (BA/MA)

In dieser Arbeit soll ein Embedded Vision System für Robotikanwendungen aufgebaut werden. Dabei kommt eine kompakte und leistungsfähige 3D Kamera sowie ein Embedded Board mit GPU zum Einsatz. Nach Aufbau und Einarbeitung in das System sollen Vision-Algorithmen für die GPU angepasst, entwickelt und auf dem Board implementiert werden. Dabei geht es vorrangig um Verfahren zum Tracking und zur Lageschätzung (6D Pose estimation).
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Kontakt: jobs@visevi.com

26.10.2020
Master Thesis: Sensor Fusion and Vehicle Tracking for Intelligent Transportation Systems

One of the key challenges in Intelligent Transportation Systems lies in the reliable and accurate fusion of the various data generated from the different sensors (radars, cameras, event-based cameras, LiDARs, etc.) and the precise tracking of the individual vehicles. Due to the complex multi-sensor system subject to real-life conditions and application-oriented challenges, many interesting research topics are available within this project.

For further information please click 'here'.


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Kontakt: leah.strand@tum.de

20.10.2020
Potential Bachelor or Master thesis in Plant-Insect-Interactions

Interested in a Bachelor or Master project in pollinator ecology, chemical ecology, nutritional ecology or behavioral ecology? Our team at the Professorship for Plant-Insect-Interactions would be happy to supervise your thesis.
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Kontakt: fabian.ruedenauer@tum.de

03.07.2020
Master Thesis: Real-time Camera-only Object Detection for Intelligent Transportation System

A key challenge lies in the reliable and accurate detection of road users (such as cars, trucks, buses) using the various sensors, among them standard frame-based cameras and event-based camera. Due to the complex multi-sensor system subject to real-life conditions and application-oriented challenges, many interesting research topics are available within this project.

Click here for further information.
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Kontakt: simon.goekstorp@tum.de

03.07.2020
Master Thesis: Highly Scalable Software Architecture for Intelligent Transportation Systems

A complex software system (e.g. for Intelligent Transportation Systems) stands and falls with a good software architecture. That is the why, design and implementation of a highly scalable software architecture for safety-critical applications is a central task in the Providentia++ project. The tough requirements, the use cases of the application and other value-added services must also be taken into account. Due to the complexity and application-oriented challenges of this system, many interesting research topics are available within this project

For further information please click 'here'.


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Kontakt: christian.cress@tum.de

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