Lehrstuhl für Mechatronik in Maschinenbau und Fahrzeugtechnik (MEC)

Vorlesungen

Our teaching program addresses conceptual and technical foundations in depth and rigor in the areas of control theory, cyber-physics and machine learning. We target students from engineering and mathematics in attempting to deploy a systematic and conceptual operating thinking as well as a slice of our passion in the field of complex dynamical systems and decision making algorithms and foundations. Last but not least, we demonstrate in the classes, practical lab assignments and exercises their application to modern cross-disciplinary technologies and industries.

Regelungstheorie

Ziel der Vorlesung Regelungstheorie ist eine konzise Einführung in die Theorie der dynamischen Systeme und optimalen Steuerung. Dabei stehen im Vordergrund elementarste und wichtigste konzeptionelle und technische Ausführungen der Lyapunov-Stabilität, Steuerbarkeit und Berechnung von optimalen Steuerungen zeitkontinuierlicher Systeme.

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Hybrid Dynamical Systems

The course Hybrid Systems gives an overview of the basic concepts and modeling techniques.  Also, it aims to provide rigorous mathematical foundations of the covered methods.  The focus is conceptual rather than technical.  Applications are addressed throughout the course.

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Learning-based Control

In this course, we focus on a mix of established and emerging methods that are driving current developments. In particular, we will focus on the key challenges of discovering dynamics from data and finding data-driven representations that make nonlinear systems amenable to linear analysis. There will be several programming demonstrations on MATLAB.


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Mechatronik

Über die Gliederung auf mehreren Modulen werden verschiedene Aspekte der Mechatronik addressiert. Dabei gilt besonderes Augenmerk gängigen Werkzeugen gehöriger Module. Die Vorlesung richtet sich an Studierende des Maschinenbaus, Elektrotechnik und Informatik und entwickelt eine gemeinsame "Sprache" im Kontext der Systemtheorie.

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Machine Learning (Maschinelles Lernen)

The course Machine Learning gives an overview of the basic concepts, techniques, and algorithms in modern machine learning, with a special emphasis on Reinforcement Learning. Also, it aims to provide rigorous mathematical foundations of the covered methods.

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Maschinendynamik

Es werden die Grundlagen der dynamischen Modellbildung und Analyse von komplexen mechanischen Strukturen und Systemen vermittelt. Zentrale Rolle in der Vorlesung spielen die Euler-Lagrange und Newton Euler Gleichungen.

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