Dieser Lehrgang verbindet das wichtige Thema Elektromobilität mit der Programmiersprache C++, MATLAB und Simulink sowie mit dem Thema Anforderungsmanagement. Du erfährst zudem, wie Künstliche Intelligenz (KI) in deinem beruflichen Umfeld eingesetzt wird.
Themen
Elektromobilität
Überblick über Elektrofahrzeuge (ca. 1 Tag)
Geschichte
Grundsätzliche Unterschiede zwischen Elektro- und sonstigen Fahrzeugen
Vor- und Nachteile des Elektroantriebs
Aktueller Stand der Technik sowie Zukunft der Elektromotoren
Grundlagen des Elektrofahrzeugs (ca. 2 Tage)
Einführung in die Elektromobilität: Elektrofahrzeuge, Hybridfahrzeuge, weitere Elektrofahrzeuge (E-Bikes, E-Roller, usw.)
Grundsätzlicher Aufbau von Elektromobilen
Antriebs- und Elektromobilitätskonzepte
Energie- und Speichertechnik
Netzintegration von Elektromobilität
Elektrifizierter Antriebsstrang (ca. 4 Tage)
Grundlagen Elektromotor: Anforderungen, Gleichstrommotor, Drehstrommotor und Betrieb in Elektromobilen
Berechnungsgrundlage für den Pkw-Elektroantrieb
Batterien/Akkus als Energiespeicher im Elektroauto: Arten und deren Besonderheiten, Baugrößen, Gewichte und Kosten, Betriebsbedingungen und Lebensdauer, Batteriemanagement, Ladeverfahren, Zustandsbestimmung, Sicherheit der Akkus
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld
Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen
Leistungselektronik für Elektrofahrzeuge (ca. 3 Tage)
Einsatzgebiete
Anforderungen an die Leistungselektronik
Bauelemente und ihre Eigenschaften
Messmittel im Umfeld von Leistungselektronik
Grundstrukturen der Leistungselektronik
Schaltungstopologien
Steuerungs- und Regelungsverfahren
Elektromagnetische Verträglichkeit
Funktionale Sicherheit für Automotive gemäß ISO 26262 (ca. 1 Tag)
Aktuelle Rechtsprechung
Einführung in den Sicherheitslebenszyklus
Sicherheitsrelevante Funktionalitäten
Planung von Sicherheitskonzepten in unterschiedlichen Rollen
Laden und Ladeinfrastruktur (ca. 3 Tage)
Grundlagen Akkuladen: Laderate, Akku-Kapazität
Zusammenhänge von Stromnetzen und Ladeinfrastruktur
Anforderungen und Voraussetzungen für Anschluss und Betrieb von Ladeinfrastruktur
Besondere Anforderungen an die netzseitige Ladeinfrastruktur
Aktuelle Lage der Ladeinfrastruktur in Deutschland
Wirtschaftlichkeitsberechnung von Elektrofahrzeugen
Neue Geschäftsmodelle rund um die Elektromobilität
Reichweite und Verbrauch von Elektrofahrzeugen (ca. 1 Tag)
Physikalische Grundlagen
Verfahren zur Berechnung eines Fahrzyklus: NEFZ, WLTP
Verbrauchsberechnung
Strom für die Elektrofahrzeuge (ca. 1 Tag)
Energieerzeugung: Primärenergiequelle, Strommix in Deutschland, erneuerbare Energien
Speicherung von Strom: Speichertechnologien, wichtige Stromspeicher
Umweltbilanz von Elektrofahrzeugen (ca. 1 Tag)
Beurteilung einer Umweltbilanz
Herstellung und Verwertungsphase
Nutzungsphase
Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
C++/Qt-Entwickler:in
Grundlegende Sprachkonzepte (ca. 5 Tage)
Elementare und zusammengesetzte Datentypen, Aufzählungstypen, Typkonvertierung
Variablen (Deklaration, Initialisierung, Gültigkeitsbereiche)
Operatoren (arithmetische, relationale, logische, bitweise)
Programmsteuerung (Verzweigungen, Schleifen)
Funktionen
Allgemeine Grundlagen (ca. 4 Tage)
Grundlegendes Verständnis von IDEs, Compiler, Linker
Was ist mit C++ möglich und nicht möglich
Variablen
Literale/Konstanten/Variablen
Operatoren/Bindungsstärke/L+R-Values
Schleifen (for, while)
Verzweigungen (if, switch)
Streams (Konsole/Datei-Eingabe/-Ausgabe)
Ein Container aus der Standard Library
Aufbau und Kompilierung von Programmen
Klassen und Methoden (Konstruktoren, Destruktoren)
Funktionen (Argumentenübergabe)
Funktionsüberladung (gleiche Funktionsnamen für ähnliche Aufgaben)
Defaultargumente
Inline Expansion für Funktionen
Objektbibliotheken: IOStream
Input (Streams)
Output (Streams)
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld
Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen
Sprachkonzepte im C++-Standard (ISO/IEC 14882) (ca. 3 Tage)
Arrays und (dynamische) Speicherstrukturen, Iteratoren
Zeiger(-arithmetik), Referenzen, Funktionszeiger
Zeichenketten und deren Verarbeitung
Objektorientiertes Programmieren (ca. 8 Tage)
Grundlegende Konzepte objektorientierten Denkens
Klassendiagramme, Klassen als Abstraktionen konkreter Objekte, Kapselungsprinzip
Aufbau und Elemente von Klassen
Schrittweises Erstellen eigener Klassen
Instanziierung und Verwendung von Objekten
Überladen von Methoden/Operatoren
Templates (Klassen- und Funktionsvorlagen)
Vererbung und Polymorphie
Überschreiben von Methoden, virtuelle Methoden und dynamisches Binden
Abstrakte Klassen
Grundlagen Qt (ca. 3 Tage)
Bibliotheksmodule und Qt-Tools
Entwicklung: Qt Creator IDE, Qt Assistant, Qt Designer, Qt Linguist, Qt Confiq
Mehrsprachigkeit und Lokalisation
Unicode-Unterstützung und Codes
Signal-Slot-Konzept (ca. 1 Tag)
Signale mit Slots verbinden
Signale und Slots implementieren
AutoConnection, DirectConnection, QueuedConnection
Objekte in Qt (ca. 3 Tage)
Objekt-Verwaltungs-Bäume
Fensterprogrammierung
Layoutmanagement
Meta-Object System
Memory Management
Event Handling
GUI-Techniken (ca. 4 Tage)
QWidget-Klasse und Verschachtelung
GUI-Programmierung mit QtDesigner
Qt Quick und QML (Qt Meta-Object Language)
QPainter, Varianten der Datenzeichnung, 2DTransformationen
Statusbar, Toolbar, Dockbar
Dialog-Varianten und einfache Eingabe-Widgets
Scroll- und Splitter-Widgets
Drag&Drop-Unterstützung
Unterstützende Techniken (ca. 2 Tage)
Drucken unter Qt
Qt-Container-Klassen und Iterationformen
SQL-Zugriffe und SQL-Modelle
Inter-Thread-Kommunikation und Synchronisation
Multimedia (ca. 2 Tage)
Application Navigation
Life-Cycle
Native API Access
Lokalisierung und Positionierung
Projektarbeit (ca. 5 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Mathematische Modellierung mit MATLAB und Simulink
Grundlagen MATLAB (ca. 2 Tage)
MATLAB-Oberfläche
Auslesen von Daten aus einer Datei
Variablen, Arrays, Operatoren, Grundfunktionen
Grafische Darstellung von Daten
Anpassen von Diagrammen
Exportieren von Grafiken
Variablen und Befehle (ca. 2 Tage)
Relationale und logische Operatoren
Mengen, Mengen bei 2D-Körpern (Polyshape)
Durchführung mathematischer und statistischer Berechnungen mit Vektoren
Grafiken in der Statistik
Analyse und Visualisierung (ca. 1 Tag)
Erstellen und Verändern von Matrizen
Mathematische Operationen mit Matrizen
Grafische Darstellung von Matrixdaten
Matrixanwendungen: Abbildungen, Rotation, Lineare Gleichungssysteme, Least Square Verfahren
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld
Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen
Datenverarbeitung (ca. 1 Tag)
Datentypen: Structure Arrays, Cell Arrays, String vs. Char, Categorical, Datetime u. v. m.
Anlegen und Organisieren tabellarischer Daten
Bedingte Datenauswahl
Importieren/Exportieren mit Matlab: Ordnerstrukturen, .mat-Daten, Tabellendaten, Fließtexte
MATLAB-Programmierung (ca. 3 Tage)
Kontrollstrukturen: Schleifen, if-else, Exceptions
Funktionen
Objektorientierte Programmierung
App Design
Simulation in MATLAB (ca. 5 Tage)
Numerische Integration und Differenziation
Grundlagen der Simulation gewöhnlicher Differentialgleichungen, Matlab ODE und Solveroptionen
Simulationstechnik in Matlab: Eingabeparameter, Dateninterpolation, Simulationsstudien
Simulationssteuerung: Eventfunctions (Zero Crossing), Outputfunctions
Anwendungsbeispiele, z. B. Simulation eines Elektromotors, Simulation einer Rakete
Simulink (ca. 4 Tage)
Grundlagen in Simulink: Schaubilder, Funktionen, Signale und Differentialgleichungen
Funktionen, Subsysteme und Bibliotheken
Import/Export, Lookup-Tabellen, Regelung
Zero-Crossing, Automatisierung von Simulationsaufgaben (Matlab Zugriff)
Anwendungsbeispiele, z. B. Simulation eines Flugzeugtriebstrangs
Projektarbeit (ca. 2 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Anforderungsmanager:in inklusive IREB® Foundation Level
Grundlagen (ca. 2,5 Tage)
Begriffsdefinitionen
ISO/IEC/IEEE 29148: 2018
Arten von Anforderungen
Vier Hauptaufgaben
Rolle und Aufgaben
Neun grundlegende Prinzipien
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI-Technologien im beruflichen Umfeld
Anwendungsmöglichkeiten und Praxis-Übungen
Arbeitsprodukte und Dokumentation (ca. 7 Tage)
Definition von Arbeitsprodukten
Allgemeine Dokumentationsrichtlinien
Natürlichsprachige Arbeitsprodukte
Vorlagenbasierte Arbeitsprodukte
Modellbasierte Arbeitsprodukte (u. a. Use-Case-Diagramme)
Glossare
Anforderungsdokumente und Dokumentationsstrukturen
Prototypen
Qualitätskriterien
Anforderungsermittlung (ca. 3 Tage)
Anforderungsquellen
Anforderungskategorisierung nach dem Kano-Modell
Ermittlungstechniken
Abstimmung und Konfliktlösung
Validierung (ca. 1 Tag)
Qualitätsaspekte (Inhalt, Dokumentation, Abgestimmtheit)
Review-Techniken
Explorationstechniken
Prozess und Arbeitsstruktur (ca. 1 Tag)
Einflussfaktoren
Facetten von Prozessen
Konfiguration von Prozessen
Anforderungsverwaltung (ca. 2 Tage)
Verwaltung des Lebenszyklus
Versionskontrolle und Verfolgbarkeit
Konfigurationen und Basislinien
Attribute und Sichten
Umgang mit Änderungen
Priorisierung
Werkzeugunterstützung (ca. 0,5 Tage)
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „IREB® Certified Professional for Requirements Engineering – Foundation Level“ (ca. 3 Tage)
Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.
