Zuverlässigkeits- und Test-Engineering (Vorlesung)
- Typ: Vorlesung (V)
- Zielgruppe: Master
- Lehrstuhl: Gerätekonstruktion und Maschinenelemente
- Semester: WS 23/24
- Beginn: Januar 2024
- Dozent:
- SWS: 2
- ECTS: 5
- LVNr.: 2145350
- Prüfung: Abschlussbericht zum Ende der praktischen Phase
- Hinweis: Präsenz/Online gemischt
Inhalt |
Die Studierenden kennen die Methoden des Zuverlässigkeits- und Testengineerings und dabei verwendete Komponenten. Darüber hinaus sind sie in der Lage, eigenständig Testplanung, Testdurchführung und Testinterpretation für ein vorgegebenes Problem an einem Prüfstand durchzuführen. Folgende Inhalte werden in der Vorlesung vermittelt:
Die Durchführung von Testplanung, Testdurchführung und Testinterpretation an einem Demonstratorprüfstand ist Teil des praktischen Teils im Anschluss an den Vorlesungsteil (Siehe Veranstaltung 2145351: Workshop zu Zuverlässigkeit- und Testengineering). |
Vortragssprache | Deutsch |
Literaturhinweise |
O’Connor: Test Engineering O’Connor: Practical Reliability Engineering Birolini: Reliability Engineering Bertsche: Zuverlässigkeit mechatronischer Systeme VDI 4002: Zuverlässigkeitsingenieur |
Organisatorisches |
Die Teilnehmerzahl des Praktikums ist grundsätzlich beschränkt, weshalb eine Anmeldung erforderlich ist. Nähere Informationen befinden sich auf der Website des IPEK unter dem Titel der Lehrveranstaltung (https://www.ipek.kit.edu/2976.php). Arbeitsmaterialien/Skripte werden über ILIAS bereitgestellt. Bei Fragen kontaktieren Sie bitte LRT@ipek.kit.edu |
Weitere Informationen
Bewerbung
Für diese Lehrveranstaltung (LV) ist eine Bewerbung erforderlich. Senden Sie hierzu bitte eine Mail mit kurzem Motivationstext, Lebenslauf, Notenauszug (in einem PDF mit der Benennung Semester_Nachname_Vorname) an LRT∂ipek.kit.edu
Die Bewerbungsfrist für WS 23/24 ist der 19.10.2023. Nach diesem Tag erhalten Sie eine Rückmeldung zur Bewerbung. Falls Sie früher eine Rückmeldung brauchen, kontaktieren Sie bitte LRT∂ipek.kit.edu oder schreiben Sie es direkt in Ihre Bewerbung.
Falls Sie die LV im Schwerpunkt 51 (MACH) anrechnen lassen wollen, beachten Sie bitte, dass für Gerätekonstruktion eine Bewerbung mit persönlichem Gespräch notwendig ist. In diesem Fall bieten wir die begrenzte Möglichkeit an, diese Bewerbung vorzuziehen auf Oktober/November (Termine werden dann individuell ausgemacht), um Ihnen Planungssicherheit zu geben. Erwähnen Sie dies bitte unbedingt in Ihrer Mail zur Bewerbung. Weitere Informationen zur Bewerbung zur LV Gerätekonstruktion finden Sie auf der website der LV.
Anrechnung
Zum aktuellen Stand kann das Laborpraktikum Zuverlässigkeits- und Testengineering wie folgt angerechnet werden (keine Garantie auf Aktualität und Vollständigkeit, die jeweils aktuell gültigen Informationen entnehmen Sie bitte Ihrem Modulhandbuch).
- MIT Master
- Vertiefungsrichtungen
- Konstruktion mechatronischer Systeme
- Fahrzeugtechnik
- Industrieautomation
- Regelungstechnik in der Mechatronik
- Robotik
- Interdisziplinärer Bereich
- Vertiefungsrichtungen
- MACH Master
- Schwerpunkt 51 Entwicklung innovativer Geräte
- Wahlpflichtmodul Maschinenbau
Terminplanung
Die Lehrveranstaltung findet an 5 Tagen im Block statt, voraussichtlich am Ende der Vorlesungszeit (Mitte/Ende Februar). Hier ist die vorläufige Terminplanung:
Datum | Uhrzeit Start | Uhrzeit Ende | Dauer | Ort | Art |
---|---|---|---|---|---|
15.01.2024 | - | - | - | ILIAS | Start Selbstlernphase |
noch nicht festgelegt - je nach Bedarf | 1h | Online, Teams | Sprechstunde, je nach Bedarf | ||
12.02.2024 | 09:00 | 17:00 | 6h+Pause | 10.23, 1. Stock (GK-Räume) | Block 1 |
13.02.2024 | 09:00 | 17:00 | 6h+Pause | 10.23, 1. Stock (GK-Räume) | Block 2 |
14.02.2024 | 09:00 | 17:00 | 6h+Pause | 10.23, 1. Stock (GK-Räume) | Block 3 |
15.02.2024 | 09:00 | 17:00 | 6h+Pause | 10.23, 1. Stock (GK-Räume) | Block 4 |
16.02.2024 | 09:00 | 17:00 | 6h+Pause | 10.23, 1. Stock (GK-Räume) | Block 5 |
01.03.2024 | - | - | Online | Abgabe Berichte |
Ab Mitte Januar wird es eine Selbstlernphase geben, in der Sie die nötigen Fähigkeiten in der Schwingungsanalyse und Datenauswertung mit Matlab trainieren können.