Lebenslauf
04/2021-06/2022 | Themenfeldverantwortlicher Digitale Zwillinge für Werkstoff, Prozesse, Produktionsnetzwerk und Produkt im KI-Produktionsnetzwerk Augsburg |
Seit 09/2019 | Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Mechatronik |
2017-2019 | Master-Studium im Fach Ingenieurinformatik an der Universität Augsburg |
2013-2017 | Bachelor-Studium im Fach Ingenieurinformatik an der Universität Augsburg |
2011-2013 | Bachelor-Studium im Fach Informatik und Multimedia an der Universität Augsburg |
2011-2018 | Selbstständig im Bereich Softwareentwicklung |
Forschungsschwerpunkte
- Scientific Machine Learning: Kombination von datengetriebenen und physikalischen Modellen, s. UPSIM
- Domainenübergreifende, objektorientierte Modellbildung und Einflussanalyse
- TSIP (tetrahedron-shaped inverted pendulum) und andere drehmomentaktuierte inverse Pendel, s. Youtube-Video
Lehrveranstaltungen
Aktuelles Semester
(Angewandte Filter: Semester: aktuelles | Institutionen: Ingenieurinformatik mit Schwerpunkt Mechatronik | Dozenten: Tobias Thummerer | Vorlesungsarten: alle)
Name | Semester | Typ |
---|---|---|
Objektorientierte Modellbildung und Simulation: Theorie und Praxis | Wintersemester 2024/25 | Vorlesung |
Optimierung mechatronischer Systeme | Wintersemester 2024/25 | Vorlesung |
Praktikum zu Objektorientierte Modellbildung und Simulation: Theorie und Praxis | Wintersemester 2024/25 | Praktikum |
Praktikum Konstruktionslehre | Wintersemester 2024/25 | Praktikum |
Praktikum Mechatronik | Wintersemester 2024/25 | Praktikum |
Seminar zu aktuellen Forschungsthemen der Mechatronik | Wintersemester 2024/25 | Seminar |
Übung zu Optimierung mechatronischer Systeme | Wintersemester 2024/25 | Übung |
Übung zu Objektorientierte Modellbildung und Simulation: Theorie und Praxis | Wintersemester 2024/25 | Übung |
Nächstes Semester
Keine Vorlesungen vorhanden.
Publikationen
2023
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2022
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2021
|
2020
Software
Eine Liste aller Open-Source-Bibliotheken auf GitHub, in Auszügen:
FMI.jl
Softwarebibliothek zur Integration des Functional Mock-up Interface (FMI) in die Julia Programmiersprache.
FMIFlux.jl
Machine Learning mit hybriden Modellen aus Functional Mock-up Units (FMUs) in der Julia Programmiersprache.