Master Computational Engineering in Ingolstadt: Hochschulen & Studiengänge

Der Master ist der zweite Hochschulabschluss innerhalb des Bachelor- und Mastersystems.

Die klassische Voraussetzung für die Zulassung zum Master ist ein abgeschlossenes Bachelorstudium in einem vergleichbaren Fachbereich. Sprich, durch den Master vertiefst du ausgewähltes Basiswissen aus dem Bachelor. Ein Masterstudium dauert im Normalfall vier bis fünf Semester – in seltenen Fällen auch nur zwei – und schließt mit der Masterarbeit ab.

Computational Engineering ist eine Disziplin der Ingenieurwissenschaften, die sich mit der Analyse und der Simulation von physikalischen und technischen Systemen, sowie rechnergestützter Modellierung beschäftigt. Computational Engineering ist somit vor allem auf Computersimulationen und digitale Darstellungen verschiedener Sachverhalte gestützt. So können Bauwerke bereits am Computer in Simulationen auf Statik oder andere Eigenschaften getestet werden, bevor das Bauwerk entsteht oder in der Forensik kann z.B. die Entstehung von Bränden nachgeahmt und damit analysiert werden. Auch Produkttests werden mit Computational Engineering durchgeführt.

Was sind die Studieninhalte?

Die wichtigsten Grundlagen für Computational Engineering sind Mathematik, Informatik, Physik und Ingenieurwissenschaften. Im weiteren Verlauf des Studiums kommen zu den Grundlagenkenntnissen weitere Fächer hinzu, wie z.B. FE-Analyse, Simulationen und Konstruktionen von Bauwerken mit computerbasierten Programmen und Robotik hinzu. Vertiefungen oder Spezialisierungen während des Studiums können u.a. sein: Angewandte Mathematik und Mechanik, Bauingenieurwesen, Maschinenbau oder Informatik.

Was kommt nach dem Studium?

Nach dem Studium können die erfolgreichen Absolventen in den verschiedensten Branchen arbeiten. Tätigkeiten können z.B. die Simulation von technischen Prozessen, wissenschaftliche Visualisierung oder Hard- und Softwareentwicklung sein. Arbeitsplätze finden Experten des Computational Engineering vor allem in der Baubranche, in der Produktentwicklung, Forschung und Lehre oder in Technologiezentren. Auch in Unternehmen der IT-Branche oder Ingenieurbüros und –unternehmen sind sie gefragt.