Computational Sciences in Engineering (CSE) an der TU Braunschweig richtet sich an Studierende, die technische Fragestellungen mit Methoden der Computersimulation und Datenanalyse lösen wollen. Statt klassischer Fachgrenzen zwischen Bauingenieurwesen, Maschinenbau und Informatik verbindet der Master diese Disziplinen zu einem interdisziplinären Profil, das an der TU Braunschweig durch die enge Verzahnung von Ingenieurinstituten und Rechenzentren geprägt ist.
Im Zentrum stehen numerische Verfahren, maschinelles Lernen und die Modellierung komplexer physikalischer Systeme. Studierende lernen, reale technische Probleme – etwa Materialverhalten oder Strukturmechanik – in rechnergestützte Modelle zu übersetzen und mit modernen Simulationswerkzeugen zu analysieren.
Als Vollzeitstudium mit Abschluss M.Sc. und beschränkter Zulassung setzt das Programm ein solides quantitatives Vorwissen voraus und bereitet sowohl auf forschungsnahe Tätigkeiten als auch auf industrielle Anwendungsfelder vor.
36 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Vektoranalysis und Tensorrechnung, lineare Kinematik, Spannungszustand, zweidimensionale Probleme, Gleichgewichtsbedingungen, lineare Elastizität, isotropes und anisotropes Verhalten, thermische Ausdehnung.
Bayes'sche Entscheidungsregel, Qualitätsmetriken, überwachtes Lernen mit parametrischen und nichtparametrischen Verteilungen, Support Vector Machines, neuronale Netze, Deep Learning, Clustering.
Modellierung mit Differentialgleichungen, Bernoulli und Euler Differentialgleichungen, exakte Differentialgleichungen, lineare Gleichungen verschiedener Ordnungen, Systeme von Differentialgleichungen, Laplace-Transformation, dynamische Systeme und Stabilität.
Modellierung mit partiellen Differentialgleichungen, Kontinuitätsgleichung, Wärmegleichung, Wellengleichung, elastische Verformung, Fundamentallösung, Green-Funktion, Energiefunktional und Variationsformulierung.
Python-Programmierung, Forschungssoftware-Ingenieurwesen, objektorientierte Programmierung, Algorithmen für numerische Anwendungen und Maschinelles Lernen.
Verschiebungsbasierte Finite Elemente für 1D und 2D Elastizitätsprobleme sowie stationäre Wärmeleitung, FEM-Algorithmus einschließlich Nachbearbeitung, numerische Integration, isoparametrische Elemente.
Grundlagen der Strömungsmechanik, Stromfadentheorie, integrale Impulsgleichung, viskose inkompressible 2D Strömungen, Navier-Stokes-Gleichungen, turbulente Grenzschichtgleichungen.
Phänomenologie turbulenter Strömungen, Reynolds-Mittelung, statistische Theorie, Turbulente Grenzschichten, Schließungsansätze, scale-resolving Simulationen.
Grundlagen der linearen Optik, nichtlineare optische Effekte zweiter und dritter Ordnung, nichtlineare Streuung, optische Telekommunikation, nichtlineare Effekte in Lichtwellenleitern.
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie, Maße der Informationstheorie wie Entropie und gegenseitige Information, Quellencodierung, Datenübertragung und Kanalkapazität.
Euler-Verfahren, Runge-Kutta-Verfahren, Konsistenz und Konvergenz, Finite Differenzen, Finite Elemente, Netzgenerierung, adaptive Netzverfeinerung.
Nichtlineare Kinematik bei großen Verformungen und Rotationen, Spannungsmaße, Piola-Transformation, Elastizitätstensoren, nichtlineare Konstitutivrelationen: Hyperelastizität, Viskoelastizität, Plastizität.
Diskretisierung partieller Differentialgleichungen mittels Finite-Volumen-Methoden für gemischte Elementnetze, stabile numerische Methoden für Konvektions-Diffusions-Prozesse.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Computational Sciences in Engineering (CSE) an der TU Braunschweig ist als forschungsorientierter Masterstudiengang konzipiert, der Studierende befähigt, komplexe ingenieurwissenschaftliche Fragestellungen mithilfe von Simulation und Datenanalyse zu bearbeiten. Die TU Braunschweig bringt hierfür ihre Stärke in angewandter Mechanik und rechnergestützten Ingenieurmethoden ein.
Der Studiengang ist bewusst interdisziplinär angelegt: Er richtet sich an Absolvent:innen unterschiedlicher ingenieur- oder naturwissenschaftlicher Bachelorstudiengänge, die ihre Kenntnisse in Richtung Computational Engineering vertiefen möchten.
Die Studieninhalte umfassen Module wie Linear Solid Mechanics, in dem die mathematischen Grundlagen der Festkörpermechanik vertieft werden, sowie Pattern Recognition, das Methoden des maschinellen Lernens zur Mustererkennung vermittelt. Data-Driven Material Modeling verbindet beide Bereiche, indem datengetriebene Ansätze zur Beschreibung von Materialverhalten erarbeitet werden.
Diese Kombination aus klassischer Mechanik und modernen datenbasierten Methoden spiegelt den Anspruch des Studiengangs wider, ingenieurwissenschaftliche Modellbildung mit aktuellen Werkzeugen der Datenanalyse zu verschmelzen.
Der Studiengang eignet sich für Personen mit ausgeprägtem Interesse an Mathematik, Programmierung und physikalischer Modellbildung, die bereit sind, sich intensiv mit Simulationssoftware und numerischen Methoden auseinanderzusetzen.
Wer lieber rein praktisch-konstruktiv arbeitet oder wenig Neigung zu abstrakter, computergestützter Analyse mitbringt, wird sich in diesem anspruchsvollen, zulassungsbeschränkten Programm eher schwertun.
Absolvent:innen von Computational Sciences in Engineering (CSE) finden Einsatzfelder überall dort, wo technische Systeme simuliert, optimiert oder mittels Daten analysiert werden müssen – etwa in der Automobil-, Luftfahrt- oder Bauindustrie sowie in Forschungseinrichtungen.
Die interdisziplinäre Ausrichtung als CSE-Fachkraft öffnet auch Wege in datengetriebene Ingenieurrollen, in denen klassische Fachkenntnisse mit Kompetenzen in Simulation und maschinellem Lernen kombiniert werden.
Die TU Braunschweig bietet als etablierte technische Universität die notwendige Infrastruktur für rechenintensive Simulationsarbeit und interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Ingenieur- und Informatikinstituten.
Das Vollzeitformat in Braunschweig ermöglicht eine enge Anbindung an Forschungsprojekte und Labore, was besonders für die praxisnahe Anwendung der Modellierungs- und Simulationsmethoden von Vorteil ist.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Die Studienplätze sind begrenzt und die NC-Grenze schwankt je Semester. Prüfe mit deinem Schnitt, wie deine Chancen aktuell stehen.
An staatlichen Hochschulen fallen in der Regel keine Studiengebühren an – du zahlst nur den Semesterbeitrag.
| Position | Betrag |
|---|---|
| Studiengebühren | 0 € |
| Semesterbeitrag | ca. 250 bis 350 € / Semester |
| Enthalten | u. a. Semesterticket & Studierendenwerk |
Richtwerte – den genauen Semesterbeitrag nennt die Hochschule.
Wenn du deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit findest und dich darüber einschreibst, ist die Jobgarantie automatisch dabei.
Findest du innerhalb von 6 Monaten nach deinem Abschluss keinen Job, übernehmen wir dein professionelles Jobcoaching – so lange, bis du einen hast.
Gilt ab dem Tag deines Studienabschlusses.Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Der Weg nach dem Studium führt meist über simulationsnahe Einstiegspositionen hin zu verantwortungsvollen Rollen in Forschung und Entwicklung.
Branchenweite Marktorientierung für Computational Sciences in Engineering (CSE)-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Die Berufsfelder rund um Computational Sciences in Engineering verändern sich durch den zunehmenden Einsatz von KI-gestützten Simulations- und Analysewerkzeugen spürbar.
Auch für CSE-Fachkräfte verschiebt sich die Aufgabenverteilung zwischen automatisierten Werkzeugen und menschlicher Expertise deutlich.
Kompetenzen in Modellbildung und Datenanalyse werden gezielt in Modulen wie Linear Solid Mechanics, Pattern Recognition und Data-Driven Material Modeling aufgebaut.
Sammle schon im Studium Praxis und verdiene dazu – Werkstudentenjobs und Praktika in Braunschweig, ideal neben dem Präsenzstudium am Campus.
Stellen live aus der StudySmarter Jobbörse · laufend aktualisiert.
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Kurzprofil der Technische Universität Braunschweig – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer sich für Computational Sciences in Engineering (CSE) an der TU Braunschweig interessiert, sollte ein hohes mathematisch-numerisches Grundverständnis mitbringen und sich auf einen anspruchsvollen, zulassungsbeschränkten Studiengang einstellen, der intensive Programmier- und Modellierungsarbeit erfordert.
Der Studiengang ist zulassungsbeschränkt, konkrete Auswahlkriterien und Grenzwerte sind den offiziellen Zulassungsunterlagen der TU Braunschweig zu entnehmen.
Ein solides Grundverständnis in Mathematik, Mechanik und Programmierung aus einem ingenieur- oder naturwissenschaftlichen Bachelorstudiengang ist hilfreich, um Module wie Linear Solid Mechanics oder Pattern Recognition erfolgreich zu bearbeiten.
Computational Sciences in Engineering (CSE) an der TU Braunschweig ist stark forschungsorientiert angelegt, bietet durch Simulationsprojekte aber auch praxisnahe Anwendungsbezüge.
Der Studiengang wird vorwiegend auf Englisch angeboten, was der internationalen Ausrichtung des Fachs Rechnung trägt.
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