PROF. DR. MICHAEL MÖCKEL

Möckel, Michael | Intelligent Systems, Materials

Forschungsschwerpunkt:
Intelligent Systems, Materials

Technische Hochschule Aschaffenburg
Fakultät: Ingenieurwissenschaften

E-Mail: Michael.Möckelth-abde
Telefon: +49 6021/4206-507

Expertisen



Labore & Institute


Forschungsprojekte

KAnIS Kooperative Autonome Intralogistik Systeme

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ArtificialIntelligenceDataSciences   ElectronicsElectricDrives   RoboticsAutomation   IntelligentMobility   IntelligentSensorsSignals
Vernetzung und Automatisierung von Flurförderzeugen zur Optimierung von Rentabilität, Effizienz und Sicherheit. Entwicklung und Anwendung von interdisziplinären Methoden und Werkzeugen.
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EpiLABKI

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ArtificialIntelligenceDataSciences   InnovativeMaterialProcessing   CompetenceCenterAI

Das Projekt EpiLABKI baut mithilfe von Künstlicher Intelligenz einen Epidemie-Simulator für die Region Aschaffenburg auf.

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KIProBatt

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ArtificalIntelligenceDataScience  IntelligentSensorsSignals  MaterialTestingSensorTechnology InnovativeMaterialProcessing  KompetenzzentrumKI

Hybride Prozessmodellierung durch Integration einer KI-basierten Anomaliedektektion in eine physikalisch-technische Prozesssimulation.
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PromoAdd3D Additive Fertigung

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RoboticsAutomation   ArtifialIntelligenceDataScience   IntelligentSensorsSignals   MaterialTestingSensorTechnology   InnovativeMaterialProcessing

Verbesserung von SLM-Prozessen durch Entwicklung eines Hybridmodells unter Verwendung effektiver Parameter.
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Curriculum Vitae

seit 2015TH AschaffenburgProfessur
2012-2015Universität Cambridge, UKWissenschaftlicher Mitarbeiter
20011-2012Fraunhofer InstitutWissenschaftler
2009-2011Max-Planck-InstitutPost-Doc
2006-2009Ludwig-Maximilians-Universität MünchenWissenschaftlicher Mitarbeiter
2006-2007Universität AugsburgWissenschaftlicher Mitarbeiter
1999-2009Ludwig-Maximilians-Universität MünchenDiplom, Promotion (Festkörperphysik)
2002-2003Universität Cambridge, UKMaster (Mathematik)

Publikationen

  • Voigt, Jorrit, Möckel, Michael, 2021. Comparing principal component analysis (PCA) and 𝛃-variational autoencoder(𝛃-VAE)for anomaly detection in selective laser melting (SLM) process data. In: 14th WCCM-ECCOMAS Congress 2020, virtual congress, January, 11-15, 2021. S. 1 – 9. Abstract
  • Pfenning, Stefan, Döhring, Thorsten, Möckel, Michael, 2019. Einzelphotonenquellen – Schlüsselkomponenten für die Quantenwelt. In: DGaO-Proceedings. DGaO, S. 1 – 2. ISSN 1614-8436. Abstract

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