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Simon Hagmeyer

Fakultät Maschinen und Systeme

Simon Hagmeyer, B.Eng., M.Sc.

Anschrift :

Campus Göppingen
Robert-Bosch-Straße 1
73037 Göppingen

Funktionen

Mitglied der Wissenschaftskommission

Fachgebiete

Zustandsüberwachung und – diagnose technischer Systeme

Prognostics and Health Management (PHM)

Maschinelles Lernen

Sprechstunden

Nach Absprache

Beruflicher werdegang

seit November 2017: Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Fakultät Maschinen und Systeme (ehem. Mechatronik und Elektrotechnik)

August 2017: Abschluss als Master of Science in Mechatronik an der Hochschule Reutlingen

Juli 2015: Abschluss als Bachelor of Engineering in Mechatronik an der Hochschule Reutlingen

Veröffentlichungen

Hagmeyer, S.; Zeiler, P.;  Huber, M. (2022). On the Integration of Fundamental Knowledge about Degradation Processes into Data-Driven Diagnostics and Prognostics Using Theory-Guided Data Science. Proceedings of the PHM Society European Conference, 7, DOI: 10.36001/phme.2022.v7i1.3352

Hagmeyer, S.; Mauthe, F.; Zeiler, P. (2021). Creation of Publicly Available Data Sets for Prognostics and Diagnostics Addressing Data Scenarios Relevant to Industrial Applications. International Journal of Prognostics and Health Management, 12 (2), DOI: 10.36001/ijphm.2021.v12i2.3087 

Hagmeyer, S.; Zeiler, P. (2020). Calculation of the Prediction Interval for Negative Correlation Learning via Delta Method. Proceedings of the 30th European Safety and Reliability Conference and the 15th Probabilistic Safety Assessment and Management Conference, DOI: 10.3850/978-981-14-8593-0_4266-cd

Hönig, M.; Hagmeyer, S.; Zeiler, P. (2019). Enhancing remaining useful lifetime prediction by an advanced ensemble method adapted to the specific characteristics of prognostics and health management. Proceedings of the 29th European Safety and Reliability Conference, DOI: 10.3850/978-981-11-2724-3_0204-cd

Hagmeyer, S.; Hönig, M.; Zeiler, P. (2019). Kombination mehrerer Prognoseergebnisse zur verbesserten Ermittlung der verbleibenden nutzbaren Lebensdauer. 29. Fachtagung Technische Zuverlässigkeit 2019, 07.-08.05.2019, Nürtingen, VDI-Berichte 2345, ISBN 978-3-18-092345-1, S. 43-54.

Weitere Informationen

Forschungsbereich Zuverlässigkeitstechnik und Prognostics and Health Management, Prof. Dr.-Ing. Zeiler

Mitglied des Promotionskollegs PROMISE 4.0

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