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Hans-Christian Möhring

Herr Univ.-Prof. Dr.-Ing. Dr. h. c.

Direktor des Instituts
Institut für Werkzeugmaschinen
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  1. 2024

    1. Wolf, J., Werkle, K. T., & Möhring, H.-C. (2024). Study on Dynamic Behaviour in FFF 3D-printing with Crossed Gantry Kinematic. Procedia CIRP, 121, 162–167. https://doi.org/10.1016/j.procir.2023.09.244
    2. Reeber, T., Henninger, J., Weingarz, N., Simon, P. M., Berndt, M., Glatt, M., Kirsch, B., Eisseler, R., Aurich, J. C., & Möhring, H. C. (2024). Tool condition monitoring in drilling processes using anomaly detection approaches based on control internal data. Procedia CIRP, 121, 216–221. https://doi.org/10.1016/j.procir.2023.08.066
  2. 2023

    1. Palalić, M., Bieg, F., Maucher, C., Güzel, K., & Möhring, H.-C. (2023). Intelligent additive‐subtractive manufacturing for resilient production. 27th International Conference on Production Research, Cluj-Napoca, Romania.
    2. Jaquemod, A., Güzel, K., & Möhring, H.-C. (2023). The influence of high cutting speeds on cutting forces, surface roughness and tool wearin the milling process of wood. 25th International Wood Machining Seminar, Nagoya, Japan.
    3. Georgi, P., Möhring, H.-C., & Stehle, T. (2023). Fachvortrag: Ultraschallunterstütztes Schleifen metallischer Werkstoffe. GrindDialog, Adelbert Haas GmbH.
    4. Derbas, M., Frömel-Frybort, S., Laaber, C., Möhring, H.-C., & Riegler, M. (2023). Supervised classification of wood species during milling based on extracted cut events from ultrasonic air-borne acoustic signals. Wood Material Science & Engineering, 18(6), Article 6. https://doi.org/10.1080/17480272.2023.2214118
    5. Riegler, M., Derbas, M., Jaquemod, A., Frömel-Frybort, S., Güzel, K., & Möhring, H.-C. (2023). Machine Learning for Predicting Wood Properties during Milling. Processing Technologies for the Forest & Biobased Products Industries (PTF BPI), St. Simons, USA.
    6. Bleicher, F., Biermann, D., Drossel, W.-G., Möhring, H.-C., & Altintas, Y. (2023). Sensor and actuator integrated tooling systems. CIRP Annals Manufacturing Technology, 72(2), Article 2. https://doi.org/10.1016/j.cirp.2023.05.009
    7. Gutsche, D., Reeber, T., Georgi, P., & Möhring, H.-C. (2023). Cross-Machine Comparison of the Usability of Internal Machine Control Data for Process Monitoring in Machining Applications. Proceedings of the 13th congress of the german academic association for production technology (WGP), 124–132. https://doi.org/10.1007/978-3-031-47394-4_13
    8. Storchak, M., Stehle, T., & Möhring, H.-C. (2023). Numerical Modeling of Cutting Characteristics during Short Hole Drilling: Modeling of Kinetic Characteristics. Journal of Manufacturing and Materials Processing, 7(6), Article 6. https://doi.org/10.3390/jmmp7060195
    9. Bieg, F., Scheider, D., Kledwig, C., Maucher, C., Möhring, H.-C., & Reisacher, M. (2023). Development of a laser preheating concept for directed energy deposition. In Journal of Laser Applications (4; Bd. 35, Nummer 4). Laser Institute of America. https://doi.org/10.2351/7.0001124
    10. Ramme, J., Reeber, T., Rapp, M., & Möhring, H.-C. (2023). Process Stability Monitoring - Potential of Internal Control Data for  Drilling Processes in the Aerospace Industry. 57–64.
    11. Güzel, K., & Möhring, H.-C. (2023). High-speed cutting of wood material. CIRP Winter Meeting, Paris, France.
    12. Feng, Q., Maier, W., Braun, S., & Möhring, H.-C. (2023). Dynamic modeling of the workpiece-fixture contact behavior for intelligent fixture design. Procedia CIRP, 119(119), Article 119. http://dx.doi.org/10.1016/j.procir.2023.02.126
    13. Feng, Q., Maier, W., Braun, S., & Möhring, H.-C. (2023). Detection and Identification of Nonlinear Contact Dynamics at Workpiece Clamping Positions. Journal of machine engineering, 1(23), Article 23. https://doi.org/10.36897/jme/161718
    14. Richter, M., Khalifa, O., Güzel, K., & Möhring, H.-C. (2023). Calibration of a strain gauge-equipped force measuring unit using machine learning algorithms. Procedia CIRP, 118, 181–186. https://doi.org/10.1016/j.procir.2023.06.032
    15. Maucher, C., Kang, Y., Bechler, S., Ruf, M., Steeb, H., Möhring, H.-C., & Hampp, F. (2023). Towards Bespoke Gas Permeability by Functionally Graded Structures in Laser-Based Powder Bed Fusion of Metals. SSRN ELibrary. https://doi.org/10.2139/ssrn.4550785
    16. Derbas, M., Jaquemod, A., Frömel-Frybort, S., Güzel, K., Möhring, H.-C., & Riegler, M. (2023). Multisensor data fusion and machine learning to classify wood products and predict workpiece characteristics during milling. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 47, 103--115. https://doi.org/10.1016/j.cirpj.2023.09.003
    17. Jaquemod, A., Güzel, K., & Möhring, H.-C. (2023). Influence of Minimum Quantity Lubrication on Tool Temperature and Wear in Wood Machining. 13th Congress of the German Academic Association for Production Technology (WGP), Freudenstadt, Germany. https://doi.org/10.1007/978-3-031-47394-4
    18. Georgi, P., Möhring, H.-C., & Stehle, T. (2023). Ultraschallunterstütztes Schleifen metallischer Werkstoffe.
    19. Tandler, T., Stehle, T., & Möhring, H.-C. (2023). A Study of Low-Frequency Vibration-Assisted Bandsawing of Metallic Parts. Journal of Machine Engineering. https://doi.org/10.36897/jme/166530
    20. Maucher, C., Kordmann, L., & Möhring, H.-C. (2023). Design Rules for the Additive-Subtractive Process Chain. Procedia CIRP, 119, 1115–1121. https://doi.org/10.1016/j.procir.2023.03.153
    21. Tandler, T., Hirth, T., Eisseler, R., Stehle, T., & Möhring, H.-C. (2023). Einsatz von KI bei der Prozessvorhersage für Bandsägen/Use of AI in process prediction for band saws – Artificial intelligence in predicting process forces in band sawing. wt Werkstattstechnik online, 113(01–02), Article 01–02. https://doi.org/10.37544/1436-4980-2023-01-02-33
  3. 2022

    1. Wegert, R., Alhamede, M. A., Guski, V., Schmauder, S., & Möhring, H.-C. (2022). Sensor-Integrated Tool for Self-Optimizing Single-Lip Deep Hole Drilling. International Journal of Automation Technology, 16(2), Article 2. https://doi.org/10.20965/ijat.2022.p0126
    2. Wegert, R., Tandler, T., Badie, R., Eisseler, R., Möhring, H.-C., Guski, V., & Schmauder, S. (2022). Prozessregelung beim Einlippentiefbohren. WT WerkstattsTechnik, 11/12, 750–756. https://doi.org/10.37544/1436-4980-2022-11-12-24
    3. Maier, W., Rothmund, J., Möhring, H.-C., Dang, P.-D., Hoffarth, E., Zinn, B., & Wyrwal, M. (2022). Experiencing the structure and features of a machine tool with mixed reality. Procedia CIRP, 106, 244--249. https://doi.org/10.1016/j.procir.2022.02.186
    4. Ramme, J., Wegert, R., Guski, V., Schmauder, S., & Möhring, H.-C. (2022). Development of a Multi-Sensor Concept for Real-Time Temperature Measurement at the Cutting Insert of a Single-Lip Deep Hole Drilling Tool. MDPI applied sciences, Smart Manufacturing and Materials, 1–20. https://doi.org/10.3390/app12147095
    5. Jaquemod, A., Güzel, K., & Möhring, H.-C. (2022). Investigation of the Effect of Minimum Quantity Lubrication on the Machining of Wood. In LectureNotes in Production Engineering. German Academic Association for Production Technology (WGP).
    6. Güzel, K., Jaquemod, A., Stehle, T., & Möhring, H.-C. (2022). Influence of minimum quantity lubrication on surface quality during circular sawing of wood (1/2). 112(1/2), Article 1/2. https://doi.org/doi.org/10.37544/1436-4980-2022-01-02
    7. Maucher, C., Cera, P., & Möhring, H.-C. (2022). Quantification and Surface Analysis on Blasting of PBF-LB Additively Manufactured Components. Procedia CIRP, 108, 560–565. https://doi.org/10.1016/j.procir.2022.03.088
    8. Maucher, C., Gutsche, D., & Möhring, H.-C. (2022). Investigation on anisotropic behavior of additively manufactured maraging steel during orthogonal cutting. Procedia CIRP, 113, 294–300. https://doi.org/10.1016/j.procir.2022.09.162
    9. Guski, V., Wegert, R., Schmauder, S., & Möhring, H.-C. (2022). Correlation between subsurface properties, the thermo-mechanical process conditions and machining parameters using the CEL simulation method. Procedia CIRP, 108, Article 108. https://doi.org/10.1016/j.procir.2022.03.021
    10. Möhring, H.-C., Becker, D., Maucher, C., Eisseler, R., & Ringger, J. (2022). Influence of the support structure on the bandsawing process when separating LPBF components from the building platform. Journal of Machine Engineering. https://doi.org/10.36897/jme/151498
    11. Menze, C. J., Reeber, T., Möhring, H.-C., Stegmann, J., & Kabelac, S. (2022). Modelling of sawing processes with internal coolant supply. Manufacturing Letters, 32(April), Article April. https://doi.org/10.1016/j.mfglet.2022.04.006
    12. Rapp, M., Schneider, M., Gauggel, C., & Möhring, H.-C. (2022). Advances in the Machining Finishing of Ceramic Composite Components for Aerospace Applications. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.4259344
    13. Möhring, H.-C., & Georgi, P. (2022). Surface-oriented process control based on a sensory milling tool.
    14. Möhring, H.-C., & Georgi, P. (2022). Technical presentation: Surface-oriented process control based on a sensory milling tool. CIRP Winter Meeting, STC-M, Paris.
    15. Feng, Q., Maier, W., & Möhring, H.-C. (2022). Application of machine learning to optimize process parameters in fused deposition modeling of PEEK material. Procedia CIRP, 107, 1--8. https://doi.org/10.1016/j.procir.2022.04.001
    16. Wegert, R., & Möhring, H.-C. (2022). Prozessregelung beim Einlippentiefbohren (V.-F. P. und Tiefbohren aktuell 2022, Hrsg.).
  4. 2021

    1. Feng, Q., Maier, W., Stehle, T., & Möhring, H.-C. (2021). Optimization of a clamping concept based on machine learning. Production Engineering. https://doi.org/10.1007/s11740-021-01073-z
    2. Möhring, H.-C., Eschelbacher, S., & Georgi, P. (2021). Machine learning approaches for real-time monitoring and evaluation of surface roughness using a sensory milling tool. Procedia CIRP.
    3. Tandler, T., Becker, D., Eisseler, R., Stehle, T., & Möhring, H.-C. (2021). Effekt der Sägekinematik auf die Prozesseffizienz/Kinematic variation with a circular sawbalde process. wt Werkstattstechnik online, 111(01–02), Article 01–02. https://doi.org/10.37544/1436-4980-2021-01-02-6
    4. Maucher, C., Werkle, K. T., & Möhring, H.-C. (2021). In-Situ defect detection and monitoring for laser powder bed fusion using a multi-sensor build platform. Procedia CIRP, 104, 146–151. https://doi.org/10.1016/j.procir.2021.11.025
    5. Wegert, R., Guski, V., Möhring, H.-C., & Schmauder, S. (2021). IN-PROCESS MEASUREMENT AND NUMERICAL DETERMINATION OF THE TEMPERATURE IN THE CONTACT ZONE DURING SINGLE LIP DEEP HOLE DRILLING. MM Science Journal, 3, Article 3. http://doi.org./10.17973/MMSJ.2021_7_2021059
    6. Zabel, A., Strodick, S., Schmidt, R., Walther, F., Biermann, D., Wegert, R., Eisseler, R., Möhring, H.-C., Guski, V., & Schmauder, S. (2021). Messtechnisches und simulationsbasiertes Erfassen von thermomechanischen Belastungskollektiven; Oberflächenkonditionierung beim Tiefbohren – Teil 1. WT WerkstattsTechnik, 1/2, 52–58. https://e-paper.vdi-fachmedien.de/webreader-v3/index.html#/2955/1
    7. Menze, C., Güzel, K., Stojanovic, A., Stehle, T., & Möhring, H.-C. (2021). Entwicklung und Erprobung eines Heißdrahtschneidaggregats für einen Industrieroboter. WT WerkstattsTechnik, 1/2, Article 1/2.
    8. Zabel, A., Strodick, S., Schmidt, R., Walther, F., Biermann, D., Wegert, R., Eisseler, R., Möhring, H.-C., Guski, V., & Schmauder, S. (2021). Messtechnisches und simulationsbasiertes Erfassen von thermomechanischen Belastungskollektiven; Oberflächenkonditionierung beim Tiefbohren – Teil 2. WT WerkstattsTechnik, 3, 118–123. https://e-paper.vdi-fachmedien.de/webreader-v3/index.html#/2997/1
    9. Teich, H., Maucher, C., & Möhring, H.-C. (2021). Influence of LPBF Parameters and Strategies on Fine Machining of Pre-Built Bores. Journal of Machine Engineering, 91–100. https://doi.org/10.36897/jme/133344
    10. Schneider, M., Rapp, M., Gauggel, C., Pudłowski, M., & Möhring, H.-C. (2021). Machinability of C/C-SiC Ceramics for Components in High-Temperature Applications. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3942458
    11. Georgi, P., Eschelbacher, S., & Möhring, H.-C. (2021). Utilization of machine learning approaches for tool wear detection and prediction in the circular sawing process of metallic materials. MM Science Journal, 5120–5125. https://doi.org/DOI : 10.17973/MMSJ.2021_11_2021164
    12. Menze, C. J., Wegert, R., Reeber, T., Erhardt, F., Möhring, H.-C., Stegmann, J., & Kabelac, S. (2021). Numerical Methods for the Simulation of Segmented Chips and Experimental Validation in Machining of TI-6AL-4V. MM Science journal, 2021(November), Article November. https://doi.org/10.17973/mmsj.2021_11_2021152
    13. Meier, V., Schneider, M., Güzel, K., Stehle, T., & Möhring, H.-C. (2021). Bearbeitungsmaschinen twittern. HOB - Die Holzbearbeitung, 3, Article 3.
    14. Fandiño, D., Guski, V., Wegert, R., Schmauder, S., & Möhring, H.-C. (2021). Numerical Investigations on Single Lip Deep Hole Drilling. Procedia CIRP, 102, 132--137. https://doi.org/10.1016/j.procir.2021.09.023
    15. Maucher, C., Teich, H., & Möhring, H.-C. (2021). Improving machinability of additively manufactured components with selectively weakened material. Production Engineering, 15(3), Article 3. https://doi.org/10.1007/s11740-021-01038-2
    16. Fandiño, D., Guski, V., Wegert, R., Möhring, H.-C., & Schmauder, S. (2021). Simulation Study on Single-Lip Deep Hole Drilling Using Design of Experiments. Journal of Manufacturing and Materials Processing, 5(2), Article 2. https://doi.org/10.3390/jmmp5020044
  5. 2020

    1. Menze, C., Zizelmann, C., Schneider, M., Güzel, K., & Möhring, H.-C. (2020). Numerical Modelling of the Aeroacoustic and Flow Behaviour of Chip Fans. Lecture Notes in Production Engineering, 315–323. https://doi.org/10.1007/978-3-662-62138-7_32
    2. Güzel, K., Stehle, T., & Möhring, H.-C. (2020). Simulationsgestützte Optimierung des aeroakustischen Verhaltens von Kreissägeblättern. Werkstattstechnik online, 1/2, Article 1/2. https://www.werkstattstechnik.de/wt/currentarticle.php?dataarticle_id=92630
    3. Wegert, R., Guski, V., Möhring, H.-C., & Schmauder, S. (2020). Temperature monitoring in the subsurface during single lip deep hole drilling. tm - Technisches Messen. https://doi.org/10.1515/teme-2020-0055
    4. Meier, V., Schneider, M., Güzel, K., Stehle, T., & Möhring, H.-C. (2020). IoT-Plattform für die Holzbearbeitung. HOB - Die Holzbearbeitung, 11/12, Article 11/12.
    5. Georgi, P., Eschelbacher, S., Stehle, T., & Möhring, H.-C. (2020). Erfahrungen mit alternativen Kraftmessungen. wt Werkstattstechnik online, 110, Article 110. https://doi.org/10.37544/1436-4980-2020-01-02-26
    6. Wegert, R., Guski, V., Schmauder, S., & Möhring, H.-C. (2020). Effects on surface and peripheral zone during single lip deep hole drilling. Procedia CIRP, Volume 87, 113–118. https://doi.org/10.1016/j.procir.2020.02.025
    7. Wegert, R., Guski, V., Möhring, H.-C., & Schmauder, S. (2020). Determination of thermo-mechanical quantities with a sensor-integrated tool for single lip deep hole drilling. Procedia Manufacturing, 52, 73--78. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.11.014
    8. Möhring, H.-C., Eschelbacher, S., & Georgi, P. (2020). Online monitoring of the workpiece surface with a sensor integrated end-milling tool.
    9. Möhring, H.-C., Werkle, K., & Maier, W. (2020). Process monitoring with a cyber-physical cutting tool. Procedia Cirp, Vol. 93, 1466–1471. https://doi.org/10.1016/j.procir.2020.03.034
    10. Möhring, H.-C., Eschelbacher, S., & Georgi, P. (2020). Technical presentation: Online monitoring of the workpiece surface with a sensor integrated end-milling tool.
    11. Möhring, H.-C., Eschelbacher, S., & Georgi, P. (2020). Fundamental investigation on the correlation between surface properties and acceleration data from a sensor integrated milling tool. Procedia Manufacturing, 52, 79–84. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.11.015
    12. Werkle, K. T., Maier, W., Mayer, S., & Möhring, H.-C. (2020). Additive manufacturing of sensors - printing of conductor paths in loaded structures. euspen’s 20th International Conference & Exhibition, 20155, 4. https://www.euspen.eu/resource/additive-manufacturing-of-sensors-printing-of-conductor-paths-in-loaded-damping-structures/
  6. 2019

    1. Kimmelmann, M., Duntschew, J., Schluchter, I., & Möhring, H.-C. (2019). Analysis of burr formation mechanisms when drilling CFRP-aluminium stacks using acoustic emission. Procedia Manufacturing.
    2. Braun, S., Storchak, M., & Möhring, H.-C. (2019). Using model based analytic cutting force prediction in CAM toolpath generation. Procedia CIRP, Volume 82, Pages 467-472. https://doi.org/10.1016/j.procir.2019.04.003
    3. Möhring, H.-C., Eschelbacher, S., Güzel, K., Kimmelmann, M., Schneider, M., Zizelmann, C., Häusler, A., & Menze, C. (2019). En route to intelligent wood machining - Current Situation and future perspectives. Journal of Machine Engineering, 19(4), Article 4. http://www.not.pl/wydawnictwo/2019JOM/V4/1_MOHRING.pdf
    4. Menze, C., Güzel, K., Stehle, T., Möhring, H.-C., Königs, M., Heidemann, R., & Schütz, A. (2019). Digitale Werkstatt und Kollege Roboter unterstützen das Handwerk. HOB - Die Holzbearbeitung, 11, Article 11.
    5. Möhring, H. C., Stehle, T., Maucher, C., & Becker, D. (2019). Prediction of the shape accuracy of parts fabricated by means of FLM process using FEM simulations. Journal of Machine Engineering, 19(1), Article 1.
    6. Möhring, H. C., Stehle, T., Dobrinski, A., & Mazey, R. (2019). Bogenverzahnungen für Zahnradpumpen. wt Werkstattstechnik online, 109 (2019)(Heft 1/2), Article Heft 1/2.
    7. Möhring, H.-C., Wegert, R., & Eisseler, R. (2019). Charakterisierung von Tiefbohrprozessen beim Einsatz von Einlippenwerkzeugen mit wechselbarer Schneidplatte. VDI-Fachtagung Präzisions-und Tiefbohren 2019, Dortmund.
    8. Eschelbacher, S., Duntschew, J., & Möhring, H.-C. (2019). Recognition of wood and wood-based materials during machining using acoustic emission. Production at the leading edge of technology.
    9. Werkle, K. T., Maier, W., & Möhring, H.-C. (2019). Additive manufacturing for intelligent lightweight tools. In J. P. Wulfsberg, W. Hintze, & BA. Behrens (Hrsg.), Production at the leading edge of technology (S. 269–275). Springer Vieweg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-60417-5_27
    10. Möhring, H.-C., Eisseler, R., & Weiland, S. (2019). Mit Einzahntests schneller zu neuen Sägewerkzeugen. Forscher der Universität Stuttgart sorgen für Zeiteinsparungen bei Standzeituntersuchungen. MAV, 1/2, Article 1/2.
  7. 2018

    1. Möhring, H.-C., Kimmelmann, M., Eschelbacher, S., Güzel, K., & Gauggel, C. (2018). Process monitoring on drilling fiber-reinforced plastics and aluminum stacks using acoustic emissions. Procedia Manufacturing, 18, 58–67. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2351978918313234
    2. Merz, S., Maier, W., Baumann, F., Spiller, Q., Möhring, H.-C., & Fleischer, J. (2018). 3D-Print-Cloud Baden-Württemberg - Eine offene Plattform für die Prozesskette der Additiven Fertigung. wt-online, Band 108(7/8), Article 7/8.
    3. Güzel, K., Talpeanu, D., Kimmelmann, M., & Möhring, H.-C. (2018). Potentiale in der Bohrbearbeitung von CFK-Aluminium-Stacks imt plasmageschäften Bohrwerkzeugen. wt Werkstatttechnik online, 108(1/2), Article 1/2.
    4. Fleischer, J., Teti, R., Lanza, G., Mativenga, P., Möhring, H.-C., & Caggiano, A. (2018). Composite materials parts manufacturing. CIRP Annals - Manufacturing Technology, 67(2), Article 2.
    5. Möhring, H.-C., Fleischer, J., Maier, W., Spiller, Q., Baumann, F., & Merz, S. (2018). Die additive Fertigung als vollständige Prozesskette auf der Online Plattform 3D-Print-Cloud Baden-Württemberg (P. Hoyer, C. Leyens, T. Niendorf, V. Ploshikhin, V. Schulze, & G. Witt, Hrsg.; S. 84–89). DGM.
    6. Möhring, H.-C., Stehle, T., Becker, D., & Eisseler, R. (2018). Qualität von additiv hergestellten PLA-Bauteilen. wt Werkstattstechnik online, Jahrgang 108(H. 6), Article H. 6.
    7. Möhring, H.-C., Stehle, T., Güzel, K., & Zizelmann, C. (2018). Numerical flow simulation of rotating circular saw blades for the investigation of sound generation mechanisms. 18.
    8. Maier, W., Möhring, H.-C., & Werkle, K. (2018). Tools 4.0 – Intelligence starts on the cutting edge. Procedia Manufacturing, 24 (2018)(24 (2018)), Article 24 (2018). https://doi.org/10.1016/j.promfg.2018.06.024
    9. Schneider, M., Stehle, T., & Möhring, H.-C. (2018). Absaugung von Span- und Staubpartikeln, Entwicklung eines Prozesses zur Bewertung des Erfassungsgrades bei Absaugeinrichtungen. wt Werkstattstechnik online, 108(1/2), Article 1/2.
    10. Möhring, H.-C., Maier, W., & Werkle, K. (2018). Increasing the Accuracy of an Intelligent Milling Tool with Integrated Sensors. European Society for Precision Engineering and Nanotechnology, 18th International Conference & Exhibition.
    11. Eisseler, R., Drewle, K., Grötzinger, K. C., & Möhring, H.-C. (2018). Using an Inverse Cutting Simulation-Based Method to Determine the Johnson-Cook Material Constants of Heat-Treated Steel. Procedia CIRP, 77, 26–29. https://doi.org/10.1016/j.procir.2018.08.198
    12. Möhring, H. C., Kushner, V., Storchak, M., & Stehle, T. (2018). Temperature calculation in cutting zones. CIRP Annals (on-line).
    13. Güzel, K., Talpeanu, D., Kimmelmann, M., & Möhring, H.-C. (2018). Potentiale in der Bohrbearbeitung von CFK-Aluminium-Stacks mit plasmageschärften Bohrwerkzeugen. Wt Werkstatttechnik Online, 108, Article 108.
  8. 2017

    1. Möhring, H.-C., Maier, W., & Grötzinger, K. (2017). Kontruktion und Designmerkmale additiv gefertigter Bauteile–Teileanzahl reduziert und Flexibilität erhöht. mav- Innovation in der spanenden Fertigung, 10–2017, Article 10–2017.
    2. Möhring, H. C. (2017). Composites in Production Machines. Procedia CIRP, 66, 2–9.
    3. Albrecht, D., & Möhring, H.-C. (2017). Potentials for the optimization of sawing processes using the example of bandsawing machines. Procedia Manufacturing.
    4. Wegener, K., Mayr, J., Merklein, M., Behrens, B.-A., Aoyama, T., Sulitka, M., Fleischer, J., Groche, P., Kaftanoglu, B., Jochum, N., & Möhring, H.-C. (2017). Fluid elements in machine tools. In CIRP (Hrsg.), CIRP Annals (2; Bd. 66, Nummer 2, S. 611–634). CIRP.
    5. Nguyen, L. T., & Möhring, H.-C. (2017). Stiffness and Damping Properties of a Swing Clamp: Model and Experiment. 58, 299–304.
  9. 2016

    1. Möhring, H.-C., & Wiederkehr, P. (2016). Intelligent Fixtures for High Performance Machining. In CIRP (Hrsg.), Procedia CIRP (Bd. 46, S. 383–390). CIRP.
    2. Möhring, H.-C., Nguyen, Q. P., Kuhlmann, A., Lerez, C., Nguyen, L. T., & Misch, S. (2016). Intelligent Tools for Predictive Process Control. In CIRP (Hrsg.), Procedia CIRP (Bd. 57, S. 539–544). CIRP.
  10. 2015

    1. Lerez, C., Siebrecht, T., Möhring, H.-C., & Kersting, P. (2015, Dezember). Entwicklung eines intelligenten Werkstückhalters für die Fertigung dünnwandiger Bauteile.
    2. König, A., Möhring, H.-C., & Gessler, W. (2015). Experimentelle Analyse von Mineralguss-Proben zur Parametrisierung von mechanischen und thermischen FE-Simulationsmodellen für die Auslegung von Mineralguss-Stahl-Hybridstrukturen eines modularen Vorrichtungsbaukastens.
    3. Möhring, H.-C., Brecher, C., Abele, E., Fleischer, J., & Bleicher, F. (2015). Materials in machine tool structures. In CIRP (Hrsg.), CIRP Annals (2; Bd. 64, Nummer 2, S. 725–748). CIRP.
    4. Leopold, M., Hense, R., Möhring, H.-C., & Kersting, P. (2015, Dezember). Intelligente Werkstückspannsysteme für die verzugsfreie Fertigung dünnwandiger Aluminiumbauteile.

Beruflicher und wissenschaftlicher Werdegang

seit 2019             Dekan der Fakultät für Konstruktions-, Produktions- und Fahrzeugtechnik

seit 2017             Vorsitzender des Prüfungsausschusses Technikpädagogik, Universität Stuttgart

seit 2017             Universitätsprofessur für Werkzeugmaschinen, Universität Stuttgart, Direktor des Instituts für Werkzeugmaschinen (IfW), Universität Stuttgart

2012 – 2017        Universitätsprofessor an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Lehrstuhlleiter „Fertigungseinrichtungen“

2005 – 2012        Oberingenieur am IFW der Leibniz Universität Hannover

1993 – 1999        Studium Maschinenbau an der Leibniz Universität Hannover; Dipl.-Ing.

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