Aktuelle Forschungsprojekte

Image Leistungsangebot Laboranalysen
Image Wärmeübergang in turbulenten Ferro-Nanofluiden unter dem Einfluss von Magnetfeldern
Image Kryostate aus GFK oder Metall
Image Füllmengenreduzierung
Image Kalibrierleck für die Wasserbad Dichtheitsprüfung
Image Magnetfeldbeeinflusster Schmelzpunkt des Wassers
Image Leistungsprüfung an Verflüssigungssätzen
Image Controlled Rate Freezing-Gerät für Multiwellplatten (CRF-Multi)
Image Innovatives Tieftemperaturkühlsystem zur Rekondensation / Verflüssigung von technischen Gasen bis 77 K
Image Beladungssensor für Adsorptionsfilter
Image CO2-Trockeneis-Sublimation zur Tieftemperaturkühlung
Image ML-basierte Module für intelligente TGA-Planungssoftware
Image All-In-One Gerät für Gefriertrocknung und Biomaterialherstellung
Image Rohrgekapselte Latentwärmespeicher
Image Ultradichte Kryoröhrchen als neuartige Primärpackmittel - Ultrakryo
Image Korrosionsinhibitor für Ammoniak-Absorptions-Anlagen

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ML-basierte Module für intelligente TGA-Planungssoftware

INNO-KOM

10/2022 - 02/2025

Dr.-Ing. Thomas Oppelt

+49-351-4081-5321

intelliKL

Maschinenlernbasierte Unterstützung für die optimale Auslegung von Raumkühlsystemen

Motivation

  • weltweit nimmt der Einsatz von Kühl- und Klimasystemen stetig zu
  • Planung und Auslegung bilden Fundament für Behaglichkeit und Energieeffizienz
  • dynamische Kühllastauslegung nach VDI 2078 basiert auf vielfältigen Einflussfaktoren
  • berücksichtigt Zusammenspiel von Raum, Anlage und Nutzung
  • Software nimmt Planern hauptsächlich die Arbeit des Rechnens ab
  • Finden optimaler Planungslösungen (Art und Kombination von Kühlsystemen, Regelung) bisher aber durch zeitaufwendigen manuellen Variantenvergleich

Projektziel

  • Entwicklung ML-basierter Softwaremodule
  • Realisierung von drei Intelligenz-Stufen

Lösungsansatz

  • Verwendung von ML-Verfahren für Ausreißer-detektion, Clustering und Regression
  • Erstellung von Beispielkonfigurationen
  • teilautomatisierte Generierung einer umfangreichen Datenbasis für Training und Test der ML-Algorithmen
  • Erstellung von Blackbox-Modulen zur Anbindung an Planungssoftware
  • Funktionsnachweis in Praxistests

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