Aktuelle Forschungsprojekte

Image Entwicklung hydrolysebeständiger Hotmelt-Klebeverbunde für Prozessluft- und Klimaanwendungen unter Einhaltung hygienischer Anforderungen
Image Beladungssensor für Adsorptionsfilter
Image Verhalten mehrphasiger kryogener Fluide
Image Zustands- und Schadensanalysen
Image Apparatur und Verfahren zur Degradationsprüfung
Image Untersuchungen nach DIN EN ISO 14903
Image Tieftemperatur-Materialprüfkammer
Image In-Situ-Untersuchungen zum Quellverhalten von Polymerwerkstoffen unter erhöhten Drücken und Temperaturen
Image Lebensdauerprognose von Hermetikverdichtersystemen
Image Kryoflüssigkeitspumpen für tiefkalt verflüssigte Gase wie z.B. LIN, LOX, LHe, LH2, LNG, LAr
Image Massenspektrometer
Image Bewertungsverfahren für Systeme mit Sekundärluft und Raumwirkung
Image Prüfstände für Kälte- und Wärmepumpentechnik
Image Korrosionsinhibitor für Absorptionskälteanlagen
Image Intelligente innovative Stromversorgung für supraleitende Spulen
Image Leistungsmessung an Wärmeübertragern

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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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