Aktuelle Forschungsprojekte

Image Entwicklung Prüfverfahren und Prüfstand für stationäre Einbau-Kältesätze
Image Vakuum-Flüssigeis-Technologie
Image Pulse-Tube Kryokühler
Image Pulse-Tube-Kühler mit Hermetikverdichterantrieb
Image Nichtinvasive Strömungsmessung
Image Entwicklung hydrolysebeständiger Hotmelt-Klebeverbunde für Prozessluft- und Klimaanwendungen unter Einhaltung hygienischer Anforderungen
Image Innovativer magnetbasierter Parawasserstoffkonverter
Image Korrosionsinhibitor für Absorptionskälteanlagen
Image Gesamtsystemoptimierung von Kältetechnischen Anlagensystemen für Energiewende und Klimaschutz
Image Tieftemperaturtribologie
Image PerCO
Image Prüfverfahren und Prüfvorrichtungen für ABEK Filterelemente
Image Hochtemperatur - Korrosionsinhibitoren zur Sicherung der Erweiterung des Anwendungsbereiches Abwärme nutzender Kälteerzeugung
Image Prüfstandsbau zur Festigkeitsprüfung und Dichtheitsprüfung
Image Elektrische Komponenten in Kältekreisläufen
Image Füllmengenreduzierung

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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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