Aktuelle Forschungsprojekte

Image Entwicklung von Handlungsempfehlungen für praxisgerechte Lüftungskonzepte und Entwicklung eines CO2-Berechnungstools
Image Wärmekraftmaschinen
Image Modulares Speichersystem für solare Kühlung
Image Kryoflüssigkeitspumpen für tiefkalt verflüssigte Gase wie z.B. LIN, LOX, LHe, LH2, LNG, LAr
Image Praktikum, Diplom, Master, Bachelor
Image Prüfung mobiler Leckdetektoren nach DIN EN 14624
Image Befeuchtungsanlage für hochreine Gase
Image Charakterisierung von Supraleitern in Wasserstoffatmosphäre
Image Mollier hx-Diagramm
Image Prüfverfahren und Prüfvorrichtungen für ABEK Filterelemente
Image In-Situ-Untersuchungen zum Quellverhalten von Polymerwerkstoffen unter erhöhten Drücken und Temperaturen
Image Controlled Rate Freezing-Gerät für Multiwellplatten (CRF-Multi)
Image Filterprüfungen
Image Prüfverfahren für Hochtemperaturewärmepumpen-Öle
Image Seminar Lecksuche / Dichtheitsprüfung in der Kältetechnik
Image Chemische Wasserbinder/Enteiser für Kältekreisläufe - CheWa

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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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