Aktuelle Forschungsprojekte

Image Prüfstände für Kälte- und Wärmepumpentechnik
Image Befeuchtungsanlage für hochreine Gase
Image Energieeffizienzbewertung und optimierte Betriebsführung von gewerblichen Kälteanlagen
Image Verbundvorhaben Öl-Effiziente Kältesysteme – Schmierstoffwahl für Kälteanlagen unter dem Gesichtspunkt der Energieeffizienz
Image Kryoflüssigkeitspumpen für tiefkalt verflüssigte Gase wie z.B. LIN, LOX, LHe, LH2, LNG, LAr
Image Elektrochemische Dekontamination leitfähiger Oberflächen „EDeKo II“
Image Prüfverfahren für Hochtemperaturewärmepumpen-Öle
Image Entwicklung eines schnellen Rechenverfahrens..
Image CFE-Test Dunstabzugshauben
Image Klimatechnik-Betriebsoptimierung mittels maschinellem Lernen
Image Reduktion der Schallemission von Darrieus-Windturbinen
Image In-Situ-Quellverhalten von Polymeren in brennbaren Fluiden
Image Thermosyphon mit in situ beschichtetem Verdampfer
Image Lebensdauerprognose von Hermetikverdichtersystemen
Image For(W)ing - Laufradflügel für Strömungsmaschinen
Image Prüfverfahren zur dynamischen Alterung von Werkstoffen

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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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