Aktuelle Forschungsprojekte

Image Textiler Wärme- und Stoffübertrager in KVS-Systemen
Image Magnetfeldbeeinflusster Schmelzpunkt des Wassers
Image Testzentrum PLWP am ILK
Image Kalibrierleck für die Wasserbad Dichtheitsprüfung
Image Klimatechnik-Betriebsoptimierung mittels maschinellem Lernen
Image Innovativer Helium-Kleinverflüssiger
Image Hochtemperatur Wärmepumpe
Image Lüftungsgerät mit akustischer Regelungsoption
Image Heat2Power
Image Thermostatische Expansionsventile
Image Hochtemperatur - Korrosionsinhibitoren zur Sicherung der Erweiterung des Anwendungsbereiches Abwärme nutzender Kälteerzeugung
Image All-In-One Gerät für Gefriertrocknung und Biomaterialherstellung
Image Kältemittel- und Kältemaschinenöl-Untersuchungen
Image Verbundvorhaben Öl-Effiziente Kältesysteme – Schmierstoffwahl für Kälteanlagen unter dem Gesichtspunkt der Energieeffizienz
Image Prüfstandsbau zur Festigkeitsprüfung und Dichtheitsprüfung
Image Wärmeübergang in Ferro-Nanofluiden unter Magnetfeldeinfluss

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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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..für die Auslegung von Turbomaschinen basierend auf IBM