Aktuelle Forschungsprojekte

Image Entwicklung von Handlungsempfehlungen für praxisgerechte Lüftungskonzepte und Entwicklung eines CO2-Berechnungstools
Image Klimatechnik-Betriebsoptimierung mittels maschinellem Lernen
Image Hochtemperatur - Korrosionsinhibitoren zur Sicherung der Erweiterung des Anwendungsbereiches Abwärme nutzender Kälteerzeugung
Image Hybrid- Fluid für CO2-Sublimations-Kältekreislauf
Image Nichtinvasive Strömungsmessung
Image Prüfverfahren für Außenluftfilter
Image Druckfestigkeitsprüfung von CO2 Anlagen
Image CFE-Test Dunstabzugshauben
Image Strahltechnikentwicklung mit Wassereis-Strahlmittel
Image Innovative Fertigungstechnologien für Kryosorptionssysteme
Image Prüfung mobiler Leckdetektoren nach DIN EN 14624
Image Cl.Ai.Co - Clever Air Components
Image Photometrisches Messverfahren zur Bestimmung der Luftwechselrate in Innenräumen - IO-Scan
Image Entwicklung und Erprobung des Einsatzes von Phasenwechselmaterialien an WEMS (Window Energy Management Systems)
Image Tieftemperatur-Materialprüfkammer
Image Tribologische Untersuchungen im System Öl-Kältemittel-Werkstoff

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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

Ihre Anfrage zum Projekt

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