Aktuelle Forschungsprojekte

Image Prüfung mobiler Leckdetektoren nach DIN EN 14624
Image Leistungsmessung an Wärmeübertragern
Image Leistungsangebot der Lecksuche und Dichtheitsprüfung
Image Klimatechnik-Betriebsoptimierung mittels maschinellem Lernen
Image Innovative Fertigungstechnologien für Kryosorptionssysteme
Image Prüfstandsbau zur Festigkeitsprüfung und Dichtheitsprüfung
Image Ressourcenoptimierung und Beschleunigung von Strömungssimulationen mittels künstlicher Intelligenz
Image Apparatur und Verfahren zur Degradationsprüfung
Image Textiler Wärme- und Stoffübertrager in KVS-Systemen
Image Wasser-Luft-Kühler-Kit für Helium Kompressoren in der Kryotechnik
Image All-In-One Gerät für Gefriertrocknung und Biomaterialherstellung
Image Entwicklung hydrolysebeständiger Hotmelt-Klebeverbunde für Prozessluft- und Klimaanwendungen unter Einhaltung hygienischer Anforderungen
Image Bewertungsverfahren für Systeme mit Sekundärluft und Raumwirkung
Image Dynamische Gebäude- und Anlagensimulation mit TRNSYS
Image Zertifizierung von effizienten Klima- und Lüftungsanlagen durch das neue „Qualitätssiegel Raumlufttechnik“ für Nichtwohngebäude
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

Ihre Anfrage zum Projekt

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