Aktuelle Forschungsprojekte

Image Thermische Speicherung mit PCM
Image Leistungsangebot der Lecksuche und Dichtheitsprüfung
Image Abluftbehandlungsmethode zur Abscheidung von Spurenstoffen in neuen Produktionsverfahren
Image Charakterisierung von Supraleitern in Wasserstoffatmosphäre
Image Apparatur und Verfahren zur Degradationsprüfung
Image Untersuchungen nach DIN EN ISO 14903
Image Panel mit indirekter Verdunstungskühlung über Membran
Image Strahltechnikentwicklung mit Wassereis-Strahlmittel
Image Initiierung eines Lithiumkreislaufes – Recycling von Lithiumbromidlösungen aus Absorptionskälteanlagen (ReLiA)
Image Kältemengenzähler
Image Platz-integrierte Sekundärluft-Aufbereitung
Image Lüftungsgerät mit akustischer Regelungsoption
Image StellarHeal – Wound Healing in Space and on Earth
Image Energieeffizienzbewertung und optimierte Betriebsführung von gewerblichen Kälteanlagen
Image Ressourcenoptimierung und Beschleunigung von Strömungssimulationen mittels künstlicher Intelligenz
Image Neues sorptives Entfeuchtungssystem mit Energiespeicherung mit Naturmaterial - SEENaM

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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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