Aktuelle Forschungsprojekte

Image Leistungsprüfung an Kältemittelverdichtern
Image Lüftungsgerät mit akustischer Regelungsoption
Image Kalibrierung von Tieftemperatursensoren
Image Rauscharme, nichtmetallische Flüssig-Heliumkryostate
Image Entwicklung von Handlungsempfehlungen für praxisgerechte Lüftungskonzepte und Entwicklung eines CO2-Berechnungstools
Image Zertifizierung von effizienten Klima- und Lüftungsanlagen durch das neue „Qualitätssiegel Raumlufttechnik“ für Nichtwohngebäude
Image Wärmekraftmaschinen
Image Untersuchung von Kühlsolen
Image Reduktion der Schallemission von Darrieus-Windturbinen
Image Luft-Wasser Wärmepumpen
Image Entwicklung und Erprobung des Einsatzes von Phasenwechselmaterialien an WEMS (Window Energy Management Systems)
Image Prüfstände für Kälte- und Wärmepumpentechnik
Image Innovatives Tieftemperaturkühlsystem zur Rekondensation / Verflüssigung von technischen Gasen bis 77 K
Image Entwicklung hydrolysebeständiger Hotmelt-Klebeverbunde für Prozessluft- und Klimaanwendungen unter Einhaltung hygienischer Anforderungen
Image Abluftbehandlungsmethode zur Abscheidung von Spurenstoffen in neuen Produktionsverfahren
Image Ionokalorische Kälteerzeugung

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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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