Aktuelle Forschungsprojekte

Image Schalldämpfer mit integrierten Abgaswärmeübertrager
Image Cl.Ai.Co - Clever Air Components
Image Kalibrierleck für die Wasserbad Dichtheitsprüfung
Image Entwicklung eines kryogenen magnetbasierten Luftzerlegers
Image Entwicklung eines schnellen Rechenverfahrens..
Image Untersuchung von Kühlsolen
Image Verhalten mehrphasiger kryogener Fluide
Image PerCO
Image Untersuchungen an Deckenkühlgeräten
Image Untersuchung von materialabhängigen Parametern
Image Photometrisches Messverfahren zur Bestimmung der Luftwechselrate in Innenräumen - IO-Scan
Image Kryostate aus GFK oder Metall
Image Mikrofluidisches Expansionsventil
Image Lüftungsgerät mit akustischer Regelungsoption
Image Prüfverfahren für Hochtemperaturewärmepumpen-Öle
Image Thermosyphon mit in situ beschichtetem Verdampfer

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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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