Aktuelle Forschungsprojekte

Image Zertifizierbare Verbindungsarten in der Kryotechnik
Image Zustands- und Schadensanalysen
Image Bewertungsverfahren für Systeme mit Sekundärluft und Raumwirkung
Image Thermische Kälteerzeugung / Absorptionskältetechnik
Image Thermosyphon mit in situ beschichtetem Verdampfer
Image Leistungsmessung an Wärmeübertragern
Image Abluftbehandlungsmethode zur Abscheidung von Spurenstoffen in neuen Produktionsverfahren
Image ZeroHeatPump
Image Untersuchungen von Werkstoffen
Image Leistungsprüfung an Kältemittelverdichtern
Image Untersuchung von Kühlsolen
Image Entwicklung und Erprobung des Einsatzes von Phasenwechselmaterialien an WEMS (Window Energy Management Systems)
Image Hybrid- Fluid für CO2-Sublimations-Kältekreislauf
Image Entwicklung Prüfverfahren und Prüfstand für stationäre Einbau-Kältesätze
Image Energieeffizienzbewertung und optimierte Betriebsführung von gewerblichen Kälteanlagen
Image Prüfverfahren für Hochtemperaturewärmepumpen-Öle

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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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