Aktuelle Forschungsprojekte

Image CO₂ GASHYDRATE FÜR NACHHALTIGE ENERGIE- UND KÜHLLÖSUNGEN
Image Kryostate aus GFK oder Metall
Image Verhalten mehrphasiger kryogener Fluide
Image Wärmeübergang in turbulenten Ferro-Nanofluiden unter dem Einfluss von Magnetfeldern
Image Leistungsprüfung an Kältemittelverdichtern
Image Elektrochemische Dekontamination leitfähiger Oberflächen „EDeKo II“
Image Kryoflüssigkeitspumpen für tiefkalt verflüssigte Gase wie z.B. LIN, LOX, LHe, LH2, LNG, LAr
Image Prüfverfahren für elektrische Komponenten
Image Prüfstand für Ventilatoren nach DIN EN ISO 5801
Image Aktives Schichtladesystem für Kaltwasserpufferspeicher
Image Thermische Kälteerzeugung / Absorptionskältetechnik
Image Rohrgekapselte Latentwärmespeicher
Image Seminar Evakuieren und Trocknen von Kälteanlagen
Image Hochtemperatur - Korrosionsinhibitoren zur Sicherung der Erweiterung des Anwendungsbereiches Abwärme nutzender Kälteerzeugung
Image Software für die TGA-Planung
Image Platz-integrierte Sekundärluft-Aufbereitung

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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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