Aktuelle Forschungsprojekte

Image CO2-Trockeneis-Sublimation zur Tieftemperaturkühlung
Image Elektronische Multifunktionsmodule für kryogene Anwendungen
Image Filterprüfungen
Image Stoffdatenmodule
Image Entwicklung und Erprobung des Einsatzes von Phasenwechselmaterialien an WEMS (Window Energy Management Systems)
Image Energieeffizienzbewertung und optimierte Betriebsführung von gewerblichen Kälteanlagen
Image Pulse-Tube Kryokühler
Image Entwicklung hydrolysebeständiger Hotmelt-Klebeverbunde für Prozessluft- und Klimaanwendungen unter Einhaltung hygienischer Anforderungen
Image Ressourcenoptimierung und Beschleunigung von Strömungssimulationen mittels künstlicher Intelligenz
Image Prüfstand für Ventilatoren nach DIN EN ISO 5801
Image Phasenauflösende numerische Simulation von Suspensionen
Image Seminar Lecksuche / Dichtheitsprüfung in der Kältetechnik
Image Druckfestigkeitsprüfung von CO2 Anlagen
Image For(W)ing - Laufradflügel für Strömungsmaschinen
Image Prüfstandsbau zur Festigkeitsprüfung und Dichtheitsprüfung
Image Cool Up

Sie befinden sich hier:  Startseite /  Forschung und Entwicklung


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

Ihre Anfrage zum Projekt

Weitere Projekte - Forschung und Entwicklung

Image

Matrix-Design for Artificial Meat (MADAM)

Wirtschaftlich konkurrenzfähige Steaks aus dem Zellkulturlabor

Image

Wetterschutzhaube mit integrierter nachhaltiger Kühlfunktion | NaKu-WSH

Nachrüstbare innovative Zuluftkühlung für dezentrale Lüftungsgeräte

Image

RauMLuft.ROM | ROM - basierte Vorhersage von Raumluftströmungen mit maschinellem Lernen

Intelligente Strömungsprognose für die smarte TGA-Planung