Exzellenz ab null Kelvin
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Thermometer

Aktuelle Forschungsprojekte

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Image RauMLuft.ROM | ROM - basierte Vorhersage von Raumluftströmungen mit maschinellem Lernen
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ML-basierte Module für intelligente TGA-Planungssoftware

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
Bild 1: Einbindung der intelligenten Softwaremodule in TGA-Planungsprogramme
Bild 1: Einbindung der intelligenten Softwaremodule in TGA-Planungsprogramme

Projektziel

  • Entwicklung ML-basierter Softwaremodule
  • Realisierung von drei Intelligenz-Stufen
Bild 2: Intelligenz-Stufen mit zunehmendem Intelligenzniveau der TGA-Software
Bild 2: Intelligenz-Stufen mit zunehmendem Intelligenzniveau der TGA-Software

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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