Aktuelle Forschungsprojekte

Image Prüfverfahren zur dynamischen Alterung von Werkstoffen
Image Lebensdauerprognose von Hermetikverdichtersystemen
Image Kälte-Erzeugung und Kältespeicherung
Image Untersuchungen von Werkstoffen
Image Innovativer magnetbasierter Parawasserstoffkonverter
Image Befeuchtungsanlage für hochreine Gase
Image Entwicklung eines kryogenen magnetbasierten Luftzerlegers
Image Nachweis der Lagerbeständigkeit von Kryoröhrchen
Image Entwicklung hydrolysebeständiger Hotmelt-Klebeverbunde für Prozessluft- und Klimaanwendungen unter Einhaltung hygienischer Anforderungen
Image Elektronische Multifunktionsmodule für kryogene Anwendungen
Image Zertifizierung von effizienten Klima- und Lüftungsanlagen durch das neue „Qualitätssiegel Raumlufttechnik“ für Nichtwohngebäude
Image Prüfbad-Haube
Image Wärmeübergang in turbulenten Ferro-Nanofluiden unter dem Einfluss von Magnetfeldern
Image Lüftungsgerät mit akustischer Regelungsoption
Image Zertifizierbare Verbindungsarten in der Kryotechnik
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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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