Aktuelle Forschungsprojekte

Image Prüfstand für Ventilatoren nach DIN EN ISO 5801
Image Korrosionsinhibitor für Ammoniak-Absorptions-Anlagen
Image Controlled Rate Freezing-Gerät für Multiwellplatten (CRF-Multi)
Image Prüfverfahren zur dynamischen Alterung von Werkstoffen
Image CO₂ GASHYDRATE FÜR NACHHALTIGE ENERGIE- UND KÜHLLÖSUNGEN
Image Leistungsangebot Laboranalysen
Image Software für Prüfstände
Image Befeuchtungsanlage für hochreine Gase
Image Zertifizierbare Verbindungsarten in der Kryotechnik
Image Untersuchung von materialabhängigen Parametern
Image CO2-Trockeneis-Sublimation zur Tieftemperaturkühlung
Image Wetterschutzhaube mit integrierter nachhaltiger Kühlfunktion | NaKu-WSH
Image Numerische und Experimentelle Untersuchung zum Gefährdungspotential durch SARS-CoV-2 in klimatisierten Räumen
Image Verbundvorhaben Öl-Effiziente Kältesysteme – Schmierstoffwahl für Kälteanlagen unter dem Gesichtspunkt der Energieeffizienz
Image Tieftemperatur-Messdienstleistungen
Image Energieeffizienzberatung Kraft-Wärme-Kälte

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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

Ihre Anfrage zum Projekt

Weitere Projekte - Messungen/ Prüfungen

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Wasserstoff- und Methan-Versuchsfeld am ILK

Gleichzeitig Drücke bis 1000 bar, Temperaturen bis –253°C

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