Aktuelle Forschungsprojekte

Image Prüfbad-Haube
Image Lüftungsgerät mit akustischer Regelungsoption
Image Prüfverfahren zur dynamischen Alterung von Werkstoffen
Image Bewertungsverfahren für Systeme mit Sekundärluft und Raumwirkung
Image Abluftbehandlungsmethode zur Abscheidung von Spurenstoffen in neuen Produktionsverfahren
Image Klimatechnik-Betriebsoptimierung mittels maschinellem Lernen
Image Heat2Power
Image 3D - Strömungssensor
Image Zug- und Druckprüfung
Image Akustik und Schwingungen
Image Entwicklung eines kryogenen magnetbasierten Luftzerlegers
Image Zertifizierung von effizienten Klima- und Lüftungsanlagen durch das neue „Qualitätssiegel Raumlufttechnik“ für Nichtwohngebäude
Image Industrie-4.0-Membran-Wärme-und-Stoffübertrager (i-MWÜ4.0)
Image Entwicklung und Erprobung des Einsatzes von Phasenwechselmaterialien an WEMS (Window Energy Management Systems)
Image Kalibrierleck für die Wasserbad Dichtheitsprüfung
Image Beladungssensor für Adsorptionsfilter

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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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