Aktuelle Forschungsprojekte

Image Lüftungsgerät mit akustischer Regelungsoption
Image Nachweis der Lagerbeständigkeit von Kryoröhrchen
Image Elektrochemische Dekontamination leitfähiger Oberflächen „EDeKo II“
Image CaptureTest – Erfassungsgrad von Absaugern für Kochdünste
Image Prolatent
Image Verbundvorhaben Öl-Effiziente Kältesysteme – Schmierstoffwahl für Kälteanlagen unter dem Gesichtspunkt der Energieeffizienz
Image Prüfverfahren zur dynamischen Alterung von Werkstoffen
Image Hybrid- Fluid für CO2-Sublimations-Kältekreislauf
Image Druckfestigkeitsprüfung von CO2 Anlagen
Image Korrosionsinhibitor für Absorptionskälteanlagen
Image CO₂ GASHYDRATE FÜR NACHHALTIGE ENERGIE- UND KÜHLLÖSUNGEN
Image Füllmengenreduzierung
Image Zertifizierbare Verbindungsarten in der Kryotechnik
Image Entwicklung und Erprobung des Einsatzes von Phasenwechselmaterialien an WEMS (Window Energy Management Systems)
Image In-Situ-Quellverhalten von Polymeren in brennbaren Fluiden
Image Software für die TGA-Planung

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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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