Aktuelle Forschungsprojekte

Image Leistungsmessung an Wärmeübertragern
Image CO₂ GASHYDRATE FÜR NACHHALTIGE ENERGIE- UND KÜHLLÖSUNGEN
Image Verbundvorhaben Öl-Effiziente Kältesysteme – Schmierstoffwahl für Kälteanlagen unter dem Gesichtspunkt der Energieeffizienz
Image Befeuchtungsanlage für hochreine Gase
Image Zustands- und Schadensanalysen
Image Entwicklung eines kryogenen magnetbasierten Luftzerlegers
Image Untersuchungen nach DIN EN ISO 14903
Image Messung Isolierverpackung
Image Solare Kühlung
Image Seminar Evakuieren und Trocknen von Kälteanlagen
Image Füllmengenreduzierung
Image Strahltechnikentwicklung mit Wassereis-Strahlmittel
Image Innovativer Helium-Kleinverflüssiger
Image CO2-Trockeneis-Sublimation zur Tieftemperaturkühlung
Image Hochtemperatur - Korrosionsinhibitoren zur Sicherung der Erweiterung des Anwendungsbereiches Abwärme nutzender Kälteerzeugung
Image Abluftbehandlungsmethode zur Abscheidung von Spurenstoffen in neuen Produktionsverfahren

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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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