Aktuelle Forschungsprojekte

Image Ressourcenoptimierung und Beschleunigung von Strömungssimulationen mittels künstlicher Intelligenz
Image Bewertungsverfahren für Systeme mit Sekundärluft und Raumwirkung
Image Leistungsangebot der Lecksuche und Dichtheitsprüfung
Image Prolatent
Image Entwicklung von Handlungsempfehlungen für praxisgerechte Lüftungskonzepte und Entwicklung eines CO2-Berechnungstools
Image Innovativer magnetbasierter Parawasserstoffkonverter
Image Stoffdatenmodule
Image Platz-integrierte Sekundärluft-Aufbereitung
Image CFE-Test Dunstabzugshauben
Image Strahltechnikentwicklung mit Wassereis-Strahlmittel
Image Ultradichte Kryoröhrchen als neuartige Primärpackmittel - Ultrakryo
Image Energieeffizienzberatung Kraft-Wärme-Kälte
Image Ionokalorische Kälteerzeugung
Image Nachweis der Lagerbeständigkeit von Kryoröhrchen
Image Entwicklung und Erprobung des Einsatzes von Phasenwechselmaterialien an WEMS (Window Energy Management Systems)
Image Photometrisches Messverfahren zur Bestimmung der Luftwechselrate in Innenräumen - IO-Scan

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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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