Aktuelle Forschungsprojekte

Image Leistungsangebot der Lecksuche und Dichtheitsprüfung
Image Prüfverfahren zur dynamischen Alterung von Werkstoffen
Image Photometrisches Messverfahren zur Bestimmung der Luftwechselrate in Innenräumen - IO-Scan
Image Strahltechnikentwicklung mit Wassereis-Strahlmittel
Image Rohrgekapselte Latentwärmespeicher
Image Hochtemperatur Wärmepumpe
Image Wärmeübergang in turbulenten Ferro-Nanofluiden unter dem Einfluss von Magnetfeldern
Image Entwicklung eines kryogenen magnetbasierten Luftzerlegers
Image Kryoflüssigkeitspumpen für tiefkalt verflüssigte Gase wie z.B. LIN, LOX, LHe, LH2, LNG, LAr
Image MetPCM
Image Intelligente innovative Stromversorgung für supraleitende Spulen
Image Charakterisierung von Supraleitern in Wasserstoffatmosphäre
Image Prüfstände für Kälte- und Wärmepumpentechnik
Image Verbundvorhaben Öl-Effiziente Kältesysteme – Schmierstoffwahl für Kälteanlagen unter dem Gesichtspunkt der Energieeffizienz
Image Zustands- und Schadensanalysen
Image For(W)ing - Laufradflügel für Strömungsmaschinen

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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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