Aktuelle Forschungsprojekte

Image Verbundvorhaben Öl-Effiziente Kältesysteme – Schmierstoffwahl für Kälteanlagen unter dem Gesichtspunkt der Energieeffizienz
Image Panel mit indirekter Verdunstungskühlung über Membran
Image Wärmekraftmaschinen
Image Dynamische Gebäude- und Anlagensimulation mit TRNSYS
Image MetPCM
Image Filterprüfung
Image Wasserstoff- und Methan-Versuchsfeld am ILK
Image Automatisierte Gasschleife
Image Mikrofluidisches Expansionsventil
Image Thermische Kälteerzeugung / Absorptionskältetechnik
Image Textiler Wärme- und Stoffübertrager in KVS-Systemen
Image All-In-One Gerät für Gefriertrocknung und Biomaterialherstellung
Image Sole (Wasser)-Wärmepumpen
Image Tieftemperatur-Messdienstleistungen
Image Testzentrum PLWP am ILK
Image Leistungsangebot Laboranalysen

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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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