CO2-Trockeneis-Sublimation zur Tieftemperaturkühlung

Cl.Ai.Co - Clever Air Components

Panel mit indirekter Verdunstungskühlung über Membran

Thermische Speicherung mit PCM

Numerische und Experimentelle Untersuchung zum Gefährdungspotential durch SARS-CoV-2 in klimatisierten Räumen

RauMLuft.ROM | ROM - basierte Vorhersage von Raumluftströmungen mit maschinellem Lernen

Prüfstände zur Messung der Luftleistung

Modulares Speichersystem für solare Kühlung

ML-basierte Module für intelligente TGA-Planungssoftware

Innovatives Tieftemperaturkühlsystem zur Rekondensation / Verflüssigung von technischen Gasen bis 77 K

Prolatent

Bewertungsverfahren für Systeme mit Sekundärluft und Raumwirkung

Untersuchungen an Deckenkühlgeräten

Entwicklung eines kryogenen magnetbasierten Luftzerlegers

Mikrowärmeübertrager in der Kältetechnik

Tieftemperatur-Materialprüfkammer

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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

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

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