Aktuelle Forschungsprojekte

Image Selbstoptimierendes Raumluftmanagementsystem
Image Nichtinvasive Strömungsmessung
Image Untersuchung von materialabhängigen Parametern
Image Sole (Wasser)-Wärmepumpen
Image In-Situ-Untersuchungen zum Quellverhalten von Polymerwerkstoffen unter erhöhten Drücken und Temperaturen
Image Kältemengenzähler
Image Wärmekraftmaschinen
Image Korrosionsinhibitor für Ammoniak-Absorptions-Anlagen
Image Entwicklung und Erprobung des Einsatzes von Phasenwechselmaterialien an WEMS (Window Energy Management Systems)
Image Bewertungsverfahren für Systeme mit Sekundärluft und Raumwirkung
Image Modulares Speichersystem für solare Kühlung
Image Leistungsangebot der Lecksuche und Dichtheitsprüfung
Image Klimatechnik-Betriebsoptimierung mittels maschinellem Lernen
Image Lebensdauerprognose von Hermetikverdichtersystemen
Image Lüftungsgerät mit akustischer Regelungsoption
Image Wärmeübergang in turbulenten Ferro-Nanofluiden unter dem Einfluss von Magnetfeldern

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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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