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Sustainable software architecture is crucial for the success of an evolving system that is affected by its context and environment. However, deviations between software design and implementation are often uncontrolled and induce architectural erosion. The literature describes several symptoms and observes this phenomenon in open source software. Prominent reasons for the occurrence of architectural erosion include a rushed evolution, recurring changes, a lack of developers' awareness, time pressures, and the accumulation of design decisions. Architectural erosion is also prevalent in academic projects, but it still needs to be researched in-depth in a real-life setting.
In this work, a single case study investigates the symptoms and reasons for architectural erosion in open source software originating from academia by employing a mixed-methods approach. Architectural metrics from a static code analysis using ARCADE Core are contrasted with developers' perspectives sourced from semistructured interviews. The investigated project is JackTrip, a cross-platform application for realtime networked music performances and Internet reverberation research.
The first research question aims at assessing the trend of structural symptoms for architectural erosion in JackTrip. The results show a significant increase in link overload smells in the course of the evolution, which reached 11 as of version 1.6.2. This supports the developers' perception of a rushed evolution corresponding to the second research question, which asks to what extent prominent causes for architectural erosion apply. Additionally, the interview data evince time constraints related to tight research funding and the commercialization of the project. Research question 3 investigates how the academic environment and the problem domain relate to the symptoms and reasons for architecture erosion. It has been found that these influences shape the development approach and impact contributor selection.
In relation to a certain inexperience and lack of commitment of open source developers as a reason for architectural erosion, the results suggest further studies and opt for ending the discussion regarding skills. Currently, the role of an architect or dedicated architectural work does not seem to be present in the JackTrip project. However, structural issues described in this work should not be considered as categorical statements about its software architecture as they would need to be confirmed on a code level.
This study aims to optimize the power generation of a conventional Manzanares solar chimney (SC) plant through strategic modifications to the collector inlet height, chimney diameter, and chimney divergence. Employing a finite volume-based solver for numerical analysis, we systematically scrutinize influential geometric parameters, including collector height (hi = 1.85 to 0.1 m), chimney inlet diameter (dch = 10.16 to 55.88 m), and chimney outlet diameter (do = 10.16 to 30.48 m). Our findings demonstrate that reducing the collector inlet height consistently leads to increased power output. The optimal collector inlet height of hi = 0.2 m results in a significant power increase from 51 to 117.42 kW (~ 2.3 times) without additional installation costs, accompanied by an efficiency of 0.25%. Conversely, enlarging the chimney diameter decreases the chimney base velocity and suction pressure. However, as turbine-driven power generation rises, the flow becomes stagnant beyond a chimney diameter of 45.72 m. At this point, power generation reaches 209 kW, nearly four times greater than the Manzanares plant, with an efficiency of 0.44%. Nevertheless, the cost of expanding the chimney diameter is substantial. Furthermore, the impact of chimney divergence is evident, with power generation, collector efficiency, overall efficiency, and collector inlet velocity all peaking at an outer chimney diameter of 15.24 m (corresponding to an area ratio of 2.25). At this configuration, power generation increases to 75.91 kW, approximately 1.5 times more than the initial design. Remarkably, at a low collector inlet height of 0.2 m, combining it with a chimney diameter of 4.5 times the chimney inlet diameter (4.5dch) results in an impressive power output of 635.02 kW, signifying a substantial 12.45-fold increase. To model the performance under these diverse conditions, an artificial neural network (ANN) is effectively utilized.
Know-how im Forschungsdatenmanagement (FDM) aufzubauen und zu erhalten, ist eine grundlegende, stetig an Bedeutung zunehmende Aufgabe an Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAW) (vgl. Buch et al. 2023). Dieses Know-how kommt Mitarbeitenden der FDM-Servicestellen einer Hochschule ebenso zugute wie Forschenden selbst: Es versetzt FDM-Personal in die Lage, Forschende zielführend zu beraten, zu schulen und ihnen adäquate Tools und Services zu vermitteln; Forschenden werden konkrete Lösungswege für (neuartige) praktische Herausforderungen in Forschungsvorhaben aufgezeigt. Beide Gruppen werden weiterhin befähigt, hochschulinterne und -übergreifende Diskurse und Initiativen zum FDM mitzugestalten. Auf diese Weise trägt FDM-Know-how dazu bei, anforderungsgerechte und gewinnbringende Rahmenbedingungen für Forschung an HAW zu schaffen.
Im gemeinsamen Handlungsfeld "Information und Sensibilisierung" haben es sich die Projektverbünde der Förderlinie FDMScouts.nrw zur Aufgabe gemacht, das gewonnene Handlungswissen in Form einer FDM-Wissensbasis strukturiert und frei zugänglich zu bewahren (vgl. Eilert/Slowig 2022), um die Weitergabe der gesammelten Erfahrungen auch über die Förderlaufzeit hinaus zu ermöglichen und vor allem andere HAW beim Aufbau von Know-how in den FDM-Servicestellen zu befähigen. Zweck der nun vorliegenden Wissensbasis ist es, den Zielgruppen der Beschäftigten in FDM-Servicestellen und der Forschenden den Einstieg ins Forschungsdatenmanagement zu erleichtern – gerade in Anbetracht der Tatsache, dass sich FDM-Strukturen an HAW vielfach noch in der Aufbau- oder Konsolidierungsphase befinden. Sie trägt dementsprechend solche Aspekte zusammen, die sich erfahrungsgemäß als besonders relevant erweisen: Was ist zwecks Orientierung im weitreichenden Feld FDM von besonderer Wichtigkeit (Begriffe, Einstiegsseiten, Umsetzungstipps etc.)? Welche Ressourcen und Anlaufstellen sind zentral? Welche Fragen stellen sich für Forschende und FDM-Personal immer wieder?
FDM-Wissen aufzubauen und zu vermitteln bedeutet, diese und ähnliche Fragen zu beantworten. In diesem Sinn dient das Format der Frequently Asked Questions als grundlegende Organisationsmethode der vorliegenden Wissensbasis. Als Verknüpfung häufig gestellter Fragen mit kompakten Antworten stellen die FAQs niedrigschwellig Wissen bereit und tragen im Idealfall durch ihre Interaktionsorientierung zur Gestaltung konkreter Kommunikationssituationen (Beratungsgespräche, Schulungen) bei. Als Einstiegspunkte dienen die einzelnen Phasen des Forschungsdatenlebenszyklus und die Fragen, die sie regelmäßig aufwerfen. Darunter finden Forschende und FDM-Servicepersonal Antworten, Informationen und Links, die Orientierung bieten und Umsetzungsschritte benennen. Als GitHub-Repository realisiert, ist die Möglichkeit zur dezentralen Aktualisierung und Erweiterung gegeben. Insgesamt leistet die Wissensbasis einen Beitrag zur Dokumentation der Arbeit der FDMScouts.nrw-Verbünde und soll die nachhaltige Verankerung von FDM an HAW unterstützen.
Die Adoleszenz gilt aufgrund intensiver Veränderungsprozesse nicht nur als vulnerable Phase für Fehlanpassungen, sondern auch als sensible Phase für Interventionen. Neben normativen Herausforderungen hat die COVID-19-Pandemie als nicht normative Krise zu einer erhöhten Belastung in dieser Altersgruppe geführt. In der Bewältigung dieser Herausforderungen gilt die allgemeine Selbstwirksamkeit (SWE) als Schutzfaktor, die im Rahmen der vorgestellten ressourcenorientierten Maßnahme gestärkt werden sollte. Zur Prüfung der Akzeptanz und Wirksamkeit der manualisierten Maßnahme wurde eine Wirksamkeitsstudie mit Prä-Post-Design (t0-t2) durchgeführt und evaluiert. An der Maßnahme haben N=192 Jugendliche (Range: 12 – 17 Jahre) teilgenommen. Es zeigte sich ein kurzfristiger, kleiner Effekt auf die SWE, welcher im Follow-up nicht mehr nachweisbar war. Die differentielle Wirksamkeit der Maßnahme wird vor dem Hintergrund von Faktoren wie der gesundheitsbezogenen Lebensqualität und dem sozioökonomischen Status diskutiert.
Assessing the effects of the energy transition and liberalization of energy markets on resource adequacy is an increasingly important and demanding task. The rising complexity in energy systems requires adequate methods for energy system modeling leading to increased computational requirements. Furthermore, with complexity, uncertainty increases likewise calling for probabilistic assessments and scenario analyses. To adequately and efficiently address these various requirements, new methods from the field of data science are needed to accelerate current methods. With our systematic literature review, we want to close the gap between the three disciplines (1) assessment of security of electricity supply, (2) artificial intelligence, and (3) design of experiments. For this, we conduct a large-scale quantitative review on selected fields of application and methods and make a synthesis that relates the different disciplines to each other. Among other findings, we identify metamodeling of complex security of electricity supply models using AI methods and applications of AI-based methods for forecasts of storage dispatch and (non-)availabilities as promising fields of application that have not sufficiently been covered, yet. We end with deriving a new methodological pipeline for adequately and efficiently addressing the present and upcoming challenges in the assessment of security of electricity supply.