Simulation System for the Wendelstein 7-X Safety Control System

The Wendelstein 7-X (W7-X) Safety Instrumented System (SIS) ensures personal safety and investment protection. The development and implementation of the SIS are based on the international safety standard for the process industry sector, IEC 61511. The SIS exhibits a distributed and hierarchical organized architecture consisting of a central Safety System (cSS) on the top and many local Safety Systems (lSS) at the bottom. Each technical component or diagnostic system potentially hazardous for the staff or for the device is equipped with an lSS. The cSS is part of the central control system of W7-X. Whereas the lSSs are responsible for the safety of each individual component, the cSS ensures safety of the whole W7-X device. For every operation phase of the W7-X experiment hard- and software updates for the SIS are mandatory. New components with additional lSS functionality and additional safety signals have to be integrated. Already established safety functions must be adapted and new safety functions have to be integrated into the cSS. Finally, the safety programs of the central and local safety systems have to be verified for every development stage and validated against the safety requirement specification. This contribution focuses on the application of a model based simulation system for the whole SIS of W7-X. A brief introduction into the development process of the SIS and its technical realization will be give followed by a description of the design and implementation of the SIS simulation system using the framework SIMIT (Siemens). Finally, first application experiences of this simulation system for the preparation of the SIS for the upcoming operation phase OP 1.2b of W7-X will be discussed

Statistical Methods for Convergence Detection of Multi-Objective Evolutionary Algorithms

In this paper, two approaches for estimating the generation in which a multi-objective evolutionary algorithm (MOEA) shows statistically significant signs of convergence are introduced. A set-based perspective is taken where convergence is measured by performance indicators. The proposed techniques fulfill the requirements of proper statistical assessment on the one hand and efficient optimisation for real-world problems on the other hand. The first approach accounts for the stochastic nature of the MOEA by repeating the optimisation runs for increasing generation numbers and analysing the performance indicators using statistical tools. This technique results in a very robust offline procedure. Moreover, an online convergence detection method is introduced as well. This method automatically stops the MOEA when either the variance of the performance indicators falls below a specified threshold or a stagnation of their overall trend is detected. Both methods are analysed and compared for two MOEA and on different classes of benchmark functions. It is shown that the methods successfully operate on all stated problems needing less function evaluations while preserving good approximation duality at the same time.Article / Letter to editorLeiden Inst. Advanced Computer Science

Forschungsdaten und Textpublikationen verknüpfen - Potenziale, Umsetzung und Herausforderungen

Als Extended Abstract zum Lightning-Talk "Gut verknüpft - besser auffindbar?" auf den E-Science-Tagen 2021 thematisiert dieser Beitrag die Verknüpfung von Text- und Datenpublikationen vor dem Hintergrund unserer Erfahrungen aus der Kuratierungs- und Veröffentlichungspraxis von sozialwissenschaftlichen Forschungsdaten am Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung (WZB). Im Sinne eines Werkstattberichts wird dabei auf Potenziale und Mehrwert, Umsetzung und Herausforderungen eingegangen. Unserer Erfahrung nach spielen bei der Verknüpfung vor allem das richtige Timing, die Heterogenität der Datenformate und die Prozesshaftigkeit eine zentrale Rolle. Dabei geht es nicht zuletzt um das komplexe und teils organisatorisch anspruchsvolle Vorhaben netzwerkartiger Verknüpfungen zwischen traditionellen und neuen Publikationsformaten im Sinne einer qualitätsgesicherten, offenen Wissenschaft

"Hands-on" und "connecting tissue" - Wissenschaftliche Bibliotheken und Digitalisierung in den USA

Wie kann der digitale Wandel in wissenschaftlichen Bibliotheken personell, organisatorisch und serviceorientiert gestaltet werden? Welche Auswirkungen hat die Digitalisierung für das professionelle Selbstverständnis? Drei Mitarbeiter*innen des Wissenschaftszentrums Berlin für Sozialforschung (WZB) haben renommierte Einrichtungen des US-amerikanischen Wissenschaftssystems in New York City und Boston besucht und Trends, Probleme und Erfahrungen erkundet.How can the digital transformation be structured and managed in matters of staff, organisation and service orientation? How does digitisation affect the professional self-conception of librarians? Three researchers of the Social Science Research Centre Berlin (WZB) have visited prominent institutions of the US-American science and research system in New York City and Boston to scout trends, issues and new experiences

Offenheit im globalen Lockdown: Ein Zukunftsmodell für die Wissenschaft?

Ausgerechnet in Zeiten von Ausgangssperren und weltweiten Grenzschließungen wird die Forschung offener denn je. Doch wie nachhaltig sind die Veränderungen

Open Data in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften: das Forschungsdatenrepositorium SowiDataNet

Diverse Empfehlungen und Richtlinien von Forschungsförder- und Wissenschaftsorganisationen verdeutlichen die Bedeutung der Nachnutzung von Forschungsdaten. Die Forderung nach Open Data - also der Archivierung, Veröffentlichung und Nachnutzung von Forschungsdaten - wird immer lauter. Stellvertretend für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften rekonstruiert der Beitrag am Beispiel des Repositoriums SowiDataNet zentrale Anforderungen für den Aufbau einer neuen Forschungsdateninfrastruktur mit dem Ziel des Data Sharings. Drei Aspekte müssen besonders berücksichtigt werden: Fachspezifische Besonderheiten, institutionelle Bedürfnissen und nicht zuletzt die subjektiven Bedenken aus dem Forschungsalltag der Wissenschaftler/innen

Statistical Methods for Convergence Detection of Multi-Objective Evolutionary Algorithms

In this paper, two approaches for estimating the generation in which a multi-objective evolutionary algorithm (MOEA) shows statistically significant signs of convergence are introduced. A set-based perspective is taken where convergence is measured by performance indicators. The proposed techniques fulfill the requirements of proper statistical assessment on the one hand and efficient optimisation for real-world problems on the other hand. The first approach accounts for the stochastic nature of the MOEA by repeating the optimisation runs for increasing generation numbers and analysing the performance indicators using statistical tools. This technique results in a very robust offline procedure. Moreover, an online convergence detection method is introduced as well. This method automatically stops the MOEA when either the variance of the performance indicators falls below a specified threshold or a stagnation of their overall trend is detected. Both methods are analysed and compared for two MOEA and on different classes of benchmark functions. It is shown that the methods successfully operate on all stated problems needing less function evaluations while preserving good approximation duality at the same time.FWN – Publicaties zonder aanstelling Universiteit Leide