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- University of Kassel's research data repository

is the institutional repository of the University of Kassel for research data. It offers structured storage of research data alongside with descriptive metadata, long-term archiving for at least 10 years and – if requested – the publication of the dataset with a DOI.

is managed by the university library and the IT Service Centre of the University of Kassel. It is hosted at Philipps-Universität Marburg. We are happy to advise you via daks@uni-kassel.de.

 

Recent Submissions

Research Data
Wissenschaft trifft Wirtschaft: Digitaler Zwilling in Produktion und Logistik [Repository]
(Universität Kassel) Wenzel, Sigrid; Gliem, Deike; Wittine, Nicolas
Daten und Auswertung einer Befragung, die im Kontext der Veranstaltung "Wissenschaft trifft Wirtschaft: Digitaler Zwilling in Produktion und Logistik" am 08.10.2024 im Science Park Kassel stattgefunden hat. Im Rahmen der Veranstaltung wurde eine interaktive Publikumsbefragung mit Mentimeter durchgeführt. Die Daten, erfasst über das Webtool und exportiert als Excel-Tabelle, bilden die Grundlage für die Analyse. Ergänzend zur Befragung wurde eine umfassende Literaturrecherche durchgeführt, die aus 244 Treffern 47 relevante Quellen identifizierte. Aus diesen 47 Quellen wurden 8 Quellen zur detaillierten Untersuchung ausgewählt. Diese bilden die Grundlage zur Beantwortung der Forschungsfragen: "Welche Anwendungsfälle des Digitalen Zwillings gibt es?" und "Welche Herausforderungen bestehen bei der Implementierung und Nutzung Digitaler Zwillinge?"
Research Data
Data selection strategies for minimizing measurement time in materials characterization, measurement data
(Universität Kassel) Liehr, Alexander; Dingel, Kristina; Degener, Sebastian; Kottke, Daniel; Meier, David; Niendorf, Thomas; Sick, Bernhard

Every new material needs to be assessed and qualified for an envisaged application. A steadily increasing number of new alloys, designed to address challenges in terms of reliability and sustainability, poses significant demands on well-known analysis methods in terms of their efficiency, e.g., in X-Ray diffraction analysis. Particularly in laboratory measurements, where the intensities in diffraction experiments tend to be low, a possibility to adapt the exposure time to the prevailing boundary conditions, i.e., the investigated microstructure, is seen to be a very effective approach. The counting time is decisive for, e.g., complex texture, phase, and residual stress measurements. Traditionally, more measurement points and, thus, longer data collection times lead to more accurate information. Here, too short counting times result in poor signal-to-background ratios and dominant signal noise, respectively, rendering subsequent evaluation more difficult or even impossible. Then, it is necessary to repeat experiments with adjusted, usually significantly longer counting time. To prevent redundant measurements, it is state-of-the-art to always consider the entire measurement range, regardless of whether the investigated points are relevant and contribute to the subsequent materials characterization, respectively. Obviously, this kind of approach is extremely time consuming and, eventually, not efficient. All relevant data including the code are carefully assessed and will be the basis for a widely adapted strategy enabling efficient measurements not only in lab environments but also large scale facilities.

This data set consists of the fully measured data from the diffraction experiments as well as the manuscript for data analyzing.

IMPORTANT: In case you use the data please cite our corresponding article: https://doi.org/10.1038/s41598-025-96221-1

Research Data
Performance and meat quality of 58 Angler Saddleback pigs (supplemental data)
(Universität Kassel) Olschewsky, Anna; Hinrichs, Dirk; Thaller, Georg; Mörlein, Daniel
The two datasets consists of phenotypes of 58 Angler Saddleback pigs related to performance, carcass and meat quality traits. The pigs were fattened at an experimental farm of the University of Kiel between 2018 and 2020. The first dataset is related to the publication "Performance, carcass quality and meat quality of the endangered German Angler Saddleback pig" (DOI: 10.1371/journal.pone.0300361). The second dataset is related to the publication "Fatty acid composition and genome-wide association analysis for intramuscular fat and backfat of the Angler Saddleback pig".
Research Data
Simulationsmodell für die Auswirkungen verschiedener mietrechtlicher Umlagesysteme für Energie- und Modernisierungskosten auf Mieter und Vermieterinnen bei beispielhaften Gebäuden und Modernisierungsoptionen
(Universität Kassel) Reutter, Leo; Winiewska, Bernadetta; Oschatz, Bert; Sprengard, Christoph; Empl, Benedikt; Schmidt, Wolfgang
Das Simulationsmodell dient der Berechnung der Wirtschaftlichkeit je dreier Energieeffizienz-Modernisierungen bei fünf ausgewählten Beispielgebäuden unter der Annahme vierer mietrechtlicher Umlagesysteme für Energie- und Modernisierungskosten. Das Modell entstand im Rahmen des FLAMME-Forschungsprojektes (Fairness, Lastenverteilung und Akzeptanz des Mietrechts bei Modernisierungen für Energieeffizienz), gefördert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz, FKZ 03EI5231. Dem Forschungsverbund gehören an: Universität Kassel, Umweltbundesamt, ITG Dresden, FIW München. Das Modell errechnet über einen Zeitraum von 20 Jahren (2023-2042) u.a. Energiekosten und Miethöhen und ermöglicht den Vergleich zwischen den Zahlungsströmen bei Erhalt des energetischen Status Quo und der Durchführung energetischer Modernisierungen. Der Datensatz enthält fünf Excel-Spreadsheets mit Makros zur Berechnung der Zahlungen für die fünf Beispielgebäude. Weiterhin enthalten ist ein Excel-Spreadsheet ohne Makros zur Aggregation und Analyse der Ergebnisse der Sensitivitätsberechnung.
Research Data
LeitRix: LCA Pre-Study im Bauplanungsprozess
(Universität Kassel, 2025-03-26) Glanz, Dilan; Weishaar, Hans Georg; Mostert, Clemens

LeitRix ist ein XLSM-Tool (XLSX mit Makros), das Planenden hilft, in frühen Bauplanungsphasen die Umweltauswirkungen der Herstellung und des Transports verschiedener Gebäudekonstruktionen zu vergleichen. Das Ziel dieses Tools ist es, die Hürden der Ökobilanzierung (LCA) in den frühen Phasen der Gebäudeplanung zu überbrücken. Dies wird durch die Vereinfachung der komplexen Zusammenhänge erreicht, während gleichzeitig sichergestellt wird, dass fundierte, auf quantitativen Kriterien beruhende Entscheidungen getroffen werden können. LeitRix beinhaltet eine Auswahl an voreingestellten Baukonstruktionen und Materialvorlagen auf Basis nachwachsender und nicht nachwachsender Rohstoffe. Für die Bewertung von Betonkonstruktionen stehen sowohl konventioneller Beton als auch R-Beton Varianten mit unterschiedlichen Rezyklat-Anteilen zur Verfügung. Mit Hilfe von zwei Eingabeformularen können individuelle Baukonstruktionen erstellt und Transportparameter angepasst werden.
Die Bewertung der Umweltwirkungen in LeitRix erfolgt anhand der vier Umweltwirkungsindikatoren: Klima-, Material-, Energie- und Wasser-Fußabdruck. Ergänzend wird die Methode der „Normierung“ angewandt, welche die Ergebnisse der vier Wirkungskategorien zu einem Kennwert zusammenfasst. Die LCA-Systemgrenzen beinhalten die Herstellungsphase (A1-A3) und den Transport zur Baustelle (A4). Die Ergebnisse des Tools dienen als Voranalyse für Ökobilanz-Analysen in späteren Planungsphasen, in welchen weitere Module und Lebenszyklusphasen, wie die Nutzung und Entsorgung, und weitere Bauteile- und Prozesse berücksichtigt werden. Systemvoraussetzungen: Das LeitRix-Tool wurde mit Microsoft® Excel® für Microsoft 365 MSO (Version 2412) erstellt und ist nicht mit älteren, nicht Microsoft-365-basierten Excel-Versionen kompatibel.