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  • florian.weiss/quality-kpi
  • julie.kickstein/quality-kpi
  • paul.zuendel/quality-kpi
  • valentin.kaemmerer/quality-kpi
  • erwin.durasow/quality-kpi
  • david.buening/quality-kpi
  • keanu.engel/engel-keanu-auto
  • leo.mensler/quality-kpi
  • tahsin.ahmad/quality-kpi
  • moritz.roth/moritz-roth
  • jonathan.kollmann/quality-kpi
  • noah.waltmann/quality-kpi
  • daniel.burgos/quality-kpi
  • nilay.kuslugil/quality-kpi
  • yvan.ngoune/quality-kpi
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  • junghyun.seo/quality-kpi
  • fabian.roesch1/quality-kpi
  • ole.quiring/quality-kpi
  • jonas.dietrich/quality-kpi
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  • maurizio.fell/quality-kpi
  • harry.kristanto/quality-kpi-prakdig-hk
  • paul.bobrinskoy/quality-kpi
  • vladimir.pascari/quality-kpi-vladimir-pascari
  • paul_konrad.braun/quality-kpi
  • leon.dawkins/quality-kpi
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  • pascal.pohlenz/quality-kpi
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  • justus.naewie/quality-kpi
  • alicia.sachs/quality-kpi
  • pascal.schraut/quality-kpi
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  • adonay.johannes/quality-kpi
  • konrad.winkhaus/winkhaus-konrad-2809351-64-le-1
  • miko.boml/quality-kpi
  • bob.putz/quality-kpi
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  • anton.littmann/quality-kpi
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with 2077 additions and 196 deletions
__pycache__/
\ No newline at end of file
# This file is a template, and might need editing before it works on your project.
# To contribute improvements to CI/CD templates, please follow the Development guide at:
# https://docs.gitlab.com/ee/development/cicd/templates.html
# This specific template is located at:
# https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/blob/master/lib/gitlab/ci/templates/Python.gitlab-ci.yml
# Official language image. Look for the different tagged releases at:
# https://hub.docker.com/r/library/python/tags/
image: python:latest
# Change pip's cache directory to be inside the project directory since we can
# only cache local items.
variables:
PIP_CACHE_DIR: "$CI_PROJECT_DIR/.cache/pip"
# Pip's cache doesn't store the python packages
# https://pip.pypa.io/en/stable/topics/caching/
#
# If you want to also cache the installed packages, you have to install
# them in a virtualenv and cache it as well.
cache:
paths:
- .cache/pip
- venv/
before_script:
- python --version # For debugging
- pip install virtualenv
- virtualenv venv
- source venv/bin/activate
- which python
test:
tags:
- env:docker
script:
#- python setup.py test
- pip install flake8 # you can also use tox
- pwd
- ls -lh
- flake8 ./trial_json.py
run:
tags:
- env:docker
script:
- pip install -r requirements.txt
- python trial_json.py
# an alternative approach is to install and run:
# - pip install dist/*
# run the command here
# artifacts:
# paths:
# - dist/*.whl
#pages:
# tags:
# - env:docker
# script:
# - pip install sphinx sphinx-rtd-theme
# - cd doc
# - make html
# - mv build/html/ ../public/
# artifacts:
# paths:
# - public
# rules:
# - if: $CI_COMMIT_BRANCH == $CI_DEFAULT_BRANCH
0
0 Name: New Model.ldr
0 Author:
1 71 180 -48 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 56904.dat
1 0 180 -48 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 30699.dat
1 4 260 -57.8657 -50 1 0 0 0 1 0 0 0 1 2730.dat
1 71 180 -48 -30 0 0 1 0 1 0 -1 0 0 32073.dat
1 47 180 -48 -30 1 0 0 0 1 0 0 0 1 3713.dat
1 47 180 -48 -70 1 0 0 0 1 0 0 0 1 3713.dat
1 71 340 -48 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 56904.dat
1 0 340 -48 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 30699.dat
1 71 340 -48 -30 0 0 1 0 1 0 -1 0 0 32073.dat
1 47 340 -48 -30 1 0 0 0 1 0 0 0 1 3713.dat
1 47 340 -48 -70 1 0 0 0 1 0 0 0 1 3713.dat
1 47 220 -128 -70 1 0 0 0 0 1 0 -1 0 40490.dat
1 47 220 -208 -70 0 0 1 0 1 0 -1 0 0 32073.dat
1 47 220 -208 -25 -1 0 0 0 1 0 0 0 -1 32123.dat
1 47 220 -208 -35 -1 0 0 0 1 0 0 0 -1 32123.dat
1 47 220 -208 -45 -1 0 0 0 1 0 0 0 -1 32123.dat
1 47 220 -208 -55 -1 0 0 0 1 0 0 0 -1 32123.dat
1 47 220 -208 -85 -1 0 0 0 1 0 0 0 -1 32123.dat
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1 47 220 -208 -105 -1 0 0 0 1 0 0 0 -1 32123.dat
1 47 220 -208 -115 -1 0 0 0 1 0 0 0 -1 32123.dat
1 47 220 -48 -60 0 0 1 0 -1 0 1 0 0 3673.dat
File added
# Lerneinheit FAIRe Qualitäts-KPIs
## Einführung
Siehe Skript und Aufgabenstellung in [moodle](https://moodle.tu-darmstadt.de/course/view.php?id=36368&section=3#tabs-tree-start).
## Materialien
## Anwendung
In diesem GitLab Repo finden Sie:
- Package functions (`functions/`): Beinhaltet die Module `classes` und `calculation_rules`
- Modul classes (`functions/classes.py`): Werkzeuge zum Aufbau und zur Bearbeitung der LEGO-Konstruktionen
- Modul calculation_rules (`functions/calculation_rules.py`): Funktionen zum Berechnen der FAIRen
Qualitäts-KPIs
- Python-Hilfsdatei (`functions/__init__.py`): Notwendige Datei für die Erzeugung eines Python-Pakets
- Datenblätter (`datasheets/`): Datenblätter ausgewählter LEGO-Komponenten im JSON-Format
- Teilebibliothek (`LeoCAD/library.bin`): Teilebibliothek für das Programm LeoCAD
- Abbildungsordner (`figures`): Ordner zum Ablegen der LeoCAD-Screenshots
- Beispiel-Notebook (`minimalbeispiel.ipynb`): Einführendes Beispiel zur Verwendung der Werkzeuge
- Ausarbeitungs-Notebook (`ausarbeitung.ipynb`): Vorlage zur Bearbeitung der Aufgaben und Abgabe
## Ausarbeitung
Die Ausarbeitung erfolgt im Notebook `ausarbeitung.ipynb`. In diesem ist bereits eine Gliederung vorgegeben.
## Abgabe
Die Abgabe erfolgt über moodle.
Die Abgabe erfolgt über [moodle](https://moodle.tu-darmstadt.de/mod/assign/view.php?id=1249192). Committen und pushen Sie zunächst Ihre Änderungen auf GitLab und laden Sie von dort Ihr gesamtes Repo als .zip-Datei herunter (ein direkter Download vom JupyterHub ist leider nicht möglich). Benennen Sie die .zip-Datei nach dem folgenden Schema:
<p style="text-align: center;"> &lt;Nachname&gt;_&lt;Vorname&gt;_&lt;MATR-NR&gt;_&lt;GRUPPEN-NR&gt;_le_1.zip</p>
Abgaben, die diese Namenskonvention nicht erfüllen, können in der Bewertung nicht berücksichtigt werden.
Laden Sie diese .zip-Datei in moodle hoch. Insbesondere sollten vorhanden sein:
- Jupyter Notebook mit Erklärungen und Darstellungen von LeoCAD
- Python-Funktionen für die Berechnung der KPIs
- Die exportierte(n) JSON-Datei(en) des Fahrzeuges (inkl. der hinzugefügten KPIs)
\ No newline at end of file
%% Cell type:markdown id:c9328cd1 tags:
# FAIRe Qualitäts-KPIs
Name:
Autor:
Datum:
%% Cell type:markdown id:2ee8746d tags:
%% Cell type:markdown id:1c5d41dc tags:
## Einführung
FAIRe Qualitäts-KPIs schaffen eine transparente und nachvollziehbare Entscheidungsgrundlage. In dieser Lerneinheit sollen sie die Methodik erlernen, indem sie LEGO-Autos zusammenbauen, deren Qualitäts-KPIs bestimmen und miteinander vergleichen.
## Forschungsfrage
Formulieren Sie eine oder mehrere Forschungsfragen zu der Lerneinheit:
### Werkzeug für den Zusammenbau
Der Zusammenbau der Autos erfolgt virtuell. Als Werkzeug steht Ihnen das Modul `classes` zur Verfügung. In diesem sind unterschiedliche Klassen und Methoden implementiert (Objektorientierung). Sie erzeugen jeweils Objekte der Klassen. Ein Objekt ist dabei die virtuelle Abbildung eines realen Bauteiles. Die Eigenschaften des Bauteiles werden über die Eigenschaften des Objektes abgebildet.
%% Cell type:markdown id:14e306b5 tags:
### Berechnung der Qualitäts-KPIs
KPIs (Key Performance Indikatoren) sind Kenngrößen des Systems. Sie werden über Berechnungsvorschriften (`calculation_rules`) bestimmt. Diese Berechnungsvorschriften sind von Ihnen als python-Funktionen im Modul `calculation_results` zu implementieren.
### Datenblätter
Für den Zusammenbau stehen Ihnen verschiedene Bauteile in unterschiedlichen Ausführungen zur Verfügung. Sie nutzen die Datenblätter, die als `json-Dateien` zur Verfügung gestellt werden, um Ihre Autos zusammenzubauen.
%% Cell type:markdown id:de070039 tags:
%% Cell type:markdown id:1c702114 tags:
## Erstes Fahrzeug
## Eigene Module und Minimalbeispiel
Für die Ausarbeitung nutzen wir zwei eigene Module (Python-Skripte), die im Ordner `functions` gespeichert sind.
Das Modul `calculation_rules`erweitern Sie während der Ausarbeitung. Um die Änderungen zu nutzen, müssen Sie das Notebook neu starten.
%% Cell type:markdown id:531d890a tags:
Mit einem Minimalbeispiel wird Ihnen gezeigt, wie sie die Module nutzen.
### Versuchsziel
Formulieren Sie ein Versuchsziel für diesen ersten Versuch:
%% Cell type:code id:b2778dee tags:
%% Cell type:markdown id:30ddd8dc tags:
``` python
# import modules
from functions import calculation_rules
from functions import classes
# TO DO import further modules if necessary
```
%% Cell type:markdown id:50dd9ff3 tags:
%% Cell type:markdown id:3b69752c tags:
### Versuchsaufbau
### Modul calculation_results
Sie können die unterschiedlichen Funktionen (Berechnungsvorschriften) aufrufen. Beachten Sie dabei die Übergabe- und Rückgabewerte.
Bauen Sie ein erstes Fahrzeug aus den gegebenen LEGO-Teilen in der CAD-Software LeoCAD auf.
%% Cell type:code id:294c680b tags:
Hierbei gelten die folgenden Rahmenbedingungen:
- Das Fahrzeug muss aus Baugruppen, Bauteilen und Komponenten bestehen.
- Es muss mindestens vier Räder besitzen
- Es muss sich durch den elektrischen Antrieb fortbewegen können.
- Die Verwendung eines Getriebes zwischen Motor und Antriebsachse(n) ist verpflichtend.
- Die Farbe von mindestens einem Teil soll sich von der in LeoCAD hinterlegten Standardfarbe unterscheiden.
- Es sind nur die LEGO-Teile zu verwenden, welche sich in den JSON-Dateien bzw. in
der zur Verfügung gestellten Teilebibliothek befinden.
``` python
# test the import
calculation_rules.test_function()
```
%% Cell type:markdown id:0ebba2d8 tags:
%% Cell type:markdown id:a2c87a3c tags:
Fügen Sie eine Abbildung des fertigen Autos in LeoCAD hinzu (*Hinweise: Ein Bild lässt sich mit \!\[Bildbeschreibung](/Pfad/zum/Bild) hinzufügen. Achten Sie darauf, das Bild später auch in Git hinzuzufügen*):
### Modul classes
Wir bauen ein Auto zusammen.
%% Cell type:markdown id:935c200c tags:
%% Cell type:code id:8db386db tags:
``` python
```
%% Cell type:markdown id:05a8eb21 tags:
%% Cell type:code id:8f2ae9f4 tags:
Beschreiben Sie kurz und präzise Ihr Fahrzeug:
``` python
```
%% Cell type:markdown id:df7f1d01 tags:
%% Cell type:markdown id:de070039 tags:
## Aufgabe: Aufbau eines ersten Fahrzeugs
Bauen Sie ein erstes Fahrzeug aus den gegebenen LEGO-Teilen auf.
Das Fahrzeug muss aus Baugruppen, Bauteilen und Komponenten bestehen. Es muss mindestens vier Räder haben und sich durch den elektrischen Antrieb fortbewegen können.
%% Cell type:markdown id:e622f83b tags:
%% Cell type:markdown id:05a8eb21 tags:
Bauen Sie das Fahrzeug nun in unserem Software-Framework zusammen. Instanziieren Sie die LEGO-Teile und lesen Sie dabei auch die Eigenschaften ein. Ergänzen Sie zusätzliche Eigenschaften, wie z.B. die Farbe. Referenzieren Sie die Teile aufeinander und erstellen Sie auf diese Weise sinnvolle Bauteile, Baugruppen und das
Gesamtsystem. Nutzen Sie die hierfür bereitgestellten Klassendefinitionen und Methoden. Achten Sie auf eine gute Code-Dokumentation. Sie können sich für die Bearbeitung an den zur Verfügung gestellten Code-Zellen orientieren, können hiervon jedoch auch abweichen.
### Beschreibung des Fahrzeuges
Beschreiben Sie kurz und präzise Ihr Fahrzeug.
*Hinweise: Achten Sie auf die Unterschiede zum Minimalbeispiel. Eine direkte Kopie ist nicht möglich. Achten Sie außerdem darauf, ein Teil (eindeutig identifiziert durch seine UUID) nicht an mehreren Stellen zu verbauen*
%% Cell type:code id:ccaf3043 tags:
%% Cell type:code id:690da270 tags:
``` python
# initialize componentens
import json
import pprint
from functions import calculation_rules
from functions.classes import *
```
%% Cell type:code id:1ea61422 tags:
%% Cell type:code id:ccaf3043 tags:
``` python
# read out properties from datasheets
# initialize components
```
%% Cell type:code id:36f981df tags:
``` python
# set properties
```
%% Cell type:code id:24400d94 tags:
%% Cell type:code id:da2d141c tags:
``` python
# export car and its properties
# aggregate components
```
%% Cell type:markdown id:c1fef7f0 tags:
## Aufgabe: Bestimmung der Qualität mittels KPIs
### Analyse
Bestimmen Sie die Qualität Ihres Fahrzeugs mittels KPIs.
Die Qualität des Fahrzeugs ist mit mindestens einem KPI je Qualitätsdimension (Aufwand, Verfügbarkeit, Akzeptanz) zu bestimmen. Enwickeln Sie zunächst sinnvolle KPIs, welche mit den gegebenen Daten umsetzbar sind. Halten Sie die Berechnungsvorschriften im Jupyter Notebook fest. Implementieren Sie deren Berechnung für das Gesamtsystem "Fahrzeug" mittels einzelner Funktionen im Skript `calculation_rules`. Sie können zusätzlich Ihre Methoden auch auf die niedrigeren Aggregationsebenen anwenden.
%% Cell type:markdown id:d5f02096 tags:
### Beschreibung KPI
Beschreiben Sie den jeweiligen KPI und geben Sie seine Berechnungsvorschrift an.
Beschreiben Sie den jeweiligen KPI und geben Sie seine Berechnungsvorschrift an:
%% Cell type:markdown id:a793bce8 tags:
$$
a = \frac{b}{c} + d
$$
%% Cell type:markdown id:9a21b4ac tags:
%% Cell type:markdown id:e300a005 tags:
%% Cell type:markdown id:2aad773a tags:
Halten Sie die berechneten Werte für die KPIs im Notebook
fest:
%% Cell type:code id:59eabafc tags:
``` python
# calculate the KPIs for your car
```
%% Cell type:code id:c774b381 tags:
``` python
# print your KPIs
```
%% Cell type:markdown id:b89e8fb9 tags:
Exportieren Sie schließlich Ihr entworfenes Fahrzeug inklusive der entwickelten KPIs:
%% Cell type:code id:d518275f tags:
``` python
# export car and its properties
```
%% Cell type:markdown id:89c75440 tags:
## Aufgabe: Aufbau eines zweiten Fahrzeugs
Setzen Sie sich ein Ziel, welche Qualitätsdimensionen in einem zweiten Fahrzeug verbessert werden sollen und bauen Sie dementsprechend ein zweites Fahrzeug aus den gegebenen LEGO-Teilen auf.
## Zweites Fahrzeug
%% Cell type:markdown id:f8a2e1b0 tags:
Das Fahrzeug muss aus Baugruppen, Bauteilen und Komponenten bestehen. Es muss mindestens vier Räder haben und sich durch den elektrischen Antrieb fortbewegen können. Die Verwendung eines Getriebes zwischen Motor und Antriebsachse(n) ist verpflichtend. Es sind nur die gegebenen LEGO-Teile zu verwenden.
### Versuchsziel
%% Cell type:markdown id:3cef0828 tags:
%% Cell type:markdown id:80407e7f tags:
Setzen Sie sich ein Ziel, welche Qualitätsdimensionen in einem zweiten Fahrzeug verbessert werden sollen und bauen
Sie darauf aufbauend ein zweites Fahrzeug aus den gegebenen LEGO-Teilen auf.
Die Anforderungen an das Fahrzeug sind identisch zum ersten. Wählen Sie die Einzelteile und deren Zusammenspiel entsprechend Ihrer Zielstellung aus.
%% Cell type:markdown id:f4c620ee tags:
Formulieren Sie ein Versuchsziel für diesen Versuch. Beschreiben Sie unter anderem, welche Verbesserung Sie vornehmen möchten:
%% Cell type:markdown id:e3dc7e29 tags:
### Beschreibung
Beschreiben Sie, welche Verbesserung Sie vornehmen.
...
%% Cell type:markdown id:73c454f2 tags:
### Aufbau des zweiten Fahrzeuges
Beschreiben Sie kurz und präzise den Aufbau des zweiten Fahrzeugs
### Versuchsaufbau
%% Cell type:code id:ea18e735 tags:
%% Cell type:markdown id:2b381a60 tags:
Fügen Sie eine Abbildung des fertigen Autos in LeoCAD hinzu:
%% Cell type:markdown id:2b6e7f12 tags:
``` python
# build a second car
```
%% Cell type:code id:b3438fc4 tags:
%% Cell type:markdown id:23c19009 tags:
Beschreiben Sie kurz und präzise den Aufbau des zweiten Fahrzeugs:
%% Cell type:markdown id:a08bf9cf tags:
%% Cell type:markdown id:14011b6f tags:
Erstellen Sie das Fahrzeug in unserem Softwareframework:
%% Cell type:code id:c35de753 tags:
``` python
# read out properties from datasheets
# initialize components
```
%% Cell type:code id:0b7336fb tags:
``` python
# set properties
```
%% Cell type:code id:446abbca tags:
%% Cell type:code id:fb445ea0 tags:
``` python
# export car and its properties
# aggregate components
```
%% Cell type:markdown id:89e54480 tags:
### KPIs des zweiten Fahrzeuges
Bestimmen Sie die KPIs des zweiten Fahrzeuges
### Analyse
Bestimmen Sie die KPIs des zweiten Fahrzeugs
%% Cell type:code id:762a1e93 tags:
``` python
# calculate the KPIs for your car
```
%% Cell type:code id:1ed67328 tags:
``` python
# print your KPIs
```
%% Cell type:markdown id:0f11b370 tags:
Exportieren Sie Ihr Fahrzeug inklusive der KPIs:
%% Cell type:code id:05d9d6f7 tags:
``` python
# export car and its properties
```
%% Cell type:markdown id:e413cd84 tags:
## Aufgabe: Darstellung und Vergleich der Ergebnisse
Stellen Sie die Ergebnisse für beide Fahrzeuge übersichtlich dar.
Die entwickelten KPIs müssen dargestellt und die Datengrundlage ersichtlich sein.
Eine geeignete grafische Darstellung für die Gegenüberstellung der Ergebnisse für beide Fahrzeuge ist zu wählen.
## Diskussion
### Ergebnisse
Stellen Sie die entwickelten KPIs beider Fahrzeuge gegenüber und wählen Sie hierfür unter anderem eine geeignete
grafische Darstellung. Stellen Sie dabei insbesondere sicher, dass die Datengrundlage ersichtlich ist. Halten Sie
auch die Plotbefehle im Notebook fest:
%% Cell type:code id:b0f93e22 tags:
``` python
# plot the data, save diagramm as svg-file
```
%% Cell type:markdown id:62ff04b2 tags:
%% Cell type:markdown id:6044de27 tags:
### Interpretation der Ergebnisse
Interpretieren Sie ihre Ergebnisse. Vergleichen Sie die KPIs ihrer Autos. Konnten Sie ihre gewünschte Verbesserung erzielen?
Interpretieren Sie Ihre Ergebnisse. Vergleichen Sie die KPIs Ihrer Autos. Konnten Sie Ihre gewünschte Verbesserung erzielen? Welche Schlüsse ziehen Sie aus den Ergebnissen für die Qualität der beiden
Fahrzeuge?
%% Cell type:markdown id:a0840fbf tags:
%% Cell type:markdown id:0ca884b1 tags:
## Aufgabe: Exportieren Sie ihre Daten
Exportieren/ Speichern Sie alle relevaten Daten ab.
%% Cell type:code id:a4bdfc7a tags:
%% Cell type:markdown id:4f117169 tags:
Diskutieren Sie, inwieweit Ihre entwickelten KPIs die im Skript erläuterten FAIR-Prinzipien erfüllen:
%% Cell type:markdown id:f8ed82d2 tags:
%% Cell type:markdown id:bfed164a tags:
## Fazit
%% Cell type:markdown id:5d440f87 tags:
Ziehen Sie ein persönliches Fazit. Was haben Sie Neues gelernt?
%% Cell type:markdown id:b4151784 tags:
``` python
# export all relevant data
```
......
{
"32073":{
"item number":32073,
"item description":"Axle 5 studs",
"category":"axle",
"price [Euro]":0.001,
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"delivery time [days]":3,
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"44294":{
"item number":44294,
"item description":"Axle 7 studs",
"category":"axle",
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"3707":{
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"item description":"Axle 8 studs",
"category":"axle",
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"3737":{
"item number":3737,
"item description":"Axle 10 studs",
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"item description":"Tire 56 x 28 ZR Street",
"category":"tire",
"related items":56908,
"inner diameter [mm]":43,
"outer diameter [mm]":56.0,
"price [Euro]":0.29,
"mass [g]":13.98,
"environmental impact [kg CO2e /kg]":8.97,
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"data source":"https://www.bricklink.com/v2/catalog/catalogitem.page?P=41897"
},
"61480":{
"item number":61480,
"item description":"Tire 68.7 x 34 R",
"category":"tire",
"related items":56908,
"inner diameter [mm]":43,
"outer diameter [mm]":68.7,
"price [Euro]":0.02,
"mass [g]":20.0,
"environmental impact [kg CO2e /kg]":8.97,
"delivery time [days]":5,
"data source":"https://www.bricklink.com/v2/catalog/catalogitem.page?P=61480"
}
}
\ No newline at end of file
figures/leocad_screenshot_cut.png

220 KiB

'''
"""
File consists of several functions for the calculation rules of FAIR Quality KPIs
'''
"""
from functions.classes import *
def test_function():
"""Test function to check module functionality"""
print("You called the test function.")
def kpi_mass(system: LegoAssembly)->float:
"""
Calculates the total mass of the system
Args:
system (LegoAssembly): LegoAssembly object that represents the system
Returns:
total_mass (float): Sum of masses of all components in the system in g
Raises:
TypeError: If an argument with unsupported type is passed
(i.e. anything other than LegoAssembly).
"""
if not isinstance(system, LegoAssembly):
raise TypeError(f"Unsupported type {type(system)} passed to kpi_mass()")
total_mass = 0
for c in system.get_component_list(-1):
total_mass += c.properties["mass [g]"]
return total_mass # alternative: sum(c.properties["mass [g]"] for c in system.get_component_list(-1))
# Add new functions for calculating metrics
if __name__ == "__main__":
print("This script contains functions for calculating the FAIR Quality KPIs. It is not to be executed independently.")
pass
\ No newline at end of file
"""
Function to inform that functions in this module is
intended for import not usage as script
"""
print(
"This script contains functions for calculating the FAIR Quality KPIs."
"It is not to be executed independently."
)
This diff is collapsed.
'''
FAIR Quality KPIs
'''
def main ():
print("Hello ;-)")
pass
if __name__ == "__main__":
main()
\ No newline at end of file
This diff is collapsed.