打通仿真数据孤岛,实现精细化权限管理,「共享空间」深度解析

        在上一期《资深仿真工程师必备!详解平台“控制中枢”——「命令终端」》中,我们详解了如何通过命令行实现作业高效提交与资源调度。然而,工业仿真从来不是单兵作战——复杂模型的多方协作、海量数据的跨团队流转,才是研发场景的常态。为此,SimForge™平台推出「共享空间」功能,打破传统孤岛式研发模式,为仿真团队构建云端协同中枢,让数据流转与知识沉淀更安全、更智能

01 什么是「共享空间」?为什么需要「共享空间」?

基本定义:

        对于企业用户,同一组织的成员能够创建共享空间分享文件给其他人,文件的权限可以灵活设置。

应用场景:

        在工程仿真项目中,高效的团队协作离不开顺畅的数据共享机制。然而,多数在线仿真平台的共享模式较为单一——一旦文件被共享至组内,便所有成员都可见,缺乏精细化的权限管控,难以满足复杂项目中多元化的协作需求。

        SimForge™高性能仿真云平台的「共享空间」功能构建了精细化数据管理架构,突破了传统协同共享模式,使文件共享更灵活更可控——该功能支持部分文件共享,并构建了从上至下的分级权限管理体系,赋予管理者精准管控所共享文件的权限可细致到决定子账号是否具备查看权限

02 如何使用「共享空间」功能?

    1. 共享空间创建

    ① 在数据管理窗口中点击 共享空间,展开的树形结构中单击 新增

「数据管理」图标

    ② 弹出共享空间设置窗口,填写相关参数

  • 共享组名称:只支持字母、数字和下划线

  • 组织成员:弹窗左侧树形结构显示组织成员,勾选确定共享组成员

  • 共享组权限:弹窗右侧上部,设置共享组权限,只读表示被共享成员只能查看下载共享数据;可写,表示被共享成员可以上传数据至共享空间。

  • 共享组成员:弹窗右侧线框内显示勾选的共享组成员

    ③ 提交按钮,创建共享组;取消按钮,取消本次创建

    2. 共享空间删除

    右击 已创建的共享空间,单击删除共享空间,弹窗选择 确定

注意:

    只有共享组创建者才可以删除共享组,被共享成员无法删除共享组。

    如上图,上面两个橙色共享组(test、aaa)是该用户创建,下面两个绿色共享组(1、test0520)是其他成员创建。

03 结语

    SimForge™高性能仿真云平台的「共享空间」功能为仿真工程师团队提供了一个更高效、更灵活、更可控的数据共享解决方案,成为加强数据安全、提升工作效率、推动项目前行的强大引擎。

    点击进入「神工坊」官网 ,获取全套《「SimForge ™高性能仿真云」使用手册》200元免费试用体验金,体验「共享空间」功能的灵活机动,开启您的一站式高性能仿真之旅!

仿真项目需要多个人共同参与,但工作成果无法实时共享,难以协同讨论?

个人工作站上进行大规模问题的仿真,时间以周计,实在太慢?

使用图形化超算系统的过程中,达到2000万网格后,图形处理非常卡顿?

商用软件价格太高,经费不够?

公司进了实体清单,许多商业软件无法使用?

    一键关注我们,在后续的“Simforge™功能介绍”栏目中,「神工坊」将持续为您解决工程仿真过程中的真实困境,您想了解的「SimForge™ 高性能仿真云」都在这里,敬请期待!

推荐阅读

仿真科普|弥合市场需求断层,高性能仿真,“性能”与“安全”如何兼得?-优快云博客

仿真干货|云端CAE实战——OpenRadioss物品碰撞模拟分析-优快云博客

案例分享|性能提升突破25%!揭秘国产CFD——风雷软件并行架构升级_国产开源cfd-优快云博客

新媒体矩阵版尾.png

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值