84、构建网格计算门户与Unicore的开放网格服务架构

构建网格计算门户与Unicore的开放网格服务架构

1. 网格计算门户的Web服务特性与优势

在网格计算门户的设计中,Web服务具有独特的功能特性。Web服务不仅可以作为服务的提供者,还能充当其他Web服务的客户端。虽然在某些图中未展示,但事件服务也起着重要作用,它能让门户和潜在用户了解操作状态和待执行的动作,例如在工作流程的步骤4、5、7和8之后,事件服务就会发挥作用。

该系统具备诸多显著优势:
- 基于简单协议的消息任务 :所有任务都以基于简单协议的消息形式执行,网格软件系统可封装在该协议内。
- 服务角色的双重性 :一个Web服务既可以是其他Web服务的提供者,也可以是消费者。
- 动态资源选择 :借助UDDI(通用描述、发现与集成)或OGSA注册表等发现服务,网格和Web服务能够动态选择服务或网格资源。
- 降低开发难度 :门户开发者只需对Web服务协议进行编程,并在本地Web系统上支持Web服务软件。只要协议达成一致,网格软件所使用的编程语言等实现细节就变得无关紧要。
- 减轻程序员负担 :应用程序员无需安装、更新和维护大量的网格服务软件组件,这些细节由服务提供者负责。

2. GridPort的Web服务规划

GridPort计划的初始Web服务集合包括:
- 信息Web服务 :提供负载、节点、状态、队列使用情况、其他MDS 2.1信息、网络性能数据等,这些服务兼

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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