License Recycle对Catia的License释放报告

本文详细介绍了Catia软件中License的释放机制,包括在不同情况下(如正常退出、网络故障等)License如何释放及回收,以及使用LicenseRecycle工具时的具体表现。

License Recycle对Catia的License释放报告


1.  不使用LicenseRecycle的情况下。

 ①  Catia启动后,鼠标键盘不动,License能否释放?多长时间释放?这个时间能否设置?只要客户端登录情况下,服务器端没有剔除操作,License不会释放。其他用户在服务器端没有License的情况下不能取到License。

②  Catia启动后,鼠标键盘在操作,但不是做有关Catia的操作(例如:打游戏),License能否释放?这个时间能否设置?只要客户端登录情况下,服务器端没有剔除操作,License不会释放。其他用户在服务器端没有License的情况下不能取到License。

2.使用LicenseRecycle的情况下。 

 ①.Catia启动后,用Recycle监控Catia。当Catia在Recycle设置的挂起时间到达而挂起后,License能否释放?多长时间释放?这个时间能否设置(此时间指Catia自身的timeout时间)?

②在License Recycle设置的挂起时间到达后,catia进程被挂起,进入lum的timeout时间,这个时间默认是1000秒,在这段时间内,1000秒内,客户端会向服务器进行6次获取License的请求,服务器端会为这个客户端指定预留原来的License,当用户去启用挂起的catia的时候,其他客户端并不能获取这个License,1000秒之后,这个License可以被其他的客户端获取。

 

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Catia退出后的License释放状况。
      ①.正常退出状况下,License多久释放?Catia启动后,客户端主动退出(关闭catia或者关闭进程)都会立刻释放License,其他客户端能立即取到释放的License。 

      ②在Catia的timeout时间到达之前将与服务端之间的由于网络故障断开,License是否释放,多长时间释放?客户端在默认情况下还能使用1000秒的License,并不会立即掉线。但是此时1000秒之内的License还是被这台客户端所占据,并不能立即释放,其他客户端在1000秒后才能取得释放的License。catia客户端可以进行保存和退出操作,但是不能进行设计操作。1000秒内,客户端会向服务器进行6次获取License的请求,1000秒内只要网络恢复,License还是会被这个客户端获取,不影响客户端的catia的使用。
     ③.与服务端断开后,在timeout规定的时间之内又与服务端连接上,License是否继续有效?  在规定的时间(默认是1000秒)内,与服务器重新链接,License继续有效,catia能继续使用。 

 


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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