11、网格技术集成:MPI、骨架与Web服务

网格技术集成:MPI、骨架与Web服务

1. WS - GRAM与HOC - SA对比

在100个节点的DiPerF环境中对WS - GRAM和HOC - SA进行了对比,主要展示了QTime、Startup和AppInit的值。
- 吞吐量 :吞吐量主要取决于所采用的数据传输技术。当通过gridFTP传输大序列文件,而非使用SOAP(包含耗时的XML编码)时,吞吐量最高可达原来的三倍,且与运行WS - GRAM还是HOC - SA版本无关。
- 响应时间 :WS - GRAM的启动时间更优,由于作业缓存,性能最高可达两倍。但WS - GRAM的CPU利用率比HOC - SA实验中高出45%。因此,当并发客户端数量增加时,HOC - SA的性能更稳定。在WS - GRAM实验中,内存使用也更高。平均而言,HOC - SA的CPU利用率小20%,这在选择代码传输技术时可能至关重要,特别是当许多应用程序同时在网格上运行时。

对比项 WS - GRAM HOC - SA
吞吐量 取决于传输技术,gridFTP下高 取决于传输技术,gridFTP下高
启动时间 优,可达两倍性能 相对较差
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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