14、Clayworks:协作模拟环境与高阶组件应用

Clayworks:协作模拟环境与高阶组件应用

1. Clayworks的3层架构

在开发Clayworks时,主要挑战在于集成计算机支持的协同工作(CSCW)和高性能计算(HPC)部分,这两部分在某些方面有着相互矛盾的需求:
- CSCW部分是一个软实时系统,需要及时的通信和计算以实现应用的高响应性。不过,建模计算强度不高,可在标准的现代桌面PC上本地执行。
- 模拟算法用于迭代移动和变形黏土对象,需要一个或多个具有非常高计算能力的HPC主机,但对通信没有实时要求。

为了集成CSCW建模和HPC的不同需求,开发了如图1所示的3层架构:
| 层级 | 基础技术 | 功能 |
| ---- | ---- | ---- |
| 客户端层 | Java Swing | 用户在桌面计算机上运行客户端,提供对Clayworks所有功能的集成访问,可连接到共享工作区,进行对象建模、观察和实时聊天等 |
| 服务器层 | RMI和JDBC | 实现客户端和HPC主机之间的功能,处理实时通信,管理数据库,为HPC模拟准备数据集等 |
| HPC层 | 网格中间件 | 运行黏土变形算法的并行实现,用于模拟计算 |

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A[客户端层]:::process --> B[服务器层]:::process
    B --> C[HPC层]:::process
    A -.-> C(虚线表示可灵活更换
感应异步电机转子磁场定向控制基于模型参考自适应观测器(MRAS)+模数最优法整定电流环和对称最优法整定速度环的无感算法(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了感应异步电机转子磁场定向控制的无感算法,结合模型参考自适应观测器(MRAS)实现转速和磁链的在线估计,省去机械传感器,提升系统可靠性。控制系统采用经典的双闭环结构,其中电流环通过模数最优法进行PI参数整定,以获得快速响应和良好稳定性;速度环则采用对称最优法进行调节器设计,增强抗干扰能力和动态性能。整个控制策略在Simulink环境中完成建模仿真,验证了其在无位置传感器条件下仍能实现高性能调速的可行性。; 适合人群:自动化、电气工程及相关专业的研究生、高校科研人员以及从事电机控制、电力电子运动控制领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究无速度传感器电机控制技术,特别是MRAS在转速辨识中的应用;②掌握模数最优法对称最优法在电流环和速度环PI参数整定中的设计流程工程实践;③通过Simulink仿真平台复现先进控制算法,服务于教学实验、科研项目或工业原型开发。; 阅读建议:建议读者结合Simulink模型同步学习,重点关注MRAS观测器的构建原理、PI参数整定的理论推导仿真验证环节,同时可进一步拓展至参数鲁棒性分析实际硬件实现。
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