11、计算电磁学中域分解方法的网格基础设施

计算电磁学中域分解方法的网格基础设施

1. 引言

计算电磁学(CEM)致力于精确高效地求解麦克斯韦方程组。该方程组支配着众多领域的宏观现象,如电子、地球物理、医疗和生物医学技术、虚拟电磁原型设计,以及传统的天线和传播应用等。随着技术发展,新的复杂任务不断涌现,对麦克斯韦方程组的求解需求也日益增长。

一些应用需要模拟电磁行为,如天线问题中的输入阻抗和辐射方向图,或散射应用中的雷达截面。而对于高精度要求的问题,则需采用全波分析技术,如虚拟原型设计,以减少测量次数和成本。此外,直接模拟CAD模型分析完整结构虽能保留细节,但会带来高计算量和线性系统谱特性恶化的问题。因此,寻找合适的信息技术来简化求解过程和加快计算速度至关重要。

网格计算技术在高性能计算环境中表现出色,通过将大量节点连接并并行工作,能有效处理大规模数据和资源共享问题。为利用其优势,需将原始电磁任务分解为多个子问题,域分解(DD)技术正能满足这一需求。本文将介绍一种网格计算基础设施,该架构可将任务分配到网格节点并行执行,节点包括物理机和虚拟机,具有高度灵活性和强大计算能力。

2. 动机

将原始问题分解为多个子问题的方案非常适合并行化处理,因为子问题(以下称为块)相互独立,块的处理本质上是可并行的操作。例如,将一架战斗机划分为4个不同颜色的块,这4个块可由4个不同进程并行处理,以生成描述每个块的基函数。

并行化可通过并行编程或网格计算两种技术实现。并行编程在该领域取得了较好成果,但存在一些障碍,如需要使用MPI和OpenMP等并行编程API修改算法,且需要配备数千个核心和数千GB RAM的超级计算机,这些机器通常由特定机构拥有,不便于公众访问。

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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