52、全球最大机器的数据管理

全球最大机器的数据管理

1. 引言

2007 年底,位于日内瓦的大型强子对撞机(LHC),常被称为全球最大的机器,将开始运行。它的四个探测器旨在收集数据,有望解答关于宇宙的一些基本问题,例如质量的起源。

其中一个探测器——ATLAS 探测器的数据采集系统,将以每秒 200 个事件的速率记录质子 - 质子碰撞事件的信息。每个事件的信息需要 1.6 MB 的存储空间,考虑到机器的运行时间,每年将产生 3.2 PB 的记录数据,此外还有模拟和重新处理的数据。预计 2008 年的计算资源需求为 16.9 PB 的磁带存储、25.4 PB 的磁盘存储和 50.6 MSI2k 的 CPU。

ATLAS 实验使用三个网格在全球范围内存储、复制、模拟和处理数据,分别是 LHC 计算网格(LCG)、开放科学网格(OSG)和北欧网格(NorduGrid)。这里将介绍 ATLAS 实验在北欧网格上使用的当前分布式模拟和数据管理系统的最新经验。连接北欧网格中间件“高级资源连接器”(ARC)的站点地理地图展示了相关网络情况。具备必要的 ATLAS 软件并能够运行 ATLAS 计算任务的站点网络,被称为 ATLAS ARC 网格。

2. 模拟和数据管理系统

ATLAS ARC 网格上的分布式模拟和数据管理系统可分为三个主要部分:
- 生产数据库 :用于定义和跟踪模拟任务,是一个 Oracle 实例,存储作业定义、作业输入位置、作业输出名称、作业估计资源需求、状态等信息。
- 监督 - 执行实例
- 是一个 Python 应用程序,由其网格证书在所有 ATLAS ARC

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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