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JedisCluster模式尝试进行批量操作

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搭建完redis集群后,可以通过jedis的JedisCluster来访问Redis集群,这里列出使用jedisCluster的spring bean配置方式:
 
 
<bean id="jedisPoolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig">
        <property name="maxIdle" value="5" />
        <property name="maxTotal" value="1024" />
        <property name="maxWaitMillis" value="5000" />
        <property name="testOnBorrow" value="true" />
    </bean>
<bean id="redisCluster" class="redis.clients.jedis.JedisCluster"
    <constructor-arg name=“nodes">
        <set>
           <ref bean="hostport1" />
           <ref bean="hostport2" />
           <ref bean="hostport3" />
           <ref bean="hostport4" />
<ref bean="hostport5" />
<ref bean="hostport6" />
        </set>
    </constructor-arg>
    <constructor-arg name="timeout" value="6000" />
    <constructor-arg name="poolConfig"
        <ref bean="jedisPoolConfig" />
    </constructor-arg>
</bean>
 
//此处省略hostport1....6的配置
 
本质上,JedisCluster中的JedisPool同样也是实现了apache common pool2的对象池,其中的getResource可以拿到对应的Jedis连接。
 
JedisCluster是如何构建整个连接池
 
 


 
 
正如类图中所呈现的,JedisClusterConnectionHandler中使用了JedisClusterInfoCache作为缓存初始化容器,将Set<HostAndPort>作为JedisClusterConnectionHandler的构造函数参数传递过去之后,进行初始化slotsCache操作,
 
 
public JedisClusterConnectionHandler(Set<HostAndPort> nodes,
    final GenericObjectPoolConfig poolConfig, int connectionTimeout, int soTimeout) {
  this.cache = new JedisClusterInfoCache(poolConfig, connectionTimeout, soTimeout);
  initializeSlotsCache(nodes, poolConfig);
}
 
private void initializeSlotsCache(Set<HostAndPort> startNodes, GenericObjectPoolConfig poolConfig) {
  for (HostAndPort hostAndPort : startNodes) {
    Jedis jedis = new Jedis(hostAndPort.getHost(), hostAndPort.getPort());
    try {
      cache.discoverClusterNodesAndSlots(jedis);
      break;
    } catch (JedisConnectionException e) {
      // try next nodes
    } finally {
      if (jedis != null) {
        jedis.close();
      }
    }
  }
 
  for (HostAndPort node : startNodes) {
    cache.setNodeIfNotExist(node);
  }
}
 
 
在cache.discoverClusterNodesAndSlots中,用到了Jedis.clusterNodes,它可以通过该Redis连接找到其他连接的相关配置,例如可以发现整个集群的配置,其中三个master,三个slave,并且能够识别出自身连接,可参考文档:http://redis.io/commands/cluster-nodes:
 
 
./redis-cli -c -h xxx -p 63xx cluster nodes
e54b82fd2b5ab238906cff7fc6250a7bc66c6fec 192.168.1.1xx:6389 master - 0 1469151811362 31 connected 0-5460
166baa38c8ab56339c11f0446257c7a6059a219b 192.168.1.1xx:6389 slave 1609b090dfaaac702449b72d30b2330521ce2506 0 1469151812364 29 connected
1609b090dfaaac702449b72d30b2330521ce2506 192.168.1.1xx:6390 master - 0 1469151811362 29 connected 10923-16383
539627a393aa43e82ca8c16d1e935611fec4e709 192.168.1.1xx:6388 myself,master - 0 0 28 connected 5461-10922
d9b3738ff16e99075242b865a0b6cc137c20d502 192.168.1.1xx:6390 slave 539627a393aa43e82ca8c16d1e935611fec4e709 0 1469151810859 28 connected
101227d3cb13f08a47ad2afe1b348d0efc3cb3b0 192.168.1.1xx:6388 slave e54b82fd2b5ab238906cff7fc6250a7bc66c6fec 0 1469151810357 31 connected
 
 
命令返回的结果中,可以看到有3个master,3个slave,而且每个slave都有对应的masterid,每个master都有对应的slot范围。
 
在ClusterNodeInformationParser中,去解析每一行并将对应的slot填充进去,因为只有master上有slot,因此不会填充slave的slot:
 
public void discoverClusterSlots(Jedis jedis) {
  w.lock();
 
  try {
    this.slots.clear();
 
    List<Object> slots = jedis.clusterSlots();
 
    for (Object slotInfoObj : slots) {
      List<Object> slotInfo = (List<Object>) slotInfoObj;
 
      if (slotInfo.size() <= 2) {
        continue;
      }
 
      List<Integer> slotNums = getAssignedSlotArray(slotInfo);
 
      // hostInfos
      List<Object> hostInfos = (List<Object>) slotInfo.get(2);
      if (hostInfos.size() <= 0) {
        continue;
      }
 
      // at this time, we just use master, discard slave information
      HostAndPort targetNode = generateHostAndPort(hostInfos);
 
      setNodeIfNotExist(targetNode);
      assignSlotsToNode(slotNums, targetNode);
    }
  } finally {
    w.unlock();
  }
}
 
 
 
因此,当我们正常地通过访问JedisCluster的get/set时,通过计算key的slot来获取对应的Jedis Connection,根本不会使用到slave,只会访问master节点。只有一种情况,在tryRandomMode开启时(此时,正常通过slot无法获取有效连接时,可能考虑重新排序)。
 
 
@Override
public Jedis getConnection() {
  // In antirez's redis-rb-cluster implementation,
  // getRandomConnection always return valid connection (able to
  // ping-pong)
  // or exception if all connections are invalid
 
  List<JedisPool> pools = getShuffledNodesPool();
 
  for (JedisPool pool : pools) {
    Jedis jedis = null;
    try {
      jedis = pool.getResource();
 
      if (jedis == null) {
        continue;
      }
 
      String result = jedis.ping();
 
      if (result.equalsIgnoreCase("pong")) return jedis;
 
      pool.returnBrokenResource(jedis);
    } catch (JedisConnectionException ex) {
      if (jedis != null) {
        pool.returnBrokenResource(jedis);
      }
    }
  }
 
  throw new JedisConnectionException("no reachable node in cluster");
}
 
 
但此时拿到一个slave节点的可用Connection是非常危险的,加入当前的操作为写操作,将某个字段写入Redis时,由于master不会从slave节点进行复制,会导致该数据操作没有被持久化至master上。
 
 
开发基于redis key统一批量处理的中间层
 
 
根据redis cluster nodes命令来进行,该命令可以识别出当前集群其余节点的所有状态,master/slave,以及检测的slot位置。
 
 
cluster nodes
e54b82fd2b5ab238906cff7fc6250a7bc66c6fec 192.168.1.163:6389 master - 0 1469600305090 31 connected 0-5460
166baa38c8ab56339c11f0446257c7a6059a219b 192.168.1.165:6389 slave 1609b090dfaaac702449b72d30b2330521ce2506 0 1469600304588 29 connected
1609b090dfaaac702449b72d30b2330521ce2506 192.168.1.163:6390 master - 0 1469600305592 29 connected 10923-16383
539627a393aa43e82ca8c16d1e935611fec4e709 192.168.1.163:6388 myself,master - 0 0 28 connected 5461-10922
d9b3738ff16e99075242b865a0b6cc137c20d502 192.168.1.165:6390 slave 539627a393aa43e82ca8c16d1e935611fec4e709 0 1469600305090 28 connected
101227d3cb13f08a47ad2afe1b348d0efc3cb3b0 192.168.1.165:6388 slave e54b82fd2b5ab238906cff7fc6250a7bc66c6fec 0 1469600304088 31 connected
 
 
cluster nodes 命令的输出有点儿复杂, 它的每一行都是由以下信息组成的:
 
  • 节点 ID :例如 3fc783611028b1707fd65345e763befb36454d73 。
  • ip:port :节点的 IP 地址和端口号, 例如 127.0.0.1:7000 , 其中 :0 表示的是客户端当前连接的 IP 地址和端口号。
  • flags :节点的角色(例如 master 、 slave 、 myself )以及状态(例如 fail ,等等)。
  • 如果节点是一个从节点的话, 那么跟在 flags 之后的将是主节点的节点 ID : 例如 127.0.0.1:7002 的主节点的节点 ID 就是 3c3a0c74aae0b56170ccb03a76b60cfe7dc1912e 。
  • 集群最近一次向节点发送 PING 命令之后, 过去了多长时间还没接到回复。
  • 节点最近一次返回 PONG 回复的时间。
  • 节点的配置纪元(configuration epoch):详细信息请参考 Redis 集群规范 。
  • 本节点的网络连接情况:例如 connected 。
  • 节点目前包含的槽:例如 127.0.0.1:7001 目前包含号码为 5960 至 10921 的哈希槽。
 
可以看出redis cluster的slot范围:0-16383,可以采用二分查找的方式,以上面为例,可以分成3个部分的范围slot,以其开头为标识,通过Collections.binarySearch来进行二分查找搜索:
 
 
0——5460,5461——10922,10923——16383;
 
 
通过JedisPool/JedisConnection初始化客户端连接,并建立slotStarts,其中的ClusterNodeObject作为描述cluster nodes命令返回的行对象:
 
 
public void initCluster() {
        if (jedis instanceof BinaryJedisCluster) {
            BinaryJedisCluster jedisCluster = (BinaryJedisCluster) jedis;
 
            Map<String, JedisPool> clusterNodes = jedisCluster.getClusterNodes();
 
            Map<String, ClusterNodeObject> hpToNodeObjectMap = new HashMap<>(clusterNodes.size());
            for (Map.Entry<String, JedisPool> entry : clusterNodes.entrySet()) {
                JedisPool jedisPool = entry.getValue();
                Jedis jedis = jedisPool.getResource();
 
                String clusterNodesCommand = jedis.clusterNodes();
 
                String[] allNodes = clusterNodesCommand.split("\n");
                for (String allNode : allNodes) {
                    String[] splits = allNode.split(" ");
 
                    String hostAndPort = splits[1];
                    ClusterNodeObject clusterNodeObject =
                            new ClusterNodeObject(splits[0], splits[1], splits[2].contains("master"), splits[3],
                                    Long.parseLong(splits[4]), Long.parseLong(splits[5]), splits[6],
                                    splits[7].equalsIgnoreCase("connected"), splits.length == 9 ? splits[8] : null);
 
                    hpToNodeObjectMap.put(hostAndPort, clusterNodeObject);
                }
            }
            List<Integer> slotStarts = new ArrayList<>();
            for (ClusterNodeObject clusterNodeObject : hpToNodeObjectMap.values()) {
                if (clusterNodeObject.isConnected() && clusterNodeObject.isMaster()) {
                    String slot = clusterNodeObject.getSlot();
                    String[] slotSplits = slot.split("-");
                    int slotStart = Integer.parseInt(slotSplits[0]);
//                    int slotEnd = Integer.parseInt(slotSplits[1]);
                    slotStarts.add(slotStart);
                }
            }
            Collections.sort(slotStarts);
            this.slotStarts = slotStarts;
        }
 
    }
 
 
 
在拿到各个redis key后,通过getSlotByKey方法,获得对应的node编号:
 
 
private int getSlotByKey(String key) {
        int slot = JedisClusterCRC16.getSlot(key);
        int slotInsertion = Collections.binarySearch(slotStarts, slot);
        if (slotInsertion < 0) {
            slotInsertion = Math.abs(slotInsertion + 2);
        }
        return slotInsertion;
    }
  
 
 
最后,当批量查询的keys数组>2时,再进行批量出,否则,只进行单独查询。
 
 
if (keys.length > 2 && jedis instanceof JedisCluster) {
    //如果批量请求key长度大于2,启动批量查询方式
    Map<Integer, List<String>> keySlotsMapList = new HashMap<>();
 
    for (String key : keys) {
        int slotByKey = getSlotByKey(key);
 
        if (!keySlotsMapList.containsKey(slotByKey)) {
            keySlotsMapList.put(slotByKey, new ArrayList<String>());
        }
        keySlotsMapList.get(slotByKey).add(key);
    }
 
    for (Map.Entry<Integer, List<String>> entry : keySlotsMapList.entrySet()) {
        List<String> slotSameKeys = entry.getValue();
        List<String> mgetValues = ((ZhenJedisCluster) jedis)
                .mget(slotSameKeys.toArray(new String[slotSameKeys.size()]));
 
        for (int i = 0; i < slotSameKeys.size(); i++) {
            result.set(keyList.indexOf(slotSameKeys.get(i)), mgetValues.get(i));
        }
    }
 
} else {
    for (String key : keys) {
        result.add(jedis.get(key));
    }
}
 
 
但不能跳过Jedis客户端的slot key检查,其中的批量操作依赖slot是否相同:
 
 
public T run(int keyCount, String... keys) {
  if (keys == null || keys.length == 0) {
    throw new JedisClusterException("No way to dispatch this command to Redis Cluster.");
  }
 
  // For multiple keys, only execute if they all share the
  // same connection slot.
  if (keys.length > 1) {
    int slot = JedisClusterCRC16.getSlot(keys[0]);
    for (int i = 1; i < keyCount; i++) {
      int nextSlot = JedisClusterCRC16.getSlot(keys[i]);
      if (slot != nextSlot) {
        throw new JedisClusterException("No way to dispatch this command to Redis Cluster "
            + "because keys have different slots.");
      }
    }
  }
 
  return runWithRetries(SafeEncoder.encode(keys[0]), this.redirections, false, false);
}
 
 
虽然可以通过重写JedisCluster以及JedisClusterCommand类型(由于有一些依赖包访问权限的类型,需要将这些重写的类型同样放到redis.clients.jedis包中),跳过了JedisCluster的校验,仍然出现连接错误:
 
Exception in thread "main" redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException: CROSSSLOT Keys in request don't hash to the same slot
    at redis.clients.jedis.Protocol.processError(Protocol.java:117)
    at redis.clients.jedis.Protocol.process(Protocol.java:151)
    at redis.clients.jedis.Protocol.read(Protocol.java:205)
    at redis.clients.jedis.Connection.readProtocolWithCheckingBroken(Connection.java:297)
    at redis.clients.jedis.Connection.getBinaryMultiBulkReply(Connection.java:233)
    at redis.clients.jedis.Connection.getMultiBulkReply(Connection.java:226)
    at redis.clients.jedis.Jedis.mget(Jedis.java:355)
    at redis.clients.jedis.ZhenJedisCluster$129.execute(ZhenJedisCluster.java:1382)
    at redis.clients.jedis.ZhenJedisCluster$129.execute(ZhenJedisCluster.java:1)
    at redis.clients.jedis.ZhenJedisClusterCommand.runWithRetries(ZhenJedisClusterCommand.java:119)
    at redis.clients.jedis.ZhenJedisClusterCommand.run(ZhenJedisClusterCommand.java:51)
    at redis.clients.jedis.ZhenJedisCluster.mget(ZhenJedisCluster.java:1384)
    at com.api.pub.cache.JedisClient.batchGet(JedisClient.java:525)
    at com.zhen.commons.redis.test.RedisTest.main(RedisTest.java:46)
  
 
可以看出,尽管两个slot在同一个连接上能够get到值,但是在cluster模式下,是通过slot判断而非节点node判断是否可以进行mget操作,不能靠跳过jedis客户端的方案来完成类似分组操作。
 
我们可以通过命令行操作,同样来验证这一点,注意redis-cli连接时保证在cluster模式下运行,加入-c参数:
 
redis-cli -c -h 192.168.1.138 -p 6388
192.168.1.138:6388> set key1 "key1"
-> Redirected to slot [9189] located at 192.168.1.137:6390
OK
192.168.1.137:6390> set key2 "key2"
-> Redirected to slot [4998] located at 192.168.1.137:6389
OK
192.168.1.137:6389> set key3 "key3"
OK
192.168.1.137:6389> mget key2 key3
(error) CROSSSLOT Keys in request don't hash to the same slot
192.168.1.137:6389> get key2
"key2"
192.168.1.137:6389> get key3
"key3"
192.168.1.137:6389> get key1
-> Redirected to slot [9189] located at 192.168.1.137:6390
"key1"
192.168.1.137:6390> set {aaa}1 "1"
OK
192.168.1.137:6390> set {aaa}2 "2"
OK
192.168.1.137:6390> mget {aaa}1 {aaa}2
1) "1"
2) "2"
 
 
因此,暂且不能在RedisCluster模式下,通过增加中间层来对批量请求进行分组,并处理到对应的slot中,理想很好,但是不能够实现,因为服务端会进行一定的限制。
 
只能通过HASH_TAG来实现cluster模式下的mget/mset批量操作,我们可以在命令行中通过cluster keyslot ${key}来查看某个key对应的slot,可以从Jedis客户端的源码查看对应的key slot算法:
 
 
public static int getSlot(String key) {
  int s = key.indexOf("{");
  if (s > -1) {
    int e = key.indexOf("}", s + 1);
    if (e > -1 && e != s + 1) {
      key = key.substring(s + 1, e);
    }
  }
  // optimization with modulo operator with power of 2
  // equivalent to getCRC16(key) % 16384
  return getCRC16(key) & (16384 - 1);
}
 
 
可以看出,keySlot算法中,如果key包含{},就会使用第一个{}内部的字符串作为hash key,这样就可以保证拥有同样{}内部字符串的key就会拥有相同slot。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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    内容概要:本文档《GRP_U8软件近期常见问题85例.docx》详细列出了GRP_U8软件在实际使用过程中遇到的85个常见问题及其解决方案。这些问题涵盖了账务处理、电子报表、工资模块、资产管理、物资管理、成本模块、网上报销、预算编制、学生收费、安装配置以及基础数据管理等多个方面。每个问题不仅描述了现象,还提供了具体的解决步骤或SQL语句。文档强调在执行任何脚本前务必进行整库备份,并提供了维护问题的联系方式。 适合人群:适用于GRP_U8软件的管理员、技术支持人员及有一定数据库操作基础的用户。 使用场景及目标:①帮助用户快速定位并解决GRP_U8软件在账务处理、报表生成、工资管理、资产管理等模块中遇到的具体问题;②提供详细的SQL语句和操作指南,确保用户能够独立解决问题,减少对技术支持的依赖;③指导用户在遇到软件安装、配置及升级相关问题时采取正确的措施。 其他说明:文档内容正在不断完善中,用户可以通过私信反馈意见和建议。此外,文档中多次强调了数据安全的重要性,提醒用户在执行任何操作前做好备份工作。针对某些特定问题,文档还提供了多种解决方案供用户选择,以适应不同的环境和需求。

    少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-scratch RPG 战斗.zip

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    基于模型预测控制(MPC)的无人艇分布式编队协同控制仿真与实现

    内容概要:本文详细介绍了利用模型预测控制(MPC)实现无人艇分布式编队协同控制的方法和技术。首先,通过简化的动力学模型和MATLAB代码展示了无人艇的基本行为预测。接着,深入探讨了编队协同控制的关键要素,包括代价函数的设计、信息交换机制以及分布式MPC的具体实现步骤。文中还提供了具体的Python代码示例,涵盖了从单个无人艇的动力学建模到多智能体之间的协作控制。此外,作者分享了一些实用技巧,如如何处理通信延迟、传感器噪声等问题,并展示了仿真效果,证明了所提出方法的有效性和鲁棒性。 适合人群:对无人艇编队控制、模型预测控制(MPC)、分布式系统感兴趣的科研人员、工程师及高校学生。 使用场景及目标:适用于研究和开发无人艇编队控制系统,特别是希望通过分布式控制实现高效、灵活的编队任务。目标是在复杂的海洋环境中,使无人艇能够自主完成编队、跟踪指定路径并应对各种干扰因素。 其他说明:文中提供的代码片段和理论解释有助于理解和实现无人艇编队控制的实际应用。建议读者在实验过程中结合实际情况进行参数调整和优化。

    操作系统实验2内存管理实验

    (3)编写程序验证FIFO和Stack LRU页面置换算法 (4)分别用FIFO和Stack LRU页置换算法,自己设定一个页面引用序列,绘制页错误次数和可用页帧总数的曲线并对比(可用Excel绘制或手绘);能否重现FIFO导致的Belady异常; (5)[选做]编程实现最优页置换算法,用课件上的序列验证。

    机器学习(深度学习):一个用于骨折分类的医学图像数据集

    一个用于骨折分类的医学图像数据集,旨在通过计算机视觉技术帮助研究人员和医疗专业人员准确识别和分类骨折类型。以下是关于该数据集的详细介绍。该数据集包含了多种类型的骨折X光图像,涵盖了常见的骨折类别,如撕脱性骨折(Avulsion Fractures)、粉碎性骨折(Comminuted Fractures)、骨折脱位(Fracture-Dislocations)、青枝骨折(Greenstick Fractures)、发际线骨折(Hairline Fractures)、嵌插性骨折(Impacted Fractures)、纵向骨折(Longitudinal Fractures)、斜行骨折(Oblique Fractures)、病理性骨折(Pathological Fractures)和螺旋形骨折(Spiral Fractures)等。多样性:数据集中的图像来自不同的骨折类型,能够为模型训练提供丰富的样本。高质量标注:数据由专业放射科医生手动标记,确保了数据的准确性和可靠性。适用性:该数据集适用于机器学习和深度学习项目,可用于开发自动化骨折分类系统。该数据集主要用于训练和验证计算机视觉模型,以实现从X光图像中自动识别和分类骨折类型。通过自动化骨折分类,可以提高医疗诊断的效率和准确性,减少人为误判,并帮助医疗专业人员更快地做出决策。是一个极具价值的医学图像数据集,能够为医疗领域的研究人员和从业者提供有力支持,推动医学影像分析技术的发展。

    互联网的兴起与数字未来

    本书《互联网的历史与数字未来》由约翰尼·瑞安撰写,探讨了互联网从诞生到成为全球性现象的历程。书中分为三个阶段:分布式网络与离心思想的兴起、互联网的扩展以及新兴环境下的互联网。第一阶段追溯了互联网概念的起源,包括冷战背景下的军事实验和计算机技术的普及。第二阶段描述了互联网如何从军事网络演变为全球互联网,并催生了万维网。第三阶段则探讨了Web 2.0的出现、网络社会的形成以及互联网对政治、文化和商业的深远影响。瑞安强调了互联网作为离心力、用户驱动和开放性的三个核心特征,并指出这些特征正在重塑我们的世界。

    易语言进程封包截取工具

    进程封包截取神器,支持TCP和UDP协议封包拦截

    最新版kibana-9.0.0-linux-x86-64.tar.gz

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    子查询练习题,多练习总没有坏处,不知道凑没凑够十一个字

    子查询练习题,多练习总没有坏处,不知道凑没凑够十一个字

    可见光近红外波段VO2介电常数的Matlab计算与COMSOL仿真教程

    内容概要:本文详细介绍了如何利用Matlab计算二氧化钒(VO2)在可见光到近红外波段的介电常数,并将其应用于COMSOL多物理场仿真软件进行光学性能仿真。主要内容包括:VO2在不同温度下的相变特性及其对折射率的影响;基于Lorentz和Drude模型的介电常数计算方法;Matlab代码实现步骤;COMSOL中材料参数的导入与设置;以及常见错误提示和解决方案。文中还附带了一个详细的30分钟教学视频,帮助读者更好地理解和掌握整个流程。 适合人群:对光学材料、相变材料感兴趣的科研工作者和技术人员,尤其是从事智能窗户、光学开关等领域研究的人士。 使用场景及目标:① 学习并掌握VO2在不同温度下的光学特性和相变机制;② 利用Matlab和COMSOL进行材料参数计算和仿真,为实际应用提供理论支持;③ 解决仿真过程中可能出现的问题,提高仿真精度。 阅读建议:建议读者跟随文中的代码示例逐步操作,结合提供的教学视频加深理解。对于初学者来说,可以先熟悉Matlab的基本语法和COMSOL的操作界面,再尝试完成完整的仿真流程。

    COMSOL模拟激光打孔热应力耦合分析及优化方法

    内容概要:本文详细介绍了利用COMSOL Multiphysics进行激光打孔过程中热应力耦合仿真的具体步骤和技术要点。首先,通过建立波动光学和固体力学两个物理场,精确模拟了1064nm激光与材料相互作用产生的温度场变化及其引起的热膨胀效应。接着,针对热源加载、网格划分、求解器配置等方面进行了深入探讨,提出了多项创新性的解决方案,如采用移动高斯热源实现精准加热、引入时间条件判断调整热膨胀系数以及优化网格布局等措施。此外,还讨论了材料参数设置中的注意事项,尤其是对于高温合金材料,在不同温度区间内的导热系数和弹性模量的变化规律,并强调了相变潜热的影响。最后,通过对温度场和应力场的综合分析,揭示了激光移动速度对孔洞边缘应力分布的影响机制。 适用人群:从事激光加工、材料科学、热力学研究的专业人士,以及对多物理场耦合仿真感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解激光打孔过程中热应力形成机理的研究人员;旨在提高加工精度、减少缺陷发生的工程技术人员;希望通过理论模型指导实际生产的制造业从业者。 其他说明:文中提供了大量MATLAB代码片段用于辅助理解和实施相关操作,同时分享了许多实用的经验技巧,帮助读者更好地掌握COMSOL软件的应用。

    永磁同步电机全速度域无位置传感器控制技术与切换策略研究

    内容概要:本文详细探讨了永磁同步电机(PMSM)在全速度范围内实现无位置传感器控制的技术方法和切换策略。针对高速和低速段分别介绍了超螺旋滑模控制和脉振高频方波注入的具体实现方式,并提供了相应的代码示例。对于切换策略,则讨论了加权切换和双坐标切换的方法,强调了在实际应用中需要注意的问题,如角度补偿和平滑过渡。此外,还分享了一些实用的经验技巧,如高频注入信号的滤波处理、滑模控制参数的优化设置等。 适合人群:从事电机控制系统设计的研究人员和技术工程师。 使用场景及目标:适用于需要深入了解PMSM无位置传感器控制技术的研发项目,旨在帮助工程师掌握不同速度范围内的最优控制策略,确保系统在全速域内的稳定性和可靠性。 其他说明:文中提供的代码片段和实践经验有助于读者更好地理解和实施相关技术,同时也提醒读者在实际应用中应注意参数调整和系统调试。

    C#运控框架雷赛DMC系列项目:适合新手的运动控制源码学习

    内容概要:本文介绍了一个基于C#和雷赛DMC系列的运动控制项目,该项目提供了详细的源码解析和技术要点讲解。尽管界面较为简陋,但功能齐全,涵盖了设备连接、运动参数设置、运动控制、状态监测等多个方面。文章详细解释了各个关键模块的实现,如初始化、运动控制、指令解析、多线程同步和紧急停止等功能。此外,还介绍了常见的陷阱和优化建议,帮助新手更好地理解和掌握运动控制编程。 适合人群:初学者和有一定编程基础的开发者,特别是对运动控制编程感兴趣的程序员。 使用场景及目标:① 学习C#与雷赛DMC系列设备的集成;② 掌握运动控制项目的开发流程;③ 实践运动控制的实际应用场景,如工业自动化。 其他说明:项目不仅提供完整的代码示例,还包括了许多实用的技术提示和最佳实践,非常适合新手进行深度学习和改造。

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