8.4 成员变量反射的综合使用实例

本文介绍如何使用Java反射API来获取并修改对象中字符串类型的成员变量值,包括通过反射获取成员变量类型、读取现有值及设置新值的方法。

p { margin-bottom: 0.21cm; }

取得某一个变量的 class 变量名.getType()

 

得到一个成员变量 Field.get( 对象);

如果给一个成员赋值 Field.set( 对象,);

 

下面的实例是将一个对象中的字符串变量中的b 换成a

public static void changStringValue(Object obj){

try {

Field[] fields = obj.getClass().getFields();

for (Field field : fields){

if (field.getType() == String. class ){

String oldValue = (String)field.get(obj);

String newValue = oldValue.replace( 'b' , 'a' );

field.set(obj, newValue);

}

}

} catch (Exception e) {

// TODO : handle exception

}

}

 

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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