Strut2

Struts2框架解析
本文介绍了Struts2框架,一种封装并优化了servlet/jsp数据传递和转向的技术。通过Struts2,开发者可以简化视图层开发流程,利用其内置的标签和OGNL表达式提高开发效率。
Struts2
是一种框架技术:是对servlet的一种封装,优化了servlet/jsp数据传递和转向的方便性
Struts2自己提供了简单的标签
可快速的开发view层
以前servlet/jsp流程
1 jsp action 发url
2 servlet 接受action
3 跳转到其他的jsp页面,实现数据展现

现有了Struts2
1 jsp发action
2 struts拦截请求
3 struts会有一个返回结果,会指向某个jsp

拦截器:---web.xml配置

1 只对action有效果,触发一个事件
2 拦截器可访问action的上下文
3 action看成处理数据的一个类

过滤器
1 在web.xml配置filter
配置好后才会走过滤器
2 过滤器依赖于servlet

----------
Struts中,值传递
1 属性(变量) 注入
1)在jsp页面input 
-------Struts标签
ognl是Struts提供的表达式,类似于el表达式
优点:
1 简化页面的代码开发,提升效率
2 是Struts提供的表达式

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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