立体类族共有的抽象类

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//  main.cpp
//  project
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//  Created by 徐伟 on 6/5/16.
//  Copyright © 2016 fizz_i. All rights reserved.
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/*  设计一个抽象类CSolid,含有用于求表面积及体积的两个纯虚函数。设计派生类CCube、CBall、CCylinder,分别表示正方体、球体及圆柱体。在main()函数中,定义CSolid *p;(p是指向基类的指针,且这个基类是个抽象类)。要求利用这个p指针,能够求出正方体、球体及圆柱体对象的表面积及体积。*/
#include <iostream>

using namespace std;
class CSolid
{
public:
    virtual double area()const=0;
    virtual double volume()const=0;
};
class CCube:public CSolid
{
public:
    CCube(double a=0):a(a){}
    double area()const;
    double volume()const;
private:
    double a;
};
double CCube::area()const
{
    return a*a*6;
}
double CCube::volume()const
{
    return a*a*a;
}

class CBall:public CSolid
{
public:
    CBall(double r=0):r(r){}
    double area()const;
    double volume()const;
private:
    double r;
};
double CBall::area()const
{
    return 4*3.1415926*r*r;
}
double CBall::volume()const
{
    return 4*3.1415926*r*r*r/3;
}

class CCylinder:public CCube
{
public:
    CCylinder(double r=0,double h=0):r(r),h(h){}
    double area()const;
    double volume()const;
private:
    double r;
    double h;
};
double CCylinder::area()const
{
    return 2*3.1415926*r*h+3.1415926*r*r;
}
double CCylinder::volume()const
{
    return 3.1415926*r*r*h;
}
int main( )
{
    CSolid *p;
    double s,v;
    CCube x(30);
    cout<<"立方体边长为 30 "<<endl;
    p=&x;
    s=p->area( );
    v=p->volume( );
    cout<<"表面积:"<<s<<endl;
    cout<<"体积:"<<v<<endl;
    cout<<endl;
    CBall y(4.5);
    cout<<"球体半径为 4.5 "<<endl;
    p=&y;
    s=p->area( );
    v=p->volume( );
    cout<<"表面积:"<<s<<endl;
    cout<<"体积:"<<v<<endl;
    cout<<endl;
    CCylinder z(10,20);
    cout<<"圆柱体底面半径、高分别为 10, 20"<<endl;
    p=&z;
    s=p->area( );
    v=p->volume( );
    cout<<"表面积:"<<s<<endl;
    cout<<"体积:"<<v<<endl;
    cout<<endl;
    return 0;
}

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)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,详细介绍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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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