统计桥架支架的数量

 

 

 

Function FUN_zhijia(ByVal i_zhijia As String) As String
    ' 定义变量和对象
    Dim Sht_ZhiJia_Style As Worksheet
    Dim SZ_ZJ() As String
    Dim sz_zj_Style() As String
    Dim tem_S As String
    Dim I As Long, J As Long
    
    ' 设置工作表对象为“支架型号”工作表
    Set Sht_ZhiJia_Style = ThisWorkbook.Sheets("支架型号")
    
    ' 初始化输出字符串为空
    tem_S = ""
    
    ' 将输入字符串按照“,”分割
    SZ_ZJ = Split(i_zhijia, ",")
    
    ' 遍历所有由“,”分隔的子串
    For I = LBound(SZ_ZJ) To UBound(SZ_ZJ)
        ' 将当前子串按照“*”再次分割
        sz_zj_Style = Split(SZ_ZJ(I), "*")
        
        ' 在工作表的第一列查找分割后的第一个元素
        For J = 1 To Sht_ZhiJia_Style.Rows.Count
            If Sht_ZhiJia_Style.Cells(J, 1).Value = sz_zj_Style(0) Then
                ' 如果找到,则从第三列读取值并拼接到输出字符串中
                tem_S = tem_S & "+" & Sht_ZhiJia_Style.Cells(J, 3).Value & "*" & sz_zj_Style(1)
                ' 找到后立即退出循环
                Exit For
            End If
            
            ' 检查是否已遍历完所有行但仍未找到
            If J >= Sht_ZhiJia_Style.Rows.Count Then
                ' 如果未找到,则设置输出字符串为“未找到”
                tem_S = "未找到"
                ' 退出内层循环
                Exit For
            End If
        Next J
        
        ' 如果在任何一行都没有找到,则立即结束外层循环
        If tem_S = "未找到" Then
            Exit For
        End If
    Next I
    
    ' 删除输出字符串开头的"+"
    tem_S = Right(tem_S, Len(tem_S) - 1)
    
    ' 返回处理后的字符串
    FUN_zhijia = tem_S
End Function

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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