驰骋工作流引擎-系统变量的引用

在系统中有很多的地方需要用到表达式的地方,这些表达式就需要参数与变量,这些参数是以@+变量名。

我们把参数与变量分为全局变量,字段变量。

全局变量:

操作人员登陆系统后就有如下全局变量。

@WebUser.No 当前操作员编号

@WebUser.Name 当前操作员名称

@WebUser.FK_Dept 当前操作员部门

@AppPath 当前的文件路径。比如: http://demo.ccflow.org/ccflow

变量用@加变量名体现。比如:@WebUser.No。以FF中,很多的表达式需要变量的支持。

比如一个sql表达公式。SELECT No,Name, FK_Dept FROM PORT_Emp WHERE FK_DEPT=’@WebUser.FK_Dept’

clip_image002[6]

 

表单字段变量:@+字段名 比如:

@+字段名是获取界面上的动态输入的值。

如以下操作:在流程节点上右键属性即可在“焦点字段”属性上看到设置的表单字段变量。

clip_image004

 

 

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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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