六大设计原则

本文深入探讨了面向对象编程中的六个核心设计原则:单一职责原则、里氏替换原则、依赖倒置原则、接口隔离原则、迪米特原则和开闭原则,详细解释了每个原则的意义、作用及其实现方式。
六大设计原则
    单一职责原则:一个原因引发类的变更
        类的复杂性降低
        可读性提高
        可维护性提高
        变更引起的风险降低
    里氏替换原则(LSP)
    依赖倒置原则(DIP)
        依赖倒置(Dependence Inversion Principle)原则讲的是:要依赖于抽象,不要依赖于具体,简单的说,依赖倒置原则要求客户端依赖于抽象耦合。
        原则表述:抽象不应当依赖于细节;细节应当依赖于抽象;要针对接口编程,不针对实现编程。
    接口隔离原则
    迪米特原则(LOD)
        迪米特法则(Law of Demeter或简写LoD)又叫最少知识原则(Least Knowledge Principle或简写为LKP),也就是说,一个对象应当对其它对象有尽可能少的了解。
    开闭原则(OCP)
        Open-Closed Principle原则讲的是:一个软件实体应当对扩展开放,对修改关闭。:
    通过扩展已有软件系统,可以提供新的行为,以满足对软件的新的需求,使变化中的软件有一定的适应性和灵活性。
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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