设计模式-外观模式(九)

简介

外观模式是为了解决类与类之家的依赖关系的,降低了类类之间的耦合度

例子

需要执行的业务类

public class StartUp {
    void execute(){
        System.out.println("startUp.....");
    }
}

public class DoService {
    void execute(){
        System.out.println("doService.....");
    }
}

public class Shutdown {
    void execute(){
        System.out.println("shutdown.....");
    }
}

外观类

public class Facade {
    private StartUp startUp = new StartUp();
    private DoService doService = new DoService();
    private Shutdown shutdown = new Shutdown();
    public void execute(){
        startUp.execute();
        doService.execute();
        shutdown.execute();
    }
}

测试类

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        //我们一天的工作流程,  开机, 完成业务, 关机
        //分为了三个步骤,但是只想对外暴露一个接口 doWork()
        //我们可以在开机中,调用完成任务,在完成任务中调用关机
        //这样就可以使用,但是这样增加了彼此的耦合
        // 这个时候我们可以使用外观模式

        //创建外观对象
        Facade facade = new Facade();
        //执行业务
        facade.execute();
        //startUp.....
        //doService.....
        //shutdown.....
    }
}
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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