C# 语言规范--1.11 枚举(转)

枚举类型声明为一组相关的符号常数定义了一个类型名称。枚举用于“多项选择”场合,就是程序运行时从编译时已经设定的固定数目的“选择”中做出决定。

示例

enum Color {   Red,   Blue,   Green}class Shape{   public void Fill(Color color) {      switch(color) {         case Color.Red:            ...            break;         case Color.Blue:            ...            break;         case Color.Green:            ...            break;         default:            break;      }   }}

显示了一个 Color 枚举和一个使用此枚举的方法。Fill 方法的签名清楚地表明可以用给定的颜色之一来填充形状。

使用枚举胜过使用整数常数(在没有枚举的语言中很常见),这是因为使用枚举使代码更具可读性和自归档。代码的自归档特性还使开发工具可以帮助代码编写和其他“设计器”活动。例如,对参数类型使用 Color 而不用 int 使聪明的代码编辑器能够建议 Color 值。

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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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