通过程度得到32位GUID码

本文介绍了如何使用Delphi语言创建GUID的过程,包括定义必要的库、使用CreateGuid函数生成GUID,并展示了将GUID转换为字符串的完整步骤。通过此教程,开发者可以轻松地在自己的项目中集成GUID生成功能。

首先在uses里面添加:ComObj,StrUtils

{-------------------------------------------------------------------------------

  过程名:    MakeGUID
  日期:      2008.12.03
  参数:      无
  返回值:    string
  作用:     创建GUID
-------------------------------------------------------------------------------}
 
function MakeGUID: string;
var
  aGuid: TGUID;
begin
  CreateGuid(aGuid);
  Result := GUIDToString(aGuid);
  Delete(Result, 1, 1);
  Delete(Result, length(Result), 1);
  Result := AnsiReplaceText(Result, '-', '');
end;
 
直接调用即可
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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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