ant

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<?xml version="1.0" encoding="GBK" ?>

<!--default="clean"定义ant运行到target clean这一步结束-->
<project name="projectName" default="clean" basedir="D:\workspace\logistics">
<description>projectName系统发布</description>
<!--属性设置-->
<property environment="env" />
<property name="src.dir" value="${basedir}/build/src" />
<property name="jar.file" value="tmsclient.jar" />
<property name="java.lib.dir" value="${env.JAVA_HOME}/lib" />
<property name="build.dir" value="${basedir}/build" />
<property name="classes.dir" value="${build.dir}/classes" />
<property name="dist.dir" value="${basedir}" />
<property name="lib.dir" value="${basedir}\logistics\WEB-INF\lib" />

<path id="compile.classpath">
<fileset dir="${lib.dir}" includes="**/*.jar"/>
</path>

<!-- 运行路径设置 -->
<!--path id="run.classpath">
<path refid="compile.classpath" />
<pathelement location="${classes.dir}" />
</path-->

<!-- 排除java源文件的模式集 -->
<patternset id="no.java">
<exclude name="**/*.java" />
</patternset>

<!-- 初始化,建立目录,将多个src目录复制到同一src目录,编译,打包完成后自动清除 -->
<target name="init" description="初始化,建立目录,复制文件">
<mkdir dir="${classes.dir}" />
<mkdir dir="${dist.dir}" />
<mkdir dir="${src.dir}" />
<copy todir="${src.dir}">
<fileset dir="${basedir}/src/tms/entity">
<include name="**/*.java" />
</fileset>
</copy>
<copy todir="${src.dir}">
<fileset dir="${basedir}/src/tms/hessianclient">
<include name="**/*.java" />
</fileset>
</copy>
<copy todir="${src.dir}/tms/hessianclient">
<fileset dir="${basedir}/src/tms/hessianclient">
<include name="**/*.xml" />
</fileset>
</copy>
<copy todir="${src.dir}/tms/hessianclient">
<fileset dir="${basedir}/src/tms/hessianclient">
<include name="**/*.properties" />
</fileset>
</copy>
<copy todir="${src.dir}">
<fileset dir="${basedir}/src/tms/interfaces">
<include name="**/*.java" />
</fileset>
</copy>
<copy todir="${classes.dir}">
<fileset dir="${src.dir}">
<patternset refid="no.java" />
</fileset>
</copy>
</target>
<!-- 编译源文件-->
<target name="compile" depends="init" description="编译源文件">
<javac srcdir="${src.dir}" destdir="${classes.dir}" source="1.6" target="1.6" includeantruntime="on" >
<classpath refid="compile.classpath" />
</javac>
</target>

<!-- 打包类文件 -->
<target name="jar" depends="compile" description="打包类文件">
<jar jarfile="${dist.dir}/${jar.file}" >
<fileset dir="${classes.dir}" includes="**/*.*" />
</jar>
</target>

<!-- 清理,删除临时目录 -->
<target name="clean" depends="jar" description="清理,删除临时目录">
<delete dir="${build.dir}" />
<delete dir="${basedir}/.settings" />
<delete dir="${src.dir}" />
<delete dir="${basedir}/bin" />
<echo level="info">清理完毕</echo>
</target>

<!-- 从打包后jar的文件里运行 -->
<!--target name="runjar" depends="jar" description="运行jar">
<java jar="${dist.dir}/${jar.file}" fork="yes" dir="${basedir}" />
</target-->

<!-- 运行 -->
<!--target name="run" depends="compile" description="运行">
<java classname="powerwind.Sample" fork="yes" dir="${basedir}">
<classpath refid="run.classpath" />
<arg line="${param.msg}" />
</java>
</target-->
</project>

posted @ 2017-11-30 16:02 java江 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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