5、.NET 框架入门:深入探索技术细节与应用优势

.NET 框架入门:深入探索技术细节与应用优势

1. .NET 基本数据类型

.NET 支持的基本数据类型与旧版 VB 有很多重叠,但并非完全一致。以下是一些常见的基本数据类型:
| Type | Visual Basic .NET 引用名称 | 描述 | 大小 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| DateTime | Date | 日期和时间值 | 64 位 |
| Decimal | Decimal | 具有 28 位有效数字的正负值,范围从 -79,228,162,514,264,337,593,543,950,335 到 +79,228,162,514,264,337,593,543,950,335 | 96 位 |
| Double | Double | 双精度浮点数,范围从 -1.79769313486231570E308 到 +1.79769313486231570E308 | 64 位 |
| GUID | GUID | 表示全局唯一标识符 (GUID) | 128 位 |
| Int16 | Short | 有符号整数值,范围从 -32768 到 +32767 | 16 位 |
| Int32 | Integer | 有符号整数值,范围从 -2,147,483,648 到 +2,147,483,647 | 32 位 |
| Int64 | Long | 有符号整数值,范围从 -9,223,372,036,854,775,808 到 +9,223,372,036,854,775,807 | 64 位 |
| Sbyte | Sbyte | 有符号整数值,范围从 -128 到

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逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法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高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 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神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值