Mule 1.4对JBPM的集成

Mule 1.4集成了JBPM功能,实现了ESB与BPM的结合。支持两种集成方式:一是ESB事件触发JBPM流程;二是JBPM流程触发ESB事件。通过配置文件详细说明了这两种集成方式的具体实现。

Mule 1.4集成了JBPM功能,这样就能将ESB和BPM的优势相互结合起来。

支持分成两种:

1 ESB的事件触发JBPM的流程,配置如下:

<mule-descriptor name="ToBPMS" implementation="org.mule.components.simple.LogComponent">
<inbound-router>
<endpoint address="Incoming1"/>
<endpoint address="Incoming2"/>
</inbound-router>
<outbound-router>
<router className="org.mule.routing.outbound.FilteringOutboundRouter">
<endpoint address="bpm://MyProcess" synchronous="false" />
</router>
</outbound-router>
</mule-descriptor>


2 BPM流程触发ESB的事件

<mule-descriptor name="FromBPMS" implementation="org.mule.components.simple.LogComponent">
<inbound-router>
<endpoint address="bpm://MyProcess" />
</inbound-router>
<outbound-router>
<router className="org.mule.routing.outbound.EndpointSelector">
<endpoint address="Outgoing1"/>
<endpoint address="Outgoing2"/>
<endpoint address="Outgoing3"/>
</router>
</outbound-router>
</mule-descriptor>

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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