Flex权威指南3学习笔记之一------界面知识(四)

本文介绍了一种通过视图切换实现界面布局的方法。在DashBoard.mxml中使用ApplicationBar和LinkButton进行视图切换,并详细说明了如何利用Panel、ControlBar及VBox等组件来组织界面元素,实现不同视图之间的动态显示。
  运用视图实现界面的切换
  1.在DashBoard.mxml中,添加一个ApplicationBar,并在其中添加四个LinkButton用于切换 2.在ApplicationControlBar后边添加一个Panel,属性设置如下
  width="100%" height="100%"title="Sales Chart">
  然后在Panel内如嵌套一个ControlBar 3.在Panel后边添加一个VBox,属性值设置如下:
  width="100%" height="100%" >
  
  然后在里边添加两个Panel,这样两个Panel将会垂直排列,一个用于显示分类,一个用于对比。如下所示: width="100%" height="100%" title="Category Chart"> width="100%" height="100%" title="Comparison Chart"> 4.添加要切换的各个视图状态: width" value="0"/> width" value="0"/> width" value="0"/> width" value="0"/> width" value="0"/> 5.给四个linkButton添加click属性,用于切换
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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