aw浅谈MC的instanceName

本文探讨了Flash中MC的InstanceName特性及其对ActionScript控制的影响,包括多帧运动中实例名的变化规则、关键帧定义的重要性等核心概念。
MC的InstanceName可谓把MC从timeline上彻底的标注了出来,可谓是AS控制MC的最重要的接口。
然而,有时候MC的instanceName却不是那么好伺候的
比如,多帧运动
------------->Timeline
t1-----t2
-------------
MC MC
mc从t1时刻运动到t2时刻,两个key frame处的instanceName是可以不一样的,且t1 -- t2-1 帧的instanceName服从t1的定义,之后服从t2的定义。此其一。
其二:t1处必须给出定义,即必须给定MC的instanceName,否则即使t2给出,[1b]仍然会在t2帧之后的所有事件内被视作未定义[/1b],而采用Flash内部分配的instanceName,如“instanceXX”之类(xx是一个随机数字)
其三:如果t1处给出定义,则t2以及之后的关键帧不用给定义了。
就说这么多了,希望大家踊跃批评:)
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flashaschengxu/349.html
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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