MenuBar 实例

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" layout="absolute" backgroundColor="#FFFFFF" minWidth="955" minHeight="600"> <mx:Script> <![CDATA[ import mx.events.MenuEvent; protected function menubar1_itemClickHandler(event:MenuEvent):void { disp.text = event.item.@label +" was selected..."; } ]]> </mx:Script> <mx:Label id="disp" x="10" y="123"/> <mx:MenuBar labelField="@label" itemClick="menubar1_itemClickHandler(event)" x="10" y="10"> <mx:XMLList> <menuItem label="File"> <item label="new"/> <item label="open"/> <item label="close" enabled="false"/> </menuItem> <menuItem label="Edit"> <item label="copy"/> </menuItem> <menuItem label="View"> <item label="50%" type="radio" groupName="one"/> <item label="100%" type="radio" groupName="one" toggled="true"/> <item label="150%" type="radio" groupName="one"/> </menuItem> </mx:XMLList> </mx:MenuBar> </mx:Application>

菜单项分组。
icon
指定一个图像素材的类标识符。
label
指定菜单项的显示文本。注意当dataProvider 采用E4X 格式的时候,就如上面的代码范例,
MenuBar 的labelFiele 属性必须被明确指定。即使dataProvider 中已经有了label 属性。
toggled
当菜单项是复选框或者单选框类型时,指定是否被选中。
type
指定如下菜单类型,例如:check,radio,separator。

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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