mvc应用实例

本文介绍了一个定制的MVC框架核心组件MyActionServlet的功能及其实现细节,包括用户权限控制、HTTP请求参数传递及业务请求分发等。此外还提到了几个辅助类如HttpParser、PowerManage和FileUtil的作用。

最近参与到一个行业数据处理的项目,我负责数据请求和订阅的功能,功能没什么特别的地方,但项目使用的自己定制的mvc还是有点意思,仅供初学者参考。

 

类图:



简单描述:
MyActionServlet继承自javax.servlet.HttpServlet,是MVC实现的核心类,提供如下功能:
1.用户访问的权限控制;
2.将http请求参数的传递到具体的Action类中;
3.将请求业务分发到相应的处理类;

 

类功能介绍:
HttpParser:将http中的请求参数包装到一个类中。
PowerManage: 负责用户权限的验证。
FileUtil:负责解析action类的配置文件。

 

序列图:



 

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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