struts1.x动态ActionForm

本文介绍如何在Struts框架中使用动态ActionForm简化表单处理。通过配置XML文件定义表单属性,并在jsp页面中收集这些数据。利用DynaActionForm特性实现动态属性映射,便于维护和扩展。
[color=red][size=medium]jsp页面(dynaform.jsp)[/size][/color]

<h1>测试动态actionform</h1><hr>
<form action="dyna.do" method="post">
<input type="text" name="name" /><br/>
<input type="text" name="age" /><br/>
<input type="submit" value="提交">
</form><br>
${dynaForm.map.name }<br/>
${dynaForm.map.age }


[color=red][size=medium]xml文件配置[/size][/color]


<form-beans>
<!--
配置动态actionform,type为DynaActionForm所在的全路径,也可继承该类配置自己的类路径,
但是失去了减少actionform类的目的,动态actionform的验证可以plugin动态验证框架 -->
<form-bean name="dynaForm" type="org.apache.struts.action.DynaActionForm">

<!--
配置的属性名要和jsp页面的属性名一致,动态actionform类继承了ActionForm类,
它收集表单数据采用了一个map,类中有getMap方法获取map,所以可以在页面用el表达式导航获取其中的属性值
-->
<form-property name="name" type="java.lang.String" />
<form-property name="age" type="java.lang.Integer" />
</form-bean>
</form-beans>


<action path="/dyna" type="com.cao.action.DynaFormAction" name="dynaForm" scope="request">
<forward name="success" path="/dynaform.jsp" />
</action>



[color=red][size=medium]Action配置(DynaFormAction)[/size][/color]

public ActionForward execute(ActionMapping mapping, ActionForm form,
HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
//转型为org.apache.struts.action.DynaActionForm
DynaActionForm daf = (DynaActionForm) form;
//可以通过get属性名获取属性值
System.out.println(daf.get("name"));
System.out.println(daf.get("age"));
return mapping.findForward("success");
}
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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