day03 多态

本文深入讲解Java中的多态概念,包括多态的定义、格式、使用方式,以及成员变量和成员方法在多态中的访问特点。同时,探讨了对象的向上转型和向下转型,以及在实际操作中的注意事项。

java中的多态

1.多态的概述:java对象的多种形态,例如 小明是人(人类形态)也是学生(学生形态)

2.多态的格式和使用
①(左父右子) 父类名称 父类对象名称=new 子类名称(); (父类的引用指向子类的对象)
②接口名称 对象名称=new 实现类名称();

3.多态中成员变量的访问特点
①直接通过对象名称访问成员变量:看等号左边是谁,就是谁的变量,没有往上找
②间接通过成员方法访问成员变量:看方法属于谁,就是谁,没有往上找

4.多态中成员方法的访问特点
看new的是谁,就用谁,没有向上找
口诀:编译看左边,运行看右边
对比一下
成员变量:编译看左边,运行还看左边
成员方法:编译看左边,运行看右边

5.对象的向上转型
父类的引用指向子类的对象
父类名称 对象名称=new 子类名称();
Animal animal=new Cat();
注意事项:向上转型一定是安全的。从小范转向了大范围,从小范围的猫,向上转換成为更大范围的动物。

6.对象的向下转型
对象的向下转型,其实是一个【还原】的动作
格式:子类名称 对象名=(子类名称) 父类对象;
含义:将父类对象,【还原】成为本来的子类对象。
Animal animal= new Cat0;/本来是猫,向上转型成为动物
Cat cat=(Cat) animal/本来是猫,已经被当做动物了,还原回来成为本来的描
注意事项
a,必须保证对象本来创建的时候,就是猫,才能向下转型成为猫。
b,如果对象创建的时候本来不是猫,现在非要向下转型成为描,就会报错。 异常Class CastException
类似于
Int num=(int)10.0可以
Int num=(int)10.5:不可以,精度损失

基于51单片机,实现对直流电机的调速、测速以及正反转控制。项目包含完整的仿真文件、源程序、原理图和PCB设计文件,适合学习和实践51单片机在电机控制方面的应用。 功能特点 调速控制:通过按键调整PWM占空比,实现电机的速度调节。 测速功能:采用霍尔传感器非接触式测速,实时显示电机转速。 正反转控制:通过按键切换电机的正转和反转状态。 LCD显示:使用LCD1602液晶显示屏,显示当前的转速和PWM占空比。 硬件组成 主控制器:STC89C51/52单片机(与AT89S51/52、AT89C51/52通用)。 测速传感器:霍尔传感器,用于非接触式测速。 显示模块:LCD1602液晶显示屏,显示转速和占空比。 电机驱动:采用双H桥电路,控制电机的正反转和调速。 软件设计 编程语言:C语言。 开发环境:Keil uVision。 仿真工具:Proteus。 使用说明 液晶屏显示: 第一行显示电机转速(单位:转/分)。 第二行显示PWM占空比(0~100%)。 按键功能: 1键:加速键,短按占空比加1,长按连续加。 2键:减速键,短按占空比减1,长按连续减。 3键:反转切换键,按下后电机反转。 4键:正转切换键,按下后电机正转。 5键:开始暂停键,按一下开始,再按一下暂停。 注意事项 磁铁和霍尔元件的距离应保持在2mm,过近可能会在电机转动时碰到霍尔元件,过远则可能导致霍尔元件无法检测到磁铁。 资源文件 仿真文件:Proteus仿真文件,用于模拟电机控制系统的运行。 源程序:Keil uVision项目文件,包含完整的C语言源代码。 原理图:电路设计原理图,详细展示了各模块的连接方式。 PCB设计:PCB布局文件,可用于实际电路板的制作。
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点进行了系统建模与控制策略的设计与仿真验证。通过引入螺旋桨倾斜机构,该无人机能够实现全向力矢量控制,从而具备更强的姿态调节能力和六自由度全驱动特性,克服传统四旋翼欠驱动限制。研究内容涵盖动力学建模、控制系统设计(如PID、MPC等)、Matlab/Simulink环境下的仿真验证,并可能涉及轨迹跟踪、抗干扰能力及稳定性分析,旨在提升无人机在复杂环境下的机动性与控制精度。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的研究生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师,尤其适合研究先进无人机控制算法的技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解全驱动四旋翼无人机的动力学建模方法;②掌握基于Matlab/Simulink的无人机控制系统设计与仿真流程;③复现硕士论文级别的研究成果,为科研项目或学术论文提供技术支持与参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注建模推导过程与控制器参数调优,同时可扩展研究不同控制算法的性能对比,以深化对全驱动系统控制机制的理解。
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