19、Objective-C 对象初始化与属性使用详解

Objective-C对象初始化与属性详解

Objective-C 对象初始化与属性使用详解

一、对象初始化

1.1 汽车类的清理与初始化

在处理汽车类( Car )时,为了实现边界检查,我们使用 NSMutableArray 替代常规的 C 数组。以下是修改后的 Car 类接口:

#import <Cocoa/Cocoa.h>
@class Tire;
@class Engine;
@interface Car : NSObject
{
    NSMutableArray *tires;
    Engine *engine;
}
- (void) setEngine: (Engine *) newEngine;
- (Engine *) engine;
- (void) setTire: (Tire *) tire atIndex: (int) index;
- (Tire *) tireAtIndex: (int) index;
- (void) print;
@end // Car

init 方法的实现如下:

- (id) init
{
    if (self = [super init])
    {
        tires = [[NSMutableArray alloc] init];
        for (int i = 0; i < 4; i++)
        {
       
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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、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的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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