《敏捷软件开发》-SRP单一职责原则

本文深入探讨了单一职责原则,解释了为何一个类应当只有一个改变的理由。通过理论与实例论证,阐述了职责过多会导致类变动复杂,影响软件稳定性和可维护性。并提供了界定职责的方法,帮助读者理解如何在设计中应用此原则。

   A class should have only one reason to change.

理论论证:

 1 类的职责的变动是导致类变化的驱动原因,需求的变动导致职责的变动,进而导致类变动,所以拥有两个职责(功能)的类,导致其改变的原因会多于一个,这就违背了单一职责原则。

 2 如果一个类有多个职责或功能,当改变其中一个功能的时侯可能会削弱另一个功能,导致不可预期的结果,即破坏了类的强壮性。

 实例论证:

  一个类兼有几何计算的功能和图形渲染功能,有两个应用来调用这个类,这两个应用都只用到了该类的其中一个功能,A应用只想使用几何计算的功能,B应用只使用图形渲染功能,这就导致A应用必须部署图形渲染的相关插件和依赖,当图形渲染模块的功能重构的时候,A应用必须重新部署和更新。

   所以需要两个职责分开设计成单独的类来使用。

如何界定职责?

   有时候职责划分是仁者见仁智者见智,功能之间的边界并没有那么清晰,书中作者给出了他的见解:如果需求变动导致其中的职责频繁独立的变动,那么还是将这两个职责分开为佳。

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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