mina 简单示例

public class MyServer {

	public static void main(String[] args){
		//IoAcceptor acceptor = new NioSocketAcceptor();
		SocketAcceptor acceptor = new NioSocketAcceptor();   
		acceptor.getSessionConfig().setReadBufferSize(2048*2);
		acceptor.getSessionConfig().setIdleTime(IdleStatus.BOTH_IDLE, 10);
		/*acceptor.getFilterChain().addLast("codec", new ProtocolCodecFilter(
			new TextLineCodecFactory(Charset.forName("utf-8"),LineDelimiter.WINDOWS.getValue(),
			LineDelimiter.WINDOWS.getValue())
		));*/
		//acceptor.setHandler(new MyIoHandle());

		acceptor.setHandler(new Flash843());
		try {
			acceptor.bind(new InetSocketAddress(8899));
			//acceptor.bind( new InetSocketAddress(843)); 
		} catch (IOException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		}
		
	}
}



public class Flash843 extends IoHandlerAdapter {
	List list = new ArrayList();
	  /**
	  * 对消息进行处理
	  **/
	public void messageReceived(IoSession session, Object message) {
		 
			 
	
		try {
			IoBuffer get = (IoBuffer)message;
        System.out.println("Rec:" + get.getHexDump());
            String s = new String(get.array());
            //System.out.println("s=="+s);
            if (s.indexOf("<policy-file-request/>") != -1)
            {
            	System.out.println("========1111======="+session.getId());
                    String res = "<?xml version=\"1.0\"?><cross-domain-policy><allow-access-from domain=\"*\" to-ports=\"*\"/></cross-domain-policy>";
                   
                                 byte[] reps = res.getBytes("UTF-8");   
                                    IoBuffer wb = IoBuffer.allocate(reps.length+1);   
                                     wb.put(reps);   
                                     wb.put((byte)0x0);   
                                    wb.flip();   
                                    session.write(wb);   
                                   
                
            } else{
            	String res="分布式数据库系统的优点";
            	System.out.println("========222======="+ message.toString());
            	//for(int i=0;i<5;i++){
            	System.out.println("session=="+session);
            	
            	 byte[] reps = res.getBytes();   
                 IoBuffer wb = IoBuffer.allocate(reps.length+1);  
                 wb.put(reps);   
                 wb.put((byte)0x0);   
                 wb.flip();  
                 wb.clear();
                session.write(wb); 
                
                
                
                System.out.println("===afert====");
                list.add(session);
                //test();
                new T().start();
            	//}
            }
		}
		catch(Exception e){
			e.printStackTrace();
		}
	} 
	class T extends Thread{
		public  void run(){
			   System.out.println("list==="+list.size());
			
				   try {
					   Thread.sleep(5000);
			
				   System.out.println("list333==="+list.size());
				   
					//Thread.sleep(5000);
					if(list.size()>0){
						System.out.println("list(0)=="+list.get(0));
					IoSession session=(IoSession)list.get(0);
					System.out.println("session==="+session.getId());
					String res="Hi,sdfafsdf?";

			    	 byte[] reps = res.getBytes("UTF-8");   
			         IoBuffer wb = IoBuffer.allocate(reps.length+1);  
			         wb.put(reps);   
			         wb.put((byte)0x0);   
			         wb.flip();  
			      
			        session.write(wb);
			    
					}
				} catch (Exception e) {
					// TODO Auto-generated catch block
					e.printStackTrace();
				}
			   }
			   
			
	} 


【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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