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博客介绍了对话框的分类,包括模式和无模式。详细说明了模式和无模式对话框的创建与删除方法,模式对话框创建用DoModal,自动删除;无模式对话框创建用Create,删除需重载相关函数。还提及创建控件的方式,如动态创建的具体代码实现。

一、对话框的分类 模式和无模式

二、创建

模式:

CMineDlg dlg;

dlg.DoModal();

无模式:

CMineDlg *pDlg=new CMineDlg;

pDlg->Create(DLGID,NULL);

三、删除

模式:自动  OnOK/OnCancel,调用基类的EndDialog()

无模式:CWnd::PostNcDestroy(){delete this;}

重载OnOk/OnCancel,DestroyWindow()

四、创建控件 用类向导或动态创建

动态创建:

头文件中增加指针成员CButton *pButton;

源文件中消息映射函数:

CMyDlg::OnInitDialog()

{pButton=new CButton;

 pButton->Create("Caption",WS_CHILD|WS_VISIBLE|BS_PUSHBUTTON,CRect(0,0,100,40),this,202);}//Caption,Style,Postion,ParentWindow,ID;

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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