23、Java异常处理全解析

Java异常处理全解析

1. 显示异常描述

在Java中, Throwable 类重写了 toString() 方法(该方法最初由 Object 类定义),使得它能返回包含异常描述的字符串。我们可以在 println() 语句中直接将异常作为参数传入,以此显示异常描述。例如,下面的 catch 块展示了如何实现:

catch (ArithmeticException e) {
  System.out.println("Exception: " + e);
  a = 0; // set a to zero and continue
}

当把这个版本的代码替换到程序中并运行时,每次出现除零错误,都会显示如下消息:

Exception: java.lang.ArithmeticException: / by zero

虽然在某些场景下,显示异常描述可能没什么特别的价值,但在进行异常实验或调试时,这一功能就显得尤为重要。

2. 多个catch子句

有时候,一段代码可能会抛出多种不同类型的异常。为了处理这种情况,我们可以指定两个或更多的 catch 子句,每个子句捕获不同类型的异常。当异常被抛出时,程序会按顺序检查每个 catch 语句,

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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