struts2.0 validate方法小结

本文介绍了Struts2框架中的验证机制,详细解释了validateXxx()方法的作用及调用流程。该方法遵循特定的命名规则,并在业务逻辑执行前由框架自动调用。若验证失败,错误会被记录并在视图层展示。
1.validateXxx()方法Xxx首字母大写。
2.validateXxx()方法由框架自动调用,它在处理请求、业务逻辑的方法之前被条用。
3.validateXxx()方法不需要返回值,如果有验证错误,直接将它添加到action的字段错误中即可。
4.validateXxx()方法是由defaultStack拦截器栈中的拦截器调用的。
5.如果你的action类实现了ValidateionAware接口(actionSupport类实现了这个接口,RegisterAction和ActionSupport类继承),那么DefaultWorkFlowInterceptor拦截器就调用该接口中的hasErrors()方法,判断action是否有错误发生,如果有(hasErrors()方法返回true),则将请求导向到Input结果视图。
6.先到这里,下午继续。。
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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