Java 设计模式 之 组合模式

本文通过一个具体的例子展示了复合模式在Java中的实现方式。该示例构建了一个国家及其下属城市的树形结构,通过添加和移除节点来展示复合模式的功能。

http://www.verejava.com/?id=16999080076266

package com.composite.theory;

import java.util.List;

public class TestNode
{
	public static void main(String[] args)
	{
		Node root=new DefaultNode("世界");
		
		Node china=new DefaultNode("中国");
		Node america=new DefaultNode("美国");
		
		Node beijing=new DefaultNode("北京");
		Node shanghai=new DefaultNode("上海");
		china.add(beijing);
		china.add(shanghai);
		
		Node sanfancisco=new DefaultNode("三藩市");
		Node niuyue=new DefaultNode("纽约");
		america.add(sanfancisco);
		america.add(niuyue);
		
		root.add(china);
		root.add(america);
		
		System.out.println(root.getName());
		List<Node> childeNodes=root.getChildNodes();
		for(Node node :childeNodes)
		{
			System.out.println("----"+node.getName());
			List<Node> childNodes2=node.getChildNodes();
			for(Node node2 :childNodes2)
			{
				System.out.println("--------"+node2.getName());
			}
		}
	}
}





package com.composite.theory;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public abstract class Node
{
	protected String name;
	protected List<Node> childNodes;
	public Node(String name)
	{
		super();
		this.name = name;
		this.childNodes=new ArrayList<Node>();
	}
	
	public abstract void add(Node node);
	
	public abstract void remove(int index);
	
	public String getName()
	{
		return name;
	}
	public void setName(String name)
	{
		this.name = name;
	}
	public List<Node> getChildNodes()
	{
		return childNodes;
	}
	
	
	
}





package com.composite.theory;

public class DefaultNode extends Node
{

	public DefaultNode(String name)
	{
		super(name);
	}

	@Override
	public void add(Node node)
	{
		childNodes.add(node);
	}

	@Override
	public void remove(int index)
	{
		childNodes.remove(index);
	}

}

http://www.verejava.com/?id=16999080076266

基于matlab建模FOC观测器采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制(Simulink仿真实现)内容概要:本文档主要介绍基于Matlab/Simulink平台实现的多种科研仿真项目,涵盖电机控制、无人机路径规划、电力系统优化、信号处理、图像处理、故障诊断等多个领域。重点内容之一是“基于Matlab建模FOC观测器,采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制”的Simulink仿真实现,该方法通过状态观测器估算电机转子位置与速度,结合锁相环(PLL)实现精确控制,适用于永磁同步电机等无位置传感器驱动场景。文档还列举了大量相关科研案例与算法实现,如卡尔曼滤波、粒子群优化、深度学习、多智能体协同等,展示了Matlab在工程仿真与算法验证中的广泛应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事自动化、电气工程、控制科学、机器人、电力电子等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握FOC矢量控制中无传感器控制的核心原理与实现方法;②理解龙贝格观测器与PLL在状态估计中的作用与仿真建模技巧;③借鉴文中丰富的Matlab/Simulink案例,开展科研复现、算法优化或课程设计;④应用于电机驱动系统、无人机控制、智能电网等实际工程仿真项目。; 阅读建议:建议结合Simulink模型与代码进行实践操作,重点关注观测器设计、参数整定与仿真验证流程。对于复杂算法部分,可先从基础案例入手,逐步深入原理分析与模型改进。
IEEE33节点电力系统中模拟接入光伏并网simulink仿真(分析电能质量)内容概要:本文档围绕IEEE33节点电力系统中模拟接入光伏并网的Simulink仿真展开,重点分析光伏并网对电能质量的影响。文中构建了完整的光伏发电系统模型,包括光伏阵列、逆变器(如T型三电平逆变器)、并网控制策略及电力系统接口,并通过Simulink仿真平台进行建模与分析。核心内容涵盖MPPT控制、逆变器DPWM调制技术、载波优化以降低开关损耗、并网后的电压波动、谐波畸变等电能质量问题的评估与改善措施。同时,文档提及多种相关仿真案例和技术手段,突出其在电力系统仿真与优化中的综合性与实用性。; 适合人群:具备电力系统、新能源发电或自动化控制基础知识的高校学生、科研人员及从事光伏并网系统设计的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展光伏并网系统对配电网电能质量影响的研究;②学习并掌握基于Simulink的电力电子系统建模与仿真方法;③进行逆变器控制策略(如DPWM、MPPT)的设计与优化;④支撑课程设计、毕业论文或科研项目中的仿真验证环节。; 阅读建议:建议结合Simulink软件实际操作,逐步搭建系统模型,重点关注逆变器控制与并网接口部分的实现细节,同时对比不同工况下的仿真结果以深入理解光伏接入对IEEE33节点系统电能质量的具体影响。
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