29、AutoMapper 深入解析与 MiracleList 应用案例

AutoMapper 深入解析与 MiracleList 应用案例

1. AutoMapper 基础操作

AutoMapper 是一个用于对象映射的工具,能帮助开发者更便捷地在不同对象结构之间进行转换。以下是一个简单的示例,展示如何映射一个航班列表中的对象:

// map all objects in this list
List<FlightView> flightviewListe = Mapper.Map<List<FlightView>>(flightSet);
foreach (var f in flightviewListe)
{
    Console.WriteLine(f.ToString());
    if (f.Passengers != null)
    {
        foreach (var pas in f.PassengerViewSet)
        {
            Console.WriteLine("   - " + pas.GivenName + " " + pas.Surname + " has " + pas.FlightViewSet.Count + " Flights!");
        }
    }
}

在这个示例中,我们首先使用 Mapper.Map 方法将 flightSet 映射为 List<FlightView> 类型的列表,然后遍历该列表,输出每个航班的信息以及乘客的信息。 <

【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的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 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、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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