合并DataTable

本文介绍了一种将两个DataTable对象合并的方法。首先复制第一个表的结构并添加第二个表的列,然后将两个表的数据行合并到新的DataTable中。特别地,如果两表行数不等,会通过填充空行来确保数据的完整性。

DataTable dt3 = dt1.Clone();

for(inti = 0;i < dt2.Columns.Count;i++)

{

dt3.Columns.Add(dt2.Columns[i].ColumnName);

}

object[] obj = new object[dt2.Columns.Count];

for(inti = 0;i< dt1.Rows.Count;i++)

{

dt1.Rows[i].ItemArray.CopyTo(obj,0);

dt3.Rows.Add(obj);

}

 

if (dt1.Rows.Count>= dt2.Rows.Count)

{

for (inti = 0; i < dt2.Rows.Count;i++)

{

for (intj = 0; j < dt2.Columns.Count;j++)

{

dt3.Rows[i][j+ dt1.Columns.Count]= dt2.Rows[i][j].ToString();

}

}

}

else

{

DataRow dr3;

for (inti = 0; i < dt2.Rows.Count- dt1.Rows.Count; i++)

{

dr3 = dt3.NewRow();

dt3.Rows.Add(dr3);

}

for (inti = 0; i < dt2.Rows.Count;i++)

{

for (intj = 0; j < dt2.Columns.Count;j++)

{

dt3.Rows[i][j+ dt1.Columns.Count]= dt2.Rows[i][j].ToString();

}

}

}


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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