《C++ Primer》习题12.38——12.40

探讨静态成员函数在C++中的应用
本文深入解析了C++中静态成员函数的概念、作用及实例应用,通过一个具体的程序实例,详细展示了静态成员函数如何在类内部实现特定功能,并在不同对象间共享状态。着重讨论了在类B中包含类A对象时,静态成员函数的初始化过程和避免直接初始化类A对象的方法。

习题是关于static成员函数的

#include "stdafx.h"
#include "iostream"

using namespace std;
class Foo{
public:
	Foo(int value)
	{
		a=value;
	}

	int geta()
	{
		return a;
	}
	int a;

};

class Bar{
public :
	static int a;
	static Foo f;
	Foo FooVal()
	{
	callsFooVal++;
	return f;
	}
	static int callsFooVal;
};

int Bar::a=0;
int Bar::callsFooVal=0;
Foo Bar::f=Foo(3);


int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	Foo f(2);
	Bar b;
	f=b.FooVal();
	cout<<b.callsFooVal;
	system("pause");
	return 0;
}

程序告诉我们,如果B类含有A类的一个对象,而A类的这个对象含有一个带参数的构造函数,在类B中,似乎并不需要直接将A的对象初始化


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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