“XML应用程序”的演示程序

 

基于之前讨论的帖子,做了一个演示。大家看看如何?

 

本程序是个安装程序,里面包含了OSGi运行环境、SWT相关Bundles和一个演示文件 test.xmla,安装之后它会自动创建到桌面上,不过有个问题就是,在某些中文环境下,如果路径包含中文可能会找不到文件,例如:

理想情况 
C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\test.xmla
实际情况 
C:\Documents and Settings\Administrator\×???\test.xmla


 


 

尝试转换了字符编码也不好用,目前尚不清楚如何解决。折中的解决办法就是把 test.xmla 文件放到不包含中文路径的目录下此演示程序需要Java运行环境1.6及以上版本。

 

演示文件中包含了:

 

1. SWT部件生成,演示namespace和bundles关联。

2. SWT布局处理,演示不同的bundles之间通过namespace可以互相处理对方的对象。

3. SWT事件处理,演示可以通过fragment bundle来注入事件,并在XML中使用(TestEvent)。

4. 脚本事件处理,演示直接在XML中编写脚本以处理SWT部件所产生的事件。

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<Shell 
  xmlns="com.cmspad.xmla.swt"
  xmlns:t="com.cmspad.osgi"
  xmlns:l="com.cmspad.xmla.swt.layout" 
  xmlns:e="com.cmspad.xmla.swt.event" 
  t:id="hello" text="XML Application" style="DIALOG_TRIM,MAX,MIN" size="300,200" l:layout="grid" l:numColumns="3" defaultButton="aButton">
<!-- 载入 com.cmspad.xmla.swt.events.TestEvent 事件 -->
<e:event e:class="TestEvent"/>
<button text="Button 1"/>
<!-- 触发 TestEvent.buttonSelection 方法 -->
<button text="Button 2" e:selection="buttonSelection"/>
<button t:id="aButton" text="Button 3" l:horizontalAlignment="FILL" l:grabExcessHorizontalSpace="yes"/>
<button text="Button 4" e:selection="hello.text='Button 4 clicked';"/>
<!-- 调用下方脚本中的 f 函数 -->
<button e:Selection="f">Button 5</button>
<button text="Button 6" l:horizontalAlignment="FILL" l:grabExcessHorizontalSpace="yes"/>
<t:script>
function f(e){
 var kakakaka = 'HOHO';
 hello.text = "Function invoked:" + kakakaka;
}
</t:script>
</Shell>

 

20090927: 默认的 main(String[] args) 参数是通过ISO-8859-1编码的,所以在传递中文名称时会出现乱码,经过改进,删除线部分的问题已经解决,附件已重新上传

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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