结构

using System;
using System.Data;
using System.Configuration;
using System.Collections;
using System.Web;
using System.Web.Security;
using System.Web.UI;
using System.Web.UI.WebControls;
using System.Web.UI.WebControls.WebParts;
using System.Web.UI.HtmlControls;

namespace 结构
{
    struct Person //声明一个结构:struct 结构名
    {
        public string strName;
        public int strAge;
        public string strSex;
        public string Email;
    }
    public partial class _Default : System.Web.UI.Page
    {
        protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            Person p1 = new Person(); //声明一个结构类型(Person)的对象p1
            p1.strName = "俞炜";
            p1.strAge = 18;
            p1.strSex = "男";
            p1.Email = "456_shiny@163.com";
            Person p2 = new Person();
            p2.strName = "张三";
            p2.strAge = 23;
            p2.strSex = "女";
            p2.Email = "44006@qq.com";
            Person p3;
            p3.Email = "1234@qq.com";
            Response.Write("姓名:" + p1.strName + ",年龄:" + p1.strAge + ",性别:" + p1.strSex + ",邮箱" + p1.Email+"<br>");
            Response.Write("姓名:" + p2.strName + ",年龄:" + p2.strAge + ",性别:" + p2.strSex + ",邮箱" + p2.Email+"<br>");
            Response.Write("邮箱:" + p3.Email);
        }
    }
}

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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