71、深入探索 Project Server 2007:PSI 与服务器端事件处理

深入探索 Project Server 2007:PSI 与服务器端事件处理

1. 理解 Project Server Interface (PSI)

在项目开发中,与 Project Server 进行交互是常见需求。PSI 作为新的 Web 服务集合,为开发者提供了访问和操作 Project Server 数据的有效途径。

1.1 PSI 解决的问题

早期的 PDS 存在诸多问题,如状态和错误代码系统笨拙,难以实现有效的错误处理。而 PSI 不仅解决了这些问题,还扩展了功能范围。它基于 .NET 2.0 的托管代码,使得错误处理和类型检查更加容易,提高了编码的安全性。同时,参数和返回值常使用 DataSets,开发者可以避免使用复杂的 XML Document Object Model (DOM) 代码,借助 IntelliSense 让代码更简洁,减少出错的可能性。

1.2 PDS 到 PSI 的转换

虽然 PSI 取代了 PDS,但并非所有 PDS 方法都能在 PSI 中找到直接的一对一等效方法。不过,PSI 涵盖了 PDS 的所有适用功能,几乎所有使用 PDS 的应用程序都可以移植到 PSI。具体转换步骤如下:
- 为 PSI 添加 Web 引用。
- 将所有现有的 PDS 调用替换为 PSI 等效调用。
- 将请求 XML 操作代码替换为必要的 DataSets 和其他参数以及返回值。

需要注意的是,为 Project Server 2003 构建的 PDS 扩展在 Project Server 2007 中不受支持,因为它们大多依赖直接数据库访问。

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逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法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高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 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神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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