8.4.1 数学模型

  在设计动画时,设计者必须经常和数学模型打交道。初学者也许会被“数学模型”这个词吓倒,不过不用太担心,淡入淡出使用的数学模型并不复杂:

(1)透明度值=初始透明度+时间*变化速率;

(2)变化速率=变化量/单位时间周期;

其轨迹图像如图8-13

8-13 淡入效果轨迹图像

相应的代码描述为:

var alpha_offset:Number;

var timer_count:Number;

Object.alpha = Object.alpha * ( 1 + timer_count * alpha_offset );

根据本模型,假设变化速率为0.05时,则每个时间周期,对象的透明度增加0.05。如果对象的初始透明度是0,对象在动画开始的时候完全不可见,则经历1个时间周期后,对象的alpha变为0.05;经历2个时间周期后,对象的alpha变为0.10;经历3个时间周期后,对象的alpha变为0.15……当经历20个时间周期后,对象的alpha变为1.00,此时对象完全不透明显示。换而言之,这一过程就是动画对象在20个时间周期内从不可见逐渐切入到完全显示状态,实现了对象的淡入。

同理,淡出效果也可以使用此模型,不过变化速率是一个负值。假设变化速率为-0.05,则每个时间周期,对象的透明度减少0.05。对于一个初始alpha属性为1的对象,为当经历20个时间周期后,其alpha值变为0.00,此时对象完全透明不可见。这一过程实现了动画对象由完全显示到完全消失的渐变效果,是为淡出。

 
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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