你是如何界定高低模？听听大佬怎么说！零基础小白须知！

最新推荐文章于 2023-11-15 20:47:04 发布
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#3d #3d渲染 #3d游戏 #3dsmax #zbrush

本文探讨了3D建模中高低模的界定标准，指出以面数定义高低模的不合理性，提出合理定义应为：对面数有控制的模型为低模，无控制的为高模。高模常用于影视、广告和法线贴图烘培，而低模主要用于游戏等即时显示场景。
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之前说到高低模，可能有些朋友还是有些疑惑，今天我们就来说说高低模是怎么区分的。

在日常工作交流中，最令人反感的定义方式就是"用面数定义"。

那简直就是众说纷纭，说了等于没说。如：

上3000面的是高模

上4000面的是高模

上4500面的是高模

上10000面的是高模

如果现在仍然抱着用面数来区分"高模"、"低模"的话。

亲，你没救了！大兄弟赶紧准备后路吧。

                                         【3D建模学习资料领取方式见文末】

次世代人物建模

不懂的朋友们可以百度，当然了，百度的结果还是比较权威的。里面对"高模"、"低模"的解释还是很专业的。

如：

高模一般经过smooth处理——这是从做法上讲的。

高模一般用于影视、广告。低模一般用于游戏。——这是从用途来说的。

高模一般用于烘培，贴在低模上。——这是从制作法线贴图上来说的。

3Dmax建模

其实有一种定义方式比较合理。

那就是：

对面数有控制的模型——低模

对面数无控制的模型——高模

这种说法既体现了制作方式，也体现了模型用途。 一般来讲：用于渲染的模型，都不控制面数。基本上可以用模型编辑的一切功能达到效果。用于效果图，影视动画，2D游戏，法线烘培……而用于即时显示的模型，需要控制面数，基本使用EditablePoly。一般只用于3D游戏。也许建筑家装中所用的一个桌子模型是100面，一个3D游戏角色是3000面。

但是！桌子仍然是高模！因为没有人规定你桌子要控制在多少面内。你可是肆意倒角，肆意平滑，只要你电脑扛得住，你高兴，你甚至可以模型做出桌子上的纹理，把100面的桌子做到100万面。而3D游戏模型，限定了面数。这里一定要控制在3000上下的范围内。

Maya建模zbrush

总之，

从面数上去定义"高模"、"低模"绝对是错误的。

一般推荐的定义是：

对面数有控制的模型——低模

对面数无控制的模型——高模

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<think> 首先，用户的问题是关于在ANSYS中使用拉丁超立方抽样（LHS）生成了50个样本，输入是6个参数，输出是2个参数，数据整理到Excel中，没有目标函数。用户想知道能否在MATLAB中进行Sobol全局敏感性分析，以及50个样本数量是否足够。 回顾引用内容： - 引用[1]和[4]讨论了拉丁超立方抽样（LHS）及其在ANSYS中的应用。 - 引用[2]和[3]提到了蒙特卡洛方法（MCS）和拉丁超立方试验设计。 - 引用[5]是关于ANSYS的直接优化设计，使用SQP法。 用户的问题是独立的，但引用提供了背景：LHS是一种空间填充采样方法，常用于实验设计，特别是在不确定性量化中。 关键点： - **样本数量**：50个样本用于6个输入参数和2个输出。 - **分析类型**：Sobol全局敏感性分析（GSA）。Sobol方法基于方差分解，用于量化输入对输出的影响。 - **数据来源**：从ANSYS的LHS抽样生成的数据，存储在Excel中。 - **目标函数缺失**：用户提到“无目标函数”，但在这里，“输出”可能指的是系统响应或目标函数的值。在敏感性分析中，输出通常是模型响应，所以“输出2个参数”可能意味着有两个响应变量。 在Sobol分析中： - Sobol敏感性分析需要输入-输出对来估计敏感性指数。 - 样本数量是关键的，因为它影响估计的准确性。 **能否在MATLAB中进行Sobol分析？** - 是的，MATLAB有工具包可以进行Sobol全局敏感性分析，例如Global Sensitivity Analysis Toolbox (GSA Toolbox) 或SobolGSA函数。用户可以将Excel数据导入MATLAB，并使用这些工具进行分析。 **50个样本是否足够？** - Sobol分析通常需要大量样本，因为它涉及计算高阶交互作用。 - 一般规则：对于k个输入参数，样本数量N应该远大于2^k或至少为N = n*(k+1)或类似，其中n是基础样本大小。 - 具体到Sobol方法： - 标准Sobol方法使用两个样本矩阵（A和B），每个大小为N。 - 总样本数通常是N * (k + 2) 或类似，取决于实现。 - 对于k=6参数，如果使用Saltelli序列（一种高效方法），样本数需求是N * (2k + 2)，其中N是基础样本大小。 - 例如，Saltelli (2002) 建议N至少为1000或更多，但对于小k，可能更低。 - 50个样本对于6个参数来说可能不足。 - 粗略估计：Saltelli方法需要大约N * (2k + 2)样本。对于k=6，2*6 + 2 = 14，所以每个基础点需要14个样本点。因此，对于总样本数M，基础N ≈ M / 14。 - 如果M=50，则N ≈ 50 / 14 ≈ 3.57，太小了。这意味着基础样本大小只有约4，不足以可靠估计敏感性指数。 - 通常，建议N在100到1000之间，取决于参数数量和模型复杂性。 - 因此，50个样本可能不够，会导致估计不准确或高方差。 **其他考虑：** - 由于没有目标函数，但输出是给定的，这应该没问题，因为Sobol分析只需要输入和对应的输出值。 - 在MATLAB中，用户可以使用像sobol_indices或自定义脚本这样的函数，使用Saltelli方法。 基于引用： - 引用[1]和[4]确认了LHS在ANSYS中的使用，这支持用户可以生成样本。 - 引用[2]提到蒙特卡洛方法，类似于Sobol，但Sobol更高效。 - 没有直接引用Sobol，但原理类似。 回答结构： 1. **确认可行性**：是的，可以在MATLAB中进行Sobol分析。 2. **样本数量评估**：50个样本可能不足，建议增加样本。 3. **步骤建议**：如何在MATLAB中操作。 4. **生成相关问题**：根据系统指令。 用中文回答，结构清晰。 </think> ### 回答您的查询 您的问题是关于在ANSYS中使用拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling, LHS）生成了50个样本（输入为6个参数，输出为2个参数，数据已整理到Excel），在没有显式目标函数的情况下，能否在MATLAB中进行Sobol全局敏感性分析，以及50个样本数量是否足够。我将基于您的查询和提供的引用内容，逐步分析和回答。 #### 1. **能否在MATLAB中进行Sobol全局敏感性分析？** - **可行性和步骤**：是的，完全可以在MATLAB中进行Sobol全局敏感性分析。Sobol方法是一种基于方差分解的全局敏感性分析技术，用于量化每个输入参数对输出响应的独立影响和交互作用。它只需要输入-输出数据对（即样本数据集），而不需要显式的目标函数（您的输出参数可以视为模型的响应变量）。 - **MATLAB工具支持**：MATLAB提供了专门的工具箱（如Global Sensitivity Analysis Toolbox）或内置函数（如`sobolIndices`或`gsa`）来实现Sobol分析。您的数据存储在Excel中，可以轻松导入MATLAB（使用`readtable`或`xlsread`函数）。 - **操作步骤**： 1. 将Excel数据导入MATLAB（假设输入数据列为6个参数，输出数据列为2个响应）。 2. 使用Sobol方法函数进行分析。例如： ```matlab % 示例代码（假设数据已导入为变量inputs和outputs） % inputs: 50×6矩阵（50样本，6参数） % outputs: 50×2矩阵（50样本，2响应） % 使用Global Sensitivity Analysis Toolbox（需安装） % 例如，对第一个输出响应进行分析 [S1, ST] = sobolIndices(inputs, outputs(:,1), &#39;Method&#39;, &#39;Saltelli&#39;); % S1: 一阶Sobol指数（独立影响） % ST: 总Sobol指数（包括交互作用） % 或者使用gsa函数 % gsa_results = gsa(@(x) your_model_function(x), &#39;Sobol&#39;, bounds, &#39;NumSamples&#39;, 50); % 但您已有数据，可直接基于数据集分析，无需模型函数。 ``` 3. 结果解释：Sobol指数范围在[0,1]，值越大表示参数对输出的影响越大。您可以分别对两个输出响应进行分析。 - **为什么可行**： - Sobol分析的核心是输入-输出数据，您的数据来自ANSYS的LHS抽样（引用[1]和[4]提到LHS是一种高效的空间填充采样方法，适用于不确定性分析）。输出参数（2个）可直接作为响应变量，无需额外目标函数。 - MATLAB的Sobol实现（如Saltelli方法）能处理多维输入输出，引用[2]中提到的蒙特卡洛方法（MCS）与Sobol类似，但Sobol更高效，尤其适用于参数较多的场景[^2][^4]。 - **注意事项**： - 确保输入数据已标准化（例如，缩放至[0,1]范围），以避免尺度问题影响敏感性指数。引用[1]中提到了样本从归一化空间转换到实际空间的方法，类似处理可在MATLAB中完成。 - 如果输出参数之间存在相关性，建议分别对每个输出进行分析，而不是合并。 #### 2. **50个样本数量是否足够？** - **评估**：50个样本对于6个输入参数和Sobol分析来说**可能不足**，尤其当参数间存在复杂交互作用时。原因如下： - **样本需求规则**：Sobol方法（特别是Saltelli序列）需要较大的样本量来可靠估计敏感性指数。一般经验公式为： - 总样本数 \( M \) 应满足 \( M \geq N \times (2k + 2) \)，其中 \( k \) 是输入参数数量（这里k=6）， \( N \) 是基础样本大小（通常至少100-1000）。 - 对于k=6，最小 \( M \approx 100 \times (2 \times 6 + 2) = 1400 \) 样本（这是理想值）。但实际中，采用简化方法时，最低要求为 \( M \geq 10 \times k \) 或更多。 - 您的M=50，计算得 \( N \approx 50 / (2 \times 6 + 2) \approx 3.57 \)，这远低于推荐值（N<5），可能导致敏感性指数估计偏差大、方差高，无法捕捉高阶交互作用[^2][^4]。 - **实证建议**：在工程应用中（如引用[3]中ANSYS概率设计），对于6个参数，样本量通常在200-1000之间。50个样本可能仅适用于初步探索，但不足以进行鲁棒的全局敏感性分析。如果模型简单（如线性或低非线性），50个样本可能给出粗略趋势，但不推荐用于决策。 - **风险**：样本不足时，Sobol指数可能不稳定（例如，通过Bootstrap方法验证会显示高置信区间）。引用[2]指出，蒙特卡洛类方法（包括Sobol）在样本不足时精度显著下降[^2]。 - **改进建议**： - **增加样本**：在ANSYS中重新运行LHS抽样，生成更多样本（目标样本量200-500）。引用[1]和[4]表明LHS设计在ANSYS中易于实现，且能保持空间填充特性[^1][^4]。 - **替代方法**：如果无法增加样本，可尝试其他敏感性分析方法（如基于回归的Morris方法），这些对样本需求较低，但牺牲全局精度。 - **验证**：在MATLAB中用现有数据进行初步分析，并检查指数置信区间（如使用Bootstrap）。如果标准差过大，则样本不足。 #### 总结 - **MATLAB分析可行性**：是，使用内置工具可直接基于Excel数据进行Sobol分析。 - **样本充足性**：50个样本不足（尤其对6参数），建议增加到至少200个样本以提高可靠性。 - **行动步骤**：先在MATLAB中尝试分析（代码示例提供），但结果可能仅作参考；优先在ANSYS中重新抽样生成更多样本。 如果您共享数据片段或更多细节（如参数分布），我可以提供更具体的MATLAB代码优化建议。
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