Outdoor Light Scattering From Intel

本文展示了一种利用Intel HD图形技术在大型户外环境中实时渲染高保真光线散射效果的技术。通过玉泊采样和1D最小/最大二叉树加速散射积分计算,该技术实现了复杂物理模型下大气光交互的模拟。使用跨层阴影映射来优化大型环境中的阴影绘制,并通过计算每个层次的散射贡献来获得最终结果。

非常不错的与计算的大气效果,更难能可贵的是有Volume的 Light shaft,效果叼炸了

This sample demonstrates how high-quality light scattering effects in large outdoor environments can be rendered on Intel HD graphics in real time. The technique extends the approach shown in the previously published sample and is based on the same key concepts. Epipolar sampling helps minimize the number of samples for which expensive ray marching algorithm is executed while 1D min/max binary trees are used to accelerate scattering integral computation. The sample source code is also available on GitHub.

In this sample, a more complex physical model is exploited to simulate light interaction with the atmosphere. The model assumes that the planet is spherical and that the particle density decreases exponentially with the altitude computed with respect to the planet surface. To facilitate shadows in large environments, cascaded shadow maps are used. Scattering contribution from each cascade is computed and accumulated to obtain the final result.

The technique is capable of rendering the scattering effects from both outer space as well as from the ground. The following figures show the effect computed for different camera locations and day times.

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单向双向V2G 环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在单向和双向V2G(Vehicle-to-Grid)环境下,分布式电源与电动汽车充电站的联合配置方法,并提供了基于Matlab的代码实现。研究涵盖电力系统优化、可再生能源接入、电动汽车充放电调度、储能配置及微电网经济调度等多个关键技术领域,重点探讨了在不同电价机制和需求响应策略下,如何通过智能优化算法实现充电站与分布式电源的协同规划与运行优化。文中还展示了多种应用场景,如有序充电调度、鲁棒优化模型、多目标优化算法(如NSGA-II、粒子群算法)在电力系统中的实际应用,体现了较强的工程实践价值和技术综合性。; 适合人群:具备电力系统、新能源、智能优化算法等相关背景的科研人员、研究生及从事能源系统规划与优化的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真工具者更佳。; 使用场景及目标:①用于科研项目中关于电动汽车与分布式电源协同配置的模型构建与仿真验证;②支持毕业论文、期刊投稿中的案例分析与算法对比;③指导实际电力系统中充电站布局与能源调度的优化设计。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与具体案例进行同步实践,重点关注优化模型的数学建模过程与算法实现细节,同时可参考文末网盘资源获取完整代码与数据集以提升学习效率。
【电动车】【超级棒】基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于蒙特卡洛模拟法的电动汽车充电负荷研究展开,利用Matlab代码实现对不同类型电动汽车(如常规充电、快速充电、换电模式)在不同场景下的充电负荷进行建模与仿真。通过蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的充电行为,结合用户出行规律、充电时间、电量需求等随机因素,分析电动汽车规模化接入电网后对电力系统负荷的影响,并探讨分时电价策略对充电负荷的引导作用,进而优化电网运行。研究涵盖充电负荷的空间分布特性、时间分布特征及对电网峰谷差的影响,旨在为电力系统规划和电动汽车有序充电管理提供理论支持和技术工具。; 适合人群:具备一定电力系统、交通工程或新能源汽车背景的研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究大规模电动汽车接入对配电网负荷曲线的影响;②支撑分时电价、需求响应等政策制定与优化;③为充电站规划、电网调度、储能配置等提供数据支持和仿真平台;④适用于学术研究、课题复现及工程项目前期分析。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注蒙特卡洛模拟的参数设置、充电行为的概率建模过程,并尝试调整输入变量以观察负荷变化趋势,加深对电动汽车充电负荷不确定性和聚合效应的理解。
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