Muscles|Tissue —— 介绍

这篇文章介绍了一种名为Vellum-basedMuscles&Tissue的系统,它能模拟角色的肌肉、组织和皮肤,支持模型导入、动画解算和高级HDA节点配置,提供统一的绑定和非破坏性交互,适用于动画制作和游戏开发,具有丰富的艺术控制和物理特性控制功能。

        可使用 Vellum-based Muscles & Tissue 系统,模拟角色的肌肉、组织、及皮肤;

        该系统可导入模型,模拟逼真的肌肉运动及皮肤效果,然后将解算导出到高精度模型;旨在轻松地从任何来源导入模型和动画,并使用基于SOP的高级HDA节点快速配置模拟;

  • 统一的肌肉、组织、及皮肤绑定和模拟;
  • 使用基于SOP工作流,内置Vellum soft body;
  • 非破坏性及完全的交互;
  • 具有管道友好方法的模组;
  • 每个阶段都可模拟或设置动画;
  • 自然的肌肉滑动;
  • 通过skin pass可支持精细皱纹;
  • 自带可自定义触发器的肌肉张力系统;
  • 天然纤维方向的自动计算;
  • 交互式肌肉纤维梳理,以增加艺术控制;
  • 所有物理和约束特性的属性驱动控制;
  • 可完全访问几何体和可视化工具集;

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 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、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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