Ogre最简单的系统

构建简单Ogre系统教程

OgreSDK的环境配置这里不谈,大家可以在网上找到很多文章

这里只列出构建一个Ogre最最简单的系统所需要的代码


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//                 Author : Wangxu
//            Create Date :				
//            Description : 
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/* ===================================================== */	

#pragma warning(disable: 4251)
#pragma warning(disable: 4193)
#pragma warning(disable: 4275)

#include <Ogre/Ogre.h>

// 链接基本的类和函数
#pragma comment(lib,"OgreMain_d.lib")
using namespace Ogre;


int WINAPI WinMain( __in HINSTANCE hInstance, __in_opt HINSTANCE hPrevInstance, __in LPSTR lpCmdLine, __in int nShowCmd )
{
	// 构造一个Root类,使用min_plugins.cfg作为插件的配置文件
	Root* root = new Root("min_plugins.cfg");
	// 弹出设置对话框
	if(!root->showConfigDialog())
	{
		return -1;
	}
	// 初始化,创建显示窗口
	RenderWindow* window = root->initialise(true);
	// 得到场景管理器
	SceneManager* sceneMgr = root->createSceneManager(ST_GENERIC);
	// 得到摄像机
	Camera* cam = sceneMgr->createCamera("MainCamera");
	// 得到与该摄像机和窗口关联的视口
	Viewport* viewport = window->addViewport(cam);
	// 设置摄像机的基本属性
	cam->setAspectRatio((Ogre::Real)viewport->getActualWidth() / (Ogre::Real)viewport->getActualHeight());
	cam->setNearClipDistance(5);
	cam->setPosition(0,0,600);

	// 显示窗口,开始渲染,进入无限循环
	root->startRendering();

	return 0;
}

配置文件:min_plugins.cfg

# Defines plugins to load
# Define plugin folder
PluginFolder=.
# Define plugins
Plugin=RenderSystem_Direct3D9_d


内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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