OpenCASCADE绘制测试线束:AIS查看器——对象命令

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本文介绍了如何利用OpenCASCADE的AIS查看器进行三维图形的可视化,通过创建立方体测试线束并应用对象命令改变其颜色和透明度,展示了AIS查看器在控制图形显示效果上的功能。

OpenCASCADE绘制测试线束:AIS查看器——对象命令

OpenCASCADE是一个开源的三维几何建模库,它提供了一系列用于处理三维图形的算法和数据结构。在OpenCASCADE中,AIS(Affichge Interactive Service)是一种用于显示三维图形的工具,它可以实现三维图形的可视化,并且提供了一些命令用于控制三维图形的显示。

本文将介绍如何使用AIS查看器中的对象命令来绘制测试线束,并展示相应的源代码。

首先,我们需要创建一个OpenCASCADE的窗口并初始化AIS查看器。代码如下:

#include <AIS_InteractiveContext.hxx>
#include <V3d_View.hxx>
#include <AIS_Shape.hxx>
#include <BRepPrimAPI_MakeBox.hxx>

// 创建窗口
Handle(V3d_Viewer) viewer = new V3d_Viewer (Standard_WhoAmI(), "");
Handle(V3d_View) view = viewer->CreateView();
view->SetBackgroundColor(Quantity_NOC_BLACK);
view->MustBeResized();
Handle(WNT_Window) window = new WNT_Window((Aspect_Handle)hwnd);
view->SetWindow(window);

// 初始化AIS查看器
Handle(AIS_InteractiveContext) context = ne
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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