继续解决保存问题

 

  这个问题犹如无底深渊,各种bug频出。

 

  目前可能还有缺陷,一些地方用到了大小写转换,这样容易导致http的路径失效,以后慢慢调吧

 

 

  今天发现模型的效果不是很好,一个是透明问题,一个是光照问题

 

   透明问题解决:

 

       1,先把所有模型按照距离视点排序

 

       2,先渲染模型中非透明的effect

 

       3,渲染模型中透明的effect

 

   光照问题:

 

        1,可能我实现的光照还是有缺陷,对于open collada从3dmax导出的模型显的过于明亮,如图

 

 

            

 

       当使用phong光照模型来模拟太阳光的时候,黑的地方太黑,亮的地方太亮,效果不好

 

      所以解决方法是,在模型样式里添加了光照模式,当前以下几种模式:

 

       1, 视点   默认光照模式,光源和视点绑定 这个用来观察一些单独的模型效果比较好

       2, 太阳  太阳位置微光源位置,为了实现这个我把光照模型做了一些修改

 

                 模型的颜色由两部分组成

                 1)  normal 点乘 light  * diffuse

                 2) 点球体法向量 点乘 light * diffuse

             第二个光实际为了实现地球任意点,在临近中午时分是最亮的

         当然为了避免在太阳落山后模型不能完全为黑色,这里有个限制,当2)的点乘为0那么整体模型为黑色

      3, 用户自定义 这个目前没实现

 

       4, 禁用光照

               这个对于一些贴图上已经烘焙的模型比较适合

 

    昨晚这些之后,想做一个飞机飞行中的姿态,当然要结合前面的粒子来模拟,啥都不说先上效果图:10000米高空的战斗机

 

     

 

     为了能最简单的把粒子绑定在模型的尾部,给粒子又增加一个 偏移位置的属性。制作绑定的顺序如下:

 

         1, 把模型的缩放置为1,朝向置为0

         2, 调整粒子的尺寸和喷射方向,并把粒子移动到模型中心点(粒子位置和模型位置相同)

         3, 调整粒子的偏移尺寸,保证刚好火焰从飞机尾部发出(这部是关键,不能通过粒子移位来修改,只能通过偏移)

         4, 调整粒子的属性

         5, 这回就可以更改模型的高程,缩放,和朝向

         6, 最后只要把粒子的高程,缩放 和 朝向和模型保持一致,那么相对位置就不会改变,相当于绑定在模型上了。

  

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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