UIDynamic物理引擎

什么是UIDynamic
UIDynamic是从iOS 7开始引入的一种新技术,隶属于UIKit框架
可以认为是一种物理引擎,能模拟和仿真现实生活中的物理现象
重力、弹性碰撞等现象

物理引擎的价值
广泛用于游戏开发,经典成功案例是“愤怒的小鸟”
让开发人员可以在远离物理学公式的情况下,实现炫酷的物理仿真效果
提高了游戏开发效率,产生更多优秀好玩的物理仿真游戏

知名的2D物理引擎
Box2d

Chipmunk

使用步骤:

要想使用UIDynamic来实现物理仿真效果,大致的步骤如下
创建一个物理仿真器(顺便设置仿真范围

创建相应的物理仿真行为(顺便添加物理仿真元素

物理仿真行为添加到物理仿真器à开始仿真


//
//  ViewController.m
//  UIDynamic


#import "ViewController.h"

@interface ViewController ()

/** 仿真器 */
@property (nonatomic, strong) UIDynamicAnimator *animator;

@property (weak, nonatomic) IBOutlet UIView *redView;
@property (weak, nonatomic) IBOutlet UIView *blueView;

@end

@implementation ViewController

- (void)viewDidLoad
{
    [super viewDidLoad];
}

- (void)touchesBegan:(NSSet *)touches withEvent:(UIEvent *)event
{
    // -1.移除仿真行为
    [self.animator removeAllBehaviors];
    
    // 0.获取用户点击的点
    CGPoint point = [[touches anyObject] locationInView:self.view];
    
    // 1.创建捕捉行为
    UISnapBehavior *snap = [[UISnapBehavior alloc] initWithItem:self.redView snapToPoint:point];
    
    // 1.1.设置阻力系数(0~1)
    snap.damping = 1;
    
    // 2.将捕捉行为添加到仿真器中(一个仿真器中只能存在一个捕捉行为)
    [self.animator addBehavior:snap];
}

- (void)gravityAndCollision
{
    // 1.创建仿真行为,并且指定仿真元素
    // 1.1.重力行为
    UIGravityBehavior *gravity = [[UIGravityBehavior alloc] initWithItems:@[self.redView]];
    
    // 1.2.设置重力的方向(默认角度M_PI_2)
    // gravity.angle = 0;
    
    // 1.3.设置重力的大小
    // gravity.magnitude = 10.0;
    
    // 1.4.设置重力的向量值
    // gravity.gravityDirection = CGVectorMake(1.0, 3.0);
    
    // 1.2.碰撞行为
    UICollisionBehavior *collision = [[UICollisionBehavior alloc] initWithItems:@[self.redView, self.blueView]];
    // 1.2.1.设置碰撞边界
    collision.translatesReferenceBoundsIntoBoundary = YES;
    
    // 1.2.2.给碰撞行为添加一个边界
    CGPoint startPoint = CGPointMake(0, self.view.bounds.size.height * 2 / 3);
    CGPoint endPoint = CGPointMake(self.view.bounds.size.width, self.view.bounds.size.height * 2 / 3);
    [collision addBoundaryWithIdentifier:@"lineBoundary" fromPoint:startPoint toPoint:endPoint];
    // [collision removeBoundaryWithIdentifier:@"lineBoundary"];
    UIBezierPath *bezierPath = [UIBezierPath bezierPathWithOvalInRect:CGRectMake(0, 0, self.view.bounds.size.width, self.view.bounds.size.width)];
    [collision addBoundaryWithIdentifier:@"bezierPath" forPath:bezierPath];
    
    // 2.将仿真行为添加到仿真器中
    [self.animator addBehavior:gravity];
    [self.animator addBehavior:collision];
}

#pragma mark - 懒加载代码
- (UIDynamicAnimator *)animator
{
    if (_animator == nil) {
        // 创建仿真器,并且指定仿真范围
        self.animator = [[UIDynamicAnimator alloc] initWithReferenceView:self.view];
    }
    return _animator;
}

@end


Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值