Max Reactor之马达(motor)和风(wind)

本文深入探讨了马达和风效在粒子系统中的作用,包括马达如何通过改变粒子运动和方向影响系统,以及如何通过设置参数来调整风效的强度、方向和范围,实现如窗帘摆动等真实效果。

1、什么是马达?

     产生一种螺旋推力,像发动机旋转一样旋转粒子,将粒子甩向旋转方向。它可以分别作用
于粒子系统和动力系统。当用在粒子系统中时马达的位置和方向对粒子都有影响,在用于动力
系统时,只有马达的方向产生影响。在视图中,马达图标中的箭头表示旋转的方向。

 

2、如何设置马达参数?

 

刚体
显示马达对其施加力的刚体的名称。通过单击此按钮,然后从任一视口中选择一个刚体,可以指定马达的刚体。

角速度 (Angular Speed)
马达尝试为刚体实现的目标角速度。它用每秒弧度数指定,因此默认值 3.14 (pi) 表示每秒旋转 180 度或每秒旋转半周。

增益
马达可以施加到刚体以实现目标速度的最大角推力。

旋转轴
刚体的局部轴,马达将绕该轴对刚体施加推力。选定马达辅助对象后,可看到该轴。

 

 

3、风对什么起作用?

对粒子和布料等。

使用“Wind”辅助对象可以向 reactor 场景中添加风效果,例如,可以使窗帘在微风中摆动。

将风辅助对象添加到场景中后,可以配置效果的各种属性(例如速度、阵风)以及场景中的对象是否可以防风。可以设置大多数参数的动画。辅助对象图标的方向指示风的方向,即沿着风向标箭头的方向吹。还可以通过设置图标方向的动画,来设置此方向的动画。

中英文对照:

Properties (属性)卷展栏
Wind On (开启风效果):设置是否打开风效果(可生成动画)。
Wind Speed (风速):设置风的速度,风的方向是由辅助图标的箭头决定的(二者均可生成动画)。
Perturb Speed (搅乱速度):选中此复选框时,风速不是一成不变的,而由以下两个参数控制其变化。
> Variance (变化):设置速度变化的最大值。
> Time Scale (时间比例):速度变化的快慢,此值越大,速度变化 越剧烈。

Ripple (涟漪)选项组:
选Ripple (涟漪)复选框时,风会在布料对象上生成涟漪效果(可生 成动画)。涟漪产生的方向有(左/右)、Up/Down (上/下)和 Back/Forward (后/前)3种选择.

Magnitude (幅度):设置涟漪在选定方向上的变化程度。
Frequency (频率):设置涟漪形状的规则程度。
Perturb Time (搅乱时间)选中此复选框时,涟漪会前后移动,由其自身的幅度和频率参数控制其变化。

Use Range (使用范围)选项组
选中此复选框时,风的效果会被限定在从辅助图标处开始的一定范围内(可生成动画).这个距离会在视图中显示出来,
Range(范围):设置风效果影响到的范围。
FallOff (衰减):设置风力在指定范围内的衰减模式。有None (不衰减)、Inv ( 与距离成比例减小)和InvSq

(风力与距离的平方数成比例减小)3种选择。
Enable Sheltering (激活遮挡):选中此复选框时,在迎风方向上位于前方的物体其后方的物体起到遮挡作用。

Applies to (应用到)选项组
设置风效果影响的对象种类,有Rigid Bodies (刚体)、Cloth (布料)、Soft Bodies (柔体) 和Ropes (绳子)4种选择,使用前面的复选框来打开或关闭某种对象的风效果。

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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