Flash打造螺旋发散特效动画

本文详细介绍如何使用FLASH软件创建一个变化莫测的螺旋发散动画特效。教程分为九个步骤,包括新建文件、创建元件、设置关键帧动画及补间动画等关键技术环节。
今天我们来用FLASH制作“变化莫测”的螺旋发散动画特效,在制作这种特效之前,让我们先来先浏览一下最终的效果。
[url=http://www.webjx.com/download.php?url=http://www.webjx.com/upfiles/20070606/20070606190849_webjxcom.rar]
[color="#ff0000"][1b]点击这里下载源文件[/1b][/color]
[/url]
  制作过程:
  第1步:打开FLASH软件,新建一个大小为:400*300的新文件,背景为:黑色,帧数为:25帧。如下图:
[img]/Files/BeyondPic/2007-6/8/20070606185504_01.gif[/img]
  第2步:点击“菜单栏”→“插入”→“新建元件”(快捷键为:Ctrl+F8),名称:元件1;行为:图形;点击确定。如下图:
[img]/Files/BeyondPic/2007-6/8/20070606185518_02.gif[/img]
  第3步:点击“工具栏”→“矩形工具”,笔触颜色:白色;笔触高度:1;画一个小正方形。如下图:
[img]/Files/BeyondPic/2007-6/8/20070606185536_03.gif[/img]
  第4步:点击“菜单栏”→“插入”→“新建元件”(快捷键为:Ctrl+F8),名称:元件2;行为:影片剪辑;点击确定。如下图:
[img]/Files/BeyondPic/2007-6/8/20070606185553_04.gif[/img]
  第5步:点击“菜单栏”→“窗口”→“库”(快捷键为:F11),从库中拖出刚做好的:元件1;放于中心,并在第5帧、第10帧、第15帧、第20帧分别插入关键帧(快捷键为:F6),然后点击一下第5帧,再点击该图形,在属性栏将其色调改为绿色(如下图);照这种的方法再把第10帧、第15帧和第20帧其色调分别改为:红色、蓝色和浅黄色;
[img]/Files/BeyondPic/2007-6/8/20070606185604_05.gif[/img]
  第6步:用鼠标右键分别点击第1帧、第5帧、第10帧和第15帧,选择“创建补间动画”,再点击第1帧,在“动作”栏,输入:gotoAndStop(_level0:kadr);,如下图:
[img]/Files/BeyondPic/2007-6/8/20070606185621_06.gif[/img]
  第7步:点击“菜单栏”→“插入”→“新建元件”(快捷键为:Ctrl+F8),名称:元件3;行为:影片剪辑;点击确定。
  再从库中拖出4个刚做好的:元件2;放于中心,并在每个元件的“属性栏”里输入名称:obj1(这步很重要)。如下图:
[img]/Files/BeyondPic/2007-6/8/20070606185737_07.gif[/img]
  第8步:点击“菜单栏”→“插入”→“新建元件”(快捷键为:Ctrl+F8),名称:元件4;行为:影片剪辑;点击确定;
  再从库中拖出4个刚做好的:元件3;放于中心;并在“属性栏”里输入名称:obj(这步很重要);然后在第25帧插入关键帧,在“工具栏”选择“任意变形”工具,将第25帧的图形变大,并旋转45度,点击Enter键确定。如下图:
[img]/Files/BeyondPic/2007-6/8/20070606185809_08.gif[/img]
  第9步:点击第25帧,再点击该图形,在属性栏里,将其Alpha值改为:0%,如下图:
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flashdonghuatexiao/690.html
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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