关于LGame-0.2.9版的开发进度

LGame-0.2.9版本即将发布,主要改进包括修复已知BUG、提升运行效率约10FPS、增加新功能如图像自动生成Polygon及精灵类监听等,并新增使用Box2D封装的物理引擎支持,简化了复杂图形的Polygon创建过程。

小弟再现喽~~~


实际上LGame-0.2.9版已经基本完成,预计下周补完相关文档,12月初即可发布。在博客上吼声主要是询问下网友有没有什么需要的细节实现,不太麻烦的话小弟一块加上(麻烦的话,则一律日后再说/(^o^)/……)。


1、在0.2.9版中,修正了所有获得用户反馈的前版BUG(诸如长按键盘不放减低FPS之类的细节问题也修正了(为此特意找了个带键盘的手机……))。


2、在0.2.9版中,改进了一些运算细节,默认情况下可提速约10FPS以上。


3、在0.2.9版中,扩充了原有类功能,加入了诸如图像自生成Polygon,精灵类监听等新方法,并且重新设计了ThreadScreen类。


4、在0.2.9版中,增加了使用Box2D封装的物理引擎(独立jar,可选用),很快大家也可以自己做个愤怒的XX之类玩了。


其实,LGame-0.2.9版最主要的改变,一言以蔽之就在于针对Box2D的支持,我尽可能的对Box2D进行了简化封装。然而,由于Box2D是一款充斥着物理概念的物理引擎(世界、刚体、质量、加速度、弹力、密度、阻尼等等等等~),要想实际使用LGame封装的物理引擎部分,还是必须深入学习Box2D相关知识,否则的话,恐怕难以下手,即使小弟自己,不翻Box2D文档一样玩不转……


不过,LGame在物理引擎的封装设定上还是比较简单的,除了可以做到Screen世界化,精灵与Body自动绑定外,也特意加入了图像自生成Polygon的功能,无论多么复杂的图形,只要含有透明区域,LGame都能自动生成其PolygonShape实例以供Box2D调用,而不必手动设置其形状参数。


比如,我们调用一个0.2.9版中新增的PolygonSprite类,添加一个精灵到窗体中,自然会得到如下结果:

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怎么样?看上去普通的不能再普通吧?但是,如果我们在注入此对象时稍微调整两个函数,大家就会发现PolygonSprite的妙用无穷。

00

此时,我选择隐藏PolygonSprite的显示图像,而将其Polygon显示到屏幕上,这时我们会看到效果如下:

00

怎么样,大家看到边界的虚线了吗?这可不是随便画上去的,而是将自动生成的精灵Polygon显示了出来,搞过物理引擎的都知道,只要有了Polygon,那么精灵便已经可以参与相关的物理事件了。而在LGame中,想获得复杂图形的Polygon,我们所要做的其实仅仅是注入图片而已(PS:即使不导入物理引擎用jar,LGame在0.2.9中也可以使用此功能,此部分已被封装于SpriteImage中)。

而且,这组Polygon(以及图像)还可以随意调整角度,下面我将此对象720度旋转(为负值时反方向,即正360,负360),您会看到Polygon也随即改变了。

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在LGame-0.2.9中,无论是标准JavaSE中使用的Polygon还是Box2D使用的PolygonShape,全部都可以直接从图像中取得实例,而无需自行设置形状(当然,您也可以自己注入想要的形状)。

并且在使用上,PolygonSprite和LGame的普通精灵毫无区别,不过是多了Box2D引擎的参数支持与反馈而已(另外,在LGame-0.2.9中也可以自动绑定Body和精灵,此部分正式发布时会有详述)。

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现在,我们只要在LGame-0.2.9中提供的PhysicsScreen中调用bind函数绑定此精灵,它就会变成一个和Body联动的存在了。当然,详细说明我会留待发布0.2.9版时才给出,否则,到发布时就没得写了|||……

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话说北京这两天风很大,想去“名为中关村的菜市场”买块数位板的计划再次搁置,对自己的懒惰佩服的五体投地……

混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模与仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动与控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究与仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④与其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码与示例文件以便深入学习与调试。
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