ZBrush入门使用介绍——5、投射功能

ZBrush投射功能详解

  大家好,我是阿赵。
  继续来介绍ZBrush的基础功能。这次来介绍一下投射的功能,有些版本的翻译会叫做投影功能。

一、例子说明

假设我们有2个立方体:
在这里插入图片描述

其中一个是雕刻了内容,另外一个是没有雕刻内容的:
在这里插入图片描述

现在我要做的事情,是把雕刻的效果复制到另外一个立方体上面去。

二、基本投射操作:

先把两个立方体重叠在一起:
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保证两个立方体都是可见状态:
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注意,选择没有雕刻的那个立方体:
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在子工具里面找到投射,然后选择全部投射:
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这时候会发现,投射的效果不正确:
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这是因为投射的距离太短,所以只投射到了一个轮廓。调整一下距离的参数:
在这里插入图片描述

再次全部投射,这次的效果就正确了:
在这里插入图片描述

参数不多,其他的参数可以自己摸索一下具体的效果。

三、不同细分级别的投射

刚才两个立方体的细分级别是完全一样的,其实我们也可以把高细分级别的模型细节投射到低细分级别的模型上去,比如这里降低2个级别的细分:
在这里插入图片描述

再次投射,会变成这样的效果:

在这里插入图片描述

由于面数比较低,所以肯定不可能把所有的细节保留,但大体的形状是可以的。如果觉得细节不够,可以选择稍微再提高一点细分级别,然后再投射:
在这里插入图片描述

四、局部范围投射

刚才都是整个模型的投射效果,其实我们也可以局部的投射,比如在没有细节的模型上面画一个遮罩:
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这时候,再次投射,会发现刚才被遮罩盖住的地方,是没有被复制到的:
在这里插入图片描述

所以我们可以利用遮罩,画一定的范围,然后按着Ctrl在空白的地方点鼠标左键,翻转遮罩:
在这里插入图片描述

然后再进行投射,这样,就只有我们选择的范围,出现了投射的效果,可以局部的得到复制模型细节的效果了:
在这里插入图片描述

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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