12、构建 3D 环境:从基础到高级技巧

构建 3D 环境:从基础到高级技巧

1. 构建 3D 环境概述

在当今的行业中,虚拟建筑变得越来越重要。我们需要为电影、视频游戏等创建虚拟环境和场景,并且希望这些虚拟空间具有交互性,让数字版本的建筑对象尽可能接近现实。

1.1 建模要求

建筑建模涉及精确的测量和比例。为了使作品具有足够的真实感以吸引用户,我们必须尊重物体和环境的实际尺寸。因此,需要分析能够帮助我们遵循项目尺寸的工具。

1.2 主要工作内容

我们将使用手动和自动技术创建建筑和城市空间,并通过插入物体、家具和人物来进一步定义环境。主要涉及以下几个方面:
- 建筑建模
- 建筑角色建模
- Blender 3.0 建筑建模插件
- 程序和参数化建模
- 家具建模和导入

2. 精确绘图与 CAD 文件处理

2.1 精确绘图的重要性

在创建真实或虚拟的建筑项目时,绘制准确的比例和尺寸至关重要。虽然 Blender 不是专门的建筑和参数化绘图软件,但它提供了许多技术和精确绘图工具。

2.2 CAD 文件格式

建筑领域最流行的文件格式包括 AutoCAD DWG、AutoCAD DXF 和 3Ds。即使使用 Blender,我们也需要学会处理这些文件格式,以便将其导入到 Blender 中。
| 文件格式 | 说明 | Blender 支持情况 |
| ---- | ---- | ---- |
| AutoCAD DWG | AutoCAD 的原生格式,未公开规格 | 不能直接导入 |

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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