cocos2d-x常用动作

本文介绍如何使用 Cocos2d-x 游戏引擎实现多种基本动画效果,包括移动、旋转、缩放、显示与隐藏等,并展示了如何通过序列组合及并行执行这些动画,以及如何为动画添加缓动效果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

//载入一张图片
CCSprite* leftDoor = CCSprite::create("loading/door.png");
leftDoor->setAnchorPoint(ccp(1, 0.5));  //设置锚点为右边中心点
leftDoor->setPosition(ccp(240, 160));  //设置图片位置
leftDoor->setScaleX(-1);  //设置镜像翻转
this->addChild(leftDoor);

//移动动作
CCMoveTo* move = CCMoveTo::create(1.0f, ccp(480, 160));
boom->runAction(move);

//旋转动作
CCRotateTo* rotate = CCRotateTo::create(1.0f, 180);
boom->runAction(rotate);

//缩放动作
CCScaleTo* scale = CCScaleTo::create(1.0f, 2, 0.5);
boom->runAction(scale);

//隐藏
CCHide* hide = CCHide::create();
boom->runAction(hide);

//显示
CCShow* show = CCShow::create();
boom->runAction(show);

//显示隐藏切换
CCToggleVisibility* tv = CCToggleVisibility::create();
boom->runAction(tv);

//延时等待
CCDelayTime* delaytime = CCDelayTime::create(1.0f);
boom->runAction(delaytime);

//序列动画
CCSequence* sequence = CCSequence::create(move, rotate, scale, NULL);
boom->runAction(sequence);

//并行动画
CCSpawn* spawn = CCSpawn::create(move, rotate, scale, NULL);
boom->runAction(spawn);

//调用函数
CCCallFunc* cf = CCCallFunc::create(this,callfunc_selector(HelloWorld::animationEnd));
CCSequence* sequence = CCSequence::create(move1, move2, hide, delaytime, show, cf, NULL);
boom->runAction(sequence);

//重复执行
CCRepeat* repeat = CCRepeat::create(sequence, 3);    //指定重复次数
CCRepeatForever* repeatforever = CCRepeatForever::create(sequence);        //无线循环
boom->runAction(repeat);

//缓动效果
CCMoveTo* move1 = CCMoveTo::create(1.0f, ccp(0, 160));
CCEaseBackIn* easebackin = CCEaseBackIn::create(move1);
boom->runAction(easebackin);

//绑定多个控件
CCNode* leftNode = CCNode::create();
leftNode->addChild(leftDoor);
leftNode->addChild(leftLogo);
this->addChild(leftNode);

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布和多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和多物理场耦合等。
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