UE5 材质-17:水材质系列一 ,panner 平移节点,

(79)水材质系列34-1-水材质–半透明–前向着色–法线实现波纹

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++一些注释,课堂笔记

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++ 34-2-水面-加FlattenNormal组件调整法线强弱即波纹大小

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(80)panner 节点

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++以及

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++ 但接上输入参数后,细节面板里的设置就无效了

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(81) 34-3-水面-添加UV坐标组件和panner实现法线移动,形成水流

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(82)34-4-水面-多个法线及CustomRotator旋转组件实现素流波纹

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++

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(83)继续,改为使用官方资产

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++ 34-5-水面-用引擎里的官方波纹材质函数Motion_4Waychaos

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++ 水面法线的引入

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++本官方材质函数的实现

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(84)34-6-水面-细节面板,开启折射率

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++ 倒影大了

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(85) 35-1-水面-接34-6–用菲涅尔赋值自发光参数,让水面发光

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(86)

(87)

谢谢

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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