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目前大规模场景模型生成的需求量日益增加, 现提出了一种基于区域的自动 LOD (Levels Of Details)构建算法. 该算法基于动态网格简化算法, 在游戏设计制作的过程中, 游戏开发人员会经常需要对美工部门人员提供的模型进行优化. 为了可以使模型的面数得到简化, 并且不改变模型的外观. 当今流行的 LOD技术非常擅于处理这种情况, 判断模型与摄像机的距离如果超过一定范围之后, 自动调取不同层次的模型, 当模型距离摄像机很远的情况下使用面数低的模型替换高模, 这样可以提高帧率并且降低摄像机前的三角面以及顶点数从而减少渲染压力. 一般模型的简化分为静态和动态模型的简化.大部分情况下, 程序员会让美工部门提供几套不同面数的模型或者通过模型简化工具对高模进行减面并存成多个Mesh, 并在程序运行的时候, 根据模型与摄像机的距离远近动态的替换Mesh. 这是一种静态的方法.这里将尝试使用一种动态的网格简化和LOD技术相结合的方法. 这种新型算法的大大的简化了操作流程, 美术人员只需要提供一个模型, 程序员可以使用这种方法生成量级不同的低模, 根据摄像机与模型的远近自动的调取不同精度的模型. 相似文献
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为了对花果渣进行充分利用,该研究开发出花果渣膳食纤维粉及膨化脆片。以山楂、无花果、百合、桂圆的渣滓为主要原料,经超微粉碎处理,通过单因素和正交试验制备出的纤维粉的最佳配比为:山楂渣60%、百合渣20%、无花果渣10%、桂圆渣10%,此时其速溶性、感官评分最高。其膳食纤维含量为46.73%,水分含量为4.37%。以花果渣为主要原料,经调配、微波膨化后得到口高香脆的花果渣膨化脆片。结果表明:花果渣粉50%,低筋粉糯米粉40%、食用盐3%、白砂糖6%、膨松剂1%、微波膨化时间50 s、膨化功率800 W时,产品的感官评分最高、硬度脆度最适宜,并且其水分含量为3.65%。 相似文献
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针对3-RRRU并联机器人控制精度问题,基于空间矢量法建立运动学正解模型以及误差模型,详细分析了机器人各结构误差源对控制精度的影响。仿真结果表明:驱动角度误差分布在0.001°~0.01°时,第一支链的驱动角误差对被控终端的精度影响最大为84.2um;连杆加工误差在0.01mm~0.1mm变化时,靠近动平台的被动杆为0.1mm时对被控终端精度影响最大,其最大误差值为137.2um;静、动平台的外接圆半径加工误差为0.1mm时,机器人终端最大误差为568.4um。因此,对于线性连杆加工误差和角度误差源,连杆加工误差对多支链、多连杆机器人精度的影响高于角度误差,且静、动平台的加工误差对机器人的终端控制精度影响最大,为后续机器人结构的最优化设计提供了理论依据。 相似文献
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