布料仿真在物理仿真、計(jì)算機(jī)游戲、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域有著悠久的研究歷史和較為重要的研究意義�，F(xiàn)實(shí)生活中的布料有褶皺豐富,形態(tài)各異等特性,如何高效地利用計(jì)算機(jī)模擬出這些布料特性成為了布料仿真研究中的難點(diǎn)。在布料仿真建模中,布料仿真的精度與布料仿真的速度往往相互制約,目前存在一些傳統(tǒng)的布料仿真方法一般只能顧及到這兩者之一,難以達(dá)到平衡,因此如何找到一種能夠?qū)⒎抡婢扰c仿真速度兩者都兼顧到的方法,使其達(dá)到一定程度的平衡,是布料仿真技術(shù)中需要著重研究的焦點(diǎn)問題。彈簧-質(zhì)點(diǎn)模型是布料仿真建模時常用的一種網(wǎng)格模型,在使用彈簧-質(zhì)點(diǎn)模型進(jìn)行布料仿真的過程中,需要對質(zhì)點(diǎn)在下一時刻的位置進(jìn)行計(jì)算預(yù)測,目前存在的一些仿真方法,大多都是使用基于物理的方法來進(jìn)行質(zhì)點(diǎn)位置預(yù)測,存在計(jì)算復(fù)雜、耗時長、實(shí)時性差的一些缺點(diǎn)。針對上述問題,本文從計(jì)算質(zhì)點(diǎn)位置的方法出發(fā),改進(jìn)傳統(tǒng)的基于物理的方法,研究更快速準(zhǔn)確的布料建模的方法,為布料仿真提供能兼顧計(jì)算精度與計(jì)算效率的數(shù)值計(jì)算方法。具體工作包括以下內(nèi)容:(1)針對基于物理方法計(jì)算復(fù)雜、耗時長、實(shí)時性差的缺點(diǎn),提出了一種融合隨機(jī)森林模型的布料分層建模方法。采用基于物理的方法計(jì)算出...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1生物神經(jīng)元Figure1-1Biologicalneurons總而言之，從處理信息的方向來看，神經(jīng)元具有以下特性：（1）有多個輸入，但一

中北大學(xué)學(xué)位論文4細(xì)胞體、樹突、軸突和突觸組成。信息的處理與傳遞主要發(fā)生在突觸附近。當(dāng)神經(jīng)元細(xì)胞體通過軸突傳到突觸前膜的脈沖幅度達(dá)到一定強(qiáng)度，即超過其閾值電位后，突觸前膜將向突觸間隙釋放神經(jīng)傳遞的化學(xué)物質(zhì)。圖1-1生物神經(jīng)元Figure1-1Biologicalneurons總而....

圖2-7√3細(xì)分

中北大學(xué)學(xué)位論文12（c）三角形化（d）邊翻轉(zhuǎn)圖2-7√3細(xì)分三角網(wǎng)格示意圖Figure2-7Schematicdiagramof√3subdivisionmethodsubdivisiontrianglemesh2.3彈簧質(zhì)點(diǎn)模型運(yùn)動計(jì)算方法一個精確的數(shù)值積分方法對于布料模擬有....

圖3-4添加質(zhì)點(diǎn)示意圖

中北大學(xué)學(xué)位論文21（2）將三角形與其初始位置相比的局部差異作為輸入特征向量，如公式3-12所示。1111[(),(),()]iiiiiiipqrppqqrrxxxxxx++++=（3-12）公式3-12中，，，分別為+1，+1，+1在上一水平布料中的初始位置。隨機(jī)森林算法的輸出....

圖5-5模擬耗時與決策樹容量之間的關(guān)系

中北大學(xué)學(xué)位論文35并且保證模型的訓(xùn)練速度與誤差。依據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取了幾種決策樹容量方案，并求得在不同方案下隨機(jī)森林算法將布料模擬到同一水平（以模擬到3000個質(zhì)點(diǎn)為例）所需時間，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5-5所示。圖5-5模擬耗時與決策樹容量之間的關(guān)系Figure5-5Relationshipb....

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