Что является моделью снега

Заснеженные деревья в 3D

Заснеженные деревья в 3D

Снег для 3D графики часто является непростой задачей. Не существует универсального способа его создания.

В ходе работы над одним проектом мне пришлось «чесать репу» над созданием заснеженных деревьев. Хочу поделиться своим решением этой задачи.

Этот снег подойдет для широкого спектра погодных условий и объектов.

Вот пример того, для чего способ подойдет отлично:

А вот пример того, для чего этот способ не подойдет:

Также способ не годится для хвойных деревьев.

Выделим особенности снега, лежащего на деревьях, которые мы будем имитировать:

1. Снег на ветках и стволах лежит с той стороны, с которой, собственно, снег и падает. В безветреную погоду снег налипает на ветки сверху, а на ствол — местами — там, где выступает кора. Наличие ветра меняет направление падения снега и, соответственно, картину налипания. Появляется много снега на стволах с подветреной стороны.
2. Граница между заснеженным и незаснеженным участком обычно нерезкая — по градиенту, и, при этом, неровная. Но эта граница может быть и довольно резкой — например, когда немного пригреет Солнце.

Первым делом создаем дерево. Хорошее дерево — залог успеха. Для большинства задач подойдут деревья, сгенерированные, в Onyx. Деревья можно делать и в других программах, в том числе и в самом 3DS Max. К модели дерева есть следующие требования:

1. Модель обязательно должна содержать лофтовый мэппинг.
2. Количество сегментов окружности ствола и крупных веток — желательно не меньше 8. В ониксе этот параметр называется Transversal.
3. Неверные нормали объекта могут сильно исказить внешний вид снега. Модель из Оникса имеет много открытых ребер вдоль веток и стволов — соответственно, нормали там неверные. Их быть не должно — сшейте точки обязательно.

Допустим, дерево у нас готово. В моей модели 230К треугольников.

Теперь самое важное — создание маски для снега. Хотя эта маска довольно проста, получить ее мне удалось далеко не сразу.

Бросьте на дерево стандартный материал и поставьте Self-illumination на 100 — так мы сможем лучше видеть создаваемую маску.

Создайте саму маску, состоящую их двух процедурных карт: вначале Gradient Ramp с типом градиента Mapped, и в слот Map поместим Falloff с отмеченными параметрами.

Карта Falloff при этих настройках возвращает цвет в зависимости от направленности нормали относительно направления вверх. Обратите внимание, что я немного порулил кривую этой зависимости. Кривая в нашем случае влияет на ширину границы снега, а также на его общее количество. Карта Gradient Map используется для получения шума на этой границе (параметром Noise). Настройки этого шума позволяют имитировать снег в диапазоне от свежевыпавшего в холодную погоду до начинающего таять. Мэппинг сказывается на том, как выглядит этот шум. На данном этапе его (мэппинг) можно отредактировать (Вам может понадобиться другой текстурный слой), но мы опустим это.

Не тратьте много времени на получение идеальной маски. Позже я поясню, почему.

Создадим новый материал для дерева и будем использовать полученную маску снега (в примере она называется Map #48) для смешивания в различных каналах.

В диффузном канале я использовал карту Mix, в канале Bump — композитную текстуру. Я также использовал маску снега в канале Self-Illumination — фейковое подповерхстное рассеивание.

В качестве текстуры снега я использовал фрактальный шум.

(в сцене только дефолтный источник света)

Небольшое пояснение: изначально я использовал одну и ту же карту (композитную) для диффуза и бампа, но композитная карта в диффузе вызвала овербрайты при рендере Виреем в большой сцене с множеством деревьев. В итоге я заменил ее на карту Mix. Вы можете создавать материал по своему вкусу, используя такую маску для снега.

Включение/выключение бампа радикально меняет вид снега. Карта Bump при рендере искусственно меняет нормали, а на это в свою очередь реагирует карта Falloff — вот почему я просил вас не тратить много времени на отдельную маску снега. Настраивать детально эту маску нужно, когда материал уже собран.

Если в карте Falloff запихнуть в верхний слот процедурный Noise (вместо белого цвета), в качестве текстурных координат выбрать World XYZ, то все деревья будут иметь уникальный рисунок покрытия снегом:

А если в Falloff в качестве направления использовать объект, то можно сымитировать деревья облепленные снегом в ветренную погоду:

Именно так я и поступил при создании этой работы. Здесь на всём, включая собаку, лежит снег, полученный описанным способом.

Источник

Что является моделью снега

Как сделать снег на диораме? Оригинальный и очень простой урок от корейского моделиста Чеехонг Ан (Cheehong Ahn). Автор понятно и подробно описал создание заснеженной диорамы при помощи обыкновенной пищевой соды и клея.

Возможно, многим известно о том, что обыкновенная пищевая сода (гидрокарбонат натрия) — отличный продукт для имитации снежного покрова. В данной статье мы бы хотели поделиться простой и эффективной техникой имитации снега при помощи соды и белого клея (к примеру ПВА).

Для создания зимней диорамы была выбрана модель танка КВ-1Э в масштабе 1:72 производства фирмы PST, а также фигурки из набора Mig Production «Немецкие танкисты на привале».

Танк КВ-1Э представляет собой раннюю модификацию машин из серии КВ, с дополнительной бронёй и характерными крупными головками болтов. Заброшенная башня взята из набора сборной модели танка Pz.IV F2 (масштаб 1:72, комплект «Flakpanzer IV Ostwind» производства фирмы Hasegawa).

Опустим описание процесса подготовки основания и окраски модели, и перейдем к описанию непосредственно нанесения снежного покрова на диораму.

На картинках ниже показано изготовление «снежной» смеси. Нам понадобится сода, белый клей (ПВА), вода, старая кисточка, шпатель и чашка.

Разбавим клей в воде и смешаем жидкость до йогуртообразной консистенции. Пропорция примерно такая — одна часть клея к одной части воды (по объёму). Заметим, что пропорция смеси влияет на конечный вид и текстуру «снега», поэтому соотношение составляющих можно корректировать самостоятельно. Для большей прозрачности снежного покрова добавляем больше клея — это лучше подойдёт для старого или подтаявшего снега.

Добавляем к смеси воды и клея соду и медленно размешиваем.

Итак, смесь готова! Она чем-то похожа на молочный коктейль. Для удаления пузырьков рекомендуем при смешивании немного трясти чашку.

Наливаем смесь соды с водой и клеем на подставку и размазываем её по поверхности при помощи кисточки и шпателя.

Хотя влажная смесь выглядит почти прозрачной, когда она подсохнет, то приобретёт менее прозрачный вид. Так что лучше сначала испытать её на небольшом участке поверхности.

Одно из лучших свойств содовой смеси состоит в том, что на «снег» можно с лёгкостью нанести различные отметины, например — следы от гусениц и отпечатки обуви. Для человеческих следов следует поставить ногу одной из фигурок на поверхность смеси в том месте, где она начинает подсыхать, а блеск — тускнеть. Иногда для ускорения процедуры можно воспользоваться феном.

При нанесении смеси на машину, следует иметь в виду направление ветра и не покрывать всю поверхность. При помощи масляных красок можно также добавить грязноватые следы от обуви.

При высыхании содовая смесь постепенно теряет блеск и прозрачность. Если требуется воссоздание блестящей ледяной корки на снегу, то на поверхность смеси можно добавить разбавленный белый клей.

Итак, в результате мы получаем отличную имитацию снежного покрова на диораме!

Источник

Урок — практическая работа «Моделирование. Классификация моделей. Типы моделей»
методическая разработка по информатике и икт (7 класс) по теме

Урок-практическая работа «Моделирование. Классификация моделей» проводится в 7(8) классе средней школы. Для проведения данной практической работы необходимо оборудование стандартного компьютерного кабинета.

Скачать:

Вложение	Размер
urok_-_prakticheskaya_rabota_modelirovanie.doc	447.5 КБ

Как сдать ЕГЭ на 80+ баллов?

Репетиторы Учи.Дома помогут подготовиться к ЕГЭ. Приходите на бесплатный пробный урок, на котором репетиторы определят ваш уровень подготовки и составят индивидуальный план обучения.

Бесплатно, онлайн, 40 минут

Предварительный просмотр:

Сероштан Е.А., учитель информатики

ресурсного центра МОУ СОШ №276 г. Гаджиево

«Моделирование. Классификация моделей. Типы моделей»

Получить представление о моделировании как

о методе научного познания.

Сформировать навыки определения моделей различных

типов для моделируемых объектов и процессов.

Сформировать навыки классификации моделей.

Познакомиться с компьютерными моделями.

Данный урок – практическая работа , в которую включены:

6 различных заданий по данной теме (задания расположены по возрастанию сложности);

упражнение на компьютере.

Перед выполнением практической работы учащимся необходимо ознакомиться с содержанием раздела «Формализация и моделирование».

Зачитывается эпиграф – цитата из статьи Н. Винера «Роль моделей в науке».

Учитель называет тему и цели урока.

Учитель знакомит учащихся с планом практической работы.

учащиеся повторяют основные понятия по

для заданного объекта моделирования

(планета Земля) учащиеся подбирают

различные типы моделей.

Учащиеся выполняют последовательно 6 заданий – заполняют выданные таблицы №1 — №6. Перед выполнением учащимися каждого задания учитель дает необходимые пояснения.

Учащиеся выполняют упражнение на компьютере (на рабочем столе находится инструкция к выполнению данного упражнения).

По окончании работы на ПК учащиеся заполняют таблицу №7.

Учащиеся сдают выполненные работы.

В процессе обсуждения заполнения таблицы №7 проходит подведение итогов практической работы.

Оценки за практическую работу будут названы на следующем уроке.

« Никакая существенная часть вселенной

не является настолько простой, чтобы

ее можно было постичь и ею управлять

без абстракций. Абстракция состоит в

замещении части вселенной, подлежащей

рассмотрению, моделью с подобной, но

более простой структурой…».

Н.Винер «Роль моделей в науке».

Повторение основных понятий.

Дан объект моделирования – наша планета.

1) карта (графическая):

2) глобус (натурная или материальная):

3) рисунок (графическая):

4) фотография (графическая):

5) словесное описание (вербальная) :

Земля — третья от Солнца планета. Имеет естественный спутник — Луну, которая, возможно возникла при столкновении с другим космическим телом в древности. В составе Земли преобладают железо (34,6%), кислород (29,5%), кремний (15,2%), магний (12,7%). Плотность вещества Земли, давление и температура возрастают к ее центру, или ядру, где плотность около 12500 кг/м^3, давление 3,6*10^11 Па, температура 5000-6000 Цельсия. Под воздействием гравитационного поля Земли, в условиях разогрева земных недр возникли и сформировались различные по химическому составу и физическим свойствам геосферы.

Источник

Что является моделью снега

Одним из важнейших свойств, характеризующих транспортные средства, является подвижность. Подвижность – это интегральное эксплуатационное свойство транспортно-технологических машин (ТТМ), определяющее способность ТТМ выполнять поставленную задачу с оптимальной адаптивностью к условиям эксплуатации и состоянию самой машины. Следует выделять потерю подвижности по живучести и по мобильности. Живучесть (подвижность по живучести) – это отказная надежность транспортного средства (ТС). Мобильность (подвижность по мобильности) – эксплуатационная надежность ТС. При этом проходимость – это эксплуатационное свойство, определяющее возможность движения автомобиля в ухудшенных дорожных условиях, по бездорожью, которая относится к критическим условиям подвижности машины по мобильности [10, 12].

Рассматривая вопрос оценки подвижности по проходимости машины в зимний период (а именно проходимость по снегу), необходимо учитывать степень ее соответствия условиям той местности, в которых будет эксплуатироваться ТС. Если одной из задач является обеспеченияе подвижности по проходимости машины по снежной целине, например, для решения транспортно-технологических задач в отдаленной местности, то выбор ТС должен быть сопоставлен с меняющимися в течение года погодными условиями. Также выбор ТС должен быть сопоставлен с целесообразностью его применения. Так, например, если машина не сможет работать достаточно небольшой промежуток времени, а приобретение и эксплуатация ТС с более высокими показателями проходимости будет несоизмеримо больше, чем выгода от нее, то и выбор должен быть сделан в пользу первого варианта.

В научно-технической литературе, посвященной анализу проходимости транспортно-технологических машин, есть один существенный недостаток. Рассматривая возможность движения, исследователи ограничиваются максимальными преодолеваемыми глубинами снежного покрова. При этом делается вывод, что некая конкретная машина едет по снегу определенной плотности и определенной глубины.

На практике как продолжительность лежания снежного покрова, так и его глубина и плотность меняются в течение сезона и различны по разным годам.

Поэтому важно выяснить, каково распределение глубин снега и его плотности в течение года на рассматриваемой территории.

На основании этих данных можно определить для каждой конкретной машины число дней в году, когда она не будет обладать необходимым уровнем подвижности по проходимости, это в свою очередь приводит к вынужденным простоям, что негативно сказывается экономических показателях предприятий и организаций, чья деятельность связана с необходимостью передвижения по снегу.

А так как ТС с более высокими показателями проходимости обладают большими затратами на эксплуатацию, то вполне возможен случай, когда целесообразнее выбрать автомобиль, который не сможет несколько дней в году передвигаться. Ведь потери от простоя будут меньше, чем разница в затратах на эксплуатацию у транспортного средства с необходимым уровнем проходимости. В данном случае целесообразно говорить об эффективности использования транспортных средств [7, 9].

Проходимость транспортных средств определяется как конструкцией самой машины, так и характеристиками опорного основания. При оценке проходимости по снегу определяющими факторами являются глубина и плотность снега. На основании [3, 10–12] можно получить данные по вероятностным характеристикам рассматриваемых параметров.

Если рассматривать концепцию подвижности для всей территории России, то определяющим фактором будет глубина наряду с плотностью и продолжительностью залегания снежного покрова.

В целом для всей территории Российской Федерации справедливы зависимости изменения плотности и глубины, предложенные Макаровым В.С. [10–12]. В соответствии с данными зависимостями при известной средней максимальной глубине снежного покрова возможно проведение оценки подвижности ТТМ в этих условиях.

В общем виде средние значения глубины снежного покрова можно определить по зависимости

см,

где ai – эмпирические коэффициенты; – текущая условная продолжительность зимнего сезона с установившимся снежным покровом в декадах .

Для удобства использования этих зависимостей целесообразно изменения глубины снега в течение зимнего периода рассчитывать по следующей зависимости:

где – средняя максимальная глубина снега за период в см.

(

).

Зависимости для определения границ 5 и 95 % вероятностей глубин снежного покрова определяется по

где – эмпирический коэффициент; σH – среднеквадратичное отклонение для наблюдаемой территории (можно принять среднее для России σH = 10 см); Тусл – условная продолжительность зимнего сезона с установившимся снежным покровом (Тусл = 15).

Средние значения плотности снежного покрова определяются по зависимости:

где bi – эмпирические коэффициенты.

( b0∙103 = 7124,6 10 г/см3; b1∙103 = 3345,4 10 г/(см3∙дек.); b2∙103 = –76,5 10 г/(см3∙дек.2); b3∙103 = –23,6 10 г/(см3∙дек.3); ) b4∙103 = 1,4 10 г/(см3∙дек.4)).

Зависимости для определения границ 5 и 95 % вероятностей плотностей снежного покрова определяется по

где σρ, – среднеквадратичное отклонение для рассматриваемой территории (среднее для России σρ = 3 10 г/см3 ).

Все остальные параметры снега, необходимые для определения составляющих сопротивления движения и силы тяги, а как следствие – подвижности по проходимости ТТМ, могут быть получены, исходя из плотности ρс, например, жесткость Ks, связность c0 и угол внутреннего трения φ0. Более подробно зависимости для определения этих величин и сил рассмотрены в работах [4–6, 8].

Графически приведенные суждения можно показать на рис. 1.

Рис. 1. Снежная карта РФ с указанием средних максимальных глубин снежного покрова (по данным ВНИИГМИ-МЦД) и ТТМ, использование которых эффективно для представленных условий

На рис. 1. показаны следующие транспортные средства: ГАЗ-3308 (автомобиль массового производства), «СИВЕР» [2] (автомобиль высокой проходимости, за базу взят ГАЗ-3308, но с портальными мостами и шинами 1400–540; обладает более высоким уровнем подвижности по проходимости), «ХАРП-Р» [1] (автомобиль высокой проходимости, за базу взят «СИВЕР», но с шинами 1700–750, обладает более высоким уровнем подвижности по проходимости).

Приведенные данные позволяют оценить подвижность по проходимости ТТМ для всей территории РФ. Но для более точной оценки этих параметров необходимо вводить уточнения. От глобального уровня «страны» следует переходить на уровень «области». Причем в целом для области в среднем будут справедливы характеристики, приведенные на рис. 1.

Рассмотрим более подробно снежную карту области (в качестве примера выбрана Нижегородская область). Средние максимальные значения глубин залегания снежного покрова на территории области будут выглядеть следующим образом (рис. 2).

Как видно из приведенного рис. 2, средние значения по области соответствуют значениям на рис.1. Причем в каждом конкретном районе области для зависимостей изменения глубины и плотности может быть введено уточнение в соответствии с более конкретными данными по станциям метеонаблюдения (эмпирические коэффициенты ai и bi, значения среднеквадратичных отклонений).

Параметры жесткость Ks, связность c0 и угол внутреннего трения φ0, также могут быть рассчитаны на основании уточненных значений плотности; а силы сопротивления и тяги получены с учетом полученных значений и уточненных глубин по известным зависимостям [4–6, 8].

Из рис. 2 видно, что можно уточнить картину, показывающую, какой подвижностью по проходимости будет обладать машина, на уровне каждого района области.

Рис. 2. Средние максимальные значения глубин снега на территории Нижегородской области, а также то, что для каждого района можно построить зависимости изменения глубины и плотности, учитывающие местные особенности, и получить остальные характеристики снега [10, 12]

Для каждого же района характерны свои особенности, и в каждом конкретном случае необходимо учитывать местность и особенности ландшафта.

Для адекватности модели необходимо добавить соответствующие коэффициенты, учитывающие районирование [12]:

где Hдейств и ρдейств – глубина и плотность снега с учетом особенностей ландшафта, , – коэффициенты, учитывающие влияние ландшафта на глубину и плотность снега, полученные на основании экспериментальных данных.

Изменение параметров глубины и плотности снега связано с характером ландшафта местности, растительностью, ветром, солнечной активностью и прочими факторами.

На основании исследований, проведенных авторами работы, а также [3], можно выделить некоторые характерные участки, на которых формирование снега происходит с учетом предложенных зависимостей и поправочных коэффициентов.

Полученные данные позволяют спрогнозировать характеристики снежного покрова с учетом особенностей ландшафта и характеристик дорожно-грунтового основания, необходимые при оценке подвижности движения колесных машин по снегу.

Приведенные зависимости более чем достаточны для получения показателей подвижности по проходимости на заснеженной местности. Однако можно сделать еще уточнения, если рассматривать более конкретно изменение параметров снега на небольших участках пути. А именно отклонение глубины снега на одинаковых участках, связанной с особенностями микропрофиля опорного основания и потоков ветра, а также изменение плотности снега по глубине. Необходимо отметить, что средние значения как глубины, так и плотности останутся постоянными на характерном однотипном участке.

На рис. 4 показан пример распределения глубины снега по мерному однотипному участку.

Отклонения от средних значений максимальной глубины снега по результатам маршрутных снегосъемок [3], полученные на основании статистического анализа [12], могут быть рассчитаны по зависимостям, причем для минимального и максимального значений отклонений они одинаковы:

Рис. 3. Характерный участок с разными типами ландшафта, с примерами изменения глубины и плотности на поле и в лесу, и зависимостями для определения остальных характеристик снега

Для 5(95) % вероятности:

где σ – среднее квадратичное отклонения σ ≅ 6 см.

Изменение же плотности по глубине носит характер, показанный на рис. 4, то есть в середине глубины имеется некоторое уменьшение плотности, а на глубине принимает максимальные значения [13]. Тем не менее все основные составляющие в зоне контакта движителя со снегом, необходимые для определения сопротивления, тяги и, как следствие, определение проходимости и подвижности, останутся прежними [4].

Рис. 4. Пример изменения глубины и плотности снега на однотипном участке и зависимости для определения остальных характеристик снега в зоне контакте движителя с опорным основанием

В приведенном примере (рис. 4) все параметры рассчитываются для средних значений по зоне контакта, но в действительности при разрушении полотна пути движителем происходит изменение физико-механических характеристик снега.

Рассматривая зону контакта движителя с опорным основанием, можно прийти к следующей обобщенной структурной схеме. В работе [4] показан принцип приведения удельных нагрузок σi в зоне контакта к результирующим реакциям Pi с переносом к оси привода и присоединением соответствующих реактивных моментов Mi, то есть

где li – плечо приведения удельных нагрузок к оси привода.

На данном уровне формализации возможно описание взаимодействия движителя машины с материалом полотна пути независимо от его типа. Как видно из рис. 5, расчет сил и моментов на движителе производится по тем же зависимостям, но с учетом истории нагружения для каждого элементарного участка зоны контакта.

Рис. 5. Схема формализации области контакта движителя машины независимо от его типа [4]

Таким образом, рассматривая глобально подвижность по проходимости ТТМ по снегу на территории России и постепенно разбивая территорию на меньшие участки, получилось, что в принципе используются одни и те же зависимости, но с учетом дополнений, учитывающих дискретизацию рассматриваемого участка. В результате можно выстроить иерархическую многоуровневую структуру определения подвижности ТТМ, обладающую признаками самоподобия (рис. 6).

Рис. 6. Иерархическая многоуровневая структура определения подвижности по снегу транспортно-технологических машин

Отметим, что работы аналогичной направленности по оценке влияния ландшафта на распределение снега по территории ведутся и иностранными исследователями и лабораториями [14, 15]. В этих работах приводятся оригинальные и интересные суждения и математические модели, отличные от представленных в данной статье, поэтому можно судить о ее целесообразности, актуальности и своевременности данной работы.

Исследование проведено при поддержке грантов Президента РФ № 14.124.13.1869-МК.

Рецензенты:

Молев И.Ю. д.т.н., профессор кафедры «Строительные и дорожные машины», Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева, г. Нижний Новгород;

Вахидов У.Ш. д.т.н., зав. кафедроц «Строительные и дорожные машины», Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева, г. Нижний Новгород.

Источник