glDrawTransformFeedbackStream的数据来源问题

zzllvlv 2020-12-24 06:03:20
OpenGl编程指南里面的源代码有个用几何着色器渲染两个四面体的例子,实际通过几何着色器输出左侧四面体数据到feedback Object的0号绑定点的缓存中,将右侧的四面体数据输入到feedback Object的1号绑定点的缓存中,然后再用glDrawTransformFeedbackStream函数渲染。
glPolygonMode(GL_FRONT_AND_BACK, GL_FILL);
glBindVertexArray(vaos[0]);
glDrawTransformFeedbackStream(GL_TRIANGLES, Tfb, 0);

glPolygonMode(GL_FRONT_AND_BACK, GL_LINE);
glBindVertexArray(vaos[1]);
glDrawTransformFeedbackStream(GL_TRIANGLES, Tfb, 1);

因而左侧四面体是填充模式,右侧四面体是线框模式,但是我将glDrawTransformFeedbackStream的index参数交换,变成
glPolygonMode(GL_FRONT_AND_BACK, GL_FILL);
glBindVertexArray(vaos[0]);
glDrawTransformFeedbackStream(GL_TRIANGLES, Tfb, 1);

glPolygonMode(GL_FRONT_AND_BACK, GL_LINE);
glBindVertexArray(vaos[1]);
glDrawTransformFeedbackStream(GL_TRIANGLES, Tfb, 0);

应该左侧四面体是线框模式,而右侧四面体是填充模式,但实际却仍然为左侧四面体是填充模式,右侧四面体是线框模式,也就是修改参数后并没有发生变化,这是为什么呢?
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内容概要:本文提出了一种基于变异粒子群算法的主动配电网故障恢复策略,并提供了完整的Matlab代码实现。该策略针对配电网发生故障后恢复供电的问题,通过引入变异机制对传统粒子群算法(PSO)进行改进,显著增强了算法在复杂多维搜索空间中的全局寻优能力与收敛稳定性,有效避免了早熟收敛问题。研究构建了一个综合考虑网络拓扑连通性、负荷优先级、分布式电源接入能力以及运行安全约束的多目标优化模型,旨在最小化停电损失、减少开关操作次数并改善系统电压水平。通过标准测试系统进行仿真验证,结果表明所提方法在恢复效率、优化精度和鲁棒性方面均优于传统算法,具备良好的工程应用前景。; 适合人群:具备电力系统分析基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力行业相关工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于主动配电网在故障隔离后的快速供电恢复决策;②为智能优化算法在电力系统重构与应急调度中的应用研究提供参考范例;③帮助深入理解改进型群体智能算法的设计思路、多目标建模方法及其在实际电力工程问题中的实现流程。; 阅读建议:在阅读过程中应重点剖析故障恢复问题的数学建模过程、变异策略的设计原理及其对算法性能的影响机制,建议结合文中的仿真案例,动手调试Matlab代码,复现关键实验结果,以深化对算法实现细节与工程应用场景的理解。

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