模型打散
使用说明
该工具支持将模型数据集中的模型打散，最终会将模型数据集中每个模型对象的每个子对象另存为结果模型数据集中一个单独的模型对象。
例如：模型A中有2个模型对象，分别为对象1和对象2，对象1有2个子对象，对象2有5个子对象，经模型打散操作后，结果模型数据集会有7个模型对象，分别对应源模型数据集中模型对象的每个子对象。
执行成功后，会在指定的数据源中生成结果模型数据集。该数据集中会自动添加一个 OriginalModelSmID字段，其值为源模型对象的 SmID，用于追溯拆分后的模型源自哪个原始模型。
参数说明
| 参数名 | 参数释义 | 参数类型 |
|---|---|---|
| 模型数据集: | 选择进行运算的源模型数据集 | DatasetVector |
| 三角网阈值 （可选） |
当模型对象的三角网数量大于设定的阈值时，会进行打散操作，反之则不进行打散操作。默认值为10000，即当模型对象的三角网面数超过10000时，会进行打散操作 | Integer |
| 带LOD （可选） |
是否将源数据中的多级细节层次(LOD)信息保留到结果模型中。勾选时，结果模型包含完整的LOD层级；不勾选时，结果模型仅保留最高精细度的数据 | Boolean |
| 目标数据源 | 选择存储结果数据集的数据源 | Datasource |
| 结果数据集名 （可选） |
设置结果模型数据集的名称，默认值为resultDataName | String |
输出结果
| 参数名 | 参数释义 | 参数类型 |
|---|---|---|
| 模型打散结果 | 结果模型数据集 | DatasetVector |