数学建模-第二章
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第二章 习题二1.(1)按照“两秒准则”表明前后车距与车速成正比,这和“一车长度准则”是类似的。
在2.2节的基础上引入下面的符号: D ~前后车距(m ) v ~车速(m/s )K ~按照“两秒准则”,D 与v 之间的比例系数(s ),在“两秒准则”中,K=2 于是“两秒准则”的数学模型为(2)D K v K =⨯=而刹车距离的数学模型为212d kv k v =+ 要考虑“两秒准则”是否安全,即要比较D 与d 的大小212d D kv k v K v -=+-⨯(1) 代入k 1=0.75v ,k 2=0.082678,K=2,所以当d>D ,即刹车距离的理论大于前后车距时,认为不够安全;当d<D ,即刹车距离的理论小于前后车距时,认为足够安全。
计算得到当速度超过15.12 m/s 时,“两秒准则”就不安全了,也就是说“两秒准则”适用于车速不是很快的情况。
另外,还可以通过绘图直观解释为什么“两秒准则”不够安全,用以下程序把刹车距离实测数据与“两秒准则”都画在同一幅图中:v=(20:5:80).*0.44704;d2=[18,25,36,47,64,82,105,132,162,196,237,283,334 22,31,45,58,80,103,131,165,202,245,295,353,41820,28,40.5,52.5,72,92.5,118,148.5,182,220.5,266,318,376]; d2=0.3048.*d2;k1=0.75; k2=0.082678; K=2; d1=[v;v;v].*k1;d=d1+d2;plot([0,40],[0,K*40],'k')hold onplot(0:40,polyval([k2,k1,0],0:40),':k')plot([v;v;v],d,'ok')title('比较刹车距离实测数据、理论值和两秒准则')legend('两秒准则','刹车距离理论值',...'刹车距离的最小值、平均值和最大值',2)xlabel('车速v(m/s)')ylabel('距离(m)')hold off(2)“两秒准则”的不安全性在于,其刹车距离随着车速增长的速度赶不上理论刹车距离的增长速度,为此我们提出一个“t秒准则”,通过不断增加t的值使得刹车距离总是大于理论刹车距离。
N MOA B P 2图4321A CP B D AB C图1A B D C AB D CPP ONM BA 第二章 角平分线四大模型模型1 角平分线上的点向两边作垂线如图,P 是∠MON 的平分线上一点,过点P 作PA ⊥OM 于点A ,PB ⊥ON 于点B 。
结论:PB=PA 。
模型分析利用角平分线的性质:角平分线上的点到角两边的距离相等,构造模型,为边相等、角相等、三角形全等创造更多的条件,进而可以快速找到解题的突破口。
模型实例(1)如图①,在△ABC 中,∠C=90°,AD 平分∠CAB ,BC=6,BD=4,那么点D到直线AB 的距离是 ; (2)如图②,∠1=∠2,+∠3=∠4。
求证:AP 平分∠BAC 。
热搜精练1.如图,在四边形ABCD 中,BC>AB ,AD=DC ,BD 平分∠ABC 。
求证:∠BAD+∠BCD=180°。
2.如图,△ABC 的外角∠ACD 的平分线CP 与内角∠ABC 的平分线BP 交于点 P ,若∠BPC=40°,则∠CAP= 。
模型2 截取构造对称全等如图,P 是∠MON 的平分线上一点,点A 是射线OM 上任意一点,在ON 上截取OB=OA ,连接PB 。
结论:△OPB ≌△OPA 。
图2DP AB C D C 1图P B A ABC DA BC DE DC B AP ONM B A 模型分析利用角平分线图形的对称性,在角的两边构造对称全等三角形,可以得到对应边、对应角相等。
利用对称性把一些线段或角进行转移,这是经常使用的一种解题技巧。
模型实例(1)如图①所示,在△ABC 中,AD 是△ABC 的外角平分线,P 是AD 上异于点A 的任意一点,试比较PB+PC 与AB+AC 的大小,并说明理由;(2)如图②所示, AD 是△ABC 的内角平分线,其他条件不变,试比较 PC-PB 与AC-AB 的大小,并说明理由。
数学建模第二章课后习题第5题参考答案5.(1)at m me w w w w w t w --+=)()(000,要使,只需。
联系:在目前的情况下,当时,两个模型中猪的体重的变化都一样,当时,新的假设中猪的体重增长的比较快,当时,新的假设猪的体重增长的比较慢。
因为,所以函数为增函数,即当t 增大时,猪的体重会随着增加,这与原来的假设是一致的。
两个假设都满足'(0)w r =,在最佳出售时机附近误差微小。
区别:150200250300当a=1/60时两个假设模型的比较由图可知,新假设是阻滞增长模型,体重w 是t 的增函数,体重增加的速率先快后慢,时间充分长后,体重趋于w m 。
而原假设w(t)=0w +rt 只假设体重匀速增加。
从长时间来看,新假设比原假设更符合实际。
(2) 则t 天之后比现在出售多赚的纯利润为:0000((0))()()()()(0)(0)(0)()matm p gt w w Q t p t w t C t p w ct p w w w w e--=--=--+- 其中p(0)=12,g=0.08, 900=w ,270=m w ,,c=3.2,代入数据并用matlab 中的fminbnd 函数运算得到: 在t=14.4336时,纯利润到达最大值:Qm =12.1513。
代码如下:Q=@(t)((12-0.08*t)*90.*270)./(90+(270-90).*exp(-(1/60)*t))-3.2*t-12*90;nQ=@(t)-Q(t);[t,Q1]=fminbnd(nQ,0,100), Qm=-Q1 t = 14.4336 Q1 = -12.1513 Qm =12.1513 (3)所以,如果生猪体重wm 增加1%,灵敏度S(tm,dwm)= 3.7669,最佳出售时间tm 就推迟0.038%。
灵敏度比较小,所以wm 对tm 不灵敏。
程序如下:Q=@(t,wm)((12-0.08*t)*90.*wm)./(90+(wm-90).*exp(-(1/60)*t))-3.2*t-12*90;数值计算W m 对t m 的灵敏度(W m =270,t m =14.4336)m m w w +∆ ()/%m m w w ∆ m m t t +∆ ()/%m m t t ∆ (,)m m S w t272.70001.000014.9773 0.0377 3.7669 283.5000 5.0000 17.0565 0.1817 3.6345 297.0000 10.0000 19.46010.34833.4825数值计算W m 对Q m 的灵敏度(W m =270,Q m =12.1513) m m w w +∆ ()/%m m w w ∆ m m Q Q +∆ ()/%m m Q Q ∆ (,)m m S w Q272.7000 1.0000 13.1078 0.0787 7.8720 283.5000 5.0000 17.1208 0.4090 8.1794 297.0000 10.0000 22.47540.84968.4963d=[.01;.05;.1];dwm=d*270;Q1=@(t)-Q(t,270+dwm(1));[t1,Q1]=fminbnd(Q1,0,30);Q2=@(t)-Q(t,270+dwm(2));[t2,Q2]=fminbnd(Q2,0,30);Q3=@(t)-Q(t,270+dwm(3));[t3,Q3]=fminbnd(Q3,0,30);Qm1=-Q1;Qm2=-Q2;Qm3=-Q3;tm=14.4336;Qm=12.1513;Sw_t=@(t,w)((t-tm)/tm)./(w/270);Sw_Q=@(Q,w)((Q-Qm)/Qm)./(w/270);t=[t1;t2;t3],Q=[Qm1;Qm2;Qm3],a=[270+d.*270,d.*100,t,(t-tm)./tm,Sw_t(t,d.*270)],b=[270+d.*270,d.*100,Q,(Q-Qm)./Qm,Sw_Q(Q,d.*270)], t =14.977317.056519.4601Q =13.107817.120822.4754a =272.7000 1.0000 14.9773 0.0377 3.7669 283.5000 5.0000 17.0565 0.1817 3.6345 297.0000 10.0000 19.4601 0.3483 3.4825b =272.7000 1.0000 13.1078 0.0787 7.8720 283.5000 5.0000 17.1208 0.4090 8.1794297.0000 10.0000 22.4754 0.8496 8.4963 (4)由图可知,新假设模型是一个阻滞增长模型,比原来的模型更符合实际,可以在较长时间内使用。