数学建模在机械设计与制造方面的应用
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数学在机械工程中的应用机械工程是应用数学的重要领域之一,数学的运算和原理在机械工程中起着至关重要的作用。
无论是在机械设计、生产制造、还是在机械控制等领域,数学都扮演着不可或缺的角色。
本文将探讨数学在机械工程中的应用及其重要性。
一、数学在机械设计中的应用在机械设计过程中,数学为工程师提供了有效且准确的工具,使他们能够解决各种设计问题。
例如,数学中的几何学原理可以帮助工程师绘制物体的三维模型和进行空间分析。
此外,线性代数和矩阵运算也常用于机械设计中的结构分析和强度计算。
通过数学的方法,设计师可以预测和分析物体在不同条件下的受力情况,从而确保设计的可靠性和安全性。
二、数学在机械生产制造中的应用在机械生产制造中,数学被广泛应用于各个环节。
首先,在计划和排程阶段,需要使用数学建模方法对生产过程进行优化。
例如,运筹学和线性规划等数学工具可用于优化生产资源的利用,最大程度地减少成本和时间。
其次,当机械产品被制造出来时,需要进行质量控制。
统计学和概率论等数学方法可用于对生产过程中的变异性进行分析,帮助实现产品的稳定质量。
三、数学在机械控制中的应用机械控制是指通过各种方式对机械系统进行监测和控制,以实现特定的动作或性能要求。
在机械控制中,数学模型和控制算法扮演着重要的角色。
例如,在自动控制系统中,微积分可用于描述和分析系统的动态响应,并通过PID控制方法实现对机械系统的精确控制。
此外,离散数学和逻辑学也广泛应用于机械控制中的逻辑控制和开关逻辑设计。
四、数学在机械仿真中的应用机械仿真是指利用计算机模拟机械系统的运动和性能。
在机械仿真中,数学方法被用于构建机械系统的数学模型,并通过数值计算和仿真来预测其运动和响应。
例如,有限元分析方法(FEM)可以通过将连续物体离散为有限个单元来分析机械系统的应力分布和变形情况。
其他数值计算方法,如数值优化和计算流体动力学(CFD),也常被用于机械系统的性能改进和优化。
总结起来,数学在机械工程中的应用广泛而重要。
数学在机械中的应用弘深机械班冯时雨20114032恩格斯曾经指出,数学研究现实世界中的数量关系与空间形式,即数与形。
因为数与形在事物中无处不在,因而数学作为研究数与形的学科,也就自然而然地成为一切科学甚至技术的基础。
其次,数学所研究的数与形,是植根于现实世界的。
因此,从数学研究中所获得的各种理论与方法,也就自然而然地在实际中获得多种多样的应用。
数学正是从为解决实际中呈现的多种多样的问题而成长起来,并将丰富了的新工具进而解决实际中更复杂更艰深的新问题。
从古代的马车、牛车逐渐到蒸汽机再到近代的各种交通工具乃至航天领域,没有那一个能离开数学而单独发展,正是由于数学的不断发展才带动了其他各个学科领域的发展。
一个国家的机械工业的技术水平和现代化程度决定着整个国民经济的水平和现代化程度,而随着生产的发展和科学技术的进步,机械设计的优劣对机械零件质量的好坏越来越起着决定性的作用,而且产品的迅速更新换代,也要求设计的过程大大缩短。
因此,对机械设计实际问题进行优化,本质上是运用计算机快速高质量地完成传统设计的“评价——再设计”过程。
貌似机械设计与数学毫无关联,但为了完成人机对话,第一步也是最重要的一步就是必须将机械设计实际问题数学化,即抽象成为优化设计的数学模型;第二步是应用最优化计算方法的程序在计算机上求解这个数学模型。
这完全体现出了机械制造设计与数学是密切相关的。
通过查阅相关资料,现介绍数学应用的几个有代表性的实例。
一、勾股定理的应用勾股定理在几何中运用广泛,帮助我们解决很多几何图形的问题,当然,在机械专业中很多零部件的平面图也都是几何图形构成,当然也离不开勾股定理的运用。
例如图中部件当求宽的时候就要用到。
二、三角函数的应用直角三角形中边与角的关系,即三角函数关系:三角函数的基础知识看起来很简单,但是性质和应用却非常广泛,尤其在机械工业中求工件的尺寸和角度。
三、参数方程和极坐标在机械应用在机械传动中,用主动齿轮带动从动齿轮是常见的.设主动齿轮的节圆半径为r,从动齿轮的节圆半径为R,求主动齿轮上的一点A,相对于从动齿轮的运动轨迹如图3.解:如图3所示,圆O代表主动齿轮,圆O’代表从动齿轮,取xOy为固定的直角坐标系,而在从动齿轮上取坐标系x’O’y’ ,x’O’y’固定在从动齿轮上,当从动齿轮转动时,x’O’y’也一起转动。
探讨数学在现代工业中的应用数学作为一门科学,不仅在学术领域具有广泛的应用,也在现代工业中发挥着重要的作用。
数学的应用范围涉及诸多领域,包括工程设计、生产优化、质量控制、数据分析等。
本文将探讨数学在现代工业中的具体应用,并分析其对工业发展的积极影响。
一、工程设计中的数学应用工程设计是现代工业中不可或缺的一环,而数学作为一门精确的科学,为工程设计提供了重要的理论和方法。
在机械设计中,数学广泛应用于力学分析、结构设计、运动学和动力学模拟等。
通过数学建模和计算,工程师能够准确地预测和评估设计方案的可行性和稳定性,提高设计的效率和质量。
以汽车工业为例,数学在汽车设计和制造的各个环节中发挥关键作用。
在汽车零部件的设计中,数学应用于材料力学分析,以确定零部件的结构和强度。
在整车工艺和生产线的优化中,数学方法可以帮助制定最佳的工艺参数和生产计划,提高生产效率和降低成本。
而在汽车的性能评估和测试中,数学模型能够准确地模拟和分析车辆的运动、悬挂和刹车等行为,为优化设计提供依据。
二、生产优化中的数学应用为了提高工业生产的效率和质量,生产过程的优化是一个重要的任务。
数学方法的应用可以帮助发现生产过程中的瓶颈,提高生产效率,降低资源消耗和废品产生率。
在物流管理中,数学模型可以用于优化仓库布局、货物配送路径和配送计划,提高物流运输效率,降低物流成本。
通过数学分析,可以确定最佳的仓储和配送策略,实现物流链的高效运作。
另外,在供应链管理中,数学方法被广泛应用于库存管理、订单分配、生产计划等方面。
通过数学建模和优化算法,可以最大限度地减少库存损失、降低库存成本,并实现供需平衡。
三、质量控制中的数学应用在现代工业中,质量控制是一个极为重要的环节。
通过数学方法和统计学原理,可以分析和评估产品质量,发现生产过程中的异常和变异,并采取相应的控制措施。
在制造业中,六西格玛方法是一种常用的质量管理方法,需要借助数学和统计学的知识来分析和处理大量的数据。
目录目录 (I)第1章绪论 (1)1.1 数学模型概述 (1)1.2 机械设计 (1)1.3 机械优化设计 (2)第二章数学模型在机械设计中的应用 (3)2.1数学模型在机械故障诊断技术中的应用 (3)2.1.1 故障诊断技术中的数学模型 (3)2.1.2 故障诊断技术中傅里叶变换的使用 (3)2.2基于数学模型的圆柱齿轮减速机的设计 (4)2.2.1 基于数学模型的圆柱齿轮减速器的设计的优势 (4)2.2.2 减速器数学模型设计研究 (5)2.3数学模型在可靠性设计中的应用 (6)2.3.1 可靠性设计的数学模型 (6)2.3.2 可靠性数学模型分析 (6)第3章总结与展望 (8)参考文献 (9)第1章绪论1.1 数学模型概述数学模型就是针对或参照某种问题的特征和数量相依关系,采用形式化语言,概括或近似地表达出来的一种数学结构。
数学模型因问题不同而异,建立数学模型也没有固定的格式和标准,甚至对同一个问题,从不同角度、不同要求出发,可以建立起不同的数学模型。
数学模型与我们学习的数学课程有一些区别,它需要熟练的数学技巧、丰富的想象力和敏锐的洞察力,需要大量阅读、思考别人的模型,尤其要自己动手,亲身体验。
建立数学模型的一般分为以下几步:确定问题系统及变量关系;确定最佳的试验方案和方法;确定合理的模型结构;确定模型中的最佳参数;检验修改模型。
首先,基于一系列基本的简化假设,把实际问题中的数学描绘明确地表述出来,也就是说,通过对实际问题的分析、归纳、简化,给出用以描述该问题的数学提法;然后采用数学的理论和方法进行求解,得出结论;最后再返回去阐释所研究的实际问题,总结一般规律。
详细来讲,就是在对目标系统分析的基础上,确定描述问题的变量及相互关系以及问题所属系统,模型大概的类型,提出有关假说。
在进行试验时,必须配置性能稳定,要严格保持试验条件稳定,精心操作,详细记录,对数据进行正确的判断、筛选和分析。
模型结构反映了实际过程的内在规律,对试验数据的拟合精度有着本质的影响。
数学建模在工程设计中的应用在当今的科学技术领域,数学建模成为了一种既重要又必备的方法。
通过运用数学建模,可以将实际问题转化为数学问题,在数学模型的基础上进行求解,预测和控制实际问题的发展趋势。
随着技术的发展,越来越多的领域需要数学建模的支持,其中工程设计是其中一个重要领域。
下面,我们将来探讨数学建模在工程设计中的应用。
一、数学建模在机械工程设计中的应用机械工程是研究机械产品的设计、制造和运用的学科。
在机械工程的领域中,数学建模是必不可少的。
机械工程的研究对象往往是机械零件、结构和机械系统等。
这些对象在机械设计中的性能,通常是通过分析和求解数学模型来进行的。
例如,在机械系统的设计中,可以利用数学模型来分析它的稳定性和运动学特性。
又例如,在机械零件设计中,可以利用数学模型来求解该零件的最大承载能力和疲劳寿命等重要参数。
二、数学建模在土木工程设计中的应用土木工程是应用力学、材料科学、土力学、结构力学等基础理论,研究土木结构、土木材料及其工程行为,进行土木工程设计、施工、运营、维修和管理的一门工程学科。
在土木工程的设计中,数学建模可以提供实时的数学模型来分析结构的强度及稳定性等参数,同时也可以帮助优化结构设计。
例如,在桥梁工程的设计中,可以利用数学模型来计算桥梁的荷载、应力和变形等参数。
又例如,在隧道工程中,可以利用数学模型来分析土层的稳定性和土层压力的分布状况等。
三、数学建模在电气工程设计中的应用电气工程是以电、磁、电子、光、热等为基础,研究电器、电子器件及其网络系统的设计、制造、检测及应用的学科。
在电气工程的设计中,数学建模可以用来分析电路的特性和电器的性能等,同时也可以优化电路的结构设计。
例如,在电路分析和设计中,可以利用数学模型来计算电路中电流、电压和电阻等参数。
又例如,在控制工程中,可以利用数学模型来分析系统的稳定性和响应速度等。
四、数学建模在化学工程设计中的应用化学工程是以化学原理和工程技术为基础,探讨化学及相关过程,进行工程设计、制造、检测及应用的一门学科。
数学建模在信息科学和工程领域中的应用随着信息技术的不断发展,信息科学和工程领域的需求也越来越多元化和复杂化。
为了解决这些问题,数学建模成为了一种有效的手段。
它通过将实际问题抽象为数学模型,并利用数学工具和方法求解,达到对问题的深入理解和解决。
本文将介绍数学建模在信息科学和工程领域中的应用,并探讨其未来发展趋势。
数学建模在信息科学中的应用在信息科学领域中,数学建模可以用于许多方面,以下是几个例子:1. 图像处理和计算机视觉图像处理和计算机视觉是信息科学领域的研究热点。
数学建模可以用于图像的去噪、图像的分割、目标检测等方面。
例如,利用偏微分方程和变分法对图像进行去噪,可以在保留图像细节的同时,去除噪声;通过对图像进行分割,可以将图像中的不同区域分割出来,从而识别出不同的物体。
在目标检测中,数学建模可以用于识别物体边缘、形状等信息,从而实现物体的自动识别和跟踪。
2. 数据挖掘与机器学习在海量数据的背景下,数据挖掘和机器学习成为了信息科学领域另一个重要研究方向。
数学建模可以用于建立相应的模型,从而解决数据挖掘和机器学习中的分类、聚类等问题。
例如,利用数学建模可以对数据进行分类,识别出不同的数据类别,并根据需求进行分析和预测。
在聚类方面,数学建模可以对数据进行聚类,从而实现数据的自动归类。
数学建模在工程领域中的应用在工程领域中,数学建模也发挥着不可替代的作用。
以下是几个例子:1. 电路设计和优化电路设计和优化是电子工程领域的重要问题。
数学建模可以用于电路的建模和模拟,从而辅助电路设计和优化。
例如,利用微分方程和高斯消元法可以对线性电路进行建模和求解,从而得到电路中电流、电势、电压等参数;利用非线性方程和差分方程可以对非线性电路进行建模,并利用数值方法求解。
2. 机械设计和控制在机械制造和控制领域中,数学建模可以用于机械系统的建模和分析,从而提高机械设计和控制的精度和效率。
例如,利用微分方程和矩阵分析方法可以对机械系统进行建模和求解,从而得到机械系统的动态响应;利用控制理论中的传递函数和反馈控制可以对机械系统进行控制,使其达到所需的运动状态和控制效果。
数学建模的初步认识数学建模是一种将现实问题抽象化、数学化、规范化的过程,通过建立数学模型来描述和解决实际问题的方法。
数学建模是数学的一个重要应用领域,也是一种将数学知识和技能应用到实际问题中的能力。
数学建模不仅在科学技术领域有着广泛的应用,也在工程、经济、管理等各个领域中有着重要的作用。
本文将介绍数学建模的基本概念、方法和应用,并通过具体例子来说明数学建模在实际问题中的应用。
一、数学建模的基本概念数学建模是一个相对抽象的概念,可以简单理解为通过数学方法来解决实际问题。
在数学建模中,首先需要对实际问题进行分析和抽象,将问题转化为数学模型。
数学模型是对实际问题的数学描述,它包括问题的描述、假设条件、变量、参数和约束条件。
通过建立数学模型,可以利用数学方法来分析、求解和优化问题,从而得到对实际问题的深入理解和有效解决方案。
数学建模的过程通常包括以下几个阶段:问题分析、数学模型建立、模型分析和求解、结果验证和应用。
在问题分析阶段,需要对实际问题进行深入理解和分析,确定问题的关键要素和需求,找出问题的规律和联系。
在数学模型建立阶段,需要根据实际问题的特点和需求,选择合适的数学方法和工具,建立数学模型。
在模型分析和求解阶段,需要利用数学知识和技能来分析和求解数学模型,得到解的结论和结论。
在结果验证和应用阶段,需要将数学模型和解的结论与实际问题相联系,验证模型的有效性和可靠性,并将解决方案应用到实际问题中。
二、数学建模的方法和技术数学建模涉及到多个数学学科和领域,包括数学分析、微积分、线性代数、概率统计、优化理论等。
在数学建模中,常用的方法和技术包括:微分方程模型、差分方程模型、概率统计模型、优化模型等。
微分方程模型适用于描述动态系统的变化规律和动力学过程,常用于物理、生物、工程等领域。
差分方程模型适用于描述离散系统的演化规律和动态行为,常用于经济、管理、信息等领域。
概率统计模型适用于描述随机变量和随机过程的规律性和特征,常用于风险评估、决策分析等领域。
机械设计制造及其自动化数学建模机械设计制造及其自动化数学建模是现代工程领域中的重要内容,通过数学建模实现对机械系统的分析、优化和控制,可以大大提高机械设备的性能和生产效率。
在机械设计制造中,数学建模可以帮助工程师们理解和预测机械系统的运动、应力、热力等特性,从而指导设计和制造过程。
通过建立数学模型,可以对机械系统进行仿真和优化,在减小重量、提高强度和减小成本等方面发挥重要作用。
数学模型还可以用于预测机械设备的寿命和故障率,对系统进行可靠性分析,为设备的维护和保养提供科学依据。
而在机械自动化方面,数学建模则是实现自动控制和智能化生产的基础。
自动化生产线、机器人和智能工厂等都离不开对机械系统的数学建模和控制。
通过数学模型,可以设计出有效的控制算法和策略,实现对各种机械运动和工艺过程的自动化调节和优化,提高生产效率和产品质量。
总之,机械设计制造及其自动化数学建模在现代工程领域中具有重要意义,它不仅可以指导工程实践,提高机械设备的性能和可靠性,还可以推动工业生产的智能化和自动化发展。
因此,对数学建模技术的研究和应用具有重要的理论和实践意义。
机械设计制造及其自动化数学建模需要涉及多个领域的知识,包括力学、动力学、材料力学、控制理论等。
在机械设计中,需要对机械系统进行动力学分析,建立运动学和动力学方程,以描述机械系统在不同工况下的运动和力学特性。
通过数学建模,可以进行机械结构的强度和刚度分析,优化零部件的设计,提高机械系统的可靠性和使用寿命。
在机械自动化方面,数学建模涉及到控制理论和算法设计。
通过建立机械系统的数学模型,可以设计出有效的闭环控制系统,实现对机械设备的精准控制和自动化运行。
在智能制造和工业4.0时代,数学建模和控制技术将发挥越来越重要的作用,实现机械设备的智能化监控、自适应调节和协同作业,提高生产线的柔性化和智能化水平。
而在机械制造方面,数学建模还可以用于工艺规划和优化。
例如,通过建立数学模型,可以对数控加工中的刀具路径进行优化,提高加工效率和表面质量。
仿真技术在机械设计与制造中的应用刘开国发布时间:2022-12-26T10:03:39.185Z 来源:《国家科学进展》2022年10期作者:刘开国[导读] 与其他的新型技术相比较,仿真技术体现出了极强的综合性特征,仿真技术中包含了多学科的理论基础的应用,同时通过计算机技术充分发挥自身优势。
身份证号:37283119751001xxxx摘要:与其他的新型技术相比较,仿真技术体现出了极强的综合性特征,仿真技术中包含了多学科的理论基础的应用,同时通过计算机技术充分发挥自身优势。
计算机仿真技术在当今的工业领域实现了广泛应用,对工业经济发展起到了极大推动作用。
针对机械制造中仿真技术的应用进行探讨具有重大实践意义。
关键词:机械设计制造;仿真技术;应用引言信息时代下各行各业对计算机技术的应用在逐步深入。
机械制造设计与计算机仿真技术的结合能够全面促进机械制造产业的快速发展,同时也能够避免传统机械设计技术中存在的弊端。
本文主要对机械设计制造中仿真技术的应用进行探讨,希望能够对我国机械制造行业实现可持续发展起到一定借鉴作用。
1 机械制造行业中仿真技术的重要性仿真技术通常情况下也被称为是计算机仿真技术,其主要指的是设计人员利用特定软件构建机械结构的基础模型,利用模型进行模拟动态性分析。
在此基础上就能够对于机械运动过程中的各种动态参数进行获取。
进而实现机械设计方案的进一步优化。
通过这种方式能够让大型机械设备生产建设成本得到有效控制,而且在进行模拟实验的过程中,作为设计人员只需要执行模拟操作即可,并不需要通过制造实物样机来验证设计合理性,这样企业生产建设成本的得到有效解决。
此外,针对大型机械在设计过程中通过仿真模拟能够在最低成本的基础上实现设计方案的进一步优化。
机械设计过程中工程人员利用计算机开展工程计算,通过计算机软件构建仿真模型,能够很好解决很多实际难题。
由此可以看出,在机械设备的设计过程中通过利用仿真技术能极大提升设计效率,而且面向大型机械设备的设计通过仿真技术能极大提升设计质量,让零部件制造成本得到有效控制,是企业实现可持续发展的重要环节。
机械设计中的优化方法与应用机械设计是一个复杂而关键的工程领域,它涵盖了从概念设计到制造和调试的整个过程。
优化方法是在这个过程中发挥重要作用的工具之一。
本文将探讨机械设计中的优化方法,并介绍一些常见的应用案例。
一、优化方法的基本原理优化方法是通过数学模型和计算机算法,对机械设计参数进行精确的分析和计算,以找到最优解。
优化方法的基本原理是在给定的约束条件下,通过调整设计参数,使目标函数达到最大或最小值。
这样可以提高机械性能、降低成本和提高生产效率。
在机械设计中,常用的优化方法包括数学规划方法、逼近方法和智能算法。
数学规划方法是利用数学模型和运筹学理论,通过数学优化技术找到最优解。
逼近方法是利用数学插值和逼近技术,通过对已有数据进行拟合和估计,找到最优解。
智能算法是模拟人类智能思维过程的优化方法,如遗传算法、蚁群算法等。
二、优化方法在机械设计中的应用1. 材料选择优化在机械设计中,材料的选择对产品性能至关重要。
通过优化方法,可以在满足强度和耐用期要求的前提下,找到最经济和环保的材料。
这需要考虑材料的力学性能、物理性能、经济性和可加工性等因素,并建立相应的数学模型进行优化。
2. 结构设计优化机械产品的结构设计是指在满足功能要求的前提下,寻找最优的结构形式和尺寸。
通过优化方法,可以实现结构强度和刚度的最佳化,减轻重量和材料消耗。
常见的优化方法有拓扑优化、参数优化和耦合优化等。
3. 运动学性能优化机械产品的运动学性能对于产品的使用效果和用户体验至关重要。
通过优化方法,可以优化机构的运动学性能,实现高速、高精度和低振动噪声。
例如,在机器人设计中,可以通过优化关节参数和运动路径,提高机器人的定位精度和运动平滑性。
4. 流体力学性能优化在涉及流体介质的机械设计中,流体力学性能的优化至关重要。
通过优化方法,可以实现流体的高效传输和节能。
例如,在液压系统设计中,可以通过优化管道布局和阀门控制策略,提高系统的能效和响应速度。
数学在机械专业中的运用方法研究摘要:在机械类课程的教学中,许多问题都需要用到一定的数学知识。
而在这方面,将数学与电脑结合起来,可以使机械类的课程更上一个台阶。
一个工程技术人员所面对的现实问题,不可能是以一种简化或抽象的形式呈现出来的,它需要通过对其进行详细深入的分析,进行合理的抽象概括,选择合适的数学工具,才能将其转化为一个清晰的数学模型。
针对这一现状,本文以“机械学科数学知识的交叉融合运用”为研究主题,对如何将其与教育有机地结合起来进行了研究,并对其进行了探讨。
关键词:数学;机械;应用;1 数学建模技术概述从定义的角度来看,目前的学理界还没有形成一个确定的数学建模的概念,一般认为数学建模就是通过数学思想、数学方法将抽象的问题具体化,将复杂的问题简单化,将立体的问题平面化,再通过数学思想将这些实际问题转换为数学问题,最后通过数学方法解决。
“数学模型”指的是把实际问题转换成数学问题,并用数学方法加以解决的思想、技术和方法。
而数学模型在广义上又包括了数学概念、数学定理、数学命题和数学结构等。
数学建模着重于用数学思维来思考问题,用数学语言来描述问题,用数学方法来解决问题,它是将数学问题与实际问题联系在一起的一座桥梁。
目前,数学建模技术在机械工程领域得到了广泛的应用,特别是在机械设计方面,它表现出了无可比拟的优势,已经成为了现代工程设计问题和现代科技工作的一种重要方法。
目前,在机械设计中,数学模型的运用,多集中在解释、判断和预测三个层面上,这三个层面上,也是数学模型在机械设计中的三个具体运用。
2建立更精确的定位优化模型当前,机械专业在某些特殊的、重要的产业上有着广泛的应用,例如,复杂表面类零件的船舶,航空航天,国防装备等,在这些领域中的应用具有一个显著的特征,那就是对机械专业的设计和制造,都有较高的精度。
为确保其在工程实践中的准确性,我们必须运用数学的方法,对工程中的机器人进行准确的位置建模,以达到更高的位置准确度与效率。
数学建模与仿真技术在机械领域中的应用数学建模和仿真技术是目前工程领域中的一项重要技术,它为工程师提供了快速、准确的模拟和验证工具。
在机械领域中,数学建模和仿真可用于优化设计和制造流程、提高机械系统的性能和可靠性、降低生产成本和时间等方面的应用。
本文就探讨数学建模和仿真技术在机械领域的应用。
一、数学建模技术在机械领域中的应用数学建模是将实际问题转换为数学模型的过程,它是一种描述和解决实际问题的方法。
在机械领域中,数学建模可用于以下方面:1.机械系统的运动学建模机械系统的运动学建模是描述机械系统运动状态的过程,通过建立机械系统的运动学模型,可以预测机械系统的运动状态、位置和速度等参数。
例如,建立汽车的运动学模型,可以分析汽车的加速度、速度和路径等参数,并为汽车的设计和制造提供参考。
2.机械系统的动力学建模机械系统的动力学建模是描述机械系统运动状态和受力情况的过程,通过建立机械系统的动力学模型,可以预测机械系统的力学特性和应力状态,从而为机械设计和制造提供指导。
例如,建立汽车发动机的动力学模型,可以分析发动机的功率、转速和振动等参数,并优化发动机设计和制造流程。
3.机械系统的热力学建模机械系统的热力学建模是描述机械系统能量转换和传递过程的过程,通过建立机械系统的热力学模型,可以预测机械系统的热特性和能源利用率,从而为机械设计和制造提供指导。
例如,建立汽车发动机的热力学模型,可以分析发动机的燃烧效率和排放等参数,并优化发动机设计和制造流程。
二、仿真技术在机械领域中的应用仿真技术是通过计算机模拟实现机械系统运动和工作过程的过程,它是一种快速、准确、经济的机械仿真方法。
在机械领域中,仿真技术可用于以下方面:1.机械系统的运动仿真机械系统的运动仿真是通过计算机模拟机械系统的运动过程,预测机械系统的位置、速度和加速度等参数,以及分析机械系统的运动特性和运动过程中的受力和能量转换等问题。
例如,采用计算机仿真方法模拟汽车的运动过程,可以分析汽车行驶时的动态特性、路面影响和制动等问题。
机械工程与数学课的结合引言机械工程是应用数学和物理原理进行设计、分析、制造和维护机械系统的学科。
而数学作为一门基础学科,提供了许多在机械工程中应用的工具和方法。
因此,将机械工程和数学课程结合起来,可以帮助学生更深入地理解机械工程的原理和操作,并提升解决实际问题的能力。
数学在机械工程中的应用建模与分析数学在机械工程中的一个主要应用是建模与分析。
通过对机械系统进行数学建模,可以将复杂的物理过程简化为数学表达式,从而更好地理解系统的行为。
例如,建立力学方程可以帮助我们分析物体的运动和力的作用。
而微积分和微分方程则可以解决一些复杂的动力学问题。
优化与控制数学还在机械工程中发挥着优化与控制的作用。
通过建立数学模型,可以寻找最佳的设计方案。
例如,在机械结构设计中,可以使用数学优化算法来确定结构的尺寸和材料,以满足特定的性能要求。
此外,数学在机械系统的控制中也起到重要的作用。
例如,控制理论和线性代数可以用于设计反馈控制系统,使机械系统在特定的操作条件下保持稳定。
实际问题的解决机械工程师经常需要解决涉及复杂数学问题的实际工程问题。
数学课程提供了解决这些问题的工具和方法。
例如,在机械结构的强度分析中,需要使用数学方法来计算应力和变形。
此外,机械振动问题、热传导问题等都需要借助数学分析和计算方法来解决。
数学课对机械工程研究的好处提高分析能力机械工程师需要具备良好的分析能力,能够理解和解决复杂的问题。
数学课程的研究可以培养学生的逻辑思维和分析能力,使他们具备更深入的理解和思考机械工程问题的能力。
打下坚实的基础机械工程领域涉及到许多高级数学概念,如微积分、线性代数、矩阵论等。
通过研究数学课程,学生可以打下坚实的数学基础,更好地理解机械工程原理和方法。
培养创新思维机械工程和数学课程结合,可以培养学生的创新思维。
在解决实际问题中,学生需要运用数学知识进行创造性的思考和分析,寻找新的解决方案。
结论通过将机械工程和数学课程结合起来,可以提高学生的分析能力、打下坚实的基础,并培养他们的创新思维。
自动化车床数学建模自动化车床数学建模是指利用数学方法和技巧对自动化车床进行建模和分析的过程。
自动化车床是一种能够自动完成加工任务的机械设备,通过数学建模可以对其进行性能评估、优化设计以及控制算法的研究与实施。
在自动化车床数学建模中,常用的数学方法包括几何建模、运动学建模、动力学建模以及控制建模等。
几何建模是描述自动化车床结构和形状的数学模型,通过几何建模可以确定车床的尺寸、形状和位置等参数。
运动学建模是描述自动化车床运动状态和轨迹的数学模型,通过运动学建模可以确定车床的运动范围、速度和加速度等参数。
动力学建模是描述自动化车床运动过程中力学特性的数学模型,通过动力学建模可以确定车床的力学性能、刚度和阻尼等参数。
控制建模是描述自动化车床控制系统的数学模型,通过控制建模可以确定车床的控制算法、控制器参数和控制策略等。
在自动化车床数学建模中,需要运用到的数学工具包括线性代数、微积分、概率论和控制理论等。
线性代数用于描述车床的几何结构和运动关系,微积分用于描述车床的运动学和动力学特性,概率论用于描述车床运动的随机性和不确定性,控制理论用于描述车床的控制过程和控制策略。
自动化车床数学建模的应用范围广泛。
在制造业中,数学建模可以用于优化车床的结构和性能,提高加工效率和质量。
在工程设计中,数学建模可以用于评估车床的性能和可靠性,指导设计和改进。
在控制系统中,数学建模可以用于设计和优化车床的控制算法和控制器。
自动化车床数学建模是一项复杂而重要的工作。
在进行数学建模时,需要全面理解车床的结构和工作原理,合理选择数学方法和工具,准确提取和处理数据,以及合理假设和简化模型。
此外,还需要进行模型验证和仿真实验,以确保建模结果的准确性和可靠性。
自动化车床数学建模是一项关键的技术和方法,对于提高车床的性能、效率和可靠性具有重要意义。
通过数学建模,可以深入理解车床的运动特性和控制过程,为车床的设计、优化和控制提供科学依据和方法。
建模与仿真在机械工程中的应用机械工程是一门重要的工程学科,它涉及到设计、制造和运用各种机械设备和系统。
在机械工程的发展过程中,建模与仿真技术的应用起到了至关重要的作用。
本文将探讨建模与仿真在机械工程中的应用,并分析其优势和局限性。
一、建模与仿真的概念建模是指将实际的机械设备或系统抽象为数学模型的过程。
通过建立数学模型,可以描述机械设备或系统的结构和行为,从而对其进行分析和优化。
建模的过程中,需要考虑到各种因素,如力学、热力学、流体力学等。
建模可以分为物理建模和数学建模两种方式,物理建模是通过实验和观测来获取数据,然后将其转化为数学模型;数学建模是通过数学方程来描述机械设备或系统的行为。
仿真是指利用计算机技术对建立的数学模型进行模拟和计算的过程。
通过仿真,可以模拟机械设备或系统在不同工况下的运行情况,预测其性能和行为。
仿真可以分为离散事件仿真和连续系统仿真两种方式,离散事件仿真适用于描述离散事件的系统,如生产线的调度和交通流的模拟;连续系统仿真适用于描述连续变化的系统,如流体流动和热传导。
二、1. 机械结构分析建模与仿真可以应用于机械结构的分析和优化。
通过建立机械结构的数学模型,可以分析其受力情况、刚度和稳定性等性能指标。
通过仿真,可以模拟机械结构在不同载荷下的变形和应力分布情况,从而找出结构的弱点并进行优化设计。
此外,建模与仿真还可以用于机械结构的疲劳寿命预测和振动分析,为机械结构的设计和改进提供科学依据。
2. 动力学分析建模与仿真在机械工程中还可以应用于动力学分析。
通过建立机械系统的动力学模型,可以分析其运动规律和动力学性能。
通过仿真,可以模拟机械系统在不同工况下的运动情况,预测其速度、加速度和力矩等参数。
动力学分析可以帮助工程师优化机械系统的传动方案、减小振动和噪声,并提高系统的运动精度和效率。
3. 流体力学分析建模与仿真在机械工程中还可以应用于流体力学分析。
通过建立流体力学模型,可以分析流体在机械设备或系统中的流动情况和压力分布。
利其器者善其事——数学在机械专业中的应用XXX〔**学院2008***********专业********〕摘要:机械工程中的多问题的解决都需要数学知识,特别是应用数学的知识。
计算机技术的开展,很多工程问题可用电脑快速解决,但仍需要数学能力。
一个工程技术人员面临的实际问题的原貌并不以简化或抽象的形式出现,必须经过细致深人的分析,合理的抽象概括选用适宜的数学工具才能转化为清晰的数学模型。
关键词:机械专业;数学;计算机;数学模型恩格斯曾经指出,数学研究现实世界中的数量关系与空间形式(以下简称数与形)。
因为数与形在事物中无处不在,因而数学作为研究数与形的学门,也就自然而然地成为一切科学甚至技术的根底。
数学是一种典型的脑力劳动。
但由于数学思维具有其他思维式所没有的简洁、明确、密、清晰等优点,因而非常适合解决像机械制造这类行业中所遇到的各种问题。
18世纪以前,进展机械制作,与科学几乎无关。
但到了18~19世纪就逐渐形成围绕机械工程的根底理论。
动力机械最先与科学相结合,而这当中数学功不可没。
如蒸汽机的创造人T.萨弗里和瓦特应用物理学家D.帕和J.布莱克的理论,物理学家S.卡诺、W.J.M.兰金和开尔文在蒸汽机实践的根底上建立起一门新的学科——热力学等。
19世纪初,研究机械中机构构造和运动等的机构学第一次列为高等工程学院〔巴黎的工艺学院〕的课程。
从19世纪后半期起已开场设计计算考虑材料的疲劳。
随后断裂力学、实验应力分析、有限元法、数理统计、电子计算机等相继被用在设计计算中,因而数学在机械的开展过程中起到了举足轻重的地位。
机械专业知识外表上看起来是由独立的容形成,有系统的知识体系,但仔细研究,不难发现这些专业理论知识很多都是和数学知识相联系的,特别是应用数学,没有数学做为有利工具,很多专业面的问题根本无从解决。
比方机械工程中机械零件的强度计算、齿轮穿动与带传动、工厂管理计算中的切削用量计算、生产本钱的计算等都需要数学的帮助。
数学与机械工程的应用在现代社会中,数学和机械工程在许多领域中得到了广泛的应用。
数学为机械工程提供了重要的理论基础和工具,而机械工程则将数学应用于实际问题的解决。
本文将探讨数学与机械工程的应用,并介绍它们在不同领域中的重要性。
一、数学在机械工程中的应用在机械工程中,数学被广泛应用于设计、建模和分析过程中。
以下是数学在机械工程中的一些具体应用。
1.1 力学和运动学力学是机械工程的基础学科,而数学为力学提供了精确的描述和分析工具。
在力学中,数学方程被用于描述物体的运动和受力情况。
例如,牛顿的运动定律可以通过微积分方程来表达,这使得我们能够准确地预测和分析物体在不同力下的运动情况。
1.2 结构分析机械结构的设计和分析也离不开数学的支持。
通过利用力学理论和数学工具,可以对机械结构的强度、刚度和稳定性进行计算和评估。
这些分析可以帮助工程师设计出更安全、更有效的机械结构。
1.3 控制系统机械工程中的许多系统都需要控制和调节,以实现预定的性能和功能。
数学的控制理论为机械工程师提供了分析和设计控制系统所需的工具。
通过数学建模和仿真,可以优化控制系统的稳定性和响应速度,提高机械系统的性能。
二、机械工程在数学中的应用既然数学在机械工程中发挥了重要作用,那么机械工程又如何应用于数学领域呢?以下是一些机械工程在数学中的具体应用。
2.1 数据分析机械工程师经常需要处理大量的数据,并从中提取有用的信息。
统计学是机械工程中的重要工具,可以帮助工程师分析数据、发现规律和预测模式。
机械工程师可以运用统计学的方法来解决实际问题,如确定产品质量、优化生产过程等。
2.2 优化问题在许多机械工程中,都需要进行优化设计以满足特定的约束条件和性能要求。
数学的优化理论为机械工程师提供了解决这些问题的方法。
利用数学模型和算法,工程师可以找到系统的最佳设计方案,以提高效率和性能。
2.3 数值模拟机械工程往往涉及到复杂的物理现象和工程过程。
数值模拟是机械工程中常用的方法之一,用于模拟和预测系统的行为。
数学建模与优化算法在工程问题中的应用摘要:数学建模和优化算法是现代工程中不可或缺的关键技术。
本文主要探讨了数学建模的基本方法以及在不同工程领域中的应用实例,并介绍了常用的优化算法及其在工程问题中的应用。
通过对数学建模与优化算法的综合应用,可以有效地解决工程问题,提高工程效率和质量。
1. 引言数学建模和优化算法是现代工程领域中的重要技术手段。
数学建模通过将实际问题抽象为数学模型,使用数学方法进行描述和求解,帮助工程师以及决策者做出科学合理的决策。
而优化算法则可以在给定的约束条件下,寻找问题的最优解,从而达到最优的工程效果。
本文将重点讨论数学建模与优化算法在工程问题中的应用。
2. 数学建模的基本方法数学建模是将实际问题描述成数学模型的过程。
在数学建模中,一般需要进行以下几个步骤:2.1 确定问题首先需要明确具体的工程问题,包括问题的背景、目标和约束条件等。
2.2 建立模型根据问题的特点,选择适当的方法建立数学模型,例如线性规划、非线性规划、整数规划等。
2.3 求解模型通过数学工具和计算机软件,对建立的数学模型进行求解,并得到问题的解。
2.4 分析和验证对求解结果进行分析和验证,评估解的合理性和可行性。
3. 数学建模在不同工程领域中的应用数学建模广泛应用于各个工程领域,下面以几个典型的领域为例进行介绍。
3.1 交通工程在交通工程中,数学建模可以用于交通流量预测、路网优化、交通信号优化等问题的求解。
通过对交通流量的模拟和优化算法的应用,可以提高道路的通行能力,减少交通拥堵。
3.2 能源工程能源工程中的数学建模可以用于能源系统的调度和优化。
例如,在电力系统中,可以通过对电力负荷进行建模和优化,实现电力供需平衡,提高电网的安全性和稳定性。
3.3 制造工程在制造工程中,数学建模可用于生产调度、工艺优化、物料配送等问题的求解。
通过合理的建模和优化算法的应用,可以降低生产成本,提高生产效率。
4. 优化算法在工程问题中的应用优化算法是解决工程问题的重要方法之一,下面介绍几种常用的优化算法及其应用。
数学思维在工业自动化中的应用有哪些在当今高度工业化的时代,工业自动化已经成为提高生产效率、保证产品质量、降低生产成本的关键手段。
而数学思维作为一种强大的工具,在工业自动化的各个环节中都发挥着不可或缺的作用。
首先,数学中的优化理论在工业自动化生产流程的设计中有着重要的应用。
生产流程的优化旨在以最小的资源投入获得最大的产出。
通过建立数学模型,例如线性规划、非线性规划和整数规划等,能够对生产中的各种资源分配、工序安排进行精确的计算和分析。
以一家汽车制造厂为例,在安排零部件的生产顺序、组装线的工人配置以及原材料的供应计划时,就可以运用优化理论来找到最优方案。
这样不仅能够减少生产时间,还能降低库存成本,提高设备利用率。
概率与统计在质量控制方面发挥着关键作用。
在大规模的工业生产中,产品质量不可避免地会存在一定的波动。
通过对生产过程中采集的数据进行统计分析,可以确定质量指标的分布规律,评估生产过程的稳定性。
例如,通过计算样本的均值、方差和标准差,来判断产品的质量是否在可接受的范围内。
利用控制图等工具,可以实时监测生产过程中的异常波动,及时发现并解决潜在的质量问题。
此外,概率理论还可以用于预测产品的可靠性和使用寿命,为产品的设计和维护提供依据。
微积分在工业自动化中的应用也十分广泛。
在机械设计中,对物体的运动轨迹、速度和加速度的分析都需要用到微积分的知识。
比如,设计一个自动化的输送系统,要精确计算物体在不同时刻的位置和速度变化,以确保输送的准确性和稳定性。
在控制系统的设计中,微积分可以帮助分析系统的动态特性,如响应时间、超调量等,从而优化控制器的参数,使系统能够快速、准确地达到预期的目标。
数学中的逻辑推理在工业自动化的编程和算法设计中起着基础作用。
自动化设备的运行依赖于一系列的指令和逻辑判断。
通过运用布尔代数、命题逻辑等数学工具,可以清晰地定义各种条件和操作,确保设备按照预定的逻辑顺序工作。
例如,在一个自动化的装配线上,当传感器检测到某个零件到位时,系统会根据预设的逻辑判断启动相应的操作,如拧紧螺丝、安装配件等。
数学建模在机械设计与制造方面的应用摘要:数学建模的思想就是用数学的思路、方法去解决实际生产、生活当中所遇到的问题。
古今中外几乎一切应用科学的基础都是数学建模,凡是要用数学解决的实际问题也都是通过数学建模的过程来实现的。
尤其到了20世纪中叶计算机和其他技术突飞猛进的发展,给数学建模以极大的推动,通过数学建模也极大地扩大了数学的应用范围。
人们越来越认识到数学建模的重要性。
曾经有位外国学者说过:“一切科学和工程技术人员的教育必须包括数学和计算数学的更多内容。
数学建模……以机械专业知识为背景,用“数学建模”的思想方法去分析解决案例中提出的问题,在数学知识与机械专业知识间架起沟通的桥梁。
1a1(a1Y例1 已知空间点A 的坐标(20,10,15),求作点A 的三面投影图。
作图步骤(1)先画出投影轴,再由。
点向左沿OX 轴量取.17=20,得n ;点;(2)过a 。
点作垂直于Ox 的投影连线,在投影连线上由a ;点向下量取Y 一10,得水平投影a 点;在投影连线上由口:点向上量取z=15,得正面投影a 7点;(3)由a 、a ’求出侧面投影a ”点。
过a ’点作a ’a z 垂直0z ,过点0作45度辅助线,过a 点作OY 的垂线,与45度辅助线相交于一点,过交点作OYw 垂线与投影连线a ’a ;相交,交点即为点A 的侧面投影a ’’点例2 A 点到OX 轴的距离为20mm ,到OZ 轴的距离为25mm ,并已知该点到H 面的距离为12mm ,试求点A 的三面投影1.4 空间两点位置比较由已知点确定另一点位置: (1)直接根据点的坐标值确定。
(2)根据各点到已知点A 的坐标差确定(即两点间的坐标差确定)例3 已知点A 的正面投影n 7点和侧面投影口”点,又知B 点在A 点左方20mm ,后方10mm 下方5mm ,C 点在A 点正下方10mm ,求作A 点的水平投影和B ,C 点的三面投影,并判断点的可见性。
解:根据题意知可分空间,分析B :点由与于A 点A 点坐两标个差投为影:已X 。
确一定X 该^=点20的、空Y 间a ⋯位Y 置A ,根据点的投影规律可求出它的第三投10、ZB-ZA= 5,以A 点为参照,按照它们的坐标差和投影规律即可作出B 点的三面投影。
C 点在A 点的正下方,即两点的X ,y 坐标值相等,两点在H 面上的投影重合为一点,即为H 面的重影点;Z 坐标差:ZC —ZA=l0,根据坐标差可求出C 点的三面投影。
(2)作图步骤:首先,由A 点的两投影以7点、口”点求出第三投影口点;其次,在投影连线f ’a 左方20mm 处作OX 轴的垂线,与在投影连线f ’a 上由a ’点向下量取5mm 所作水平线的交点为B 的正面投影b ’点,与由水平投影口点向上量取10mm 所作水平线的交点为B 点的水平投影b 点,即求得B 点的两面投影;第三,由B 点的两投影b 点、b ’点求出第三投影b ”点;第四,同样方法求出C 点的三面投影;第五,判断可见性;A ,C 两点为相对于H 面的重影点,C 点在A 点的下方,所以水平投影c 点被n 点遮住,不可见二 空间直线与直线的三面投影2.1 直线在三投影面体系中投影特性[妇根据几何定理,两点可以确定一条直线,所以空间一直线的投影可由直线上两点的同面投影来确定(通常取直线段的两个端点)。
直线AB 与三个投影面都不垂直,分别作出A 、B 两端点的投影,然后将其同名投影连接起来即得直线的三面投影(ab ,a'b ’,图2CA"b”)。
2.2 线段实长及对三投影面的夹角由于投影面倾斜线AB与三个投影面都不平行,所以其三面投影都不反映直线的实长。
利用直角三角形法求一般位置直线段的实长及对投影面的倾角。
AB为一般位置直线,在ABba平面内过A作AC//ab,交励于C,其中直角边AC-ab 即AB的水平投影;BC=Bb-Aa-ZB即B、A两点的Z坐标之差;斜边AB即为实长,么BAC即为AB对H面的倾角a在水平投影上作:过a或b作a6的垂线bB。
,使bB。
=Z。
z,连接aB。
即为直线AB的实长,么B。
(f6即为AB对H面的倾角口。
同理,可利用线段的正面投影a'b 7及A,B两点的y坐标差作出直角三角形a 76 7B,,则斜边6’B。
就是AB的实长,么B。
a'b7即为AB对V面的倾角口。
可利用线段的侧面投影n,,6”及A,B两点的X坐标差作出直角三角形“,,6,,B。
,则斜边b"B。
就是AB的实长,么B。
6%”即为AB对w面的倾角),三点到直线的距离3.1 直角投影定理空间垂直相交的两直线,若其中一条直线是某投影面的平行线,则两直线在该投影面上的投影仍为直角何为数学建模?数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。
这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象,也包涵抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。
这里的描述不但包括外在形态,内在机制的描述,也包括预测,试验和解释实际现象等内容。
我们也可以这样直观地理解这个概念:数学建模是一个让纯粹数学家(指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家)变成物理学家,生物学家,经济学家甚至心理学家等等的过程。
数学模型一般是实际事物的一种数学简化。
它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的,但它和真实的事物有着本质的区别。
要描述一个实际现象可以有很多种方式,比如录音,录像,比喻,传言等等。
为了使描述更具科学性,逻辑性,客观性和可重复性,人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象,这种语言就是数学。
使用数学语言描述的事物就称为数学模型。
有时候我们需要做一些实验,但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验,实验本身也是实际操作的一种理论替代。
数学是研究现实世界数量关系和空间形式的科学,在它产生和发展的历史长河中,一直是和各种各样的应用问题紧密相关的。
数学的特点不仅在于概念的抽象性、逻辑的严密性,结论的明确性和体系的完整性,而且在于它应用的广泛性,进入20世纪以来,随着科学技术的迅速发展和计算机的日益普及,人们对各种问题的要求越来越精确,使得数学的应用越来越广泛和深入,特别是在即将进入21世纪的知识经济时代,数学科学的地位会发生巨大的变化,它正在从国或经济和科技的后备走到了前沿。
经济发展的全球化、计算机的迅猛发展,数学理伦与方法的不断扩充使得数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库,数学已经成为一种能够普遍实施的技术。
培养同学应用数学的意识和能力已经成为数学教学的一个重要方面。
应用数学去解决各类实际问题时,建立数学模型是十分关键的一步,同时也是十分困难的一步。
建立教学模型的过程,是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程。
要通过调查、收集数据资料,观察和研究实际对象的固有特征和内在规律,抓住问题的主要矛盾,建立起反映实际问题的数量关系,然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题。
这就需要深厚扎实的数学基础,敏锐的洞察力和想象力,对实际问题的浓厚兴趣和广博的知识面。
数学建模是联系数学与实际问题的桥梁,是数学在各个领械广泛应用的媒介,是数学科学技术转化的主要途径,数学建模在科学技术发展中的重要作用越来越受到数学界和工程界的普遍重视,它已成为现代科技工作者必备的重要能力之。
为了适应科学技术发展的需要和培养高质量、高层次科技人才,数学建模已经在大学教育中逐步开展,国内外越来越多的大学正在进行数学建模课程的教学和参加开放性的数学建模竞赛,将数学建模教学和竞赛作为高等院校的教学改革和培养高层次的科技人才的个重要方面,现在许多院校正在将数学建模与教学改革相结合,努力探索更有效的数学建模教学法和培养面向21世纪的人才的新思路,与我国高校的其它数学类课程相比,数学建模具有难度大、涉及面广、形式灵活,对教师和同学要求高等特点,数学建模的教学本身是一个不断探索、不断创新、不断完善和提高的过程。
为了改变过去以教师为中心、以课堂讲授为主、以知识传授为主的传统教学模式,数学建模课程指导思想是:以实验室为基础、以同学为中心、以问题为主线、以培养能力为目标来组织教学工作。
通过教学使同学了解利用数学理论和方法去分析和解决问题的全过程,提高他们分析问题和解决问题的能力;提高他们学习数学的兴趣和应用数学的意识与能力,使他们在以后的工作中能经常性地想到用数学去解决问题,提高他们尽量利用计算机软件及当代高新科技成果的意识,能将数学、计算机有机地结合起来去解决实际问题。
数学建模以同学为主,教师利用一些事先设计好问题启发,引导同学主动查阅文献资料和学习新知识,鼓励同学积极开展讨论和辩论,培养同学主动探索,努力进取的学风,培养同学从事科研工作的初步能力,培养同学团结协作的精神、形成一个生动活泼的环境和气氛,教学过程的重点是创造一个环境去诱导同学的学习欲望、培养他们的自学能力,增强他们的数学素质和创新能力,提高他们的数举素质,强调的是获取新知识的能力,是解决问题的过程,而不是知识与结果。
接受参加数学建模竞赛赛前培训的同学大都需要学习诸如数理统计、最优化、图论、微分方程、计算方法、神经网络、层次分析法、模糊数学,数学软件包的使用等等“短课程”(或讲座),用的学时不多,多数是启发性的讲一些基本的概念和方法,主要是靠同学们自己去学,充分调动同学们的积极性,充分发挥同学们的潜能。
培训中广泛地采用的讨论班方式,同学自己报告、讨论、辩论,教师主要起质疑、答疑、辅导的作用,竞赛中一定要使用计算机及相应的软件,如Mathemathmatica,Matlab,Mapple,甚至排版软件等。
二、数学建模的的作用1、培养同学的数学能力数学建模的研究对象是一些实际问题,要把这些实际问题用数学语言表述出来并转化成抽象的数学问题并非易事。
这就要求人们在建模过程中经过分析与综合、抽象与概括、比较与类比、系统化与具体化等阶段,这些阶段中能培养同学们的分析综合能力、抽象概括能力、想象洞察能力、运用数学工具的能力、通过实践验证数学模型的能力。
2、激发同学学习数学的兴趣数学建模改变了以教师为中心,只注重数学概念、定理的推理和证明,而忽视了数学知识的应用性的传统的数学教学模式,打造以同学为中心的全新的数学教学模式,培养同学的创造性,激发同学学习数学的兴趣。
数学建模是抽象的数学知识和形象的实际问题的有力的结合,是数学知识得以应用的桥梁。
例如:⑵某对青年夫妇为买房向银行贷款30万元,月利率为0.00465,根据他们目前的收入与支出情况,结合还贷情况,他们选定了贷款期限为25年(300个月),由利率表可得这对夫妇每月要还61.88730=1856.61问题1:一年后他们还应交多少钱?问题2:若计算中的月利率改为年利率计算,并仍实行每月还款方式(即每月还款额为全年还款额的1/12),银行和贷款个人哪个更愿意接受?这类小型的数学建模题就是当前的经济问题与数学知识相结合,使同学们认识到数学就在身边,数学的应用无处不在,激发了同学们学习数学的兴趣。