数据构建模型的实验分析.pdf

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1、精密制造与自动化2010年第2期数据构建模型的实验分析许鹏程刘胧上海同济大学工业工程(201804)摘要根据实验的数据，构建了两种酒精模型，并且以残差平方和作为对比，比较两种模型的准确性。得知通过数据用软件构建的模型更为准确，接着对其进行修正，使其能适用每个个体。关键词血液酒精浓度房室模型1stOpt软件残差平方和1背景及问题的提出在过程中两室的容积不变；根据国家标准，当驾驶人员血液中的酒精含量酒精从一室向另～室转移速度，以及向体外排(称为血液酒精浓度，简称BAC，下同)大于或等除速度与该酒精浓度成正比：于20me：／100m

2、L，小于80rag／100mL为饮酒驾车，酒精在转移过程中不计其损耗【6】0大于8Omg／100mL为醉酒驾车【lJ。I室II室目前对酒精模型的构建五花八门，大体可分为房室模型，以及通过数据用软件构建模型这两类t2’引。本课题旨在通过结合实验的方法，构建这两种模型，并且对比它们的计算值与实验值，推算出哪图1房室模型图种模型在哪些情况下更适用。对检查司机是否饮酒驾车具有实用性。因此提出了问题：就是要能够不参数定义见表2通过酒精测量仪器，知道某人在喝完酒后某个时刻的血液酒精浓度。表2参数定义表X酒精从II室中转出的0I室中酒精浓度

3、．i}速度2实验数据II室中酒精浓度，即体在t=0时，将质量为把某学校里的19名志愿学生当作研究对象，根液中酒精浓度DoD0的酒精喝进去据Durninand[xul1Womersley(1974)，以每千克体岛酒精从I室转到II室f代表酒精进入身体重喝0．14g的酒精可增加0．01％BAC(等同于l0的速度me,／100mL)计算J。所喝啤酒酒精度为4．6，研究对象平均体重为65，所喝啤酒量为平均475(2)模型mL。隔一段时间后进行BAC的测量，得到见表1。I室酒精浓度为xo(O，而体液中酒精浓度为(，)，酒精从I室转向体液

4、，以及从体液中分解排除表1喝完酒后间隔时间与酒精浓度的速度都与该室浓度成正比。则在短时间内喝了D0时间／h0．250．50．75l1．522．533．5的酒精，满足：BAC(mg／loomE)183839454641383737厂掣：一ko”时问／h44．5567891O}Lx。BAC(rag／100mL)2827252220151512}o(O)：解此方程得xo(f)=Doe一。3模型建立与条件对于II室，则有1)房室模型，如图l所示。ax(t)：一+(，)：一+D0一(1)假设条件该方一个特解·：0故o人体分为I室(吸收室

5、)和II室(中心室)，且该方程的一个特解X=e故其通解l8许鹏程等数据构建模型的实验分析koDo(e-kt_=_~_c-kot)。令贝Ux(t)：(e一一e～蔚)(1)将(1)式使用软件1stOpt~1的试压泵、[xu2]实验数据进行拟合，代码如图2所示。代码本1一[u=~itledl1l篁婆量lL堕lFunctiony=acexp(一bx)一exp(cx))；2Data：图3对于O．25≤t≤1．5时的Excel拟合数据图30．Z5l840．53850．7539614571．546824192．53810337113．537

6、工2428134．527145251S62216720178l5189l51910l2于是得到血液酒精浓度与时间的关系函数：图2lstOpt代码图，V=-260．27x+906。67x一1105．3xl+573．33～69．4(0

7、3123C一0．167597348213649表3第一种模型的残差平方和a，b，C即分别是，ko，k。所以得到No实测值Y计算值Y残差残差平方)：一60．45(e∞一’")，其中相关系数之平方11822．105134．1O513416．852l3(R2)：0．965167093941993，可靠度相当高。实23834．31279—3．6872113．59552测值和计算值残差平方和(SSE)为70．82。如表3。33940．685611．685612．84128l44543．63239一1．367611．87037l2)过数据

8、用软件构建模型54644．37632—1．623682．636329由实验所得的数据表知道，酒精在身体内的浓64142．30561．3055991．704589度遵循规律：73839．431641．4316432．049601在达到最大值之前酒精浓度是急剧增加；83736．4