2013数学建模协会讲座.ppt

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1、教学目标培养“翻译”能力培养用数学思想方法的综合应用分析能力培养想象力发展观察力,形成洞察力培养交流与表达的能力熟练使用技术手段科技论文写作能力1汽车刹车距离美国的某些司机培训课程中的驾驶规则:背景与问题正常驾驶条件下,车速每增10英里/小时,后面与前车的距离应增一个车身的长度。实现这个规则的简便办法是“2秒准则”:后车司机从前车经过某一标志开始默数2秒钟后到达同一标志,而不管车速如何判断“2秒准则”与“车身”规则是否一样;建立数学模型,寻求更好的驾驶规则。问题分析常识:刹车距离与车速有关10英里/小时(16公里/小时)车速下2

2、秒钟行驶29英尺(9米)>>车身的平均长度15英尺(=4.6米)“2秒准则”与“10英里/小时加一车身”规则不同刹车距离反应时间司机状况制动系统灵活性制动器作用力、车重、车速、道路、气候……最大制动力与车质量成正比,使汽车作匀减速运动。车速常数反应距离制动距离常数假设与建模1.刹车距离d等于反应距离d1与制动距离d2之和2.反应距离d1与车速v成正比3.刹车时使用最大制动力F,F作功等于汽车动能的改变;Fd2=mv2/2Fmt1为反应时间且F与车的质量m成正比反应时间t1的经验估计值为0.75秒参数估计利用交通部门提供的一组实

3、际数据拟合k模型最小二乘法k=0.06计算刹车距离、刹车时间车速(英里/小时)(英尺/秒)实际刹车距离(英尺)计算刹车距离(英尺)刹车时间(秒)2029.342(44)39.01.53044.073.5(78)76.61.84058.7116(124)126.22.15073.3173(186)187.82.56088.0248(268)261.43.070102.7343(372)347.13.680117.3464(506)444.84.3“2秒准则”应修正为“t秒准则”模型车速(英里/小时)刹车时间(秒)201.5301.

4、8402.1502.5603.0703.6804.3车速(英里/小时)0~1010~4040~6060~80t(秒)1234现实世界中普遍存在着优化问题静态优化问题指最优解是数(不是函数)建立静态优化模型的关键之一是根据建模目的确定恰当的目标函数求解静态优化模型一般用微分法静态优化模型2存贮模型问题配件厂为装配线生产若干种产品,轮换产品时因更换设备要付生产准备费,产量大于需求时要付贮存费。该厂生产能力非常大,即所需数量可在很短时间内产出。已知某产品日需求量100件,生产准备费5000元,贮存费每日每件1元。试安排该产品的生产计划,

5、即多少天生产一次(生产周期),每次产量多少,使总费用最小。要求不只是回答问题,而且要建立生产周期、产量与需求量、准备费、贮存费之间的关系。问题分析与思考每天生产一次,每次100件,无贮存费,准备费5000元。日需求100件,准备费5000元,贮存费每日每件1元。10天生产一次,每次1000件,贮存费900+800+…+100=4500元,准备费5000元,总计9500元。50天生产一次,每次5000件,贮存费4900+4800+…+100=122500元,准备费5000元,总计127500元。平均每天费用950元平均每天费用255

6、0元10天生产一次平均每天费用最小吗?每天费用5000元这是一个优化问题,关键在建立目标函数。显然不能用一个周期的总费用作为目标函数目标函数——每天总费用的平均值周期短,产量小周期长,产量大问题分析与思考贮存费少,准备费多准备费少,贮存费多存在最佳的周期和产量,使总费用(二者之和)最小模型假设1.产品每天的需求量为常数r;2.每次生产准备费为c1,每天每件产品贮存费为c2;3.T天生产一次(周期),每次生产Q件,当贮存量为零时,Q件产品立即到来(生产时间不计);建模目的设r,c1,c2已知,求T,Q使每天总费用的平均值最小。4.为

7、方便起见,时间和产量都作为连续量处理。模型建立0tq贮存量表示为时间的函数q(t)TQrt=0生产Q件,q(0)=Q,q(t)以需求速率r递减,q(T)=0.一周期总费用每天总费用平均值(目标函数)离散问题连续化一周期贮存费为A=QT/2模型求解求T使模型分析模型应用c1=5000,c2=1,r=100T=10(天),Q=1000(件),C=1000(元)回答问题经济批量订货公式(EOQ公式)每天需求量r,每次订货费c1,每天每件贮存费c2,用于订货、供应、存贮情形不允许缺货的存贮模型问:为什么不考虑生产费用?在什么条件下才不考虑

8、?T天订货一次(周期),每次订货Q件,当贮存量降到零时,Q件立即到货。允许缺货的存贮模型AB0qQrT1t当贮存量降到零时仍有需求r,出现缺货,造成损失原模型假设:贮存量降到零时Q件立即生产出来(或立即到货)现假设:允许缺货,每天每件缺货损失费c3

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