数学建模论文-江河竞渡的优化模型

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1、江河竞渡的优化模型一、符号说明:水流的速度单位:m/s:游泳者的速度单位m/sV:第一名游泳的速度单位:m/st:第一名游泳所用的时间单位:sθ:游泳方向与水流方向的夹角y:竞赛区两岸的垂直距离单位:mS:竞赛区的水平距离单位:mL:水的位移单位:mt:游泳者所用的时间单位:s:竞赛区第i段的垂直距离单位:m:竞赛区的第i段的水平距离单位:m1000汉阳南岸咀v(水)1160vθ武昌汉阳门图1二、模型的建立与求解模型假设:⑴不考虑风力对水速的影响。⑵不考虑水温对人的体力影响。⑶不考虑江面风浪等水情对人的影响

2、。⑷将起点和终点均看作一点,记为A,B。⑸江面宽度保持不变,即两岸是保持平行的。模型Ⅰ:(水流恒速模型)问题1:通过对本题的分析,利用流体力学原理及图论的分析方法,建立模型。当竞渡区域每点的流速均为1.89m/s时,在14’8’’的时间内,水流的位移为:L==1602.72m断定游泳者的速度在逆水方向上有一分量,即游泳者速度的方向应与水流的反方向成一定夹角,设此夹角为θ,如图⑴。于是可得解得由题可知,长江水流速度的大小和方向是不变的,令游泳者的速度为V,方向与水流反方向成θ角,于是可得:消去,我们可以得到夹

3、角θ与速度的关系为:。当V=1.5m/s时,代入可得。此时,=1160/(V×sinθ)=910.491s。即游泳者的V=1.5m/s时成绩为910.491s,在此种情况下,游泳者所走的路线为从武昌汉阳门至汉阳南岸咀的一条直线。问题2:(1)在问题1的假设下,当游泳者始终以和岸边垂直的方向游时,可以列出以下方程式因为=1.89m/s,得出=2.1924m/s。即:当游泳者速度≥2.01924m/s时,他们能到达终点。当游泳者速度<2.01924m/s时,他们将无法到达终点。有分析可知:人的游泳速度在1.5m

4、/s,不可能达到2.1924m/s,所以,日如果从一开始路线选择错误,将无法到达终点。(2)模型中看出影响游泳者到达终点的因素主要是:水流速度、游泳者的速度V和该速度方向与水流方向的夹角θ,以及竞赛区域的水平距离S和垂直距离y。在2002年,全程长度较1934年要短的多,因此,若想到达终点,就必须要求游泳者速度比较快。如图⑵,合速度OS应保持在OA直线上,BASMαNO图2即当水流速度为1.89m/s时,根据力的平行四边形定则,ON=MS当MS⊥OA时,MS取得最小值。根据已知,OB=1160m,OM=1.

5、89m/s。在1934年时,当OA=5000m时,。在2002年时,,。显而易见,在1934年时,只要游泳者的速度大于0.43848m/s,就能到达对岸,而一般人的游泳速度要比这个速度大的多,因此在此前提下,路线略有变动,也不致被冲到下游,最终能够到达终点。而在2002年的这次比赛中,要求比赛者的速度必须大于1.4315m/s,且要求方向准确,因此友一定的难度,只有部分人员选择了正确的方向,而大部分人被冲到了下游,所以到达终点的人数较少。因此,2002年能游到终点的人数的百分率比1934年要小的多。(3)由

6、上面分析可知,能够到达终点的选手必须满足如下条件:a.游泳选手的身体素质要好,游泳速度在1.4315m/s以上。b.游泳选手的方向感要强,以调整方向选择正确的路线。模型Ⅱ:(水速分段变化的模型)问题3的求解根据水的流速,将游泳路线分为三个阶段考虑,在每一阶段上速度为一定值,与第一问的情况大致相同,所走路线如图(3)所示。设在三段中,所用的时间分别为,且,于是可得以下关系:目标函数为:。结合模型Ⅱ通过编程求的最优解:即游泳者在个路段中的游泳方向与水流反方向的夹角分别为:各交界点坐标分别为:A(94.,200)

7、,B(802.,960)游泳者所走路线的函数方程为:游泳者的路线在各段中均为直线,如图(3)所示。竞渡共需时间:。问题4的求解960200Ox1000ABC图3y1160当水的流速为连续分布时,仍将此模型分为三个阶段。设在三个阶段的速度分别为,在第一阶段和第三阶段时,和y呈线性关系,为了计算时间,取这两段的平均速度为研究对象,于是可得:所以的分布为:与问题3大致相同,由程序同理可得:共需时间为:整个游泳过程中,设t时刻时游泳所处的位置为:由题意可得:解得:在第一、三阶段中,我们取得是水流的平均速度,在此前提

8、下选手的游泳方向和大小不变,θ也为一定值。在第一阶段中,代入上式,积分可得第一阶段的路线方程。同理,可求出在可得第三阶段的路线方程。在第二阶段中,因为水速为一定值,所以游泳者的路线在此段中为一直线。综上所述,游泳者所走的路线函数方程为;游泳者所走路线的路径如图(4)所示。三、模型的优缺点Oxy11609602001000图4从问题出发,分析了应该考虑的各种情况,建立了一般的数学模型,较好的解决了实际问题,模型的建

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