《量纲简化微分讲义》PPT课件.ppt
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1、数学模型 量纲分析法建模,北京理工大学 王宏洲,关于量纲分析法,量纲分析法是二十世纪初,一些物理学家提出的一种在物理领域建立数学模型的办法。,所谓量纲分析法,即在经验和实验的基础上,利用物理量的量纲所提供的信息,根据量纲齐次原则来确定物理量之间的关系。,量纲,即物理量的单位,如速度的量纲就是 m/s,一、量纲齐次原则,物理量的量纲,长度 l 的量纲记 L=l,质量 m的量纲记 M=m,时间 t 的量纲记 T=t,动力学中基本量纲 L,M,T,速度 v 的量纲 v=LT-1,导出量纲,加速度 a 的量纲 a=LT-2,力 f 的量纲 f=LMT-2,引力常数 k 的量纲 k,对无量纲量,=1(=
2、L0 M0 T0),=fl2m-2=L3M-1T-2,国际单位制SI制的基本量,长度 l 米L质量 m 公斤M时间 t 秒 T电流强度 I 安培A温度 开尔文K光强 J 堪德拉cd物质的量 摩尔N,其他所有物理量的单位都由这7个基本量复合得到。,量纲齐次原则,所谓量纲齐次原则,即,等式两端的量纲一致,量纲分析利用量纲齐次原则 寻求物理量之间的关系,具体做法:将所研究问题涉及的所有物理量都列出来,设作等式,根据等式两边量纲一致的原则,确定各物理量之间的关系。,单摆运动示例,假设:1、不考虑空气阻力;,2、忽略地球自转对单摆运动的影响;,3、摆线是刚体,在摆动中无形变;,4、摆轴部分没有摩擦。,在
3、此条件下,与单摆运动有关的物理量有:,t、m、l、g、,单摆运动的规律由公式F(t,l,m,g,)=0 给出,例:单摆运动求摆动周期 t 的表达式,单摆运动示例,对比这里计算出的公式和实际公式,参数通过测量和最小二乘法计算可以得到。,设 t,m,l,g 之间有关系式,1,2,3 为待定系数,为无量纲量,对 x,y,z的两组测量值x1,y1,z1 和x2,y2,z2,p1=f(x1,y1,z1),p2=f(x2,y2,z2),为什么假设这种形式,设p=f(x,y,z),如果将x,y,z的量纲单位缩小a,b,c倍,单摆运动中 t,m,l,g 的一般表达式,量纲分析法的Pi定理,设 f(q1,q2,
4、qm)=0,ys=(ys1,ys2,ysm)T,s=1,2,m-r,F(1,2,m-r)=0 与 f(q1,q2,qm)=0 等价,F 待定,是与量纲单位无关的物理定律,X1,X2,Xn 是基本量纲,n m,q1,q2,qm 的量纲可表为,量纲矩阵记作,Pi定理的意义,Pi定理实际上给出了一个量纲分析法建模的方法和理论支持,即这个定理证明了:量纲分析法是可行的,没有任何理论上的疑点。,量纲分析法在工程实践方面有一些应用,不过由于适用的函数关系过于简单,无法用于研究复杂的实际问题,如 sint,lnx等,属于比较初级的建模方法,因此在现代科学、工程研究中应用比较少。但是我们在建立一些复杂模型的时
5、候,也要注意量纲问题。,Max f=x2+y z,卖冷饮的收入 销售额 成本 气温,数学模型 微分法建模,北京理工大学 王宏洲(静态优化模型),关于静态优化模型,飞机外形布局快餐店的店内布置和服务方式工厂、商店的订货、储货策略乒乓球团体赛中的对阵安排,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(微分法)建模的主要内容,一、存储模型二、森林救火模型三、最优价格四、消费者均衡模型五、冰山运输,一、存储模型,问题背景,工厂需要订购并储存原料,商场需要进货并库存进行零售,水库雨季
6、蓄水为旱季准备灌溉和发电用水。这里都有一个储存多少的问题。,仔细考虑会发现,这些问题其实都有随机因素在起作用。比如顾客对商品的需求,天气对蓄水的影响等。但为了简化模型,这里没有考虑随机因素,只给出静态优化模型。,在讨论具体问题之前,必须说明:此类寻找最优值的问题并非找到数学最优解即可,而是要认真考虑实际问题的环境。,1、不允许缺货模型,炼钢厂订购废钢铁供炼钢使用,需求量一定,而且不允许缺货。制订最优存储策略,即多长时间订一次货,订多少货才能使费用最低。,在不缺货条件下,需要考虑两种费用:订货费(订货需要的一次性费用);储货费(占有场地、占用资金的费用)。,不只是回答问题,而且要建立生产周期、产
7、量与需求量、准备费、贮存费之间的关系。,模型分析与假设,设T天订货一次(订货周期),订货量为Q,则总费用=订货费+储存费,设法求T和Q,使得总费用最低。模型假设1:钢厂单位时间的需求量为 r;模型假设2:一次性订货费c1,每天每吨货物储存费为c2。模型假设3:每T天订货Q,当存量为0时立即订货。,目的:求T、Q的值,使费用最低。,需要平衡的地方:频繁订货则c1增加而储存费降低,T小;减少订货次数则c1减少而储存费增加,T大。,构造模型,记q(t)为t时刻货物的存量,具体形式为:,q(t)=Q-rt,0 t T且Q=rT,考虑一个定货周期的总费用:,从此模型不难看出,当T=0 时总费用最低。,即
8、不设仓库,随时购买随时使用,将库存费用完全省去就可以将一次订货的总费用降到最低。,这个结论有什么问题吗?,模型结果分析,随时购买随时使用,这个结论对于企业而言是没有意义的。这样做虽然节省了每一个订货周期的费用,但却大大增加了订货次数,由此增加的费用对企业来说是得不偿失的。,由于每次订货费用远远比库存费用要高,所以如果计算单位时间的总费用,那么拉长订货周期可能费用更低。,因此用一个订货周期的总费用来作为目标函数并不适合。,模型修正,取目标函数为每天的平均费用,记作 C(T):,这样做的合理性在于企业生产是一个长期、连续的过程,只有降低单位时间(每天)的费用,才能起到降低企业每年总费用的目的。,注
9、:做数学模型必须注意到实际背景和对方的真实意图,不能简单地给出一个脱离实际的结果。,求T、Q使C(T)最小:,经济订货批量公式,下面做简单的定性检验,模型检验,与实际经验相吻合,所以说模型是基本合理的。,2、允许缺货模型,背景:为商场解决最优订货周期和批量问题。由于商场销售并非必须随时有货物,所以允许在一定时间内缺货。,模型假设1:单位时间的需求量为 r;模型假设2:一次性订货费c1,每天每吨货物储存费为c2;模型假设3:允许缺货,每天每吨缺货损失费c3;模型假设4:每T天订货Q吨。,构造模型,构造:,记q(t)为t时刻货物的存量,具体形式为:,q(t)=Q-r t,Q=r T1,T1时货物售
10、完,在T1,T时间内缺货。,一次性订货周期的总费用:,构造模型,不允许缺货模型,允许缺货模型,模型分析,说明:在允许缺货的情况下,周期可以比不允许缺货的情形长一些,同时每次订货的数量也可以少一些。,3、订货多者优惠情形,批发单位对一次性订货较多的订户在价格上给予一定的优惠。设单位货物的价格为 e(Q)。,非常复杂,但这才是现实中可行的方案,毕竟现实问题不像数学一样,追求干净利落的结论。,二、森林救火模型,法国在地中海海滨地区,由于每年夏季晴朗,天气干燥,经常发生难以扑灭的森林大火。因此,在时常发生大火的地中海海岸边,法国设置了超过1000人的消防队伍。而且这支队伍的灭火设备特别现代化,其中包括
11、20多架专为扑灭森林大火而设计的加拿大出产的救火机。根据法国消防队的资料,一般离开水源不远的住所,每次救火飞机往返,需时仅3至4分钟。如果每次火灾有10架救火机参加战斗,往返10次就有1000吨,100次就有1万吨的水泻在火场上,森林大火很快就会被扑灭。正是因为这样,地中海岸边的森林尽管火灾繁多,但很少能延续到一天以上。,加拿大会在森林地带设置防火了望台,配合巡逻飞机、遥感卫星等手段监视火情。借助现代通信技术,森林防火部门可以实时观测火场情景,半小时至一小时内灭火队伍就能赶到火灾现场。加拿大在每年的防火期内,用于防火、灭火的飞机可超过10000架次。遇有火灾,防火中心可根据火情,用直升机运送灭
12、火人员及时赶到火场扑救,或调用水陆两用洒水机投入扑火战斗。加拿大的森林灭火专用飞机,飞机俯冲至水面并继续前进一段距离,水即可自动由水勺经导管灌入水箱,20秒钟即可装满5吨,然后带水飞向火场。,国内森林防火的手段主要依赖地面人员和装备,因此,对日常监控和早期预警比较重视。,森林失火后,要确定派出消防队员的数量。队员多,森林损失小,救援费用大;队员少,森林损失大,救援费用小。综合考虑损失费和救援费,确定队员数量。,问题,模型分析,记队员人数 x,失火时刻 t=0,开始救火时刻 t1,灭火时刻 t2,时刻 t 森林烧毁面积 B(t).,损失费f1(x)是x的减函数,由烧毁面积B(t2)决定.,救援费
13、f2(x)是x的增函数,由队员人数和救火时间决定.,存在恰当的x,使f1(x),f2(x)之和最小,关键是对B(t)作出合理的简化假设.,失火时刻t=0,开始救火时刻t1,灭火时刻t2,画出时刻 t 森林烧毁面积B(t)的大致图形,分析B(t)比较困难,转而讨论森林烧毁速度dB/dt.,模型假设,3)f1(x)与B(t2)成正比,系数c1(烧毁单位面积损失费),1)0tt1,dB/dt 与 t成正比,系数(火势蔓延速度),2)t1tt2,降为-x(为队员的平均灭火速度),4)每个队员的单位时间灭火费用c2,一次性费用c3,火势以失火点为中心,均匀向四周呈圆形蔓延,半径 r与 t 成正比,如果现
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