山东省建设厅电工证查询网站,qq互联网站备案号,个人域名 企业网站备案,北京 酒店 企业 网站建设为了更好地让大家本次数维杯比赛选题#xff0c;我将对本次比赛的题目进行简要浅析。本次比赛的选题中#xff0c;研究生、本科组请从A、B题中任选一个 完成答卷#xff0c;专科组请从B、C题中任选一个完成答卷。这也暗示了本次比赛的难度为ABC
选题人数初步估计也…为了更好地让大家本次数维杯比赛选题我将对本次比赛的题目进行简要浅析。本次比赛的选题中研究生、本科组请从A、B题中任选一个 完成答卷专科组请从B、C题中任选一个完成答卷。这也暗示了本次比赛的难度为ABC
选题人数初步估计也是BCA
下面给大家带来每个问题简要的分析以方便大家提前选好题目。
A 题 河流-地下水系统水体污染研究 该问题初步来看属于物理方程类题目难度较大。需要我们通过查阅相关文献和资料分析并建立河流-地下水系统中有机污染物的对流、弥散及吸附作用的数学模型 。通过简单的查阅资料其中公式为latex输入语言大家看不懂的可以直接看图片
河流-地下水系统中有机污染物的对流、弥散及吸附作用的数学模型可以参考以下公式
$$\frac{\partial C}{\partial t}\nabla\cdot(\mathbf{v}C)D\nabla^2C-\lambda CR$$ 其中$C$是有机污染物的浓度$\mathbf{v}$是地下水的速度$D$是水动力弥散系数$\lambda$是有机污染物的降解速率$R$是有机污染物的源项或汇项。
对于吸附作用可以采用双模式吸附模型即
$$S\frac{K_dC}{1bC}\frac{S_0bC}{1bC}$$ 其中$S$是沉积物上的吸附量$K_d$是线性吸附系数$S_0$是最大吸附容量$b$是吸附表面亲和性常数。
对于阻滞作用可以采用阻滞系数R来表示即
$$R\frac{1}{1\rho_b\frac{dS}{dC}}$$ 其中$\rho_b$是沉积物的密度。
整体来看难度较大需要有较好的数学能力或者物理能力。问题二三将会后续问题分析中进行讲解。 B 题 节能列车运行控制优化策略 对于问题B问题一也是于A题相同类似于物理微分方程模型要解决这个问题我们可以采用数值积分的方法将列车在运行过程中的运动学方程和牵引力、制动力、阻力之间的关系相结合。以下是一个简单的 Python 程序要是大家有需要我也可以编写对应的matlab代码用于计算列车的运动学参数和能量消耗
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# Parameters
m 176.3 * 1000 # Mass of the train (kg)
p 1.08 # Rotational mass factor
v_max 100 / 3.6 # Maximum velocity (m/s)
f_davis lambda v: 2.0895 0.0098*v 0.006*v**2 # Davis resistance equation
F_max 310 * 1000 # Maximum traction force (N)
B_max 760 * 1000 # Maximum braking force (N)
L 5144.7 # Distance between A and B (m)
delta_t 0.01 # Time step (s)# Initial conditions
x 0 # Initial position (m)
v 0 # Initial velocity (m/s)
t 0 # Initial time (s)
E_kin 0 # Initial kinetic energy (J)
E_pot 0 # Initial potential energy (J)
E_loss 0 # Initial energy loss (J)# Arrays for storing results
x_array []
v_array []
t_array []
F_array []
E_array []# Simulation loop
while x L:# Calculate accelerationF_net F_max if x L/2 else -B_max # Traction force or braking forceF_resist f_davis(v) # Resistance forcea (F_net - F_resist) / (m p*v*v)# Calculate velocity and positionv a * delta_tx v * delta_tt delta_t# Store resultsx_array.append(x)v_array.append(v)t_array.append(t)F_array.append(F_net if F_net 0 else -F_resist) # Store positive force (traction) or negative force (braking)# Calculate energyE_kin 0.5 * m * v**2E_pot m * 9.8 * xE_loss abs(F_resist * v * delta_t) # Accumulate energy lossE_array.append(E_kin E_pot - E_loss)# Plot results
fig, axs plt.subplots(2, 2, figsize(12, 8))
axs[0, 0].plot(x_array, v_array)
axs[0, 0].set_xlabel(Distance (m))
axs[0, 0].set_ylabel(Velocity (m/s))
axs[0, 1].plot(x_array, F_array)
axs[0, 1].set_xlabel(Distance (m))
axs[0, 1].set_ylabel(Force (N))
axs[1, 0].plot(x_array, t_array)
axs[1, 0].set_xlabel(Distance (m))
axs[1, 0].set_ylabel(Time (s))
axs[1, 1].plot(x_array, E_array)
axs[1, 1].set
在这种情况下需要进一步考虑列车行驶过程中的各种因素比如不同路段的限速和坡度、列车电机的动态特性以及储能装置的运用等等以构建更加准确的模型。具体的建模过程需要综合考虑物理、数学、机械和电气等学科的知识并采用合适的软件工具进行仿真和分析。
建模过程中需要考虑的因素很多例如列车的动力学特性、牵引系统和制动系统的控制策略、能量管理系统等。在具体建模时需要确定模型的输入和输出以及各个子系统之间的关系进而确定模型的结构和参数。同时还需要考虑模型的有效性和可靠性对模型进行验证和测试以确保其能够准确地反映实际情况。
总的来说建立列车运行模型是一个复杂的过程需要充分考虑各种因素采用合适的建模方法和软件工具进行仿真和分析。同时需要对模型进行验证和测试以确保其能够准确地反映实际情况并为实际应用提供有效的支持。
或者我们也可以使用
根据搜索结果列车运行建模方法可以分为以下几个步骤利用Simulink或其他工具搭建列车运行的仿真模型可以参考MATLAB提供的Powertrain Blockset和Vehicle Dynamics Blockset工具箱或者使用专业软件如CarMaker、CarSim等。
设计列车运行的速度控制算法根据列车的运行状态、线路参数、限速条件等信息自动调整牵引/制动力使列车沿最优速度-距离曲线运行。
通过仿真实验验证列车运行的速度控制效果绘制速度-距离曲线、牵引制动力-距离曲线、时间-距离曲线与能量消耗-距离曲线等图形分析列车运行的安全性、准时性、舒适性和经济性¹⁴。
程序的运行时间取决于仿真模型的复杂度、控制算法的效率、计算机的性能等因素无法一概而论。需要获取不同到达时间的曲线时可以通过调整控制算法中的参数或目标函数来实现。 C 题 宫内节育器的生产 C题为本次比赛最简单的一道题目可惜选题受限。下面主要讲解一下各问解题思路。
问题一分析两个医院的临床数据有无显著性差异即进行显著性分析相应的SPSS、matlab 、python各个软件都是可以实现的。
import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats as stats# 读取数据
data pd.read_csv(data.csv)# 计算相关系数和P值
corr_matrix data.corr()
p_matrix np.zeros(corr_matrix.shape)
for i in range(corr_matrix.shape[0]):for j in range(corr_matrix.shape[1]):pearson_coef, p_value stats.pearsonr(data.iloc[:, i], data.iloc[:, j])p_matrix[i, j] p_value# 显示相关系数矩阵和P值矩阵
print(Correlation Matrix:)
print(corr_matrix)
print(P-Value Matrix:)
print(p_matrix)# 进行显著性检验
threshold 0.05 # 设置显著性水平
sig_matrix p_matrix threshold # 判断P值是否小于显著性水平
print(Significant Matrix:)
print(sig_matrix)
这里只考虑了相关性的显著性检验实际上显著性分析还可以涉及到多元回归分析、方差分析、卡方检验等方法。在实际应用中我们需要根据具体问题选择合适的显著性检验方法并使用相应的工具库进行分析。
问题二、分析受试者的身体指标与随访主诉情况的联系典型的关联性分析。根据情况选择合适的方法即可。 问题三、分析 VCu260 与 VCu380 记忆型宫内节育器的质量哪个更优。可以理解为优化模型设置0-1变量为决策变量对最优节育器进行求解也可以建立综合评价模型具体选择因对而异。
