2018年全国大学生数学建模竞赛A题高温服装设计(含word论文和源代码资源)
文章目录
- 一、部分题目
- 二、部分论文
- 三、部分Matlab源代码
- 问题1
- 1 求解h1h2
- 2 已知h1h2求解温度分布
- 问题2
- 1 求解第二层最佳厚度
- 四、完整word版论文和源代码(两种获取方式)
一、部分题目
2018 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目
A 题 高温作业专用服装设计
在高温环境下工作时,人们需要穿着专用服装以避免灼伤。专用服装通常由 三层织物材料构成,记为I、II、III 层,其中I 层与外界环境接触,III 层与皮肤 之间还存在空隙,将此空隙记为IV 层。 为设计专用服装,将体内温度控制在37ºC 的假人放置在实验室的高温环境 中,测量假人皮肤外侧的温度。为了降低研发成本、缩短研发周期,请你们利用 数学模型来确定假人皮肤外侧的温度变化情况,并解决以下问题:
请建立数学模型解决以下问题
问题1 专用服装材料的某些参数值由附件1 给出,对环境温度为75ºC、II 层厚 度为6 mm、IV 层厚度为5 mm、工作时间为90 分钟的情形开展实验,测量得到 假人皮肤外侧的温度(见附件2)。建立数学模型,计算温度分布,并生成温度 分布的Excel 文件(文件名为problem1.xlsx)。
问题2 当环境温度为65ºC、IV 层的厚度为5.5 mm 时,确定II 层的最优厚度, 确保工作60 分钟时,假人皮肤外侧温度不超过47ºC,且超过44ºC 的时间不超 过5 分钟。
问题3 当环境温度为80ºC 时,确定II 层和IV 层的最优厚度,确保工作30 分 钟时,假人皮肤外侧温度不超过47ºC,且超过44ºC 的时间不超过5 分钟。
二、部分论文
三、部分Matlab源代码
问题1
1 求解h1h2
%搜索h1、h2的具体值
%实际操作发现h1敏感度不大,而h2敏感度非常大
%先h1保持不变,搜索出h2=8.374,再保持h2不变,找出h1的具体数值
clc;clear;close all;
% [FJ2,FJ2_text]=xlsread('A.xlsx','附件2');
% T0=FJ2(:,2); %初始各点的温度,T0(1)是0时的温度
% save FJ_2load FJ_2.mat
%有限差分法,隐式
arg_min=1e6;
L1=0.6;L2=6;L3=3.6;L4=5;
T_en=75;tt=5400;
h2=8.374;
for h1=116:0.01:118
[T]=qiujie(L1,L2,L3,L4,h1,h2,T_en,tt);
TT=[FJ2(:,1),T(end,:)'];%模拟人的温度变化
arg=norm(TT(:,2)-FJ2(:,2))^2;
if arg<arg_minarg_min=arg;h_1=h1;h_2=h2;TT_2=TT;
end
end
%绘图
figure('Color','w')
plot(1:5401,TT_2(:,2),'b','LineWidth',1.5);
hold on
plot(1:5401,FJ2(:,2),'r:','LineWidth',1.5);
legend('模拟值','实验值')
xlabel('时间(秒)');ylabel('温度(摄氏度)')
2 已知h1h2求解温度分布
%已知h1、h2,求解温度分布
clc;clear;close all;load FJ_2.mat
%有限差分法,隐式
L1=0.6;L2=6;L3=3.6;L4=5;
T_en=75;tt=5400;
h1=116.79;h2=8.374;
[T]=qiujie(L1,L2,L3,L4,h1,h2,T_en,tt);
%绘最终温度分布图
figure('Color','w')
x=[0:length(T(:,1))-1]/10;
plot(x,T(:,end)')
hold on
text(L1,T(L1*10+1,end),'|','color','r')
text(L1+L2,T((L1+L2)*10+1,end),'|','color','r')
text(L1+L2+L3,T((L1+L2+L3)*10+1,end),'|','color','r')
text(L1+L2+L3+L4,T((L1+L2+L3+L4)*10+1,end),'|','color','r')
grid on
xlabel('L(mm)');ylabel('T(°)')
%拟合优度计算
SST=norm(FJ2(:,2)-mean(FJ2(:,2)))^2;
SSE=arg_min;
R=1-SSE/SST;
%绘三维温度分布图
t=0:5400;
figure('Color','w')
surf(x,t,T')
shading interp
xlabel('L(mm)');ylabel('t(s)');zlabel('T(°)')
axis([0 15.2 0 5400 35 80 ])
%储存温度分布
xlswrite('problem1.xlsx',T')
问题2
1 求解第二层最佳厚度
%求解二层的最优厚度
clc;clear;close all;
L1=0.6;L3=3.6;L4=5.5;
h1=116.790;h2=8.374;
T_en=65;tt=3600;
%遍历找到L2
min_L2=25;
for L2=0.6:0.1:25
[T]=qiujie(L1,L2,L3,L4,h1,h2,T_en,tt);
TT=T(end,:);%提取人体表面温度
count=find(TT>44);%找出温度超44°的点
if TT(end,end)<=47&&length(count)<=5*60&&L2<min_L2min_L2=L2;T_re=TT;T_max=TT(end);pass=length(count);%超出时间
end
end
%绘图,皮肤随时间的温度变化
figure('Color','w')
x=0:tt;
plot(x,T_re,'b-','LineWidth',1.7)
hold on
plot(x,ones(1,length(x))*T_max,'k:','LineWidth',1.5);
xlabel('t(秒)');ylabel('T(摄氏度)')
legend('L2=17.5')
axis([0 tt 35 45])
四、完整word版论文和源代码(两种获取方式)
Word论文和源代码
Word论文和源代码
相关文章:

2018年全国大学生数学建模竞赛A题高温服装设计(含word论文和源代码资源)
文章目录 一、部分题目二、部分论文三、部分Matlab源代码问题11 求解h1h22 已知h1h2求解温度分布 问题21 求解第二层最佳厚度 四、完整word版论文和源代码(两种获取方式) 一、部分题目 2018 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 A 题 高温作业专用服…...

UEFA EURO 2024 GERMANY
UEFA EURO 2024 GERMANY 画个流程图,哈哈...

Ueditor中集成135编辑器
一、背景 在资讯项目平台运营过程中,资讯需要排版,一般都是在135编辑器排好以后,复制到平台中UEditor编辑器中,所以,他们建议集成一下135哈 二、了解135编辑器 开始调研了解135编辑器,发现人家就支持集成…...
C++ type list 模板
C 实现一个type list 模板,在编译期计算。这个type list主要有构造,列表头类型,列表尾类型,concat操作,去除列表元素重复,获取指定元素,删除指定元素的操作。实现代码贴在下面: #pr…...

vscode刷LeetCode算法题环境配置
首先,下载nodejs 在vscode中安装LeetCode插件 安装好进行配置 选择leetcode-cn 填上刚才下载node.exe的路径 完成之后重启一下vscode 重启之后登陆LeetCode 完成之后就可以看到题目了 点击 code now 就可以开始刷题了...

OpenCV报错已解决:Vector析构异常OpencvAssert CrtlsValidHeapPointer
🎬 鸽芷咕:个人主页 🔥 个人专栏: 《C干货基地》《粉丝福利》 ⛺️生活的理想,就是为了理想的生活! 引入 在使用OpenCV进行图像处理时,我们可能会遇到Vector析构异常OpencvAssert CrtlsValidHeapPointer的问题。本文将…...

AudioLM音频生成模型
GPT-4o (OpenAI) AudioLM(Audio Language Model)是一种生成音频的深度学习模型。它可以通过学习语言模型的结构来生成连贯和高质量的音频信号。这类模型通常应用于语音合成、音乐生成和音频内容生成等领域。以下是一些与AudioLM相关的核心概念和技术细…...

Shardingsphere-Proxy 5.5.0数据迁移
Shardingsphere-Proxy 5.5.0数据迁移 Shardingsphere系列目录:背景配置集群部署搭建Zookeeper修改shardingsphere-proxy配置重启shardingsphere-proxy 执行数据迁移连接代理数据库实例(Navicate)应用代理数据库注册目标分片数据库存储单元注销…...
c语言中的for循环
在C语言中,for循环是控制结构之一,用于多次执行一段代码。其具体用法如下: 语法 for (初始化表达式; 条件表达式; 更新表达式) {// 循环体 }参数说明 初始化表达式:在循环开始前执行一次,用于初始化循环控制变量。条…...
大模型微调(finetune)方法
lora adapter prefix-tuning p-tuning prompt-tuning 大模型微调后灾难行遗忘 1、主流解决大模型微调后灾难行遗忘的方法是在微调过程中加入通用的指令数据。 2、自我蒸馏方法主要是通过模型本身对任务数据进行生成引导,构建自我蒸馏数据集,改变任务数…...
Bootstrap 5 卡片
Bootstrap 5 卡片 Bootstrap 5 是一个流行的前端框架,它提供了一套丰富的组件和工具,用于快速开发响应式和移动设备优先的网页。在 Bootstrap 5 中,卡片(Card)是一个非常重要的组件,用于展示内容,如文本、图片、列表等。卡片组件具有高度的灵活性和可定制性,可以轻松地…...

【ONLYOFFICE 8.1】的安装与使用——功能全面的 PDF 编辑器、幻灯片版式、优化电子表格的协作
🔥 个人主页:空白诗 文章目录 一、引言二、ONLYOFFICE 简介三、安装1. Windows/Mac 安装2. 文档开发者版安装安装前准备使用 Docker 安装使用 Linux 发行版安装配置 ONLYOFFICE 文档开发者版集成和开发 四、使用1. 功能全面的 PDF 编辑器PDF 查看和导航P…...

「51媒体」浙江地区媒体邀约
传媒如春雨,润物细无声,大家好,我是51媒体网胡老师。 媒体宣传加速季,100万补贴享不停,一手媒体资源,全国100城线下落地执行。详情请联系胡老师。 浙江地区的媒体邀约资源丰富多样,涵盖了电视台…...

2-18 基于matlab的关于联合对角化盲源分离算法的二阶盲识别(SOBI)算法
基于matlab的关于联合对角化盲源分离算法的二阶盲识别(SOBI)算法。通过联合对角化逼近解混矩阵。构建的四组信号,并通过认为设置添加噪声比例,掩盖信号信息。通过SOBI算法实现了解混。程序已调通,可直接运行。 2-18联合…...
C++中常用的标志库
标准库 C标准库是一个强大的工具集,它包含了一组丰富的类和函数,可以帮助开发者进行各种操作,如输入输出、字符串操作、数据结构管理、算法实现等。以下是一些常用的C标准库及其使用方法。 1. 输入输出库 <iostream> 用于标准输入输…...
近期计算机领域的热点技术
随着科技的飞速发展,计算机领域的新技术、新趋势层出不穷。本文将探讨近期计算机领域的几个热点技术趋势,并对它们进行简要的分析和展望。 一、人工智能与机器学习 人工智能(AI)和机器学习(ML)是近年来计算…...

HarmonyOS Next 系列之可移动悬浮按钮实现(六)
系列文章目录 HarmonyOS Next 系列之省市区弹窗选择器实现(一) HarmonyOS Next 系列之验证码输入组件实现(二) HarmonyOS Next 系列之底部标签栏TabBar实现(三) HarmonyOS Next 系列之HTTP请求封装和Token…...

如何获得更高质量的回答-chatgpt
在与技术助手如ChatGPT进行交互时,提问的方式直接影响到你获得的答案质量。以下是几个关键的提问技巧,可以帮助你在与ChatGPT的互动中获得更有效的回答: 1. 清晰明了的问题 技巧:确保问题清晰明了,避免含糊不清或模糊的…...

ASP.NET Core 6.0 使用 Log4Net 和 Nlog日志中间件
前言 两年前,浅浅的学过 .NET 6,为啥要记录下来,大概是为了以后搭架子留下引线,还有抛砖引玉。 1. 环境准备 下载 建议使用 Visual Studio 2022 开发版 官网的下载地址:Visual Studio 2022 IDE - 适用于软件开发人员的编程工具借助 Visual Studio 设计,具有自动完成…...
使用Spring Boot实现与ActiveMQ的消息队列集成
使用Spring Boot实现与ActiveMQ的消息队列集成 大家好,我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿! 消息队列在现代分布式系统中扮演着至关重要的角色,…...
vscode里如何用git
打开vs终端执行如下: 1 初始化 Git 仓库(如果尚未初始化) git init 2 添加文件到 Git 仓库 git add . 3 使用 git commit 命令来提交你的更改。确保在提交时加上一个有用的消息。 git commit -m "备注信息" 4 …...

深入剖析AI大模型:大模型时代的 Prompt 工程全解析
今天聊的内容,我认为是AI开发里面非常重要的内容。它在AI开发里无处不在,当你对 AI 助手说 "用李白的风格写一首关于人工智能的诗",或者让翻译模型 "将这段合同翻译成商务日语" 时,输入的这句话就是 Prompt。…...

Qt/C++开发监控GB28181系统/取流协议/同时支持udp/tcp被动/tcp主动
一、前言说明 在2011版本的gb28181协议中,拉取视频流只要求udp方式,从2016开始要求新增支持tcp被动和tcp主动两种方式,udp理论上会丢包的,所以实际使用过程可能会出现画面花屏的情况,而tcp肯定不丢包,起码…...

(二)TensorRT-LLM | 模型导出(v0.20.0rc3)
0. 概述 上一节 对安装和使用有个基本介绍。根据这个 issue 的描述,后续 TensorRT-LLM 团队可能更专注于更新和维护 pytorch backend。但 tensorrt backend 作为先前一直开发的工作,其中包含了大量可以学习的地方。本文主要看看它导出模型的部分&#x…...
反射获取方法和属性
Java反射获取方法 在Java中,反射(Reflection)是一种强大的机制,允许程序在运行时访问和操作类的内部属性和方法。通过反射,可以动态地创建对象、调用方法、改变属性值,这在很多Java框架中如Spring和Hiberna…...
【C++从零实现Json-Rpc框架】第六弹 —— 服务端模块划分
一、项目背景回顾 前五弹完成了Json-Rpc协议解析、请求处理、客户端调用等基础模块搭建。 本弹重点聚焦于服务端的模块划分与架构设计,提升代码结构的可维护性与扩展性。 二、服务端模块设计目标 高内聚低耦合:各模块职责清晰,便于独立开发…...
【HarmonyOS 5 开发速记】如何获取用户信息(头像/昵称/手机号)
1.获取 authorizationCode: 2.利用 authorizationCode 获取 accessToken:文档中心 3.获取手机:文档中心 4.获取昵称头像:文档中心 首先创建 request 若要获取手机号,scope必填 phone,permissions 必填 …...

dify打造数据可视化图表
一、概述 在日常工作和学习中,我们经常需要和数据打交道。无论是分析报告、项目展示,还是简单的数据洞察,一个清晰直观的图表,往往能胜过千言万语。 一款能让数据可视化变得超级简单的 MCP Server,由蚂蚁集团 AntV 团队…...

sipsak:SIP瑞士军刀!全参数详细教程!Kali Linux教程!
简介 sipsak 是一个面向会话初始协议 (SIP) 应用程序开发人员和管理员的小型命令行工具。它可以用于对 SIP 应用程序和设备进行一些简单的测试。 sipsak 是一款 SIP 压力和诊断实用程序。它通过 sip-uri 向服务器发送 SIP 请求,并检查收到的响应。它以以下模式之一…...
SQL Server 触发器调用存储过程实现发送 HTTP 请求
文章目录 需求分析解决第 1 步:前置条件,启用 OLE 自动化方式 1:使用 SQL 实现启用 OLE 自动化方式 2:Sql Server 2005启动OLE自动化方式 3:Sql Server 2008启动OLE自动化第 2 步:创建存储过程第 3 步:创建触发器扩展 - 如何调试?第 1 步:登录 SQL Server 2008第 2 步…...