建模贴图论文800字
建模贴图论文800字
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建模论文怎么写
数学建模文章格式模版
题目:明确题目意思
一、摘要:500个字左右,包括模型的主要特点、建模方法和主要结果
二、关键字:3-5个
三.问题重述。略
四. 模型假设
根据全国组委会确定的评阅原则,基本假设的合理性很重要。
(1)根据题目中条件作出假设
(2)根据题目中要求作出假设
关键性假设不能缺;假设要切合题意
五. 模型的建立
(1) 基本模型:
1) 首先要有数学模型:数学公式、方案等
2) 基本模型,要求 完整,正确,简明
(2) 简化模型
1) 要明确说明:简化思想,依据
2) 简化后模型,尽可能完整给出
(3) 模型要实用,有效,以解决问题有效为原则。
数学建模面临的、要解决的是实际问题,
不追求数学上:高(级)、深(刻)、难(度大)。
u 能用初等方法解决的、就不用高级方法,
u 能用简单方法解决的,就不用复杂方法,
u 能用被更多人看懂、理解的方法,就不用只能少数人看懂、理解的方法。
(4)鼓励创新,但要切实,不要离题搞标新立异
数模创新可出现在
▲建模中,模型本身,简化的好方法、好策略等,
▲模型求解中
▲结果表示、分析、检验,模型检验
▲推广部分
(5)在问题分析推导过程中,需要注意的问题:
u 分析:中肯、确切
u 术语:专业、内行;;
u 原理、依据:正确、明确,
u 表述:简明,关键步骤要列出
u 忌:外行话,专业术语不明确,表述混乱,冗长。
六. 模型求解
(1) 需要建立数学命题时:
命题叙述要符合数学命题的表述规范,
尽可能论证严密。
(2) 需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。
若采用现有软件,说明采用此软件的理由,软件名称
(3) 计算过程,中间结果可要可不要的,不要列出。
(4) 设法算出合理的数值结果。
七、 结果分析、检验;模型检验及模型修正;结果表示
(1) 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的 ;
(2) 对数值结果或模拟结果进行必要的检验。
结果不正确、不合理、或误差大时,分析原因,
对算法、计算方法、或模型进行修正、改进;
(3) 题目中要求回答的问题,数值结果,结论,须一一列出;
(4) 列数据问题:考虑是否需要列出多组数据,或额外数据
对数据进行比较、分析,为各种方案的提出提供依据;
(5) 结果表示:要集中,一目了然,直观,便于比较分析
▲数值结果表示:精心设计表格;可能的话,用图形图表形式
▲求解方案,用图示更好
(6) 必要时对问题解答,作定性或规律性的讨论。
最后结论要明确。
八.模型评价
优点突出,缺点不回避。
改变原题要求,重新建模可在此做。
推广或改进方向时,不要玩弄新数学术语。
九、参考文献.十、附录
详细的结果,详细的数据表格,可在此列出。
但不要错,错的宁可不列。
主要结果数据,应在正文中列出,不怕重复。
检查答卷的主要三点,把三关:
n 模型的正确性、合理性、创新性
n 结果的正确性、合理性
n 文字表述清晰,分析精辟,摘要精彩
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数学建模论文范文怎么写
数学建模论文写作
一、写好数模答卷的重要性
1. 评定参赛队的成绩好坏、高低,获奖级别,数模答卷,是唯一依据。
2. 答卷是竞赛活动的成绩结晶的书面形式。
3. 写好答卷的训练,是科技写作的一种基本训练。
二、答卷的基本内容,需要重视的问题
1.评阅原则
假设的合理性,建模的创造性,结果的合理性,表述的清晰程度。
2.答卷的文章结构
题目(写出较确切的题目;同时要有新意、醒目)
摘要(200-300字,包括模型的主要特点、建模方法和主要结论)
关键词(求解问题、使用的方法中的重要术语)
1)问题重述。
2)问题分析。
3)模型假设。
4)符号说明。
5)模型的建立(问题分析,公式推导,基本模型,最终或简化模型等)。
6)模型求解(计算方法设计或选择;算法设计或选择,算法思想依据,步骤及实现,计算框图;所采用的软件名称;引用或建立必要的数学命题和定理;求解方案及流程。)
7)进一步讨论(结果表示、分析与检验,误差分析,模型检验)
8)模型评价(特点,优缺点,改进方法,推广。)
9)参考文献。
10)附录(计算程序,框图;各种求解演算过程,计算中间结果;各种图形,表格。)
3. 要重视的问题
1)摘要。
包括:
a. 模型的数学归类(在数学上属于什么类型);
b. 建模的思想(思路);
c. 算法思想(求解思路);
d. 建模特点(模型优点,建模思想或方法,算法特点,结果检验,灵敏度分析,模型检验……);
e. 主要结果(数值结果,结论;回答题目所问的全部“问题”)。
▲ 注意表述:准确、简明、条理清晰、合乎语法、要求符合文章格式。务必认真校对。
2)问题重述。
3)问题分析。
因素之间的关系、因素与环境之间的关系、因素自身的变化规律、确定研究的方法或模型的类型。
5)模型假设。
根据全国组委会确定的评阅原则,基本假设的合理性很重要。
a. 根据题目中条件作出假设
b. 根据题目中要求作出假设
关键性假设不能缺;假设要切合题意。
6) 模型的建立。
a. 基本模型:
ⅰ)首先要有数学模型:数学公式、方案等;
ⅱ)基本模型,要求完整,正确,简明;
b. 简化模型:
ⅰ)要明确说明简化思想,依据等;
ⅱ)简化后模型,尽可能完整给出;
c. 模型要实用,有效,以解决问题有效为原则。
数学建模面临的、要解决的是实际问题,不追求数学上的高(级)、深(刻)、难(度大)。
ⅰ)能用初等方法解决的、就不用高级方法;
ⅱ)能用简单方法解决的,就不用复杂方法;
ⅲ)能用被更多人看懂、理解的方法,就不用只能少数人看懂、理解的方法。
d.鼓励创新,但要切实,不要离题搞标新立异。数模创新可出现在:
▲ 建模中,模型本身,简化的好方法、好策略等;
▲ 模型求解中;
▲ 结果表示、分析、检验,模型检验;
▲ 推广部分。
e.在问题分析推导过程中,需要注意的问题:
ⅰ)分析:中肯、确切;
ⅱ)术语:专业、内行;
ⅲ)原理、依据:正确、明确;
ⅳ)表述:简明,关键步骤要列出;
ⅴ)忌:外行话,专业术语不明确,表述混乱,冗长。
7)模型求解。
a. 需要建立数学命题时:
命题叙述要符合数学命题的表述规范,尽可能论证严密。
b. 需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。
若采用现有软件,说明采用此软件的理由,软件名称。
c. 计算过程,中间结果可要可不要的,不要列出。
d. 设法算出合理的数值结果。
8) 结果分析、检验;模型检验及模型修正;结果表示。
a. 最终数值结果的正确性或合理性是第一位的;
b. 对数值结果或模拟结果进行必要的检验;
结果不正确、不合理、或误差大时,分析原因, 对算法、计算方法、或模型进行修正、改进。
c. 题目中要求回答的问题,数值结果,结论,须一一列出;
d. 列数据问题:考虑是否需要列出多组数据,或额外数据对数据进行比较、分析,为各种方案的提出提供依据;
e. 结果表示:要集中,一目了然,直观,便于比较分析。
▲ 数值结果表示:精心设计表格;可能的话,用图形图表形式。
▲ 求解方案,用图示更好。
9)必要时对问题解答,作定性或规律性的讨论。最后结论要明确。
10)模型评价
优点突出,缺点不回避。
改变原题要求,重新建模可在此做。
推广或改进方向时,不要玩弄新数学术语。
11)参考文献
12)附录
详细的结果,详细的数据表格,可在此列出,但不要错,错的宁可不列。主要结果数据,应在正文中列出,不怕重复。
检查答卷的主要三点,把三关:
a. 模型的正确性、合理性、创新性
b. 结果的正确性、合理性
c. 文字表述清晰,分析精辟,摘要精彩
三、关于写答卷前的思考和工作规划
答卷需要回答哪几个问题――建模需要解决哪几个问题;
问题以怎样的方式回答――结果以怎样的形式表示;
每个问题要列出哪些关键数据――建模要计算哪些关键数据;
每个量,列出一组还是多组数――要计算一组还是多组数。
四、答卷要求的原理
1. 准确――科学性;
2. 条理――逻辑性;
3. 简洁――数学美;
4. 创新――研究、应用目标之一,人才培养需要;
5. 实用――建模、实际问题要求。
五、建模理念
1. 应用意识
要解决实际问题,结果、结论要符合实际;
模型、方法、结果要易于理解,便于实际应用;站在应用者的立场上想问题,处理问题。
2. 数学建模
用数学方法解决问题,要有数学模型;
问题模型的数学抽象,方法有普适性、科学性,不局限于本具体问题的解决。
3. 创新意识
建模有特点,更加合理、科学、有效、符合实际;更有普遍应用意义;不单纯为创新而创新。
数学建模论文范文
数学建模--教学楼人员疏散--获校数学建模二等
数学建模
人员疏散
本题是由我和我的好哥们张勇还有我们区队的学委谢菲菲经过数个日夜的精心准备而完成的,指导老师沈聪.
摘要
文章分析了大型建筑物内人员疏散的特点,结合我校1号教学楼的设定火灾场景人员的安全疏散,对该建筑物火灾中人员疏散的设计方案做出了初步评价,得出了一种在人流密度较大的建筑物内,火灾中人员疏散时间的计算方法和疏散过程中瓶颈现象的处理方法,并提出了采用距离控制疏散过程和瓶颈控制疏散过程来分析和计算建筑物的人员疏散。
关键字
人员疏散 流体模型 距离控制疏散过程
问题的提出
教学楼人员疏散时间预测
学校的教学楼是一种人员非常集中的场所,而且具有较大的火灾荷载和较多的起火因素,一旦发生火灾,火灾及其烟气蔓延很快,容易造成严重的人员伤亡。对于不同类型的建筑物,人员疏散问题的处理办法有较大的区别,结合1号教学楼的结构形式,对教学楼的典型的火灾场景作了分析,分析该建筑物中人员疏散设计的现状,提出一种人员疏散的基础,并对学校领导提出有益的见解建议。
前言
建筑物发生火灾后,人员安全疏散与人员的生命安全直接相关,疏散保证其中的人员及时疏散到安全地带具有重要意义。火灾中人员能否安全疏散主要取决于疏散到安全区域所用时间的长短,火灾中的人员安全疏散指的是在火灾烟气尚未达到对人员构成危险的状态之前,将建筑物内的所有人员安全地疏散到安全区域的行动。人员疏散时间在考虑建筑物结构和人员距离安全区域的远近等环境因素的同时,还必须综合考虑处于火灾的紧急情况下,人员自然状况和人员心理这是一个涉及建筑物结构、火灾发展过程和人员行为三种基本因素的复杂问题。
随着性能化安全疏散设计技术的发展,世界各国都相继开展了疏散安全评估技术的开发及研究工作,并取得了一定的成果(模型和程序),如英国的CRISP、EXODUS、STEPS、Simulex,美国的ELVAC、EVACNET4、EXIT89,HAZARDI,澳大利亚的EGRESSPRO、FIREWIND,加拿大的FIERA system和日本的EVACS等,我国建筑、消防科研及教学单位也已开展了此项研究工作,并且相关的研究列入了国家“九五”及“十五”科技攻关课题。
一般地,疏散评估方法由火灾中烟气的性状预测和疏散预测两部分组成,烟气性状预测就是预测烟气对疏散人员会造成影响的时间。众多火灾案例表明,火灾烟气毒性、缺氧使人窒息以及辐射热是致人伤亡的主要因素。
其中烟气毒性是火灾中影响人员安全疏散和造成人员死亡的最主要因素,也就是造成火灾危险的主要因素。研究表明:人员在CO浓度为4X10-3浓度下暴露30分钟会致死。
此外,缺氧窒息和辐射热也是致人死亡的主要因素,研究表明:空气中氧气的正常值为21%,当氧气含量降低到12%~15%时,便会造成呼吸急促、头痛、眩晕和困乏,当氧气含量低到6%~8%时,便会使人虚脱甚至死亡;人体在短时间可承受的最大辐射热为2.5kW/m2(烟气层温度约为200℃)。
图1 疏散影响因素
预测烟气对安全疏散的影响成为安全疏散评估的一部分,该部分应考虑烟气控制设备的性能以及墙和开口部对烟的影响等;通过危险来临时间和疏散所需时间的对比来评估疏散设计方案的合理性和疏散的安全性。疏散所需时间小于危险来临时间,则疏散是安全的,疏散设计方案可行;反之,疏散是不安全的,疏散设计应加以修改,并再评估。
图2 人员疏散与烟层下降关系(两层区域模型)示意图
疏散所需时间包括了疏散开始时间和疏散行动时间。疏散开始时间即从起火到开始疏散的时间,它大体可分为感知时间(从起火至人感知火的时间)和疏散准备时间(从感知火至开始疏散时间)两阶段。一般地,疏散开始时间与火灾探测系统、报警系统,起火场所、人员相对位置,疏散人员状态及状况、建筑物形状及管理状况,疏散诱导手段等因素有关。
疏散行动时间即从疏散开始至疏散结束的时间,它由步行时间(从最远疏散点至安全出口步行所需的时间)和出口通过排队时间(计算区域人员全部从出口通过所需的时间)构成。与疏散行动时间预测相关的参数及其关系见图3。
图3 与疏散行动时间预测相关的参数及其关系
模型的分析与建立
我们将人群在1号教学楼内的走动模拟成水在管道内的流动,对人员的个体特性没有考虑,而是将人群的疏散作为一个整体运动处理,并对人员疏散过程作了如下保守假设:
u 疏散人员具有相同的特征,且均具有足够的身体条件疏散到安全地点;
u 疏散人员是清醒状态,在疏散开始的时刻同时井然有序地进行疏散,且在疏散过程中不会出现中途返回选择其它疏散路径;
u 在疏散过程中,人流的流量与疏散通道的宽度成正比分配,即从某一个出口疏散的人数按其宽度占出口的总宽度的比例进行分配
u 人员从每个可用出口疏散且所有人的疏散速度一致并保持不变。
以上假设是人员疏散的一种理想状态,与人员疏散的实际过程可能存在一定的差别,为了弥补疏散过程中的一些不确定性因素的影响,在采用该模型进行人员疏散的计算时,通常保守地考虑一个安全系数,一般取1.5~2,即实际疏散时间为计算疏散时间乘以安全系数后的数值。
1号教学楼平面图
教学楼模型的简化与计算假设
我校1号教学楼为一幢分为A、B两座,中间连接着C座的建筑(如上图),A、B两座为五层,C座为两层。A、B座每层有若干教室,除A座四楼和B座五楼,其它每层都有两个大教室。C座一层即为大厅,C座二层为几个办公室,人员极少故忽略不考虑,只作为一条人员通道。为了重点分析人员疏散情况,现将A、B座每层楼的10个小教室(40人)、一个中教室(100)和一个大教室(240人)简化为6个教室。
图4 原教室平面简图
在走廊通道的1/2处,将1、2、3、4、5号教室简化为13、14号教室,将6、7、8、9、10号教室简化为15、16号教室。此时,13、14、15、16号教室所容纳的人数均为100人,教室的出口为距走廊通道两边的1/4处,且11、13、15号教室的出口距左楼梯的距离相等,12、14、16号教室的出口距右楼梯的距离相等。我们设大教室靠近大教室出口的100人走左楼梯,其余的140人从大教室楼外的楼梯疏散,这样让每一个通道的出口都得到了利用。由于1号教学楼的A、B两座楼的对称性,所以此简图的建立同时适用于1号教学楼A、B两座楼的任意楼层。
图5 简化后教室平面简图
经测量,走廊的总长度为44米,走廊宽为1.8米,单级楼梯的宽度为0.3米,每级楼梯共有26级,楼梯口宽2.0米,每间教室的面积为125平方米. 则简化后走廊的1/4处即为教室的出口,距楼梯的距离应为44/4=11米。
对火灾场景做出如下假设:
u 火灾发生在第二层的15号教室;
u 发生火灾是每个教室都为满人,这样这层楼共有600人;
u 教学楼内安装有集中火灾报警系统,但没有应急广播系统;
u 从起火时刻起,在10分钟内还没有撤离起火楼层为逃生失败;
对于这种场景下的火灾发展与烟气蔓延过程可用一些模拟程序进行计算,并据此确定楼内危险状况到来的时间.但是为了突出重点,这里不详细讨论计算细节.
人员的整个疏散时间可分为疏散前的滞后时间,疏散中通过某距离的时间及在某些重要出口的等待时间三部分,根据建筑物的结构特点,可将人们的疏散通道分成若干个小段。在某些小段的出口处,人群通过时可能需要一定的排队时间。于是第i 个人的疏散时间ti 可表示为:
式中, ti,delay为疏散前的滞后时间,包括觉察火灾和确认火灾所用的时间; di,n为第n 段的长度; vi,n 为该人在第n 段的平均行走速度;Δtm,queue 为第n 段出口处的排队等候时间。最后一个离开教学楼的人员所有用的时间就是教学楼人员疏散所需的疏散时间。
假设二层的15号教室是起火房间,其中的人员直接获得火灾迹象进而马上疏散,设其反应的滞后时间为60s;教学内的人员大部分是学生,火灾信息将传播的很快,因而同楼层的其他教室的人员会得到15号教室人员的警告,开始决定疏散行动.设这种信息传播的时间为120s,即这批人的总的滞后时间为120+60=180秒;因为左右两侧为对称状态,所以在这里我们就计算一面的.一、三、四、五层的人员将通过火灾报警系统的警告而开始进行疏散,他们得到火灾信息的时间又比二层内的其他教室的人员晚了60秒.因此其总反应延迟为240秒.由于火灾发生在二楼,其对一层人员构成的危险相对较小,故下面重点讨论二,三,四,五楼的人员疏散.
为了实际了解教学楼内人员行走的状况,本组专门进行了几次现场观察,具体记录了学生通过一些典型路段的时间。参考一些其它资料[1、2、3] ,提出人员疏散的主要参数可用图6 表示。在开始疏散时算起,某人在教室内的逗留时间视为其排队时间。人的行走速度应根据不同的人流密度选取。当人流密度大于1 人/ m2时,采用0. 6m/ s 的疏散速度,通过走廊所需时间为60s ,通过大厅所需时间为12s ;当人流密度小于1 人/m2 时,疏散速度取为1. 2m/ s ,通过走廊所需时间为30s ,通过大厅所需时间为6s。
图6 人员疏散的若干主要参数
Pauls[4]提出,下楼梯的人员流量f 与楼梯的有效宽度w 和使用楼梯的人数p 有关,其计算公式为:
式中,流量f 的单位为人/ s , w 的单位为mm。此公式的应用范围为0. 1 < p/ w < 0. 55 。
这样便可以通过流量和室内人数来计算出疏散所用时间。出口的有效宽度是从通道的实际宽度里减去其两侧边界层而得到的净宽度,通常通道一侧的边界层被设定为150mm。
3 结果与讨论
在整个疏散过程中会出现如下几种情况:
(1) 起火教室的人员刚开始进行疏散时,人流密度比较小,疏散空间相对于正在进行疏散的人群来说是比较宽敞的,此时决定疏散的关键因素是疏散路径的长度。现将这种类型的疏散过程定义为是距离控制疏散过程;
(2) 起火楼层中其它教室的人员可较快获得火灾信息,并决定进行疏散,他们的整个疏散过程可能会分成两个阶段来进行计算: 当f进入2层楼梯口流出2层楼梯口时, 这时的疏散就属于距离控制疏散过程;当f进入2层楼梯口> f流出2层楼梯口时, 二楼楼梯间的宽度便成为疏散过程中控制因素。现将这种过程定义为瓶颈控制疏散过程;
(3) 三、四层人员开始疏散以后,可能会使三楼楼梯间和二楼楼梯间成为瓶颈控制疏散过程;
(4) 一楼教室人员开始疏散时,可能引起一楼大厅出口的瓶颈控制疏散过程;
(5) 在疏散后期,等待疏散的人员相对于疏散通道来说,将会满足距离控制疏散过程的条件,即又会出现距离控制疏散过程。
起火教室内的人员密度为100/ 125 = 0.8 人/m2 。然而教室里还有很多的桌椅,因此人员行动不是十分方便,参考表1 给出的数据,将室内人员的行走速度为1.1m/ s。设教室的门宽为1. 80m。而在疏散过程中,这个宽度不可能完全利用,它的等效宽度,等于此宽度上减去0. 30m。则从教室中出来的人员流量f0为:
f0=v0×s0×w0=1.1×0.8×4.7=4.1(人/ s) (3)
式中, v0 和s0 分别为人员在教室中行走速度和人员密度, w0 为教室出口的有效宽度。按此速度计算,起火教室里的人员要在24.3s 内才能完全疏散完毕。
设人员按照4.1 人/ s 的流量进入走廊。由于走廊里的人流密度不到1 人/ m2 ,因此采用1. 2m/s的速度进行计算。可得人员到达二楼楼梯口的时间为9.2s。在此阶段, 将要使用二楼楼梯的人数为100人。此时p/ w=100/1700=0.059 < 0. 1 , 因而不能使用公式2 来计算楼梯的流量。采用Fruin[5]提出的人均占用楼梯面积来计算通过楼梯的流量。根据进入楼梯间的人数,取楼梯中单位宽度的人流量为0.5人 /(m. s) ,人的平均速度为0. 6m/ s ,则下一层楼的楼梯的时间为13s。这样从着火时刻算起,在第106.5s(60+24.3+9.2+13)时,着火的15号教室人员疏散成功。以上这些数据都是在距离控制疏散过程范围之内得出的。
起火后120s ,起火楼层其它两个教室(即11和13号教室)里的人员开始疏散。在进入该层楼梯间之前,疏散的主要参数和起火教室中的人员的情况基本一致。在129.2s他们中有人到达二层楼梯口,起火教室里的人员已经全部撤离二楼大厅。因此,即将使用二楼楼梯间的人数p1 为:
p1 = 100 ×2 = 200 (人) (4)
此时f进入2层楼梯口>f流出2层楼梯口,从该时刻起,疏散过程由距离控制疏散过渡到由二楼楼梯间瓶颈控制疏散阶段。由于p/ w =200/1700= 0.12 ,可以使用公式2 计算二楼楼梯口的疏散流量f1 , 即:
?/P>
0.27
0.73
f1 = (3400/ 8040) × 200 = 2.2人/ s) (5)
式中的3400 为两个楼梯口的总有效宽度,单位是mm。而三、四层的人员在起火后180s 时才开始疏散。三层人员在286.5s(180+106.5)时到达二层楼梯口,与此同时四层人员到达三层楼梯口,第五层到达第四层楼梯口。此时刻二层楼梯前尚等待疏散人员数p′1:
p′1 = 200 - (286.5 – 129.2) ×2.2 = -146.1(人) <0 (6)
所以,二层楼的人员已经全部到达一层
此后,需要使用二层楼梯间的人数p2 :
p2 = 100×3=300 (人) (7)
相应此阶段通过二楼楼梯间的流量f 2 :
0.27
0.73
f2 = (3400/8040) × 200 = 2.5(人/ s) (8)
这┤送ü楼楼梯的疏散时间t1 :
t1 = 300÷2.5 = 120 ( s) (9)
因为教学楼三、四、五层的结构相同,所以五层到四层,四层到三层和三层到二层所用的时间相等,因此人员的疏散在楼梯口不会出现瓶颈现象
所以,通过二楼楼梯的总体疏散时间T :
T = 286.5+ 120×3 = 646.5 ( s) (10)
最终根据安全系数得出实际疏散时间为T实际:
T实际 =646.5×(1.5~2)=969.75~1293( s) (11)
图7 二楼楼梯口流量随时间的变化曲线图
关于几点补充说明:
以上是我们只对B座二楼的15号教室起火进行的假设分析和计算,此时当人员到达一楼即视为疏散成功。同理,当三楼起火的时候,人员到达二楼即视为疏散成功,四楼、五楼以此类推。因为1号教学楼A、B座结构的对称性所以楼层的其他教室起火与此是同一个道理。所以本文上述的分析与计算同时适用于A、B两座楼。另外当三层以上(包括三楼)起火的时候,便体现出C座二楼的作用。当B座的三楼起火的时候,B座二楼的人员肯定是在B座三楼人员后对起火做出应对反应,所以会出现当三楼人员疏散到二楼的时候,二楼的人员也开始疏散的情况,势必造成二楼楼梯口出现瓶颈现象。因为A、B座的三、四、五楼并没有连接,都是独立的结构,出现火灾不会直接从B座的三楼威胁到A座三楼及其他楼层人员的安全,所以为了避免上述二楼楼梯口出现瓶颈现象的发生,我们让二楼的所有人员向A座的二楼转移,这样就会让起火楼层的人员能够更快的疏散到安全区域。当B座的四、五楼起火的时候也同样让二楼的人员向A座的二楼转移,为二楼以上的人员疏散创造条件。同理,A座也是如此。
在对火灾假设分析和计算的时候,我们并没有对大教室的后门楼梯的疏散做出计算,由于1号教学楼的特殊性,A座的四楼和B座的五楼没有大教室,所以大教室的后门楼梯疏散人员的速度是很快的,不会在大教室后门的楼梯出现瓶颈现象。
关于1号教学楼的几个出口:
u 大厅有一个大门
u A座一楼靠近正厅有一个门
u A座大教室旁边有一个门
u B座中教室靠近大厅正门侧面的窗户可以作为一个应急出口
u A、B座的底层都有一个地下室(当烟气蔓延太快来不及疏散,受烟气威胁的时候可以作为一个逃生去向)
u A、B座大教室各有一个后门
合计: 8个出口
致校领导的一封信
尊敬的校领导,你们好。
针对我校1号教学楼,我们数学建模小组通过实际测量、建立模型、模型分析,得出如下结论:一旦1号教学楼发生火灾,人员有可能不能全部安全疏散。
以上的分析是按一种很理想的条件进行的,并没有进行任何修正。实际上人在火灾中的行为是很复杂的,尤其是没有经过火灾安全训练的人,可能会出现盲目乱跑、逆向行走等现象,而这也会延长总的疏散时间。
该模型在现阶段是一个人员疏散分析模型的基础,目前属于理论上的模型,以上的计算结果都是通过手算或文曲星计算得到的。模型中的人员行走速度是通过多次观察该教学楼内下课时人员的行走速度和参照Fru2in 给出的疏散时人员行走速度、NFPA 中给出的人员行走速度以及目前人员疏散模型中通用的计算速度等修正而得到的,具有较为广泛的通用性。而预测的疏散时间是根据建筑物的结构特点和人员行走速度而得到的,在计算疏散所用时间的时候在剔除疏散前人员的滞后时间(或称预移动时间) 外,所得到的时间是合理的。对于疏散前人员的滞后时间,参考T. J . Shields 等试验结论:75 %人员在听到火灾警报后的15~40 s 才开始移动,而整个疏散所用的时间为646.5 s。在该例中起火教室的反应滞后时间为60 s ,这是从开始着火时刻算起的。预移动时间与不同类型的建筑物、建筑物中人员的自身特点和建筑物中的报警系统有着很大的关系,它是一个很不确定的数值。本文中所用的预移动时间不到整个疏散过程中所用的时间的 10 %。二楼楼梯口流量随时间的变化曲线如图7所示。由上可知,二层以上的所有人通过二楼楼梯所需的时间为646.5 s ,这比前面设定的可用安全疏散时间要长,因而不能保证有关人员全部安全疏散出去。楼梯的宽度和大厅的正门显然是制约人员疏散的一个瓶颈。造成这种情况的基本原因是该教学楼的疏散通道安排不当,楼梯通道的宽度不够,对此可以适当增大楼梯的总宽度;或者在教学楼的每个分支上再修一个楼梯,则人员的疏散会更加的畅通;最好是分别在A座和B座新建一个象正门一样的出口,这样将大大的缓解了大厅正门疏散人员的压力,不至于造成大厅人员堵塞而影响楼上人员的疏散。另一方面,学校还应多增加一些消防设施,每个教室都该配备灭火器;学校还应加强学生消防意识的培养和教育,形式可以多样化、新颖化,比如做报告,上实践课,做消防演习等等。让他们了解一些消防逃生的常识,学会一些消防器材的使用,并让他们对自己所使用的教学楼有充分发认识和了解,一旦发生火灾好知道采取何种疏散方法才能在最短的时间内到达安全区域。
如果学校经费有限,也可以不花一分钱就可以消除这个消防隐患,就是合理安排上课的教室,避免每个楼层的所有教室都被用于上课。每层至少可以空出几个,这样就会大大的缓解人员疏散不利带来的危险。但是这样也有弊端,就是没有充分利用教室的使用价值,浪费资源。
数学建模论文
数学建模教学当中的地位
摘要:数学,建模,教学,主导
当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时,人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上,用数学的符号和语言,把它表述为数学式子,也就是数学模型,然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题,并接受实际的检验。这个建立数学模型的全过程就称为数学建模。
近半个多世纪以来,随着计算机技术的迅速发展,数学的应用不仅在工程技术、自然科学等领域发挥着越来越重要的作用,而且以空前的广度和深度向经济、金融、生物、医学、环境、地质、人口、交通等新的领域渗透,所谓数学技术已经成为当代高新技术的重要组成部分。
数学建模
不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题,还是与其它学科相结合形成交叉学科,首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型,并加以计算求解。数学建模和计算机技术在知识经济时代的作用可谓是如虎添翼。
数学建模应用
数学是研究现实世界数量关系和空间形式的科学,在它产生和发展的历史长河中,一直是和各种各样的应用问题紧密相关的。数学的特点不仅在于概念的抽象性、逻辑的严密性,结论的明确性和体系的完整性,而且在于它应用的广泛性,进入20世纪以来,随着科学技术的迅速发展和计算机的日益普及,人们对各种问题的要求越来越精确,使得数学的应用越来越广泛和深入,特别是在即将进入21世纪的知识经济时代,数学科学的地位会发生巨大的变化,它正在从国家经济和科技的后备走到了前沿。经济发展的全球化、计算机的迅猛发展,数理论与方法的不断扩充使得数学已经成为当代高科技的一个重要组成部分和思想库,数学已经成为一种能够普遍实施的技术。培养学生应用数学的意识和能力已经成为数学教学的一个重要方面。
编辑本段数学建模的意义
数学建模
数学建模是一种数学的思考方法,是运用数学的语言和方法,通过抽象、简化建立能近似刻画并"解决"实际问题的一种强有力的数学手段。 数学建模就是用数学语言描述实际现象的过程。这里的实际现象既包涵具体的自然现象比如自由落体现象,也包涵抽象的现象比如顾客对某种商品所取的价值倾向。这里的描述不但包括外在形态,内在机制的描述,也包括预测,试验和解释实际现象等内容。 我们也可以这样直观地理解这个概念:数学建模是一个让纯粹数学家(指只懂数学不懂数学在实际中的应用的数学家)变成物理学家,生物学家,经济学家甚至心理学家等等的过程。 数学模型一般是实际事物的一种数学简化。它常常是以某种意义上接近实际事物的抽象形式存在的,但它和真实的事物有着本质的区别。要描述一个实际现象可以有很多种方式,比如录音,录像,比喻,传言等等。为了使描述更具科学性,逻辑性,客观性和可重复性,人们采用一种普遍认为比较严格的语言来描述各种现象,这种语言就是数学。使用数学语言描述的事物就称为数学模型。有时候我们需要做一些实验,但这些实验往往用抽象出来了的数学模型作为实际物体的代替而进行相应的实验,实验本身也是实际操作的一种理论替代。
应用数学模型
应用数学去解决各类实际问题时,建立数学模型是十分关键的一步,同时也是十分困难的一步。建立教学模型的过程,是把错综复杂的实际问题简化、抽象为合理的数学结构的过程。要通过调查、收集数据资料,观察和研究实际对象的固有特征和内在规律,抓住问题的主要矛盾,建立起反映实际问题的数量关系,然后利用数学的理论和方法去分析和解决问题。这就需要深厚扎实的数学基础,敏锐的洞察力和想象力,对实际问题的浓厚兴趣和广博的知识面。数学建模是联系数学与实际问题的桥梁,是数学在各个领械广泛应用的媒介,是数学科学技术转化的主要途径,数学建模在科学技术发展中的重要作用越来越受到数学界和工程界的普遍重视,它已成为现代科技工作者必备的重要能力之。为了适应科学技术发展的需要和培养高质量、高层次科技人才,数学建模已经在大学教育中逐步开展,国内外越来越多的大学正在进行数学建模课程的教学和参加开放性的数学建模竞赛,将数学建模教学和竞赛作为高等院校的教学改革和培养高层次的科技人才的一个重要方面,现在许多院校正在将数学建模与教学改革相结合,努力探索更有效的数学建模教学法和培养面向21世纪的人才的新思路,与我国高校的其它数学类课程相比,数学建模具有难度大、涉及面广、形式灵活,对教师和学生要求高等特点,数学建模的教学本身是一个不断探索、不断创新、不断完善和提高的过程。为了改变过去以教师为中心、以课堂讲授为主、以知识传授为主的传统教学模式,数学建模课程指导思想是:以实验室为基础、以学生为中心、以问题为主线、以培养能力为目标来组织教学工作。通过教学使学生了解利用数学理论和方法去分析和解决问题的全过程,提高他们分析问题和解决问题的能力;提高他们学习数学的兴趣和应用数学的意识与能力,使他们在以后的工作中能经常性地想到用数学去解决问题,提高他们尽量利用计算机软件及当代高新科技成果的意识,能将数学、计算机有机地结合起来去解决实际问题。数学建模以学生为主,教师利用一些事先设计好问题启发,引导学生主动查阅文献资料和学习新知识,鼓励学生 积极开展讨论和辩论,培养学生主动探索,努力进取的学风,培养学生从事科研工作的初步能力,培养学生团结协作的精神、形成一个生动活泼的环境和气氛,教学过程的重点是创造一个环境去诱导学生的学习欲望、培养他们的自学能力,增强他们的数学素质和创新能力,提高他们的数举素质,强调的是获取新知识的能力,是解决问题的过程,而不是知识与结果。接受参加数学建模竞赛赛前培训的同学大都需要学习诸如数理统计、最优化、图论、微分方程、计算方法、神经网络、层次分析法、模糊数学,数学软件包的使用等等“短课程”(或讲座),用的学时不多,多数是启发性的讲一些基本的概念和方法,主要是靠同学们自己去学,充分调动同学们的积极性,充分发挥同学们的潜能。培训中广泛地采用的讨论班方式,同学自己报告、讨论、辩论,教师主要起质疑、答疑、辅导的作用,竞赛中一定要使用计算机及相应的软件,如Spss,Lingo,Mapple,Mathematica,Matlab甚至排版软件等。
编辑本段过程
模型准备
了解问题的实际背景,明确其实际意义,掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。
模型假设
根据实际对象的特征和建模的目的,对问题进行必要的简化,并用精确的语言提出一些恰当的假设。
模型建立
在假设的基础上,利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系,建立相应的数学结构(尽量用简单的数学工具)。
模型求解
利用获取的数据资料,对模型的所有参数做出计算(或近似计算)。
模型分析
对所得的结果进行数学上的分析。
模型检验
将模型分析结果与实际情形进行比较,以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合,则要对计算结果给出其实际含义,并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设,再次重复建模过程。
模型应用
应用方式因问题的性质和建模的目的而异。
编辑本段起源
进入西方国家大学
数学建模是在20世纪60和70年代进入一些西方国家大学的,我国的几所大学也在80年代初将数学建模引入课堂。经过20多年的发展现在绝大多数本科院校和许多专科学校都开设了各种形式的数学建模课程和讲座,为培养学生利用数学方法分析、解决实际问题的能力开辟了一条有效的途径。 大学生数学建模竞赛最早是1985年在美国出现的,1989年在几位从事数学建模教育的教师的组织和推动下,我国几所大学的学生开始参加美国的竞赛,而且积极性越来越高,近几年参赛校数、队数占到相当大的比例。可以说,数学建模竞赛是在美国诞生、在中国开花、结果的。
在中国
1992年由中国工业与应用数学学会组织举办了我国10城市的大学生数学模型联赛,74所院校的314队参加。教育部领导及时发现、并扶植、培育了这一新生事物,决定从1994年起由教育部高教司和中国工业与应用数学学会共同主办全国大学生数学建模竞赛,每年一届。十几年来这项竞赛的规模以平均年增长25%以上的速度发展。 2009 年全国有33个省/市/自治区(包括香港和澳门特区)1137所院校、15046个队(其中甲组12276队、乙组2770队)、4万5千多名来自各个专业的大学生参加竞赛,是历年来参赛人数最多的(其中西藏和澳门是首次参赛)!
编辑本段大学生数学建模竞赛
全国大学生数学建模竞赛
全国大学生数学建模竞赛是国家教育部高教司和中国工业与应用数学学会共同主办的面向全国大学生的群众性科技活动,目的在于激励学生学习数学的积极性,提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力,鼓励广大学生踊跃参加课外科技活动,开拓知识面,培养创造精神及合作意识,推动大学数学教学体系、教学内容和方法的改革。竞赛题目一般来源于工程技术和管理科学等方面经过适当简化加工的实际问题,不要求参赛者预先掌握深入的专门知识,只需要学过普通高校的数学课程。题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。参赛者应根据题目要求,完成一篇包括模型的假设、建立和求解,计算方法的设计和计算机实现,结果的分析和检验,模型的改进等方面的论文(即答卷)。竞赛评奖以假设的合理性、建模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准。 全国统一竞赛题目,采取通讯竞赛方式,以相对集中的形式进行;竞赛一般在每年9月末的三天内举行;大学生以队为单位参赛,每队3人,专业不限。
全国大学生数学建模竞赛章程(2008年)
第一条 总则 全国大学生数学建模竞赛(以下简称竞赛)是教育部高等教育司和中国工业与应用数学学会共同主办的面向全国大学生的群众性科技活动,目的在于激励学生学习数学的积极性,提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力,鼓励广大学生踊跃参加课外科技活动,开拓知识面,培养创造精神及合作意识,推动大学数学教学体系、教学内容和方法的改革。 第二条 竞赛内容 竞赛题目一般来源于工程技术和管理科学等方面经过适当简化加工的实际问题,不要求参赛者预先掌握深入的专门知识,只需要学过高等学校的数学课程。题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。参赛者应根据题目要求,完成一篇包括模型的假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文(即答卷)。竞赛评奖以假设的合理性、建模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准。 第三条 竞赛形式、规则和纪律 1.全国统一竞赛题目,采取通讯竞赛方式,以相对集中的形式进行。 2.竞赛每年举办一次,一般在某个周末前后的三天内举行。 3.大学生以队为单位参赛,每队3人(须属于同一所学校),专业不限。竞赛分本科、专科两组进行,本科生参加本科组竞赛,专科生参加专科组竞赛(也可参加本科组竞赛),研究生不得参加。每队可设一名指导教师(或教师组),从事赛前辅导和参赛的组织工作,但在竞赛期间必须回避参赛队员,不得进行指导或参与讨论,否则按违反纪律处理。 4.竞赛期间参赛队员可以使用各种图书资料、计算机和软件,在国际互联网上浏览,但不得与队外任何人(包括在网上)讨论。 5.竞赛开始后,赛题将公布在指定的网址供参赛队下载,参赛队在规定时间内完成答卷,并准时交卷。 6.参赛院校应责成有关职能部门负责竞赛的组织和纪律监督工作,保证本校竞赛的规范性和公正性。 第四条 组织形式 1.竞赛由全国大学生数学建模竞赛组织委员会(以下简称全国组委会)主持,负责每年发动报名、拟定赛题、组织全国优秀答卷的复审和评奖、印制获奖证书、举办全国颁奖仪式等。 2.竞赛分赛区组织进行。原则上一个省(自治区、直辖市)为一个赛区,每个赛区应至少有6所院校的20个队参加。邻近的省可以合并成立一个赛区。每个赛区建立组织委员会(以下简称赛区组委会),负责本赛区的宣传发动及报名、监督竞赛纪律和组织评阅答卷等工作。未成立赛区的各省院校的参赛队可直接向全国组委会报名参赛。 3.设立组织工作优秀奖,表彰在竞赛组织工作中成绩优异或进步突出的赛区组委会,以参赛校数和队数、征题的数量和质量、无违纪现象、评阅工作的质量、结合本赛区具体情况创造性地开展工作以及与全国组委会的配合等为主要标准。
数学建模的应用,对于数学建模竞赛来说是非常大的促进和动力。 目前,国内首家数学建模公司-北京诺亚数学建模科技有限公司在北京成立。已读博士的魏永生和另外两个志同道合的同学一起合作的创业项目,源于他们熟悉的数学建模领域。 魏永生三人在2003年4月组建了一个大学生数学建模竞赛团队,当年就获得了国家二等奖,2005年荣获了国际数学建模竞赛的一等奖,同年10月注册了数学建模爱好者网站,本着数学建模走向社会,走向应用的方向,他们在去年6月正式确立了以数学建模应用为创业方向,组建了创业团队,开启了创业之路。本月初,北京诺亚数学建模科技有限公司正式注册,魏永生团队的创业正式走向正轨。 目前,诺亚数学建模正以其专业化的视角不断拓展业务壮大实力,并积极涉足铁路交通、公路交通、物流管理等其他相关领域的数学建模及数学模型解决方案 、咨询服务。 魏永生向记者解释说,也许很多人并不了解数学建模究竟有什么用途,他举了个例子,一个火车站,要计算隔多久发一辆车才能既保证把旅客都带走,又能最大程度的节约成本,这些通过数学建模都能算出最优方案。 魏永生介绍说,他们的数学建模团队已有6年的历史,彼此配合很默契,也做了数十个大大小小的项目。他们的创业理念是为直接和潜在客户提供一种前所未有的数学建模优化及数学模型解决方案,真正为客户实现投资收益的最大化、生产成本费用的最小化。
数学建模应当掌握的十类算法
1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算 法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法) 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要 处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具) 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题 属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、 Lingo软件实现) 4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉 及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备) 5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计 中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中) 6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法(这些问题是 用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实 现比较困难,需慎重使用) 7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛 题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好 使用一些高级语言作为编程工具) 8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只 认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非 常重要的) 9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常 用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调 用) 10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该 要不乏图片的,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab 进行处理)
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