数学建模《降落伞的选购问题》123(共13页)

1、数学与信息科学学院数学建模实训论文数学与信息科学学院数学建模实训论文实训题目：降落伞的选购模型学生姓名、学号、专业班级 指导教师：2014年12月降落伞的选购模型摘要 近几年自然灾害频繁发生，因此得进行大规模的抢险救灾活动，例如汶川大地震。所以降落伞的选购是一个最大问题。选择合理的降落伞并使投资费用最少是值得我们考虑的问题。本题目就是关于降落伞的选购方案的最优化问题，目的是在满足空投要求的条件下，使费用最少，从而达到节约支出的目的。为了方便研究我们先进行受受力分析: 把降落伞和物资看做一个整体，忽略了伞和绳子的质量，降落伞在降落过程中除受到竖直向下的重力作用外还受到竖直向上的空气阻力的作用，而

2、由题可知空气阻力又与阻力系数(k)、加速度(a)、伞的受力面积(s)有关。运动速度(v)和受力面积(s)是已知的，所以要想确定每种伞的最大承载量，就必须先要确定空气的阻力系数(k)。为了方便对物资进行受力分析，我们把降落伞和物资看作一个整体。可知物体A只受到竖直向上的空气阻力和竖直向下的重力作用。又由题可知空气阻力与降落速度v和伞的受力面积S的乘积成正比。则物体A在竖直方向上受到的合外力为：通过对降落伞在空中的受力情况的分析建立起了高度与时间的方程，然后以高度与时间的方程作为拟合曲线与题中给出的时间与高度的数据进行拟合，得出阻力系数k的值k=2.9377。我们建立了速度与质量的方程，并证明其为

3、严格增函数（证明过程见建模与求解）。由于题中已限制降落伞的最大落地速度为20m/s，所以当速度为20m/s时，伞的承载量最大。建立高度与时间，速度与时间的方程组，代入最大速度20m/s，高度500m,伞的半径（题中已给出可能选购的每种伞的半径）。伞面费用C1、绳索费用C2、固定费用C3。伞面费用由伞的半径r决定；绳索费用C2由绳索的长度及单价决定，由图一可知绳索的长度又由降落伞的半径决定即，则绳索费用为 ；固定费用为定值，总费用最后运用LINGO软件进行线性规划求解得一共需要四个n2=0，n2.5=0 ，n3=1， n3.5=1，n4=2最少总费用为3682.34元。关键字：最大承载量、线性规

4、划、Matlab、数据拟合 一、问题的重述向灾区空投救灾物资共2000公斤，需选购一批降落伞。已知空投高度为500米，要求降落伞落地时的速度不能超过20米/秒。降落伞面是半径为的半球面，用16根每根长为L的绳索连接的载重位于球心正下方球面处。每个降落伞的价格由三部分组成。伞面费用由伞的半径决定，见表1-1；绳索费用由绳索总长度及单价4元/米决定；固定费用为200元。降落伞在降落过程中受到的空气阻力，可以认为与降落速度和伞面积的乘积成正比。为了确定阻力系数，用半径为米、载重公斤的降落伞从500米高度做降落试验，测得各时刻的高度，见表1-2。试确定降落伞的选购方案，即共需多少个，每个伞的半径多大（

5、在表1-1中选择），在满足空投要求的条件下，使得费用最低。表1-1 降落伞的伞面费用半径（米）2.02.53.03.54.0伞面费用（元）75140220350500表1-2 降落试验测得的数据时刻 （秒）036912151821242730高度 （米）500470425372317264215160108551 二、模型的假设1、 空投物资的总数2000kg可以任意分割；2、 假设空投物资的瞬时伞已打开；3、 降落伞和绳的质量可以忽略不计；4、 降落伞的落地速度不会超过20m/s；5、 空气的阻力系数与除空气外的其它因素无关；6、 假设降落伞只受到竖直方向上的空气阻力作用；7、 每个降落伞载

6、的物重都不会超过降落过程中的最大载重。三、符号说明 空气阻力阻力系数 半径为的降落伞的最大载重 半径为的降落伞的伞面面积 时刻降落伞的下降高度 时刻降落伞的下降速度 购买半径为的降落伞数目 伞面费 绳索费 固定费用L 降落伞每根绳索的长度 降落伞的加速度 重力加速度,四、问题的分析由题意可知每个伞的价格由三部分组成：伞面费用C1、绳索费用C2、固定费用C3。伞面费用由伞的半径r决定；绳索费用C2由绳索的长度及单价决定，由图一可知绳索的长度又由降落伞的半径决定即，则绳索费用为 ；固定费用为定值 。因为题中已给出每种伞面的半径，所以每种伞的价格为定值。要想确定选购方案，即共需半径（在题中给出的半径

7、中选择）为多大的伞的数量，在满足空投物资要求的条件下使总费用最少。因此，我们需要确定每种伞的最大承载量。然后进行线性规划，确定总费用最少和每种伞的个数。要确定最大载重量，我们需对降落伞进行受力分析（如图4.2）。降落伞在降落过程中除受到竖直向下的重力作用外还受到竖直向上的空气阻力的作用，而由题可知空气阻力又与阻力系数(k)、运动速度(a)、伞的受力面积(s)有关。运动速度(v)和受力面积(s)是已知的，所以要想确定每种伞的最大承载量，就必须先要确定空气的阻力系数(k)。图4.1 图4.2 对图4.2的分析可知降落伞的运动状态是做加速度趋近于0的加速运动。因此，我们可以建立一个位移与时间的函数关

8、系式，在根据题中所给的数据拟合出阻力系数k的值。然后再建立一个速度与时间的函数关系式，两个关系式联立求解出最大载重量（其中高度和速度由题目已经给出）。最后用LINGO软件进行线性规划算出问题要的结果。五、建模与求解（1）首先确定阻力系数k为了方便对物资进行受力分析，我们把降落伞和物资看作一个整体如图二。由假设5可知物体A只受到竖直向上的空气阻力和竖直向下的重力作用。又由题可知空气阻力与降落速度v和伞的受力面积S的乘积成正比。则物体A在竖直方向上受到的合外力为：由运动学方程得由物体位移H和时间(t)的二次微分等于加速度建立方程得用MATLAB解微分方程得(程序见附录1)则题目已经给t-h数据为时

9、刻t（s）036912151821242730高度h（m）500470425372317264215160108551对给定的数据以为拟合函数进行拟合，r=3m,m=300kg,g=9.8,得出k=2.9377 。（程序见附录2）（2）求解最大承载量用速度对时间的微分等于加速度，且v0=0建立方程组得：用MATLAB解得(程序见附录3)由前面的和函数建立方程组得k=2.9377,g=9.8,r=2 2.5 3 3.5 4因为降落伞在下落过程中其质量是不变的，所以我们把关系式中t看做一个定值，则关于m的方程为从上式我们可以知道是关于m的单调递增函数证明过程如下由数学知识可知：函数的一阶导数大于零

10、，则原函数是单调递增的。一阶导数小于零，则原函数是单调递减的。对求一阶导数得由上式分析可知无法确定其是否大于零，在对其求二阶导数为则一阶导数为单调递减函数，当m趋近于无穷大时对一阶导数求极限可知由此可得则原函数是单调递增函数，即速度v和m是成正比关系的。又如果存在平衡状态则必须满足，那么 而又通过对 分析，只有在，这与实际矛盾，故降落伞是一直做加速度减小的加速运动，不存在平衡状态。因此，求最大载重量取伞在下降到地面的瞬间达到最大速度,此时m，由方程组调用MATLAB分别解得半径为r的降落伞在满足空投条件下的最大载重量如下表（程序见附录5） 改变r的大小用matlab计算最后整理得表5-1 不同

11、半径降落伞的最大载重量r（m）22.533.54最大承载（kg）151.0942236.0847339.9620462.7260604.3768（3）线性规划求解数量和费用由分析可知每种伞的单价由题可知为 表1-1 降落伞的伞面费用r（m）22.533.54C1（元）75140220350500为为固定值即 由以上数据求得每种伞的单价见下表表5-2 购买不同半径的降落伞的各需总费用22.533.54181.1222656271.36316.8036224456.12566.56691.36866.801062.24我们设每种伞分别取n2,n2.5,n3,n3.5,n4个,则其目标函数为 s.t

12、对其进行优化求解C的最小值，就是所需的最小费用。用LINGO求解得（程序见附件6）n2=0n2.5=0 n3=1 n3.5=1n4=2最少总费用为3682.34元。六、模型的评价与推广优点：本模型的求解过程大量的运用了电脑软件，使得计算更加精确。缺点：1、 本模型未考虑降落伞打开的时间，将其假设成在下降时伞就已经打开。2、 由于在实际生活中降落伞还受到风向的影响，本模型假设的是理想的状态下（无风）推广：1、当降落伞的半径仍为2m,2.5m,3m,3.5m,4m 五种时,其它条件不变,现在救灾物资很多,超过3000kg要求确定选购方案,则只需将其相应数据改为其它数据,如5000kg,9000kg

13、等,就可求出相应的选购方案及总费用.2、由于本模型假设的是在物资抛落的瞬时伞已打开，而在实际情况中物资抛落后应有一段自由落体运动。在模型的改进时应考虑到这一点，以便让模型更切合实际。七、参考文献1、郭高鹏.降落伞的选购问题 2015-1-62、萧树铁主编.数学实验M.,北京：高等教育出版社，1999 7 13、许 波MATLAB工程数学应用M 北京：清华大学出版社4、全国大学生数学建模竞赛组委会，全国大学生数学建模竞赛优秀论文汇编，北京：中国物价出版社，20025、谢金星，薛毅，优化建模与LINDO/LINGO 软件，北京：清华大学出版社，2005八、附录附录1H=dsolve('m*

14、D2H+k*S*DH=m*g','H(0)=0,DH(0)=0','t')得：g/k2/S2*m2*exp(-k*S/m*t)+g/k/S*m*t-1/k2/S2*m2*g附录2拟合k建立一个名为myfun1的m文件function F=myfun1(x,xdata)s=2*pi*32;m=300;g=9.8;F=500-m2*g/(x(1)2*s2)*exp(-x(1)*s*xdata/m)-m*g*xdata/(x(1)*s)+m2*g/(x(1)2*s2);在matlab command window中输入下列命令：xdata=0 3 6 9 12

15、 15 18 21 24 27 30;ydata=500470425372317264215160108551 ;x0=1;x=lsqcurvefit(myfun1,x0,xdata,ydata)附录3求解Vv=dsolve('m*Dv+k*S*v-m*g=0','v(0)=0','t')得：附录4 syms m t g S k； f=g*m/(k*S)-g*m/(k*S)*exp(-k*S*t/m); diff(f,m2)求得-g/m3*t2*k*s*exp(-k*s/m*t)附录5 求最大承载量在matlab中建立一个名为myfun的m文件，

16、如下：function F=myfun(x)r=2.5; %依次输入不同半径g=9.8;k=2.9458;s=2*pi*r2;F=x(1)2*g/(k2*s2)*exp(-k*s*x(2)/x(1)+x(1)*g*x(2)/(k*s)-x(1)2*g/(k2*s2)-500;g*x(1)/(k*s)-g*x(1)/(k*s)*exp(-k*s*x(2)/x(1)-20;在matlab中command window中输入以下命令：x0 = 1; 1; % 初始点options=optimset('Display','iter'); % 显示输出信息x = fsol

17、ve(myfun,x0,options)附录6优化求解min=456.12*x1+566.56*x2+691.36*x3+866.80*x4+1062.24*x5;151.0942*x1+236.0847*x2+339.9620*x3+462.7260*x4+604.3768*x5>=2000;x1>=0;x2>=0;x3>=0;x4>=0;x5>=0;gin(x1);gin(x2);gin(x3);gin(x4);gin(x5);Global optimal solution found. Objective value: 3682.640 Extended solver steps: 0 Total solver iterations: 0 Variable Value Reduced Cost X1 0.00