Исследование физических моделей

Слайд #1

* Исследование физических моделей Построение и исследование модели на примере движения тела, брошенного под углом к горизонту. Биологические модели развития популяций Оптимизационное моделирование в экономике Геоинформационные модели

Слайд #2

* Построение и исследование модели на примере движения тела, брошенного под углом к горизонту. Содержательная постановка задачи: -в процессе тренировки теннисистов используют автоматы по бросанию мячика в определенное место площадки. Необходимо задать автомату скорость и угол бросания мячика для попадания в мишень определенного размера, находящуюся на известном расстоянии.

Слайд #3

* Качественная описательная модель Из условия задачи можно сформулировать основные предположения: -мячик мал по сравнению с Землей, поэтому его можно считать материальной точкой; -изменение высоты мячика мало, поэтому ускорение свободного падения можно считать постоянной величиной g=9,8 м/с2 и движение по оси OY можно считать равноускоренным; -скорость бросания тела мала, поэтому сопротивлением воздуха можно пренебречь и движение по оси OX можно считать равномерным

Слайд #4

* Формальная модель Для формализации модели используем формулы равномерного и равноускоренного движения. При заданных начальной скорости v0 и угле бросания α значения координат дальности полета х и высоты у от времени можно описать следующими формулами: Высоту мячика L над землей на расстоянии s определяем по формуле: Попадание произойдет, если значение высоты L мячика будет удовлетворять неравенству:

Слайд #5

* Компьютерная модель в электронных таблицах Выделим в таблице определенные ячейки для ввода значений начальной скорости V0 и угла α и вычислим по формулам значения координат тела Х и Y для определенных значений времени t с заданным интервалом.

Слайд #6

* Исследование модели Исследуем модель и определим с заданной точностью 0,1º диапазон изменений угла, который обеспечивает попадание в мишень, находящуюся на расстоянии 30 м и имеющую высоту 1 м, при заданной начальной скорости 18 м/с. Воспользуемся для этого методом Подбор параметров. Выводы: Таким образом, исследование компьютерной модели в электронных таблицах показало, что существует диапазон значений угла бросания ( указать ! ) , который обеспечивает попадание в мишень высотой 1 м, находящуюся на расстоянии 30 м, мячиком, брошенным со скоростью 18 м/с.

Слайд #7

* Биологические модели развития популяций

Слайд #8

* В биологии при исследовании развития развития биосистем строятся динамические модели изменения численности популяций различных живых существ с учетом различных факторов. Взаимовлияние популяций рассматривается в моделях типа «хищник – жертва». Формальная модель Динамику численности популяций исследуют на модели неограниченного роста, в которой численность популяции ежегодно увеличивается на определенный процент: а- коэффициент роста

Слайд #9

* В модели ограниченного роста учитывается коэффициент перенаселенности, связанный с нехваткой питания, болезнями и т.д., который замедляет рост популяции с увеличением ее численности: b – коэффициент перенаселенности (b < a):

Слайд #10

* В модели ограниченного роста с отловом учитывается, что на численность популяции промысловых животных и рыб оказывает влияние величина ежегодного отлова – с: В модели «хищник – жертва» количество жертв xn и количество хищников уn связаны между собой. Количество встреч жертв с хищниками можно считать пропорциональным произведению количеств жертв и хищников, а коэффициент f характеризует возможность гибели жертвы при встрече с хищниками:

Слайд #11

* Компьютерная модель Построим в электронных таблицах компьютерную модель, позволяющую исследовать численность популяций с использованием различных моделей: неограниченного роста, ограниченного роста, ограниченного роста с отловом и «хищник – жертва». A, b, c, f – значения коэффициентов, влияющих на изменение численности жертв D, e - значения коэффициентов, влияющих на изменение численности хищников Столбец D-численность популяции по модели неограниченного роста; Столбец Е-численность популяции по модели ограниченного роста; Столбец F- ограниченного роста c отловом; Столбцы G и H -численность популяции по модели «хищник – жертва»

Слайд #12

* Исследование модели Провести исследование моделей роста популяций различного типа, задавая различные значения коэффициентов и начальные численности популяций. Подобрать значения коэффициентов, чтобы: - определить через сколько лет произойдет удвоение численности популяции в модели неограниченного роста; численность популяций в моделях ограниченного роста и ограниченного роста с отловом стабилизировалась примерно на одном уровне (так определяют квоты на ловлю рыбы); в модели «жертва – хищник» численность жертв и хищников стабилизировалась со временем (так определяют охотничьи квоты) и сделать выводы.

Слайд #13

* Геоинформационные модели

Слайд #14

* Геоинформационное моделирование базируется на создании многослойных электронных карт, в которых опорный слой описывает географию определенной территории, а каждый из остальных – один из аспектов состояния этой территории. На географическую карту могут быть выведены различные слои объектов: города, дороги, аэропорты и др. См. Рабочий стол/Обучающие программы/Карта Кемерово

Слайд #15

* Интерактивные географические карты реализуются с использованием векторной графики и связаны с базами данных, которые хранят всю необходимую информацию об объектах, изображенных на картах.

Слайд #16

* Геоинформационные модели позволяют с помощью географических карт представлять статистическую информацию о различных регионах.

Слайд #17

* Задание: С помощью геоинформационной модели «Численность населения в странах мира» (файл mapstats.xls) найдите свой регион (страну) и выпишите следующую информацию:

Слайд #18

* Оптимизационное моделирование в экономике

Слайд #19

* В сфере управления сложными системами применяется оптимизационное моделирование, в процессе которого осуществляется поиск наиболее оптимального пути развития системы. Оптимальное развитие соответствует экстремальному (максимальному или минимальному) значению выбранного целевого параметра.

Слайд #20

* Содержательная постановка проблемы В ходе производственного процесса из листов материала получают заготовки деталей двух типов А и Б тремя различными способами, при этом количество получаемых заготовок при каждом методе различается. Необходимо выбрать оптимальное сочетание способов раскроя, для того, чтобы получить 500 заготовок первого типа и 300 заготовок второго типа при расходовании наименьшего количества листов материала.

Слайд #21

* Компьютерная модель Искать решение задачи путем создания и исследования компьютерной модели в электронных таблицах Excel. Исследование модели Для поиска оптимального выбора значений параметров, который соответствует минимальному значению целевой функции используем надстройку электронных таблиц Поиск решения. Модель «Оптимизационное моделирование» хранится в файле model.xls

Слайд #22

* Вывод: Таким образом, для изготовления 500 деталей А и 300 деталей Б требуется ___ листов материала (целевая функция), При этом необходимо раскроить листов по первому варианту______ (Х1) по второму варианту_______(Х2) по третьему варианту ______(Х3)