在2025年深圳杯数学建模竞赛中,参赛者面临了极具挑战性的D题,该题目的完整分析论文为参赛者和研究者们提供了一份详尽的指导,内容包括对问题的重述、分析、模型假设、符号定义以及针对两个具体问题的模型建立与求解过程,其中还包含了可运行的代码和相关数据。从摘录内容来看,分析论文整体结构清晰,分步骤详细阐述了竞赛中的关键问题和解决方案。 论文开篇对问题进行了重述,这一步骤对于理解竞赛题目的背景和目标至关重要。紧接着的“问题分析”部分则对问题进行了深入挖掘,从中提炼出解决问题的关键点,这为后续的模型建立奠定了基础。 在“模型假设”环节,参赛者根据实际问题的需求,提出了构建模型所需的一系列假设条件,这些假设在一定程度上简化了复杂现实情况,使得模型可以聚焦于核心问题。在随后的“符号定义”中,明确了论文中使用的所有符号和变量的含义,为论文的阅读者提供了统一的解读标准。 论文的核心部分是对两个具体问题的模型建立与求解。对于问题一,参赛者首先描述了建模的背景,并且详细阐述了特征工程设计,特征工程是机器学习中不可或缺的一步,通过合理的特征提取能够提升模型的性能和准确性。随后,论文介绍了分类模型的结构和数学表达,给出了模型的具体形式。 在模型求解方面,论文不仅提供了描述分析,还对模型的总体性能进行了对比,分析了模型在不同条件下的表现,特别是关注了模型在不同贡献者数量上的表现,这是在实际应用中非常重要的一个考量因素。 针对问题二,参赛者同样遵循了建模的步骤,从特征工程设计到模型结构和分类器构建,再到模型评估指标的定义,逐步深入,直至模型求解。问题二的求解部分也详细展示了模型的构建过程以及对模型性能的评估,这些内容对于理解模型的实际效果和应用范围具有指导意义。 由于文章是通过OCR扫描出文档的部分文字,可能存在个别字识别错误或漏识别的情况,因此在阅读和理解时可能需要一定的背景知识和逻辑推理能力,以便将识别错误的文字或概念还原为正确的含义。 整体来看,这篇论文不仅为2025深圳杯数学建模竞赛的D题提供了完整的解决方案,也为数学建模领域的研究者和实践者提供了一套详细的问题解决框架,其中包含的模型、代码和数据具有很高的参考价值。
2025-06-06 19:24:25 2.71MB
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本篇论文为2023年五一杯数学建模A题的论文。该论文完全按照建模比赛的格式要求进行撰写,包含摘要、关键词、问题背景、问题重述、问题分析、模型假设、符号说明、问题一的建立与求解、问题二的建立与求解、问题三的建立与求解、模型的优缺点及改进方向和推广、参考文献和附录。其中,附录部分放置了本文使用的代码和支撑材料的目录。本文主要建立了微分方程模型,使用了最小二乘拟合、蒙特卡洛方法、非线性规划等模型。对于问题三的数值仿真,本文使用蒙特卡洛方法进行数值仿真。这道建模题共有三个问题,每个问题下设两个小问,两个小问均有各自的特点,第一小问是理论公式求解,第二小问则是对公式代入具体的数值进行求解计算,得出具体的解。 在当前技术不断进步的背景下,无人机作为一种新型的航空器,其应用范围正不断扩大,从最初的侦查到现在的物资投放、定点打击等任务。随着无人机在各种复杂环境下的应用,对其控制精度和稳定性要求越来越高,数学建模便成为了提高无人机性能的重要手段。2023年五一杯数学建模竞赛A题,就是针对无人机定点投放、俯冲爆炸及位姿调整中的数学建模问题进行了深入的探讨和研究。 论文开篇通过问题背景的介绍,明确了研究的目的与意义,指出了无人机在执行任务中所面临的挑战,并引入了相应的数学工具和方法,为后续问题的解决奠定了基础。接下来的三个主要问题,每个问题又细分为理论公式求解和数值计算求解,凸显了问题的复杂性和多层次性。 问题一聚焦于无人机的定点投放。为了解决无人机在特定条件下如何投放物资,论文首先建立了微分方程模型,结合卡门-柯西公式和空气动力学原理,对飞行高度、速度和空气阻力等因素进行了建模分析。通过MATLAB编程,实现了在不同风向条件下的投放距离的模拟计算。量纲分析法和灵敏度分析的引入,进一步确保了模型的可靠性和准确性。 问题二则着眼于无人机发射爆炸物的场景,这不仅关乎无人机的稳定飞行,还涉及到对目标的精确打击。在这个问题中,同样使用了微分方程模型来描述无人机的飞行状态,并结合发射策略的制定,为实际操作提供了理论依据。论文通过数值仿真验证了策略的有效性,展现了数学模型在复杂动态系统中的应用价值。 问题三的核心是无人机的飞行稳定性和命中精度。论文构建了一个以飞行速度、俯冲角度、俯冲时间等为参数的稳定性量化模型,并通过最小二乘法拟合了命中精度与稳定性之间的关系。非线性规划模型的运用,使得无人机能够在保证飞行稳定性的前提下,实现最优的飞行策略。 在模型的优缺点及改进方向和推广部分,作者指出,虽然模型能够在一定程度上解决所提出的问题,但仍存在一些局限性,如实际操作中环境变量的复杂性可能导致模型预测的偏差。因此,进一步的改进方向将包括模型的动态调整和参数识别,以及结合更多的实测数据进行模型的优化。 论文的参考文献部分提供了研究过程中所借鉴的理论与方法的出处,而附录中的代码和支撑材料目录则为论文的研究提供了透明性和可重复性。代码的公布,使得其他研究者可以复现模型,对模型进行进一步的探讨和改进。 本文通过对无人机定点投放、俯冲爆炸及位姿调整的数学建模,揭示了数学建模方法在工程实践中的应用潜力,并为无人机操作策略的优化提供了新的思路。论文所采用的微分方程、最小二乘法拟合、蒙特卡洛方法和非线性规划等数学工具,对于处理复杂动态系统问题具有重要的参考价值。
2025-05-31 23:21:27 216KB 毕业设计
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2023全国大学生电子设计竞赛C题(本科组) 本资源是2023全国大学生电子设计竞赛的C题,属于本科组,旨在测试参赛队的电子设计和制作能力。下面是对该题的详细解读和知识点总结。 任务 根据TI公司的MCU,设计并制作电感及其品质因数Q、电容及其损耗角正切D的测量装置。被测元件接入,一键启动后,在规定时间内自动完成测量。 基本要求 1. 电容量测量范围:1nF~100nF,测量相对误差的绝对值不大于5%。 2. 电容D值测量范围:0.005~1,测量相对误差的绝对值不大于5%。 3. 在1kHz~100kHz范围内,自定某一固定测量频率。 4. 测量时间不大于1秒。 发挥部分 1. 电感量测量范围:10μH~100μH,测量相对误差的绝对值不大于5%。 2. 电感Q值测量范围:1~200,测量相对误差的绝对值不大于5%。 3. 装置可分别在不高于2MHz和不低于20MHz的两个频率范围内测量,测量频率自定。 4. 测量时间不大于5秒。 说明 1. 本测量显示装置的所有处理器必须使用TI公司的MCU,否则视为违规,不予测试。 2. 参赛队需要自备商用测量仪器,以便校准自制测量装置。 3. 建议自制测量装置的测试频率与自备测量仪器的一致。 4. 可用并联或串联电阻的方式构成等效阻抗元件,校准自制测量装置的参数。 评分标准 1. 设计报告(满分20):方案论证、理论分析与计算、电路与程序设计、测试方案与测试结果、设计报告结构及规范性。 2. 基本要求(满分40):完成电容量及其损耗角正切D的测量、电感量及其品质因数Q的测量等。 3. 发挥部分(满分50):完成电感量及其品质因数Q的测量、电感量测量范围、电感Q值测量范围等。 知识点 1. 电子设计与制作:设计并制作电感及其品质因数Q、电容及其损耗角正切D的测量装置。 2. MCU应用:使用TI公司的MCU作为处理器,设计并制作测量装置。 3. 测量技术:电容量测量、电感量测量、电感品质因数Q测量等。 4. 电路设计:设计电路,包括检测电路设计和实验电路设计等。 5. 程序设计:设计程序,包括测量装置的控制程序和数据处理程序等。 6. 测试技术:设计测试方案,进行测试和数据分析等。 相关概念 1. 电感:电感是一种电路元件,能够储存磁场能量。 2. 电感品质因数Q:电感品质因数Q是电感的一个重要参数,反映了电感的品质。 3. 电容:电容是一种电路元件,能够储存电场能量。 4. 电容损耗角正切D:电容损耗角正切D是电容的一个重要参数,反映了电容的损耗情况。 5. MCU:MCU是Micro Controller Unit的缩写,即微控制器单元,负责控制和处理测量装置的数据。 6. 测量技术:测量技术是指对电感和电容的测量方法和技术。 7. 电路设计:电路设计是指对测量装置的电路设计,包括检测电路设计和实验电路设计等。 本资源提供了一个详细的电子设计和制作任务,旨在测试参赛队的电子设计和制作能力,涵盖了电子设计、MCU应用、测量技术、电路设计等多个知识点。
2025-05-17 00:32:49 234KB
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本设计以 STM32F407 芯片和编码电机为核心制作小车,通过 OPENMV摄像头识别病房号,将数据发送给 NVIDIA 控制装置。NVIDIA 与 STM32之间使用串口通信进行数据传输。小车 1 通过蓝牙通信模块发送给小车2 行走指令,通过矢量合成算法来处理并计算得出小车各个轮胎所需求的转速,再由 PID 算法控制 PWM 的占空比,从而调整转速,实现小车的转向与前进。灰度传感器用于寻迹,OLED 屏可显示药房号。全国大学生电子设计大赛对每一位参赛者来说既是机遇,又是挑战。电赛对我们来说是一次重要的机遇,平时的不断学习,赛前的不断训练,从知识、技术的未知,到知识、技术的浅识,再到对知识、技术的理解,每一步都见证了我们对于电子设计大赛孜孜不倦地向往。与此同时,电赛对我们来说又是挑战。面对全新的赛题,对于问题的解决,我们团队合理分工,发挥各自优势,加快赛题的解答进度,极大考验团队合作和个人能力。通过电赛,我们的机械结构搭建,电路设计调试,软件编写,算法设计,软件仿真测试等各项技术能力得到了显著的提高。
2025-05-11 00:51:20 289.73MB 深度学习 stm32 人工智能
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用msp430f149做飞控,只有8MHZ的频率,内部资源也没有stm32的多,所以采用两块芯片一起,一块控制姿态,一块做任务用。 硬件介绍: 电机是空心杯(2000转/min) ,电池是11.1V的航模电池 采用2块msp430f149最小系统做飞控板,一块用来姿态控制,一块用来完成题目要求,两者之间通过串口通信 陀螺仪用的是MPU9150(九轴),自带有地磁传感器,不需要再加地磁传感器 数据融合是靠MPU9150的内部DMP处理输出(该部分程序时移植32单片机的,针对430的时钟频率对该部分程序做了一些调整) 姿态控制算法是PID msp430四轴飞行器演示视频 msp430四轴飞行器演示视频(加遥控器) 电路城语:此资料为卖家免费分享,不提供技术支持,请大家使用前验证资料的正确性!如涉及版权问题,请联系管理员删除! 附件包含以下资料: 配套四旋翼飞行器简易遥控器制作:点击查看
2025-05-06 21:56:02 494KB 电子设计 电子大赛
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江西省第二届职业技能大赛—网络系统管理项目竞赛样题
2025-04-25 20:51:03 661KB 网络系统管理
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《商务数据分析与应用》是现代商业环境中至关重要的技能之一,特别是在职业教育领域,它已经成为高职教育的重要组成部分。2023年广西职业院校技能大赛高职组的这一赛项旨在提升学生在商务数据分析领域的实践能力和理论素养,以适应快速发展的数字经济时代。 商务数据分析涉及到多个方面,包括数据收集、清洗、分析以及解读。在实际竞赛中,参赛者可能需要运用统计学原理,通过Excel、Python、R等工具处理大量数据,进行描述性分析、预测性分析和诊断性分析,甚至进行更高级的预测建模和优化策略。这不仅要求选手掌握基本的数据处理技巧,还应具备一定的业务理解和解决问题的能力。 描述性分析是商务数据分析的基础,通过汇总和可视化数据来了解业务现状,如平均值、中位数、众数等描述统计量,以及柱状图、饼图、折线图等图表展示。这一步骤帮助理解数据的基本特征,为后续分析提供依据。 预测性分析利用历史数据建立模型,对未来趋势进行预测,例如时间序列分析、回归分析等。在商务环境中,这有助于企业制定销售策略、预算规划等。 再者,诊断性分析则涉及探索数据背后的因果关系,通过相关性分析、协方差分析、主成分分析等方法找出影响业务的关键因素。这一过程对于问题定位和决策制定至关重要。 此外,随着大数据技术的发展,参赛者可能还需要掌握数据挖掘和机器学习算法,如聚类分析、决策树、随机森林等,以实现更复杂的数据洞察。 在此次竞赛中,文件"109-2023年广西职业院校技能大赛高职组《商务数据分析与应用》赛项竞赛样题"很可能包含了具体的数据集、分析任务和评估标准。参赛者需要根据这些信息,运用所学知识解决实际问题,展示其在数据驱动决策方面的综合能力。 总体而言,商务数据分析与应用不仅是技术技能的比拼,也是逻辑思维和创新解决问题能力的体现。通过这类比赛,学生能够提升自己的专业技能,同时增强对商务环境的理解,为未来职业生涯打下坚实基础。
2025-04-24 15:37:14 484KB 数据分析
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这篇论文主要讨论的是2009年电子设计竞赛A题——光伏并网发电模拟装置的设计。该装置采用了当今流行的SPWM(脉宽调制)技术,由两片低端AVR单片机构建的主从控系统来实现。该系统不仅能够高效地进行DC/AC转换,还能够通过MPPT(最大功率点跟踪)算法精确追踪最大功率点,以优化能量输出。同时,装置具备频率和相位跟踪功能,并设有过流、欠压、过热三种保护措施,确保系统的稳定运行。 在方案选择上,首先考虑了使用频率调节芯片SA8382或SA8281直接产生SPWM波,但因其高昂的价格和较低的性价比而被否决。接着,研究了利用NE555产生的三角波与单片机通过D/A转换产生的正弦波,通过比较器TLV3501生成SPWM波,尽管这种方法成本较低,但控制难度大,实现起来较为复杂。最终,论文选择了使用AVR单片机megal6的定时器和比较匹配机制来产生SPWM波,这种方法能产生高频且高精度的SPWM波,且数字控制更加灵活,干扰小。为了兼顾控制和SPWM生成,采用两片megal6构成主从控制结构。 在MPPT(最大功率点跟踪)控制方法上,一种方案是通过软件调控SPWM波的调制比,改变负载电压和电流,以达到转换器的分压目标。另一种方案是在DC/AC转换前级使用TL494为核心的DC-DC升压模块,实现硬件自动反馈调节,达到稳压目的,这种方法减少了单片机的压力,提高了系统的稳定性。 对于同频同相的测量控制,方案一是利用A/D连续采样参考波形和反馈波形,计算频率并通过单片机调节SPWM来同步波形。这个方法对A/D转换器性能要求较高,需要处理大量数据。另一种方案是将参考信号通过比较器整流为方波,通过单片机控制调整SPWM的相位,简化了实现过程。 该论文涉及的主要知识点包括: 1. SPWM调制技术:通过改变脉冲宽度来调节输出电压的平均值,实现交流电的模拟。 2. AVR单片机的应用:在光伏并网发电模拟装置中的主从控制设计,以及SPWM波的生成。 3. MPPT算法:用于追踪太阳能电池的最大功率点,提高能量转换效率。 4. 系统保护机制:过流、欠压、过热保护,保证设备安全稳定运行。 5. 频率和相位跟踪:确保并网发电模拟装置与电网的同步。 6. 方案比较与选择:考虑性价比、控制难度、系统稳定性等因素。 这篇论文为电子设计竞赛提供了有价值的参考和指导,展示了如何利用低成本组件设计出高性能的光伏并网发电模拟装置。
2024-09-24 13:10:13 382KB 电子设计竞赛 2009
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### 2024年电工杯数学建模竞赛A题解析 #### 一、问题一 **1.1 问题分析** 本题旨在探讨不同情况下电力系统的经济运行问题,特别是考虑储能设施对系统经济性的影响。 - **第一问**:分析在没有储能的情况下,各园区的运行经济性。具体关注的指标包括购电量、弃风弃光电量、总供电成本以及单位电量平均供电成本,并进一步分析影响经济性的关键因素。 - **第二问**:分析在配置了50kW/100kWh储能设施后,各园区的运行经济性是否有所改善。此部分需制定储能设施的最优运行策略及购电计划,并解释原因。 - **第三问**:探讨50kW/100kWh储能方案是否是最优方案。如果不是,需要提出更优的储能功率、容量配置方案,并论证其优越性。 **1.2 第一问** **1.2.1 指标定义** - **购电量**:各园区从电网购买的电量总量。 - **弃风弃光电量**:由于电力过剩或传输限制等原因未能被利用的风能和太阳能发电量。 - **总供电成本**:园区供应电力的总成本,包括购电成本、发电成本等。 - **单位电量平均供电成本**:总供电成本除以总供电量得到的平均成本。 **1.2.2 结果计算** 基于提供的数据,通过计算各园区的购电量、弃风弃光电量等,得出每个园区的总供电成本和单位电量平均供电成本。 **1.2.3 关键因素分析** - **风电价格**:分析风电价格变动对各园区用电成本的影响。 - **光伏价格**:分析光伏价格变动对各园区用电成本的影响。 - **主电站电价**:分析主电站电价变动对各园区用电成本的影响。 **1.3 第二问** **1.3.1 模型建立** 在第一问的基础上,引入50kW/100kWh储能设施,建立优化模型。模型中的约束条件包括: - **SOC允许范围**:10%-90%; - **充/放电效率**:95%。 决策变量为储能策略,目标函数是使成本最低。 **1.3.2 算法求解** 采用合适的算法求解上述模型,例如线性规划、遗传算法等。 **1.3.3 求解结果** 比较配置储能前后各园区的运行经济性,评估储能设施对改善经济性的效果,并解释其原因。 **1.4 第三问** **1.4.1 模型建立** 在第二问的基础上,将储能设备容量配置方案作为决策变量之一,重新构建优化模型。 **1.4.2 计算结果** 求解优化模型,获得最佳的储能策略和容量配置方案,论证该方案相对于50kW/100kWh方案的优越性。 #### 二、问题二 **2.1 问题分析** 本题继续探讨电力系统的经济运行问题,重点关注不同参数变化对经济性的影响。 **2.2 第一问** **2.2.1 指标计算数据与代码** 提供了用于计算指标的具体数据以及相应的MATLAB代码示例。这部分主要涉及数据读取、处理及计算。 ```matlab % 代码示例 da1 = readtable("附件 1:第一题.xlsx", "VariableNamingRule", "preserve"); da2 = readtable("附件 2:第一题.xlsx", "VariableNamingRule", "preserve"); d1 = table2array(da1(:,2:4)); d2 = table2array(da2(2:25,2:7)); ``` 通过上述代码,我们可以读取Excel文件中的数据,并进行必要的计算和分析。 2024年电工杯数学建模竞赛A题主要考察参赛者在电力系统经济运行方面的数学建模能力,包括但不限于储能设施对系统经济性的影响分析、最优运行策略的制定等。通过对给定问题的深入分析和建模,可以有效地提升解决实际问题的能力。
2024-09-22 23:10:51 806KB 电工杯数学建模
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2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 C 题 农作物的种植策略 完整参考论文
2024-09-07 22:31:20 1.93MB 数学建模 国赛C题 matlab python
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