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2022年数学建模国赛(A题/B题/C题)评阅要点 文章目录 1. 2022年A题(波浪能最大输出功率设计)2. 算法讨论2.1 基本分析:阻尼问题,考虑用微分方程求解。2.2 基本问题
A题 波浪能最大输出功率设计
随着经济和社会的发展,人类面临能源需求环境污染双重挑战,发展可再生产业已成为世界各国的共识。
波浪能作一种重要海洋可再生源,分布广泛储量丰富,具有可观的应用前景。 波浪能装置量转换效率是规模化利关键问题之一。
参考例程:
Python小白的数学建模课-09.微分方程模型09.微分方程模型
Python小白的数学建模课-11.偏微分方程数值解法11.偏微分方程数值解法
(1)常微分方程初值问题,可以表达为对 t 或对 x 的导数;
(2)常微分方程边值问题,可以表达为 y 对 x 的导数;
(3)偏微分方程,一般是既包括对 t 的导数,又包括对 x 的导数,当然还有其它特殊形式,就不讨论了。
(4)对于偏微分方程,可以在 t0 或 x0 作为常微分方程讨论,分析和求解。
问题如果涉及 10s, 20s, t 显然是自变量了。
问题如果求某一时刻位移,这当然就是 y(t) 了。
问题如果求某一时刻的速度,可以表示为 y(t) 的一阶导数。
(1)中轴,圆柱体,往复运动,垂荡运动,这些都是提示,而且都是必要的。
(2)纵摇,这意味着什么?注意坐标系的选择。推荐参考:
Python小白的数学建模课-11.偏微分方程数值解法11.偏微分方程数值解法
(1)弹簧-阻尼系统的微分方程,不论串联,并联,串并联,都比较容易列出微分方程。详见“弹簧质量阻尼器的动力学”。
(2)壳体如何处理?取决于坐标系的选择。
这个问题很明显,激励力和激励频率都给出了。
有源激励的微分方程,激励函数如何表达与编程,可以参考:
Python小白的数学建模课-09.微分方程模型09.微分方程模型
其实是可以的,但难度可能更大,就不讨论了。
高阶常微分方程,必须做变量替换,化为一阶微分方程组,再用 odeint 求数值解。
零输入响应的 RLC 振荡电路可以由如下的二阶微分方程描述:
{ d 2 u d t 2 + R L ∗ d u d t + 1 L C ∗ u = 0 u ( 0 ) = U 0 u ′ ( 0 ) = 0 \begin{cases} \begin{aligned} &\frac{d^2 u}{dt^2} + \frac{R}{L} * \frac{du}{dt} + \frac{1}{LC}*u = 0\\ &u(0) = U_0\\ &u'(0)= 0 \end{aligned} \end{cases} ⎩ ⎨ ⎧dt2d2u+LR∗dtdu+LC1∗u=0u(0)=U0u′(0)=0
令 α = R / 2 L \alpha = R/2L α=R/2L、 ω02 = 1 / L C \omega_0^2=1/LC ω02=1/LC,在零输入响应 us = 0 u_s=0 us=0 时上式可以写成:
{ d 2 u d t 2 + 2 α d u d t + ω 0 2 u = 0 u ( 0 ) = U 0 u ′ ( 0 ) = 0 \begin{cases} \begin{aligned} &\frac{d^2 u}{dt^2} + 2 \alpha \frac{du}{dt} + \omega_0^2 u = 0\\ &u(0) = U_0\\ &u'(0)= 0 \end{aligned} \end{cases} ⎩ ⎨ ⎧dt2d2u+2αdtdu+ω02u=0u(0)=U0u′(0)=0
对二阶微分方程问题,引入变量 v = du / dt v = {du}/{dt} v=du/dt,通过变量替换就把原方程化为如下的微分方程组:
{ d u d t = v d v d t = − 2 α v − ω 0 2 u u ( 0 ) = U 0 v ( 0 ) = 0 \begin{cases} \begin{aligned} &\frac{du}{dt} = v \\ &\frac{dv}{dt} = -2\alpha v - \omega_0^2 u\\ &u(0)=U_0\\ &v(0)=0 \end{aligned} \end{cases} ⎩ ⎨ ⎧dtdu=vdtdv=−2αv−ω02uu(0)=U0v(0)=0
这样就可以用上节求解微分方程组的方法来求解高阶微分方程问题。
以RLC 振荡电路为例讲解 scipy.integrate.odeint() 求解高阶常微分方程初值问题的步骤:
导入 scipy、numpy、matplotlib 包;
定义导数函数 deriv(Y, t, a, w)
注意 odeint() 函数中定义导数函数的标准形式是 f ( y , t ) f(y,t) f(y,t) ,本问题中 y 表示向量,记为 Y = [ u , v ] Y=[u,v] Y=[u,v]
导数定义函数 deriv(Y, t, a, w) 编程如下,其中 a, w 分别表示方程中的参数 α 、 ω \alpha、\omega α、ω:
# 导数函数,求 Y=[u,v] 点的导数 dY/dtdef deriv(Y, t, a, w): u, v = Y # Y=[u,v] dY_dt = [v, -2*a*v-w*w*u] return dY_dt
定义初值 Y 0 = [ u 0 , v 0 ] Y_0=[u_0,v_0] Y0=[u0,v0] 和 Y Y Y 的定义区间 [ t 0 , t ] [t_0,\ t] [t0, t];
调用 odeint() 求 Y = [ u , v ] Y=[u,v] Y=[u,v] 在定义区间 [ t 0 , t ] [t_0,\ t] [t0, t] 的数值解。
例程中通过 args=paras 将参数 (a,w) 传递给导数函数 deriv(Y, t, a, w) 。本例要考察不同参数对结果的影响,这种参数传递方法使用非常方便。
# 3. 求解二阶微分方程初值问题(scipy.integrate.odeint)# Second ODE by scipy.integrate.odeintfrom scipy.integrate import odeint # 导入 scipy.integrate 模块import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 导数函数,求 Y=[u,v] 点的导数 dY/dtdef deriv(Y, t, a, w): u, v = Y # Y=[u,v] dY_dt = [v, -2*a*v-w*w*u] return dY_dtt = np.arange(0, 20, 0.01) # 创建时间点 (start,stop,step)# 设置导数函数中的参数 (a, w)paras1 = (1, 0.6) # 过阻尼:a^2 - w^2 > 0paras2 = (1, 1) # 临界阻尼:a^2 - w^2 = 0paras3 = (0.3, 1) # 欠阻尼:a^2 - w^2 < 0# 调用ode对进行求解, 用两个不同的初始值 W1、W2 分别求解Y0 = (1.0, 0.0) # 定义初值为 Y0=[u0,v0]Y1 = odeint(deriv, Y0, t, args=paras1) # args 设置导数函数的参数Y2 = odeint(deriv, Y0, t, args=paras2) # args 设置导数函数的参数Y3 = odeint(deriv, Y0, t, args=paras3) # args 设置导数函数的参数# W2 = (0.0, 1.01, 0.0) # 定义初值为 W2# track2 = odeint(lorenz, W2, t, args=paras) # 通过 paras 传递导数函数的参数# 绘图plt.plot(t, Y1[:, 0], 'r-', label='u1(t)')plt.plot(t, Y2[:, 0], 'b-', label='u2(t)')plt.plot(t, Y3[:, 0], 'g-', label='u3(t)')plt.plot(t, Y1[:, 1], 'r:', label='v1(t)')plt.plot(t, Y2[:, 1], 'b:', label='v2(t)')plt.plot(t, Y3[:, 1], 'g:', label='v3(t)')plt.axis([0, 20, -0.8, 1.2])plt.legend(loc='best')plt.title("Second ODE by scipy.integrate.odeint")plt.show()
结果讨论:
RLC串联电路是典型的二阶系统,在零输入条件下根据 α \alpha α 与 ω \omega ω 的关系,电路的输出响应存在四种情况:
例程中所选择的 3 组参数分别对应过阻尼、临界阻尼和欠阻尼的条件,微分方程的数值结果很好地体现了不同情况的相应曲线。
[1]赖锦涛. 基于波浪能发电阵列的最优功率调度弹性控制的研究[D].深圳大学,2020.
[2]张增宝. 振荡浮子式波浪能发电系统捕能功率预测与多目标优化[D].山东大学,2020.
[3]王淑婧. 振荡浮子式波浪能发电装置的设计及功率计算分析[D].中国海洋大学,2013.
来源地址:https://blog.csdn.net/youcans/article/details/126827616
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本文标题: A7.2022年全国数学建模竞赛A题-波浪能最大输出功率设计-赛题分析与讨论
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