在ANSYS建模时的单位用什么,米还是微米?加载的热流密度单位又是什么?

解 题目中的数据均为大致时间,粗略估计的量,带有较多的误差.因此寻找人口增长规律时不需要,也不应该过分强调规律与数据完全吻合.数据中20世纪以前的人口资料更加粗略,况且人口的预报准确程度主要受到20世纪人口增长规律的影响,因而组建预报模型时,不必要考虑20世纪以前的数据资料,在20世纪人口增长速度是逐渐变快的,因此用直线变化（匀速增长）建模做预报是不恰当的；做为人口增长的模型,一般可以使用指数关系N(t)ae^n,其中N(t) 为t 时人口数,a,r 为参数.
将N(t)ae^n式取对数可得InN(t)=Ina+rt 它是关于t 的线性模型,这里 ln为以e底的对数.利用1930~1999年的数据可以得到lna=-28.33,r=0.0162,a=e^-2833=4.97*10^-13
模型为N(t)=4.97*10^-13e^0.162t(亿) (1930≤t≤1999)
模型的拟合效果为 （人口单位：亿）
年 代 1930 1960 1974 1987 1999
人口数 20 30 40 50 60
拟合数 19.49 31.70 39.78 49.11 56.61
拟合效果较好,可用于预报.
令N(t)=100 ,可求出t=2030.84 ,故可知如果照此规律大约在2031年世界人口将达到100亿,而于2100年世界人口将达到307亿.

好比应用题,把实际的问题用建立模型的方法解答.
也可以用一种通俗说法去回答问题.

在找次品时把物体分成3份每份尽量平均时,保证找出次品的次数最少.可以用示意图表示出来.
平衡：4----（1,1,2） 3次
10---（3,3,4）天平两边各放3个
不平衡：3---（1,1,1） 2次
平衡：3--（1,1,1） 2次
11---（4,4,3）天平两边各放4个
不平衡：4--（1,1,2） 3次
.

不是在北京的行不!1

2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目
（请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”）
A题 葡萄酒的评价
确定葡萄酒质量时一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评.每个评酒员在对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分,然后求和得到其总分,从而确定葡萄酒的质量.酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系,葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量.附件1给出了某一年份一些葡萄酒的评价结果,附件2和附件3分别给出了该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据.请尝试建立数学模型讨论下列问题：
1.分析附件1中两组评酒员的评价结果有无显著性差异,哪一组结果更可信?
2.根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级.
3.分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系.
4．分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响,并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量?
附件1：葡萄酒品尝评分表（含4个表格）
附件2：葡萄和葡萄酒的理化指标（含2个表格
附件3：葡萄和葡萄酒的芳香物质（含4个表格）

数学建模可以看做是一个简单的、化简了的科学研究的案例,所以它具有很多科学研究的特质,这也就是它们的相同点.但,在更大程度上,则可以说科学研究不仅是简单的数学建模,两者具有很多不同点.
数学建模和科学研究相同点有（但不局限于）以下几点：
1、所使用的论证和研究方法要明确、科学、符合某种逻辑；
2、其总体目标都是更好的解释、理解所研究的对象、问题,更甚者是整个自然界；
3、所得到的结果应该是能被其他同行重复论证、证明,可以通过理论论证,也可以是通过试验或实验证明的；
4、无论从事研究的人的自身属性如何,上述方法、论证和其结果均不会不同,也就是说：数学建模和科学研究一样,其方法和论证过程及其结果,不应该随着研究者的自身属性而变化.
当然,两者的不同点也很多,从理论上来说,最主要的不同点有（但不局限于）以下几点：
1、数学建模面对的是相对明确的问题,而科学研究（尤其是纯理论的基础研究）在大多数情况下是靠兴趣推动的、靠人类的好奇心推动的,一般而言没有特别明确的要解决的问题；
2、一般情况下,数学建模有着十分明确的目标,而科学研究（尤其是纯理论的基础研究）在大多数情况下则没有特别明确的目标；
3、数学建模的最终结果往往呈现为一个模型、一个结果或者是一个方案等等,但科学研究的结果则形式多样,有时可能是确定的结论,有时则不然.比如：伟大的德国数学家希尔伯特在1900年提出了23个数学问题（注意,仅仅是提出了问题,并没有解出）.这23个数学问题每一个都是相应领域的重要的问题,有些问题很快得到解决,有些问题至今仍未解决.从数学史上看,这23个数学问题在某种程度上甚至决定了其后直至今日的数学的发展.

没捷径,再好的数学也是练出来的

可以将问题誊抄一遍,但最好是分开写一下比如说
1.1问题的背景
1.2题目的所给信息及参数
1.3所要解决的问题

假设第一个时间段开始上班的人数为X1（X1》20）,第二个时间段开始上班的人数为X2
最后一个时间段开始上班的人数为X7
上班总人数XZ=X1+X2……X7
题目要求解的就是使总上班人数最少（这样最省钱）
X1》20,X2》25-X1,X3+X4》30-（X1+X2）
则X1+X2+X3+X4》30
X5》20-（X2+X3+X4）
则有X1+X2+X3+X4+X5》40,
在此范围内可使X6》10-（X3+X4+X5）和X7》5-（X4+X5+X6）的最小值分别为0
故XZ的最小值为40.
当X1=20,X2=5,X3+X4=5,X5=10时有此最小值

我做了两年数学建模了.
论文的问题分析主要是写这个问题你们怎么看待,你们有什么思路,有什么想法,简单概述一下你们用了哪些模型（不能过于详细,因为还有模型建立部分）以及怎么想到这些模型,尽量别在问题分析里面得出结果（这是因为你们分析过程不会得到结果的）.
其实你们也可以把摘要扩充开来写,这样也是可以的,但是不是很好.

就是对所要解决的问进行复述一遍,当然要尽可能的简介,达到用最少的字数能够吧问题说明白,本问题是要干嘛的,要求我们做什么?

抓住体积不变
长方体的体积=方刚的体积
长方体的体积=260×150×130
方刚的体积=130×130×长
这样方刚的长=（260×150×130）÷（130×130）

需要先了解数学建模,论文应大致包括模型的假设、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、模型的应用改进等几方面

C思路模糊,D题较好!

什么时候要?

如果五天之内
找我 395497164 或者在线回答也行
我现在在线
不过 我只能帮你把模型建出来
具体的计算还要靠你自己了
我不方便装相关软件

1.假设尽量要少,要不然就太过理想化了,失去了其实际意义
2.假设必须要基础,切实可行,容易达到
3.假设要合情合理
4.假设最好不要重复,同一类的要最简洁的就好

会有影响的.所有必需严格按照论文格式要求.否则卷面整体印象分会被全部刨除,并且很有可能会被放在第二层次考虑,楼主节哀.

@if里面小于应该是#lt#

图论、神经网络、熵权法、模糊综和评判、回归分析、因子分析、灰色系统.还有好多啦

你去找2002年的车灯线光源的那个建模题（安徽大学）,就是用mathematica解的,还有百度文库里的《MATHEMATICA在数学建模中的应用》也有具体介绍

1、决定限制使用的总个数,假设m个矩形,n个正方形,
2、决定最终要的图形的长a和宽b,
3、根据a、b和m、n的关系,用同余式来求.

把数学的理论应用到实际当中.(或把实际问题用数学理论或式子表示出来在将其解决!)

1.实际问题-->1.澄清问题-->2.形成数学模型-->3.模型求解-->4.解释数学解-->5.检验与评价-->6.应用.2.比例分配法

视图---View
建模机制---Modelling mechanism

1)建模准备
数学建模是一项创新活动,它所面临的课题是人们在生产和科研中为了使认识和实践进一步发展必须解决的问题.“什么是问题?问题就是事物的矛盾,哪里有没解决的矛盾,哪里就有问题”.因此发现课题的过程就是分析矛盾的过程贯穿生产和科技中的根本矛盾是认识和实践的矛盾,我们分析这些矛盾,从中发现尚未解决的矛盾,就是找到了需要解决的实际问题,如果这些实际问题需要给出定量的分析和解答,那么就可以把这些实际问题确立为数学建模的课题,建模准备就是要了解问题的实际背景,明确建模的目的,掌握对象的各种信息,弄清实际对象的特征,情况明才能方法对.
(2)建模假设
作为课题的原型都是复杂的、具体的,是质和量、现象和本质、偶然和必然的统一体,这样的原型,如果不经过抽象和简化,人们对其认识是困难的,也无法准确把握它的本质属性.建模假设就是根据实际对象的特征和建模的目的,在掌握必要资料的基础上,对原型进行抽象、简化,把那些反映问题本质属性的形态、量及其关系抽象出来,简化掉那些非本质的因素,使之摆脱原型的具体复杂形态,形成对建模有用的信息资源和前提条件,并且用精确的语言作出假设,是建模过程关键的一步.对原型的抽象、简化不是无条件的,一定要善于辨别问题的主要方面和次要方面,果断地抓住主要因素,抛弃次要因素,尽量将问题均匀化、线性化,并且要按照假设的合理性原则进行,假设合理性原则有以下几点：
①目的性原则：从原型中抽象出与建模目的有关的因素,简化掉那些与建模目的无关的或关系不大的因素.
②简明性原则：所给出的假设条件要简单、准确,有利于构造模型.
③真实性原则：假设条件要符合情理,简化带来的误差应满足实际问题所能允许的误差范围.
④全面性原则：在对事物原型本身作出假设的同时,还要给出原型所处的环境条件.
(3)模型建立
在建模假设的基础上,进一步分析建模假设的各条件首先区分哪些是常量,哪些是变量,哪些是已知量,哪些是未知量；然后查明各种量所处的地位、作用和它们之间的关系,建立各个量之间的等式或不等式关系,列出表格、画出图形或确定其他数学结构,选择恰当的数学工具和构造模型的方法对其进行表征,构造出刻画实际问题的数学模型.
在构造模型时究竟采用什么数学工具,要根据问题的特征、建模的目的要求以及建模者的数学特长而定 可以这样讲,数学的任一分支在构造模型时都可能用到,而同一实际问题也可以构造出不同的数学模型,一般地讲,在能够达到预期目的的前提下,所用的数学工具越简单越好.
在构造模型时究竟采用什么方法构造模型,要根据实际问题的性质和建模假设所给出的建模信息而定,就以系统论中提出的机理分析法和系统辨识法来说,它们是构造数学模型的两种基本方法.机理分析法是在对事物内在机理分析的基础上,利用建模假设所给出的建模信息或前提条件来构造模型；系统辨识法是对系统内在机理一无所知的情况下利用建模假设或实际对系统的测试数据所给出的事物系统的输入、输出信息来构造模型.随着计算机科学的发展,计算机模拟有力地促进了数学建模的发展,也成为一种构造模型的基本方法,这些构模方法各有其优点和缺点,在构造模型时,可以同时采用,以取长补短,达到建模的目的.
(4)模型求解
构造数学模型之后,再根据已知条件和数据分析模型的特征和结构特点,设计或选择求解模型的数学方法和算法,这其中包括解方程、画图形、证明定理、逻辑运算以及稳定性讨论,特别是编写计算机程序或运用与算法相适应的软件包,并借助计算机完成对模型的求解.
(5)模型分析
根据建模的目的要求,对模型求解的数字结果,或进行变量之间的依赖关系分析,或进行稳定性分析,或进行系统参数的灵敏度分析,或进行误差分析等.通过分析,如果不符合要求,就修改或增减建模假设条件,重新建模,直到符合要求；通过分析如果符合要求,还可以对模型进行评价、预测、优化等.
(6)模型检验
模型分析符合要求之后,还必须回到客观实际中去对模型进行检验,用实际现象、数据等检验模型的合理性和适用性,看它是否符合客观实际,若不符合,就修改或增减假设条件,重新建模,循环往复,不断完善,直到获得满意结果 目前计算机技术已为我们进行模型分析、模型检验提供了先进的手段,充分利用这一手段,可以节约大量的时间、人力和物力.
(7)模型应用
模型应用是数学建模的宗旨,也是对模型的最客观、最公正的检验 因此,一个成功的数学模型,必须根据建模的目的,将其用于分析、研究和解决实际问题,充分发挥数学模型在生产和科研中的特殊作用.
以上介绍的数学建模基本步骤应该根据具体问题灵活掌握,或交叉进行,或平行进行,不拘一格地进行数学建模则有利于建模者发挥自己的才能.
关于软件有matlab lindo 等

CAD 3-D modeling
3-D:3-dimensional

你把每个歌手的平均值算出来,把距离平均值最远的两个评委选出来暂定为低水平评委,再统计出10位歌手对应低水平评委,把出现次数最多的2个剔除掉,剩下的就是高水平的!

我爱你!

列方程可求.

你好,我才看到这个求助,你说的WORD文档我可以在我电脑里找来发给你,今天来不及了,明天可以吗?希望不会耽误你的时间. 另外,对于你加我QQ表示抱歉,本人已经工作,没时间做数学建模题了,不好意思.
采纳哦

有偿的,你干不

渡河问题我是做的不少了,不过经我分析.你这题目出错了 类似的渡河题目应是3个商人+3个随从 有法可解.因为1船2个人,情况都被定死的.
1、2随从去,1随从回
2、2随从去,1随从回
3、2商人去,1随从+1商人回
4、2商人去,1随从回
5、2随从去,1随从回
6、2随从去,渡河成功
这是3商人+3随从的解法,而且只有这么解,当中可能细节不同,如1中可以是1随从+1商人去,1商人回.但大体就是这样的套路

高斯扩散模型主要用于模拟污染物在大气中的迁移扩散过程,但要求其风速不得低于每秒1米.当风速低于此值时,其扩散过程近似于静风扩散过程,要采用静风扩散模型计算.

A=[1,0,-3,0,-1,1;0,0,1,0,1,0;0,1,0,0,-1,-1];
b=[2;1;-3];
Z=null(A,'r')
x0=pinv(A)*b
得结果:
Z =
0 -2 -1
0 1 1
0 -1 0
1 0 0
0 1 0
0 0 1
x0 =
0.8333
-0.3333
-0.5000
0
1.5000
1.1667
[a,b,c,d,e,f]=Z*[p,q,r]+x0
p,q,r是任意常数

再过一天,就出答案哈 不急

这题可以直接构建直角三角模型解答.设导弹基地为原点,则敌舰位置为(0,120)
则可知三角形三边分别为120、90*t、450*t.
解得t=9分之根号6.地点为敌舰向右行驶t小时的时候导弹击中敌舰

1.类图
2用例图
3序列图
4协作图
5序列图
6 协作图

这个不能用lingo
lingo是解线性规划问题 你这个不是 你这个问题直接算出三种情况下平均每升的函数并且比较一下大小就行了 用lingo根本就没有任何意义

鱼通过摆尾产生前进的动力,但是由于水的滞粘性,摆尾同样会对鱼周围的水产生连锁反应作用.鱼为了减少来自左右的这些阻力进而维持身体平衡,就会左右摇摆身体做锯齿状游动.要数学建模的话,你可以简化为二维平面,对液体的滞粘性做简化处理.你需要看些物理学流体方面的知识.

这是图论中的最短路问题,目前常见的有dijstra算法和folyed算法.用MATLAB编程就可以实现了

首先得知道你建的模型是不是规则模型,个人理解maya的归心命令（就是你说的center pivot）就是把你的模型放在一个立方体中把中心放在这个立方体的物理中心,所以如果你的模型不是规则模型的话就会出现你那个中心不在物体中心的问题.清历史的话是edit-delete by type-history命令（快捷键Alt+Shift+d）
满意的话就给最佳吧!

国赛?
本科组：
A题 储油罐的变位识别与罐容表标定
B题 2010年上海世博会影响力的定量评估
专科组：
C题 输油管的布置
D题 对学生宿舍设计方案的评价

一、问题的简述
本题为球赛单循环赛程安排的实际问题,实践性强.当有n支球队比赛时,在考虑公平性的情况下,编制赛程表,并求“上限”值以及评价赛程的优劣.其中对问题2）中的“上限”应理解为各队每两场比赛中间相隔的场次数尽量均等（即赛程安排公平）时的至少相隔场次的最大数.
二、模型假设
1．设n支球队进行单循环比赛,球队的编码依此为A、B、C …….
2．每一场比赛都在同一场地上进行,且场地不空场.
3．各队每两场比赛中间相隔的场次数尽量均等.
4．n个队的所有比赛中,各队每两场比赛中间所有能相隔的场次数的最大值称为上限,记为M(n).
5．不考虑其他因素,比赛始终能正常进行.
三、模型的建立及求解
有n支球队1、2、3、……n,在赛程安排时要考虑赛程的公平性,而公平性主要看各队每两场比赛中间得到的休整时间的均等程度.在赛程安排时各队每两场比赛中间相隔的场次数达到上限时才能保证对各球队的公平.
1．问题1）求
对于5支球队,我们把这5支球队看成是五边形的顶点,把它转化成平面网络图来分析.为了考虑公平性各队比赛间隔场数至少为1.如下图（1）所示：
A









E B















D C
图（1）
这样赛程可从B队开始顺时针安排为：第一场：B-C、第二场：D-E、第三场：A-B、第四场：C-D、第五场：A-E、第六场：B-D、第七场：C-E、第八场：A-D、第九场：B-E、第十场：A-C.把它转化成表格形式,见表（1）（注：赛程安排不唯一）：
A B C D E 每两场比赛间相隔场次数
A X 3 10 8 5 1, 2, 1
B 3 X 1 6 9 1, 2, 2
C 10 1 X 4 7 2, 2, 2
D 8 6 4 X 2 1, 1, 1
E 5 9 7 2 X 2, 1, 1

表（1）

有国赛,MathorCup全球赛、东三省,苏北,华东,华中.
你可以百度搜下各个比赛.

ansys中没有单位制,也就是说建模时所有的单位要一致,比如采用m-kg-s建模,所有参数都要采用和m-kg-s一致的单位,这样才不会出错

不能,azxdrtgbnjiol正解,我再说的详细一些.对剪掉对角格以后的棋盘进行黑白涂色(相邻的涂不同的颜色,就好像国际象棋棋盘一样).这样,由于剪掉的两格恰好是同色的(你可以自己验证下),因此剩下的黑格和白格不等,但是每个骨牌必然同时覆盖一黑一白两个格子(相邻的嘛...),因此无法完全覆盖.不知道够清楚吗?

《生活中数码》《轮船外壳上的锌板有何作用》《函数建模及应用》三篇文章可以参照或者依据本文——论文的写作格式、流程与写作技巧进行撰写:广义来说,凡属论述科学技术内容的作品,都称作科学著述,如原始论著（论文）...

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