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關(guān)鍵詞:數(shù)學(xué)建模 課程改革 實(shí)踐教學(xué)
中圖分類號(hào):G64 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1673-9795(2013)09(a)-0052-01
數(shù)學(xué)建模是把數(shù)學(xué)與客觀實(shí)際問題聯(lián)系起來的紐帶,通過數(shù)學(xué)語言來描述和仿真實(shí)際問題中的變量關(guān)系、空間形式。數(shù)學(xué)建模在現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)以及社會(huì)生活和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的重要作用日益受到數(shù)學(xué)界與社會(huì)各界的普遍重視。近年來,一些發(fā)達(dá)國家普遍在大學(xué)中開設(shè)數(shù)學(xué)模型課,開展大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽。
數(shù)學(xué)建模課的主要作用不僅是為學(xué)生學(xué)會(huì)應(yīng)用所學(xué)知識(shí)解決各專業(yè)問題及各種實(shí)際問題提供方法,更主要的是讓學(xué)生學(xué)會(huì)用數(shù)學(xué)的思維、數(shù)學(xué)的觀點(diǎn)、數(shù)學(xué)的語言描述并解決實(shí)際問題,該課是聯(lián)系數(shù)學(xué)與其他各學(xué)科的紐帶,是數(shù)學(xué)知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際問題的橋梁。通過該課程的學(xué)習(xí)可以提高學(xué)生分析問題解決問題的能力,提高學(xué)生應(yīng)用計(jì)算機(jī)及相關(guān)軟件的能力,提高學(xué)生科技論文的撰寫能力,提高學(xué)生的創(chuàng)新能力和團(tuán)結(jié)協(xié)作能力。
1 數(shù)學(xué)建模課程的改革
1.1 改革理念
1.1.1 以“應(yīng)用型”培養(yǎng)目標(biāo)作為改革的總體理念
按照我校應(yīng)用型本科院校的定位,根據(jù)學(xué)院人才培養(yǎng)目標(biāo)的定位,有針對的選擇數(shù)學(xué)建模課程教學(xué)內(nèi)容、合理設(shè)計(jì)教學(xué)方法,著重培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)際應(yīng)用能力。
1.1.2 注重與專業(yè)教學(xué)相結(jié)合的改革理念
在教學(xué)過程中,注重?cái)?shù)學(xué)建模課程內(nèi)容選擇與專業(yè)教學(xué)相結(jié)合,以適應(yīng)專業(yè)的需求和學(xué)生今后發(fā)展的需要。根據(jù)專業(yè)特點(diǎn),選擇經(jīng)典案例。如適合土建類專業(yè)的拱形橋梁模型、放射性廢物處理模型;適合交通汽車等專業(yè)的交通事故勘察模型;適合管理類等專業(yè)的人口控制統(tǒng)計(jì)模型、廣告促銷模型、股票收益與風(fēng)險(xiǎn)模型、物流分配等。
1.1.3 堅(jiān)持“寬口徑”的改革理念
“寬口徑”指拓寬知識(shí)面。數(shù)學(xué)建模課程面向全校學(xué)生,除了結(jié)合專業(yè)背景,還需注重拓寬知識(shí)面,增加覆蓋面,擴(kuò)大學(xué)生視野,讓學(xué)生學(xué)會(huì)用數(shù)學(xué)方法、數(shù)學(xué)思維去解決實(shí)際中各種各樣的問題,培養(yǎng)適應(yīng)性強(qiáng)的應(yīng)用型人才。
1.1.4 堅(jiān)持理論教學(xué)與實(shí)踐教學(xué)相結(jié)合的改革理念
數(shù)學(xué)建模課程不僅強(qiáng)調(diào)理論知識(shí),還注重各種數(shù)學(xué)軟件的應(yīng)用。在教學(xué)過程中加強(qiáng)實(shí)驗(yàn)教學(xué),讓學(xué)生能熟練使用各種計(jì)算機(jī)軟件方便解決實(shí)際問題,組織學(xué)生參加建模競賽,通過實(shí)踐訓(xùn)練為學(xué)生打通理論與實(shí)際聯(lián)系的橋梁。
1.2 革的幾點(diǎn)做法
1.2.1 結(jié)合模塊化數(shù)學(xué)教學(xué)體系,優(yōu)化數(shù)學(xué)建模課程體系
數(shù)學(xué)建模課成建立在大學(xué)數(shù)學(xué),包括高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)等的教學(xué)基礎(chǔ)之上,根據(jù)我校應(yīng)用型本科院校培養(yǎng)目標(biāo)及數(shù)學(xué)教學(xué)體系的四個(gè)模塊:土建類、機(jī)電類、經(jīng)管類和文科類,有針對性的選擇教學(xué)內(nèi)容,結(jié)合工程應(yīng)用背景,強(qiáng)調(diào)理論教學(xué)與實(shí)踐教學(xué)相結(jié)合,拓寬知識(shí)面,構(gòu)建適合我校學(xué)生的數(shù)學(xué)建模課程。
1.2.2 更新教學(xué)內(nèi)容,建設(shè)現(xiàn)代化教學(xué)模式
數(shù)學(xué)建模教學(xué)內(nèi)容是集經(jīng)典數(shù)學(xué)理論、現(xiàn)代數(shù)學(xué)方法、工程實(shí)際問題于一體的新型課程。我們在教學(xué)過程中將經(jīng)典內(nèi)容與現(xiàn)代內(nèi)容進(jìn)行結(jié)合,用生活中的案例來提高學(xué)生對實(shí)際問題的感性認(rèn)識(shí),增進(jìn)學(xué)生對用數(shù)學(xué)方法、數(shù)學(xué)思維來解決實(shí)際問題的理解。比如在講微分方程時(shí),我們引入現(xiàn)代非典傳染病模型;在講積分理論時(shí),引入加油站的油罐偏置模型;在講圖論時(shí),引入北京奧運(yùn)公交路線模型;在講線性回歸、多元回歸、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)預(yù)測時(shí),引入上海世博會(huì)影響力評估模型等。跟蹤國內(nèi)國際應(yīng)用領(lǐng)域的新發(fā)展,將經(jīng)典數(shù)學(xué)理論與現(xiàn)實(shí)社會(huì)中的具體實(shí)例相結(jié)合,促進(jìn)學(xué)生對知識(shí)的理解,提高學(xué)生實(shí)際應(yīng)用能力。
(1)采用導(dǎo)學(xué)式教學(xué)力。在教學(xué)過程中,鼓勵(lì)學(xué)生自主提出問題,引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行歸納、總結(jié)分析,培養(yǎng)學(xué)生分析解決問題的能力。
(2)引入了案例教學(xué)方式,通過對具體建模案例的分析,豐富教學(xué)內(nèi)容,激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)建模的興趣。
(3)在講解數(shù)學(xué)建模的基礎(chǔ)知識(shí)外,根據(jù)近幾年建模競賽賽題的特點(diǎn),通過專題講座的形式補(bǔ)充部分內(nèi)容,如:圖論知識(shí)、微分方程、多元統(tǒng)計(jì)分析等內(nèi)容,開闊學(xué)生視野。
1.2.3 加強(qiáng)實(shí)驗(yàn)教學(xué)和實(shí)踐教學(xué)
數(shù)學(xué)建模課程不同于傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)課,實(shí)驗(yàn)和實(shí)踐教學(xué)是其必不可少的環(huán)節(jié)。每年給學(xué)生培訓(xùn)MATLAB、Mathematic、Lindo/Lingo、SPSS、WINQSB等計(jì)算機(jī)軟件工具。堅(jiān)持“拓寬知識(shí)面,增強(qiáng)適應(yīng)性”原則,本著專業(yè)面寬,適應(yīng)性強(qiáng),加大知識(shí)覆蓋面,加強(qiáng)實(shí)驗(yàn)教學(xué)和實(shí)踐教學(xué)。
1.2.4 采用多媒體教學(xué)與傳統(tǒng)教學(xué)相結(jié)合
在教學(xué)方法和手段的改革上,采用了多媒體教學(xué)與傳統(tǒng)教學(xué)相結(jié)合的并行模式。許多用傳統(tǒng)方法講授起來枯燥無味、難以理解的東西,可以通過多媒體技術(shù)直觀易懂地表現(xiàn)出來,使學(xué)生在充滿趣味性和應(yīng)用性環(huán)境中學(xué)習(xí)和掌握知識(shí)。多媒體教學(xué)手段激發(fā)了廣大學(xué)生學(xué)習(xí)積極性,學(xué)習(xí)質(zhì)量有了明顯提高。
1.2.5 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)教學(xué)環(huán)境
建立交互性強(qiáng)的數(shù)學(xué)建模網(wǎng)站,在網(wǎng)站發(fā)表建模問題、回答學(xué)生提出的問題、接受學(xué)生對建模問題的答案,可以進(jìn)行在線答疑、在線交流、在線自學(xué),具有較強(qiáng)的可操作性。
我校數(shù)學(xué)建模網(wǎng)站已投入使用。各年的大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽試題、院數(shù)學(xué)建模競賽試題、各年獲獎(jiǎng)名單等均已上網(wǎng),學(xué)生可在網(wǎng)上方便查到數(shù)學(xué)建模的各種資料,為學(xué)習(xí)自學(xué)提供了充分的條件和有利的保證。
1.2.6 組織數(shù)學(xué)建模競賽
每年舉辦校內(nèi)數(shù)學(xué)建模競賽,以競賽促進(jìn)學(xué)習(xí)、開闊學(xué)生視野、活躍學(xué)習(xí)氣氛。并逐層選拔學(xué)生參加?xùn)|三省大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽、全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽和全美大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽。
2 結(jié)論
我院數(shù)學(xué)建模課程以培養(yǎng)應(yīng)用型人才為總體目標(biāo),結(jié)合我校四個(gè)模塊的數(shù)學(xué)教學(xué)體系和專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo),更新改革教學(xué)內(nèi)容,通過啟發(fā)式、自學(xué)式、學(xué)生講課討論等教學(xué)方法,引入數(shù)學(xué)軟件培訓(xùn),組織學(xué)生參加數(shù)學(xué)建模競賽等改革和探索,我們構(gòu)建了一個(gè)比較規(guī)范的數(shù)學(xué)建模課程教學(xué)體系,有利于全面提高學(xué)生的數(shù)學(xué)素質(zhì),培養(yǎng)學(xué)生數(shù)學(xué)思維,加強(qiáng)學(xué)生實(shí)踐應(yīng)用能力,使得數(shù)學(xué)建模課程成為培養(yǎng)工程應(yīng)用型人才的有力手段。
參考文獻(xiàn)
[1] 李大潛.將數(shù)學(xué)建模思想融入數(shù)學(xué)類主干課程[J].中國大學(xué)教學(xué),2006,1(1):9.
【關(guān)鍵詞】數(shù)模混合芯片 驗(yàn)證 建模 混合接口
1 數(shù)?;旌闲酒?yàn)證的難點(diǎn)
集成電路芯片驗(yàn)證的工作量根據(jù)芯片復(fù)雜度的增加指數(shù)級(jí)增長。對于數(shù)?;旌想娐沸酒瑏碚f,任務(wù)變得更為復(fù)雜,包括仿真器的速度問題,數(shù)字和模擬電路的接口問題,模擬電路的建模問題等等.
數(shù)字電路的驗(yàn)證已經(jīng)有了規(guī)則的方法學(xué):驗(yàn)證計(jì)劃,有約束的隨機(jī)激勵(lì)測試,驗(yàn)證平臺(tái)的自動(dòng)化,驗(yàn)證插入檢測和驗(yàn)證覆蓋率測試。模擬電路一直是使用傳統(tǒng)的對于某個(gè)關(guān)注點(diǎn)的特定測試,驗(yàn)證的計(jì)劃和覆蓋率測試很少被用到。
一般來說,模擬電路的驗(yàn)證仍然以晶體管級(jí)模擬作為流片的標(biāo)準(zhǔn),SPICE提供了高精確度,但是它在頂層仿真中實(shí)在太慢,除非非常必要,否則不建議在頂層仿真中使用SPICE仿真。為了提高仿真速度,許多混合信號(hào)驗(yàn)證都需要用到模擬行為的建模,這樣可以大大提高仿真速度。建模語言可以使用,verilog-ams,Verilog-a,vhdl-AMS或systemverilog等等。
對于模擬電路的建模,可以分為3種,性能模型需要精確的描述電路的行為,功能模型只需要細(xì)化到能夠描述電路的正確功能就可以了,還有一種模型更為復(fù)雜,如果工藝不夠成熟的話,還可以在模型中添加工藝參數(shù)來更加細(xì)致的對電路進(jìn)行仿真。
2 數(shù)?;旌闲酒?yàn)證模型
模擬電路的行為模型,主要是對模擬電路的行為作出數(shù)學(xué)抽象,這種抽象可以分為幾個(gè)層次,下面我們可以以放大器作為例子。
最簡單的功能模型:
A:放大倍數(shù)。
Input vin_p, vin_n
Output vout
-ε
更詳細(xì)一點(diǎn),增加一些參數(shù):
輸入電阻:Ri
輸出電阻:Ro
信號(hào)源內(nèi)阻:Rs
負(fù)載電阻:Rl
-ε
Vi = (vin_p-vin_n) * Ri/(Rs+Ri)
再詳細(xì)一些的模型,我們需要增加更多的參數(shù):
放大倍數(shù): gain
頻率單位增益: freq_unitygain
輸入電阻: rin
輸入偏移:vin_offset
電流偏置:ibias
轉(zhuǎn)換速度:slew_rate
輸出電阻:rout
輸出限制電壓:vsoft
輸入端電容:c1
跨導(dǎo):gm_nom
最大電流:iin_max
輸入端內(nèi)阻:r1
最大輸入電壓: vmax_in
源端電阻:rsrc
輸出電容:cout
以下模型摘自cadence公司軟件自帶代碼。篇幅所限,有興趣的讀者可以在$cadence_install/tools.lnx86/dfII/samples/artist/spectreHDL/Verilog-A/analog目錄下自行閱讀完整代碼。
analog begin
@ ( initial_step or initial_step("dc") )
begin
c1 = iin_max/(rsrc);
…
// Input stage.
I(vin_p, vin_n)
…
// GM stage with slewing
…
// Dominant Pole.
…
// Output Stage.
…
// Soft Output Limiting.
…
end
從上面的例子我們可以看出,模擬電路的建模,根據(jù)模型的細(xì)致程度,分為多個(gè)層次。需要花費(fèi)的時(shí)間,也從幾個(gè)小時(shí),到幾天不等。如果還要加入工藝參數(shù),那將會(huì)是一件更加復(fù)雜的工作。
3 數(shù)?;旌闲酒涌?/p>
對數(shù)字電路來說,仿真器需要能夠分辨0,1,X和Z。對于模擬電路來說,仿真器需要能識(shí)別連續(xù)的值。在2種電路的接口處需要有連接模塊,這種模塊能夠把數(shù)字信號(hào)翻譯成相應(yīng)的模擬電壓值,并且能夠把模擬電壓值翻譯成0,1,X和Z中的一個(gè)。這種雙向的連接模塊在驗(yàn)證仿真的時(shí)候是自動(dòng)插入數(shù)模接口的,設(shè)計(jì)驗(yàn)證人員需要做的就是選擇正確的連接模塊規(guī)則。
4 結(jié)論
數(shù)模混合信號(hào)的SOC的驗(yàn)證是一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)。當(dāng)集成電路的復(fù)雜度增加的時(shí)候,舊的頂層黑盒測試已經(jīng)不能夠滿足需要,數(shù)字和模擬之間復(fù)雜的交互導(dǎo)致了驗(yàn)證難度的增加。我們開始使用建模和混合仿真來解決這個(gè)問題,這樣不僅能夠提高仿真速度,而且能夠提高驗(yàn)證覆蓋率。
參考文獻(xiàn)
[1]Chen J,Henrie M,Nizic M,et al.Mixed-signal methodology guide[J].2012.
[2]Delorme N.Mixed-signal verification challenges[C]// Conference on Ph.d. Research in Microelectronics and Electronics.2014:1-1.
[3]Chern J H.Challenges of analog/mixed-signal SoC design and verification[C]// International Symposium on Physical Design.ACM, 2005:102-102.
作者簡介
呂(1980-),女,四川省瀘州市人?,F(xiàn)為恩智浦(中國)管理有限公司工程師。研究方向?yàn)榧呻娐贰?/p>
[關(guān)鍵詞]數(shù)學(xué)模型建模意識(shí)能力
中圖分類號(hào):G42文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1671-7597(2009)1120163-01
學(xué)以致用,提高學(xué)生分析問題和解決問題的綜合能力,是時(shí)展和為社會(huì)主義建設(shè)培養(yǎng)有用人材的需要。素質(zhì)教育的實(shí)施,標(biāo)志著我國教學(xué)理念,教學(xué)模式的重大轉(zhuǎn)變。眾所周知,素質(zhì)教育在數(shù)學(xué)教學(xué)中得到了有力體現(xiàn),這種體現(xiàn)在很大程度上,取決于培養(yǎng)學(xué)生把數(shù)學(xué)知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際,以及應(yīng)用數(shù)學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問題的綜合能力上,這成了數(shù)學(xué)教學(xué)過程中的關(guān)鍵和難點(diǎn)。本文中所提出建立“數(shù)學(xué)模型的思想”可以幫助學(xué)生把數(shù)學(xué)知識(shí)和現(xiàn)實(shí)中所遇到的問題聯(lián)系在一起,達(dá)到理論聯(lián)系實(shí)際的效果,學(xué)以致用的目的。
一、數(shù)學(xué)模型以及建立數(shù)學(xué)模型所需要的一些過程
著名數(shù)學(xué)家懷特海曾說:“數(shù)學(xué)就是對于模式的研究”。
所謂數(shù)學(xué)模型,是指對于現(xiàn)實(shí)世界的某一特定研究對象,為了某個(gè)特定的目的,在做了一些必要的簡化假設(shè),運(yùn)用適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)工具,并通過數(shù)學(xué)語言表述出來的一個(gè)數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu),數(shù)學(xué)中的各種基本概念,都以各自相應(yīng)的現(xiàn)實(shí)原型作為背景,而抽象出來的數(shù)學(xué)概念。各種數(shù)學(xué)公式、方程式、定理、理論體系、圖表、圖像、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等等,都是一些具體的數(shù)學(xué)模型。
一般說來,建立數(shù)學(xué)模型的全過程可以分為表述、求解、解釋、驗(yàn)證幾個(gè)階段,并且通過這些階段完成從現(xiàn)實(shí)對象到數(shù)學(xué)模型,再從數(shù)學(xué)模型回到現(xiàn)實(shí)對象的循環(huán),如下圖所示。
表述(Formulation)是指根據(jù)建模的目的和掌握的信息(如數(shù)學(xué)、現(xiàn)象),將實(shí)際問題翻譯成數(shù)學(xué)問題,用數(shù)學(xué)語言確切地表達(dá)出來。
求解(Solution)即選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)方法求得數(shù)學(xué)模型的解答。
解釋(Interpretation)是指把數(shù)學(xué)語言表述的翻譯回到現(xiàn)實(shí)對象,給出實(shí)際問題的解答。
驗(yàn)證(Verification)是指用現(xiàn)實(shí)對象的信息檢驗(yàn)得到的答案,以確認(rèn)結(jié)果的正確性。
二、建立數(shù)學(xué)模型的一些基本方法
初中數(shù)學(xué)中常見的建模方法有:對現(xiàn)實(shí)生活中普遍存在的等量關(guān)系(不等關(guān)系),建立方程模型(不等式模型);對現(xiàn)實(shí)生活中普遍存在的變量關(guān)系,建立函數(shù)模型;涉及對數(shù)據(jù)的收集、整理、分析,建立統(tǒng)計(jì)模型;涉及圖形,建立幾何模型等,在建模中具體要用什么方法,關(guān)鍵要看要解決的問題所涉及哪方面的內(nèi)容而定,而且對于同一個(gè)問題也可有不同的建模方法,同一問題不同的人所建立的模型也不一定相同。
三、幾個(gè)常見的高中數(shù)學(xué)模型
對于高中數(shù)學(xué)知識(shí)的應(yīng)用,我們大體可以把它歸結(jié)為以下幾種模型:
(1)方程(組)模型
方程模型主要有:一元一次方程、一元二次方程、二元一次方程組。
應(yīng)用:存款率、營銷利潤、物價(jià)漲降、平均增長率(降低率)、行程問題、工程問題、數(shù)字問題、生產(chǎn)利潤問題等。
(2)不等式(組)模型
不等式模型主要有:一元一次不等式、一元一次不等式組。
應(yīng)用:市場營銷(如選購方式、人員分流增效)、投資等問題。
(3)函數(shù)模型
函數(shù)模型主要有:一次函數(shù)、正比例函數(shù)、反比例函數(shù)、二次函數(shù)。
應(yīng)用:變量數(shù)學(xué)關(guān)系、用料最省、利潤最大、工期最短等問題。
(4)三角形模型
三角模型主要有:解直角三角形問題
應(yīng)用:航海、測量、面積路線的計(jì)算等問題。
(5)幾何模型
幾何模型主要有:點(diǎn)與線、線與線、線與圓、圓與對稱、四邊形、圖形相似、圖形全等。
應(yīng)用:美工圖案設(shè)計(jì)、建筑設(shè)計(jì)、城市規(guī)劃等問題。
四、培養(yǎng)學(xué)生根據(jù)所學(xué)知識(shí)建立初等模型的能力
使學(xué)生具有一定的解決實(shí)際問題的能力是新課標(biāo)的要求,是素質(zhì)教育的具體體現(xiàn),在教學(xué)中培養(yǎng)學(xué)生自己構(gòu)建數(shù)學(xué)模型,解決問題的能力是教學(xué)的重點(diǎn),我們可以從以下幾點(diǎn)著手:
1.在教學(xué)中注重對學(xué)生知識(shí)面的培養(yǎng)。把現(xiàn)實(shí)生活中遇到的問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題然后加以解決是建模的目的。然而這些問題所涉及的領(lǐng)域較為廣博(如:人口、環(huán)境、天文、地理、物理、化學(xué)、生物等等)。如果對遇到問題沒有深刻的把握,又豈能談解決。因此這就要求學(xué)生不僅要有一個(gè)較好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),而且要有一個(gè)較為寬廣的知識(shí)面。例如:計(jì)算地球同步通信衛(wèi)星與地球的高度,和這顆通信衛(wèi)星對地球的覆蓋面積。這就需要學(xué)生有一定的物理知識(shí)。
2.加強(qiáng)學(xué)生數(shù)學(xué)基本技能的訓(xùn)練。提高學(xué)生的觀察、分析、比較、抽象、概括、運(yùn)算、邏輯思維、空間思維能力等等在建模中將起著重要的作用。
3.加強(qiáng)建模訓(xùn)練。建立適當(dāng)數(shù)學(xué)模型,是利用數(shù)學(xué)解決實(shí)際問題的前提。建立數(shù)學(xué)模型的能力是運(yùn)用數(shù)學(xué)能力的關(guān)鍵一步。解應(yīng)用題,特別是解綜合性較強(qiáng)的應(yīng)用題的過程,實(shí)際上就是建造一個(gè)數(shù)學(xué)模型的過程。在教學(xué)中,我們可根據(jù)教學(xué)內(nèi)容選編一些應(yīng)用問題對學(xué)生進(jìn)行建模訓(xùn)練,也可以給出一些經(jīng)典的數(shù)學(xué)問題讓學(xué)生自己練習(xí)建模,例如:兩個(gè)經(jīng)典的渡河問題。
問題1:某人現(xiàn)只有一只船,要把帶的狗、雞、米運(yùn)到河的對岸,船除需要人劃之外,至多只能載狗、雞、米三者之一,而當(dāng)人不在場時(shí)狗要吃雞,雞要吃米,試設(shè)計(jì)一個(gè)安全渡河方案,并使渡河次數(shù)盡量地少。
問題2:三名商人各帶著一名隨從,要乘一只小船過河,這只小船最多只能容納兩個(gè)人。隨從們密約,在河的任意一岸,一旦他們的人數(shù)比商
人多,就殺人取貨。商人們已獲知了這項(xiàng)密約,試為商人們制定一個(gè)安全的過河方案,并使渡河次數(shù)盡量地少。
這樣的問題一定會(huì)很吸引學(xué)生,為了找出答案,學(xué)生必定傾盡全力,全身投入,這樣自然會(huì)提高學(xué)生的建模能力。
當(dāng)然也可結(jié)合學(xué)生熟悉的生活、生產(chǎn)、科技和當(dāng)前商品經(jīng)濟(jì)中的一些實(shí)際問題(如利息、股票、利潤、人口等問題),引導(dǎo)學(xué)生觀察、分析、抽象、概括為數(shù)學(xué)模型,培養(yǎng)學(xué)生的建模能力。
4.定期在班內(nèi)或校內(nèi)舉行數(shù)學(xué)建模競賽?,F(xiàn)在每年都舉行大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽――三個(gè)學(xué)生,三天時(shí)間。我們也可以同樣舉行初中生數(shù)學(xué)建模競賽,只需把問題所需的數(shù)學(xué)知識(shí)限定在初中數(shù)學(xué)范圍內(nèi)就可以了,這樣做既可以培養(yǎng)學(xué)生相互合作的精神,又可以讓建模思想在學(xué)生間得到傳播,同時(shí)也有利于學(xué)生構(gòu)建模型,解決問題意識(shí)的培養(yǎng),最重要的是通過競賽可以使學(xué)生通過建模解決問題的能力得到提高。
5.和課外實(shí)踐活動(dòng)相結(jié)合開展初等數(shù)學(xué)建模課。在教學(xué)過程中我們可以開數(shù)學(xué)建模課,主要是以學(xué)生共同討論結(jié)合老師講評為主,兩周一節(jié)就可以了。我們可以把數(shù)學(xué)實(shí)踐活動(dòng)中遇到的問題,以數(shù)學(xué)建模的方式拿到建模課上和學(xué)生一起討論,這樣做既沒影響正常教學(xué),又可以豐富教學(xué)內(nèi)容,提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣,還可以培養(yǎng)學(xué)生構(gòu)建模型的能力。
五、引入“數(shù)學(xué)建模思想”的作用和意義
1.以數(shù)學(xué)建模為導(dǎo)向,可以激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的興趣。
2.在數(shù)學(xué)實(shí)踐活動(dòng)中構(gòu)建數(shù)學(xué)模型,解決實(shí)際問題,有利于學(xué)生的基礎(chǔ)知識(shí)、基本技能、運(yùn)算能力、邏輯思維能力、空間想象力的提高。
3.數(shù)學(xué)建??梢约ぐl(fā)學(xué)生的創(chuàng)造欲望。
4.數(shù)學(xué)建模可以豐富教學(xué)內(nèi)容,培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新能力,提高學(xué)生解決問題的能力。
5.數(shù)學(xué)建??梢宰寣W(xué)生體驗(yàn)成功,建立自信心,自信心是為人做事的基石,沒有自信心什么都做不成。
6.數(shù)學(xué)建??梢詭椭鷮W(xué)生把數(shù)學(xué)知識(shí)和現(xiàn)實(shí)中所遇到的問題聯(lián)系在一起,達(dá)到理論聯(lián)系實(shí)際的效果,學(xué)以致用的目的。
六、結(jié)束語
數(shù)學(xué)模型是數(shù)學(xué)知識(shí)與數(shù)學(xué)應(yīng)用之間的橋梁,建立數(shù)學(xué)模型是用數(shù)學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問題的有效方法,在初中數(shù)學(xué)教學(xué)中初步培養(yǎng)學(xué)生構(gòu)造模型解決問題的能力是數(shù)學(xué)發(fā)展的需要。應(yīng)用數(shù)學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問題的思想符合新課標(biāo)的要求。在初中階段引入建模思想有利于學(xué)生綜合能力提高,可以為學(xué)生以后的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
參考文獻(xiàn):
[1]熊啟才,《數(shù)學(xué)模型方法及應(yīng)用》,重慶:重慶大學(xué)出版社,2005.
[2]胡炯濤,《數(shù)學(xué)教學(xué)論》,桂林:廣西教育出版社,1999.
關(guān)鍵詞:物流專業(yè);數(shù)學(xué)建模;能力培養(yǎng)
中圖分類號(hào):G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1674-9324(2014)41-0068-03
隨著我國現(xiàn)代物流業(yè)的迅速發(fā)展,物流專業(yè)人才成為近年來社會(huì)的緊缺人才。2012年,教育部將物流工程及物流管理批準(zhǔn)為一級(jí)學(xué)科,全國各工科院校幾乎都增設(shè)了物流專業(yè),也培養(yǎng)了大批的物流專業(yè)技術(shù)人員。由于物流專業(yè)涉及的領(lǐng)域廣,涵蓋了許多方向,如物流機(jī)械、物流管理、物流工程、物流金融、物流信息等。雖然都稱為是物流專業(yè),但各院校針對本校的特點(diǎn)培養(yǎng)的方向有所不同,各院校為不同方向的物流專業(yè)所設(shè)置的培養(yǎng)方案和課程內(nèi)容也相差很大。有偏重物流系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)類的,有偏重運(yùn)輸與倉儲(chǔ)管理類的,有偏重企業(yè)供應(yīng)鏈管理類的,有偏重物流信息技術(shù)及物聯(lián)網(wǎng)軟件開發(fā)類的,也有偏重物流機(jī)械設(shè)備設(shè)計(jì)與配置類等。但無論培養(yǎng)物流專業(yè)的何種方向的人才,各校都十分注重加強(qiáng)對學(xué)生的物流建模方法的培養(yǎng)和訓(xùn)練,提高其科學(xué)解決實(shí)際問題的能力和管理水平。
一、現(xiàn)代物流系統(tǒng)中常見的優(yōu)化問題及求解方法
物流被稱為是企業(yè)的第三利潤源泉,通過規(guī)劃建設(shè)現(xiàn)代物流系統(tǒng)和改變傳統(tǒng)的物流運(yùn)作模式,可大大降低制造企業(yè)的物流成本,提高物流作業(yè)效率,從而為企業(yè)創(chuàng)造更大的效益。物流專業(yè)人才之所以缺乏,是由于在物流系統(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)營管理各個(gè)環(huán)節(jié)中,處處都是較難解決的優(yōu)化決策問題,必須應(yīng)用科學(xué)的理論和先進(jìn)的技術(shù)方法才能得到好的結(jié)果。目前在這方面的研究成果有很多,以下列舉一些現(xiàn)代物流系統(tǒng)規(guī)劃與運(yùn)營管理中常見的優(yōu)化問題和解決方法。
1.物流需求預(yù)測。在物流系統(tǒng)規(guī)劃中物流設(shè)施(倉庫、設(shè)備、停車場、車輛數(shù)等)規(guī)模的確定,物流管理中的物流倉儲(chǔ)控制等都需有科學(xué)準(zhǔn)確的物流需求預(yù)測作為決策基礎(chǔ)。然而由于受多種不確定因素的影響,如何準(zhǔn)確預(yù)測物流需求是相當(dāng)困難的問題。物流需求預(yù)測問題分為單品種貨物與多品種貨物的物流需求預(yù)測、單個(gè)節(jié)點(diǎn)與區(qū)域內(nèi)總物流需求預(yù)測、近期與中遠(yuǎn)期物流需求預(yù)測等多類問題。目前各種中樣的需求預(yù)測模型非常多,據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)約有一百多種。除定性預(yù)測外,常見應(yīng)用于物流需求的定量預(yù)測模型有增長系數(shù)法、趨勢外推法、曲線擬合法、彈性系數(shù)法、回歸分析法、時(shí)間序列法、原單位(生成率)法、類別生成法、生長曲線法等。目前較流行的還有應(yīng)用一些啟發(fā)式或亞啟發(fā)式算法進(jìn)行區(qū)域內(nèi)的物流需求預(yù)測,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、灰色系統(tǒng)模型、動(dòng)態(tài)預(yù)測模型等。在實(shí)際的物流需求預(yù)測時(shí),經(jīng)常同時(shí)應(yīng)用以上多種模型構(gòu)成組合模型進(jìn)行預(yù)測。以上各類模型的理論基礎(chǔ)是高等數(shù)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)理邏輯學(xué)、計(jì)算機(jī)算法設(shè)計(jì)等。
2.物流系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)。物流系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案的優(yōu)劣直接影響物流的運(yùn)營成本及運(yùn)作效率。物流系統(tǒng)設(shè)計(jì)內(nèi)容主要包括區(qū)域內(nèi)系統(tǒng)物流節(jié)點(diǎn)的數(shù)量、規(guī)模和位置的確定;各物流節(jié)點(diǎn)的功能定位和功能設(shè)施(含停車場)的合理配置;物流節(jié)點(diǎn)內(nèi)部設(shè)施布局;物流運(yùn)輸通道設(shè)計(jì)及能力分析等問題。其中區(qū)域內(nèi)物流節(jié)點(diǎn)的數(shù)量和規(guī)模的確定主要依賴于對區(qū)域內(nèi)物流總需求的預(yù)測結(jié)果。常見的模型有成本分析模型、隨機(jī)報(bào)童模型、數(shù)據(jù)包絡(luò)模型以及參數(shù)標(biāo)定法等。物流節(jié)點(diǎn)的選址問題是物流系統(tǒng)規(guī)劃中的關(guān)鍵技術(shù)問題,根據(jù)研究對象和研究方法可分為許多類型,如單一設(shè)施選址與多設(shè)施選址、連續(xù)區(qū)域選址與離散點(diǎn)選址、單純位置選址與具有客戶最優(yōu)分配的選址、有能力約束選址與無能力約束選址等。本科生需掌握的典型物流選址模型和方法有:重心模型及不動(dòng)點(diǎn)算法、交叉中值模型、線性規(guī)劃模型、因素評分模型及層次分析法、多點(diǎn)解析模型及鮑摩?瓦樂夫啟發(fā)式算法、奎漢?哈姆勃茲啟發(fā)式算法、P-中值模型、集合覆蓋模型、最大覆蓋模型等。目前較常用的還有設(shè)計(jì)計(jì)算機(jī)算法進(jìn)行仿真模擬計(jì)算,如遺傳算法、蟻群算法、粒子算法、模擬退火算法、模糊群決策法等。這些算法的思路物流專業(yè)的本科生也應(yīng)有所了解。物流節(jié)點(diǎn)內(nèi)部設(shè)施布局是指在物流節(jié)點(diǎn)的規(guī)模與功能已確定的條件下,進(jìn)一步設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)內(nèi)各設(shè)施間的位置關(guān)系,大多是引用工業(yè)工程法中的一些設(shè)計(jì)方法,常用的模型和算法有系統(tǒng)布局法、關(guān)系表布局法、CORELAP布局算法、ALDEP布局算法、CRAFT布局算法、MultiPLE布局算法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析布局模型等。以上各類模型的理論基礎(chǔ)是高等數(shù)學(xué)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、線性代數(shù)、系統(tǒng)工程學(xué)、工業(yè)工程學(xué)、運(yùn)籌學(xué)和計(jì)算機(jī)算法設(shè)計(jì)等。
3.物流運(yùn)輸組織與運(yùn)輸管理。降低貨物運(yùn)輸成本是減少物流總成本的重要手段,在貨物運(yùn)輸組織中存在大量的優(yōu)化管理問題,如運(yùn)輸方式(工具)、運(yùn)輸線路、運(yùn)輸鏈的優(yōu)化選擇;車輛與貨物間的最優(yōu)配載、配送計(jì)劃及配裝計(jì)劃的優(yōu)化編制;物流企業(yè)車輛的最佳擁有臺(tái)數(shù)、運(yùn)用與維護(hù)方案;車輛、船只及集裝箱等的優(yōu)化調(diào)度等問題。常見的模型有總費(fèi)用分析法、綜合性能評價(jià)法、公路貨運(yùn)交易優(yōu)化配載模型、物資調(diào)運(yùn)模型等。其中有關(guān)配送計(jì)劃的優(yōu)化編制問題是實(shí)際應(yīng)用最廣、理論上最為困難的問題之一。該問題根據(jù)研究對象和研究所考慮的因素分為了許多類型,如純裝問題、純卸問題和裝卸混合問題、對弧服務(wù)問題和對點(diǎn)服務(wù)問題、車輛滿載與車輛非滿載問題、單配送中心和多配送中心問題、運(yùn)輸車輛有距離上限約束和無距離約束問題、路網(wǎng)上線路距離無方向(對稱)和有方向(非對稱)問題、運(yùn)輸車輛是同類和異類問題、客戶裝卸點(diǎn)有時(shí)間窗約束和無時(shí)間窗約束問題等。由于每一類問題在理論上都屬于NP-困難問題,在實(shí)際應(yīng)用中常設(shè)計(jì)近似算法進(jìn)行求解,求精確解的算法,可求解小型的配送問題,如分枝定界法、割平面法、網(wǎng)絡(luò)流算法以及動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法等。以上各類模型的理論基礎(chǔ)是高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、數(shù)學(xué)建?;A(chǔ)、圖論、運(yùn)籌學(xué)和計(jì)算機(jī)算法設(shè)計(jì)等。
4.物流倉儲(chǔ)管理與庫存控制。庫存具有對不同部門間的需求進(jìn)行調(diào)節(jié)的功能,庫存物品過?;蛘呖萁?,是造成企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)混亂的主要原因。由于貨物供應(yīng)及需求受大量因素的隨機(jī)性和波動(dòng)性影響,庫存控制也是物流管理中較為困難的決策問題。庫存控制包括單級(jí)庫存與多級(jí)(供應(yīng)鏈)庫存、確定型庫存與隨機(jī)型庫存、單品種與多品種庫存等問題。物流倉儲(chǔ)管理還包括倉位計(jì)劃和揀貨計(jì)劃的編制、物流成本分析及風(fēng)險(xiǎn)分析等內(nèi)容。物流庫存管理的典型模型有經(jīng)濟(jì)批量訂貨模型、二次方策略模型、有數(shù)量折扣的EOQ模型、一次性進(jìn)貨報(bào)童模型、定期盤點(diǎn)庫存模型、(s,S)型存儲(chǔ)策略模型、鞭打效應(yīng)分析模型、多級(jí)批量定貨模型和直列系統(tǒng)多級(jí)庫存模型、單級(jí)和多級(jí)概率庫存模型、動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型、最優(yōu)匹配模型和網(wǎng)絡(luò)最短路模型、成本分析模型等。以上模型主要用到的理論基礎(chǔ)是運(yùn)籌學(xué)、圖論和算法設(shè)計(jì)等。
二、物流專業(yè)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)要求
通過以上對物流系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)及物流運(yùn)營管理中的各類優(yōu)化決策問題的介紹可知,要培養(yǎng)從事物流專業(yè)的高級(jí)管理人才必須具備扎實(shí)寬廣的基礎(chǔ)理論知識(shí),尤其是數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)的相關(guān)知識(shí),具體來說,物流專業(yè)本科生應(yīng)具備以下基礎(chǔ)理論知識(shí)結(jié)構(gòu)。
1.基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識(shí)。包括高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)等,目前國內(nèi)外幾乎所有的工科專業(yè)本科都會(huì)開設(shè)這些課程,而物流專業(yè)應(yīng)特別加強(qiáng)統(tǒng)計(jì)分析方法的學(xué)習(xí),包括時(shí)間序列分析、多變量解析、回歸分析等內(nèi)容。
2.建模及優(yōu)化理論。主要包含數(shù)學(xué)建模方法和運(yùn)籌學(xué)理論,我國大多數(shù)物流工程及物流管理專業(yè)都開設(shè)了這兩門課,也有的學(xué)校還開設(shè)了“物流系統(tǒng)模型”或“物流運(yùn)籌”等課程。其中運(yùn)籌學(xué)是解決物流優(yōu)化決策問題的重要方法,如規(guī)劃論(線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃)、存貯論、排隊(duì)論、決策論、模擬模型法、圖與網(wǎng)絡(luò)理論、啟發(fā)式方法、數(shù)值分析法、費(fèi)用便利分析等方法。
3.計(jì)算機(jī)算法設(shè)計(jì)及仿真。計(jì)算機(jī)算法設(shè)計(jì)及計(jì)算機(jī)仿真是求解物流系統(tǒng)中各類優(yōu)化模型的基本工具,要使所培養(yǎng)的物流管理人才具有獨(dú)立解決實(shí)際問題的能力,必須具備較強(qiáng)的計(jì)算機(jī)動(dòng)手能力。目前大多數(shù)院校的物流專業(yè)都開設(shè)了“計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)”、“程序設(shè)計(jì)”、“數(shù)據(jù)庫原理及應(yīng)用”、“管理信息系統(tǒng)”等課程,為求解物流系統(tǒng)中的優(yōu)化決策問題,建議還應(yīng)開設(shè)“數(shù)值計(jì)算與算法設(shè)計(jì)”、“系統(tǒng)仿真基礎(chǔ)”等課程。
4.系統(tǒng)設(shè)計(jì)與分析理論。在物流系統(tǒng)規(guī)劃與管理過程中,還要應(yīng)用一些系統(tǒng)設(shè)計(jì)及系統(tǒng)分析理論,如系統(tǒng)分析(系統(tǒng)工程)、大系統(tǒng)理論、系統(tǒng)控制論、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)、IE(工業(yè)工程)法等。雖然對物流專業(yè)本科生不能要求都掌握這些理論,但需對這些理論的研究內(nèi)容應(yīng)有所了解。
三、加強(qiáng)物流專業(yè)本科生建模能力的培養(yǎng)措施
由以上對物流專業(yè)本科生基礎(chǔ)知識(shí)結(jié)構(gòu)要求的分析可以看到,物流專業(yè)學(xué)生需具有扎實(shí)的基礎(chǔ)理論知識(shí),但學(xué)生在學(xué)習(xí)基礎(chǔ)課時(shí)還未涉及專業(yè)內(nèi)容,各項(xiàng)基礎(chǔ)理論不知道如何應(yīng)用,往往是學(xué)過了就忘。而在學(xué)習(xí)物流專業(yè)課時(shí),較注重具體管理方法的使用,不知這些方法是如何得到的,使得學(xué)生當(dāng)遇到?jīng)]有學(xué)過的問題就不知如何解決。因此需有一門課程將基礎(chǔ)理論與專業(yè)知識(shí)之間搭建一座橋梁,通過提出物流系統(tǒng)規(guī)劃與管理中各類優(yōu)化決策問題,幫助學(xué)生應(yīng)用各種已學(xué)到的基礎(chǔ)理論對這些問題進(jìn)行分析和研究,建立這些問題的數(shù)學(xué)模型、設(shè)計(jì)求解這些模型的計(jì)算機(jī)算法、分析比較各種求解方法的優(yōu)劣,我們將這門課程稱之為“物流系統(tǒng)模型”或“物流運(yùn)籌”。屬于物流專業(yè)的專業(yè)基礎(chǔ)課,它與基礎(chǔ)課與專業(yè)課之間的關(guān)系如下圖所示:
“物流系統(tǒng)模型”課程主要有以下三大教學(xué)內(nèi)容。
1.常用物流系統(tǒng)模型的推導(dǎo)及介紹。提出以上物流規(guī)劃與管理中所列舉的優(yōu)化決策問題,介紹解決這些問題的典型模型及求解思路。對相對簡單的模型及算法,引導(dǎo)學(xué)生應(yīng)用已學(xué)過的基礎(chǔ)理論來推導(dǎo)解決該問題的模型和方法,使得學(xué)生在后面學(xué)習(xí)專業(yè)課時(shí)遇到這些問題和方法時(shí)有較深刻的印象。
2.介紹一些新的優(yōu)化理論和相關(guān)算法知識(shí)。如系統(tǒng)分析理論、系統(tǒng)控制論、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)、IE(工業(yè)工程)法等,讓學(xué)生了解相關(guān)理論的研究內(nèi)容和研究方法,開擴(kuò)學(xué)生的視野和解決實(shí)際問題的思路。
關(guān)鍵詞:組合學(xué);機(jī)械電子工程學(xué);傳感器網(wǎng)絡(luò)
傳統(tǒng)的機(jī)械工程可以分為制造和動(dòng)力兩大類。制造類包括毛坯制造、機(jī)械加工和裝配三個(gè)生產(chǎn)過程;而動(dòng)力類包括各種發(fā)動(dòng)機(jī)。與自人類使用工具以來就有的機(jī)械工程相比,電子技術(shù)是二十世紀(jì)發(fā)展的新學(xué)科。機(jī)械工程與電子技術(shù)的結(jié)合始于上世紀(jì)。起初,二者結(jié)合是分離的“塊與塊”關(guān)系,或者是功能結(jié)構(gòu)上的相互替代。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的推動(dòng),機(jī)械系統(tǒng)和電子系統(tǒng)通過信息有機(jī)地聯(lián)系起來,形成了真正的機(jī)械電子工程。人工智能技術(shù)的發(fā)展與滲透,使得機(jī)械電子在傳統(tǒng)的機(jī)械系統(tǒng)能量連接、功能連接的基礎(chǔ)上,更加強(qiáng)調(diào)了信息連接和驅(qū)動(dòng),并逐步使機(jī)械電子系統(tǒng)向具有一定智能的方向發(fā)展。
一、組合學(xué)簡介
組合學(xué)(Combinatorics)是研究離散結(jié)構(gòu)的存在、計(jì)數(shù)、分析和優(yōu)化等問題的科學(xué)。組合學(xué)源于數(shù)學(xué)娛樂和游戲,組合學(xué)問題在生活中隨處可見,主要可劃分為兩類:排列的存在性、排列的計(jì)數(shù)和分類。組合學(xué)有兩個(gè)研究領(lǐng)域:組合數(shù)學(xué)與組合學(xué)問題的算法。離散對象的處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)的核心,研究離散對象的科學(xué)就是組合數(shù)學(xué);程序就是算法,絕大多數(shù)情況下,程序算法是針對離散對象的,正是因?yàn)橛辛私M合學(xué)問題的算法,才使人感受到計(jì)算機(jī)的“智能”。組合數(shù)學(xué)的主要研究內(nèi)容有:鴿巢原理、排列與組合、二項(xiàng)式系數(shù)容斥原理及應(yīng)用,遞推關(guān)系和生成函數(shù)、特殊計(jì)數(shù)序列、二分圖中的匹配、組合設(shè)計(jì)。組合學(xué)問題的算法,計(jì)算對象是離散的、有限的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)。
組合學(xué)問題的算法包括算法設(shè)計(jì)、算法分析兩個(gè)方面。關(guān)于算法設(shè)計(jì),歷史上已經(jīng)總結(jié)出了若干帶有普遍意義的方法和技術(shù),包括動(dòng)態(tài)規(guī)劃、回溯法、分支限界法、分治法、貪婪法等,應(yīng)用相當(dāng)廣泛,如:旅行商問題、整數(shù)規(guī)劃問題等。
組合學(xué)不僅是計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ),在其它科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域也有重要的應(yīng)用。美國Sandia國家實(shí)驗(yàn)室有一個(gè)專門研究組合數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的機(jī)構(gòu),主要從事組合編碼理論和密碼學(xué)的研究,在美國及國際學(xué)術(shù)界都有很高的地位。
二、機(jī)械電子
早期的機(jī)械工業(yè)以手工加工為主,生產(chǎn)力低,但適應(yīng)性強(qiáng);三十年代開始集中在標(biāo)準(zhǔn)件和流水線,適合于大批量生產(chǎn),但缺乏靈活性;現(xiàn)代生產(chǎn)一般要求轉(zhuǎn)產(chǎn)周期短、生產(chǎn)靈活性強(qiáng)、產(chǎn)品質(zhì)量高,因此常采用以機(jī)械電子系統(tǒng)為主要構(gòu)成的FMS可以達(dá)到上述要求。與傳統(tǒng)的機(jī)械工業(yè)相比,機(jī)械電子工程有著鮮明的特點(diǎn):就設(shè)計(jì)而言,機(jī)械電子工程并不是一門有嚴(yán)格界線并且獨(dú)立的工程學(xué)科,而是在設(shè)計(jì)過程中一個(gè)綜合思想的實(shí)踐。設(shè)計(jì)中,根據(jù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)配置和目標(biāo),機(jī)械電子工程把它的核心部分(機(jī)械工程、電子工程、汁算機(jī)技術(shù))與其它領(lǐng)域的技術(shù),如:制造技術(shù)、管理技術(shù)和生產(chǎn)加工實(shí)踐等有機(jī)地結(jié)合在一起,采用一種基于信息的自頂向下的模塊化策略,完成設(shè)計(jì)就系統(tǒng)(產(chǎn)品)而言,機(jī)械電子系統(tǒng)(產(chǎn)品)結(jié)構(gòu)簡單,元件和運(yùn)動(dòng)部件少(如電子表),它用小巧的電子系統(tǒng)取代“傻、大、笨、粗”的機(jī)械系統(tǒng),減小了系統(tǒng)的體積,提高了性能,但是系統(tǒng)的復(fù)雜性卻大大增加了。
機(jī)械電子學(xué)要求機(jī)械與電子技術(shù)的規(guī)劃應(yīng)用和有效結(jié)合,以構(gòu)成一個(gè)最優(yōu)的產(chǎn)品或系統(tǒng)。現(xiàn)代的機(jī)械電子系統(tǒng)除了“塊與塊”之間的動(dòng)力聯(lián)系之外,還有信息之間的相互聯(lián)系,并由具有數(shù)值運(yùn)算和邏輯推理能力的計(jì)算機(jī)來對機(jī)械電子系統(tǒng)的所有信息進(jìn)行智能處理,人們已經(jīng)認(rèn)識(shí)到生產(chǎn)改革的未來屬于那些懂得怎樣去優(yōu)化機(jī)械和電子系統(tǒng)之間聯(lián)系的人;尤其是在先進(jìn)生產(chǎn)和制造系統(tǒng)的應(yīng)用中,對優(yōu)化的需求將會(huì)變得更為迫切;在這些系統(tǒng)中,人工智能、專家系統(tǒng)、智能機(jī)器人以及先進(jìn)的工藝制造系統(tǒng)將構(gòu)成未來工廠的下一代工具。
三、CMG機(jī)構(gòu)的優(yōu)化編碼
CMG機(jī)構(gòu)是一種可用于引信保險(xiǎn)與解除保險(xiǎn)控制的密碼鑒別機(jī)構(gòu)。根據(jù)密碼鑒別的功能要求及指定的“解鎖符號(hào)序列”,設(shè)計(jì)CMG機(jī)構(gòu)中復(fù)合齒輪A,B上鑒別齒(discrimination teeth)的二值裝定編碼,可稱為“CMG機(jī)構(gòu)編碼”問題;基于工程優(yōu)化的考慮,還希望編碼得到的復(fù)合齒輪A,B,其齒輪層數(shù)N最小,此即CMG機(jī)構(gòu)的優(yōu)化編碼問題。
為了解決CMG機(jī)構(gòu)的優(yōu)化編碼問題,我們首先研究其數(shù)學(xué)建模的方法。在CMG機(jī)構(gòu)編碼類型劃分的基礎(chǔ)上[7],基于“二維迷宮映射方法”[2]、迷宮映射圖中“路格點(diǎn)(route grid)”和“阱格點(diǎn)(trap grid)”的概念[6]、及“關(guān)鍵陷阱格點(diǎn)(Critical Trap Grid,CTG)”互斥的“十字叉”判據(jù)[8],將CMG機(jī)構(gòu)的優(yōu)化編碼問題轉(zhuǎn)化為無環(huán)、無重邊的無向簡單圖G(V,E)的k-頂點(diǎn)著色問題(k-vertex coloring problem)。但k-頂點(diǎn)著色是組合學(xué)中著名的NP完全問題,窮舉法的時(shí)間復(fù)雜度高達(dá)O(mn)(m表示染色數(shù),n表示頂點(diǎn)數(shù))。文獻(xiàn)[9]已證明,對于任意CMG機(jī)構(gòu),密碼齒輪層數(shù)至少為3;因此,即便在最佳情況下,窮舉計(jì)算求解的時(shí)間復(fù)雜度也高達(dá)324。文獻(xiàn)[10]提出了一種“基于團(tuán)劃分?jǐn)?shù)的聚類算法”,對于任意一組指定的、有限長度的“解鎖符號(hào)序列”,理論上可以求解得到所有的CMG機(jī)構(gòu)優(yōu)化編碼,但其本質(zhì)上仍然是窮舉法,計(jì)算的時(shí)間復(fù)雜度仍為O(mn)。權(quán)衡計(jì)算的時(shí)間復(fù)雜度與優(yōu)化設(shè)計(jì)目標(biāo),我們采用貪婪法求解CMG機(jī)構(gòu)編碼的頂點(diǎn)著色問題,該方法具有時(shí)間復(fù)雜度低、易于編程的優(yōu)點(diǎn),在大多數(shù)情況下可以獲得優(yōu)化編碼結(jié)果。
基于貪婪法,采用Visual Basic編寫了CMG機(jī)構(gòu)的編碼及編碼校驗(yàn)程序[11],包括編碼、校驗(yàn)兩個(gè)功能,實(shí)現(xiàn)了只需輸入“解鎖符號(hào)序列”,即可自動(dòng)繪制二維迷宮映射圖,求解并繪制密碼齒輪編碼示意圖,以TXT文件輸出設(shè)計(jì)結(jié)果,驗(yàn)證鑒別齒編碼與“解鎖符號(hào)序列”是否“鎖-鑰匹配”的功能。
四、傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)布設(shè)
傳感器網(wǎng)絡(luò)(sensor networks)涉及傳感器、微電子機(jī)械系統(tǒng)(Micro-Electromechanical System,MEMS)、現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)和無線通信等多種技術(shù),將客觀世界的物理信息與傳輸網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系在一起,擴(kuò)展了人們獲取信息的能力,可應(yīng)用在軍事國防、工農(nóng)業(yè)控制、城市管理、環(huán)境監(jiān)測、搶險(xiǎn)救災(zāi)、防恐反恐、危險(xiǎn)區(qū)域遠(yuǎn)程控制等諸多領(lǐng)域,是當(dāng)前IT 技術(shù)研究的熱點(diǎn)。傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究涉及通信協(xié)議、支撐技術(shù)、應(yīng)用技術(shù)三部分,其中一個(gè)基本的問題是傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的覆蓋與連通。
傳感器網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)都能夠采集、存儲(chǔ)和處理環(huán)境信息,并與相鄰的傳感器節(jié)點(diǎn)通信。傳感器節(jié)點(diǎn)的覆蓋問題(Coverage Problems),就是要判斷敏感區(qū)域被傳感器監(jiān)控或追蹤的優(yōu)良程度。例如,對于如圖1所示的一個(gè)單位矩形敏感區(qū)域,假設(shè)采用5個(gè)同構(gòu)的傳感器如圖布設(shè),在完全覆蓋該敏感區(qū)域的前提下,出于傳感器節(jié)能設(shè)計(jì)的考慮,需要計(jì)算傳感器的最小覆蓋圓半徑。這一問題在組合學(xué)中,可以用1-等圓覆蓋問題 (1-Unit-Disk Coverage Problem)描述。
圖1單位矩形敏感區(qū)域的1-等圓最優(yōu)覆蓋例(5圓覆蓋,圓半徑約為0.3621605)
為了定位需重點(diǎn)監(jiān)測“熱點(diǎn)(hot spots)”,跟蹤活動(dòng)目標(biāo)的位置,或者為了提高傳感器網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)能力(可靠性),需要考慮敏感區(qū)域的k-等圓覆蓋問題。傳感器節(jié)點(diǎn)k-等圓覆蓋問題的物理意義是:設(shè)一組同構(gòu)的傳感器布設(shè)在某一區(qū)域,該區(qū)域中的任意一點(diǎn)應(yīng)至少被k個(gè)傳感器覆蓋。事實(shí)上,傳感器網(wǎng)絡(luò)中可采用多種多樣的異構(gòu)傳感器節(jié)點(diǎn),由于各種傳感器的敏感距離可以不同,因此,需要采用k-不等圓覆蓋問題(k-Non-Unit-Disc Coverage Problem)描述二維區(qū)域的覆蓋問題。
更進(jìn)一步,傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)是在三維空間中布設(shè)的,假如每個(gè)傳感器的敏感區(qū)域可用一個(gè)三維球體來模擬,則引出了傳感器節(jié)點(diǎn)的三維空間覆蓋問題。如果再考慮為了節(jié)能而規(guī)劃傳感器的值班時(shí)間、傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的時(shí)延等,則情況更加復(fù)雜。
五、結(jié)論
組合學(xué)在諸多科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域中有著重要應(yīng)用價(jià)值。本文結(jié)合作者的研究工作,介紹了組合學(xué)在機(jī)械電子工程學(xué)領(lǐng)域的兩個(gè)應(yīng)用實(shí)例。
(1)CMG機(jī)構(gòu)的編碼問題,是設(shè)計(jì)一種微小型機(jī)械密碼鎖的關(guān)鍵。受微執(zhí)行器(微電機(jī))驅(qū)動(dòng)能力的限制,并且為了提高密碼鎖裝置的可制造性和可靠性,還希望CMG機(jī)構(gòu)中復(fù)合齒輪A,B的齒輪層數(shù)N最小,此即CMG機(jī)構(gòu)的優(yōu)化編碼問題。為了解決這一問題,我們通過“二維迷宮映射”和其它數(shù)學(xué)建模步驟,將問題轉(zhuǎn)化為圖G(V,E)的k-頂點(diǎn)著色問題,并設(shè)計(jì)了CMG機(jī)構(gòu)鑒別齒優(yōu)化編碼、校驗(yàn)的組合學(xué)算法;
(2)傳感器網(wǎng)絡(luò)是傳感器技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物,傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的覆蓋與連通是傳感器網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的一個(gè)基礎(chǔ)問題。
關(guān)鍵詞: Simulink; S-function; Modelica; 模型轉(zhuǎn)換
中圖分類號(hào): TP391.9 文獻(xiàn)標(biāo)志碼: B
0 引 言
隨著數(shù)字化功能樣機(jī)技術(shù)和仿真技術(shù)的發(fā)展,近幾十年來涌現(xiàn)出許多成熟的建模仿真分析工具,并廣泛應(yīng)用于機(jī)械、電子、控制等領(lǐng)域中,使得對集機(jī)械、電子、液壓、控制等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域子系統(tǒng)于一體的復(fù)雜產(chǎn)品的整體系統(tǒng)進(jìn)行分析成為可能.多年以來,Simulink以其基本模塊的易用性和通用性,被廣泛應(yīng)用于控制系統(tǒng)的建模.同時(shí),為滿足物理系統(tǒng)建模,MATLAB官方和第三方均提供多種擴(kuò)展工具模塊,但是實(shí)際使用時(shí),擴(kuò)展工具模塊往往難以滿足使用需求.越來越多的使用者發(fā)現(xiàn)針對復(fù)雜物理系統(tǒng),Simulink存在著建模難度大并且耗費(fèi)時(shí)間多的問題.歐洲學(xué)者針對復(fù)雜物理系統(tǒng)統(tǒng)一建模,提出多領(lǐng)域統(tǒng)一建模語言――Modelica語言,實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜產(chǎn)品整體統(tǒng)一建模分析,并使之成為復(fù)雜系統(tǒng)建模領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn).目前,Modelica語言已有較大的發(fā)展,針對其開發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)模型庫更是迅猛增長,已覆蓋機(jī)械、液壓、氣壓、電控、熱力和電磁等多個(gè)領(lǐng)域,并在歐美汽車、能源、動(dòng)力、機(jī)電、航空和航天等各行業(yè)獲得成功應(yīng)用.[1]
雖然Modelica的應(yīng)用已推進(jìn)復(fù)雜物理系統(tǒng)的建模和仿真發(fā)展,但是控制系統(tǒng)工程師依然習(xí)慣利用Simulink進(jìn)行控制系統(tǒng)的建模和仿真,而其他設(shè)計(jì)工程師使用Modelica建立物理系統(tǒng)模型.長期以來,大量的知識(shí)已經(jīng)以Simulink模型的方式累積下來,如果把這些模型用Modelica重寫,十分耗費(fèi)時(shí)間和精力.基于Modelica語言在多領(lǐng)域建模和仿真中的廣泛應(yīng)用以及未來發(fā)展趨勢,可以考慮將控制系統(tǒng)Simulink模型轉(zhuǎn)換成Modelica模型,使系統(tǒng)模型在統(tǒng)一的Modelica平臺(tái)下進(jìn)行仿真.有學(xué)者提出一種“模塊映射”方案,通過在Modelica平臺(tái)中建立與Simulink基本模塊對應(yīng)的模型庫元件,并按照Simulink模型模塊和連接關(guān)系,用Modelica元件代替Simulink模塊并復(fù)現(xiàn)連接關(guān)系,實(shí)現(xiàn)模型轉(zhuǎn)換.[2-3]這種方案依賴于專門定制的Modelica模型庫元件.然而,部分Simulink基本模塊,如積分模塊等,有多種變形模式,要設(shè)計(jì)一種Modelica元件與其對應(yīng)的難度很大.對此,本文提出一種基于Simulink模型代碼生成和Modelica外部類和函數(shù)接口實(shí)現(xiàn)Simulink模型到Modelica模型轉(zhuǎn)換的新方案.
1 模型轉(zhuǎn)換原理
1.1 Simulink模型描述
Simulink模型中包含時(shí)間
Simulink通常用模塊和連接關(guān)系表達(dá)模型.通過MATLAB提供的代碼生成工具RTW(Real-Time Workshop)把模型轉(zhuǎn)換成S-Function目標(biāo)C代碼后,Simulink模型中的數(shù)學(xué)描述就變成代碼描述.Simulink模型轉(zhuǎn)換成C代碼后,Simulink模型原有的所有變量信息都保存在SimStruct實(shí)例中,SimStruct是S-Function目標(biāo)C代碼中定義的類,代碼中還定義用于對SimStruct操作的接口函數(shù).
Simulink求解器通過對接口函數(shù)的調(diào)用,對用C代碼描述的Simulink模型進(jìn)行仿真,仿真流程見圖1,仿真主要包含初始化和循環(huán)求解2個(gè)階段.
初始化階段由mdlInitializeSizes,mdlStart和mdlInitializeSampleTimes函數(shù)實(shí)現(xiàn)采樣時(shí)間、狀態(tài)向
量、輸入向量的初始化.在循環(huán)求解階段中,
modelOutputs函數(shù)用C代碼的方式描述關(guān)系式
1.4 Modelica外部類
類是Modelica語言的基本結(jié)構(gòu)元素,是構(gòu)成Modelica模型的基本單元,類可以包含3種類型:變量、方程和成員類.變量表示類的屬性,通常代表某個(gè)物理量;方程指定類的行為,表達(dá)變量之間的數(shù)值約束關(guān)系.[1]通常,類定義在Modelica內(nèi)部,類的變量、方程和成員類均以Modelica語言描述,對內(nèi)是可見的.
Modelica同時(shí)支持外部類.外部類一般由C語言定義,對于Modelica相當(dāng)于一個(gè)“黑箱”,只暴露其操作的接口,內(nèi)部結(jié)構(gòu)完全封閉.外部函數(shù)協(xié)作完成某一任務(wù)時(shí),這些外部函數(shù)之間需要傳遞一些信息的內(nèi)部存儲(chǔ),外部類的實(shí)例就可以表示這種內(nèi)部存儲(chǔ).在Modelica語言中,外部類同樣以class作為關(guān)鍵字,但加上extends ExternalObject關(guān)鍵字修飾,表明從ExternalObject派生,并且僅有3個(gè)函數(shù)constructor和destructor,分別用于構(gòu)造和銷毀外部實(shí)例.外部類實(shí)例通常為一個(gè)指向某類實(shí)例的指針,見圖3.定義SimStructPrt外部類并且定義類構(gòu)造函數(shù).構(gòu)造函數(shù)由外部函數(shù)實(shí)現(xiàn),SimStructPrt實(shí)例即為指向SimStruct實(shí)例的指針.
3 結(jié) 論
通過對S-function目標(biāo)C代碼分析和對
Modelica外部類及外部函數(shù)的研究,實(shí)現(xiàn)Simulink模型到Modelica模型的轉(zhuǎn)換,使得Simulink模型可以在Modelica平臺(tái)下進(jìn)行仿真.模型轉(zhuǎn)換重用Simulink模型,可以將多年來累積在Simulink模型中的知識(shí)重用到更高階的Modelica平臺(tái)上,提高工作效率.由于無須依賴定制的模型庫,實(shí)施起來方便高效,并且由Simulink自帶的代碼生成工具生成C代碼,代碼穩(wěn)定可靠,魯棒性高.
參考文獻(xiàn):
[1]
趙建軍, 丁建完, 周凡利, 等. Modelica語言及其多領(lǐng)域統(tǒng)一建模與仿真機(jī)理[J]. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào), 2006, 18(S2): 570-573. DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2006.z2.162.
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[2] DEMPSEY M. Automatic translation of Simulink models into Modelica using Simelica and the AdvancedBlocks library[C]//Proceedings of the 3rd International Modelica Conference. Linkping, 2003.
[摘 要]“找規(guī)律”是一個(gè)讓學(xué)生探究事物之間的內(nèi)在聯(lián)系或變化趨勢的過程。數(shù)學(xué)思想是數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)目標(biāo)之一,因此應(yīng)特別關(guān)注學(xué)生在探索規(guī)律過程中對數(shù)學(xué)思想的感悟,在教學(xué)中增加數(shù)學(xué)思維的滲透。
[關(guān)鍵詞]探索 規(guī)律 感悟 思想
[中圖分類號(hào)] G623.5
[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A
[文章編號(hào)] 1007-9068(2015)02-056
數(shù)學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)修訂稿把“四基”:基本知識(shí)、基本技能、基本思想、基本活動(dòng)經(jīng)驗(yàn)作為目標(biāo)體系。數(shù)學(xué)基本思想是數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)目標(biāo)之一,其重要性不言而喻。“找規(guī)律”是一個(gè)讓學(xué)生探究事物之間的內(nèi)在聯(lián)系或變化趨勢的過程。隨著新課程研究的深入,人們越來越深刻地認(rèn)識(shí)到這一內(nèi)容所蘊(yùn)含的豐富內(nèi)涵和教育價(jià)值。但在實(shí)際教學(xué)中,普遍存在著“重規(guī)律的獲得,輕過程的尋找;重規(guī)律的運(yùn)用,輕思想的探尋”。“找規(guī)律”不僅要關(guān)注學(xué)生是否能理解并嘗試運(yùn)用規(guī)律,還應(yīng)特別關(guān)注學(xué)生在探索規(guī)律過程中對數(shù)學(xué)思想的感悟。筆者結(jié)合蘇教版五年級(jí)下冊“簡單圖形覆蓋現(xiàn)象的規(guī)律”的教學(xué)實(shí)踐,談?wù)剬πW(xué)生數(shù)學(xué)思想的滲透。
一、有效親歷發(fā)現(xiàn)的過程,感悟數(shù)學(xué)思想
數(shù)學(xué)思想方法是一種基于數(shù)學(xué)知識(shí)又高于數(shù)學(xué)知識(shí)的隱性知識(shí),它比數(shù)學(xué)知識(shí)更抽象。因此,需要為學(xué)生設(shè)計(jì)一些生動(dòng)、有趣的數(shù)學(xué)活動(dòng),在活動(dòng)中展開觀察、操作、實(shí)驗(yàn)、猜測、推理與交流,充分感悟數(shù)學(xué)思想方法的奇妙與作用。那么,我們在設(shè)計(jì)活動(dòng)時(shí)該如何關(guān)注數(shù)學(xué)思想呢?
找規(guī)律,重在“找”,找就得讓學(xué)生親歷“找”的過程。教師應(yīng)幫助學(xué)生在找規(guī)律的過程中學(xué)會(huì)探究規(guī)律的方法,積累數(shù)學(xué)活動(dòng)經(jīng)驗(yàn),感悟數(shù)學(xué)思想方法,才能充分彰顯找規(guī)律的教育價(jià)值。為此,在教學(xué)“找規(guī)律”的新授環(huán)節(jié),我著重引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行三次探索:
第一次探索:了解平移,感知規(guī)律
找出圖形覆蓋現(xiàn)象中的規(guī)律,難點(diǎn)是根據(jù)平移的次數(shù),推算出被圖形覆蓋的總次數(shù)。在引導(dǎo)學(xué)生尋找“張數(shù)”與“拿法”關(guān)系時(shí),我將電影票用數(shù)進(jìn)行編號(hào),通過“符號(hào)化”,抽象成框數(shù)字問題,將一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題轉(zhuǎn)化成數(shù)學(xué)問題,為滲透數(shù)學(xué)建模思想做準(zhǔn)備。“頭腦不是一個(gè)等待填滿的容器,而是一支等待燃燒的火把?!痹谔骄恳?guī)律過程中,教師要注意充分調(diào)動(dòng)學(xué)生的生活經(jīng)驗(yàn),引導(dǎo)學(xué)生用多種方法尋找規(guī)律,鼓勵(lì)學(xué)習(xí)方式多樣化,使學(xué)生的主體地位得到真正的回歸與確立。比如,在尋找“從10張電影票中拿兩張連號(hào)票,共有多少種不同的拿法”時(shí),有的學(xué)生用連線,有的用圈數(shù),有的用一一列舉,有的用框數(shù)字的方法。魅力源自生活提煉,教師鼓勵(lì)學(xué)生用自己的生活經(jīng)驗(yàn)表達(dá)對規(guī)律的理解,讓學(xué)生充分親歷規(guī)律的發(fā)現(xiàn)過程,體會(huì)有序思考的價(jià)值。學(xué)生在操作的基礎(chǔ)上清楚地了解了“平移”的方法,為后面的探究過程掃除了認(rèn)知障礙,并初步感知“平移的次數(shù)”和“一共有幾種拿法”之間的關(guān)系。
第二次探索:猜想驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)規(guī)律
首先,注重體驗(yàn)感悟,逐步抽象?!懊看文?張連號(hào)的票,會(huì)有多少種不同的拿法”是學(xué)生在本節(jié)課中的第二次操作,至此學(xué)生已隱隱感覺到有一種內(nèi)在規(guī)律,但還處于“口欲言而不能達(dá)”的不確定狀態(tài)。教師結(jié)合課件形象化的動(dòng)態(tài)演示,引導(dǎo)學(xué)生觀察前面兩次操作得到的拿法和平移的次數(shù)、每次拿票張數(shù)之間的變化關(guān)系。接著順勢提出“如果每次拿4張或5張連號(hào)的票,能分別得到多少種不同的拿法”后,并沒有讓學(xué)生進(jìn)行操作,而是讓學(xué)生先猜想,順應(yīng)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài),符合學(xué)生的認(rèn)知規(guī)律,再通過演示平移驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)的規(guī)律。接著教師引導(dǎo)學(xué)生在有序思考的基礎(chǔ)上觀察表格,用數(shù)學(xué)語言表達(dá)發(fā)現(xiàn)的規(guī)律,再逐級(jí)抽象成數(shù)學(xué)符號(hào),即用“算式計(jì)算”,能用數(shù)學(xué)語言表達(dá)算式內(nèi)涵,初步感知數(shù)學(xué)模型思想。其次,利用數(shù)形結(jié)合,發(fā)展思維。著名數(shù)學(xué)家華羅庚說過:“數(shù)缺形時(shí)少自覺,形缺數(shù)時(shí)難入微,數(shù)形結(jié)合百般好,隔斷分家萬事難?!睌?shù)形結(jié)合的思想可以使某些抽象的數(shù)學(xué)問題直觀化、生動(dòng)化,能夠變抽象思維為形象思維,有助于把握數(shù)學(xué)問題的本質(zhì)?!八惴ā钡某橄?,應(yīng)建立在形象的模型的基礎(chǔ)之上。如:在用課件驗(yàn)證學(xué)生的猜想后,教師引導(dǎo)學(xué)生回顧用框平移的過程,再觀察表格中的數(shù)據(jù),此時(shí)學(xué)生的形象思維與抽象思維齊頭并進(jìn),有助于學(xué)生用更準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)語言表達(dá)發(fā)現(xiàn)的規(guī)律。相信如果沒有形象的支撐,學(xué)生的理解也許最終會(huì)演變?yōu)樘啄J浇忸}。
第三次探索:歸納類推,完善認(rèn)知
在學(xué)生用數(shù)學(xué)語言總結(jié)出發(fā)現(xiàn)的規(guī)律后,我設(shè)計(jì)了如下的教學(xué)環(huán)節(jié):
(一)試一試
1.如果將電影券的總張數(shù)由10張?jiān)黾拥?5張,你能用剛才發(fā)現(xiàn)的規(guī)律直接說說每次拿兩張連號(hào)券,一共有多少種拿法嗎?
2.如果每次拿3張或4張呢?
(二)練一練
1.下面是小紅設(shè)計(jì)的一條花邊,每次給相鄰兩個(gè)方格蓋上紅色透明紙,一共有多少種不同的蓋法?
2.這道題和剛才的題目有區(qū)別嗎?
3.書上也有一條紅色的花邊,試著獨(dú)立解答。
4.如果給緊連的3個(gè)方格蓋上紅色透明紙,一共有多少種不同的蓋法?每次蓋上5個(gè)方格呢?
(三)完善認(rèn)知,深化思維
1.如果方格不是13個(gè),而是n個(gè),每次給相鄰的兩個(gè)方格蓋上紅色透明紙后,一共有多少種不同的蓋法?用字母列式表示。
2.如果一共有n個(gè)方格,每次給相鄰的a個(gè)方格蓋上紅色透明紙,一共有多少種不同的蓋法?你會(huì)用字母列式表示嗎?
3.揭示課題:簡單圖形覆蓋的規(guī)律。(板書:圖形覆蓋)
【思考】著名數(shù)學(xué)教育家弗蘭登塔爾曾說:“任何熔巖將凝固,任何思辨的新生事物都在其自身中包含著算法的萌芽,這是數(shù)學(xué)的特點(diǎn)……算法化意味著鞏固,意味著由一個(gè)平臺(tái)向更高點(diǎn)的跳躍?!苯?jīng)過前面兩次探索,學(xué)生對規(guī)律有了感性的了解,初步感知“算法化”。在進(jìn)行第三次探索過程中,教師很快把學(xué)生的目光由10個(gè)數(shù)引向15、13個(gè)數(shù),學(xué)生的思維也不斷被引向深入。從用“框數(shù)字”平移的方法找規(guī)律,到將規(guī)律“算法化”,再到用“字母式子“概括規(guī)律,學(xué)生初步體會(huì)建立數(shù)學(xué)模型的過程,即從具體到抽象,從特殊到一般,逐步揭示數(shù)量之間的內(nèi)在聯(lián)系,并用數(shù)學(xué)化的形式表示規(guī)律,從而把思維和推理提高到一個(gè)更高的層次。
二、在實(shí)踐反思、靈活應(yīng)用中提煉數(shù)學(xué)思想
數(shù)學(xué)思想方法的獲得,一是來自于教師有意識(shí)的滲透和訓(xùn)練,二是靠學(xué)生自身反思過程中的領(lǐng)悟。在數(shù)學(xué)教學(xué)中,教師應(yīng)該關(guān)注問題解決的一般過程,培養(yǎng)學(xué)生應(yīng)用數(shù)學(xué)思想方法解決問題的策略,更應(yīng)該在解決問題以后有意識(shí)地“引導(dǎo)學(xué)生表述解決問題的思路”“重視引導(dǎo)學(xué)生交流與反思”,逐步形成反思的習(xí)慣,“促進(jìn)學(xué)生將解決問題的方法策略內(nèi)化為個(gè)人的數(shù)學(xué)素養(yǎng)”。只有這樣,才能對數(shù)學(xué)思想方法有所認(rèn)識(shí),由此對數(shù)學(xué)的理解一定會(huì)由量的積累發(fā)展到質(zhì)的飛躍。
比如在揭示出圖形覆蓋的規(guī)律后,我讓學(xué)生回過頭來用發(fā)現(xiàn)的規(guī)律解決課一開始提出的問題:“從100張連號(hào)票中,每次拿兩張連號(hào)票,有多少種不同的拿法?”在驗(yàn)證學(xué)生的猜測之后,組織學(xué)生反思解決問題的思維過程,并以圖文結(jié)合的方法清晰地展現(xiàn)出來:明確問題——猜測——探究規(guī)律——建立模型——驗(yàn)證——解決問題。緊接著我又拋出一個(gè)問題:“同學(xué)們,回顧我們解決問題的過程,我們還從中學(xué)到了什么?”沉默一會(huì),有學(xué)生領(lǐng)會(huì)了,說:“我主要學(xué)會(huì)了研究問題的方法?!蔽尹c(diǎn)點(diǎn)頭說:“是呀,究竟一共有多少種拿法并不重要,重要的是我們共同經(jīng)歷了研究問題的過程,對于復(fù)雜的圖形覆蓋的規(guī)律問題,我們可以通過猜測,采用化繁為簡的方法將其轉(zhuǎn)化成比較簡單的問題,再通過探究,發(fā)現(xiàn)規(guī)律,解決問題,驗(yàn)證我們的猜測,這是解決科學(xué)問題的一個(gè)重要方法?!庇辛诉@樣的反思,將圖形覆蓋問題中蘊(yùn)含的數(shù)學(xué)方法和策略直觀呈現(xiàn),強(qiáng)化了學(xué)生的認(rèn)知,拓展解決問題的策略和方法,形成策略意識(shí)。
在讓學(xué)生感受了圖形覆蓋問題的解決策略后,我設(shè)計(jì)了一系列座位的變式問題:
(1)同學(xué)們,我們學(xué)校的禮堂一排有13個(gè)座位。要讓唐明雨和茆雪她倆坐在一起,并且唐明雨在茆雪的右邊,在同一排有多少種不同的坐法?
(2)高老師坐在她倆的中間,有多少種不同的坐法?
(3)還是讓她倆坐在一塊,去掉一個(gè)條件“唐明雨在茆雪的右邊”,其他條件不變,有多少種不同的坐法?為什么?
(4)當(dāng)唐明雨和茆雪來到禮堂時(shí),這一排已經(jīng)坐了另一名同學(xué)。(課件演示)如果1號(hào)座位已經(jīng)有人坐了,唐明雨還是在茆雪的右邊,一共有多少種不同的坐法?
(5)如果這一排6號(hào)位置已經(jīng)有人坐了,唐明雨還是在茆雪的右邊,一共有多少種不同的坐法?
教師引導(dǎo)學(xué)生不斷進(jìn)行變式訓(xùn)練,進(jìn)一步運(yùn)用“化歸思想”遷移解決類似圖形覆蓋問題,在解決問題的過程中進(jìn)一步體會(huì)數(shù)學(xué)模型的價(jià)值,增強(qiáng)學(xué)生的建模意識(shí)和應(yīng)用規(guī)律的能力。
命題分析
帶電粒子在電磁場中的運(yùn)動(dòng)是中學(xué)物理的重點(diǎn)內(nèi)容,它對學(xué)生的空間想象能力、物理建模能力、應(yīng)用數(shù)學(xué)知識(shí)處理物理問題的能力都有較高的要求,是考查考生綜合能力的極好載體,再加上它能與力學(xué)知識(shí)整合在一起,力學(xué)中的重要規(guī)律如牛頓第二定律、動(dòng)能定理、動(dòng)量定理、動(dòng)量守恒定律等得到更加廣泛的應(yīng)用,力學(xué)中已掌握的一些基本運(yùn)動(dòng)形式仍是帶電粒子或通電導(dǎo)線的基本運(yùn)動(dòng)形式,因此,結(jié)合電磁場出題,涵蓋了力學(xué)部分的重要知識(shí)和規(guī)律,歷來是高考的熱點(diǎn)。當(dāng)定性研究電磁場問題時(shí),試題常以選擇題的形式出現(xiàn),定量研究時(shí)常以填空題或計(jì)算題的形式出現(xiàn),計(jì)算題一般是試卷的壓軸題。
備考策略
利用電磁場本身的特征以及與力學(xué)知識(shí)的緊密聯(lián)系,應(yīng)從以下幾方面加強(qiáng)復(fù)習(xí):
(1)降低重心、回歸課本
因?yàn)楦呖荚囶}“源”于課本而又跳出課本,“源”于歷年的高考試題而又形式新穎,內(nèi)容變化巧妙,有些題看似舊題,實(shí)際上有新的變化,不管題目如何變化,其思維方式和能力要求是不變的。因此知識(shí)復(fù)習(xí)應(yīng)以教材、大綱、考綱為依據(jù),根據(jù)自己的實(shí)際情況制定章節(jié)復(fù)習(xí)計(jì)劃。
(2)夯實(shí)基礎(chǔ),構(gòu)建知識(shí)網(wǎng)絡(luò),突出能力的培養(yǎng)電磁學(xué)知識(shí)內(nèi)容多,能力要求高,應(yīng)在學(xué)習(xí)別注意構(gòu)建知能網(wǎng)絡(luò),搞清知識(shí)點(diǎn)的聯(lián)系,知識(shí)輻射功能,常見題型及其解題規(guī)律等;突出能力的培養(yǎng),特別是思維能力、分析與綜合能力、數(shù)學(xué)知識(shí)的應(yīng)用能力。要完成這些能力培養(yǎng),我們要敢于獨(dú)立做題,特別要嘗試研究深難試題。
(3)端正學(xué)習(xí)態(tài)度,找準(zhǔn)學(xué)習(xí)方法
學(xué)習(xí)中應(yīng)能經(jīng)常反思、總結(jié),做過題以后,不要一對答案了之,要反思解題過程,總結(jié)解題方法,深化物理情景等。及時(shí)糾錯(cuò),對做錯(cuò)的題目,記下來,隔一段時(shí)間再看看,避免重犯,記住一些二級(jí)結(jié)論,如帶電粒子在磁場中做圓周運(yùn)動(dòng)的半徑公式、周期公式等,熟能生巧,以利加快解題速度。
(4)增強(qiáng)信息獲取能力,提高建模能力
從近年的高考得分中不難看出,學(xué)生對有符號(hào)信息、圖形信息的試題感覺特別困難,特別是電磁場壓軸題,很多學(xué)生不敢下手,得分率很低,其原因是學(xué)生缺乏從物理現(xiàn)象和場景中提煉有用信息的能力,缺乏從符號(hào)信息、圖形信息中建立正確的物理圖景和物理模型的能力。解題過程中的模型建立,就是要求利用學(xué)過的物理知識(shí)、規(guī)律閱讀、觀察、理解,并提煉題目所給的文字信息、符號(hào)信息、圖形信息中主要因素、本質(zhì)特征,對這些因素進(jìn)行遷移、分析、綜合、簡化、相互轉(zhuǎn)譯,形成解決問題的結(jié)構(gòu)和解答方式。
(5)把握主動(dòng)、注重實(shí)效,提高效益
第一輪我們已跟著老師復(fù)習(xí)完電磁場的基本內(nèi)容,本輪重心應(yīng)轉(zhuǎn)移到電場、磁場與重力場間的綜合應(yīng)用上,特別是力、電、磁三場綜合,即帶電粒子在復(fù)合場中的運(yùn)動(dòng)。應(yīng)注意核心知識(shí)的縱、橫聯(lián)系及綜合運(yùn)用,必須自己獨(dú)立完成一定量的綜合訓(xùn)練題,特別是本省近幾年的高考題,搞清規(guī)律,總結(jié)共性,有備應(yīng)考。
2012年高考展望
隨著天宮一號(hào)的上天,以及神舟八號(hào)與之完成對接,除萬有引力定律和圓周運(yùn)動(dòng)等力學(xué)知識(shí)外,實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離控制需要的電磁場知識(shí)也可能出現(xiàn)在高考題中,在現(xiàn)代技術(shù)的應(yīng)用中,一是利用電磁場的變化將其他信號(hào)轉(zhuǎn)化為電信號(hào),進(jìn)而達(dá)到轉(zhuǎn)化信息或自動(dòng)控制的目的;二是利用電磁場對電荷或電流的作用,來控制其運(yùn)動(dòng),使其平衡、加速或偏轉(zhuǎn)。例如速度選擇器、加速器、電磁炮、磁懸浮列車等。電磁場內(nèi)容仍是2012年各省高考的主考內(nèi)容,應(yīng)特別關(guān)注新的重大科技與電磁場理論的聯(lián)系,他們很可能成為電磁場壓軸題的新亮點(diǎn)。
熱點(diǎn)題型探究
考點(diǎn)一 電場的能的性質(zhì)
電場的能的性質(zhì)涉及電勢差、電勢能等知識(shí)點(diǎn),覆蓋電場力做功、電場強(qiáng)度與電勢差的關(guān)系等知識(shí)點(diǎn)的考查和計(jì)算,通常會(huì)與重力共同作用增加試題難度,考查動(dòng)能定理和動(dòng)量定理在直線運(yùn)動(dòng)、曲線運(yùn)動(dòng)中的應(yīng)用,一般在選擇題中出現(xiàn)。
考點(diǎn)二 帶電粒子在磁場中的勻速圓周運(yùn)動(dòng)
帶電粒子在磁場中的勻速圓周運(yùn)動(dòng)在近幾年的壓軸題中年年出現(xiàn),主要的特點(diǎn)有:粒子源的速率相同而方向各異、粒子源的速率不同而方向相同、單一粒子發(fā)射或多粒子間斷發(fā)射等。磁場類型包含:單直線邊界、雙直線邊界、三角形、矩形、圓形等。主要考查洛倫茲力,運(yùn)動(dòng)的周期性,由入射點(diǎn)和出射點(diǎn)的位置及方向求半徑等。對物理建模能力、數(shù)學(xué)知識(shí)解決物理問題的能力要求較高。
考點(diǎn)三 帶電粒子(小球)在復(fù)合場中的運(yùn)動(dòng)
現(xiàn)如今環(huán)境污染問題逐漸嚴(yán)重,能源也面臨短缺的危機(jī),太陽能發(fā)電逐漸受到各國的關(guān)注和重視,提高太陽能等清潔能源的使用效果,減少環(huán)境污染。文章就計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)在太陽能光伏發(fā)電中的應(yīng)用情況進(jìn)行分析和研究。
關(guān)鍵詞:
計(jì)算機(jī)模擬技術(shù);太陽能;光伏發(fā)電;應(yīng)用
太陽能光伏發(fā)電是使用太陽能電池對太陽光輻射能進(jìn)行有效的吸收,并將其轉(zhuǎn)變?yōu)殡娔艿囊环N發(fā)電方式??茖W(xué)的開發(fā)利用太陽能這種清潔可再生的能源,能夠使得能源短缺的問題得到有效的解決,使環(huán)境得到有效的保護(hù)。
1太陽能光伏發(fā)電概述分析
1.1太陽能光伏發(fā)電
太陽能光伏發(fā)電說的是通過半導(dǎo)體界面的光生伏特效應(yīng),使得光能轉(zhuǎn)變?yōu)殡娔艿募夹g(shù)。[1]太陽能光伏發(fā)電的關(guān)鍵性元件使太陽能電池,將太陽能電池串聯(lián)起來然后密封保護(hù)起來,從而構(gòu)成面積比較大的太陽能電池組件,加之功率控制器等的配合,形成光伏發(fā)電系統(tǒng)。太陽能是清潔性的、無污染、綠色能源,能夠使得火力發(fā)電產(chǎn)生的空氣污染物排放得到有效的解決。
1.2太陽能光伏發(fā)電的發(fā)展
19世紀(jì)40年代,太陽能發(fā)電方式就已經(jīng)出現(xiàn)了,20世紀(jì)50年代出現(xiàn)了光伏電池,到了70年代,太陽能發(fā)電技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛地應(yīng)用。在美國、日本等發(fā)達(dá)國家太陽能發(fā)電技術(shù)有效的應(yīng)用,在國家政策的支持下實(shí)現(xiàn)良好的發(fā)展。當(dāng)前我國也對新能源的應(yīng)用逐漸重視起來,太陽能光伏發(fā)電等一些產(chǎn)業(yè)也達(dá)到了國際的先進(jìn)水平。
1.3太陽能光伏發(fā)電的特點(diǎn)分析
太陽能是一種可再生的能源,太陽能的覆蓋范圍是十分廣泛的,并且儲(chǔ)存著巨大的能量。利用太陽能的方式是比較簡單的,不需要進(jìn)行采掘,可以直接對輻射進(jìn)行收集。利用太陽能生產(chǎn)不會(huì)出現(xiàn)多余的污染,這是一種新型的、綠色環(huán)保的能源,太陽能也比較溫和、安全,不會(huì)出現(xiàn)工業(yè)事故。我國中西部地區(qū)陽光輻射量比較大,可以通過太陽能發(fā)展光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)。
2計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)與太陽能光伏發(fā)電
2.1計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)
當(dāng)前的科學(xué)研究中,計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)是比較常見的,通過計(jì)算機(jī)模擬對于科學(xué)試驗(yàn)而言是極為重要的。計(jì)算機(jī)模擬就是利用計(jì)算機(jī)對真實(shí)的事物進(jìn)行模擬,通過模型對真實(shí)的系統(tǒng)進(jìn)行模擬,實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)中的內(nèi)部結(jié)構(gòu)、功能、行為等內(nèi)容,利用實(shí)驗(yàn)使得系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)良好的性能,實(shí)現(xiàn)良好的經(jīng)濟(jì)以及社會(huì)效益。60年代開始研究計(jì)算機(jī)模擬方面的內(nèi)容,最開始研究的內(nèi)容主要涉及軍事、國防等方面,比如航空航天、核試驗(yàn)等,以及自動(dòng)控制等內(nèi)容。計(jì)算機(jī)應(yīng)用逐漸廣泛,涉及的面積比較大,當(dāng)前在自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)等領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。
2.2計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)與太陽能光伏發(fā)電
使用計(jì)算機(jī)模擬技術(shù),數(shù)學(xué)建模各種對太陽能光伏發(fā)電情況的因素,從而獲得太陽能輻射強(qiáng)度、積累的輻射量、特性曲線等對應(yīng)的電流、電壓、輸出功率、發(fā)電效率等。[2]通過這些內(nèi)容能夠獲得太陽能實(shí)時(shí)輻射的強(qiáng)度、對應(yīng)曲線,光伏發(fā)電的發(fā)電功率曲線、電流、電壓曲線等,建模之后科學(xué)的評價(jià)太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng),使得系統(tǒng)得以優(yōu)化。
3建模太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)
3.1建立太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型
在利用太陽能輻射時(shí),會(huì)受到很多外部因素的影響和干擾,涉及大氣層的性質(zhì)、入射角、透明程度、輻射維度高低、土壤反射率等,[3]科學(xué)的考慮各種對數(shù)學(xué)函數(shù)關(guān)系產(chǎn)生影響的因素,結(jié)合多種因素建設(shè)數(shù)學(xué)模型,確立函數(shù)表達(dá)式,使得計(jì)算機(jī)模擬太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型建立更加科學(xué),保證計(jì)算過程更加順利。輻射到地球表面的太陽能分為兩個(gè)部分,一些直接被大地所接受,另一部分輻射出現(xiàn)了分散。需要綜合考慮影響輻射的干擾因素以及太陽能輻射種類,建立計(jì)算機(jī)模擬太陽能光伏發(fā)電數(shù)學(xué)模型。建立了數(shù)學(xué)模型之后,再研究太陽能光伏發(fā)電時(shí)就能夠進(jìn)行函數(shù)表達(dá),使得研究的過程更加簡單、直觀,也為計(jì)算機(jī)模擬太陽能光伏發(fā)電奠定了程序基礎(chǔ),使得數(shù)學(xué)模型更加精準(zhǔn),為計(jì)算機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)提供基礎(chǔ),使得研究人員能夠?qū)ο嚓P(guān)的內(nèi)容進(jìn)行科學(xué)、直觀的分析與研究。
3.2光伏電池板的數(shù)學(xué)模型
光伏電池等值電路模型有三種,一是簡單的模型,不需要對光伏電池內(nèi)部的電阻進(jìn)行分析,這種模型在光伏電池理論以及復(fù)雜的光伏發(fā)電系統(tǒng)中應(yīng)用極為廣泛。二是只將光伏電池并聯(lián)電阻的影響進(jìn)行考慮的模型,這種模型有著很高的精準(zhǔn)性,在實(shí)際中并不常應(yīng)用。三是比較精準(zhǔn)的模型,需要將并聯(lián)和串聯(lián)電阻都考慮到其中。
3.3建立其他數(shù)學(xué)模型
在研究過程中,太陽能電池板是比較重要的元件,所以需要對太陽能電板的特性進(jìn)行分析研究,形成太陽能電板功率數(shù)學(xué)模型,使得研究更加科學(xué)。此外也需要建立蓄電池的數(shù)學(xué)模型,形成直流-交流逆變器的函數(shù)表達(dá)式。建立數(shù)學(xué)模型之后,聯(lián)立之前建立的光伏電池?cái)?shù)學(xué)模型、太陽能輻射數(shù)學(xué)模型,形成統(tǒng)籌的數(shù)學(xué)模型,[4]將其錄入到計(jì)算機(jī)中,形成相應(yīng)的函數(shù)庫,技術(shù)人員整合編寫,對計(jì)算機(jī)模擬太陽能光伏發(fā)電進(jìn)行研究。
3.4對太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行模擬
將很多個(gè)太陽能光伏電池板組合起來,形成太陽能電池板。能夠使太陽能輻射接收面積得以擴(kuò)大,獲得更多的太陽能輻射能。將接收到的太陽能轉(zhuǎn)變?yōu)殡娔?,生成直流電,?jīng)過接線盒達(dá)到控制器,另一部分進(jìn)入到直流———變流逆變器中,進(jìn)而轉(zhuǎn)變?yōu)榻涣麟?。升壓降壓處理交流電,為用電一端提供使用。多余的電流可以在蓄電池?nèi)進(jìn)行儲(chǔ)存,以便下次使用。
3.5計(jì)算機(jī)模擬技術(shù)在太陽能光伏發(fā)電應(yīng)用的結(jié)論
建模太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng),通過軟件平臺(tái),對太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)化的模擬,能夠依據(jù)太陽輻射強(qiáng)度變化了解太陽能電池的輸出特性。輻射強(qiáng)度增加,光照對電流的影響比較大,但是電壓影響比較小。建立太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)的功率模型,能夠確定系統(tǒng)運(yùn)行的最佳電壓與電流,使得輸出功率更大。
4結(jié)束語
總而言之,現(xiàn)如今新能源逐漸受到關(guān)注和重視,太陽能光伏發(fā)電逐漸成為風(fēng)力發(fā)電之后的又一種新能源發(fā)電方法,太陽能發(fā)電被廣泛地應(yīng)用與推廣。通過計(jì)算機(jī)軟件仿真建模太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng),科學(xué)的設(shè)計(jì)太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng),這起到積極的促進(jìn)作用。對系統(tǒng)科學(xué)的認(rèn)識(shí),保證判斷的科學(xué)合理,挑選作為合適的方案,盡量減少付出,從而獲得最大的經(jīng)濟(jì)效益。
參考文獻(xiàn):
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[2]秦天像,任小勇,楊天虎.計(jì)算機(jī)控制太陽能光伏水制氫及儲(chǔ)能發(fā)電系統(tǒng)的研究[J].山西科技,2015,03:94-96.
[3]陳旭炯.屋面太陽能光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)安裝施工技術(shù)應(yīng)用[J].安徽建筑,2015,03:61-63.
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