2023华数杯数学建模A题2023华数杯A 题隔热材料的结构优化控制研究

2023-08-03 18:44:00

问题1

问题1: 该问题需要建立一个数学模型来描绘织物整体热导率与单根纤维热导率之间的关系。这个模型需要考虑织物的结构(如纤维的排列、空隙大小和分布等)以及纤维和空隙中的空气对热传导的贡献。此外,我们需要根据织物的整体热导率来逆向推算出单根纤维的热导率。

解题思路:

使用热传导的基础理论,结合题目给出的纤维和空气的热导率,以及织物的结构参数(如纤维的直径、织物的厚度、经密、纬密、纤维弯曲角度等),来建立数学模型。这个模型应该能够描述平纹织物整体热导率与单根纤维热导率之间的关系。
将已知的织物整体热导率值代入该模型,通过逆向推算得出单根纤维的热导率。

问题2

问题2: 题目要求通过选择合适的单根A纤维的直径并调整织物的经密、纬密、弯曲角度,使得织物的整体热导率最低。

解题思路:

在已建立的数学模型基础上,将问题转化为优化问题,通过调整参数(纤维直径、经密、纬密、弯曲角度)寻找能使得织物整体热导率最小的参数组合。
可以采用一些常见的优化算法(如梯度下降、遗传算法、模拟退火等)来解决这个优化问题。

问题3

问题3: 如果附件1的温度实际上是热源侧织物表面空气的温度,此时该侧就会发生对流换热。这就意味着我们的模型需要考虑到对流换热的影响。

解题思路:

考虑到对流换热的影响后,我们需要对原有的数学模型进行修正或扩展。这可能涉及到对流换热理论的应用,如牛顿冷却定律等。
根据新的模型,重新解答问题一和问题二。同样,问题一需要逆向计算出单根纤维的热导率,问题二则需要找出一种方式来最小化织物的整体热导率。
注意:在进行所有的计算和模型建立过程中,都需要充分利用题目给出的实验数据和参数。

A 题 隔热材料的结构优化控制研究
新型隔热材料 A 具有优良的隔热特性,在航天、军工、石化、建筑、交通等
高科技领域中有着广泛的应用。
目前,由单根隔热材料 A 纤维编织成的织物,其热导率可以直接测出;但是 单根隔热材料 A 纤维的热导率(本题实验环境下可假定其为定值),因其直径过 小,长径比(长度与直径的比值)较大,无法直接测量。单根纤维导热性能是织 物导热性能的基础,也是建立基于纤维的各种织物导热模型的基础。建立一个单 根隔热材料 A 纤维的热导率与织物整体热导率的传热机理模型成为研究重点。该 模型不仅能得到单根隔热材料 A 纤维的热导率,解决当前单根 A 纤维热导率无 法测量的技术难题;而且在建立的单根隔热材料 A 纤维热导率与织物热导率的关 系模型的基础上,调控织物的编织结构,进行优化设计,能制作出更好的满足在
航天、军工、石化、建筑、交通等高科技领域需求的优异隔热性能织物。
织物是由大量单根纤维堆叠交织在一起形成的网状结构,本题只研究平纹织 物,如图 1 和图 2 所示。不同直径纤维制成的织物,其基础结构参数不同,即纤 维弯曲角度、织物厚度、经密、纬密等不同,从而影响织物的导热性能。本题, 假设任意单根 A 纤维的垂直切面为圆形,织物中每根纤维始终为一个有弯曲的圆
柱。经纱、纬纱弯曲角度 10° < θ ≤ 26.565°。
热导率是纤维和织物物理性质中最重要的指标之一。织物的纤维之间存在空 隙,空隙里空气为静态空气,静态空气热导率 0.0296 W/(mK) 。计算织物热导率
时既考虑纤维之间的传热,也不能忽略空隙中空气的传热。
在这里插入图片描述

图 1. 平纹织物截面示意图
在这里插入图片描述

图 2. 平纹织物三维图
我们在 25℃实验室环境下,用 Hotdisk 装置对织物进行加热和测量,Hotdisk 恒定功率为 1mW ,作用时间 1s ,在 0.1s 时热流恰好传递到织物另一侧。实验测
得 0~0.1s 之间织物位于热源一侧的温度随时间变化的数据见附件 1。
请建立数学模型,回答下列问题:
问题 1:假设附件 1 的温度为热源侧织物的表面温度,只考虑纤维传热和空 隙间的气体传热,建立平纹织物整体热导率与单根纤维热导率之间关系的数学模 型。在附件 2 的实验样品参数条件下,测得如图 2 所示的平纹织物的整体热导率
为 0.033W/(mK) ,请根据建立的数学模型计算出单根 A 纤维的热导率。
问题 2:假设:1)制成织物的任意单根 A 纤维的直径在 0.3 mm~0.6 mm。 2)织物位于热源一侧表面温度随时间的变化的数据依旧参考附件 1 。3)由于温 度和织物结构造成的织物整体密度和比热的变化可以忽略。请问如何选用单根 A
纤维的直径及调整织物的经密、纬密、弯曲角度,使得织物的整体热导率最低。
问题 3:如果附件 1 的温度实际是热源侧织物表面空气的温度,此时该侧就 会发生对流换热,假定织物表面的对流换热系数为 50 W/(m2 K) ,请重新解答问
题一和问题二。

获取更多2023年华数杯A题资料内容可以扫描下方的二维码联系

更多推荐

线上论坛之单元测试

对线上论坛进行单元测试的测试报告源码地址:https://gitee.com/coisini-thirty-three/forum一、用户部分(UserServiceImplTest)1.创建普通用户测试名称createNormalUser()测试源码@TestvoidcreateNormalUser(){//构造用户

C++:AVL树

目录​​​​​​​一、关于AVL树二、AVL树的注意事项1、平衡因子的更新规则:2、旋转的处理①、右右:左单旋②、左左:右单旋③、左右:先左单旋再右单旋④、右左:先右单旋再左单旋三、AVL树模拟实现一、关于AVL树前面学过二叉搜索树,数据在有序或是接近有序时,二叉搜索树效率就非常低了,因此这里引入了AVL树,又叫高度平

链表oj题 && 链表与LinkedList && 栈的概念 && 队列的概念 && 树和二叉树

第1题(编程题)题目名称:求环的入口点题目内容:求环的入口点https://leetcode-cn.com/problems/linked-list-cycle-ii/description/第2题(编程题)题目名称:判断链表带环题目内容:判断链表带环https://leetcode-cn.com/problems/l

软件设计中常见的设计模式

以下是常见的设计模式,并且给出了应用场景:工厂模式(FactoryPattern):用于创建对象,隐藏了具体对象的创建细节,客户端只需要通过工厂接口获取对象即可。应用场景包括:当需要根据不同的参数生成不同类型的对象时;当需要遵循“开闭原则”,即增加新类型时,只需要添加新的工厂类。单例模式(SingletonPatter

Kafka 常见问题

文章目录kafka如何确保消息的可靠性传输Kafka高性能的体现利用Partition实现并行处理利用PageCache如何提高Kafka性能调整内核参数来优化IO性能减少网络开销批处理数据压缩降低网络负载高效的序列化方式kafka如何确保消息的可靠性传输消费端弄丢了数据唯一可能导致消费者弄丢数据的情况,就是消费到了这

java中零拷贝和深拷贝的原理以及实现探究

深拷贝和零拷贝是两个在Java中广泛使用的概念,它们分别用于对象复制和数据传输优化。下面将详细介绍这两个概念的原理,并给出相应的Java代码示例。深拷贝深拷贝(DeepCopy)原理:深拷贝是创建一个对象的完全独立副本,包括对象本身、引用类型的属性和子对象。可以通过序列化和反序列化来实现深拷贝。首先,需要确保要拷贝的对

【2023,学点儿新Java-47】常见字符集介绍:ASCII码、 ISO-8859-1字符集、GBxxx字符集、Unicode码的缺陷、UTF-8 | 补充:条件运算符的练习

前情提要:【2023,学点儿新Java-46】条件运算符:语法格式及示例;基础练习:获取两个数/三个数中的较大值;星期运算|附:测试代码位运算符的使用|运算符优先级【2023,学点儿新Java-45】位运算符:基本语法(左移<<、右移>>、无符号右移>>>、按位与&、按位或|、按位异或^、按位取反~)|补充练习:逻辑运

redis实战-redis实现异步秒杀优化

秒杀优化-异步秒杀思路未优化的思路当用户发起请求,此时会请求nginx,nginx会访问到tomcat,而tomcat中的程序,会进行串行操作,分成如下几个步骤1、查询优惠卷2、判断秒杀库存是否足够3、查询订单4、校验是否是一人一单5、扣减库存6、创建订单在这六步操作中,又有很多操作是要去操作数据库的,而且还是一个线程

android-适配方案-密度适配-最小宽度限定符

一最小宽度的该如何计算始终以真实屏幕的最小宽度作为匹配计算,无论横竖屏转变都是以最小宽度为准匹配实际适配调试经验:因为适配过程中可能会动态的调节设备像素和密度。根据如下工具代码打日志,可以快速调试当前设备。packagecom.jicaai.radio.utils;importandroid.app.Activity;

Golang开发--计时器(Timer)和定时器(Ticker)

计时器(Timer)在Go中,可以使用time包提供的计时器(Timer)来执行定时任务。计时器允许你在指定的时间间隔后执行某个操作。time.Timer结构表示一个计时器,它会在指定的时间段后触发单次操作。创建计时器:使用time.NewTimer(duration)函数创建一个计时器,其中duration是一个ti

9月13-14日上课内容 第三章 ELK日志分析系统及部署实例

本章结构ELK日志分析系统简介ELK日志分析系统分为ElasticsearchLogstashKibana日志处理步骤1.将日志进行集中化管理2.将日志格式化(Logstash)并输出到Elasticsearch3.对格式化后的数据进行索引和存储(Elasticsearch)4.前端数据的展示(Kibana)Elast

热文推荐