Презентация на тему "Исследование физических моделей"

Содержание

• 
  Слайд 1
  

  1 Исследование физических моделей Построение и исследование модели на примере движения тела, брошенного под углом к горизонту. Биологические модели развития популяций Оптимизационное моделирование в экономике Геоинформационные модели

• 
  Слайд 2
  

  2 Построение и исследование модели на примере движения тела, брошенного под углом к горизонту. Содержательная постановка задачи: -в процессе тренировки теннисистов используют автоматы по бросанию мячика в определенное место площадки. Необходимо задать автомату скорость и угол бросания мячика для попадания в мишень определенного размера, находящуюся на известном расстоянии.

• 
  Слайд 3
  

  3 Качественная описательная модель Из условия задачи можно сформулировать основные предположения: -мячик мал по сравнению с Землей, поэтому его можно считать материальной точкой; -изменение высоты мячика мало, поэтому ускорение свободного падения можно считать постоянной величинойg=9,8 м/с2 и движение по оси OY можно считать равноускоренным; -скорость бросания тела мала, поэтому сопротивлением воздуха можно пренебречь и движение по оси OX можно считать равномерным

• 
  Слайд 4
  

  4 Формальная модель Для формализации модели используем формулы равномерного и равноускоренного движения. При заданных начальной скоростиv0 и угле бросания αзначения координат дальности полета х и высоты у от времени можно описать следующими формулами: Высоту мячикаLнад землей на расстоянииsопределяем по формуле: Попадание произойдет, если значение высотыLмячика будет удовлетворять неравенству:

• 
  Слайд 5
  

  5 Компьютерная модель в электронных таблицах Выделим в таблице определенные ячейки для ввода значений начальной скорости V0и угла αи вычислим по формулам значения координат тела Х иYдля определенных значений времениtс заданным интервалом.

• 
  Слайд 6
  

  6 Исследование модели Исследуем модель и определим с заданной точностью 0,1ºдиапазон изменений угла, который обеспечивает попадание в мишень, находящуюся на расстоянии 30 м и имеющую высоту 1 м, при заданной начальной скорости 18 м/с. Воспользуемся для этого методом Подбор параметров. Выводы:Таким образом, исследование компьютерной модели в электронных таблицах показало, что существует диапазон значений угла бросания ( указать ! ) , который обеспечивает попадание в мишень высотой 1 м, находящуюся на расстоянии 30 м, мячиком, брошенным со скоростью 18 м/с.

• 
  Слайд 7
  

  7 Биологические модели развития популяций

• 
  Слайд 8
  

  8 В биологии при исследовании развития развития биосистем строятся динамические модели изменения численности популяций различных живых существ с учетом различных факторов. Взаимовлияние популяций рассматривается в моделях типа «хищник – жертва». Формальная модель Динамику численности популяций исследуют на модели неограниченного роста, в которой численность популяции ежегодно увеличивается на определенный процент: а- коэффициент роста

• 
  Слайд 9
  

  9 В модели ограниченного роста учитывается коэффициент перенаселенности, связанный с нехваткой питания, болезнями и т.д., который замедляет рост популяции с увеличением ее численности: b – коэффициент перенаселенности (b

• 
  Слайд 10
  

  10 В модели ограниченного роста с отловом учитывается, что на численность популяции промысловых животных и рыб оказывает влияние величина ежегодного отлова – с: В модели «хищник – жертва» количество жертв xnи количество хищников уn связаны между собой. Количество встреч жертв с хищниками можно считать пропорциональным произведению количеств жертв и хищников, а коэффициент fхарактеризует возможность гибели жертвы при встрече с хищниками:

• 
  Слайд 11
  

  11 Компьютерная модель Построим в электронных таблицах компьютерную модель, позволяющую исследовать численность популяций с использованием различных моделей: неограниченного роста, ограниченного роста, ограниченного роста с отловом и «хищник – жертва». A, b, c, f – значения коэффициентов, влияющих на изменение численности жертв D, e - значения коэффициентов, влияющих на изменение численности хищников Столбец D-численность популяции по модели неограниченного роста; Столбец Е-численность популяции по модели ограниченного роста; Столбец F- ограниченного роста c отловом; Столбцы Gи H-численность популяции по модели«хищник – жертва»

• 
  Слайд 12
  

  12 Исследование модели Провести исследование моделей роста популяций различного типа, задавая различные значения коэффициентов и начальные численности популяций. Подобрать значения коэффициентов, чтобы: - определить через сколько лет произойдет удвоение численности популяции в модели неограниченного роста; численность популяций в моделях ограниченного роста и ограниченного роста с отловом стабилизировалась примерно на одном уровне (так определяют квоты на ловлю рыбы); в модели «жертва – хищник» численность жертв и хищников стабилизировалась со временем (так определяют охотничьи квоты) и сделать выводы.

• 
  Слайд 13
  

  13 Геоинформационные модели

• 
  Слайд 14
  

  14 Геоинформационное моделирование базируется на создании многослойных электронных карт, в которых опорный слой описывает географию определенной территории, а каждый из остальных – один из аспектов состояния этой территории. На географическую карту могут быть выведены различные слои объектов: города, дороги, аэропорты и др. См. Рабочий стол/Обучающие программы/Карта Кемерово

• 
  Слайд 15
  

  15 Интерактивные географические карты реализуются с использованием векторной графики и связаны с базами данных, которые хранят всю необходимую информацию об объектах, изображенных на картах.

• 
  Слайд 16
  

  16 Геоинформационные модели позволяют с помощью географических карт представлять статистическую информацию о различных регионах.

• 
  Слайд 17
  

  17 Задание: С помощью геоинформационной модели «Численность населения в странах мира» (файл mapstats.xls) найдите свой регион (страну) и выпишите следующую информацию:   Население Мужчины Женщины Взрослые Мальчики Девочки Горожане Сельчане Россия                

• 
  Слайд 18
  

  18 Оптимизационное моделирование в экономике

• 
  Слайд 19
  

  19 В сфере управления сложными системами применяется оптимизационное моделирование, в процессе которого осуществляется поиск наиболее оптимального пути развития системы. Оптимальное развитие соответствует экстремальному (максимальному или минимальному) значению выбранного целевого параметра.

• 
  Слайд 20
  

  20 Содержательная постановка проблемы В ходе производственного процесса из листов материала получают заготовки деталей двух типов А и Б тремя различными способами, при этом количество получаемых заготовок при каждом методе различается. Необходимо выбрать оптимальное сочетание способов раскроя, для того, чтобы получить 500 заготовок первого типа и 300 заготовок второго типа при расходовании наименьшего количества листов материала.

• 
  Слайд 21
  

  21 Компьютерная модель Искать решение задачи путем создания и исследования компьютерной модели в электронных таблицах Excel. Исследование модели Для поиска оптимального выбора значений параметров, который соответствует минимальному значению целевой функции используем надстройку электронных таблиц Поиск решения. Модель «Оптимизационное моделирование» хранится в файле model.xls

• 
  Слайд 22
  

  22 Вывод: Таким образом, для изготовления 500 деталей А и 300 деталей Б требуется ___ листов материала (целевая функция), При этом необходимо раскроить листов по первому варианту______ (Х1) по второму варианту_______(Х2) по третьему варианту ______(Х3)