优化模型:热水浴缸最佳加水策略

需积分: 5 0 下载量 10 浏览量 更新于2024-06-25 收藏 1.77MB PDF 举报
"A42221 Northwestern Polytechnical University, China.pdf" 这篇文档似乎来自于一项竞赛或学术活动,如美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM),由西北工业大学(Northwestern Polytechnical University)的团队参与。文档标题中的数字可能代表团队编号或论文编号。尽管提供的标签为空,但根据内容,我们可以推断该文档涉及热力学、传热学以及优化理论的应用。 文档的核心内容是建立一个热水浴缸中最佳加水策略的热传递模型和优化模型。首先,研究者依据傅里叶定律,将加入的热水简化为一个点热源,并构建了一个空间和时间上的偏微分方程模型,用于描述浴缸中水温随时间和空间的变化。他们利用ANSYS这一工程计算软件来求解这个偏微分方程,从而得到单位时间内进水量对水温分布变化的影响以及新加入水的温度。 其次,研究者将单位时间内的进水量和加入水的温度设定为设计变量,并设定目标:在整个浴缸内保持温度均匀且尽可能接近初始温度,同时避免浪费过多的水。基于这些目标,他们建立了一个多目标优化模型。这样的模型可能通过模拟不同加水方案,寻找在满足舒适度要求下的最节水策略。 这个模型在实际生活中有着广泛的应用前景,比如在能源效率和环保方面,它可以帮助用户更高效地利用水资源,减少能源浪费。同时,这种方法也可以扩展到其他需要热量管理的系统,例如冷却系统、温室环境控制或工业生产过程中的热量交换。 这份文档展示了一种将理论知识应用于实际问题的典型例子,通过数学建模和优化技术解决实际生活中的挑战,体现了工程科学与数学的交叉应用价值。

% Error Distribution Method and Analysis of Observability Degree Based on the Covariances in Kalman Filter. % Copyright(c) 2009-2021, by Gongmin Yan, All rights reserved. % Northwestern Polytechnical University, Xi An, P.R.China % 2/03/2018, 16/05/2021 glvs avp0 = avpset([0;0;0], [30;108;380]); % init AVP ts = 0.1; T = 600; %% twopos = 2; % =1 for single-position; =2 for two-position alignment if twopos==1 imu = imustatic(avp0, ts, T); elseif twopos==2 xxx = []; seg = trjsegment(xxx, 'init', 0); seg = trjsegment(seg, 'uniform', T/2-10); seg = trjsegment(seg, 'turnleft', 20, 9); seg = trjsegment(seg, 'uniform', T/2-10); trj = trjsimu(avp0, seg.wat, ts, 1); imu = trj.imu; end %% phi = [.1;.1;1]*glv.deg; imuerr = imuerrset(0.03, 100, 0.001, 10); wvn = [0.01;0.01;0.01]; [att0v, attkv, xkpk, kfs] = alignvn_kfs(imuadderr(imu,imuerr), qaddphi(a2qua(avp0(1:3)),phi), avp0(7:9), phi, imuerr, wvn); myfig; % Observability plot spk = sqrt(xkpk(:,13:end-1)); t = xkpk(:,end); for k=1:12, spk(:,k)=spk(1,k)./spk(:,k); end subplot(221), semilogy(t, spk(:,1:3),'linewidth',2); title('( a )'); xygo('Observibility'); legend('\phi_E', '\phi_N', '\phi_U') subplot(222), semilogy(t, spk(:,4:6),'linewidth',2); title('( b )'); xygo('Observibility'); legend('\deltav^n_E', '\deltav^n_N', '\deltav^n_U') subplot(223), semilogy(t, spk(:,7:9),'linewidth',2); title('( c )'); xygo('Observibility'); legend('\epsilon^b_x', '\epsilon^b_y', '\epsilon^b_z') subplot(224), semilogy(t, spk(:,10:12),'linewidth',2); title('( d )'); xygo('Observibility'); legend('\nabla^b_x', '\nabla^b_y', '\nabla^b_z')帮我注释代码

2023-06-09 上传