Launching Devices

本文介绍了一种通过编程求解发射装置中,如何通过弹性碰撞策略最大化物块B对挡板的冲量问题。利用动量守恒和能量守恒原理,设计算法确定碰撞后的动量分布,以求得挡板冲量的最大值。

Description

现有一发射装置,装置可抽象为由物块A、B(不计体积)组成的简单系统,A、B在同一直线上。初始时刻启动发动机程序,发动机将持续对A、B做功。发动机对A、B做功均转化为A、B的动能。一段时间后关闭发动机程序,此时A、B均做匀速直线运动且该系统合外力为0。A、B间发生的碰撞均为完全弹性碰撞。

A、B稳定时,取出物块A,使物块B撞击发射装置边界处挡板,挡板与物块的碰撞为完全非弹性碰撞。现希望挡板所受冲量尽可能大,请设计程序求出该冲量的大小。

Input

一行,共四个数据,分别为A、B的质量与发动机对A、B所做的功。

Output

一行,一个数据,即所求冲量大小。

Sample Input

1 1 2 0.5

Sample Output

2.00

Hint

若A、B发生碰撞,由动量守恒定律与能量守恒定律可得,碰撞后A的速度为1,B的速度为2,则B动量大小为2。与挡板碰撞后B的动量为0,由动量守恒定律可得挡板受到冲量大小为2,即为所求最大冲量。

保证输入数据均为区间(0,100]内的浮点数。

输出数据保留两位小数。

# include<stdio.h>
# include<math.h>
/*现有一发射装置,装置可抽象为由物块A、B(不计体积)组成的简单系统,A、B在同一直线上。
初始时刻启动发动机程序,发动机将持续对A、B做功。发动机对A、B做功均转化为A、B的动能。
一段时间后关闭发动机程序,此时A、B均做匀速直线运动且该系统合外力为0。A、B间发生的碰撞均为完全弹性碰撞。
A、B稳定时,取出物块A,使物块B撞击发射装置边界处挡板,挡板与物块的碰撞为完全非弹性碰撞。
现希望挡板所受冲量尽可能大,请设计程序求出该冲量的大小。
Input行,共四个数据,分别为A、B的质量与发动机对A、B所做的功。
Output一行,一个数据,即所求冲量大小。
Sample In
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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