2018年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目A题   高温作业专用服装设计

在高温环境下,设计专用服装以保护工作者免受热伤害至关重要。本研究通过实验与数学模型,探讨不同环境温度、服装层厚度对皮肤温度的影响,旨在优化服装设计,确保工作者在特定条件下的安全。

A   高温作业专用服装设计

在高温环境下工作时,人们需要穿着专用服装以避免灼伤。专用服装通常由三层织物材料构成,记为I、II、III层,其中I层与外界环境接触,III层与皮肤之间还存在空隙,将此空隙记为IV层。

为设计专用服装,将体内温度控制在37ºC的假人放置在实验室的高温环境中,测量假人皮肤外侧的温度。为了降低研发成本、缩短研发周期,请你们利用数学模型来确定假人皮肤外侧的温度变化情况,并解决以下问题:

  1. 专用服装材料的某些参数值由附件1给出,对环境温度为75ºC、II层厚度为6 mm、IV层厚度为5 mm、工作时间为90分钟的情形开展实验,测量得到假人皮肤外侧的温度(见附件2)。建立数学模型,计算温度分布,并生成温度分布的Excel文件(文件名为problem1.xlsx)。

(2) 当环境温度为65ºCIV层的厚度为5.5 mm时,确定II层的最优厚度,确保工作60分钟时,假人皮肤外侧温度不超过47ºC,且超过44ºC的时间不超过5分钟。

(3) 当环境温度为80时,确定II层和IV层的最优厚度,确保工作30分钟时,假人皮肤外侧温度不超过47ºC,且超过44ºC的时间不超过5分钟。

想要资源的请关注公众号: 在一起的足球

自动获取资源和数十种经典算法,帮助各位提升自己

附件1. 专用服装材料的参数值

附件2. 假人皮肤外侧的测量温度

目前尚未有针对2024高教全国大学生数学建模竞赛A的具体答案解析公开发布。然而,可以基于以往的比赛经验和解方法提供一些指导性的建议。 ### 关于数学建模竞赛的一般解答流程 #### 数据预处理阶段 数据清洗和特征提取是解决任何实际问的第一步。对于数学建模中的复杂数据集,通常需要利用Python或MATLAB等工具完成初步的数据整理工作[^1]。例如,在数据分析过程中可能涉及缺失值填补、异常值检测以及标准化操作: ```python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler def preprocess_data(data_path): data = pd.read_csv(data_path) # 处理缺失值 data.fillna(method='ffill', inplace=True) # 去除异常值 (假设使用IQR法) Q1 = data.quantile(0.25) Q3 = data.quantile(0.75) IQR = Q3 - Q1 filtered_data = data[~((data < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (data > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)] scaler = StandardScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(filtered_data) return scaled_data ``` #### 模型构建与求解 根据具体问背景选择合适的算法模型至关重要。如果问是关于分类或者回归预测,则可考虑采用机器学习框架如Scikit-Learn实现支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forests)等经典算法;如果是优化类问则需引入线性规划(LP)/整数规划(IP)[^2]等相关理论和技术手段来设计目标函数并约束条件加以求解。 #### 结果验证与可视化表达 最后一步是对所得结论进行有效性检验并通过图表等形式直观呈现出来以便评审专家更好地理解整个解决方案逻辑链条。Matplotlib 和 Seaborn 是两个非常流行的用于绘制高质量统计图形库之一[^3]: ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns def plot_results(x_values, y_actual, y_predicted): plt.figure(figsize=(8,6)) sns.lineplot(x=x_values, y=y_actual, label="Actual Values", color="blue") sns.lineplot(x=x_values, y=y_predicted, label="Predicted Values", color="red") plt.title('Comparison of Actual vs Predicted Results') plt.xlabel('X-axis Label') plt.ylabel('Y-axis Label') plt.legend() plt.show() ``` 尽管上述内容涵盖了大部分常规比赛环节所需技能要点,但由于缺乏当前度特定主描述无法给出更精确指向性意见。因此强烈推荐参赛者密切关注官方最新动态通知获取最权威版本资料参考依据!
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值