如何建立換熱數學模型

Ⅰ 怎麼建立數學模型

—般說來建立數學模型的方法大體上可分為兩大類、一類是機理分析方法，一類是測試分析方法．機理分析是根據對現實對象特性的認識、分析其因果關系，找出反映內部機理的規律,建立的模型常有明確的物理或現實意義.

下面給出建模的—般步驟：
模型准備 首先要了解問題的實際背景，明確建模的目的搜集建模必需的各種信息如現象、數據等，盡量弄清對象的特徵,由此初步確定用哪一類模型，總之是做好建模的准備工作．情況明才能方法對，這一步一定不能忽視，碰到問題要虛心向從事實際工作的同志請教，盡量掌握第一手資料.
模型假設 根據對象的特徵和建模的目的，對問題進行必要的、合理的簡化，用精確的語言做出假設，可以說是建模的關鍵一步．一般地說，一個實際問題不經過簡化假設就很難翻譯成數學問題，即使可能，也很難求解．不同的簡化假設會得到不同的模型．假設作得不合理或過份簡單，會導致模型失敗或部分失敗，於是應該修改和補充假設；假設作得過分詳細，試圖把復雜對象的各方面因素都考慮進去，可能使你很難甚至無法繼續下一步的工作．通常，作假設的依據，一是出於對問題內在規律的認識，二是來自對數據或現象的分析，也可以是二者的綜合．作假設時既要運用與問題相關的物理、化學、生物、經濟等方面的知識，又要充分發揮想像力、洞察力和判斷力，善於辨別問題的主次，果斷地抓住主要因素，舍棄次要因素，盡量將問題線性化、均勻化．經驗在這里也常起重要作用．寫出假設時，語言要精確，就象做習題時寫出已知條件那樣．
模型構成 根據所作的假設分析對象的因果關系，利用對象的內在規律和適當的數學工具，構造各個量(常量和變數)之間的等式(或不等式)關系或其他數學結構．這里除需要一些相關學科的專門知識外，還常常需要較廣闊的應用數學方面的知識，以開拓思路.當然不能要求對數學學科門門精通,而是要知道這些學科能解決哪一類問題以及大體上怎樣解決．相似類比法，即根據不同對象的某些相似性，借用已知領域的數學模型，也是構造模型的一種方法．建模時還應遵循的一個原則是，盡量採用簡單的數學工具，因為你建立的模型總是希望能有更多的人了解和使用,而不是只供少數專家欣賞.
模型求解 可以採用解方程、畫圖形、證明定理、邏輯運算、數值計算等各種傳統的和近代的數學方法，特別是計算機技術．
模型分析 對模型解答進行數學上的分析，有時要根據問題的性質分析變數間的依賴關系或穩定狀況，有時是根據所得結果給出數學上的預報，有時則可能要給出數學上的最優決策或控制，不論哪種情況還常常需要進行誤差分析、模型對數據的穩定性或靈敏性分析等．
模型檢驗 把數學上分析的結果翻譯回到實際問題，並用實際的現象、數據與之比較，檢驗模型的合理性和適用性．這一步對於建模的成敗是非常重要的，要以嚴肅認真的態度來對待．當然，有些模型如核戰爭模型就不可能要求接受實際的檢驗了．模型檢驗的結果如果不符合或者部分不符合實際，問題通常出在模型假設上，應該修改、補充假設，重新建模．有些模型要經過幾次反復，不斷完善，直到檢驗結果獲得某種程度上的滿意．
模型應用 應用的方式自然取決於問題的性質和建模的目的，這方面的內容不是本書討論的范圍。
應當指出，並不是所有建模過程都要經過這些步驟，有時各步驟之間的界限也不那麼分明．建模時不應拘泥於形式上的按部就班，本書的建模實例就採取了靈活的表述方式．

Ⅱ 建立數學模型流程

1)建模准備
數學建模是一項創新活動，它所面臨的課題是人們在生產和科研中為了使認識和實踐進一步發展必須解決的問題。「什麼是問題？問題就是事物的矛盾，哪裡有沒解決的矛盾，哪裡就有問題」。因此發現課題的過程就是分析矛盾的過程貫穿生產和科技中的根本矛盾是認識和實踐的矛盾，我們分析這些矛盾，從中發現尚未解決的矛盾，就是找到了需要解決的實際問題，如果這些實際問題需要給出定量的分析和解答，那麼就可以把這些實際問題確立為數學建模的課題，建模准備就是要了解問題的實際背景，明確建模的目的，掌握對象的各種信息，弄清實際對象的特徵，情況明才能方法對。

(2)建模假設
作為課題的原型都是復雜的、具體的，是質和量、現象和本質、偶然和必然的統一體，這樣的原型，如果不經過抽象和簡化，人們對其認識是困難的，也無法准確把握它的本質屬性。建模假設就是根據實際對象的特徵和建模的目的，在掌握必要資料的基礎上，對原型進行抽象、簡化，把那些反映問題本質屬性的形態、量及其關系抽象出來，簡化掉那些非本質的因素，使之擺脫原型的具體復雜形態，形成對建模有用的信息資源和前提條件，並且用精確的語言作出假設，是建模過程關鍵的一步。對原型的抽象、簡化不是無條件的，一定要善於辨別問題的主要方面和次要方面，果斷地抓住主要因素，拋棄次要因素，盡量將問題均勻化、線性化，並且要按照假設的合理性原則進行，假設合理性原則有以下幾點：
①目的性原則：從原型中抽象出與建模目的有關的因素，簡化掉那些與建模目的無關的或關系不大的因素。
②簡明性原則：所給出的假設條件要簡單、准確，有利於構造模型。
③真實性原則：假設條件要符合情理，簡化帶來的誤差應滿足實際問題所能允許的誤差范圍。
④全面性原則：在對事物原型本身作出假設的同時，還要給出原型所處的環境條件。

(3)模型建立
在建模假設的基礎上，進一步分析建模假設的各條件首先區分哪些是常量，哪些是變數，哪些是已知量，哪些是未知量；然後查明各種量所處的地位、作用和它們之間的關系，建立各個量之間的等式或不等式關系，列出表格、畫出圖形或確定其他數學結構，選擇恰當的數學工具和構造模型的方法對其進行表徵，構造出刻畫實際問題的數學模型。

在構造模型時究竟採用什麼數學工具，要根據問題的特徵、建模的目的要求以及建模者的數學特長而定 可以這樣講，數學的任一分支在構造模型時都可能用到，而同一實際問題也可以構造出不同的數學模型，一般地講，在能夠達到預期目的的前提下，所用的數學工具越簡單越好。

在構造模型時究竟採用什麼方法構造模型，要根據實際問題的性質和建模假設所給出的建模信息而定，就以系統論中提出的機理分析法和系統辨識法來說，它們是構造數學模型的兩種基本方法。機理分析法是在對事物內在機理分析的基礎上，利用建模假設所給出的建模信息或前提條件來構造模型；系統辨識法是對系統內在機理一無所知的情況下利用建模假設或實際對系統的測試數據所給出的事物系統的輸入、輸出信息來構造模型。隨著計算機科學的發展，計算機模擬有力地促進了數學建模的發展，也成為一種構造模型的基本方法，這些構模方法各有其優點和缺點，在構造模型時，可以同時採用，以取長補短，達到建模的目的。

(4)模型求解
構造數學模型之後，再根據已知條件和數據分析模型的特徵和結構特點，設計或選擇求解模型的數學方法和演算法，這其中包括解方程、畫圖形、證明定理、邏輯運算以及穩定性討論，特別是編寫計算機程序或運用與演算法相適應的軟體包，並藉助計算機完成對模型的求解。

(5)模型分析
根據建模的目的要求，對模型求解的數字結果，或進行變數之間的依賴關系分析，或進行穩定性分析，或進行系統參數的靈敏度分析，或進行誤差分析等。通過分析，如果不符合要求，就修改或增減建模假設條件，重新建模，直到符合要求；通過分析如果符合要求，還可以對模型進行評價、預測、優化等。

(6)模型檢驗
模型分析符合要求之後，還必須回到客觀實際中去對模型進行檢驗，用實際現象、數據等檢驗模型的合理性和適用性，看它是否符合客觀實際，若不符合，就修改或增減假設條件，重新建模，循環往復，不斷完善，直到獲得滿意結果 目前計算機技術已為我們進行模型分析、模型檢驗提供了先進的手段，充分利用這一手段，可以節約大量的時間、人力和物力。

(7)模型應用
模型應用是數學建模的宗旨，也是對模型的最客觀、最公正的檢驗 因此，一個成功的數學模型，必須根據建模的目的，將其用於分析、研究和解決實際問題，充分發揮數學模型在生產和科研中的特殊作用。

以上介紹的數學建模基本步驟應該根據具體問題靈活掌握，或交叉進行，或平行進行，不拘一格地進行數學建模則有利於建模者發揮自己的才能。
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Ⅲ 數學建模怎麼建立模型

1、模型准備

首先要了解問題的實際背景，明確建模目的，搜集必需的各種信息，盡量弄清對象的特徵。

2、模型假設

根據對象的特徵和建模目的，對問題進行必要的、合理的簡化，用精確的語言作出假設，是建模至關重要的一步。如果對問題的所有因素一概考慮，無疑是一種有勇氣但方法欠佳的行為，所以高超的建模者能充分發揮想像力、洞察力和判斷力，善於辨別主次，而且為了使處理方法簡單，應盡量使問題線性化、均勻化。

3、模型構成

根據所作的假設分析對象的因果關系，利用對象的內在規律和適當的數學工具，構造各個量間的等式關系或其它數學結構。

這時，我們便會進入一個廣闊的應用數學天地，這里在高數、概率老人的膝下，有許多可愛的孩子們，他們是圖論、排隊論、線性規劃、對策論等許多許多，真是泱泱大國，別有洞天。不過我們應當牢記，建立數學模型是為了讓更多的人明了並能加以應用，因此工具愈簡單愈有價值。

4、模型求解

可以採用解方程、畫圖形、證明定理、邏輯運算、數值運算等各種傳統的和近代的數學方法，特別是計算機技術。一道實際問題的解決往往需要紛繁的計算，許多時候還得將系統運行情況用計算機模擬出來，因此編程和熟悉數學軟體包能力便舉足輕重。

5、模型分析

對模型解答進行數學上的分析。能否對模型結果作出細致精當的分析，決定了你的模型能否達到更高的檔次。還要記住，不論哪種情況都需進行誤差分析，數據穩定性分析。

6、模型檢驗

把數學上分析的結果翻譯回到現實問題，並用實際的現象、數據與之比較，檢驗模型的合理性和適用性。

7、模型應用

取決於問題的性質和建模的目的。

Ⅳ 數學建模如何建立模型

問題一：數學建模怎麼做啊？ 剛參加完九月份的全國大學生數學建模競賽。一份基本的的數學建模論文要包含以下幾個方面：
摘要，問題的背景與提出，問題的分析，模型的假設，符號說明，模型的建立與求解，模型的評價與推廣，參考文獻。
正規的數學建模論文篇幅一般在20頁以上。考慮到你讀初三，老師的要求不會這么高，而且你的能力應該還有所欠缺。我的建議為你按照自己實際情況選擇一個有一定挑戰性的題目，題目的性質類似於應用題，但又和普通的應用題不同，可以沒有確定答案，針對問題本身做一些分析和探討，最好能和實際相結合。
要注意的是假設要合理，要有數學模型（包括一些方程，不等式等），要有分析思路，並且要對自己建立的模型進行優缺點評價，最好能做相應推廣。

問題二：1.什麼是數學模型？數學建模的一般步驟是什麼？ 2.數學建模需要具備哪些能力和知識？ 答的好懸賞加 100分 數學建模是利用數學方法解決實際問題的一種實踐.即通過抽象、簡化、假設、引進變數等處理過程後,將實際問題用數學方式表達,建立起數學模型,然後運用先進的數學方法及計算機技術進行求解.
數學建模將各種知識綜合應用於解決實際問題中,是培養和提高學生應用所學知識分析問題、解決問題的能力的必備手段之一.
數學建模的一般方法和步驟
建立數學模型的方法和步驟並沒有一定的模式,但一個理想的模型應能反映系統的全部重要特徵：模型的可靠性和模型的使用性.建模的一般方法：
機理分析：根據對現實對象特性的認識,分析其因果關系,找出反映內部機理的規律,所建立的模型常有明確的物理或現實意義.
測試分析方法：將研究對象視為一個「黑箱」系統,內部機理無法直接尋求,通過測量系統的輸入輸出數據,並以此為基礎運用統計分析方法,按照事先確定的准則在某一類模型中選出一個數據擬合得最好的模型.測試分析方法也叫做系統辯識.
將這兩種方法結合起來使用,即用機理分析方法建立模型的結構,用系統測試方法來確定模型的參數,也是常用的建模方法.
在實際過程中用那一種方法建模主要是根據我們對研究對象的了解程度和建模目的來決定.機理分析法建模的具體步驟大致如下：
1、 實際問題通過抽象、簡化、假設,確定變數、參數；
2、 建立數學模型並數學、數值地求解、確定參數；
3、 用實際問題的實測數據等來檢驗該數學模型；
4、 符合實際,交付使用,從而可產生經濟、社會效益；不符合實際,重新建模.
數學模型的分類：
1、 按研究方法和對象的數學特徵分：初等模型、幾何模型、優化模型、微分方程模型、圖論模型、邏輯模型、穩定性模型、統計模型等.
2、 按研究對象的實際領域（或所屬學科）分：人口模型、交通模型、環境模型、生態模型、生理模型、城鎮規劃模型、水資源模型、污染模型、經濟模型、社會模型等.
數學建模需要豐富的數學知識,涉及到高等數學,離散數學,線性代數,概率統計,復變函數等等基本的數學知識.同時,還要有廣泛的興趣,較強的邏輯思維能力,以及語言表達能力等等.
參加數學建模競賽需知道的內容
一、全國大學生數學建模競賽
二、數學建模的方法及一般步驟
三、重要的數學模型及相應案例分析
1、線性規劃模型及經濟模型案例分析
2、層次分析模型及管理模型案例分析
3、統計回歸模型及案例分析
4、圖論模型及案例分析
5、微分方程模型及案例分析
四、相關軟體
1、Matlab軟體及編程；2、Lingo軟體；3、Lindo軟體。
五、數模十大常用演算法
1. 蒙特卡羅演算法。2. 數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法。3. 線性規劃、整數規劃、多元規劃、二次規劃等規劃類演算法。4. 圖論演算法。5. 動態規劃、回溯搜索、分治演算法、分支定界等計算機演算法。6. 最優化理論的三大非經典演算法。7. 網格演算法和窮舉法。8. 一些連續數據離散化方法。9. 數值分析演算法。10. 圖象處理演算法。
六、如何查閱資料
七、如何寫作論文
八、如何組織隊伍：團隊精神，配合良好，不斷的提出問題和解決問題。
九、如何才能獲獎：比較完整，有幾處創新點。
十、如何信息處理：WORD、LaTeX，飛秋、QQ。
其實主要看下例子就可以了，知道一些基本的模型，我這里也有很多例子，各個學校的講座都有要的話直接向我要...>>

問題三：怎麼建立一個好的數學模型？ 一個好的數學模型，首先應該是可以把所提問題解決的，只有能解決問題的模型才是好的模型。其次，就在於模型的創造性，創造性並不是說你非得自己找出個新的方法或者演算法來，而是即使你用的是久的演算法，但是你用在一個新的領域，並且很好的解決了問題，具有很好的適應性，那樣就是一個好的數學模型。注意，數學模型可能是公式，也可能是某種演算法，當然也可能是圖表類的東西。

問題四：數學建模的一般步驟是什麼？？ 模型准備
了解問題的實際背景，明確其實際意義，掌握對象的各種信息。以數學思想來包容問題的精髓，數學思路貫穿問題的全過程，進而用數學語言來描述問題。要求符合數學理論，符合數學習慣，清晰准確。
模型假設
根據實際對象的特徵和建模的目的，對問題進行必要的簡化，並用精確的語言提出一些恰當的假設。
模型建立
在假設的基礎上，利用適當的數學工具來刻劃各變數常量之間的數學關系，建立相應的數學結構（盡量用簡單的數學工具）。
模型求解
利用獲取的數據資料，對模型的所有參數做出計算（或近似計算）。
模型分析
對所要建立模型的思路進行闡述，對所得的結果進行數學上的分析。
模型檢驗
將模型分析結果與實際情形進行比較，以此來驗證模型的准確性、合理性和適用性。如果模型與實際較吻合，則要對計算結果給出其實際含義，並進行解釋。如果模型與實際吻合較差，則應該修改假設，再次重復建模過程。
模型應用與推廣
應用方式因問題的性質和建模的目的而異。而模型的推廣就是在現有模型的基礎上對模型有有一個更加全面，考慮更符合現實情況都適用的模型。

問題五：支北是什麼? 5分 福州話里是臟話也..
形容女人的....

問題六：常見的建立數學模型的方法有哪幾種 ―般說來建立數學模型的方法大體上可分為兩大類、一類是機理分析方法,一類是測試分析方法．機理分析是根據對現實對象特性的認識、分析其因果關系,找出反映內部機理的規律,建立的模型常有明確的物理或現實意義

Ⅳ 建立數學模型的方法

建立數學模型的方法如下：

1.類比法。

數學建模的過程就是把實際問題經過分析、抽象、概括後，用數學語言、數學概念和數學符號表述成數學問題，而表述成什麼樣的問題取決於思考者解決問題的意圖。

類比法建模一般在具體分析該實際問題的各個因素的基礎上，通過聯想、歸納對各因素進行分析，並且與已知模型比較，把未知關系化為已知關系，在不同的對象或完全不相關的對象中找出同樣的或相似的關系，用已知模型的某些結論類比得到解決該「類似」問題的數學方法，最終建立起解決問題的模型。

變分法是處理函數的函數的數學領域，即泛函問題，和處理數的函數的普通微積分相對。這樣的泛函可以通過未知函數的積分和它的導數來構造，最終尋求的是極值函數。現實中很多現象可以表達為泛函極小問題，即變分問題。變分問題的求解方法通常有兩種：古典變分法和最優控制論。受基礎知識的制約，數學建模競賽大專組的建模方法使用變分法較少。

Ⅵ 數學建模五個步驟順序

數學建模五個步驟順序如下：

第一步：根據研究對象的特點，確定研究對象屬哪類自然事物或自然現象，從而確定使用何種數學方法與建立何種數學模型。即首先確定對象與應該使用的數學模型的類別歸屬問題，是屬於「必然」類，還是「隨機」類；是「突變」類，還是「模糊」類。

第三步：抓住主要矛盾進行科學抽象。現實研究對象是復雜的，多種因素混在一起，因此，必須變復雜的研究對象為簡單和理想化的研究對象，做到這一點相當困難，關鍵是分清主次。

如何分清主次只能具體問題具體分析，但也有兩條基本原則：一是所建數學模型一定是可能的，至少可給出近似解；二是近似解的誤差不能超過實際問題所允許的誤差范圍。

第四步：對簡化後的基本量進行標定，給出它們的科學內涵。即標明哪些是常量，哪些是已知量，哪些是待求量，哪些是矢量，哪些是標量，這些量的物理含義是什麼?

第五步：按數學模型求出結果。

Ⅶ 建立數學模型的一般步驟

建立數學模型的一般步驟圖形表示如下：原型分析→確定模型類別→建立模型→檢驗

第一，掌握和分析客觀原型的各種關系，數量形式。數學模型是從現實原型中抽象出來的，如果我們不能准確全面地掌握客觀原型的數量關系，內部變化規律等，就會無法構造出正確的數學模型。因此我們要求作為構造數學模型的第一步，要盡量地分析和掌握原型的各種數據和各種關系。

第四，對數學模型進行運演和檢驗。這一階段要求把數學模型進行邏輯推理，理論計算的結果返回到實踐中去檢驗，如果其結果不符合客觀實踐就要被修正，甚至重新構造數學模型。