第1章第五节知能优化训练

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啥叫智能优化智能优化算法的简单概述

啥叫智能优化智能优化算法的简单概述

引言概述:智能优化是一种基于人工智能的方法,旨在寻找最佳解决方案或最优参数配置。

智能优化算法是基于数学和统计学原理而开发的,它可以在大型和复杂的问题中找到全局最优解或近似最优解。

本文将对智能优化算法进行简单概述,包括其定义、原理和应用领域。

正文内容:1. 智能优化算法的定义1.1 智能优化算法的概念智能优化算法是一种基于人工智能的方法,通过模拟生物进化、群体行为等自然现象,以寻找问题的最优解或最优参数配置。

这些算法通常通过迭代搜索过程,在解空间中逐步优化解决方案。

1.2 智能优化算法的分类智能优化算法可以分为单目标优化算法和多目标优化算法。

单目标优化算法旨在找到一个最佳解决方案,而多目标优化算法旨在找到一组最优解,这些解在多个目标函数下都是最优的。

2. 智能优化算法的原理2.1 自然进化的模拟智能优化算法中的大部分方法都受到自然进化的启发。

这些算法通过模拟自然界中的选择、交叉和变异等过程,在每一代中生成新的解,并选取适应度较高的解进一步优化。

2.2 群体行为的仿真一些智能优化算法还受到群体行为的启示,比如蚁群算法、粒子群优化算法等。

这些算法通过模拟群体中个体之间的交互行为,以实现全局搜索和局部搜索的平衡。

3. 智能优化算法的应用领域3.1 工程优化问题智能优化算法应用在工程领域中,例如在机械设计中优化零部件的尺寸和形状,以实现最佳的性能和成本效益。

3.2 组合优化问题智能优化算法在组合优化问题中也有广泛的应用,如旅行商问题、装箱问题等。

这些问题通常具有指数级的解空间,智能优化算法可以帮助找到较好的解决方案。

3.3 数据挖掘和机器学习智能优化算法在数据挖掘和机器学习领域中也有应用,如优化神经网络的参数配置、特征选择等。

4. 智能优化算法的优缺点4.1 优点智能优化算法能够在大规模和复杂的问题中找到全局最优解或近似最优解,具有较好的鲁棒性和适应性。

4.2 缺点智能优化算法的计算复杂度较高,对解空间的依赖较强,需要充分的实验和调参来获得较好的性能。

非线性智能优化算法的研究与应用

非线性智能优化算法的研究与应用

非线性智能优化算法的研究与应用第一章研究背景随着信息时代的到来,人类社会已经进入了一个高速变化的时代。

在这个时代里,诸如物流、交通、金融、电力、互联网等领域的问题变得越来越复杂,传统的解决方法已经难以满足实际需求。

这时,非线性智能优化算法便应运而生,被广泛应用在各个领域,且效果显著。

第二章研究内容2.1 定义非线性智能优化算法是指以自适应性、并行性和学习能力为特征的一类计算方法。

该类算法本质上是一种搜索过程,通过迭代更新一组解决问题的可能解,直至找到最优解。

2.2 类型目前,非线性智能优化算法主要分为以下几类:(1)粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)(2)遗传算法(Genetic Algorithm,GA)(3)模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)(4)蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)(5)人工免疫系统算法(Artificial Immune System,AIS)(6)差分进化算法(Differential Evolution,DE)2.3 应用非线性智能优化算法已经广泛应用于各个领域。

其中,常用的应用包括:(1)组合优化问题,如旅行商问题、装载问题、背包问题等。

(2)连续优化问题,如函数优化、参数优化等。

(3)系统优化问题,如系统参数优化、系统控制优化等。

(4)机器学习问题,如神经网络训练、支持向量机参数调节等。

(5)图像处理问题,如图像分割、图像匹配等。

(6)信号处理问题,如数字滤波、信号降噪等。

第三章研究现状随着计算机技术的快速发展和各种学科领域知识的融合,非线性智能优化算法也得到了广泛的应用。

在各个学科领域中,都有大量优秀的学者进行相应研究,推动了非线性智能优化算法的普及和发展。

3.1 研究机构国内外许多知名高校、研究机构,如中科院计算所、清华大学计算机科学与技术系、中国科技大学计算机科学与工程系、纽约大学人工智能实验室等,都在非线性智能优化算法研究领域拥有重要的研究成果。

第1章1.1.2知能优化训练

第1章1.1.2知能优化训练

1.下列六个关系式,其中正确的有()①{a,b}={b,a};②{a,b}⊆{b,a};③∅={∅};④{0}=∅;⑤∅{0};⑥0∈{0}.A.6个B.5个C.4个D.3个及3个以下2.已知集合A,B,若A不是B的子集,则下列命题中正确的是()A.对任意的a∈A,都有a∉BB.对任意的b∈B,都有b∈AC.存在a0,满足a0∈A,a0∉BD.存在a0,满足a0∈A,a0∈B3.设A={x|1<x<2},B={x|x<a},若A B,则a的取值范围是()A.a≥2 B.a≤1C.a≥1 D.a≤24.集合M={x|x2-3x-a2+2=0,a∈R}的子集的个数为________.1.如果A={x|x>-1},那么()A.0⊆A B.{0}∈AC.∅∈A D.{0}⊆A2.已知集合A={x|-1<x<2},B={x|0<x<1},则()A.A>B B.A BC.B A D.A⊆B3.定义A-B={x|x∈A且x∉B},若A={1,3,5,7,9},B={2,3,5},则A-B等于() A.A B.BC.{2} D.{1,7,9}4.以下共有6组集合.(1)A={(-5,3)},B={-5,3};(2)M={1,-3},N={3,-1};(3)M=∅,N={0};(4)M={π},N={3.1415};(5)M={x|x是小数},N={x|x是实数};(6)M={x|x2-3x+2=0},N={y|y2-3y+2=0}.其中表示相等的集合有()A.2组B.3组C.4组D.5组5.定义集合间的一种运算“*”满足:A*B={ω|ω=xy(x+y),x∈A,y∈B}.若集合A ={0,1},B={2,3},则A*B的子集的个数是()A.4 B.8C.16 D.326.设B={1,2},A={x|x⊆B},则A与B的关系是()A.A⊆B B.B⊆AC.A∈B D.B∈A7.设x,y∈R,A={(x,y)|y=x},B={(x,y)|yx=1},则A、B间的关系为________.8.设集合A={1,3,a},B={1,a2-a+1},且A⊇B,则a的值为________.9.已知A={x|x<-1或x>5},B={x|a≤x<a+4},若A B,则实数a的取值范围是________.10.已知集合A={a,a+b,a+2b},B={a,ac,ac2},若A=B,求c的值.11.已知集合A={x|1≤x≤2},B={x|1≤x≤a,a≥1}.(1)若A B,求a的取值范围;(2)若B⊆A,求a的取值范围.12.若集合A={x|x2+x-6=0},B={x|mx+1=0},且B A,求实数m的值.。

智能优化算法

智能优化算法

智能优化算法在当今这个科技飞速发展的时代,智能优化算法正逐渐成为解决复杂问题的得力工具。

它如同一位智慧的军师,在诸多领域为人们出谋划策,寻找最优解。

那么,什么是智能优化算法呢?简单来说,它是一类借鉴了自然现象、生物行为或社会规律等原理的计算方法,通过模拟这些现象和规律,来求解各种优化问题。

想象一下,你有一个装满了不同大小、形状和颜色的积木的盒子,你想要用这些积木搭建出一个特定形状的结构,比如一座城堡。

但是,积木的组合方式太多了,你不可能一个个去尝试。

这时候,智能优化算法就像是一个聪明的助手,能够快速地帮你找到最合适的积木组合方式。

智能优化算法有很多种类,比如遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等等。

遗传算法就像是生物进化的过程。

它通过模拟基因的交叉、变异和选择,来逐步优化解。

就好像是一群生物在不断繁衍后代,优秀的基因被保留下来,不好的基因逐渐被淘汰,最终产生出适应环境的最优个体。

模拟退火算法则有点像金属的退火过程。

在高温下,金属原子可以自由移动,达到一种混乱的状态。

随着温度慢慢降低,金属原子逐渐稳定下来,形成有序的结构。

模拟退火算法也是这样,从一个随机的初始解开始,通过不断接受一些不太好的解,就像在高温下的原子随意移动,来避免陷入局部最优解,最终找到全局最优解。

粒子群优化算法就像是一群鸟在寻找食物。

每只鸟都知道自己找到的食物的位置,同时也知道整个鸟群中找到的最好的食物位置。

它们会根据这些信息来调整自己的飞行方向和速度,最终整个鸟群都能找到食物丰富的地方。

智能优化算法在很多领域都有着广泛的应用。

在工程设计中,比如飞机机翼的设计、汽车外形的优化,它能够帮助设计师找到性能最佳、结构最合理的设计方案。

在物流和供应链管理中,它可以优化货物的配送路径、仓库的布局,从而降低成本、提高效率。

在金融领域,它可以用于投资组合的优化,帮助投资者在风险和收益之间找到最佳平衡点。

以物流配送为例,一个物流公司每天要面对众多的订单和客户,如何安排车辆的行驶路线,才能让送货时间最短、成本最低呢?这是一个非常复杂的问题。

高一物理上册:第1章第五节知能优化训练

高一物理上册:第1章第五节知能优化训练

1.关于两个力F1和F2和它们的合力F,则下列说法正确的是()A.F1、F2和F是同时作用在同一个物体上的三个力B.F1、F2和F是同种性质的力C.F的作用效果与F1、F2同时作用的总效果相同D.F1和F2可能是作用在两个不同物体上的力答案:C2.已知三个共点力的合力为零,则这三个力的大小可能是()A.15 N,5 N,6 N B.3 N,6 N,4 NC.1 N,2 N,10 N D.1 N,6 N,3 N答案:B3.为什么体操运动员在吊环比赛中,两手臂接近于水平的动作难度系数大?解析:运动员双臂所产生作用力的共同效果是支撑住运动员的身体.当身体静止时,两臂所产生的作用力的合力大小与重力相等.而运动员的重力一定,也就是两臂产生的作用力的合力一定,两手臂越接近于水平,两分力夹角越大,两分力越大,完成这样的动作越困难.答案:见解析4.用作图法求如图1-5-11中F1、F2、F3的合力.图1-5-11解析:先求任两个力的合力,再与第三个力求合力.答案:如下图1.两个共点力大小都等于100 N,若要使这两个力的合力大小也是100 N,则这两个力的夹角应为()A.60°B.45°C.120°D.180°答案:C2.两个共点力的大小分别为F1=9 N,F2=15 N,它们的合力不可能等于()A.9 N B.6 NC.25 N D.21 N解析:选C.F1、F2的合力范围:6 N≤F≤24 N.3.如图1-5-12所示,两个共点力F1、F2的大小一定,夹角θ是变化的,合力为F,在θ从0°逐渐增大到180°的过程中,合力F的大小变化情况为()图1-5-12A.从最大逐渐减小到零B.从最小逐渐增加到最大C.从最大逐渐减小到最小D.先减小后增大解析:选C.F1与F2的大小不一定相等.4.作用于同一质点上的三个力大小分别是20 N、15 N和10 N,它们的方向可以变化,则该质点所受这三个力的合力()A.最大值是45 N B.可能是20 NC.最小值是5 N D.可能是零解析:选ABD.三个力的合力范围:0≤F≤45 N.5.一根轻质细绳能承受的最大拉力为G,现把一重量为G的物体系在绳的中点,两手先并拢分别握住绳的两端,然后缓慢地左右对称地分开,若想绳不断,两绳间的夹角不能超过()A.45°B.60°C.120°D.135°解析:选 C.本题涉及了力的合成的一个重要结论:若两个分力的大小相等,则合力在这两个分力的夹角的平分线上;当合力不变而夹角变大时,两个分力都变大,如图所示.对本题来说,夹角为120°时,合力的大小与分力的大小相等.6.三段不可伸长的细绳OA、OB、OC能承受的最大拉力相同,它们共同悬挂一重物,如图1-5-13所示,其中OB是水平的,A、B端均固定.若逐渐增加C端所挂物体的质量,则最先断的绳()图1-5-13A.必定是OAB.必定是OBC.必定是OCD.可能是OB,也可能是OC解析:选A.细绳OC承受的拉力等于物体的重力;将细绳OA、OB对O点拉力合成,此合力应与绳OC对O点拉力平衡,可见细绳OA承受的拉力最大.所以,若逐渐增加C 端所挂物体的质量,最先断的绳必为OA.故应选择A.7.如图1-5-14所示,两根相同的轻弹簧S1、S2,劲度系数皆为k=4×102 N/m,悬挂重物分别为m1=2 kg和m2=4 kg.若不计弹簧的质量,取g=10 N/kg,则平衡时弹簧S1、S2的伸长量分别为()图1-5-14A.5 cm、10 cm B.10 cm、5 cmC.15 cm、10 cm D.10 cm、15 cm解析:选C.S 2的伸长量Δs 2=m 2g k =4×104×102m =0.1 m =10 cm ;s 1的伸长量Δs 1=(m 1+m 2)g k =6×104×102m =15 cm. 8.(2011年潍坊市检测)王飞同学练习拉单扛时,两臂平行握住单杠,在他两臂逐渐分开的过程中,手臂的拉力( )A .逐渐变大B .逐渐变小C .先变小后变大D .先变大后变小解析:选A.设每个手臂的拉力为F ,两个手臂间的夹角为2θ,由题意可知2F cos θ=mg ,在两个手臂逐渐分开的过程中,θ角在逐渐增大,则cos θ值在逐渐减小,而mg 不变,所以拉力F 在逐渐增大.9.如图1-5-15所示,OA 、OB 、OC 是完全相同的重力可不计的钢丝绳,OA =OB ,且∠AOB =60°,被吊重物的重量G =1.0×104 N ,求钢丝绳OA 中的拉力F OA .图1-5-15解析:以O 为研究对象,F OC =G =1.0×104 N ,F OA 、F OB 的合力应与F 大小相等,方向相反,以F 为对角线、F OA 、F OB 为邻边做平行四边形,解三角形可求出F OA .答案:5.8×103 N10.如图1-5-16甲所示,在电线杆两侧对称地用钢丝绳加固,每根钢丝绳的拉力大小均为1000 N.图1-5-16(1)设钢丝绳与电线杆的夹角为30°,求钢丝绳对电线杆拉力的合力.(2)钢丝绳固定电线杆的另一种形式如图乙所示.为保证两根钢丝绳拉力的合力大小、方向不变,求两根钢丝绳拉力的大小各为多大?解析:(1)作出平行四边形,如图甲所示,cos30°=F 2F 1,F =2F 1cos30°=1000 3 N =1732 N ,合力方向沿电线杆竖直向下.(2)作出平行四边形如图乙所示 .cos30°=F F 1,F 1=F cos30°=1000332 N =2000 N. tan30°=F 2F ,F 2=F tan30°=10003×33N =1000 N. 答案:(1)1732 N 竖直向下 (2)2000 N 1000 N。

智能优化算法

智能优化算法


9.生物神经模拟(Neurobiological Analogy) 神经 网络的设计由模拟人脑功能而兴起的,因而,一方 面生物神经专家将神经网络看作是解释生物神经现 象的一个研究工具;另一方面工程师将神经生物学 作为解决比基于传统的硬件设计技术中所遇到的更 为复杂问题的新方法。
神经网络-算法概述
1 0
t
神经网络-算法概述

阈值函数(Threshold Function)
Sgn( t)
1,若 v i 0 Sgn (v i ) 1,若 v i 0
1 0 -1
t

分段线性函数(Piecewise-Linear Function)
1,v 1 f (v) v, 1 v 1 - 1,v 1

神经网络-算法概述
人工神经网络的计算能力有三个显著的特点:一是 它的非线性特性;二是大量的并行分布结构;三是 它的学习和归纳能力。 1.非线性(Nonlinearity)一个人工神经元可以是线 性或非线性的。由非线性神经元相互联接组成的神 经网络自身是非线性的,而且这种非线性是比较特 殊的,它分散在神经网络的各处。利用神经网络的 非线性,可解决许多非线性问题。若输入信号所隐 含的物理机制是非线性的,则人工神经网络非线性 的重要性会更加突出。

x1 x2
wi1
wi 2
wij
ui
xj
i
i
vi
f ()
yi
wiN
xN
ui wij x j
j
vi ui i
yi f vi
三种常用的基本激励函数

阈值函数(Threshold Function)

高中化学人教版选修1:第1章第四节知能优化训练

高中化学人教版选修1:第1章第四节知能优化训练

1.(2011年沈阳高二检测)维生素对人体的作用是()A.构成人体细胞和组织的重要材料B.能为人体提供能量C.调节新陈代谢、预防疾病和维持身体健康D.大量补充人体所需能量解析:选C。

维生素在体内含量极少,但在体内有特殊的生理功能或作为辅酶催化某些特殊的化学反应,不参与细胞的组成,也不是人体的供能物质。

2.市售的黄金搭档是一种补充人体所需微量元素的保健品,它富含人体所需的钙、铁、锌、硒,不含磷、铜。

下列说法中错误的是()A.钙占人体体重的2%,其中99%贮存在骨骼和牙齿中,1%的钙存在于血液、细胞和软组织中,缺钙容易引发骨骼发育不良、骨质疏松等症B.铁是人体内含量最少的微量元素,却是组成血红素所必需的,少了就会发生缺铁性贫血C.锌被称为生命元素,为构成多种蛋白质所必需,缺锌会引起生长发育迟缓和贫血D.硒在人类胚胎发育过程中,是必需的物质之一。

硒能够刺激免疫球蛋白及抗体的产生,增强机体对疾病的抵抗力解析:选B。

锌被称为生命元素,是很多酶的主要成分,人体内缺锌,会导致生长发育迟缓,大脑发育不良、贫血等症状。

硒可以保护免疫细胞,促进免疫球蛋白和抗体的产生。

3.在人体的血液中,如果钾元素含量偏高会引起心脏衰竭,甚至死亡;如果钾元素含量偏低,又会影响肌肉和神经的功能,这时就需要补充钾。

一些医用含钾化合物的水溶液能与AgNO3溶液反应,生成不溶于稀硝酸的白色沉淀,该化合物是()A.KNO3B.K2CO3C.KCl D.KOH解析:选C。

由于该医用含钾化合物的水溶液能与AgNO3溶液反应生成不溶于稀硝酸的白色沉淀,则说明其中含有Cl-,故应为KCl。

4.为实现消除碘缺乏病的目标,卫生部规定食盐必须加碘,其中的碘以碘酸钾(KIO3)形式存在。

已知在溶液中IO-3可以和I-发生反应:IO-3+5I-+6H+===3I2+3H2O,根据此反应,可用试纸和生活中常见的一些物质进行实验,证明在食盐中存在IO-3。

进行上述实验时必须使用的物质是()①自来水②蓝色石蕊试纸③碘化钾淀粉试纸④淀粉⑤食糖⑥食醋⑦白酒A.①③B.③⑥C.②④⑥D.①②④⑤⑦解析:选B。

智能优化算法PPT

智能优化算法PPT
此方法不受维度高低限制,但收敛缺少方向性
第六章插值自学习粒子群算法(LILPSO)
插值法 拉格朗日插值的概念是,一般地,如果函数f有n+1个节点的函数值 已知,则函数可以近似写成多项式的形式。 插值自学习
其中, y0 = f itness(x0); y1 = f itness(x1); y2 = f itness(x2). 令I = (x0x1)(x1-x2)(x2-x0) , 经过计算,我们可以获得抛物线的形式。
计算后,得到系统的开环传递函数为:
PID控制离散方程 目标方程
液压AGC系统滑膜控制优化
滑膜面方程 控制信号
设极点位置为K1, K2+K3j, K2-K3j 目标方程
Thanks!
小结
多方法讨论比较适合处理中低维问题, 对高维问题,混沌搜索的方法略显笨重
第五章分类学习粒子群优ห้องสมุดไป่ตู้算法(PSO-CL)
分类学习策略
数值实验
受人类社会学习行为启发,作者提出了分类粒子群优化算法, 这种算法将学习群体分为三类,针对每一类分别采用不同的学习 策略和方向。数值实验及数据统计分析结果表明,相比一些改进 的PSO, 这种算法在处理含有单峰,多峰,离散,动态问题的函数 时,都具有良好的收敛特性,特别是不受维数限制。
智能优化算法
目录
1
绪论
2
相关理论
3
变区间分段混沌粒子群优化算法 (HVIPCPSO)
4
多方法讨论粒子群优化算法 (MMAPSO)
5
分类学习粒子群优化算法 (PSO-CL)
6
插值自学习粒子群算法 (LILPSO)
目录
7
局部极点拓补粒子群优化算法 (CLPSO-LOT)
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图1-5-41.(单选)如图1-5-4所示,质量为m 、速度为v 的子弹水平击中用细绳悬挂的静止木块,并留在其中.从子弹击中木块到它们一起摆动上升的整个过程中,以子弹和木块为系统,下面有关动量和机械能的说法中正确的是( )A .动量守恒B .动量、机械能都守恒C .机械能守恒D .动量和机械能都不守恒解析:选D.子弹射击木块的过程,动量守恒而机械能不守恒;子弹和木块一起摆动上升的过程,机械能守恒而动量不守恒.图1-5-52.(单选)人的质量m =60 kg ,船的质量M =240 kg ,若船用缆绳固定,船离岸1.5 m 时,人可以跃上岸.若撤去缆绳,如图1-5-5所示,人要安全跃上岸,船离岸至多为(不计水的阻力,两次人消耗的能量相等,两次从离开船到跃上岸所用的时间相等)( )A .1.5 mB .1.2 mC .1.34 mD .1.1 m解析:选C.船用缆绳固定时,设人起跳的速度为v 0,则s 0=v 0t .撤去缆绳,由动量守恒0=m v 1-M v 2,两次人消耗的能量相等,即动能不变,12m v 20=12m v 21+12M v 22, 解得v 1= M M +m v 0, 故s 1=v 1t = M M +m s 0≈1.34 m ,C 正确. 3.(单选)当物体克服重力做功时,物体的( )A .重力势能一定减少,机械能一定增加B .重力势能一定增加,机械能一定增加C .重力势能一定增加,动量可能不变D .重力势能一定减少,动能可能减少解析:选C.物体克服重力做功,只能断定物体的重力势能增加,由于不知道物体的运动情况,不能确定动能、机械能、动量是否变化,以及怎样变化.4.(单选)如图1-5-6所示,将一个内、外侧均光滑的半圆形槽,置于光滑的水平面上,槽的左侧有一个竖直墙壁.现让一个小球自左端槽口A 的正上方从静止开始下落,与半圆形槽相切从A 点进入槽内,则以下说法正确的是( )图1-5-6A .小球在半圆形槽内运动的全过程中,只有重力对它做功B .小球在半圆形槽内运动的全过程中,小球与槽组成的系统机械能不守恒C .小球从最低点向右侧最高点运动过程中,小球与槽组成的系统在水平方向动量守恒D .小球离开槽右侧最高点以后,将做竖直上抛运动解析:选C.小球的机械能有一部分转移给了半圆形槽,因此除重力对小球做功外,半圆形槽对小球的弹力也对小球做了功(负功),故A 错.整个系统不存在机械能损失,故B 错.当小球过槽的最低点后,槽就离开墙向右加速运动,系统水平方向不受外力作用,故C 对.小球离开槽右侧最高点时,有一个随槽的向右的水平分速度,小球飞出后做斜抛运动,故D 错.图1-5-75.(2011年高考新课标全国卷)如图1-5-7,A 、B 、C 三个木块的质量均为m ,置于光滑的水平桌面上,B 、C 之间有一轻质弹簧,弹簧的两端与木块接触而不固连.将弹簧压紧到不能再压缩时用细线把B 和C 紧连,使弹簧不能伸展,以至于B 、C 可视为一个整体.现A 以初速v 0沿B 、C 的连线方向朝B 运动,与B 相碰并粘合在一起.以后细线突然断开,弹簧伸展,从而使C 与A 、B 分离.已知C 离开弹簧后的速度恰为v 0.求弹簧释放的势能.解析:设碰后A 、B 和C 的共同速度的大小为v ,由动量守恒定律得3m v =m v 0设C 离开弹簧时,A 、B 的速度大小为v 1,由动量守恒定律得3m v =2m v 1+m v 0设弹簧的弹性势能为E p ,从细线断开到C 与弹簧分开的过程中机械能守恒,有12(3m )v 2+E p =12(2m )v 21+12m v 20 由以上三式得弹簧所释放的势能为E p =13m v 20. 答案:13m v 20一、单项选择题1.下列论述中错误的是( )A .相互作用的物体,如果所受合外力为零,则它们的总动量保持不变B .动量守恒是指相互作用的各个物体在相互作用前后的动量不变C .动量守恒是相互作用的各个物体组成的系统在相互作用前的动量之和与相互作用之后的动量之和是一样的D .动量守恒是相互作用的物体系在相互作用过程中的任何时刻动量之和都是一样的 解析:选B.由动量守恒定律可知,相互作用的各个物体在相互作用前后的动量有可能不同,而各个物体的动量之和是不变的.图1-5-82.如图1-5-8所示,在光滑水平地面上有两个完全相同的小球A 和B ,它们的质量都为m .现B 球静止,A 球以速度v 0与B 球发生正碰,针对碰撞后的动能下列说法中正确的是( )A .B 球动能的最大值是m v 20/2B .B 球动能的最大值是m v 20/8C .系统动能的最小值是0D .系统动能的最小值是m v 20/8解析:选A.当两球发生完全弹性碰撞时,A 球静止,B 球的动能最大,A 正确,B 错误;当两球相碰后共同运动时,损失的能量最多,系统动能最小,系统动能的最小值是14m v 20,C 、D 错误.图1-5-93.如图1-5-9所示,一轻弹簧一端系在墙上的O 点,自由伸长到B 点,今使一质量为m 的小物体靠着弹簧,将弹簧压缩到A 点,然后释放,小物体能在水平面上运动到C 点静止,A 、C 间距离为s ;若将小物体系在弹簧上,在A 点由静止释放,则小物体将做阻尼振动到最后静止.设小物体通过总路程为l ,则下列关系式正确的是( )A .l >sB .l =sC .l <sD .l =s 或l <s 都可能解析:选D.由于摩擦,物体最后静止的位置可能在B 点也可能在B 点的左侧或右侧,在题述两个过程中,弹簧的弹性势能的减少将转化为因摩擦而增加的内能,若物体最后静止在B 点,则ΔE 减=ΔE 增,得E 弹=Q 热=μmgs ①若物体最后静止在B 的左侧或右侧:ΔE 减=ΔE 增,得E 弹=E 弹′+μmgl ②其中E 弹′是物体静止后弹簧还具有的弹性势能.由①②式得μmgs =μmgl +E 弹′ 总之,当物体最后静止在B 点时,s =l ;当物体最后不是静止在B 点时,l <s .4.一木块静止在光滑水平面上,被水平方向飞来的子弹击中,子弹进入木块的深度为2 cm ,木块相对于桌面移动了1 cm ,设木块对子弹的阻力恒定,则产生的热能和子弹损失动能之比是( )A .1∶1B .2∶3C .1∶2D .1∶3解析:选B.子弹损失的动能等于子弹克服阻力所做的功,子弹的位移为打入深度为d 与木块移动距离L 之和,有ΔE k =f (d +L ).①产生的热能为Q =fd .②解式①②,得Q k =d d +L =23. 5.在光滑水平地面上有两个相同的弹性小球A 、B ,质量都是m ,现B 球静止,B 球与一轻弹簧相连接,A 球向B 球运动,发生正碰,已知碰撞过程中总机械能守恒,两球压缩最紧时弹性势能为E p ,则碰前A 球速度等于( )A.E p mB.2E p mC .2E p m D.E p 2m解析:选C.碰撞过程动量守恒,两球组成的系统机械能守恒,压缩到最紧时两球速度相等,则有m v 0=2m v ①12m v 20-12(2m )v 2=E p ② 由①②式解得碰前A 的速度v 0=2E p m. 6.某一物体以60 J 的初动能从A 点被竖直上抛,在它上升到某一高度时,动能损失了30 J ,而机械能损失了10 J ,则该物体落回A 点时的动能为(设空气阻力大小恒定)( )A .50 JB .40 JC .30 JD .20 J解析:选D.据题意,物体在上升到某一高度时,动能损失了|ΔE k |=30 J ,机械能损失了|ΔE |=10 J ,由动能定理知,物体克服重力、空气阻力做的功总和为30 J .由功能原理可知,物体克服空气阻力做的功为10 J.在物体上升到最高点的过程中,物体的动能损失为|ΔE k ′|=60 J ,设其机械能的减少量为ΔE ′,因为重力及空气阻力恒定,所以在上述的两个过程中,有|ΔE k |=mgs +fs ,|ΔE |=fs|ΔE k ′|=mgh +fh ,|ΔE ′|=fh所以|ΔE k ′||ΔE k |=|ΔE ′||ΔE |代入数据,得|ΔE ′|=20 J.物体在上升过程与下降过程中,克服空气阻力做的功相等,所以在全过程中的机械能损失为2|ΔE ′|,故物体在落回A 点时的动能为E k =E k0-2|ΔE ′|=20 J ,选项D 正确.二、双项选择题图1-5-107.一轻质弹簧,上端悬挂于天花板,下端系一质量为M 的平板,处在平衡状态.一质量为m 的均匀环套在弹簧外,与平板的距离为h ,如图1-5-10所示.让环自由下落,撞击平板.已知碰后环与板以相同的速度向下运动,使弹簧伸长( )A .若碰撞时间极短,则碰撞过程中环与板的总动量守恒B .若碰撞时间极短,则碰撞过程中环与板的总机械能守恒C .环撞击板后,板的新的平衡位置与h 的大小无关D .在碰后板和环一起下落的过程中,它们减少的动能等于克服弹簧弹力所做的功 解析:选AC.环与板的碰撞为完全非弹性碰撞,机械能不守恒,A 对B 错;新的平衡位置为环和板的总重力与弹簧的弹力大小相等的位置,显然与h 的大小无关,C 项正确;碰后环与板一起下落的过程,环与板的机械能的减少等于克服弹簧的弹力所做的功,D 错.图1-5-118.如图1-5-11所示,水平轻弹簧与物体A 和B 相连,放在光滑水平面上,处于静止状态.物体A 的质量为m ,物体B 的质量为M ,且M >m .现用大小相等的水平恒力F 1、F 2拉A 和B ,从它们开始运动到弹簧第一次伸长到最长的过程中(弹簧始终在弹性限度范围内)( )A .B 的动量变化量的大小等于A 的动量变化量的大小B .当A 的动能最大时,B 的动能也最大C .F 1和F 2做的总功为零D .弹簧第一次最长时,A 和B 的总动能最大解析:选AB.A 、B 以及弹簧组成的系统,水平方向上动量守恒,所以任何时刻A 、B 动量变化的大小相等,但A 、B 动量变化的方向相反,F 1、F 2都做正功,故C 选项错误.当弹簧拉力跟F 1或F 2相等时,A 、B 的动能最大.9.以初速度v 0竖直向上抛一个质量为m 的小球,小球运动过程中所受阻力f 大小不变,上升最大高度为h ,则抛出过程中,人手对小球做的功为( ) A.12m v 20B .mgh C.12m v 20+mgh D .mgh +fh 解析:选AD.应用动能定理,抛出球时手对球做的功应等于小球出手时的动能,即W =12m v 20,故A 正确.从小球抛出到上升到最高点,重力与阻力对小球均做负功,根据动能定理得-mgh -fh =0-12m v 20,W =12m v 20=mgh +fh ,故D 正确.图1-5-1210.如图1-5-12所示,质量为M 的L 形物体,静止在光滑的水平面上,物体的AB 部分是半径为R 的四分之一光滑圆弧,BC 是水平面,将质量为m 的小滑块从A 点静止释放沿圆弧面滑下并最终停在物体的水平面BC 之间的D 点,则( )A .滑块从A 到B ,物体与滑块组成的系统动量守恒,机械能也守恒B .滑块从A 到D ,物体与滑块组成的系统动量守恒,能量守恒C .滑块从B 到D ,物体与滑块组成的系统动量守恒,机械能不守恒D .滑块滑到D 点时,物体的速度为零解析:选CD.滑块从A 到B 或从A 到D 的过程,水平方向动量守恒.由动量守恒定律可知,系统初状态的动量为零,最终状态动量也应为零.三、非选择题11.两个质量分别为M 1和M 2的劈A 和B ,高度相同,放在光滑水平面上.A 和B 的倾斜面都是光滑曲面,曲面下端与水平面相切,如图1-5-13所示.一质量为m 的物块位于劈A 的倾斜面上,距水平面的高度为h .物块从静止开始滑下,然后又滑上劈B .求物块在B 上能够达到的最大高度.图1-5-13解析:设物块到达劈A 的底端时,物块和A 的速度大小分别为v 和v 1,由机械能守恒和动量守恒得mgh =12m v 2+12M 1v 21① M 1v 1=m v ②设物块在劈B 上达到的最大高度为h ′,此时物块和B 的共同速度大小为v 2,由机械能守恒和动量守恒得mgh ′+12(M 2+m )v 22=12m v 2③ m v =(M 2+m )v 2④联立①②③④式得h ′=M 1M 2(M 1+m )(M 2+m )h . 答案:M 1M 2(M 1+m )(M 2+m )h 12.(2010年高考大纲全国卷Ⅱ)小球A 和B 的质量分别为m A 和m B ,且m A >m B .在某高度处将A 和B 先后从静止释放.小球A 与水平地面碰撞后向上弹回,在释放处下方与释放处距离为H 的地方恰好与正在下落的小球B 发生正碰.设所有碰撞都是弹性的,碰撞时间极短.求小球A 、B 碰撞后B 上升的最大高度.解析:根据题意,由运动学规律可知,小球A 与B 碰撞前的速度大小相等,设均为v 0,由机械能守恒有m A gH =12m A v 20① 设小球A 与B 碰撞后的速度分别为v 1和v 2,以竖直向上方向为正,由动量守恒有 m A v 0+m B (-v 0)=m A v 1+mB v 2②由于两球碰撞过程中能量守恒,故12m A v 20+12mB v 20=12m A v 21+12mB v 22③ 联立②③式得v 2=3m A -m B m A +m B v 0④ 设小球B 能上升的最大高度为h ,由运动学公式有h =v 222g⑤ 由①④⑤式得h =⎝ ⎛⎭⎪⎫3m A -m B m A +m B 2H . 答案:⎝⎛⎭⎪⎫3m A -m B m A +m B 2H。

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