数学建模与数学实验：第4讲 综合讲座1
《数学建模与数学实验》
建模实例分析
通过分析和学习一些优秀的数学建模实例或论文。使学生初步了解数学建模的一般流程，对使用数学知识解决实际问题有较直观的感受，在这个过程中激发学生想自己动手尝试的实践热情。
3
论文写作指导
指导学生正确的论文结构以及书写要求，使学生初步体验规范的学术研究过程。
●“科目实施”
1
教学组织形式
规模：一般15—20个人的规模开展教学活动
1．用数学语言描述实际现象的“翻译”能力。
2．综合应用已学过的数学知识，对问题进行分析处理的能力。
3．想象力和洞察力。进而提高学生的综合素质和创新能力。
4
活动总量
共有超过40个专题，可供高一高二的学生选择，以学期为单位，共4期。学生每学完1期，要求提交一片独立完整的数学建模小论文。
●“科目目标”
1
知识与技能
3.通过交流和讨论，培养学生互相尊重、团队协作的意识。
4.通过论文撰写和答辩，体会研究求实的学术精神。
4
教学目标
设计原则和要求
1.教学目标要注重结合基础教材内容。
2.教学目标要注重对规律的总结，授之以渔。
3.教学目标要注重多样性和开放性。
4.教学目标的设计要从学生的实际水平出发，对于高一高二的学生，所能够使用的数学模型多局限于初等数学模型，因此在制定面向大多数学生的实际情况教学目标时要注意这方面的考虑，选取适合学生的材料和内容。
4
实施要求和德育思考
1.通过多种建模方法的培训和大量实例的分析，提高学生学习数学的兴趣与热情。
2.体会应用数学的广泛应用，感悟学有所用的成就感。
3.通过交流和讨论，培养学生互相尊重、团队协作的意识。
4.通过论文撰写和答辩，体会研究求实的学术精神。
《数学建模与数学实验》电子课件-赵静、但琦 第12讲 数据的统计分析与描述
n
p( x1 , 1 , k ) p( x2 , 1 , , k ) p( xn , 1 , k )
p( xi ,1 , k )
i 1
使L(1,,k ) 达到最大，从而得到参i数 的估计ˆi 值 .此估计值叫极大似然估计值.函数
L(1,,k ) 称为似然函数.
求极大似然估计值的问题，就是求似然函数L(1,,k ) 的最大值的问题，则
统计的基本概念 参数估计 假设检验
3
一、统计量
1、表示位置的统计量—平均值和中位数
平均值（或均值，数学期望） ：X1 n
ni1
Xi
中位数：将数据由小到大排序后位于中间位置的那个数值.
2、表示变异程度的统计量—标准差、方差和极差
标准差：s[n11i n1(Xi
1
X)2]2
它是各个数据与均值偏离程度的度量.
数学建模与数学实验
数据的统计描述和分析
2021/7/31
后勤工程学院数学教研室
1
实验目的
1、直观了解统计基本内容。 2、掌握用数学软件包求解统计问题。
实验内容
1、统计的基本理论。 2、用数学软件包求解统计问题。 3、Matlab数据统计 4、实验作业。
数 据 的 统 计 描 述 和 分 析
2021/7/31
若 X ~N （ 0， 1） ， Y ~ 2（ n） ， 且 相 互
独 立 ， 则 随 机 变 量
TX Y
n
服 从 自 由 度 为 n的 t分 布 ， 记 为 T ~t（ n） . t分 布 t（ 20） 的 密 度 函 数 曲 线 和 N （ 0， 1） 的
曲 线 形 状 相 似 .理 论 上 n 时 ， T ~t（ n） N （ 0， 1） .
数学建模与实验-比例建模
比例建模比例是最基本也是最常用的数学建模方法之一. 在实际应用领域和理论推导过程中, 比例关系往往发挥着至关重要的作用. 例如牛顿第二定律ma F =, 微分公式dx x f x df )()('=等等.一、比例的定义变量y 与x 成比例(x y ∝):)0(>=k kx y . 显然, 比例关系具有反身性, 对称性, 传递性:x x ∝,y x x y ∝⇔∝, z x z y y x ∝⇒∝∝,.比例关系还可推广, 如x e y x y x y ∝∝∝,ln ,α.一般地,)(x f y ∝.实际应用举例:导数: 函数的增量与自变量的增量之比的极限x x f x f ∆∆/)()(=', 当导数大于零时, 在自变量很小时可近似地认为函数的增量与自变量的增量成比例.间谍照片经翻拍, 成为胶片上芝麻大的一点, 剪下后便于隐藏. 其中图形的大小关系显然要利用比例来计算. (华盛顿特区间谍博物馆)生产队的分配比例: 拿1万斤粮食分配给社员家庭, 其中30%按人口比例分配, 70%按工分比例分配, 每家应得的粮食斤数.二、比例的几何表示y 与x 成比例, 即0,>=k kx y , y 的图形为xy 坐标系中过原点的直线. 若)(x f y ∝, 在坐标系中横轴表示f (x ), 纵轴表示y , 这时y 的图形也为直线. 下图为25.0x y =的图形: 注: 比例的图形为直线, 但图形为直线的量未必成比例. 例如42+=x y , y 与x 并不成比例. 但是, 4-y 与x 成比例.著名公式中的比例关系Hooke's law: F = kS (虎克定律: 弹力与形变成正比) Newton's law: F = ma Ohm's law: V = iRBoyle's law: V = k /p (玻尔定律: 常温下一定量的气体体积与压强成反比, 即与压强的倒数成正比)Einstein's theory of relativity: E = c 2MKepler's third law: T = cR 3/2, 开普勒第三定律:T 为行星绕太阳运行的周期, R 为行星到太阳的平均距离.例1 以著名的开普勒第三定律(Kepler's third law)为例进行讨论. 1601年, 德国天文学家Johannes Kepler 成为Prague 天文台的主任. Kepler 曾帮助Tycho Brahe 收集了13年的火星相对运动的资料. 到了1609年, Kepler 建立了他的前两个定律:1. 每个行星沿一个椭圆运动, 太阳位于此椭圆的一个焦点上.2. 对于每个行星, 太阳到此行星的直线在相同的时间里扫过相同的面积.Kepler 花费了许多年推导了这两个定律, 并进而得到了上述的第三定律, 此定律把行星的轨道运行周期和到太阳的平均距离联系了起来. 以下是1993年世界年鉴(World Almanac)给出的资料:表1 行星的轨道周期和到太阳的平均距离行星周期T (天) 平均距离R (百万哩) Mercury 水星 88.0 36 V enus 金星 224.7 67.25 Earth 地球 365.3 93 Mars 火星 687.0 141.75 Jupiter 木星 4331.8 483.80 Saturn 土星 10760.0 887.97 Uranus 天王星 30684.0 1764.50 Neptune 海王星 60188.3 2791.05 Pluto 冥王星90466.83653.90以2/3R 为横坐标, T 为纵坐标, 用Matlab 画出其图形(编制程序为period1.m)如下:可见各点基本上是在过原点的直线2/3cR T =上, 由于各点相对距离相差较大, 前四个点重叠在一起. 把上述方程两边同取对数, 改写为等价的形式R c T ln 23ln ln +=,其图形相当于上述图形中坐标刻度向原点压缩, 在画出上述图形的程序中把画图命令plot(R.^(3/2), T)改为loglog(R.^(3/2), T)即可. 图形如下. 各点仍基本在一条直线上, 体现了ln T 和ln R 间的线性关系, 但直线不过原点, 因为直线在ln P 轴上有截距ln c . c 可用最小二乘法求出为0.4095.若假设αcR T =, 对表1中给出的T 和R 的数据, 用最小二乘法可求出c = 0.4043, α = 1.5016. 这也验证了Kepler 第三定律的正确性.对给定的两组数据{x i }和{y i }, 如何建立它们间的比例关系呢?进行数学实验, 在坐标系中画出点{x i , y i }, 如不是直线或不过原点, 可通过试验, 寻找y 0和函数f (x ), 使{y i - y 0, f (x i )}基本在过原点的直线上, 则有)(0x f y y ∝-. 可供选择的函数类型有)ln(,,ax e x ax a等等.三、比例的应用之一: 几何相似定义: 两个物体称为是几何相似的, 如果在这两个物体的各点之间有一个一一对应, 使得两个物体上所有对应点对距离之比恒为常数.这个常数称为这两个几何相似物体间的比例因子. 若两个物体相似, 其比例因子为k , 则这两个物体的表面积之比为k 2, 体积之比为k 3. 对相似的几何体, 可选取一个所谓特征量纲, 例如, 对圆柱体, 可用其高h , 或底半径r , 直径d , 或底面积S d , 侧面积S c , 表面积S , 或体积V 作为特征量纲. 两个相似几何体的比例因子k 确定后, 不但它们的表面积之比, 体积之比也可得到, 而且所有(不限于两个, 甚至可以是无穷多个)相似几何体的表面积或体积与特征量纲的某次幂的比也为常数. 例如, 若取某个长度l 为特征量纲, 则222'','l l k S S k l l ===, 故有22''l S l S =.由传递性, 对所有相似的几何体, 有常数≡2lS, 2l S ∝.同理有常数≡3lV, 3l V ∝.于是, 如果要考查一个依赖于物体长度, 表面积和体积的函数, 比如),,(V S l f y =,则可通过选择特征量纲, 例如l , 把此函数表为),,(32l l l g y =.例2 从静止的云上落下的雨滴. 假设雨滴从具有足够高度的静止的云上落下, 雨滴在下落过程中受到两个力的作用: 竖直向下的重力F g 和竪直向上的空气阻力F d . 由流体力学的原理知, 可设空气阻力F d 与雨滴的表面积S 和下落速度v 的平方的乘积成正比; 而重力F g 与雨滴的质量m 成正比(假设在涉及的高度内重力加速度为常数), 因此也与其体积V 成正比. 雨滴下落过程中, 随着下落速度v 的增加, 阻力F d 也在增加, 但重力F g 保持不变. 因此下落一段时间后, 阻力F d 与重力F g 达到平衡, 雨滴受到的合力为零, 保持匀速下落. 这时,d g F F =. 再假设所有的雨滴都是几何相似的, 有23,l S l V ∝∝, 从而3/23/2m V S ∝∝. 由于m F ∝g ,23/22v m Sv F ∝∝d , 且d g F F =, 得23/2v m m ∝,化简得6/1m v ∝, 或6/1km v =,即雨滴最终保持匀速下落的速度与其质量的六次方根成正比. 又一解法:0,023/2=-=-==t d g v v km mg F F dtdv, .)2(,0)1(23/2v kmmg k ≥>其中分离变量解得vk m g v k m g m kg t -+=6/16/16/5ln 21, 上式左端趋于无穷大, 并由条件(1), (2)有)(06/1∞→+→-t v k m g ,即在极限状态下,6/1m v ∝.。
1_数学建模是什么
数学建模专题材料1 数学建模是什么简而言之，数学建模就是用数学的方法解决实际问题。
当我们遇到一个实际问题时，首先对其进行分析，把其中的各种关系用数学的语言描述出来。
这种用数学的语言表达出来的问题形式就是数学模型。
一旦得到了数学模型，我们就将解决实际问题转化成了解决数学问题。
然后，就是选择合适的数学方法解决各个问题，最后将数学问题的结果作为实际问题的答案。
当然，这一结果与实际情况可能会有一些差距，所以我们就要根据实际情况对模型进行修改完善，重新求解，直至得到满意的结果。
实际上，数学建模对于同学们来讲并不是全新的事物，在中小学阶段做的数学应用题就是数学建模的简单形式。
现在，同学们学习了许多高等数学知识，所面临就是要用高等数学的知识和方法，并借助计算机来解决更接近实际的规模较大的问题。
所以参加数学建模活动是一个很有意义的科研实践机会，同时会让你认识到高等数学在实际生活中的巨大作用，提高学习数学的积极性。
2 数学建模的应用今天，在国民经济和社会活动的以下诸多方面，数学建模都有着非常具体的应用。
分析与设计例如描述药物浓度在人体内的变化规律以分析药物的疗效；建立跨音速空气流和激波的数学模型，用数值模拟设计新的飞机翼型。
预报与决策生产过程中产品质量指标的预报、气象预报、人口预报、经济增长预报等等，都要有预报模型。
使经济效益最大的价格策略、使费用最少的设备维修方案，是决策模型的例子。
控制与优化电力、化工生产过程的最优控制、零件设计中的参数优化，要以数学模型为前提。
建立大系统控制与优化的数学模型，是迫切需要和十分棘手的课题。
规划与管理生产计划、资源配置、运输网络规划、水库优化调度，以及排队策略、物资管理等，都可以用运筹学模型解决。
3 数学建模的意义数学，作为一门研究现实世界数量关系和空间形式的科学，在它产生和发展的历史长河中，一直是和人们生活的实际需要密切相关的。
作为用数学方法解决实际问题的第一步，数学建模自然有着与数学同样悠久的历史。
数学建模与数学实验课后习题答案
P594•学校共1002名学生，237人住在A 宿舍，333人住在B 宿舍，432 人住在C 宿舍。
学生要组织一个10人的委员会，使用Q 值法分配各 宿舍的委员数。
解:设P 表示人数，N 表示要分配的总席位数。
i 表示各个宿舍（分别取 A,B,C ）， p i 表 示i 宿舍现有住宿人数， n i 表示i 宿舍分配到的委员席位。
首先，我们先按比例分配委员席位。
23710 A 宿舍为:n A ==2.365 1002 333"0 B 宿舍为：n B =3.323 1002 432X0 C 宿舍为：n C =4.3111002现已分完9人，剩1人用Q 值法分配。
经比较可得，最后一席位应分给 A 宿舍。
所以，总的席位分配应为： A 宿舍3个席位，B 宿舍3个席位，C 宿舍4个席位。
QA23722 3= 9361.5 Q B33323 4 = 9240.7 Q C4322 4 5=9331.2商人们怎样安全过河傻麴删舫紬削＜ I 11山名畝臥蹄峨颂禮训鋤嫌邂 韻靖甘讹岸讎鞍輯毗匍趾曲展 縣確牡GH 錚俩軸飙奸比臥鋪謎 smm 彌鯉械即第紘麵觎岸締熾 x^M 曲颁M 删牘HX …佛讪卜过樹蘇 卜允棘髒合 岡仇卅毘冋如;冋冋1卯;砰=口 於广歎煙船上觸人敦% V O J U;xMmm朗“…他1曲策D 咿川| thPl,2卜允隸策集合 刼為和啊母紳轉 多步贱 就匚叫=1入“山使曲并按 腿翻律由汩3』和騒側），模型求解 -穷举法〜编程上机 ■图解法S={(x ?jOI x=o, j-0,1,2,3;X =3? J =0,1,2,3； X =»*=1,2}J规格化方法，易于推广考虑4名商人各带一随从的情况状态$=（xy¥）~ 16个格点 允许状态〜U ）个。
点 , 允许决策〜移动1或2格； k 奇）左下移；&偶，右上移. 右，…，必I 给出安全渡河方案评注和思考［廿rfn片,rfl12 3xmm賤縣臓由上题可求：4个商人，4个随从安全过河的方案。
全国大学生数学建模竞赛介绍(全校讲座)
•测试分析
•二者结合
机理分析没有统一的方法，主要通过实例研究 (Case Studies)来学习。以下建模主要指机理分析。
数学建模的一般步骤
模型准备 模型检验 模型应用 模型假设 模型分析 模型构成 模型求解
模 型 准 备
了解实际背景
搜集有关信息
明确建模目的
掌握对象特征
形成一个 比较清晰 的‘问题’
实践
理论
实践
数学建模比赛的由来
1985年美国出现了一种叫做MCM的一年一度大大 学生数学模型竞赛 我国自1989年起陆续有高校参加美国大学生数学建 模竞赛
1992年起我国开始举办自己的大学生数学建模竞赛
数学建模比赛的由来
国家教育部组织的全国大学生学科竞赛之一
2011 年，全国33个省/市/自治区(包括香港和澳门
双层玻璃的功效
足球比赛的场次安排 原子弹爆炸的能量估计
正规战与游击战
单层玻璃窗与双层玻璃窗
问题背景：
1945年7月
16日上午5时24
分，美国科学 家在新墨西哥
州阿拉莫戈夫
的“三一”试 验场内的一个 30米高的铁塔 上进行试验， 试爆了全球第 一颗原子弹。
模型准备
Taylor知道，爆炸是能量的释放过程，在一点上
?二者结合用机理分析建立模型结构用测试分析确定模型参数数学建模的一般步骤模型准备模型假设模型构成模型求解模型分析模型检验模型应用了解实际背景明确建模目的搜集有关信息掌握对象特征形成一个比较清晰的问题针对问题特点和建模目的作出合理的简化的假设在合理与简化之间作出折中用数学的语言符号描述问题发挥想像力使用类比法尽量采用简单的数学工具数学建模的一般步骤模型求解各种数学方法软件和计算机技术如结果的误差分析统计分析模型对数据的稳定性分析模型分析模型检验与实际现象数据比较检验模型的合理性适用性模型应用数学建模的一般步骤数学建模的全过程现实对象的信息数学模型现实对象的解答数学模型的解答表述求解解释验证归纳演绎表述求解解释验证根据建模目的和信息将实际问题翻译成数学问选择适当的数学方法求得数学模型的解答将数学语言表述的解答翻译回实际对象用现实对象的信息检验得到的解答实践理论实践1985年美国出现了一种叫做mcm的一年一度大大学生数学模型竞赛我国自1989年起陆续有高校参加美国大学生数学建模竞赛1992年起我国开始举办自己的大学生数学建模竞赛国家教育部组织的全国大学生学科竞赛之一2011年全国33个省市自治区包括香港和澳门特区及新加坡和澳大利亚的1251所院校19490个队5万8千多名大学生参加了本项竞赛分析问题的能力建模能力强调学习能力资料搜索能力论文写作能力数学知识
第1讲 数学建模简介
2. 椅子能在不平的地面上放稳吗？
把四只脚的椅子往不平的地面上一放，通常只 有三只脚着地，放不稳，然而有人认为只要稍挪动几
次，就可以四脚着地，放稳了，对吗？
3. 双层玻璃的功效
北方城镇的有些建筑物的窗户是双层的，即窗户上装两
层厚度为d的玻璃夹着一层厚度为l的空气，如左图所示，据 说这样做是为了保暖，即减少室内向室外的热量流失． 我们要建立一个模型来描述热量通过窗户的热传导（即 流失）过程，并将双层玻璃窗与用同样多材料做成的单层玻 璃窗（如右图，玻璃厚度为2d）的热量传导进行对比，对双 层玻璃窗能够减少多少热量损失给出定量分析结果． 返回
人口模型
1. 指数增长模型（马尔萨斯人口模型）： 英国人口学家马尔萨斯（ Malthus1766—1834 ）于 1798年提出． 2. 阻滞增长模型（logistic模型） 3. 更复杂的人口模型 随机性模型、考虑人口年龄分布的模型等 可见数学模型总是在不断的修改、完善，使之能符 合实际情况的变化．
四、近几年全国大学生数学建模竞赛题
1994 1995 1996 A B A B A B 逢山开路 锁具装箱 一个飞行管理问题 天车与冶炼炉的作业调度 节水洗衣机问题 最优捕鱼问题
1997 1998 1999 2000
A B A B A B A B
零件的参数设计 最优截断切割问题 投资的收益和风险 灾情巡视路线 自动化车床管理 钻井布局 DNA 序列分类 钢管订购和运输
返回
数学建模实例
1. 如何预报人口？ 要预报未来若干年的人口数，最重要的影 响因素是今年的人口数和今后这些年的增长 率（即人口出生率减死亡率），根据这两个 数据进行人口预报是很容易的． 记今年人口为 x0，k 年后人口为 xk ，年增长 率为r，则预报公式为：
数学建模讲义1
数学模型 ( Mathematical Model ) 和 数学建模（ 数学建模（Mathematical Modeling) 数学模型
对于一个现实对象 为了一个特定目的 根据其内在 现实对象， 特定目的， 对于一个现实对象，为了一个特定目的，根据其内在 规律，作出必要的简化假设，运用适当的数学工具， 规律，作出必要的简化假设，运用适当的数学工具， 简化假设 数学工具 得到的一个数学结构。 得到的一个数学结构。 数学结构
用机理分析建立模型结构,用测试分析确定模型 用机理分析建立模型结构 用测试分析确定模型 二者结合 参数. 参数
机理分析没有统一的方法，主要通过实例研究来学 机理分析没有统一的方法，主要通过实例研究来学 以下建模主要指机理分析。 习。以下建模主要指机理分析。
数学建模的一般步骤
模型准备 模型检验 模型应用 模 了解实际背景 型 准 搜集有关信息 备 明确建模目的 形成一个 比较清晰 掌握对象特征 的‘问题’ 问题’ 模型假设 模型分析 模型构成 模型求解
数学建模的一般步骤
模 型 假 设 针对问题特点和建模目的 作出合理的、 作出合理的、简化的假设 在合理与简化之间作出折中 用数学的语言、 用数学的语言、符号描述问题 发挥想像力 使用类比法 尽量采用简单的数学工具
模 型 构 成
数学建模的一般步骤
模型 求解 模型 分析 模型 检验 各种数学方法、 各种数学方法、软件和计算机技术 如结果的误差分析、统计分析、 如结果的误差分析、统计分析、 模型对数据的稳定性分析 与实际现象、数据比较， 与实际现象、数据比较， 检验模型的合理性、 检验模型的合理性、适用性
1.5 怎样学习数学建模
数学建模与其说是一门技术， 数学建模与其说是一门技术，不如说是一门艺术 技术大致有章可循 想像力 艺术无法归纳成普遍适用的准则 洞察力 判断力
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令：
F(, ) a cos cos bsin sin R c cos sin 3 (a cos c R cos )2 (bsin R sin )2
给出了测控站位置与测控临界位置点关系； 给出了两者中的一个就可以求出第二个。
利用迭代法计算测控站个数n
流程如下：
(0.1994,0.6473,1.1091,1.5879,2.0832,2.5907,3.1030) (,2.5986,2.0737,1.5784,1.1168,0.6835,0.2734,0)
共需14个测控站！
关于第二问（假设卫星在球面上）
1.星下线方程及其轨迹
坐标变换公式为：
x cos1t
y
sin
1t
z 0
sin 1t cos 1t
0
0 X
0 Y
1 Z
设卫星轨道参数方程为
Y
X (R H ) cos2t (R H ) cos sin 2t
Z (R H ) sin 2t sin
c R cos R sin
(0
2
)
a R (H h) / 2,b a2 c2
向量：
PiQij (a cosij c R cosi,basinij Rsini ), OP (Rcos, Rsin)
由夹角余弦公式得
a cos cos bsin sin R c cos sin 3 (a cos c R cos )2 (bsin Rsin )2
OP1 (Rcosi cos i, Rcosi sin i, Rsin i), OP12 (Rcos(i / 2)cos i2, Rcos(i / 2)sin i2, Rsin i2) OP11 (Rcos(i / 2)cos i1, Rcos(i / 2)sin i1, Rsin i1)
相关信息
关于第一问
假设 地球是球体，球半径R。 卫星或飞船轨道是圆心为地球球心的圆。 卫星或飞船在地面上高度为H 的圆上运行。 n表示测控站个数。
H
*
R
R
RH
sin(180 93 *) sin 93
*87 arcsin( R sin 93 )
RH
n
360
2 *
一般结果：
或者给出不同n的H的范围。
360 / n
* 87 arcsin( R sin 93 )
RH
n 360 / 2 *
离散优化问题。
如Hale Waihona Puke m=3,n=18 因为测控范围是对称区间，可以考虑测控站
对称分布，即第一层的测控站分布在赤道上。
12 12.0378 ,
2 27.6419 ,
22 41.0123
不能全范围测控，全程测控需要的 测控站数超过54个!
则在地球坐标系下的方程为
x
cos1t sin1t 0 cos2t
y
(
R
H
)
sin
1t
cos1t
0
cos
sin
2t
z
0
0 1 sin2t sin
在地球上的投影（星下线参数方程）
x cos1t
y
R
sin
1t
z 0
sin 1t cos 1t
0
0 cos2t
0
cos
sin
2t
1. 在所有测控站都与卫星或飞船的运行轨道 共面的情况下至少应该建立多少个测控站才 能对其进行全程跟踪测控？
2.如果一个卫星或飞船的运行轨道与地球赤 道平面有固定的夹角，且在离地面高度为H 的球面S上运行。考虑到地球自转时该卫星 或飞船在运行过程中相继两圈的经度有一 些差异，问至少应该建立多少个测控站才 能对该卫星或飞船可能飞行的区域全部覆 盖以达到全程跟踪测控的目的？
2.m=4,n=13 1,2 8 , 3,4 31.3604
测控范围 [-46.644,46.644]
m 5, n 12
综上，52个测控站即能实现全程测控。
cos i cos cos( / 2) sin i sin cos *
则其数学模型为：
nin n m
s.t. f (i2,i, i ) 0,i 1, 2, , m i i1,2 *，i 2, , m i2 i ,i 1, 2, , m m2 2 *，11 1*,1* 1 1 **, m (2 * 1*) / *
1 sin2t sin
否则
先考虑相邻两层的测控范围，记
P1(R,i , i ), P2 (R,i , i )， P3(R,i / 2, i1)
20
15
10
5
0
-5
-10
-10
-5
P3
P12
P1
P2
P11
0
5
10
15
20
P11(R, / 2, i1), P12 (R, / 2, i2 ), (i2 i1)
模型二
假设： 地球是半径为R球体 ，卫星在椭球面上运行。 近地点高度为h,远地点高度为H。 球心位于椭球的焦点上。 卫星轨道是椭圆，测控站与卫星轨道共面。 卫星轨道长半轴为a,短半轴为b,焦距为c。
卫星轨道椭圆方程：
x
y
a cos b sin
(0
2
)
地球球面圆方程：
x
y
OP1, OP1 j夹角为
cos* cos i cosi cos ij cos(i / 2) cos i sini cos ij sin(i / 2) sin i sin ij
j 1, 2
i1 i2 *
记
f (,i, i ) cos i cosi cos cos(i / 2) cos i sini cos sin(i / 2) sin i sin cos *
第4讲 综合讲座1
讲座内容
C题 卫星和飞船的跟踪测控
题目背景
测控设备只能观测到所在点切平面以上的空 域；
实际上每个测控站的测控范围只考虑与地平 面夹角3度以上的空域 ；
一个卫星或飞船的发射与运行过程中，往往 有多个测控站联合完成测控任务。
利用模型分析卫星或飞船的测控情况， 具体问题如下：