数学建模-微分方程模型-饮酒驾车问题

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微分方程模型——数学建模真题解析

微分方程模型——数学建模真题解析

请你参考下面给出的数据(或自己收集资料)建立饮 酒后血液中酒精含量的数学模型,并讨论以下问题: 1. 对大李碰到的情况做出解释; 2. 在喝了3瓶啤酒或者半斤低度白酒后多长时间内驾 车就会违反上述标准,在以下情况下回答: 酒是在很短时间内喝的; 酒是在较长一段时间(比如2小时)内喝的。 3. 怎样估计血液中的酒精含量在什么时间最高。 4. 根据你的模型论证:如果天天喝酒,是否还能开车? 5. 根据你做的模型并结合新的国家标准写一篇短文, 给想喝一点酒的司机如何驾车提出忠告。
方程)。 (2)微元法。
微分方程的稳定性理论: 对微分方程组
dx f ( x) dt
若f(x0)=0,则称x0是方程组的平衡点。
如果在平衡点x0处,f(x)的Jacobi矩阵
f1 f1
x1
x2
Df D( f1, f2 , Dx D(x1, x2 ,
, ,
fn ) xn )
f2 x1
f2 x2
fn fn x1 x2
f1
xn
f2 xn
fn xn
的所有特征值的实部都小于0,则x0是稳定的平衡点, 如果存在某个特征值的实部大于0,则x0是不稳定的 平衡点。
稳定的平衡点的实际意义: 如果微分方程存在稳定的平衡点,设x(t)是微分方 程的解,则当t时, x(t)趋向于某个稳定的平衡 点。
养老金的发放与职工在职时的工资及社会平均工资有着密 切关系;工资的增长又与经济增长相关。近30年来我国经 济发展迅速,工资增长率也较高;而发达国家的经济和工 资增长率都较低。我国经济发展的战略目标,是要在21世 纪中叶使我国人均国民生产总值达到中等发达国家水平。 现在我国养老保险改革正处于过渡期。养老保险管理的一 个重要的目标是养老保险基金的收支平衡,它关系到社会 稳定和老龄化社会的顺利过渡。影响养老保险基金收支平 衡的一个重要因素是替代率。替代率是指职工刚退休时的 养老金占退休前工资的比例。按照国家对基本养老保险制 度的总体思路,未来基本养老保险的目标替代率确定为 58.5%. 替代率较低,退休职工的生活水准低,养老保险基 金收支平衡容易维持;替代率较高,退休职工的生活水准 就高,养老保险基金收支平衡较难维持,可能出现缺口。 所谓缺口,是指当养老保险基金入不敷出时出现的收支之 差。

最新数学建模-饮酒驾车

最新数学建模-饮酒驾车

第九篇饮酒驾车者三思2004年 C题饮酒驾车据报载,2003年全国道路交通事故死亡人数为10.4372万,其中因饮酒驾车造成的占有相当的比例。

针对这种严重的道路交通情况,国家质量监督检验检疫局2004年5月31日发布了新的《车辆驾驶人员血液、呼气酒精含量阈值与检验》国家标准,新标准规定,车辆驾驶人员血液中的酒精含量大于或等于20毫克/百毫升,小于80毫克/百毫升为饮酒驾车(原标准是小于100毫克/百毫升),血液中的酒精含量大于或等于80毫克/百毫升为醉酒驾车(原标准是大于或等于100毫克/百毫升)。

大李在中午12点喝了一瓶啤酒,下午6点检查时符合新的驾车标准,紧接着他在吃晚饭时又喝了一瓶啤酒,为了保险起见他呆到凌晨2点才驾车回家,又一次遭遇检查时却被定为饮酒驾车,这让他既懊恼又困惑,为什么喝同样多的酒,两次检查结果会不一样呢?请你参考下面给出的数据(或自己收集资料)建立饮酒后血液中酒精含量的数学模型,并讨论以下问题:1.对大李碰到的情况做出解释;2.在喝了3瓶啤酒或者半斤低度白酒后多长时间内驾车就会违反上述标准,在以下情况下回答:⑴酒是在很短时间内喝的;⑵酒是在较长一段时间(比如2小时)内喝的。

3.怎样估计血液中的酒精含量在什么时间最高;4.根据你的模型论证:如果天天喝酒,是否还能开车?5.根据你做的模型并结合新的国家标准写一篇短文,给想喝一点酒的司机如何驾车提出忠告。

参考数据1.人的体液占人的体重的65%至70%,其中血液只占体重的7%左右;而药物(包括酒精)在血液中的含量与在体液中的含量大体是一样的。

2.体重约70kg的某人在短时间内喝下2瓶啤酒后,隔一定时间测量他的血液中酒精含量(毫克/百毫升),得到数据如表9-1。

表9-1 喝两瓶啤酒后的时间的血液中酒精含量(毫克/百毫升)时间(小时) 0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5酒精含量30 68 75 82 82 77 68 68 58 51 50 41时间(小时) 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16酒精含量38 35 28 25 18 15 12 10 7 7 4饮酒驾车者三思*摘要:本文讨论了不同饮酒方式、饮酒数量情况下血液中酒精含量的变化规律。

数学建模论文++饮酒驾车的数学模型

数学建模论文++饮酒驾车的数学模型

一、问题重述关键词:微分方程、模型。

本问题主要是分析驾驶员在喝过一定量的酒后,血液中酒精含量上升,影响司机驾车,所以司机饮酒后需经过一段时间后才能安全驾车,国家标准新规定,车辆驾驶人员血液中的酒精含量大于或等于20毫克/百毫升,小于80毫克/百毫升为饮酒驾车,血液中酒精含量大于或等于80毫克/百毫升为醉酒驾车,司机大李在中午12点喝下一瓶啤酒,6小时后检查符合新标准,晚饭地其又喝了一瓶啤酒,他到凌晨2点驾车,被检查时定为饮酒驾车,为什么喝相同量的酒,两次结果不一样?讨论问题:1. 对大李碰到的情况做出解释;2. 在喝了3瓶啤酒或者半斤低度白酒后多长时间内驾车就会违反上述标准,在以下情况下回答:1)酒是在很短时间内喝的;2)酒是在较长一段时间(比如2小时)内喝的。

3. 怎样估计血液中的酒精含量在什么时间最高。

4. 根据你的模型论证:如果天天喝酒,是否还能开车?5. 根据你做的模型并结合新的国家标准写一篇短文,给想喝一点酒的司机如何驾车提出忠告。

参考数据1. 人的体液占人的体重的65%至70%,其中血液只占体重的7%左右;而药物(包括酒精)在血液中的含量与在体液中的含量大体是一样的。

2. 体重约70kg的某人在短时间内喝下2瓶啤酒后,隔一定时间测量他的血液中酒精含量(毫克/百毫升),得到数据如下:二、模型假设1、酒精从胃转移到体液的速率与胃中的酒精浓度成正比。

2、酒精从体液转移到体外的速率与体液中的酒精浓度成正比。

3、酒精从胃转移到体液的过程中没有损失,且不考虑误差。

三、符号说明k:酒精从体外进入胃的速率;f(t):酒精从胃转移到体液的速率;1f(t):酒精从体液转移到体外的速率;2X(t):胃里的酒精含量;Y(t):体液中酒精含量;V 0:体液的容积;K 1:酒精从胃转移到体液的速率系数;K 2:酒精从体液转移到体外的速率系数;C(t):体液中的酒精浓度。

0D :短时间喝酒情况下进入胃中的初始酒精量。

关于酒后驾车的数学建模问题

关于酒后驾车的数学建模问题

关于酒后驾车的数学建模问题建模:写作:编程:关于酒后驾车的数学建模问题摘要本文主要讨论了在两种饮酒方式下血液中酒精含量如何变化的问题。

通过建立了胃、肠和体液里酒精浓度的微分方程,综合分析了饮酒量、饮酒方式和饮酒者质量三个因素对安全驾车的影响。

针对饮酒方式的不同,本文将饮酒过程分成快速饮酒、某时间段内匀速饮酒和多次饮酒三种形式来讨论。

并分别建立了快速饮酒、匀速饮酒和多次饮酒系统动力学模型,并运用非线性最小二乘法进行数据拟合得到相关参数,从而得到了血液中酒精含量与时间的函数关系(见图二)。

并结合模型Ⅰ,运用MATLAB工具得到了快速饮用三瓶啤酒时的违规时间分布(见图三)。

进而推广到快速饮用不同量的啤酒的违规时间分布图(见图四)。

另外,本文在模型分析中具体的解释了大李所遇到的问题(详见模型分析)。

并给想喝一点酒的司机在驾车方面提出了相应的忠告。

关键词酒精含量吸收速率分解速率动力学模型一、问题重述由于饮酒驾车造成了大量的交通事故,为此,国家发布了新的《车辆驾驶人员血液、呼气酒精含量阈值与检验》国家标准。

根据新的标准,通过建立数学模型,分析并讨论人在饮酒后血液中的酒精含量,从而解释大李在中午12点喝了一瓶啤酒,下午6点检查时符合标准,接着晚上又喝了一瓶,但凌晨2点检查时却被定为饮酒驾车的问题,。

为什么喝同样多的酒,两次检查结果不一样?并进一步分析快速或匀速饮3瓶啤酒在多长时间内驾车就会违反新标准,估计血液中的酒精含量在什么时间最高,如果某人天天喝酒,是否还能开车等问题。

并根据所做出的结果,结合新国家标准写一篇短文,给想喝一点酒的司机如何驾车提出忠告。

二、问题分析根据生物学知识可得,酒精进入机体后,同药物一样,作用于机体而影响某些器官组织的功能;另一方面酒精在机体的影响下,可以发生一系列的运动和体内过程:自用药部位被吸收进入血液循环;然后分布于各器官组织、组织间隙或细胞内;有部分酒精则在血浆、组织中与蛋白质结合;或在各组织(主要是肝脏)发生化学反应而被代谢;最后,酒精可通过各种途径离开机体(排泄);即吸收、分布、代谢和排泄过程。

饮酒驾车的微分方程模型

饮酒驾车的微分方程模型

二 、 模 假 设 建
1 饮 酒 后 , 精经 胃逐 步 扩散 到 血液 中 . 被 血 液 中 的酶 逐 渐 . 酒 冉
分解 。
由( ) ( ) 看出 :( ) , + y t 是 以 e 为 公 比的等 比序 8÷ 9可 , 一 ) ( ) ( 列, 故有 :( - ( ) r y t = ) y 0 + , 0 1e ) y £) ( ’, y £ y t + q ( ) (】- ( ) 1 )( (I・ep ) ( = ) 对 七式 两边求 和得 :
( , 各 时段 均 定作 常 数 T 并将 时 段 分 点记 成 t i l2 3 t 将 ) , i= , , ……)则 ( , 上 式化 为 :( - ( ) y t =2 p Wi y t 『, y £ y t + () [ae 'q ( )r ) -
整 理 为 :( ) ( + q ( )2 e 8 f } ) T y t = 1’ _ ・ 亦 有 :( - ( + y t = a e 。 y £ yt ( ) H) ) 2p・ 。 () 8 ( 9)
q- p
() 6
8 8 7 6 6 5 2 2 7 8 8 8 9 1 1 1 1 1 o 1 2 3 4 2 2 1 1 1 1 8 5 8 5 2 o
5 5 4 1 0 1 1 1 5 6 7 7 4
所求 的血 液 中酒 精浓 度 随时 间变化 的 函数 :
巾图 分类 号: 7 O15

文 献标 识码 : A
文章编 号 : 9 83 (00 0— 14 0 10- 6 12 1 )8 03— 2
() ^ t t= p () () 】

前 言
饮 酒肇 事 , 所周 知 , 众 本模 型 给 出了如下 建模依 据 : 饮 洒 、 ① 醉酒

酒后驾车问题相当于是酒精在体内扩散的浓度变化的问题。

酒后驾车问题相当于是酒精在体内扩散的浓度变化的问题。

1. 酒后驾车问题相当于是酒精在体内扩散的浓度变化的问题。

而酒精在体内扩散的情况可
考虑如下二室模型:
其中,(),()i i i c t x t V 和分别表示第i 室(1,2)i =的酒精浓度,酒精含量和容积。

12k ,21k 是两室之间的酒精转移速率系数,13k 是药物从I 室向体外排除的速率系数。

0()f t 是酒精进入体内的速率。

由于酒精的转移速率同时还和原有浓度成正比,因此可建立如下微分方程模型:
112113121202121212()()(1)()x t k x k x k x f t x t k x k x =--++⎧⎨=-⎩
而酒精含量()i x t 和酒精浓度()i c t 及房室容积()i V t 之间显然有:()()i i i x t V c t =⋅代入上式得:
0211213121211221212121()()()(2)()f t V c t k k c k c V V V c t k c k c V ⎧=-+++⎪⎪⎨⎪=-⎪⎩
此微分方程的通解为:
111222()(3)()αt βt αt βt c t A e B e c t A e B e ----⎧=+⎪⎨=+⎪⎩
2. 快速喝下一瓶啤酒,相当于瞬间将剂量为0D 的酒精输入中心室,设(3)式的解为
111222()(4)()αt βt αt βt c t A e B e c t A e B e ----⎧=+⎪⎨=+⎪⎩
对2()c t 使用题中所给数据进行拟合,得到:2()-0.1234t c t 79.49e =。

微分方程模型--饮酒驾车

微分方程模型--饮酒驾车
• • • • 模糊逻辑与模糊推理 神经网络在数据拟合中的应用 遗传算法在最优化求解中的应用 ……
– 在建模仿真中的应用 – ……
MATLAB 的保留常量
特殊变量 ans pi eps flops inf NaN i,j nargin nargout realmin realmax 取 值 用于结果的缺省变量名 圆周率 计算机的最小数,当和 1 相加就产生一个比 1 大的数 浮点运算数 无穷大,如 1/0 不定量,如 0/0 i=j= − 1 所用函数的输入变量数目 所用函数的输出变量数目 最小可用正实数 最大可用正实数
人把酒喝入体内后,酒精进入血液需要有一个吸收的过程,故可认为有一 酒精向体外排泄速率与人体体液中酒精的含量成正比; 个吸收室,且酒精被完全吸收。把肠胃作为Ⅰ室,人体体液作为Ⅱ室,酒 2、仅考虑所喝酒中的酒精全部进入血液,不考虑其他因素的影响; 精被吸收后进入Ⅱ室,并最终由Ⅱ室分解并排除,其运动过程如图:
体重约70kg的某人在短时间内喝下2瓶啤酒后,隔一定时间测量他 的血液中酒精含量(毫克/百毫升),得到数据如下:
时间(小时) 酒精含量 时间(小时) 酒精含量
0.25 30 6 38
0.5 68 7 35
0.75 75 8 28
1 82 9 25
1.5 82 10 18
2 77 11 15
2.5 68 12 12
4 51 15 7
4.5 50 16 4
5 41
30
时间(小时) 6 酒精含量
38
人把酒喝入体内后,酒精进入血液需要有一个吸收的过程,故可认为有一 酒精向体外排泄速率与人体体液中酒精的含量成正比; 个吸收室,且酒精被完全吸收。把肠胃作为Ⅰ室,人体体液作为Ⅱ室,酒 2、仅考虑所喝酒中的酒精全部进入血液,不考虑其他因素的影响; 精被吸收后进入Ⅱ室,并最终由Ⅱ室分解并排除,其运动过程如图:

数学建模论文-饮酒驾车的优化模型

数学建模论文-饮酒驾车的优化模型

饮酒驾车的优化模型摘要酒后驾车发生事故给人身安全造成极大的伤害,在全世界引起了广泛的关注。

本文通过分析啤酒中酒精在人体体内胃肠(含肝脏)与体液(含血液)之间的交换机理,分别建立了在短时间内喝酒和长时间喝酒两种情况下,胃肠和体液(含血液)中的酒精含量的微分方程。

对给出的数据,利用非线性最小二乘数据拟合及高斯-牛顿算法,确定了一瓶啤酒中的酒精含量以及酒精从胃肠进入血液的速度系数和酒精从血液渗透出体外的速度系数。

继而,对不同喝酒方式下,血液中酒精浓度进行分析。

该模型不仅能很好地解释大李在中午12:00时喝了一瓶啤酒后,在下午6:00时检查时符合驾车标准,紧接着再喝一瓶啤酒后,在次日凌晨2:00时检查却被判为饮酒驾车这一现象,而且可以预测喝酒后任一时刻血液中的酒精浓度.利用所建立的模型,我们可得到以下结果:1.大李在第一次检查时血液酒精浓度为19.9616毫克/百毫升。

第二次检查时血液酒精浓度为20.2448毫克/百毫升,这是由于第一次喝酒在体液中残留的酒精所导致。

2.在短时间内,喝三瓶啤酒或喝半斤低度白酒分别在12.25小时和13.6小时内驾车会违反驾车新标准规定;在2小时间内喝3瓶啤酒或喝半斤低度白酒分别在13.28小时和14.63小时内驾车会违反驾车新标准规定。

3. 短时间喝酒,无论喝多少酒,血液中的酒精含量达到最高所用时间均为1.3255 小时。

长时间也与所喝酒精的量无关,只与喝酒所持续时间有关,我们得到喝酒持续时间与酒精含量到达最高点的时间的关系如下:4. 如果天天喝酒,只要适当控制好喝酒量与喝酒以后到开车的间隔时间还是可以开车的。

比如:一个70公斤,喝2瓶啤酒需间隔10小时以上。

该模型能较精确的预测时间与血液中酒精浓度的关系,其解具有较好的稳定性,为定量研究饮酒与驾车的关系提供了科学的依据。

同时,它具有很好的推广和应用价值,模型可推广到医学,化学等方面。

一、问题的重述酒后驾车引起的死亡事故占全国交通事故相当大的比例。

数学建模饮酒驾车的数学模型(含程序和数据)

数学建模饮酒驾车的数学模型(含程序和数据)

收速率和分解速率,单位: mg h-1 。 k0 是表示饮酒速率的参数,单位: mg h1 ; k1 , k2 是 表示酒精吸收能力和分解能力的常数,单位:h1 。t 为时间变量,t 0 表示饮酒开始,t1 为 饮酒结束时间。
1.分析酒精饮用,吸收和代谢三个过程:
⑴司机饮酒过程:我们用 gt表示酒精的饮用速率。可以通过司机饮酒时间和饮酒量确
1 t
m1t
V1
,
2
t
m2 t
V2

估算一下 1(t) , 2 (t) 数值大小。体重70 kg 的正常人体液质量 45 ~ 50kg ,消化道液包
括刚饮用的酒水质量不超过 2kg
, V1 V2
20 , m1 不小于 m2 。相比
m1t ,
V1
m2 t 对吸收速率
V2
的影响可以忽略不计。由于体液体积是一定的,我们可以将酒精的吸收速率表示成如下形
大李的“续酒超标”是由于再次饮酒时体内仍有酒精残留。大李饮酒 6 小时后血液酒 精含量为16.2083mg / dl ,符合标准。晚饭时体内有酒精残留13.5610 mg / dl ,导致了再次饮 酒后 6 个小时血液酒精含量为 24.9183mg / dl 这样超标的结果。短时间饮用 3 瓶啤酒后, 0.0507 小时到 11.0522 小时内血液酒精含量大于 20mg / dl ,共持续 11.0015 小时;若在 2 小 时内慢慢饮用,则在 0.5947 小时到 11.8517 小时内血液酒精含量大于 20mg / dl ,共持续 12.0915 小时,以上时间段内驾车就会违反新标准。通过求导解零点法我们可以估计酒后血 液酒精含量达到最高值的时间。想天天喝酒的司机如果采取合理的饮酒方案仍能安全驾驶。 关键字:饮酒驾车 Fick 原理 微分方程 非线性最小二乘拟合

数学建模 酒驾问题建模

数学建模 酒驾问题建模

合理判断酒驾模型从2011年5月1日新交规开始实施,警察查酒驾依据的标准是:血液中酒精含量<20mg/100ml,合格;血液中酒精含量 20mg/100ml, <80mg/100ml,为酒后驾驶;血液中酒精含量>80mg/100ml,为醉酒驾驶。

具体喝多少酒就达到酒后或醉酒标准呢?警察是用酒精测试仪进行现场测定的,对着测试仪呼一口气,酒精含量马上就会显示出来。

如果达到醉酒或酒后标准,当事人可提出异议,警察可以安排抽血化验血液中酒精含量,一般要第二天出结果。

如果当事人从酒精测试仪没有提出异议,测试结果可作为处罚依据。

有人计算出了各种酒的临界值:表1喝酒后血液中酒精含量与人的体重、酒的度数高低、饮酒后休息的时间有关,与个体的酒量没有任何关系。

一般来说,体重大的人血液量也会增加,酒精度数越高(白酒>黄酒>红酒>啤酒),就越容易达到酒后驾驶标准。

北京大学综合医院营养科主任朱翠凤博士说,根据个人体质、性别、年龄等具体情况不同,计算血液里酒精含量的方法也不同。

酒喝到体内,胃和肝脏都能分泌分解酒中酒精的酶,其中95%的酒精是在肝脏被分解的。

同样的酒量,如体内分泌分解酒精的酶多,则酒精被分解得多,那么进入血中的酒精就少,决定酒量大小的最主要因素是体内分泌分解酒精酶的能力大小。

“一个人的酒量大小很大程度是天生的。

”海慈医院营养科副主任杨红:一个人的酒量大小,很大程度上由遗传因素决定,能喝的人天生就能喝,但如果不能喝酒却硬多喝,对身体有很大的影响。

酒在人体内的分解与时间明显相关参考数据1. 人的体液占人的体重的65%至70%,其中血液只占体重的7%左右;而药物(包括酒精)在血液中的含量与在体液中的含量大体是一样的.2. 体重约70kg的某人在短时间内喝下2瓶啤酒后,隔一定时间测量他的血液中酒精含量(毫克/百毫升),得到数据如下:时间(小时) 酒精含量0.25 300.5 680.75 751 821.5 822 772.5 683 683.5 584 514.5 505 416 387 358 289 2510 1811 1512 1213 1014 715 716 4请查阅或收集相关资料,建模回答下列问题:(1)表1中给出的饮用各种酒的“酒后驾驶标准”和“醉酒驾驶标准”合理否?制订你认为合理的评判标准。

微分方程与差分方程建模

微分方程与差分方程建模

p(r , t )dr p(r dr1 , t dt)dr (r, t ) p(r, t )drdt
[ p(r dr1 , t dt ) p(r , t dt )] [ p(r , t dt ) p(r , t )] (r , t ) p(r , t )dt , dt dr1
3)平均寿命
S (t ) t e


0 ( r ,t ) dr
t
d
t时刻出生的人,死亡率按 (r,t) 计算的平均存活时间
4)老龄化指数
控制生育率
(t ) R(t ) / S (t )
控制 N(t)不过 大 控制 (t)不过 高
Malthus模型和Logistic模型的总结 Malthus模型和Logistic模型均为对微分方程(3.7) 所作的模拟近似方程。前一模型假设了种群增长率r为一常 数,(r被称为该种群的内禀增长率)。后一模型则假设环 境只能供养一定数量的种群,从而引入了一个竞争项。 用模拟近似法建立微分方程来研究实际问题时必须对 求得的解进行检验,看其是否与实际情况相符或基本相符。 相符性越好则模拟得越好,否则就得找出不相符的主要原 因,对模型进行修改。 Malthus模型与Logistic模型虽然都是为了研究种群数量的 增长情况而建立的,但它们也可用来研究其他实际问题,只要这 些实际问题的数学模型有相同的微分方程即可。
模型4
di dt si i ds si dt i (0) i0 , s (0) s0
SIR模型
消去dt /
1 di ds s 1 i s s i0
0
相轨线
相轨线 i (s ) 的定义域

饮酒驾车问题的微分方程模型

饮酒驾车问题的微分方程模型
四、 型 建 立 与 求解 模

可 酒 在 的 谢 成 出 过 用( 】 ( 把 精 体内 代 看 进与 的 程, 鲁 鲁L 和
分别表示酒精输入速率和酒精输 出速率 ,这样 问题可简化 为血液
由图可知在饮酒后 的 1 时内驾车都违反 交通 规则 ,其 中 2小 03 _ . .5 45 h内属于醉酒驾车。根据 医学知识 :一 次进酒后 ,4小时 “ 2 基本全部排泄完 , 2 即 4小时之后就可 以认为血液 中的酒精含量约
善 ■
短时间饮酒是一次饮入 , 中间时差不计 。 酒精在血液与体液 中 含量相同。 酒精进人体 内后不受其他因素对酒精 的分解 , 不考虑个
体差异。 转移过程为 , 胃一体液一 体外 。 的体液 占人体重的 6% 人 5 至 7 %, 0 血液 占体重的 7 %左右 ; 而酒精在血液与体液 中的含量是
问题 1 . 饮酒后 多长时间后血液中含酒精量最大 。 问题 2某 人在早上 8点喝 了一瓶 啤酒 , . 下午 2点检查 时符 合
新 的驾车 标准 , 他在 I 9点吃晚饭 时又喝 了一瓶啤酒 , 了 6小 时 过 后驾车 回家 , 又一次遭遇检查时却被定为饮酒驾车 , 这让他 陷入 困 惑, 为什 么喝同样多的酒 , 两次检查结果会不一样 呢?过六 小时后 再 喝一瓶 , 过多长时间才可 以驾 车。 问题 3 . 一次喝 3瓶啤酒多长时间可以驾车。
可以看 出, 当
。”酒精 含量最大 得 , 解 :



时 c) (达到最大值。 【 五、 问题 的回答 1饮酒后多长时间后血 液中含酒精量最大 。根据 以上数 据拟 . 合出参数 k. f o的值分别为 k= . 7 ,2O -k, Y 1连 , 并成 了处理形形色色的实际问题 的有效工具 , 本文 应用微分方程的基本理论 建立 的模型 ,很好 的描述 了酒后体内酒 精 含量 的变化规律 ,司机 可根据这个关 系来判断饮酒 后安全驾车

饮酒驾车模型

饮酒驾车模型

五,饮酒驾车问题分析酒精摄入体内直接进入胃中,再由胃中进入体液,由体液排除,不考虑人体其他代谢方式产生的酒精。

他第一次检验时体液中的酒精含量小于20毫克/百毫升,第二次却大于或等于20毫克/百毫升,小于80毫克/百毫升,判断大李第二次检查时中午12点摄入体内的酒精还未代谢完,因而此次检查体液中的酒精含量是两次之和。

所以根据已知条件建立微分方程,得到饮酒后血液中酒精含量m(t)随时间{ EMBED Equation.DSMT4 |t的变化规律,将大李从饮酒到检查的时间间隔代入其中,检验此刻酒精含量是否符合新标准,便可解释大李碰到的情况。

设如下变量:1.,胃和体液的酒精含量;2.:胃和体液的酒精浓度;3.:酒精进入体液的速率;4.:引入的酒精总量5.:胃和体液的体积;6.:酒精从胃进入体液的速率;7.:.酒精从体液排出体外的速率。

模型假设一、酒精从体外进入胃,单向渗入体液,从体液排出体外;二、胃和体液的容积不变;三、酒精在体液的转移速率及向体外排出的速率与体液酒精浓度成正比;模型的建立饮酒者喝酒后,酒精进入胃,单向渗入体液,从体液排出体外,在胃和体液的转移速率和排出速率均不同,所以可得:胃:(1)体液:(2)模型求解与结果分析方程组(1)解得,方程组(2)运用数学软件MATLAB,解得:在现实中每瓶啤酒体积:640ml;啤酒酒精度数:3.6%4.2%;啤酒酒精密度:800mg/l。

取啤酒酒精度数为4%,可得每瓶啤酒酒精含量为20480mg。

人的体液占人的体重的65%至70%,人体体液密度约为mg/100ml,酒精在血液中的含量与在体液中的含量大体一致,体重约为70kg的人在短时间内喝下2瓶啤酒,则为40960mg,(百毫升)。

编写程序如下t=[0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16];c=[30 68 75 82 82 77 68 68 58 51 50 41 38 35 28 25 18 15 12 10 7 7 4];k0=[3,0.5];k=lsqcurvefit('test',k0,t,c)Optimization terminated: relative function valuechanging by less than OPTIONS.TolFun.k =2.68580.1474plot(t,c,'*')tt=0:0.1:16;cc=test(k,tt);holdCurrent plot heldplot(tt,cc,'r')拟合图示如下:下面来求解问题我们认为:(1)大李在两次喝酒直到检查时没有服用任何影响体内酒精含量的药物;(2)大李吃晚饭时间为20:00。

数学建模饮酒驾车

数学建模饮酒驾车

数学建模饮酒驾车引言饮酒驾车是指酒后驾驶机动车辆的行为,这种行为不仅是违法的,也是极其危险的。

根据世界卫生组织的数据,全球每年因酒后驾驶事故导致的死亡人数高达100万人。

因此,为了减少饮酒驾车事故的发生,数学建模在此领域具有重要的作用。

模型建立饮酒驾车的危险性主要在于酒精的影响。

我们通过建立数学模型,来量化血液中的酒精含量与驾驶能力之间的关系。

1. 血液酒精浓度计算酒精在人体内的分布服从一定的动力学,可以用下面的公式来计算血液酒精浓度:$$ BAC = \\frac{{a \\cdot S}}{{m - w \\cdot t}} $$其中,BAC 表示血液酒精浓度,a 表示饮酒体积,S 表示酒精体积分布系数,m 表示受体体重,w 表示体重分布系数,t 表示经过的时间。

2. 饮酒驾驶风险预测根据研究,饮酒后的驾驶能力会受到影响,我们可以用一些统计模型来预测饮酒驾驶的风险。

我们可以通过分析历史驾驶数据,并结合血液酒精浓度,使用回归分析模型来预测驾驶风险。

具体的模型可以是线性回归模型、逻辑回归模型等。

模型应用建立数学模型后,我们可以通过以下方式来应用模型进行饮酒驾车问题的解决:1. 提醒饮酒驾车风险通过将模型整合到智能手机或车载系统中,当用户输入他们的性别、体重、酒精饮用量和时间时,系统可以自动计算他们的血液酒精浓度,并提醒他们可能存在的饮酒驾车风险。

2. 设定饮酒驾车限制基于模型的预测结果,政府可以制定更有效的饮酒驾车政策。

例如,根据血液酒精浓度的不同阈值设置不同的处罚措施,来强制执行饮酒驾车的限制。

3. 教育和宣传数学模型可以帮助我们了解饮酒驾车的真正危险性。

通过将模型结果可视化,并结合相关的教育和宣传活动,可以提高公众对饮酒驾车风险的认识,从而减少事故的发生。

结论数学建模在饮酒驾车问题上发挥着重要的作用。

通过建立数学模型,我们可以量化血液酒精浓度与驾驶能力之间的关系,并预测饮酒驾车的风险。

这些模型的应用可以帮助我们提醒个体的饮酒驾车风险、制定更有效的政策,以及提高公众对问题的认识。

常微分方程--酒驾问题

常微分方程--酒驾问题

东南大学数学建模实验报告实验内容:酒驾问题一实验目的(1)掌握常微分方程建模问题(2)学会使用Matlab进行常微分方程的求解二实验内容与要求国家质量监督检验检疫局 2004年5月31日发布了新的《车辆驾驶人员血液、呼气酒 精含量阈值与检验》国家标准,新标准规定,车辆驾驶人 员血液中的酒精含量大于或等于20毫克/百毫升,小于80 毫克/百毫升为饮酒驾车(原标准是小于100毫克/百毫 升),血液中的酒精含量大于或等于80毫克/百毫升为醉 酒驾车(原标准是大于或等于100毫克/百毫升 )。

在中某人午12点喝了一瓶啤酒,下午6点检查时符合 新的驾车标准,紧接着他在吃晚饭时又喝了一瓶啤酒,为 了保险起见他呆到凌晨2点才回家,又一次遭遇检查时却 被定为饮酒驾车,这让他懊恼又困惑,为什么喝了同样多 的酒,两次检查结果会不一样呢?请你参考下面的数据建立饮酒后 血液中酒精含量的数学模型,并讨论以下问题: 1、对某人碰到的情况作出解释; 2、假设酒是在很短时间内喝的,在喝了3瓶啤酒或半斤低度白酒后多长时间内驾车就会违反上述标准.3、怎样估计血液中酒精含量在什么时候最高。

4、根据你的模型论证:如果天天喝酒,是否能开车? 以下是某人喝了两瓶啤酒后血液酒精浓度(毫克/百毫升)三 假设及建模假设一:机体分为中心室和周边室,两个室的容积在过程中保持不变。

假设二:药物从一室向另一室的转移速率,及向体外的排除速率,与该室的酒精浓度成正比。

假设三:只在中心室一体外有酒精交换,即酒精从体外进入中心室,最后又从中心室排出体外,与转移和排除的数量相比,酒精的吸收可以忽略。

建模:二室模型的示意图如下图所示:饮酒()t f 0两个房室中酒精量)(),(21t x t x 满足的微分方程。

)(1t x 的变化率由一室向二室的转移112x k -,一室向体外排除113xk -,二室向一室的转移221x k 及酒精)(0t f 组成;)(2t x的变化率由一室向二室的转移112x k 及二室向一室的转移221x k -组成,于是有: )(022********t f x k x k x k dtdx ++--=2211122x k x k dtdx -= (1) )(t x i 与血液中酒精含量)(t c i 、房室容积i V 显然有关系式2,1.................................),........()(==i t c V t x i i i (2)将(2)式代入(1)式可得:2211122121022112113121)()(c k c k V V dt dc V t f c k V Vc k k dt dc -=+++-= (3)喝酒相当于在酒精进入中心室之前先有一个将酒精吸收入血液的过程,可以简化为有一个吸收室,如下图,)(0t x 为吸收室的酒精,酒精由吸收室进入中心室的转移速率系数为01k ,于是)(0t x 满足:00010)0(D x x k dt dx =-= (4)当0)0(,)0(,0)(2110===c V D c t f 时,(3)可以化为: t t Be Ae t c βα--+=)(1四 代码及结果format short g% 题中提供的某人喝了两瓶啤酒后血液酒精浓度随时间变化表t=[ 0.25; 0.5; 0.75; 1; 1.5; 2; 2.5; 3; 3.5; 4; 4.5; 5; 6; 7; 8; 9; 10; 11; 12; 13; 14; 15; 16 ];c=[ 30; 68; 75; 82; 84; 77; 70; 68; 58; 51; 50; 41; 38; 35; 28; 25; 18; 15; 12; 10; 7; 7; 4 ];% 根据此变化表拟合求解相关系数ft =fittype('A1*exp(-a*x)+B1*exp(-b*x)');options = fitoptions('Method','NonlinearLeastSquares');options.StartPoint = [0 -1000 0 0];cfit = fit(t,c,ft,options);plot( cfit, t, c, 'o' );A1=cfit.A1B1=cfit.B1a=cfit.ab=cfit.b由此解得:(数值见右图,拟合曲线见下图)A1 = 110.55B1 = -151.46a = 0.17949b = 2.8243%---1---%%问题:某人中午12点喝了一瓶啤酒,下午6点检查合格,晚饭又喝一瓶,次日凌晨2点检查未通过,请对此情况做出解释。

第二次作业饮酒驾车问题数学建模

第二次作业饮酒驾车问题数学建模

dw = − kw dt w(0) = w0
其中 k 为吸收速率常数,解得: w( t) = w0 e− kT 时,由于经过时间间隔 T,又第二次饮酒,饮入量为 w0 ,所以 t=T 时
w(T ) = w0 + w0 e − kt
同理:当 t=2T 时,前两次酒精残余为: ( w0 + w0 e − kT )e − kT 并且当 t = 2T 时,又第三次饮酒,饮酒量仍为 w0 ,所以,
在前面就设好喝酒瓶数 n 比较方便)
问题一: (喝一瓶酒故参数 f/V 应代为 51.35) 下午六点检时测, t=6 时代入: w(6)= 19(mg/100ml) w(6)<20,即下午六点时没有检测出为饮酒驾车。 再次喝酒时,体内有酒精残余,有一个值为 19 的初始值, 凌晨两点再次检测时, t=8 代入: y(8)=27(mq/ml) 酒精含量 y(8)>20,因此大李被认定为饮酒驾车。
数学建模作业二:
饮酒驾车问题分析
一、 一次性饮酒的模型:
假设: 1 .酒精转移的速率与出发处酒精浓度成正比; 2 .过程为酒精从胃到体液到体外; 3. 酒精在血液与体液中含量相同; 4 在很短时间内饮酒,认为是一次性饮入,中间的时间差不计; 5.不考虑个体差异。
t为饮酒时间, y1 (t ) 为 t 时刻人体消化的酒精量, y2 (t ) 为 t 时刻人体的酒精
这样考虑 1.假设饮酒周期固定; 2.假设每次饮酒量也一定; 3.假设为一次性饮入; 4. 酒精浓度消除率为常数; 5.不考虑个体差异。 设 w(t ) 表式 t 时刻酒精在人体内的浓度, w(0) 表示 t=0 时饮入酒精量在体 内浓度, y (0) 表示饮入酒精量,T 表示周期,V 为体液体积,k 为酒精浓度消除 率。 饮酒后体内酒精的浓度逐渐降低, 酒精浓度消除率与饮酒量成线性比, 则有:

数学建模2012a题

数学建模2012a题

数学建模2012a题
2012年全国大学生数学建模竞赛A题《酒后驾车》
1. 问题重述
对于酒后驾车的问题,首先需要了解酒后驾车的定义。

根据相关法律法规,当驾驶员血液中的酒精含量大于或等于20mg/100ml,且小于
80mg/100ml时,被认为是酒后驾车。

现在,我们有一个具体的情境:一个驾驶员被检测到酒后驾车,并且他的血液中的酒精含量为35mg/100ml。

我们需要基于这个具体的情境,建立一个数学模型,并使用这个模型来预测在不同时间点上,他的酒精含量可能会是多少。

2. 模型假设
假设驾驶员的酒精代谢速率是恒定的,即单位时间内酒精含量的减少是线性的。

3. 变量定义
设初始酒精含量为 C_0 = 35 mg/100ml,代谢速率为 K。

4. 建立模型
基于假设和变量定义,我们可以建立如下的数学模型:
C(t) = C_0 - Kt
其中,C(t) 表示 t 时刻的酒精含量,t 表示时间(单位:小时),K 表示代谢速率(单位:mg/100ml/小时)。

5. 参数确定
为了确定代谢速率 K,我们需要查阅相关资料或进行实验研究。

假设经过研究或实验测定,发现某个驾驶员的代谢速率为 mg/100ml/小时。

将这个值代入模型中,可以得到该驾驶员在不同时间点的酒精含量预测值。

6. 求解和预测
根据已知条件和建立的模型,我们可以求解不同时间点上的酒精含量。

例如,如果我们要预测该驾驶员在2小时后的酒精含量,可以将 t=2 代入模型中
求解:
C(2) = 35 - × 2 = 32 mg/100ml。

饮酒驾车的数学建模

饮酒驾车的数学建模

饮酒驾驶模型摘要本文针对酒后驾车造成交通事故死亡率高,以及根据国家质量检验检疫局发布的饮酒后驾车标准,建立了饮酒后血液中酒精含量的数学模型。

通过酒精浓度的改变速率来推算出初始时刻司机的酒精含量并建立微分方程,判断事故发生时,司机属于饮酒还是醉酒驾车而酿成交通事故。

一、问题提出据报载,2003年全国道路交通事故死亡人数为10.4372万,其中因饮酒驾车造成的占有相当的比例。

针对这种严重的道路交通情况,国家质量监督检验检疫局2004年5月31日发布了新的《车辆驾驶人员血液、呼气酒精含量阈值与检验》国家标准,新标准规定,车辆驾驶人员血液中的酒精含量大于或等于20毫克/百毫升,小于80毫克/百毫升为饮酒驾车,血液中的酒精含量大于或等于80毫克/百毫升为醉酒驾车。

现有一起交通事故,在事故发生3小时后,测得司机血液中酒精含量是56mg/100mL,又过两个小时后,测得其酒精含量降为40mg/100mL,据此,交警能判断事故发生时,司机属于饮酒还是醉酒驾车而酿成交通事故?参考给出的数据建立饮酒后血液中酒精含量的数学模型,并讨论以下问题:通过酒精浓度的改变速率来推算出初始时刻司机的酒精含量,并判断司机是饮酒驾车还是醉酒驾车?二、模型假设1、酒精从胃转移到体液的速率与胃中的酒精浓度成正比。

2、酒精从体液转移到体外的速率与体液中的酒精浓度成正比。

3、酒精从胃转移到体液的过程中没有损失,且不考虑误差。

4、司机血液中酒精的浓度减少率为常数。

三、符号说明r:酒司机血液中酒精的浓度减少率;t:测试时刻的时间;x(t):血液中的酒精含量;x(0):初始时刻;四、模型的分析、建立与求解在事故发生3小时后,测得司机血液中酒精含量是56mg/100mL,又过两个小时后,测得其酒精含量降为40mg/100mL,司机血液中酒精含量随着时间的变化在逐渐降低,解决此问题就要算出浓度减少率r,从而算出初始时刻x(0)血液中酒精含量,分析该肇事司机是酒后驾车还是醉酒驾车。

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和 x0 ,将体重 70kg 的某人在快速喝下 2 瓶啤酒之后一段时间内他血液中酒精含量的
测量值进行处理后,得到附录 1 所示的 y0 0 时的一组数据,并采用非线性最小二乘法 拟合算法对系数进行求解,得出参数如下。 x0 5193
=2.00796
=0.1855
同时可以看到,每瓶啤酒含酒精量为 2596.5mg。 所以,得出的血液中酒精含量关于时间的函数如下。
0.1855 t e 2.00756t ) 2860.78604(e y (t ) 0.1855( t 6) 2860.8028e 2.00756(t 6) 3800.7595e
0t 6 6 t 12
利用 matlab 对以上模型进行求解。 图 3 大李血液中酒精含量随时间变化图像
y (t ) ( y0 +5721.57208)e 0.1855t 5721.57208e 2.00796t
拟合效果如图。 图 1 函数的拟合效果
图 2 残差分析图
残差分析图
600 500 400 300 200 100 0 10 11 12 13 14 15 0.5 1.5 2.5 3.5 0.25 ‐100 ‐200 ‐300 ‐400 残差 0.75 4.5 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9
时刻为 t 时胃肠道中的酒精含量。
y (t ) 时刻为 t 时血液中的酒精含量。


胃肠道中的酒精进入血液的转移率与胃肠道中酒精量的比值。 血液中的酒精的排除率与血液中酒精量的比值。
五、模型的建立与求解
5.1 问题一 根据题目叙述,大李的实际情况符合快速饮酒的模型。为了确定函数中的系数 ,
x0 7789.5 y0 0
得到如下模型 y (t ) 8582.35814(e 0.1855t e 2.00756t ) 对以上模型进行求解,得出以下结果。 图 4 快速饮酒情况喝下 3 瓶啤酒后血液中酒精浓度关于时间变化曲线
由图大致估计, y (t ) 1000 的点在 t 10,15 内,通过编程求解,得到 t 11.59 时, y (t ) 1000 ,所以得出结论,在快速饮酒 3 瓶后 11 小时 35 分钟内驾车会被判定 为饮酒驾驶。
dx x dt x(0) x0
观察可得该微分方程为可分离变量型,求解得
x(t ) x0 e t
对于血液中的酒精含量,同时进行胃肠道向血液的转移与血液中的酒精代谢两种 过程, y (t ) 的吸收过程的增长速度是 x (t ) ,代谢过程的减少速度与 y (t ) 本身的大小成 正比,所以 y (t ) 满足微分方程
由图可知,当大李第一次喝酒 6 小时后,血液中酒精含量为 939.95mg,即 18.8 毫 克/百毫升,低于饮酒驾驶标准(20 毫克/百毫升) ,而大李第二次饮酒 6 小时后,血液 中酒精含量为 1248.8mg,即 24.98 毫克/百毫升,超出饮酒驾驶标准,所以被判定为饮 酒驾车。 5.2 问题二 5.2.1 快速饮酒情况 对于很短的时间喝下 3 瓶啤酒的情况,与问题一中的情况类似,于是修改快速饮酒 模型,令其中参数
t
y (t )
t
y (t )
t
y (t )
8.2 利用非线性最小二乘法对函数中未知数拟合的程序 #include <stdio.h> #include <math.h> double t[23]={0.25,0.5,0.75,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16}; double y[23]={1500,3400,3750,4100,4100,3850,3400,3400,2900,2550,2500,2050,1900,1750,1400,1 250,900,750,600,500,350,350,200}; double e=2.718282; double f(double a,double b,double c,double x) { double y,t; t=a*b/(c-b); y=pow(e,-b*x)-pow(e,-c*x); return (y*t); } double r(double a,double b,double c) { double s=0.0; int i; for(i=0;i<23;i++) s+=(f(a,b,c,t[i])-y[i])*(f(a,b,c,t[i])-y[i])/23; return s; } int main() { double a,b,c,i,j,k,min=9999999999; for(a=5190;a<5210;a=a+1) { for(b=2.0;b<2.01;b=b+0.00001) for(c=0.185;c<0.187;c=c+0.00001) { if(r(a,b,c)<min) { min=r(a,b,c); i=a; j=b; k=c; } } printf("%.0lf\n",a); } printf("a=%.0lf\nb=%lf\nc=%lf\n",i,j,k); return 0; }
经过观察,发现函数曲线与数据拟合得很好,残差均匀地分布在 x 轴两侧,因此 可以认为拟合所得的函数曲线是符合实际的。
下面对问题 1 进行求解,因为大李是在起始时刻( t 0 )时摄入 1 瓶啤酒 ( x0 2596.5 ) ,6 小时后( t 6 )再次摄入 1 瓶酒( x0 x(6) 2596.5 , y0 y (6) ) , 得到大李血液中酒精含量的函数,建立以下模型。
饮酒驾车
摘要
一、 问题重述
据报载,2003 年全国道路交通事故死亡人数为 10.4372 万,其中因饮酒驾车造成的 占有相当的比例。 针对这种严重的道路交通情况, 国家质量监督检验检疫局 2004 年 5 月 31 日发布了 新的《车辆驾驶人员血液、呼气酒精含量阈值与检验》国家标准,新标准规定,车辆驾 驶人员血液中的酒精含量大于或等于 20 毫克/百毫升,小于 80 毫克/百毫升为饮酒驾车 (原标准是小于 100 毫克/百毫升) ,血液中的酒精含量大于或等于 80 毫克/百毫升为醉 酒驾车(原标准是大于或等于 100 毫克/百毫升) 。 大李在中午 12 点喝了一瓶啤酒,下午 6 点检查时符合新的驾车标准,紧接着他在 吃晚饭时又喝了一瓶啤酒,为了保险起见他呆到凌晨 2 点才驾车回家,又一次遭遇检查 时却被定为饮酒驾车,这让他既懊恼又困惑,为什么喝同样多的酒,两次检查结果会不 一样呢? 请你参考下面给出的数据(或自己收集资料)建立饮酒后血液中酒精含量的数学模 型,并讨论以下问题: 1. 对大李碰到的情况做出解释; 2. 在喝了 3 瓶啤酒或者半斤低度白酒后多长时间内驾车就会违反上述标准,在以 下情况下回答: 酒是在很短时间内喝的; 酒是在较长一段时间(比如 2 小时)内喝的。 3. 怎样估计血液中的酒精含量在什么时间最高。 4. 根据你的模型论证:如果天天喝酒,是否还能开车? 5. 根据你做的模型并结合新的国家标准写一篇短文, 给想喝一点酒的司机如何驾车 提出忠告。
二、问题假设
1.快速饮酒时,所有的酒精瞬间进入胃肠道。 2.慢速饮酒时,酒精在饮酒时间内均匀进入胃肠道。 3.胃肠道中的酒精进入血液的转移率与胃肠道中酒精量成正比,血液中的酒精的 排除率与血液中酒精量成正比。 4.酒精在血液中均匀分布,即酒精从小肠处血液立即向全身扩散均匀。 5.体重为 70kg 的成年人的血液总量为 5000mL。
dy x y dt y (0) y0
该方程为一阶线性非齐次微分方程,求解得 y (t ) ( y0 于是便得到了快速饮酒模型。 3.2 慢速饮酒模型
x0 t x0 t )e e
四、变量说明
x(t )
三、问题分析
3.1 快速饮酒模型 为了判断血液中酒精含量是否达到饮酒驾驶的阈值, 首先需要寻求胃肠道中的酒精 量与血液中的酒精量随时间变化的规律,而这些量又同时受到饮酒、酒精的吸收与酒精 的代谢这些过程的影响。根据假设与分析,对胃肠道中的酒精含量 x(t ) 与血液中的酒精 含量 y (t ) 建立如下微分方程模型: 快速饮酒时,对于胃肠道中的酒精含量,因为随着时间的推移,酒精从胃肠道中向 血液的转移, x(t ) 的下降的速度与 x(t ) 本身的大小成正比,所以 x(t ) 满足微分方程
8.3 求解快速饮酒 3 瓶后醉酒驾驶时间的程序 #include <stdio.h> #include <math.h> double e=2.718282; double f(double a,double b,double c,double x) { double y,t; t=a*b/(c-b); y=pow(e,-b*x)-pow(e,-c*x); return (y*t); } int main() { double a=778ห้องสมุดไป่ตู้.5,b=2.00796,c=0.1855,x; for(x=10.0;f(a,b,c,x)>=1000;x=x+0.01); printf("%lf\n",x); return 0; }
六、模型评价 七、参考文献 八、附录
8.1 某人在喝下 2 瓶啤酒后,一段时间内血液中酒精含量值 t 0.25 0.5 0.75 1 1.5 2
y (t )
1500 2.5 3400 6 1900 12 600 3400 3 3400 7 1750 13 500 3750 3.5 2900 8 1400 14 350 4100 4 2550 9 1250 15 350 4100 4.5 2500 10 900 16 200 3850 5 2050 11 750
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