车速数学建模作品
数学建模汽车限速模型
汽车速度模型摘要本论文研的主要内容是汽车超速问题，研究汽车在每时刻位置、速度变化情况，以确定在限速直路上汽车是否存在超速情况。
通过我们学习的数学知识建立模型具体研究。
问题提出有一辆汽车在限速80km/h的直路上行驶被交通监控设备观测到以下数据，请回答以1、当t=10s时，这辆汽车的位置和速度2、这辆汽车分别从哪个时刻开始和结束超速？3、在观测的时间段内，这辆汽车的最高速度是多少？发生在哪个时刻问题分析由题意可知，目的就是为了建立一种模型，来求出任意时刻汽车的位移和速度变化情况。
将问题具体化，建立时间位移关系式、时间速度关系式。
建立模型，通过模型建立得出时间与位移、速度关系图。
根据它们的关系式可得出时刻为10s时的位置和速度，也可得出速度v大于80km/h时的开始和结束时间。
汽车位置数据图时间速度图问题求解（1）利用matlab求解，程序如下：>> X=[0,3,5,8,13];>> Y=[0,65,121,194,313];>> X1=[0:1:13];>> Y1=interp1(X,Y,X1,'spline');>> plot(X,Y,'+',X1,Y1,X,Y,'r:');>> Y1=interp1(X,Y,X1,'spline')Y1 =Columns 1 through 100 16.3132 38.6849 65.0000 93.1434 121.0000 146.9103 171.0374 194.0000 216.4168Columns 11 through 14238.9065 262.0878 286.5794 313.0000：y10 =243.5325v10 =24.9979所以当时，这辆汽车的位置为243.53m，速度为24.998m/s。
2019数学建模国赛a题思路
2019数学建模国赛a题思路2019年数学建模国赛A题是关于高速公路车辆在行驶过程中的车速问题，要求建立数学模型来分析在不同限速情况下车辆的行驶速度以及在限速区域内的交通流量。
首先，我们可以考虑在无限速的情况下，车辆的行驶速度是多少。
假设车辆在无限速情况下以恒定的速度行驶，那么我们可以通过求解速度限制与车辆速度之间的关系来得到车辆的行驶速度。
通过观察可以发现，车辆的行驶速度与限速的关系可能不是简单的线性关系，而是某种函数关系。
我们可以试图使用数学模型来描述这种关系。
一种可能的数学模型是使用概率论的知识。
我们可以假设车辆的速度服从某种概率分布，然后通过拟合实际数据来找到最符合的概率分布模型。
一种常用的概率分布模型是正态分布，我们可以先尝试使用正态分布来建模车辆速度与限速之间的关系。
假设车辆速度服从正态分布，那么我们可以通过最小二乘法来拟合实际数据，找到最适合的正态分布参数。
具体步骤如下：1.收集一定数量的车辆速度数据和对应的限速数据。
2.根据限速数据，将车辆速度进行归一化处理，即将速度除以限速得到一个比例值。
3.对归一化后的速度数据进行统计分析，得到均值和标准差。
4.根据均值和标准差进行正态分布的拟合，得到拟合出的正态分布曲线。
5.将拟合曲线与实际数据进行比较，评估拟合的准确度。
6.如果拟合效果不好，可以尝试使用其他概率分布模型进行建模，如指数分布、伽马分布等。
通过上述步骤，我们可以得到一个数学模型，用来描述车辆速度与限速之间的关系。
利用这个模型，我们可以预测在不同限速情况下车辆的行驶速度，并进行交通流量的估计。
然而，在现实情况下，我们知道车辆的速度往往不仅仅受限速的影响，还受到其他因素的制约，如道路条件、天气状况、车辆类型等。
因此，上述模型只是一个初步的建模尝试，还需要进一步完善。
例如，在车辆行驶过程中，我们可以考虑车辆之间的相互影响。
如果前方的车辆速度减慢，后面的车辆也会受到影响而减速行驶，形成车流的效应。
数学建模获奖作品范例
数学建模获奖作品范例近年来，数学建模竞赛在高中和大学生中越来越受欢迎。
数学建模是一种将实际问题转化为数学问题并求解的方法，通过建立数学模型，对问题进行分析和预测，得出有关结论和解决方案。
下面将介绍一些数学建模获奖作品的范例，以展示数学建模的应用和价值。
第一个范例是关于城市交通流量的建模。
城市交通流量是一个复杂的问题，涉及到车辆的流动、道路的拥堵、信号灯的控制等多个因素。
一支参赛团队利用数学建模的方法，通过收集城市交通数据和实地观察，建立了一个交通流量模型。
他们使用了微分方程和概率统计等数学工具，对车辆的速度、密度和流量进行了建模和预测。
通过模型的分析，他们提出了一些优化交通流量的方法，如调整信号灯的时长、增加道路的容量等。
他们的建模方法和解决方案得到了专家的肯定，并在数学建模竞赛中获得了一等奖。
第二个范例是关于物种扩散的建模。
物种扩散是生态学中的一个重要问题，研究物种的扩散过程对于了解生态系统的稳定性和保护生物多样性具有重要意义。
一支参赛团队通过数学建模的方法，结合实地调查和数据分析，建立了一个物种扩散模型。
他们使用了偏微分方程和随机过程等数学工具，对物种的扩散速度和扩散范围进行了建模和预测。
通过模型的分析，他们揭示了物种扩散的规律和影响因素，并提出了一些保护生物多样性的建议。
他们的建模方法和研究成果在数学建模竞赛中获得了特等奖。
第三个范例是关于金融风险管理的建模。
金融风险管理是一个重要的经济问题，涉及到金融市场的波动、投资组合的风险等多个因素。
一支参赛团队利用数学建模的方法，通过收集金融数据和分析市场趋势，建立了一个金融风险管理模型。
他们使用了时间序列分析、随机过程和蒙特卡洛模拟等数学工具，对金融资产的风险价值进行了建模和预测。
通过模型的分析，他们提出了一些风险管理的策略，如分散投资、对冲交易等。
他们的建模方法和风险管理方案在数学建模竞赛中获得了一等奖。
以上是关于数学建模获奖作品的三个范例。
这些范例展示了数学建模在不同领域中的应用和价值。
数学建模大赛一等奖作品之欧阳音创编
数学建模论文高速公路道路交通事故分析预测摘要我国目前的道路交通安全状况相对于世界水平要差得多，高速公路道路交通事故所造成的损失非常高。
因此，改善交通安全状况、预防和减少高速公路交通事故具有重大的现实意义。
针对这样的现状，我们必须进行高速公路交通事故的预测，从而及早采取措施进行预防工作，从而减少事故发生次数及损失程度。
针对此次建模的要求，在对此问题的深入研究下，我们提出了合理的假设，将本问题归结为一个预测分析的问题，其基本思想是通过聚类分析、SPSS软件求解、GM(1,1)灰色预测模型、多元线性回归分析，组合模型等方法的运用得到最优的预测结果。
针对问题一，我们首先运用了聚类分析的思想，建立了基于聚类分析的模型Ⅰ，通过聚类分析方法对给定的信息的筛选、加工、延伸和扩展，从而将评价对象确定在某一范围内，通过了该方法，最终得到了各类评价等级方法，为科学预测交通事故提供了依据。
针对问题二，本文选取受伤人数这一单项指标作为预测的对象，首先运用了GM(1,1)灰色预测模型，建立模型Ⅱ，通过对给定的事故原始数据，通过MATLAB软件预测了五年内的交通事故受伤人数；运用多元线性回归方法建立模型Ⅲ，在模型Ⅱ和模型Ⅲ的基础之上，通过基于组合模型思想的模型Ⅳ，求解得出了交通事故受伤人数在五年内的预测。
关键词：SPSS聚类分析GM(1,1)灰色预测模型组合预测模型 MATLAB目录一．问题重述错误!未定义书签。
二．问题的分析4三．模型假设与符号系统73.1模型假设73.2符号系统7四．模型的建立及求解94.1 问题一94.1.1建立模型Ⅰ94.1.2模型Ⅰ的求解及结果104.1.3实验结果的分析说明114.2 问题二144.2.1建立GM(1,1)模型Ⅱ144.2.2 用MATLAB求解模型Ⅱ224.2.3 建立模型Ⅲ244.2.4 建立优化模型Ⅳ254.2.5最优组合模型的求解26五．模型的评价28参考文献29附录30一．问题重述随着道路交通事业的发展，高速公路交通事故也在不断增加，对人类的生命和财产安全构成了极大的威胁。
汽车刹车距离模型(数学建模)
汽车刹车距离模型美国的某些司机培训课程中有这样的规则:在正常驾驶条件下车速每增加10英里/小时,后面与前面一辆车的距离应增加一个车身长度。
又云，实现这个规则的一 种简便方法是所谓“2秒规则”，即后车司机从前车经过某一标志开始默数2秒钟后到达同一标志，而不管车速如何。
试判 断“2秒规则”与上述规则是否一致？是否有更好的规则？并建立刹车距离的模型。
,解：(1)计算车速10英里/小时2秒钟前进距离:英尺秒秒英尺d =10×5280英尺/3600秒×2秒=29.33英尺一个车身平均长度l=15英尺 说明车速10英里/小时时两规则并不一致。
（2）刹车距离模型刹车距离由反应距离和制动距离组成。
反应距离指从司机刹车到制动开始起作用汽车行驶距离。
模型假设{1}刹车距离d 等于反应距离1d 和制动距离2d 之和。
2）反应距离1d 与车速v 成正比，比例关系为反应时间1t 。
3）刹车时间使用最大制动力F ，F 作的工等于汽车动能的改变，且F 与车质量m 成正比。
模型建立 由假设2）11d t v =由假设3，2212Fd mv =，而F ma =，则2212d v a= 其中a 为刹车减速度，是常数，则22d kv = （2）则刹车距离与速度的模型为21v d t kv =+ （3）其中1t 根据经验取0.75秒，现利用实际数据来确定k 。
表1 车速车速与刹车距离(第3列括号内为最大值)由20.75ii d kv =+，（i =1,2,3,4,5,6,7）及第2第三列数据有721741(0.75).0.0255ii i i ii dv v k v==-==∑∑则刹车距离与速度关系为：20.750.255d v v =+ （4）表1中第4列为计算的刹车距离,第5列是采用最大刹车距离时的刹车时间。
由(4)还可以得到刹车时间与车速关系:20.750.255t v v =+ （5）2030405060708090100110120050100150200250300350400450500速度（英尺/秒）距离（英尺）图1 实际(*)与计算刹车距离(实线)比较 表2 修正后t 秒规则。
停车距离问题——数学建模案例
停车距离问题——数学建模案例摘要：汽车在行驶中，为规避险情，常常需要急刹车。
怎样实施刹车操作，最大限度地规避险情，保障司乘人员、车辆、障碍物的安全呢？在交通事故发生后，交管部门对事故现场的勘探，也常常需要还原驾驶人员刹车的操作是否规范？车辆是否在事故发生时超速行驶？以便公正、公平地进行事故责任认定。
所以，研究汽车刹车问题就具有现实意义。
本文旨在通过对行驶中的汽车刹车距离问题的探索，用数学模型刻画影响汽车刹车距离的关键因素，及各因素之间的数量关系。
为驾驶人的安全驾驶及交管部门的事故责任认定，提供有价值的参考。
关键词：距离、速度、参数、假设、检验、线性回归、数学建模。
一、符号说明驾驶人在实施刹车前，要根据险情判断何时开始刹车及刹车力度。
从做出判断到实施刹车这段时间，我们定义为反应时间，记作，这段时间汽车滑行的速度记作，滑行的距离定义为反应距离，记作；从汽车刹车到汽车停车滑行的这段时间，定义为制动时间，记作，这段时间汽车滑行距离定义为制动距离，记作；从做出需要刹车得判断到汽车停止滑行的这段时间定义为停车时间，记作，这段时间汽车滑行的距离定义为停车距离，记作；汽车刹车时，车辆轮胎与路面的滚动摩擦力记作；汽车的质量记作；刹车时汽车滑行的加速度记作。
二、基本假设2.1.在反应时间段内，驾驶人在判断需要刹车时，一般都会松开油门踏板。
此时，汽车滑行仅受轮胎与地面滚动摩擦力的较小影响，我们假设这期间汽车保持油门踏板松开的那一时刻的瞬时速度匀速行驶。
由于在现实生活中，因人而异，很难确定的具体数值，因此，最终只能确定与成正比。
2.2.在制动时间段内，驾驶人在实际操作中，刹车受力大小一般是由小逐渐快速增大的，增大的速度也并不均匀，在汽车停止滑动的瞬间，受力又突然变为零。
车辆的防抱死系统也是为了避免急刹车时，因驾驶人瞬间踩死刹车，使车辆仅受轮胎与路面的巨大滑动摩擦力控制，造成更大的危险（如爆胎、侧翻、方向盘失灵等）。
这里，我们仅研究假设这期间刹车受力F的大小为定值，其近似等于车辆轮胎与路面的滚动摩擦力。
2022年MathorCup高校数学建模挑战赛C题
2022 年第十二届 MathorCup 高校数学建模挑战赛题目C 题自动泊车问题自动泊车是自动驾驶技术中落地最多的场景之一，自动泊车指在停车场内实现汽车的自动泊车入位过程，在停车空间有限的大城市，是一个比较实用的功能，减少了驾驶员将车辆驶入狭小空间的难度。
图 1 为Apollo D-Kit 车辆在开放露天停车位进行泊车的测试场景，无人车泊入路边一个平行停车位。
图1Apollo泊车测试现场情景图本研究以无人乘用车为例，实现在停车场中进行自动泊车的功能。
无人车为阿克曼结构的乘用车，如图2 所示，前轮转向后轮驱动；车身可以看作一个矩形，长4.9m ，宽1.8m ；车子轴距2.8m ，轮间距为1.7m ；最大油门加速度为3.0m/s!，极限最大减速度为−6.0m/s!，加加速度不超过20.0 m/s" 为宜；方向盘最大转角470°，方向盘与前轮转角的传动比为16: 1 （方向盘转动16°，前轮转动1°），方向盘最大转速为400°/s。
图2阿克曼车辆模型示意图图 3 为某停车场平面图，无人车从初始位置出发，假设以初速度为零开始行驶，将车停在停车场中某一个车位上。
停车位上如果没有其他车辆占用，或车位没有被锁，则无人车可停入。
停车位有三种类型，分别为垂直停车位（停车方向垂直路面）、平行停车位（停车方向与路面平行）和倾斜停车位。
图中用黄色斜线标识的为停车场中部分围墙，白色斜线区域为禁行区域，车辆不能与其产生冲突或碰撞，黄色横线区域为减速带。
停车位中的箭头指示为车辆泊车完成后的车头朝向。
地面上箭头指示了车辆应该行驶的方向，泊车过程中的倒车方向不予约束。
在黄色减速带前后5m，车辆行驶速度不超过10km/h。
图3停车场平面图无人车驶到指定位置（如入口处），如何识别出停车场中的最优目标停车位，以及根据目标车位，如何快速到达并进行安全泊车是自动泊车过程的核心问题。
泊车过程在保证安全的情况下，时间应尽可能短，前进车速不超过20km/h，倒车车速不超过10km/h ，在减速带前后5m 范围车速不超过10km/h ，轨迹和速度都尽可能平滑（满足最大加速度，最大减速度的约束，并最好满足最大加加速度的约束）。
数学建模作业一：汽车刹车距离
汽车刹车距离一、问题描写司机在碰到突发紧迫情形时都邑刹车,从司机决议刹车开端到汽车停滞行驶的距离为刹车距离,车速越快,刹车距离越长.那么刹车距离与车速之间具有什么样的关系呢？二、问题剖析汽车的刹车距离有反响距离和刹车距离两部分构成,反响距离指的是司机看到须要刹车的情形到汽车制动器开端起感化汽车行使的距离,刹车距离指的是制动器开端起感化到汽车完整停滞的距离.反响距离有反响时光和车速决议,反响时光取决于司机小我状态（敏锐.机灵等）和制动体系的敏锐性,因为很难对反响时光进行差别,是以,平日以为反响时光为常数,并且在这段时光内车速不变.刹车距离与制动感化力.车重.车速以及路面状态等身分有关系.由能量守恒制动力所做的功等于汽车动能的转变.设计制动器的一个合理原则是,最大制动力大体上与汽车的质量成正比,汽车的减速度根本上是常数.路面状态可以为是固定的.三、问题求解1、模子假设依据上述剖析,可作如下假设：①刹车距离d等于反响距离1d和制动距离2d之和;②反响距离1d 与车速v 成正比,且比例系数为反响时光t;③刹车时应用最大制动力F,F 作的功等于汽车动能的转变,且F 与车质量m 成正比;④人的反响时光t 为一个常数; ⑤在反响时光内车速v 不变 ; ⑥路面状态是固定的;⑦汽车的减速度a 根本上是一个常数. 2、 模子树立由上述假设,可得： ⑴tv d =2;⑵2221mv Fd =,而ma F =,则2221v ad =.所以22kv d =. 综上,刹车距离的模子为2kv tv d +=. 3.参数估量可用我国某机构供给的刹车距离现实不雅察数据来拟合未知参数t 和k.转化单位后得：车速（公里/小时） 20 40 60 80 100 120 140现实刹车距离（米）118.0用Mathematica 进行拟合,代码如下： Clear[x,v,d];x={{20/3.6,6.5},{40/3.6,17.8},{60/3.6,33.6},{80/3.6,57.1},{100/3.6,83.4},{120/3.6,118},{140/3.6,153.5}}; d=Fit[x,{v,v^2},v];Print["d=",d];Plot[d,{v,0,200/3.6}] 成果： 4. 成果剖析将拟合成果与现实成果比较：（代码） Clear[v,d];d=0.65218*v/3.6+0.0852792*(v/3.6)^2;For[v=20,v<=140,v=v+20,Print["速度为",v,"km/h 时刹车距离为",d]] 成果：车速（公里/小时） 20 40 60 80 100 120 140 现实刹车距离（米） 盘算刹车距离（米）盘算刹车距离与现实刹车距离基底细当.综上,反响时光t 约等于0.6522秒,刹车时减速度约等于2/62/1s m k ≈.刹车距离与车速的关系知足：208528.06522.0d v v +=.。
数学建模获奖作品范例
数学建模获奖作品范例一、引言数学建模是一门综合性较强的学科，它不仅需要对数学理论有深入的理解，还需要具备良好的实际问题分析和解决能力。
在数学建模比赛中，获奖作品往往能够有效地解决实际问题，具有一定的创新性和实用性。
本文将以数学建模获奖作品为例，介绍一种利用数学建模解决实际问题的方法。
二、问题描述本次数学建模比赛的题目是关于城市交通拥堵问题的研究。
城市交通拥堵一直是人们生活中的一大难题，如何合理规划道路网和交通流量成为了重要的研究方向。
本次比赛要求参赛者通过建立数学模型，分析城市交通拥堵的原因和影响因素，并提出相应的解决方案。
三、模型建立为了解决城市交通拥堵问题，我们首先需要对城市交通流量进行建模。
我们可以利用流体力学中的连续性方程和动量方程，对道路上的车辆流进行描述。
通过对实际交通流的数据采集和分析，我们可以获得车辆流密度、流速等参数，并建立数学模型进行计算和预测。
四、模型求解利用建立的数学模型，我们可以对城市交通拥堵问题进行求解。
首先，我们需要确定交通拥堵的评价指标，如平均车速、车辆停滞时间等。
然后，通过对不同交通流量条件下的模拟计算，得到不同交通状况下的评价指标数值。
最后，我们可以对不同的解决方案进行比较，选择最优的方案来缓解交通拥堵问题。
五、结果分析通过模型求解，我们可以得到不同交通状况下的评价指标数值。
通过对这些数据的分析，我们可以发现交通拥堵的主要原因和影响因素。
比如，交通信号灯的设置、道路的通行能力、交通流量的分布等都会对交通拥堵产生较大影响。
根据这些分析结果，我们可以提出相应的解决方案，如优化信号灯的设置、增加道路的通行能力等。
六、总结通过本次数学建模获奖作品的介绍，我们可以看到数学建模在解决实际问题中的重要性和应用价值。
通过建立数学模型，我们可以对复杂的实际问题进行抽象和简化，从而得到有效的解决方案。
数学建模不仅可以提高我们的数学应用能力，还可以培养我们的创新思维和实际问题解决能力。
数学教学中的数学建模案例
数学教学中的数学建模案例数学建模是指运用数学原理与方法解决实际问题的过程。
在数学教学中，数学建模可以帮助学生将抽象的数学概念与实际问题相结合，提高他们解决问题的能力和应用数学的能力。
本文将介绍几个数学建模在数学教学中的典型案例。
案例一：用数学建模解决实际问题我们以一个实例开始，假设一个园区的供电系统需要进行优化和改造，以降低能耗和成本。
为了解决这个问题，我们可以通过数学建模来分析和优化供电系统。
首先，我们可以收集园区的用电数据，包括用电量、峰谷电价等信息。
然后，我们可以建立数学模型，使用线性规划等方法来优化供电系统的运行。
通过调整供电系统的负荷分配和电源配置，我们可以找到一种最优方案，以达到降低能耗和成本的目标。
在数学教学中，我们可以通过这个案例引导学生运用数学知识和方法解决实际问题。
学生可以根据实际场景，收集数据，建立数学模型，并利用计算机软件进行模拟和优化。
这样，学生不仅可以巩固数学知识，还可以提高他们的问题解决能力和创新思维。
案例二：用数学建模解决交通流问题交通流问题是城市规划中的一个重要问题。
如何合理安排信号灯的时序，以及交通流的优化调度，都是需要运用数学建模来解决的。
我们可以以某个路口的交通流问题为例。
假设某个路口存在交通拥堵问题，我们需要通过数学建模来优化车辆的行驶路径和交通信号。
首先，我们可以通过收集交通流数据，包括车辆数量、车速等信息。
然后，我们可以建立数学模型，使用图论等方法来分析交通网络的拓扑结构，考虑车辆的速度、密度等因素，并结合交通信号的控制，来优化交通流的调度和路口的通行效率。
在数学教学中，我们可以通过这个案例让学生了解到数学在交通规划中的应用。
学生可以通过收集数据、建立数学模型，运用图论等数学知识，来解决交通流问题。
通过这种实践性的学习，学生可以更好地理解数学的应用和实际问题的解决方法。
案例三：用数学建模解决金融风险问题金融风险管理是银行和其他金融机构需要处理的一个重要问题。
2013数学建模A题公路通行能力的计算方法
2013数学建模A题公路通行能力的计算方法在现代社会中，交通运输是国民经济发展的重要支撑。
特别是公路交通，作为人们日常出行和货物运输的主要方式，对于促进经济增长和便利人民生活有着重要的作用。
因此，准确计算公路通行能力对于规划和管理道路交通至关重要。
本文将介绍2013数学建模A题中的公路通行能力的计算方法。
根据题目要求，我们将以情景模拟和数学建模的方式进行分析和计算。
1.问题背景与分析首先，我们需要了解问题的背景和所涉及的情景。
在题目中，我们需要计算公路通行能力，该能力通常由道路的流量和速度决定。
因此，我们需要考虑以下几个因素：- 车流量：题目中给出的条件包括车辆密度和道路宽度，我们可以通过计算每个车道上的车辆数量来得到整个道路的车辆数量。
- 车速：根据题目中给出的条件，我们可以得知车辆的最大速度、平均速度以及考虑到车辆之间的相互影响而得到的实际速度。
2.模型建立为了计算公路通行能力，我们可以建立如下模型：- 道路车辆数模型：根据题目给出的车辆密度和道路宽度，我们可以计算每个车道上的车辆数目。
假设车辆之间的间隔是均匀的，我们可以根据道路宽度和车辆长度计算出每个车道上的车辆数。
然后，将每个车道上的车辆数相加，即可得到整个道路上的车辆数。
- 车速模型：根据题目给出的车辆最大速度和平均速度，我们可以假设车辆的速度服从某种分布，如正态分布。
根据速度分布的特性，我们可以计算出实际的车速。
3.计算方法在模型建立的基础上，我们可以进行公路通行能力的计算。
这需要通过情景模拟来实现。
具体的计算过程如下：- 首先，根据车辆数模型计算出整个道路上的车辆数。
- 其次，根据车速模型计算出车辆的实际速度。
- 然后，根据得出的车辆数和速度，计算出整个道路上的通行能力，可以采用如下公式进行计算：通行能力 = 车辆数 ×实际速度4.数值计算与结果分析根据题目给出的具体数据，我们可以进行数值计算和结果分析。
假设题目给出的车辆数为1000辆，道路宽度为10米，车辆的最大速度为60km/h，平均速度为40km/h。
数学建模--刹车距离与车速
刹车距离与车速的关系摘要汽车司机在行驶中发现前方出现突发事件会紧急刹车，从司机决定刹车到完全停止这段时间内汽车行驶的距离称为刹车距离。
刹车距离由反应距离和制动距离两部分组成。
车速越快，刹车距离越长。
在反应时间内，车做匀速运动，对反应距离与车速进行分析，确立其比例关系。
对于制动距离，刹车时使用最大制动力做的功等于汽车动能的改变，根据动能定理，可以分析出制动距离与初速度之间的关系。
而反应距离与制动距离之和为刹车距离，这样就初步建立了刹车距离与车速之间的数学模型，进一步运用matlab进行系数求解和曲线模拟。
一、问题的重述汽车司机在行驶中发现前方出现突发事件会紧急刹车，从司机决定刹车到完全停止这段时间内汽车行驶的距离称为刹车距离。
刹车距离由反应距离和制动距离两部分组成，前者指从司机决定刹车到制动器开始起作用这段时间内汽车所行驶的距离，反应距离由反映时间和车速决定（对固定汽车和同一类型司机，反应时间可视为常数）。
二、模型的基本假设（1）刹车时使用最大制动力F基本不变。
（2）F做的功等于汽车动能的改变。
（3）F与车的质量m成正比。
（4）汽车牌子固定，在不变的道路、气候等条件下，由同一司机驾驶。
（5）人的反应时间为一个常数。
（6）在反应时间内车速不变。
（7）汽车的刹车距离等于反应距离和制动距离之和。
（8）反映距离与车速成正比，比例系数为反应时间。
三、符号说明F：刹车最大制动力；m:车的质量；S1：反应距离;t：反应时间；S2：制动距离;S：刹车距离;v：汽车的初速度;k1：反应距离与初速度的比例系数;k2：制动距离与初速度的比例系数。
四、问题的分析在反应时间内，车做匀速运动，对反应距离与初速度成正比关系。
对于制动距离，由于刹车时使用最大制动力做的功等于汽车动能的改变，根据动能定理，可以分析出制动距离为初速度的二次函数。
而反应距离与制动距离之和为刹车距离，由于反应距离与初速度成正比关系, 制动距离为初速度的二次函数，这样就初步确定刹车距离是初速度的二次函数。
数学建模淋雨量与跑步速度
数学建模淋雨量与跑步速度
情景重现
下雨天忘了带雨伞，要在雨中从一处沿直线跑到另一处，若雨速为常数且方向不变，试建立数学模型讨论是否跑的越快，淋雨越少，将人体简化为长方体，高a=1.5米（颈部以下），宽b=0.5米，厚c=0.2米，设跑步距离d=100米，跑步最大速度=5米/秒，雨速u=4米/秒，降雨量w=2cm/h，记跑步速度为）
基本假设
（1）风速始终保持不变
（2）降雨速度和降雨强度保持不变
（3）跑完全程的速度始终不变
符号的约定
a人的身高（颈部以下）（已知）
b人的宽度（已知）
c人的厚度（已知）
d全程距离（知）
Vm跑步最大速度（已知）
u雨速（已知）
w降雨量（已知）
v人跑步的速度（未知）
C身上被淋的雨水总量（升）（未知）
I降水强度（单位时间平面上降下雨水的厚度）（厘米/时）
模型的建立
结论
通过对以上模型的分析我们可以知道,在雨中行走时要使身上淋的雨水最少,除了要考虑降雨角度外,还好考虑降雨速度,即是根据降雨角度和降雨速度来选择自己在雨中的行走速度,具体做法如下:
(1)如果雨是迎着前进的方向落下，应该以最大的速度跑完全程..
(2)如果雨是从背后落下，这时应该控制在雨中的速度，让它刚好等于落雨速度的水平分量.。
数学建模优秀作品
数学建模优秀作品 The document was finally revised on 20212013高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。
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）日期：2013 年 9 月16 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：车道被占用对城市道路通行能力的影响摘要车道被占用是研究城市交通的一个重要领域。
2024年研究生数学建模优秀论文B6
2024年研究生数学建模优秀论文B6本文对于2024年研究生数学建模优秀论文B6进行了分析和总结。
2024年研究生数学建模优秀论文B6题目为《基于机器视觉的交通拥堵监测与预测研究》。
该论文研究了交通拥堵的监测与预测问题，并采用了机器视觉技术进行分析与建模。
该论文首先对交通拥堵的定义进行了明确，从交通流量、车速和车辆密度等指标综合考虑，建立了一个全面的交通拥堵评价指标体系。
通过收集交通视频数据和相关交通信息，使用机器视觉技术进行分析与处理，得到了所需的交通拥堵数据。
论文接着利用时间序列分析方法对交通拥堵数据进行了预测。
通过组合线性模型和非线性模型，构建了多层级的时间序列模型，分别对不同时间尺度的交通拥堵进行预测。
利用历史数据训练模型参数，并采用交叉验证方法评估模型的性能。
论文最后对研究结果进行了验证和分析。
通过与实际交通拥堵数据进行对比，结果显示该模型具有较高的预测准确度和稳定性。
论文还对交通拥堵的影响因素进行了分析，发现了影响交通拥堵的重要因素，并提出了优化交通拥堵的对策。
该论文的研究内容具有一定的创新性和实用性。
通过应用机器视觉技术，可以更加准确地监测和预测交通拥堵情况，为交通管理和规划提供科学的决策依据。
论文还提出了一些优化交通拥堵的对策，对于改善城市交通状况具有一定的指导意义。
然而，该论文也存在一些不足之处。
首先，对于机器视觉技术的具体应用方法和原理没有进行详细的介绍和解释，缺乏方法的可重复性。
其次，论文对于时间序列模型的构建和参数选择没有进行详细讨论，对于模型的可解释性和稳定性没有给出充分的说明。
最后，论文对于交通拥堵影响因素的分析还比较简单，缺乏对于不同因素之间相互作用的深入研究。
综上所述，2024年研究生数学建模优秀论文B6的研究内容较为全面，采用了机器视觉技术进行交通拥堵的监测与预测，并提出了一些优化交通拥堵的对策。
然而，论文在方法的详细介绍和分析的深入程度上还有待改进。
希望今后能够进一步完善方法和结果的可解释性，并深入探究交通拥堵的影响因素和相互作用关系。
最新汽车刹车距离模型(数学建模)
汽车刹车距离模型美国的某些司机培训课程中有这样的规则:在正常驾驶条件下车速每增加10英里/小时,后面与前面一辆车的距离应增加一个车身长度。
又云，实现这个规则的一 种简便方法是所谓“2秒规则”，即后车司机从前车经过某一标志开始默数2秒钟后到达同一标志，而不管车速如何。
试判 断“2秒规则”与上述规则是否一致？是否有更好的规则？并建立刹车距离的模型。
,解：(1)计算车速10英里/小时2秒钟前进距离:英尺秒秒英尺d =10×5280英尺/3600秒×2秒=29.33英尺一个车身平均长度l=15英尺 说明车速10英里/小时时两规则并不一致。
（2）刹车距离模型刹车距离由反应距离和制动距离组成。
反应距离指从司机刹车到制动开始起作用汽车行驶距离。
模型假设{1}刹车距离d 等于反应距离1d 和制动距离2d 之和。
2）反应距离1d 与车速v 成正比，比例关系为反应时间1t 。
3）刹车时间使用最大制动力F ，F 作的工等于汽车动能的改变，且F 与车质量m 成正比。
模型建立 由假设2）11d t v =由假设3，2212Fd mv =，而F ma =，则2212d v a= 其中a 为刹车减速度，是常数，则22d kv = （2）则刹车距离与速度的模型为21v d t kv =+ （3）其中1t 根据经验取0.75秒，现利用实际数据来确定k 。
车速与刹车距离(第3列括号内为最大值)由20.75ii d kv =+，（i =1,2,3,4,5,6,7）及第2第三列数据有721741(0.75).0.0255ii i i ii dv v k v==-==∑∑则刹车距离与速度关系为：20.750.255d v v =+ （4）表1中第4列为计算的刹车距离,第5列是采用最大刹车距离时的刹车时间。
由(4)还可以得到刹车时间与车速关系:20.750.255t v v =+ （5）2030405060708090100110120050100150200250300350400450500速度（英尺/秒）距离（英尺）图1 实际(*)与计算刹车距离(实线)比较 表2 修正后t 秒规则。
2016年东北三省数学建模竞赛B题优秀论文
三、模型假设
1． 不考虑激光在空气中传播时间； 2． 不考虑空气中激光出现的折射现象； 3． 假设车辆通过时不转换车道； 4． 假设车辆外型规律对称； 5． 假设道路交通情况良好；
四、部分符号说明
符号 ρ ρ1 ρ2 ρ3 L
说明 激光 OP 的长度 激光 OC 的长度 激光 OB 的长度 激光 OG 的长度 被观测车辆的长
二、问题分析
针对问题一，希望根据传感器装置的数据建立数学模型，用来描述通过车辆 的几何特征。根据传感器的数据特征，由于激光头扫描的速度极快，可认为激光 头可以同时扫描四个车道，首先建立平面极坐标系，接着把极坐标系转化为直角 坐标系，则可利用已知传感器的数据特征计算出被检测车辆的宽度和高度。
针对问题二，需要对异常数据进行判别并给出处理方法首先分析出现异常数
由方程组（1），可得：
5
x
=
ρ
cosθ
y = ρ sinθ
于是 P 点坐标为 (ρ cosθ , ρ sinθ ) 。
（2）
5.1.2 模型一求解
由于激光传感器安装在马路的一侧，所以激光头的观测范围如图 1-4 所示：
激光探头
有效探测区间
B EA
G
被探测车辆
C D
F H
图 1-4 激光头的观测范围 如图 1-4 所示：由于激光头安装在马路一侧，所以对于被测车辆来说，只有 AB 侧面、 AE 侧面、 EG 侧面以及 BC 车顶面可以被观测，根据车辆的对称性，可以 根据观测所得 AB 侧面、AE 侧面、EG 侧面以及 BC 车顶面的数据，得出另一侧 CD 面、 DF 面和 FH 面的数据。 接下来将被观测车辆置于所建直角坐标系中如图 1-5：
O
车速数学建模作品
家用小汽车耗油量问题的数学模型摘要本文搜集了2011年1月-4月家用小汽车的销售量、载重、迎风面积、速度、加速度与百公里耗油量等大量相关数据，通过透彻地分析这些数据，我们建立了关于家用小汽车百公里耗油量的多元线性回归模型。
由于影响汽车耗油量的因子有多个，我们根据有关汽车的参考文献，选取了几个主要因子来进行相关性的分析。
主要影响耗油量的因子可以分为两类，一类是不可变的：汽车的质量，汽车的迎风面积；一类是可变的：汽车行驶的速度，汽车行驶的加速度。
当我们对家用小汽车的迎风面积进行统计分析之后，发现研究迎风面积的意义不大，因为不同车系的汽车的迎风面积都差不多。
因此我们主要研究家用小汽车的载重（Ga）、速度（V）、加速度（j）对与百公里耗油量（Qs）的关系。
我们运用SPSS（13.0版本）软件对这三个变量与油耗的关系一一进行分析之后，分别建立单一的线性关系模型。
最后运用Excel和VC++6.0对汽车载重求加权平均，然后将所得数据代入最终模型进行定量分析，最后根据模型分析得出结论：在合理范围内，载重越小，油耗越少；加速度越小，油耗越小；存在一个经济时速。
根据模型分析的结论，我们希望能够提供给相关人员一些有效的省油的建议。
关键词: 统计软件 SPSS软件 Excel VC++6.0 加权平均一、问题重述由于石油资源的有限性和人类使用欲的无限性，汽车节油问题已备受关注，对于汽车如何省油，高速交警和节能减排治理师有许多的可分享的技巧。
一般认为，少踩刹车，勿开快车，车辆平稳起步和平均加速，会比急起步、急加速省油。
平均加速，这样既可以节油，又可以减轻机件磨损。
另外任何一辆车都存在一个经济时速，低于这个时速或高于这个时速油耗必然上升，所以要正确的把握这个经济时速。
车子都有自身的重量，这个重量也是影响油耗的问题之一。
相关测试数据表明，车辆的自重每增添5公斤就会多耗损1%的油。
因此建议有车族们平常不要在车内装载过多的物品，时常保持爱车一身轻。
2秒准则和车身数学建模
2秒准则和车身数学建模摘要：1.2秒准则简介2.车身数学建模概述3.2秒准则与车身数学建模的关系4.应用案例及优势5.总结正文：在汽车设计领域，安全性始终是重中之重。
为了提高车辆的安全性能，研究人员提出了许多理论和方法。
本文将介绍一种名为“2秒准则”的安全性能评估方法，以及与之密切相关的车身数学建模。
1.2秒准则简介2秒准则是一种基于驾驶员反应时间和车辆行驶速度的安全性能评估方法。
该准则认为，驾驶员从发现前方突发状况到采取行动避免碰撞的反应时间约为2秒。
因此，在设计汽车时，需要确保车辆在2秒内能够完成相应的制动或避让动作，以避免发生交通事故。
2.车身数学建模概述车身数学建模则是通过对车辆结构、材料和力学性能进行分析，建立车身结构的数学模型。
这个模型可以用于计算车辆在各种工况下的应力、应变和变形情况，从而评估车辆的安全性能。
车身数学建模是汽车设计过程中不可或缺的一环，有助于优化车身结构，提高安全性能。
3.2秒准则与车身数学建模的关系2秒准则和车身数学建模密切相关。
在进行车身数学建模时，研究人员需要考虑车辆在驾驶员反应时间内所需的制动或避让距离，以确保车辆在遇到突发状况时能够及时停下或避开。
这意味着，车身数学建模需要充分考虑2秒准则的要求，使车辆在实际行驶过程中具备良好的安全性能。
4.应用案例及优势2秒准则和车身数学建模在汽车设计中的应用案例众多。
例如，在车辆制动系统设计中，通过仿真计算分析车辆在驾驶员反应时间内能否停下，从而优化制动系统参数。
此外，在车身结构设计中，根据2秒准则要求，对车身结构进行加强或优化，提高车辆的被动安全性能。
5.总结总之，2秒准则和车身数学建模在汽车设计中具有重要意义。
通过充分考虑驾驶员反应时间和车辆行驶速度，以及运用数学模型分析车身结构，研究人员可以有效提高汽车的安全性能。
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家用小汽车耗油量问题的数学模型摘要本文搜集了2011年1月-4月家用小汽车的销售量、载重、迎风面积、速度、加速度与百公里耗油量等大量相关数据，通过透彻地分析这些数据，我们建立了关于家用小汽车百公里耗油量的多元线性回归模型。
由于影响汽车耗油量的因子有多个，我们根据有关汽车的参考文献，选取了几个主要因子来进行相关性的分析。
主要影响耗油量的因子可以分为两类，一类是不可变的：汽车的质量，汽车的迎风面积；一类是可变的：汽车行驶的速度，汽车行驶的加速度。
当我们对家用小汽车的迎风面积进行统计分析之后，发现研究迎风面积的意义不大，因为不同车系的汽车的迎风面积都差不多。
因此我们主要研究家用小汽车的载重（Ga）、速度（V）、加速度（j）对与百公里耗油量（Qs）的关系。
我们运用SPSS（13.0版本）软件对这三个变量与油耗的关系一一进行分析之后，分别建立单一的线性关系模型。
最后运用Excel和VC++6.0对汽车载重求加权平均，然后将所得数据代入最终模型进行定量分析，最后根据模型分析得出结论：在合理围，载重越小，油耗越少；加速度越小，油耗越小；存在一个经济时速。
根据模型分析的结论，我们希望能够提供给相关人员一些有效的省油的建议。
关键词: 统计软件 SPSS软件 Excel VC++6.0 加权平均一、问题重述由于石油资源的有限性和人类使用欲的无限性，汽车节油问题已备受关注，对于汽车如何省油，高速交警和节能减排治理师有许多的可分享的技巧。
一般认为，少踩刹车，勿开快车，车辆平稳起步和平均加速，会比急起步、急加速省油。
平均加速，这样既可以节油，又可以减轻机件磨损。
另外任何一辆车都存在一个经济时速，低于这个时速或高于这个时速油耗必然上升，所以要正确的把握这个经济时速。
车子都有自身的重量，这个重量也是影响油耗的问题之一。
相关测试数据表明，车辆的自重每增添5公斤就会多耗损1%的油。
因此建议有车族们平常不要在车装载过多的物品，时常保持爱车一身轻。
轮胎的尺度胎压，对于省油也非常重要。
因为过高或过低的胎压会增添车辆的油耗，而且更危险的是，过低的胎压容易造成爆胎。
所以车主要市场检查爱车的胎压。
此外，对爱车进行经常性的检查和调整，也当是省油的必不可少的过程。
但是由于车族们对耗油量的具体关系还不清楚，因此我们需要建立一个具体模型，研究这些说法的正确与否，然后向相关人员开车提供省油的有用的建议。
二、问题分析影响汽车的耗油量的因素很多，根据参考文献我们主要把因子分成了两类，一类是不可变的：汽车的载重，汽车的迎风面积；一类是可变的：汽车行驶的速度，汽车行驶的加速度。
当我们对家用小汽车的迎风面积进行统计分析之后，发现研究迎风面积的意义不大，因为不同车系的汽车的迎风面积都差不多。
因此我们主要研究家用小汽车的载重（Ga）、速度（V）、加速度（j）对与百公里耗油量（Qs）的关系。
我们通过对搜集的数据进行因子分析法发现油耗是在三个因子下共同作用的结果。
为了探究载重，速度，加速度与油耗的具体函数关系，我们首先将所得数据运用SPSS软件和Excel软件进行分析，来判断它们之间是否有线性关系，然后根据数据分析假设出多维模型，最终代入数值进行检验来判断它们之间是否有线性关系，然后得出载重、速度、加速度对百公里耗油量的贡献率，最终确定具体模型。
三、符号说明与模型假设1、符号说明Qs—百公里耗油量Ga—汽车总质量A—汽车的迎风面积（m ²）g—重力加速度j—汽车的加速度v—汽车速度2、模型假设（1）从各类资料搜集的数据准确、可信、科学。
（2）忽略汽车发动机的部功率。
（3）汽车性能良好，无故障。
（4）汽车在路面状况较好的高速路上做直线行驶，不爬坡。
（5）天气晴朗，风速为0。
（6）不开空调，不开窗。
（7）不考虑个别特殊数据对结果的影响。
四、模型建立与求解油耗问题涉及到很多因素，这里我们只考虑三个因素的影响：质量Ga,加速度j，以及速度v。
我们从这三个影响因素方面建立模型，来探讨质量Ga，加速度j，速度v 分别对油耗的影响程度，然后用平均质量，加速度以及速度和油耗的数据去检验这个模型是否合理。
我们收集了在其他条件一致的情况下，不同质量的汽车的油耗数据，不同加速度下汽车的油耗数据以及不同速度下汽车的油耗数据，开始尝试用SPSS 13.0工具用线性回归方法来判断油耗与它们三者之间是否存在线性关系，存在怎么样的线性关系，然后就通过建立线性回归方程模型来解决这个问题。
首先用SPSS工具对现有的数据进行处理与分析考虑到汽车载重这个因素对百公里耗油量的影响，我们搜集了这两年来的销售量居前的几种车型的载重与耗油量的数据。
载重与耗油量注：数据来源于news.bitauto./chanxiao/把自变量汽车质量和因变量油耗分别为横轴和纵轴，用已知的数据绘制散点图，如图1.1所示,各散点并不恰好在一条直线上,根据散点图所反映出两个变量的线性趋势,可以假定,对于自变量汽车质量的各个取值,相应的因变量油耗的取值位于一条直线上,这时我们可以用一元线性回归方程来描述油耗依赖于汽车质量的数据变化,对它们进行线性回归分析，得到回归系数表，见图1.2。
对应显著性水平Sig.=000<0.05.可以认为方程显著，所得回归方程如下:Qs1=1.037+0.004Ga图1.1图1.2同样的，把自变量分别改为汽车的速度（见附表1），因变量仍然是油耗，绘制出散点图（见图2.1），并进行线性回归分析（见图2.2）对应显著性水平Sig.=000<0.05.可以认为方程显著，所得回归方程如下:Qs2=1.603+0.05V图2.1图2.2同样的，把自变量分别改为汽车的加速度（见附表2），因变量仍然是油耗，绘制出散点图（见图3.1），并进行线性回归分析（见图3.2）对应显著性水平Sig.=000<0.05.可以认为方程显著，所得回归方程如下:Qs3=1.625+0.443j 图3.1图3.2五、模型的检验与结果分析根据上面得出Qs=Qs1+Qs2+Qs3=4.265+0.004Ga+0.056v+0.443j上述多元回归方程中,三个自变量与因变量的复相关系数R和R2判定系数分别为0.978和0.957，0.996和0.993，0.995和0.989。
自变量和因变量之间的关系非常强,为了消除自变量的个数与样本量的大小对判定系数的影响,引进了校正R2,它的值依然分别达到了0.954，0.991，0.987,说明拟合优度非常高。
因此说明各项指标通过了显著性检验。
结果 Ga:V:j=28.8%:40.3%:30.9%也就是说在油耗为单位一的时候，汽车载重Ga的贡献率是28.8%，汽车速度V的贡献率是40.3%，而加速度j的贡献率是30.9%，其中速度的对耗油的影响是最大的。
应用Excel作图分析：六、模型评价1、模型优点（1）本文建立了一个关于耗油量的比较简单易懂的模型，取得了较为满意的结果，而且此模型建立在大量的数据上，可靠性与灵活性较强，还具有一定科学性。
（2）运用了大家较为熟悉的SPSS软件，Excel软件正确求解，得到了理想化的曲线，准确做出了函数图像，使结果一目了然。
（3）为了避免繁琐的计算，我们利用VC++6.0来求解，使运算效率得到大幅度提高。
（4）此模型与实际紧密联系，贴近实际，给汽车的相关人员提供了有价值的信息，具有广泛应用性。
2、模型缺点（1）由于时间和环境的限制，在实际中能查找到的数据有限，因此其准确性可能与实际数据存在偏差。
（2）模型建立的过于简单，考虑的耗油量影响因素也不够全面。
（3）为了使计算简单，忽略了一些次要因素，例如没有考虑汽车迎风面积与百公里耗油量的关系等，使结果存在一定的偏差。
七、模型改进与推广本模型建立的思想和方法对其他类似问题也很适用，除了在汽车省油技巧方面实用性较强外，还可以推广到汽车的生产上，有较成熟的理论，其解题思想可以用于解决各种复杂问题，给车主的建议当前，物价的日益上涨，石油价格也跟随着飞速涨高。
而汽车燃料的消耗，直接影响到运输成本，再加上各式各样的养路费，汽车节油的重要性越加突显出来，基于上述的结论分析，我们总结了一些汽车节油技巧以供给车主们参考：（1）挂低档起步，缓慢加速。
让汽车达到一定档位速度时，逐步吧档位从低换到高。
这样可以减少发动机升温时间，增加燃油利用率。
据测算，急起步10次，浪费燃料120毫升以上。
（2）每种汽车都有自己的经济时速，在此速度下汽车行驶耗油量最低。
常用的经济时速大都在60~90km/h，在市区的交通路况可能很难达到这个要求，但是驾驶员还是应该尽量控制在这个速度以。
（3）不要把后备箱当作储藏室，不常用的东西最好不要随车携带。
车上装的东西越多，车就越重，也就加大了发动机的负荷，自然也就费油。
（4）时常检查轮胎的气压，以保持最佳状态。
轮胎亏气会增加油耗，轮胎亏气会造成滚动阻力增加，所以更费油。
（5）与前面的车辆保持车距。
在市区通比较拥堵，车辆起步频繁，与前车保持足够的距离，前车突然制动时，自己有足够的反应时间，不必频繁制动，安全又省油。
（6）高速行驶中空气阻力很大，所以尽量不要打开车窗，减少风阻可以省油。
开窗会增大风阻系数，车速越高，空气阻力越大。
因此高速时开空调比开窗更省油。
八、参考文献[1]月相英君，《轿车科学使用》，：科学技术，2003年[2]朱利安哈皮安-史密斯，《现代汽车设计概论》，：化学工业，2007年[3]薛薇，《SPSS 统计分析方法及应用》，：电子工业,2007年[4]龚曙明朱海玲，《应用统计学》，：中国水利水电，2010年九、附录附表：计算加权平均质量的程序：#include<stdio.h>void main(){int i,j;double Ga;long m,n,sum;long a[10]={1284,1200,1247,1099,1255,1106,1425,1334,1135,1227};longb[10]={86044,67650,73629,81806,72720,62229,58409,31941,49227,44570};for(i=0,j=0,sum=0;i<10&&j<10;i++,j++){m=a[i];n=b[j];sum=sum+m*n;}Ga=sum/6.28E005;printf("%lf\n",Ga);}表1 速度与百公里耗油流量的关系表2 加速度与百公里耗油量的关系表3汽车品牌总销售数量（辆）主要销售品牌百公里平均耗油量（L）整备质量（kg)高（mm) 前轮距(mm)迎风面积(m2)朗逸86044 1.6L手动品雅版5.212451465 1560 2.28541.6L自动品悠版12852.0L手动品悠版12832.0L自动品悠版1323比亚迪F3 676501.5L白金舒适版4.9 1200 1490 1480 2.20521.5L白金版标准型1.5L白金版豪华型悦动73629 1.8L TOP 手动型6.112651490 1554 2.31546 1.8L TOP 自动型12791.6L GLS手动版1198捷达81806伙伴6.110911415 1429 2.022035 前卫1091柴油先锋1114凯越72720 1.6L LX-MT7.712501445 1475 2.131375 1.6L LE-MT 12501.6L LX-AT 12601.6L LE-AT 1260科鲁兹622291.6L SL MT5.9513601477 1544 2.2804881.6L SE MT 13601.6L SE MT+onstar 13601.6L T SE MT 1450伊兰特三厢584091.6L MT GL国三6.4 1250 1425 1485 2.1161251.6L MT GL国四明锐319411.4L 手动逸俊版5.213601462 1470 2.14914 1.4L TSI greenline 1326word版本.1.4L TSI 双离合器手动一体逸俊版13801.6L 16V手动俊致版1285 1.6L 16V手自动一体俊致版1318腾翼C30 49227 1.5L VVT MT标准型6.911251480 1471 2.17708 1.5L VVT CTV舒适型1145轩逸44570 1.6L XE舒适版 MT5.611801510 1475 2.227251.6L XE舒适版 AT 12202.0L XL 豪华版1280word版本.。