数学建模论文++饮酒驾车的数学模型new

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1、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

2、: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:时间(小时)0.250.50.7511.522.533.544.55酒精含量30687582

3、8277686858515041时间(小时)678910111213141516酒精含量3835282518151210774二、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;f(t):酒精从体液转移到体外的速率;8X(t):胃里的酒精含量;Y(t):体液中酒精含量;V:体液的容积;K:酒精从胃转移到体液的速率系数;K: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。:短时间喝酒

4、情况下进入胃中的初始酒精量。T:较长时间喝酒所用的时间或达到浓度最大值所需时间。四、模型的分析与建立(一)、模型分析:假设酒精先以速率进入胃中,然后以速率从胃进入体液,再以速率f(t)从体液中排到体外。k0f1(1)f2(t)体外k1k2胃部体液(二)模型建立:找到C(t)与t的关系用x(t)与y(t)分别表示酒精在胃、体液中的酒精量,c(t)表示酒精在体液中的浓度。根据前面的假设可知:1.对胃建立方程:dx(t)=k0dt-f1(t)dt可得:利用一阶线性常微分方程求解,可以得到;又因为,联合式可得:82又对中心室可建立方程组如下;同理:因为,将其代入上式可得到:利用微分求解:又酒精浓

5、度为酒精量与体液容积之比,,即:(其中,,,)。(三)模型的讨论:情况一1当酒是在较短时间内喝时此时有,,。由上可得:,,因此有:(其中)8设K1>K2,因此可认为:利用数表一:(喝下两瓶啤酒取0.25小时以后)通过Matlab进行曲线拟合可得:>>t=[1.522.533.544.55678910111213141516];y1=[82776868585150413835282518151210774];y2=log(y1);polyfit(t,y2,1);ans=-0.19404.7753,根据查阅资料可知:一瓶啤酒的酒精量一般为640ml,密度为810mg/ml酒精浓度不超过4.5

6、%,所以两瓶啤酒的酒精总量由于体重为70kg,体重的65%左右,体液密度为1.05mg/ml毫克/百毫升。由可求得:。可得短时间内喝下两瓶啤酒时关系式如下;用Matlab软件画出图形为:8情况二1当酒是在较长时间内喝时我们可将其进行分段讨论。当t时,同样可以得到:T为喝酒总用时,取2小时。此时,x(0)=0,y(0)=0因为:可知由上式可以求得:A=277.50259B3=28.0386772所以可得:2当t时,则此时血液中的浓度与时间关系式如下:8其中综上所述,可得,当时五、问题的解答问一:假设大李第一次喝酒是在短时间内喝的,根据所建立模型,符合情况一(一瓶啤酒)当时,可以求得,小于2

7、00mg/百毫升,所以第一次检查时不是饮酒驾驶。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。第一次喝完6小时后残余18.2778mg/百毫升,又过8小时残余3.92mg/百毫升,因此晚六点喝酒不是短时间喝完,因此可知,18.2778+3.92=22.1978>20。因此为饮酒驾车。问二(1)当酒是在较短时间内喝时,符合情况一所以:三瓶啤酒时当时,可求得。所以当驾驶员在较短

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