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2023年五一赛A题无人机定点投放问题的完整Word版论文及Matlab代码02

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简介:
该文档为2023年五一数学建模竞赛A题《无人机定点投放》的参赛作品,包含详细的分析报告和完整的MATLAB源代码。适合研究与学习使用。 博主个人作品包括一篇43页的论文及附录中的Word原版paper与Matlab源码。该论文质量上乘,获奖潜力大。 本段落聚焦于无人机定点投放问题,通过建立流体力学模型与多元线性回归分析模型进行研究,在保持无人机稳定性的前提下提高命中目标精度。这不仅对我国的无人机及其他飞行产业具有重要意义,还能够增强国家空军力量和国防能力。 针对第一个问题,我们将物资投放视为平抛运动,并考虑了物资重量的影响。利用牛顿第二定律建立了数学模型,探讨了无人机投放距离、飞行高度、速度及空气阻力之间的关系。根据空气动力学原理推导出相关公式,并使用Matlab软件求解水平和垂直方向的位移,最终通过两点间距离公式计算初始点到目标位置的距离。 在第二个问题中,进一步考虑风速与风向因素的影响。将数据代入第一个问题中的模型进行分析后得出,在无人机飞行方向与风速相同、相反以及风速竖直向上或向下时,投放距离分别为517.09米、498.57米、494.80米和519.73米。

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  • 2023AWordMatlab02
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    该文档为2023年五一数学建模竞赛A题《无人机定点投放》的参赛作品,包含详细的分析报告和完整的MATLAB源代码。适合研究与学习使用。 博主个人作品包括一篇43页的论文及附录中的Word原版paper与Matlab源码。该论文质量上乘,获奖潜力大。 本段落聚焦于无人机定点投放问题,通过建立流体力学模型与多元线性回归分析模型进行研究,在保持无人机稳定性的前提下提高命中目标精度。这不仅对我国的无人机及其他飞行产业具有重要意义,还能够增强国家空军力量和国防能力。 针对第一个问题,我们将物资投放视为平抛运动,并考虑了物资重量的影响。利用牛顿第二定律建立了数学模型,探讨了无人机投放距离、飞行高度、速度及空气阻力之间的关系。根据空气动力学原理推导出相关公式,并使用Matlab软件求解水平和垂直方向的位移,最终通过两点间距离公式计算初始点到目标位置的距离。 在第二个问题中,进一步考虑风速与风向因素的影响。将数据代入第一个问题中的模型进行分析后得出,在无人机飞行方向与风速相同、相反以及风速竖直向上或向下时,投放距离分别为517.09米、498.57米、494.80米和519.73米。
  • 2023A研究等奖-南理工
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    该作品为南京理工大学在2023年五一数学建模竞赛中获得A题(无人机定点投放问题)一等奖的研究成果,展现了团队出色的创新能力和解决问题的技巧。 2023年五一赛A无人机定点投放问题的研究一等奖作品使用了MATLAB源码。针对问题一,本段落将物资视为质点,并建立了以无人机的质心为坐标原点的载体系以及以物资抛出点为坐标原点的位置系。接着对抛出后的物资进行了运动学和动力学分析,得出其在飞行过程中的运动状态及受力变化情况。 我们认为空气阻力与速度平方成正比,因此可以得到物资所受到的空气阻力公式。利用牛顿欧拉动力学方程求得物资沿x轴、z轴方向上的运动方程。由于直接解该微分方程存在较大难度,故将其转化为差分方程,并进一步得出位置方程。 通过MATLAB编程求解,在无人机飞行方向与风向相同、相反和垂直的情况下,投放距离分别为650.025米、590.089米及617.608米。
  • 2023B快递需求02
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    本作品为2023年五一数学建模竞赛B题“快递需求问题”的参赛论文及全部源代码。报告详尽分析了当前快递行业的需求模式,并提出优化方案,以提升物流效率和客户满意度。文中结合实际数据进行模型构建与验证,提供实用算法及软件实现,助力解决行业痛点。 本段落针对快递需求问题进行了研究,并建立了熵权法-TOPSIS 评价模型、ARIMA 模型、多层感知器神经网络模型以及线性规划模型进行求解。这些方法旨在准确预测快递需求数量,对提高快递公司的运输效率、降低运营成本和提升服务质量具有重要意义。 对于第一个问题,我们使用了熵权法-TOPSIS 评价模型来解决。本段落选取了供应和接收城市数量、发货量与收货量的平均值以及每天发货量和收货量的变化率作为六个评估指标,并从不同角度进行评价,全面反映了各城市在快递运输中的重要性。通过建立熵权法-TOPSIS 综合评价模型对各个站点城市的综合评价指数及重要程度进行了求解和排序。利用 MATLAB 进行计算后得出排名前五的站点城市为 L、G、V、W 和 B。 对于第二个问题,我们建立了 ARIMA 模型来进行解决。基于附件1中的数据进行分析,并应用ARIMA模型预测未来的需求趋势。
  • 2023B快递需求+paper03
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    本资源包含2023年五一数学建模竞赛B题《快递需求问题》的完整解决方案,包括源代码和论文。提供深度分析与模型构建技巧。 博主参赛作品分享:源代码主要使用Python和LINGO编写,并附有详细的注释说明,便于学习参考。如遇问题可私信交流。
  • 2021B《消防救援
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    本论文针对2021年五一数学建模竞赛B题《消防救援问题》,通过建立数学模型,分析并优化了消防站布局与救援路径,提出了有效的解决方案。 队员参赛时自己完成了一次作品,并获得了二等奖。后来有机会重新制作了一个版本,就是这篇作品。
  • 2023A最终.rar
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    该文件包含2023年美国数学建模竞赛(简称“美赛”)A题目的解决方案源代码和完整论文。内容详细展示了问题分析、模型建立与求解过程,为参赛者提供参考范例。 不同种类的植物在面对压力(如干旱)时表现出不同的反应方式。例如,草原对干旱非常敏感,并且干旱的发生频率与严重程度各不相同。大量观察表明,在经历连续几代的干旱循环后,植物群落中物种的数量对其适应能力有着重要影响:单一物种组成的群落在应对极端天气条件下的表现不如包含四种或更多种类植物的群体。 这些问题引发了多个疑问:为了从本地生物多样性中受益,一个植物群落至少需要多少不同类型的物种?随着组成该群落的物种数量增加,这种现象会如何变化和发展?这对长期来看植物群落的整体生存能力意味着什么? 鉴于干旱适应性与植物多样性的关系,您的任务是深入探索并理解这一过程。具体来说: 1. 开发一个数学模型来预测不同种类的植物在面对各种不规律天气周期时的行为和演变趋势(包括预期中的湿润阶段)。该模型需要考虑物种间相互作用及其对环境变化的响应方式。 2. 确定使群落受益所需的最小物种数量,并探讨随着多样性增加会发生哪些改变? 3. 分析不同种类植物在群落中扮演的角色如何影响上述结论。
  • 2022A-血管订购与学习优化02(含
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    本项目为2022年五一数学建模竞赛A题解决方案,专注于血管机器人的订购和学习优化问题。通过建立数学模型并编写完整代码,实现了成本最小化及效率最大化的双重目标。 2022年五一赛A论文包含完整的代码和数据附录,可供参考学习及作业使用;本段落针对血管机器人的订购与生物学习进行了研究,运用了集合划分等思想建立了动态规划模型,旨在解决医院治疗需求与运营成本之间的平衡问题。文中提供了几十篇成品案例,并确保每一篇的质量。
  • 2023B04快递需求分析-水印word档.docx
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    该文档为2023年五一竞赛中关于快递需求分析的部分内容,提供了详尽的数据和市场趋势分析,以Word格式呈现,便于编辑与阅读。 本段落为博主个人作品的完整版Word文档,内容详实且具有很高的获奖潜力。所有代码均已附录在内,并可供提问解答相关问题。版权所有,请勿二次上传。 文章主要运用了TOPSIS、时间序列预测、VAR及0-1规划等模型与方法来解决快递需求分析的问题,对这一领域内的研究具有重要价值和意义。 针对第一个问题,本段落首先进行了数据预处理和标准化操作,并计算出各站点城市的总发货量、收货量及其增长或减少趋势以及相关性。随后采用变异系数法确定权重值,结合上述指标及所求得的权重值运用正负理想解方法得出各个站点城市的重要程度排序并筛选出排名前五的城市(详见表5-1)。 对于第二个问题,则首先选取了两城间快递运输数量的数据进行分析,在通过平稳性检验和白噪声检验判断数据序列的稳定性后,确定ARIMA模型所需参数,并以此预测指定站点间的快递量及当日所有“发货—收货”城市之间的总运输量(详见表5-3)。