饮酒驾车问题.ppt

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1、饮酒驾车,建立饮酒后血液中酒精含量的数学模型 团队成员:魏凤佳、邵娟娟、张程,题 目,据报导,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大的比例。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

2、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?,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?,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

3、.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:,假 设,1.假设喝啤酒后,啤酒中的酒精全部进入胃肠(含肝脏),然后经过胃肠渗透到体液。2.假设酒精从胃肠向体液的转移速度,与胃肠中的酒精浓度(或含量)成正比。3.假设体液中的酒精消耗(向外排出、分解或吸收)的速度,与体液中的酒精浓度(或含量)成正比。4.对问题一,假设大李在下午6点接受检查,之后由于停车、等待等原因耽误了一定时间T0(这里不妨设T0=0.5小时),即大李第一次检验到第二次喝酒之间间隔为半小时。5.对问题一,假设大李在两次喝酒时都是将酒瞬时喝下去并立即进入胃肠中,没有时

4、间耽搁。6.假设酒在很短时间内喝完即将酒瞬时喝下去并立即进入胃肠中,没有时间耽搁。7.假设酒在较长一段时间内喝时是匀速喝下去。8.假设体液的密度为1千克/升.,一个人血中酒精含量取决于他的饮酒量、体内原有的酒精含量以及喝酒方式等。有科普知识知道,酒精是经胃肠(主要是肝脏)的吸收与分解进入体液的,酒精从胃肠(含肝脏)向体液转移情况如图所示:f(t)k12 k21 k11,胃 肠,体液,图1,返回,返回,符号说明:,k11:酒精从胃肠渗透到(除体液外)其它地方的速率系数;k12:酒精从胃肠进入体液的速率系数;k21:酒精在体液中消耗(向外排除或分解或吸收)的速率系数;f(t):酒精进入胃肠的速率;

5、x:胃肠中的酒精含量;y:体液中的酒精含量;a:每瓶酒中的酒精含量;N:饮酒的瓶数;V:人体体液的体积;t:时间;,对问题一建立模型及求解,一:建立模型 根据假设的条件及图1可以看出:x1(t)的变化率由从胃肠进入体液的酒精-k11x1和从胃肠渗透到(除体液外)其它地方的酒精-k12x1组成;y1(t)的变化率是由从胃肠进入体液的酒精k12x1与体液中消耗(向外排出、分解或吸收)的酒精-k21y1组成。所以,可以建立以下微分方程:,(1),返回,如图,1)大李在中午12点喝一瓶啤酒时,即在t=0时胃肠中的酒精量x1(0)为一瓶酒中的酒精a与饮酒瓶数N的乘积,而此时体液中的酒精量y1(0)为零,

6、所以初始条件为:体液中酒精浓度为:求出N=1时 的值,判断c(6)20是否成立,(3),返回,(2),2)大李第二次喝酒时胃肠和体液中已经有酒精,所以在第二次喝酒即t=0时胃肠中的酒精量x2(0)为N瓶酒中的酒精质量Na与第一次喝酒后残留在胃肠中的酒精质量x1(T1)之和,而此时体液中的酒精质量y1(0)为第一次喝酒后残留在体液中的酒精质量y1(T1)。因此大李第二次喝酒的模型如下:根据题意判断 是否成立。,二.对问题一求解,微分方程:(4)是可分离变量的微分方程,(5)是一阶线性非齐次微分方程,通过求解,得出它满足初始条件:,-(4)-(5),上述方程的特解为:,令,,根据题目所给的饮两瓶酒

7、的数据,此时N=2,据高斯-牛顿算法可得:,利用非线性最小二乘法拟合见图2.,0 2 4 6 8 10 12 14 16,t,0,0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,图2,将以上数据代入问题一的模型中,可求得大李在中午12点饮一瓶啤酒,即N=1时,到下午6点第一次检查时体液中的酒精含量(即血液中的酒精含量):,所以大李通过 第一次检查。大李第二次喝酒模型的方程解为:,考虑到大李在下午6点接受检查,之后由于停车等待等原因耽误了一定时间,假设大李从第一次检验到第二次喝酒之间间隔05小时,代入数据计算可得第二次检验时,大李血液中酒精含量为:202448(毫克百毫升)。这就解释了大李在第一

8、次喝酒通过检查,第二次喝同样的酒且经过更长的时间检查却被定为饮酒驾车的情况,因为第二次喝酒时有第一次喝酒的残留量。,问题二,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,在以下情况下答:1)酒是在很短时间内喝的 短时间内喝下的模型,已在问题一中得到求解,即向上述两式中代入具体数据得喝三瓶啤酒需12.25小时,半斤白酒需13.6小时内驾车就会违反新标准。,问题二:,(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:酒是在较长一段时间(比如2小时)内喝的。问题二(2)的分析:对于第二问,x(t)的变化率由从胃肠进入体液的酒精 k12x,从胃肠

9、渗透到(除体液外)其它地方的酒精-k11x以及酒精进入胃肠的速率f(t)组成。y(t)的变化率由从胃肠进入体液的酒精k12x与在体液中消耗(向外排出、分解或吸收)的酒精-k21y组成。在饮酒期间(0tT).假设酒精进入胃肠的速度是匀速的,则酒精进入胃肠的速率为f(t)=Na/T,饮酒后,无酒精进入胃肠,所以f(t)=0,因此,建立微分方程模型如下:,如图,因在t=0时胃肠中的酒精质量 x(0)和体液中的酒精质量 y(0)都为零。故初始条件为体液(或血液)中酒精的浓度为:问题二即求满足 f(t)20的时间t范围,在一个较长时间内喝下的微分方程中,f(t)是个分段函数,所以需要分段求解,我们将其转

10、化为两个微分方程:,微分方程组(6)的解为:微分方程组(7)的解为:,再代入具体参数值进行计算可得多少时间内驾车违反新规定,列表如下:,问题三:怎样估计血液中的酒精含量在什么时间最高?,问题三分为两种情况:第一种情况是酒在很短的时间内喝的,第二种情况是酒在较长一段时间内喝的。第一种情况:酒在很短的时间内喝的,要求血液中酒精含量最高的时间,即求体液中酒精含量函数 y(t)的最值点。用极值与最值的关系,因最值存在,且驻点唯一,故可通过求解驻点得到。即求满足y(t)=0的时间t。其中 y(t)满足以下微分方程(1)及初始条件(2),(3)。,初始条件(2)(3),方程(1),第一种情况是酒在很短的时

11、间内喝下的,在问题一中已经求得结果:,令y=0,可得可见无论喝多少酒,体液中酒精的含量达到最高所用的时间均为1.3255小时,2,4,6,12,8,14,10,16,1,0,8,9,6,7,10,5,4,3,2,10,9,10,8,9,10,7,8,9,10,5,7,8,9,10,6,5,7,8,9,10,4,6,5,7,8,9,10,3,4,6,5,7,8,9,10,2,3,4,6,5,7,8,9,10,1,2,3,4,6,5,7,8,9,10,0,1,2,3,4,6,5,7,8,9,10,2,0,1,2,3,4,6,5,7,8,9,10,4,2,0,1,2,3,4,6,5,7,8,9,10

12、,6,4,2,0,1,2,3,4,6,5,7,8,9,10,8,6,4,2,0,1,2,3,4,6,5,7,8,9,10,10,8,6,4,2,0,1,2,3,4,6,5,7,8,9,10,12,10,8,6,4,2,0,1,2,3,4,6,5,7,8,9,14,12,10,8,6,4,2,0,1,2,3,4,6,5,7,8,9,16,14,12,10,8,6,4,2,0,1,2,3,4,6,5,7,8,9,问题三 估计血液中酒精含量什么时间内最高第一种情况:酒是在很短的时间内喝完的第二种情况:酒是在很长的一段时间内喝完的,酒精在人体内的代谢图,酒精进入人体后的代谢情况、f(t)k12 k21

13、 k11,问题四,问题三,胃肠,体液,其中,初始条件为:x(0)=0,y(0)=0,返回,模型三求解:,酒是在较长的时间内喝的,体液中酒精含量的表达式为分段函数。,0tT,Na,酒精含量在什么时间内最高?则,喝酒的时间Ti(i=1,2、8),t,1,2,3,4,5,6,7,8,0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0,1.2,1.4,1.6,1.8,c,图中点组成的图形表示持续喝酒时体液中酒精含量的变化,曲线表示喝完酒后体液中酒精含量的变化,问题四:如果天天喝酒,是否还能继续开车设:每天喝酒N瓶,第i次饮酒与第i+1次饮酒的时间间隔为Ti?与问题一相似!,返回,第二天体液中酒精含量的微分方程,第N天体液中酒精含量满足微分方程,求出,模型四求解:,根据 表达式均为等比数列,通过求极限使模拟结果尽可能的接近现实,假设:司机的体重为70kg,每天喝一次酒,每次喝酒时间固定,且短时间内喝完,每天喝的酒量一致,将数值代入表达式可得:,Thank You!,

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