常微分方程在数学建模中的应用论文

目 录

摘要 .................................................................................................... 1 1引 言.............................................................................................. 2 2 常微分方程的发展概况................................................................... 2 3 数学建模简介 ................................................................................. 3 4 常微分方程和数学建模结合的特点 ................................................ 3 5 常微分方程在数学建模中的应用.......................... 3 5.1 建立微分方程的方法 ................................. 4 5.2市场价格模型 ....................................... 5 5.3广告模型 ........................................... 7 5.4人口预测模型 ....................................... 9 5.5混合溶液的数学模型 ................................ 11 5.6振动模型 .......................................... 12 5.7教育问题模型 ...................................... 16 6 总 结 ....................................... 19 参考文献 ............................................. 20

常微分方程在数学建模中的应用

摘要

常微分方程是在17世纪伴随着微积分而发展起来的一门具有重要应用价值的学科.它是研究连续量变化规律的重要工具，是众多实际问题与数学之间联系的重要桥梁.在历史上，牛顿正是通过求解常微分方程证实了地球绕太阳运动的轨道是椭圆；天文学家通过常微分方程的计算，预见了海王星的存在.随着工业化的进展，常微分方程在航海、航空工业生产以及自然科学的研究中发挥了重要作用.计算机和计算技术的发展,使微分方程的求解突破了经典方法的局限,迈向数值计算和图像模拟,这为微分方程的应用提供了更为广阔的天地和有效手段,也使得建立数学模型显得尤为重要.本文主要从市场价格模型、广告模型、人口预测模型、混合溶液的数学模型、教育问题模型来论述常微分方程在数学建模中的应用。

关键字：常微分方程；数学建模；市场价格模型；广告模型；人口预测模型；混合溶液的

数学模型；教育问题模型

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1引 言

在初等数学中，方程有很多种，比如线性方程、指数方程、对数方程、三角方程等，然而并不能解决所有的实际问题。要研究实际问题就要寻求满足某些条件的一个或几个未知数方程。这类问题的基本思想和初等数学的解方程思想有着许多的相似之处，但是在方程的形式、求解的具体方法、求出解的性质等方面依然存在很多不同的地方，为了解决这类问题，从而产生了微分方程。

常微分方程是许多理工科专业需要开设的基础课程，常微分方程与微积分是同时产生的，一开始就成为人类认识世界和改造世界的有力工具，随着生产实践和科学技术的发展，该学科已经演变发展为数学学科理论中理论联系实际的一个重要分支。随着数学建模活动的日益活跃，利用微分方程建立数学模型，成为解决实际问题不可或缺的方法与工具。

数学模型是对于现实世界的一个特定对象，一个特定目的，根据特有的内在规律，做出一些必要的假设，运用适当的数学工具，得到一个数学结构.简单地说：就是系统的某种特征的本质的数学表达式（或是用数学术语对部分现实世界的描述），即用数学式子（如函数、图形、代数方程、微分方程、积分方程、差分方程等）来描述（表述、模拟）所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律。

数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践。即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程后，将实际问题用数学方式表达，建立起数学模型，然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解。简而言之,建立数学模型的这个过程就称为数学建模。

微分方程是一门独立的数学学科，有完整的数学体系，微分方程是数学联系实际，并应用实际的重要桥梁，是各个学科进行科学研究的强有力工具。一般来说，微分方程就是联系自变量、未知函数以及未知函数的某些导数或微分的关系式.如果其中未知函数是一元函数，则称为常微分方程。

微分方程模型通常运用的是所谓平衡原理，即物资在某段时间的变化量与其在这段时间累增加和减少的差处于平衡状态，如物理中的动量、能量守衡。在代数上我们列方程也常用这种平衡关系列方程式。在数学建模中，这种思想也广泛应用。

2 常微分方程的发展概况

17世纪，常微分方程与微积分相伴而生，微积分是她的母体，生产生活实践是她生命的源泉。至18世纪上半叶，人们的目光主要放在常微分方程的“求解”上，常微分方程处于实域解析理论阶段.工业革命带来的数学繁荣促进了常微分方程的成长，先探讨解的存在与唯一性而不是一味求解。奇点理论，边值解，形式级数解、自守函数论先后出现，使常微分方程成长为一个数学分支，步入了复域解析阶段。从19世纪后半叶开始，不解方程而确定解的性质的定性理论开始建立，数学思想方法再次实现了大的进步，朝着解析方法、几何方法、数值方法3个主要方向扩展.随着伯克霍夫(美)提出拓扑动力系统(1927年)，将一般定性理论进行了抽象和升华，逐渐发展成微分动力系统.300 多 年 来，常徽分方程

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诞生于数学与自然科学进行崭新结合的16、17世纪，成长于生产实践和数学的发展进程，表现出强大的生命力和活力，蕴涵着丰富的数学思想方法。

3 数学建模简介

对复杂现象进行分析,用数学语言来描述其中的关系或规律,抽象出恰当的数学关系,并将其实际问题转化成为一个数学问题,同时运用数学系统的知识方法对数学问题进行求解,对现实问题作出解释的过程,这就是数学建模与数学不同,构建数学模型的过程不仅要对复杂的问题进行提炼、归纳和总结而且还应进行演绎推理。所以构建数学模型的过程也是一个演绎推理与归纳总结相结合的过程。对现实问题的观察、假设、归纳,怎样将其化为一个数学问题是数学建模的关键。但这仅仅是数学建模的开始,完整的数学建模过程还应求解数学问题并能得到所要求的解。同时还应看到得出的解是否与数据或实际经验相吻合,是否能解释实际问题;否则,还应重新修正。

4 常微分方程和数学建模结合的特点

数学建模也是一个分析问题、解决问题的创造性思维过程，它的内容来自于实践、结果应用于实践、方法结合于实践，因此要选准切人点，才能有机地结合常微分方程的内容，充分体现数学建模的思想意图。应用微分方程理论在实际解决问题的过程中建立的数学模型，一般是动态数学模型，其结果极其简明，但整个推导过程却有点繁杂，不过还是能给人们以合理的解释。有机地将数学建模与常微分方程结合，必定能使常微分方程在实际应用过程中发挥更多更好的作用，以便能解决更多的实际问题，产生更好效益。

5 常微分方程在数学建模中的应用

模型化是通过研究模型来揭示原型形态、本质、特征的科学思维方法。它可以有目的地集中研究认识对象的主要结构和关系，抓住事物中的主要矛盾以及矛盾的主要方面，具有科学性和极强的可重复操作性，同时，模型化也是实践决定认识的一次飞跃过程。常微分方程自诞生之初，就是模型化的产物，尤其在实域解析理论阶段表现得特别充分。常微分方程早期多研究机械、电学系统，之后逐渐加强与其它学科的渗透支援，理论开始丰富和深化即使是20世纪30年代，蓬勃发展的无线电技术中的孤立等幅振荡，也极大她促进了极限环的研究。丰富了常微分方程的理论.时至今日:放射性元素的衰变模型、人口乃至生态系统的模型、医学方面的传染病模型、气象学中的洛仑兹模型、军事方面的军备竞赛湘作战模型等，给我们展示了常微分方程模型化的壮阔画卷.随着常微分方程的不断发展，常微分方程模型也逐渐现代化，在确定连续模型的基础上，从静态优化的微分法模型向动态模型、平衡与稳定状态模型及动态优化模型发展，对于复杂的实际问题,要建立一个较准确的描述它的状态的微分方程是件很困难的事,因为它不仅涉及到多种数学概念与方法,而且还涉及到该问题所属的实际学科的许多知识,

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有时甚至还要靠实验的帮助,才能建立起较能反映实际、而在数学上又有可能处理的方程来。但我们这里谈的是建立一阶常微分方程,难度自然就大大降低了(有的还是要在某些理想化的条件下) 。然而,对于初学者来说,要顺利、准确地列出方程还是有个学习与摸索的过程。为叙述上的方便,我们把实际问题粗略地分为几何学问题和其它学科问题两大类。对前者,我们建立方程时要求熟练地掌握导数、微分的几何意义,以及在分析学中熟知用导数、微分来表达许多其它几何概念,它们之间的关系式等;对后者,首先要求我们掌握导数是各种意义下的瞬时变化率这一物理意义,然后把这个概念用到该问题所属学科的某种相关联的定律中去,以列出我们所要的方程来。

应用微分方程解决实际问题,一般有三个步骤: (1) 建立微分方程;

(2) 求解微分方程(或由方程讨论解的性质) ;

(3) 由所得的解或解的性质,反过来解释该实际问题。 这里介绍几个典型的用微分方程建立数学模型的例子.

5.1 建立微分方程的方法

微分方程是现代数学的一个重要分支，是研究函数变化规律的有力工具，它在科技、工程、经济管理、生态、环境、人口、交通等各个领域中有着广泛的应用。在许多实际问题中，当直接导出变量之间的函数关系较为困难，但导出包含未知函数的导数或微分的关系式较为容易时，可用建立微分方程模型的方法来研究该问题。建立微分方程的方法有多种，例如：

设位于坐标原点的甲舰向位于x轴上的点A(1,0)处的乙舰发射导弹，导弹始终对准乙舰。如果乙舰以最大的速度?0(?0是常数)沿平行于y轴的直线行驶，导弹的速度是5?0，求导弹运行的曲线。又乙舰行驶多远时，导弹将它击中？

解 设导弹的轨迹曲线为y?y(x)，并设经过时间t，导弹位于点P(x,y)，乙舰位于点Q(1,?0t)。由于导弹始终对准乙舰。故此时直线PQ就是导弹的运动轨迹曲线OP在点P处的切线，即有

y'??0t?y1?x

亦即

?0t?(1?x)y'?y

又根据题意，弧OP的长度为AQ的5倍，即

?由此得

x01?y'dx?5?0t

2(1?x)y'?y?15?15x01?y'dx

2整理得

(1?x)y''?1?y'2 4

代入初值条件y(0)?0,y'(0)?0，解得

5845y??(1?x)?5126(1?x)?5524

所以，导弹的运动轨迹如下图1所示：

图1

由上图可知，当x?1,y?524时，即当乙舰航行到点(1,524)处时被导弹击中，被击中的时间为t?y?0?524?0。

对于建立微分方程的方法，除了以上例子所举出的利用运用已知规律的方法外，还有微元法、机理分析法（模拟近似法）等。

5.2市场价格模型

对于纯粹的市场经济来说,商品市场价格取决于市场供需之间的关系,市场价格能促使商品的供给与需求相等(这样的价格称为(静态)均衡价格).也就是说,如果不考虑商品价格形成的动态过程,那么商品的市场价格应能保证市场的供需平衡,但是,实际的市场价格不会恰好等于均衡价格,而且价格也不会是静态的,应是随时间不断变化的动态过程.

试建立描述市场价格形成的动态过程的数学模型

假设在某一时刻t,商品的价格为p(t),它与该商品的均衡价格间有差别,此时,存在供需差,此供需差促使价格变动.对新的价格,又有新的供需差,如此不断调节,就构成市场价格形成的动态过程,假设价格p(t)的变化率

dpdt与需求和供给

之差成正比,并记f(p,r)为需求函数,g(p)为供给函数（r为参数）,于是

?dp????f?p,r??g?p??， ?dt?p(0)?p0，? 5

其中p0为商品在t?0时刻的价格,?为正常数.

若设f(p,r)??ap?b,g(p)?cp?d,则上式变为

?dp????(a?c)p??(b?d) ?dt?p(0)?p0，?， ①

其中a,b,c,d均为正常数,其解为

p(t)??p0???b?d???(a?c)tb?d??ea?c?a?c.

下面对所得结果进行讨论:

（1）设p为静态均衡价格 ,则其应满足

f(p,r)?g(p)?0,

即 于是得p?b?da?c?ap?b?cp?d,

,从而价格函数p(t)可写为

p(t)?(p0?p)e??(a?c)t?p , 令t???,取极限得

t???limp(t)?p

这说明,市场价格逐步趋于均衡价格.又若初始价格p0?p,则动态价格就维持在均衡价格p上,整个动态过程就化为静态过程；

（2）由于

dpdtdpdt?(p?p0)?(a?c)e??(a?c)t ,

dpdt?0所以,当p0?p时,

?0,p(t)单调下降向p靠拢；当p0?p时,

,p(t)单调增加向p靠拢.这说明：初始价格高于均衡价格时,动态价格就要逐步降低,且逐步靠近均衡价格;否则,动态价格就要逐步升高.因此,式①在一定程度上反

映了价格影响需求与供给,而需求与供给反过来又影响价格的动态过程,并指出了动态价格逐步向均衡价格靠拢的变化趋势.

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5.3广告模型

在商品销售中，很少有像上例中讲的仅靠商品自身做广告，而是要靠各种媒体大肆宣传。虽然说“只要是美的，人人喜欢”，“酒香不怕巷子深”，但是人们已越来越认识到广告的作用。本模型就从数学角度探讨广告与销售量的关系，并指出广告在商品的不同销售阶段的差异。

无论你是听广播，还是看报纸，或是收看电视，常可看到、听到商品广告。随着社会向现代化的发展，商品广告对企业生产所起的作用越来越得到社会的承认和人们的重视。商品广告确实是调整商品销售量的强有力手段，然而，你是否了解广告与销售之间的内在联系？如何评价不同时期的广告效果？这个问题对于生产企业、对于那些为推销商品作广告的企业极为重要。下面我们介绍独家销售的广告模型。 我们假设：

1.商品的销售速度会因作广告而增加，但这种增加是有一定限度的，当商品在市场上趋于饱和时，销售速度将趋于它的极限值，当速度达到它的极限值时，无论再作何种形式的广告，销售速度都将减慢。

2.自然衰减是销售速度的一种性质，即商品销售速度随商品的销售率增加而减小。

3.令s(t)表示t时刻商品销售速度；A(t)表示t时刻广告水平（以费用表示）；M为销售的饱和水平，即市场对商品的最大容纳能力，它表示销售速度的上极限；

?为衰减因子，即广告作用随时间增加而自然衰减的速度，??0为常数。 问题中涉及的是商品销售速度随时间的变化情况：

商品销售速度的变化=增长-自然衰减。

为描述商品销售速度的增长，由模型假设1知商品销售速度的净增长率应

该是商品销售速度s(t)的减函数r(s)，并且存在一个饱和水平M，使得

r(M)?0。

为简单起见，我们设r(s)为s(t)的线性减函数，则有

r(s)?P?(1?s(t)M)，

其中用P表示响应系数，即广告水平A(t)对商品销售速度s(t)的影响能力，P为常数。

因此可建立如下微分方程模型：

dsdt?P?(1?s(t)M)?A(t)??s(t)。

从模型方程可知，当s?M或A(t)?0时，都有

ds

dt???s。

为求解该模型，我们选择一个广告策略

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?A(常量) 0?t??A(t)???0 t??。

（0，?）在时间段内，用于广告的总费用为a，则

dsdt?(??PM?a?)?s?P?aA?a?，代入模型方程有

?。

令

??PM?a??b，

P?a??k，

则有

dsdt?bs?k。

kb。

其解为

s(t)?ce?bt?若令s(0)?s0，则

s(t)?kb(1?e?bt)?s0e?bt。

当t??时，模型为

dsdt???s， ，

其通解为

s?ce??t?(??t)而t??时s(t)?s(?)，所以s(t)?s(?)e。 故

?k?bt?bt?(1?e)?s0e 0?t??s(t)??b?s(?)e?(??t) t???。

s(t)的图形如图3-1

所示。

图2 图3

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5.4人口预测模型

由于资源的有限性,当今世界各国都注意有计划地控制人口的增长,为了得

到人口预测模型,必须首先搞清影响人口增长的因素,而影响人口增长的因素很多,如人口的自然出生率、人口的自然死亡率、人口的迁移、自然灾害、战争等诸多因素,如果一开始就把所有因素都考虑进去，则无从下手.因此,先把问题简化,建立比较粗糙的模型,再逐步修改,得到较完善的模型. 1马尔萨斯（Malthus）模型

英国人口统计学家马尔萨斯（1766—1834）在担任牧师期间,查看了教堂100多年人口出生统计资料,发现人口出生率是一个常数,于1789年在《人口原理》一书中提出了闻名于世的马尔萨斯人口模型,他的基本假设是：在人口自然增长过程中,净相对增长（出生率与死亡率之差）是常数,即单位时间内人口的增长量与人口成正比,比例系数设为r,在此假设下,推导并求解人口随时间变化的数学模型.

解 设时刻t的人口为N(t),把N(t)当作连续、可微函数处理（因人口总数很大,可近似地这样处理,此乃离散变量连续化处理）,据马尔萨斯的假设,在t到t??t时间段内,人口的增长量为

N(t??t)?N(t)?rN(t)?t,

并设t?t0时刻的人口为N0,于是

?dN??rN， ?dt

??N(t0)?N0．这就是马尔萨斯人口模型,用分离变量法易求出其解为

N(t)?N0er(t?t0),

此式表明人口以指数规律随时间无限增长.

模型检验：据估计1961年地球上的人口总数为3.06?109,而在以后7年中,人口总数以每年2%的速度增长,这样t0?1961,N0?3.06?109 ,r?0.02,于是

N(t)?3.06?109e0.02(t?1961).

这个公式非常准确地反映了在1700—1961年间世界人口总数.因为,这期间

地球上的人口大约每35年翻一番,而上式断定34.6年增加一倍（请读者证明这一点）．

但是,后来人们以美国人口为例,用马尔萨斯模型计算结果与人口资料比较,却发现有很大的差异,尤其是在用此模型预测较遥远的未来地球人口总数时,发现更令人不可思议的问题,如按此模型计算,到2670年,地球上将有36 000亿人口.如果地球表面全是陆地（事实上,地球表面还有80%被水覆盖）,我们也只得互相踩着肩膀站成两层了,这是非常荒谬的,因此,这一模型应该修改.

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2逻辑Logistic模型

马尔萨斯模型为什么不能预测未来的人口呢？这主要是地球上的各种资源只能供一定数量的人生活,随着人口的增加,自然资源环境条件等因素对人口增长的限制作用越来越显著,如果当人口较少时,人口的自然增长率可以看作常数的话,那么当人口增加到一定数量以后,这个增长率就要随人口的增加而减小.因此,应对马尔萨斯模型中关于净增长率为常数的假设进行修改.

1838年,荷兰生物数学家韦尔侯斯特(Verhulst)引入常数Nm,用来表示自然环境条件所能容许的最大人口数（一般说来,一个国家工业化程度越高,它的生活空间就越大,食物就越多,从而Nm就越大）,并假设将增长率等于r??1???N(t)??,Nm??即净增长率随着N(t)的增加而减小,当N(t)?Nm时,净增长率趋于零,按此假定建立人口预测模型.

解 由韦尔侯斯特假定,马尔萨斯模型应改为

?dN?N???N，?r?1?? ?dtN0????N(t)?N，00?上式就是逻辑模型,该方程可分离变量,其解为,

N(t)?Nm?Nm??r(t?t0)?e1???1?N??0?.

下面,我们对模型作一简要分析.

（1）当t??,N(t)?Nm,即无论人口的初值如何,人口总数趋向于极限值

Nm；

（2）当0?N?Nm时,增函数；

（3）由于

Nm2dNdt22dN?N??N?0,这说明N(t)是时间t的单调递?r?1??dtNm????N??2N???1??r?1??Nm?Nm???22?NmdNdN?N,所以当N??0时,,单2?dt2dt?增；当N?时,

dNdt22?0,

dNdt单减,即人口增长率

dNdt由增变减,在

Nm2处最大,

也就是说在人口总数达到极限值一半以前是加速生长期,过这一点后,生长的速

率逐渐变小,并且迟早会达到零,这是减速生长期；

（4）用该模型检验美国从1790年到1950年的人口,发现模型计算的结果与实际人口在1930年以前都非常吻合,自从1930年以后,误差愈来愈大,一个明

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显的原因是在20世纪60年代美国的实际人口数已经突破了20世纪初所设的极限人口.由此可见该模型的缺点之一是Nm不易确定,事实上,随着一个国家经济的腾飞,它所拥有的食物就越丰富, Nm的值也就越大；

(5）用逻辑模型来预测世界未来人口总数.某生物学家估计,r?0.029,又当人口总数为3.06?109时,人口每年以2%的速率增长,由逻辑模型得

?N??, ?r?1??NdtNm???1dN??, ??9?3.06?10即 0.02?0.029??1?Nm?从而得 Nm?9.86?109,

即世界人口总数极限值近100亿.

值得说明的是：人也是一种生物,因此,上面关于人口模型的讨论,原则上也可以用于在自然环境下单一物种生存着的其他生物,如森林中的树木、池塘中的鱼等,逻辑模型有着广泛的应用.

5.5混合溶液的数学模型

设一容器内原有100L盐,内含有盐10kg,现以3L/min的速度注入质量浓度为0.01kg/L的淡盐水,同时以2L/min的速度抽出混合均匀的盐水,求容器内盐量变化的数学模型.

设t时刻容器内的盐量为x(t)kg,考虑t到t?dt时间内容器中盐的变化情况,在dt时间内

容器中盐的改变量?注入的盐水中所含盐量－抽出的盐水中所含盐量 容器内盐的改变量为dx,注入的盐水中所含盐量为0.01?3dt,t时刻容器内溶液的质量浓度为

x(t)100?(3?2)t,假设t到t?dt时间内容器内溶液的质量浓度不

变（事实上,容器内的溶液质量浓度时刻在变,由于dt时间很短,可以这样看）.于是抽出的盐水中所含盐量为

x(t)100?(3?2)t2dt,这样即可列出方程

2x100?t2x100?tdx?0.03dt?dt,

即

dxdt?0.03?.

又因为t?0时,容器内有盐10kg,于是得该问题的数学模型为

1 1

2x?dx??dt100?t?0.03，? ???x(0)?10,?这是一阶非齐次线性方程的初值问题,其解为

x(t)?0.01(100?t)?9?1042(100?t).

下面对该问题进行一下简单的讨论,由上式不难发现:t时刻容器内溶液的质

量浓度为

p(t)?x(t)100?t?0.01?9?1043(100?t),

且当t???时,p(t)?0.01,即长时间地进行上述稀释过程,容器内盐水的质量浓度将趋于注入溶液的质量浓度.

溶液混合问题的更一般的提法是：设有一容器装有某种质量浓度的溶液,以流量V1注入质量浓度为C1的溶液 （指同一种类溶液,只是质量浓度不同）,假定溶液立即被搅匀,并以V2的流量流出这种混合溶液,试建立容器中质量浓度与时间的数学模型.

首先设容器中溶质的质量为x(t),原来的初始质量为x0 ,t =0时溶液的体积为V2,在dt时间内,容器内溶质的改变量等于流入溶质的数量减去流出溶质的数量,即

dx?C1V1dt?C2V2dt,

其中C1是流入溶液的质量浓度, C2为t时刻容器中溶液的质量浓度,C2?xV0?(V1?V2)t，于是,有混合溶液的数学模型

?dx?C1V1?C2V2，? ?dt?x(0)?x0．?该模型不仅适用于液体的混合,而且还适用于讨论气体的混合.

5.6振动模型

振动是生活与工程中的常见现象.研究振动规律有着极其重要的意义.在自

2 1

然界中,许多振动现象都可以抽象为下述振动问题.

设有一个弹簧,它的上端固定,下端挂一个质量为m的物体,试研究其振动规律.

假设（1）物体的平衡位置位于坐标原点,并取x轴的正向铅直向下（见图4）.物体的平衡位置指物体处于静止状态时的位置.此时,作用在物体上的重力与弹性力大小相等,方向相反；（2）在一定的初始位移x0及初始速度v0下,物体离开平衡位置,并在平衡位置附近作没有摇摆的上下振动；（3）物体在t时刻的位置坐标为x?x(t),即t时刻物体偏离平衡位置的位移；（4）在振动过程中,受阻力作用.阻力的大小与物体速度成正比,阻力的方向总是与速度方向相反,因此阻力为

?hdxdt,h为阻尼系数；（5）当质点有位移x(t)时,假设所受的弹簧恢复力是与位

移成正比的,而恢复力的方向总是指向平衡位置,也就是总与偏离平衡位置的位移方向相反,因此所受弹簧恢复力为?kx,其中k为劲度系数；（6）在振动过程中受外力f(t)的作用.在上述假设下,根据牛顿第二定律得

dxdt22m??hdxdt ?kx?f(x) , ①

这就是该物体的强迫振动方程.

由于方程①中, f(t)的具体形式没有给出,所以,不能对式 ①直接求解.下面我们分四种情形对其进行讨论. 1 无阻尼自由振动

在这种情况下,假定物体在振动过程中,既无阻力、又不受外力 作用.此时方程①变为

令

km??2Ox mdxdt22?kx?0 ,

图4

,方程变为

dxdt22 特征方程为 特征根为 通解为

??x?0,

2 ?2??2?0,

?1,2??i?,

x?C1sin?t?C2cos?t,

或将其写为

3 1

x?C21??C???22C1C21?C22sin?t?CC221?C22?cos?t???

?A?cos?sin?t?sin?cos?t?

?Asin(?t??) ，?CC221其中 A?C12?C22,sin?,cos??22C1C21?C?C22.

这就是说,无阻尼自由振动的振幅A?C1?C222,频率??km均为常数.

2有阻尼自由振动

在该种情况下,考虑物体所受到的阻力,不考虑物体所受的外力.此时,方程①变为

mkmhmdxdt22?hdxdt?kx?0,

令

??2,

?2?,方程变为

dxdt22?2?dxdt??x?0,

2特征方程为?2?2????2?0,特征根 ?1,2?????2??2.根据?与?的关系,又分为如下三种情形：

(1)大阻尼情形, ?>?.特征根为二不等实根,通解为

x?C1e(????2??2)t?C2e(????2??2)t

(2)临界阻尼情形,???.特征根为重根,通解为

x?(C1?C2t)e??t

这两种情形,由于阻尼比较大,都不发生振动.当有一初始扰动以后,质点慢慢回到平衡位置,位移随时间t的变化规律分别如图5和图6所示.

x x x0x0OtOt

图5 图6

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参考文献

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