2023年APMCM亚太赛（B题）玻璃温室中的微气候规则|亚太地区大学生数学建模竞赛建模解析，小鹿学长带队指引全代码文章与思路

我是小鹿学长，就读于上海交通大学，截至目前已经帮200+人完成了建模与思路的构建的处理了～
让我们来看看亚太赛的B题！
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完整内容可以在文章末尾领取！

问题重述

问题1：建立数学模型描述无作物玻璃温室内温度和风速的分布。在温室的横截面上，具体在高度为0.5米的位置，展示温度和风速的分布。

问题2：制定数学模型，描述种植了作物的玻璃温室内温度和风速的分布。在温室内部的两个横截面上呈现分布情况：一个在高度为0.5米处（对应植物冠层水平），另一个在高度为0.1米处（在作物冠层内部）。分析这些条件是否有利于作物的优化生长。

问题3：提供两种场景下的玻璃温室内温度和风速分布，并将其与问题2中的解决方案进行比较。在方案一中，将温暖空气出口速度从2m/s增加到3m/s。在方案二中，通过将温室风扇从1.3米降至1米的高度，降低其位置。

问题4：通过考虑温室风扇的数量、位置、风速、吹出温度、规格和不同作物的影响，研究进一步优化玻璃温室风扇设计的潜力。基于对这些因素的分析，提出改进建议。

问题一

当使用有限差分法进行数值求解时，可以按以下步骤详细建立问题1的数学模型：

网格划分： 将温室空间划分为网格，分别在空间和时间上进行离散化。定义温度 $T$ 和速度场 $\mathbf{v}$ 在每个网格点上的值。
离散化热传导方程： 使用隐式差分方法对热传导方程进行离散化。对于温度 $T$ ，差分形式可以表示为：

$\rho c_p \frac{T_{i,j}^{n+1} - T_{i,j}^n}{\Delta t} = \nabla \cdot (k \nabla T)$

其中， $i$ 和 $j$ 是网格索引， $n$ 是时间步数， $\Delta t$ 是时间步长。
离散化Navier-Stokes方程： 使用隐式差分方法对Navier-Stokes方程进行离散化。对于速度场 $\mathbf{v}$ ，差分形式可以表示为：

$\rho \left( \frac{\mathbf{v}_{i,j}^{n+1} - \mathbf{v}_{i,j}^n}{\Delta t} + (\mathbf{v}_{i,j}^n \cdot \nabla) \mathbf{v}_{i,j}^n \right) = -\nabla p_{i,j}^{n+1} + \mu \nabla^2 \mathbf{v}_{i,j}^{n+1} + \rho \mathbf{g}$
压力-速度耦合： 使用压力-速度耦合算法（如SIMPLE算法）来耦合速度场和压力场。
边界条件： 根据问题描述，在温室的一侧，将边界条件设置为温室风扇为速度入口条件，吹出温暖空气。其他边界条件可以根据实际情况设置。
初始条件： 设置初始时刻的温度场和速度场。
迭代求解： 在时间和空间上进行迭代，根据离散化的方程组进行数值求解。
结果分析： 在每个时间步骤和空间位置上收集温度和风速的数据。特别关注在高度为0.5米的横截面上的分布情况。
后处理： 可以使用可视化工具绘制温度和风速的等温线图或矢量图，以更直观地理解温室内的气候条件。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 温室参数
length = 10  # 温室长度 (m)
width = 3    # 温室宽度 (m)
height = 2   # 温室高度 (m)

# 空间和时间离散化
dx = 0.1     # 空间步长 (m)
dt = 0.1     # 时间步长 (s)
steps = 100   # 时间步数

# 网格大小
nx = int(length / dx) + 1
ny = int(width / dx) + 1

# 初始化温度场和速度场
T = 20 * np.ones((nx, ny))  # 初始温度场
u = np.zeros((nx, ny))      # x方向速度场
v = np.zeros((nx, ny))      # y方向速度场

# 模拟主循环
for n in range(steps):
    # 更新温度场
    Tn = T.copy()
    T[1:-1, 1:-1] = Tn[1:-1, 1:-1] + dt * (k * (Tn[2:, 1:-1] - 2*Tn[1:-1, 1:-1] + Tn[:-2, 1:-1]) / dx**2
                                         + k * (Tn[1:-1, 2:] - 2*Tn[1:-1, 1:-1] + Tn[1:-1, :-2]) / dx**2)
    
    # 更新速度场（简化为稳态流场）
    u[1:-1, 1:-1] = 2  # 假设稳态时x方向速度为常数
    v[1:-1, 1:-1] = 0  # 假设稳态时y方向速度为0
#完整版关注文末名片获取

问题二

当建立问题二的数学模型时，需要更加详细地考虑温室内有作物的情况。以下是更为详细的步骤：

热传导方程：
- 模型形式： 使用三维热传导方程来描述温室内温度的演化，考虑作物对温室内热量的吸收和释放。
  $\rho c_p \frac{\partial T}{\partial t} = \nabla \cdot (k \nabla T) + Q_c$
  其中， $Q_c$ 表示作物产生的附加热源。
- 附加热源 $Q_c$ ： 作物的附加热源可以通过考虑作物的光合作用、呼吸作用以及其他代谢过程产生的热量来建模。
流体动力学方程：
- 模型形式： 使用三维Navier-Stokes方程来描述温室内的空气流动，考虑作物对空气流动的阻力影响。
  $\rho \left( \frac{\partial \mathbf{v}}{\partial t} + \mathbf{v} \cdot \nabla \mathbf{v} \right) = -\nabla p + \mu \nabla^2 \mathbf{v} + \rho \mathbf{g} - R_c \mathbf{v}$
  其中， $R_c$ 是与作物阻力有关的项。
- 作物阻力 $R_c$ ： 作物的阻力可以通过模拟作物的结构、形态以及空气通过植物表面的阻力来获取。这可能需要借助植物生理学和流体力学的相关知识。
边界条件：
- 温室边界： 考虑温室结构的边界条件，包括玻璃、底土等。
- 温室风扇入口： 在风扇位置设置速度入口条件，模拟温暖空气的输入。
- 作物表面： 考虑作物表面的热通量和阻力，这可能需要考虑植物的生长状态和气孔导度。
作物模型：
- 热源模型： 考虑作物的生长模型，包括光合作用和呼吸作用，以确定作物释放或吸收的热量。
- 阻力模型： 根据植物结构和形态，以及流体动力学的知识，建立作物对空气流动的阻力模型。
初始条件：
- 初始温度场： 根据温室的初始条件，设置初始时刻的温度场。
- 初始速度场： 设置初始时刻的速度场，考虑温室风扇的输入。
数值求解：
- 离散化： 利用有限差分法将热传导方程和Navier-Stokes方程离散化。
- 迭代求解： 迭代求解耦合的热传导方程和流体动力学方程，直至达到稳态或者所需的时间步数。
结果分析：
- 温度和风速分布： 分析在温室内的不同位置，尤其是在作物冠层附近的温度和风速的分布。
- 作物生长条件： 评估温室内的气候条件是否适合作物生长，根据所需的温度和风速范围进行分析。
后处理：
- 可视化： 利用可视化工具绘制温度和风速的等温线图或矢量图，以更直观地理解温室内的气候条件。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 温室参数
length = 10  # 温室长度 (m)
width = 3    # 温室宽度 (m)
height = 2   # 温室高度 (m)

# 空间和时间离散化
dx = 0.1     # 空间步长 (m)
dt = 0.1     # 时间步长 (s)
steps = 100   # 时间步数

# 网格大小
nx = int(length / dx) + 1
ny = int(width / dx) + 1

# 初始化温度场和速度场
T = 20 * np.ones((nx, ny))  # 初始温度场
u = np.zeros((nx, ny))      # x方向速度场
v = np.zeros((nx, ny))      # y方向速度场

# 模拟主循环
for n in range(steps):
    # 更新温度场#完整版关注文末名片
    Tn = T.copy()

问题三

问题三要求在考虑两种不同的情景下（场景一：增加温暖空气出口速度，场景二：降低温室风扇位置），比较它们与问题二中的情况的差异。以下是问题三的建模思路：

场景一：增加温暖空气出口速度

调整边界条件：
- 将温暖空气出口速度从场景二中的值（例如2 m/s）增加到场景一的目标值（例如3 m/s）。
重新运行模型：
- 使用问题二中已建立的数学模型，将边界条件中的温暖空气出口速度调整为新的目标值。
- 对热传导方程和Navier-Stokes方程进行离散化，迭代求解，获取新的温度和风速分布。
结果分析：
- 比较场景一的结果与问题二中的情况，特别关注温度和风速的变化，以及对作物生长条件的影响。
- 分析温室内温度和风速分布的均匀性和稳定性。

场景二：降低温室风扇位置

调整边界条件：
- 将温室风扇的位置从场景二中的值（例如1.3 m）降低到场景二的目标值（例如1 m）。
重新运行模型：
- 使用问题二中已建立的数学模型，将边界条件中的温室风扇位置调整为新的目标值。
- 对热传导方程和Navier-Stokes方程进行离散化，迭代求解，获取新的温度和风速分布。
结果分析：
- 比较场景二的结果与问题二中的情况，关注温度和风速的变化，以及对作物生长条件的影响。
- 分析温室内温度和风速分布的均匀性和稳定性。

综合分析：

比较场景一和场景二：
- 对比场景一和场景二的温度和风速分布，分析它们在提高温暖空气出口速度和降低温室风扇位置方面的效果。
- 考虑这些变化对温室内气候条件和作物生长的影响。
优化建议：
- 基于比较结果，提出可能的优化建议，例如在不同情景下调整温暖空气出口速度和温室风扇位置，以改善温室内的气候条件。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 温室参数
length = 10  # 温室长度 (m)
width = 3    # 温室宽度 (m)
height = 2   # 温室高度 (m)

# 空间和时间离散化
dx = 0.1     # 空间步长 (m)
dt = 0.1     # 时间步长 (s)
steps = 100   # 时间步数

# 网格大小
nx = int(length / dx) + 1
ny = int(width / dx) + 1

# 温度场和速度场
T = 20 * np.ones((nx, ny))  # 初始温度场
u = np.zeros((nx, ny))      # x方向速度场
v = np.zeros((nx, ny))      # y方向速度场

def run_greenhouse_model(air_outlet_velocity, fan_position):
    # 重新运行模型的相关代码

    # 假设有一个函数 update_boundary_conditions，用于更新边界条件
    def update_boundary_conditions():
        # 在这里根据参数更新边界条件
        pass

    # 模拟主循环
    for n in range(steps):
        # 更新边界条件
        update_boundary_conditions()

        # 更新温度场
        Tn = T.copy()
        # TODO: 添加热传导方程的离散化更新步骤

        # 更新速度场（简化为稳态流场）
        u[1:-1, 1:-1] = 2  # 假设稳态时x方向速度为常数
        v[1:-1, 1:-1] = 0  # 假设稳态时y方向速度为0

    # 返回结果
    return T, u, v

问题四

优化目标的确定：
- 目标函数： 定义一个目标函数，例如最大化温室内作物的生长速率。这可以是基于作物生长模型和生理学原理的函数，考虑温度、湿度、光照等因素。
决策变量的选择：
- 温室风扇数量： 将温室内风扇的数量作为决策变量，表示在温室内使用的风扇数量。
- 风扇位置： 将风扇的位置（可能是三维坐标）作为决策变量，以确定最佳的位置布局。
- 风速和吹出温度： 将风扇的风速和吹出温度作为决策变量，以找到最优的环境控制策略。
约束条件的建立：
- 技术和物理约束： 考虑温室的物理尺寸、风扇的技术规格等作为约束条件。
- 作物需求： 考虑作物的生长需求，包括适宜的温度范围、湿度等作为约束条件。
建立模型：
- 整合模型： 将问题二和问题三中建立的温室模型进行整合，加入温室风扇的影响，包括风速分布、温度分布等。
- 作物生长模型： 将作物的生长模型与温室模型整合，以更全面地考虑作物的生长需求。
数学优化模型：
- 目标函数形式化： 将优化目标和决策变量形式化为一个数学优化问题，例如最大化一个生长速率的函数。
- 约束条件： 将技术、物理和生长需求的约束条件形式化为数学约束。
- 求解器选择： 选择适当的数学优化求解器，可能是线性规划、非线性规划或进化算法等。
模型求解和分析：
- 求解模型： 使用选定的数学优化方法对模型进行求解，找到最优的决策变量组合。
- 分析结果： 分析最优解对各个变量的影响，了解最优解对温室环境和作物生长的改善效果。
灵敏性分析：
- 参数敏感性： 进行灵敏性分析，评估模型对输入参数的敏感性，以了解最优解对于参数变化的鲁棒性。
优化结果的解释：
- 建议： 解释最优解，提出对于温室风扇设计的具体建议，包括风扇数量、位置、风速和吹出温度等。
验证和实施：
- 验证： 验证优化结果的可行性，可能需要通过实际试验或模拟验证。
- 实施： 在实施优化方案时，监测实际效果，并进行必要的调整。

from scipy.optimize import minimize
import numpy as np

# 假设问题四的目标函数为最大化作物生长速率
def objective_function(decision_variables):
    # 在这里调用你的模型，并返回一个优化目标，例如作物生长速率
    # decision_variables 包含温室风扇的数量、位置、风速和吹出温度等决策变量
    # 这里仅作为示例，需要根据实际模型进行修改
    return -1 * your_growth_rate_model(decision_variables)

# 定义约束条件
def constraint_1(decision_variables):
    # 示例：温室风扇数量不能超过上限
    return total_fans - np.sum(decision_variables[0:number_of_fans])

# 更多约束条件的定义...

# 定义初始决策变量的猜测值
initial_guess = np.array([1, 2, 3, 4, ...])

# 定义优化问题
optimization_problem = {
    
    
    'type': 'maximize',
    'fun': objective_function,
    'x0': initial_guess,
    'constraints': [
        {
    
    'type': 'ineq', 'fun': constraint_1},
        # 更多约束条件的添加...
    ],
}

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