区别远近的数学课件
活动目标:1.学习用目测和自然测量的方法,比较、区别物体的远近,并会用表格的形式进行记录。2.初步感知同样的距离,使用的测量工具不同,测得的数量也不同,训练思维的相对性。3.感受测量的乐趣。活动准备:1. 教具:大图纸和记录表,记号笔。2. 操作材料:人手一张操作纸,一支笔。每桌一份操作材料(围棋子、方积木、吸管若干)。活动过程:一、导入。教师:“你们听过《龟兔赛跑》的故事吗?故事里谁赢了?”教师:“兔子不服气,今天约了乌龟进行三项全能比赛,我们一起去看一看。”二、目测远近。第一场:游泳比赛。比赛规则:一分钟,谁游得远,谁就获胜。教师:“谁游得远?”“你是怎么知道的?”教师小结:“用眼睛一下子就能看出来谁远谁近,这种测量方法叫目测。”现学现用。第一局:乌龟获胜。三、第一次操作:比较远近。第二场:跑步比赛。⑴介绍跑道及跑步规则。⑵教师:“一分钟到了,谁跑得远?你为什么这么猜?”教师:“弯道中,目测得出的结论不一定正确。怎么准备知道跑了多远?”“可以用什么量?”介绍尺子。介绍棋子测量。⑶幼儿操作。⑷交流。教师:“谁远?为什么?”教师小结:“比较远近时,要用同一种工具进行测量,测得的数字大,说明这段距离远;测得的数字小,说明这段距离近。”第二局:兔子获胜。四、第二次操作:同一距离不同工具。第三场:跳远比赛。⑴教师:“用三种工具记录兔子的成绩。”⑵幼儿操作。⑶交流操作结果。教师:“为什么测得的数字不一样?”教师总结:“测量同一段距离,使用的工具不同,测量的结果也不同。工具越短,需要数量越多;工具越长,需要数量越少。”教师:“乌龟因不会跳远放弃比赛。”第三局:兔子获胜。五、结束。三局两胜,兔子赢得比赛。教师:“除了刚才我们使用的这些工具,还有很多其他工具,我们的小脚、小手也能用来测量!我们下楼去试一试!”
一、说数学是为做数学服务的
数学作为一门以思考为主的学科, 老师在上课时候要注意培养和加强学生严谨的思维逻辑, 也要培养他们的探索与创造的能力。要做到这些, 老师在课堂上一定要以说为辅, 以做为主。把要学的知识点言简意赅、简单明了地讲给学生, 让学生明白这堂课的知识结构, 以及重要的知识点。然后, 结合对新旧知识的理解, 去引导学生们做一些关于新知识点的各类例题。这样的练心会让学生们把学过的东西跟例题结合起来, 打开思维, 进行多方面, 多层次的思考与练习。同时, 也会培养他们的思考能力和乐于思考的习惯。
可见, 要让学生真正的对所学知识有更深的了解和再创造的能力, 光说不行, 要结合例题, 让学生多做题, 做各类的题, 才能彻底理解本课的知识点, 也才能打破传统数学课堂中老师说上一大堆, 最后留学生做例题的时间少之又少。这样的被动情况, 学生是提不起对数学学习的主体性、主动性。所以, 数学老师要在教学中, 最大限度地发掘学生的学习动力, 促使学生由被动学习变为主动学习, 由学数学变为做数学。
二、不要让说数学的表象掩盖做数学的真实
在许多数学课堂上我观察到, 好多老师提问的方式是, 谁举手谁站起来回答问题, 老师要的似乎只是结果也不管过程。这种教学方式, 让学生模糊了说数学与做数学的概念, 甚至让学生误认为, 只要答案是正确的, 过程无关紧要。老师喜欢这样的教学方式是因为节省时间, 或者只是为了活跃课堂气氛, 便于控制教学节奏和进程。学生喜欢这种方式是因为不需要思考过程, 可以很快地给出答案, 同时还可以抢答更多的问题, 给老师留下好印象。孰不知, 这样会让学生的思维断层, 逻辑不严谨。
其实, 这种方式的结果是, 造成表面的积极性和一切顺进展的假象。在这样的课堂氛围中, 那些中等学生或者思维比较迟钝的学生几乎没有独立思考、独立解决问题的机会和体验, 久而久之, 让说数学的一种浮躁学习现象充盈于课堂, 让那些思维迟钝的学生慢慢对数学课失去兴趣。也让所有的学生, 在这样的数学课堂上学不到扎实的数学知识, 或者对所学的知识点总是一知半解, 说不会又会, 说会又不会。所以, 在数学课堂上, 在讲解完了知识点以后, 带领学生做做各类例题, 才是学生理解知识点, 学透知识点的关键。
三、把做数学与实践相结合
任何事情实践重于理论, 尤其是数学这门多以思考为主的学科, 老师在教学中一定要让学生以做为主, 把数学与实践结合起来。陶行知先生提出过“教学做合一”的观点, 更证明了数学做比说重要, 也更直接。
比如, 在美国学生学数学的方式不专在课堂上听, 而是用“木匠教学法”, 让学生找找、量量、拼拼……因为他们知道只你做了你才能学到真正的数学知识。作为初中数学老师, 我们要打破传统教学的特点, 要淡化口头讲解, 注重实际操作。这样, 学生在操作中体验数学, 理解数学, 并通过实践活动, 可以使学生获得大量的感性知识, 也有助于提高学生的学习兴趣, 激发学生的求知欲。
四、从说数学到做数学再到用数学
每一种知识的学习都是为我们的生活服务的, 数学也一样。所以, 我们在学习数学时, 一定要结合实际, 结合我们的生活, 把数学学活, 用活, 让所学的数学知识能更好地为我们的生活服务, 为你提供更多的方便。为此, 我们在教学中还要注意把数学与学生的生活联系起来, 因为事实证明, 学生对于与自己生活相关联的知识最感兴趣, 通过这些熟悉的生活中的数学, 不仅能提高学生学习数学的兴趣, 而且能培养学生的分析能力, 解决问题的能力, 从而提高学生的综合素质。
在数学课堂上, 从说数学到做数学再到用数学, 老师还要灵活创设情境。创设情境要在教学中有利于激发学生学习数学的兴趣, 刺激学生的求知欲望, 调动学生学习的积极性, 让学生有利于认识知识、深刻地理解知识。所以, 作为初中数学教师不但要在课堂教学中考虑到学科自身的特点, 还要根据初中的年龄特点和心理特征, 创设有利于他们吸引新知识的、生动有趣的情境, 充分为学生提供思维的素材和空间, 使学生能在这种思维的氛围中参与、探索、发现、从而获得真知。
总之, 在老师的指导下学生对数学知识有了新的认识, 有了新的探索和求知的欲望。老师在教学的过程中要做到让学生说为辅, 做为主, 手脑给合, 开启思维, 吃透所学的知识点。随着课改不断深入, 让“做数学”真正成为老师与学生互动的基础和纽带, 成为课堂的主旋律, 使学生更加明白“会做数学”比“会说数学”更重要, 说数学也永远是为做数学服务的。
摘要:初中数学的好多规律、好多运用方法, 都是在做题中慢慢摸索总结的。学生们灵活的思维也是通过做题锻练出来的。所以, 我们要通过课堂上老师的传授, 还有课下学生的预习与复习, 要明白做数学比说数更重要。
1.命题方面
例1已知命题p:■x∈R,cosx≤1.则-p是()
A.■x∈R,cosx≥1B.■x∈R,cosx>1
C.■x∈R,cosx>1D.■x∈R,cosx≥1
解:本小题考察的是全称命题和特称命题的否定形式,只要定义清楚不难做出正确的答案为C
例2命题“■x∈R,2x2-3ax+9<0”为假命题,求实数 的取值范围
解:由题意可知“■x∈R,2x2-3ax+9<0”为假命题,即在实数范围内找不到一个x,使2x2-3ax+9<0成立。等价转化为对任意的x,使2x2-3ax+9<0成立。令g(x)=2x2-3ax+9≥0对x∈R恒成立,有Δ=9a2-8×9≤0,得-2■≤a≤2■,所以实数a的取值范围为-2■≤a≤2■。
例3已知命题p:■x∈R,■m∈R,4x-2x+1+m=0。-p为假命题,求实数m的取值范围
解:已知-p为假命题,则p为真命题4x-2x+1+m=0得4x-2x+1=m
令t=2x(t>0)m=-t2+2t=-(t-1)2+1当t=1时m取得最大值1,所以实数m的取值范围是(-∞,1]
2.函数方面
例1对于满足p≤2的所有实数P,求使不等式x2+px+1>2p+x恒成立的x的取值范围。
分析:不等式中出现了两个字母x及p,关键在于该把哪个字母看成是一个变量,另一个作为常数。显然可将p视作自变量,则上述问题即可转化为在[-2,2]内关于p的一次函数大于0恒成立的问题。
解:不等式即(x-1)p+x2-2x+1>0,设f(p)=(x-1)p+x2-2x+1,则f(p)在[-2,2]上恒大于0,故有:f(-2)>0f(2)>0得x2-4x+3>0x2-1>0解得:x<-1或x>3
所以x的取值范围是{x|x<-1或x>3}。
例2设f(x)=x2-2ax+2,当x∈[-1,+∞]时,都有f(x)≥a恒成立,求a的取值范围。
分析:题目中要证明f(x)≥a恒成立,若把a移到等号的左边,则把原题转化成左边二次函数在区间[-1,+∞]时恒大于0的问题。
解:设F(x)=f(x)-a=x2-2ax+2-a
从表1可以得出比例增益Ka较高,即驾驶员模型以Ka放大远视角以跟踪道路曲率变化,超前时间常数tL与比例增益Kc也较大,即驾驶员模型以tL与Kc放大近视角以确保车道保持精度。由图3可知驾驶员模型的输入为远近视角θfar、θnear以及转向盘转角θd,系统的输出为驾驶员力矩Td,可得驾驶员模型的状态方程:
其中,ud为系统输入,ud=[θfarθnearδd]T;xd为状态矩阵,xd=[Tdxd2xd3xd4xd5]T;系统输出yd为驾驶员力矩Td;Ad∈ R5×5,Bd∈ R5×3,Cd∈R1×5。
固定车速vx=54km/h,车道保持跟踪路径如图4所示,τp=0.05s和τp=0.2s的两个驾驶员模型的仿真结果如图5所示,可以得出,驾驶员模型的τp对路径跟踪精度影响很大,系统对驾驶员的反应时间很敏感。在不考虑驾驶员自适应调整情况下,这一结论基本符合实际驾驶情况。 分别以车速vx=54km/h和vx=72km/h,反应时间τp=0.05s驾驶员模型跟踪相同路径。由图5可得,相同的反应时间下,随着车速的增加,车道保持的路径跟踪精度降低。
由式(1)、式(4)可得人车路闭环系统动力学模型的状态方程:
式(5)中,xdvr=[xvrxd]T为系统状态矩阵;系统输入u(t)= Tc;ydvr(t) 为系统输出,
2 扰动抑制模糊H∞控制器
T -S模糊模型的前件是模糊的,后件为确定的线性方程,为了设计T -S模糊模型扰动抑制控制器,首先考虑以下带有扰动输入的连续模糊模型,模糊模型规则Ri:如果z1(t)是Mi1,…,且zp(t)是Mip,Mij(j=1,2,…,p)是模糊集合,那么
式中,x(t)= [x1(t)x2(t)… xn(t)]T为系统状态矩阵;z1(t)、z2(t)、…、zp(t)为已知的模糊前件变量。
令z(t)=[z1(t)z2(t)… zp(t)],此处T -S模糊模型模糊变量z(t)为车速vx(t)=54,72,…,126km/h,如图6 所示,模糊规则数目r=5,p=1;u(t)∈R1,y(t)∈Rq分别为控制系统的输入与输出;Ai∈ Rn×n,Bi∈ Rn×1,Ei∈ Rn×1,Ci∈ Rq×n为模糊系统第i个子系统相应维数的矩阵。给定(x(t),u(t)),T -S模糊模型为
其中,wi(z(t))为第i条规则的有效程度,其值为与第i条规则相关联的隶属度函数的乘积。由式(6)可得T -S模糊模型的状态方程:
由式(7)可得,扰动抑制问题转化为对于给定参考信号使得扰动对系统的影响最小。对于给定的标量γ>0,系统闭环传递函数Tyρ(s)的H∞范数表示外部扰动曲率ρ(t)对输出y(t)的影响:
H∞范数越小说明外部扰动ρ(t)对整个系统的影响也越小,利用LMIs约束和线性目标函数凸优化问题的最优解可以得到使模糊模型稳定的反馈增益Ki和相应的最小扰动抑制度γ[17]:
其中,W>0表示W为正定矩阵,W ≥0表示W为非负定矩阵。
通过LMIs工具箱求解可得控制器参数,如表2、表3所示。
对于模糊并行分布补偿控制策略[18],T-S模糊控制器共用系统全局动力学模型相同的模糊集前件。在并行分布补偿设计中,每个控制器都由相关的T-S模糊模型规则设计得到,设计的模糊控制器与模糊模型共用一个模糊域。模糊状态反馈控制规则Ri:如果z1(t)是Mi1,z2(t)是Mi2,…,zp(t)是Mip,且
则T -S模糊并行分布补偿控制器的输出为
式(10)取决于T-S模糊模型的局部反馈增益Ki,通过并行分布补偿获得一个处理非线性控制系统简单的算法。尽管使用局部结构建立了模糊控制器,但是反馈增益Ki是通过全局设计条件确定的,从而保证全局系统的稳定性。
3 基于Carsim/Simulink人机合作转向控制仿真
CarSim仿真车辆采用E-Class/Sedan,车辆模型参数如表4所示,道路模型为Alt3from FHWA,如图4所示,路面附着系数μ=0.85,第一个弯道的曲率半径近似为155m,第二个弯道曲率半径近似为150m,第三个弯道曲率半径近似为125m,仿真时间为50s,车速采用0.7/0.3 G Max Ax/Ay Limits控制,车速在68~120km/h范围内变化,如图7所示,驾驶员模型参数如表1所示。图8、图9所示为横向偏移和方向角偏差,绝对值均值与标准差如表5所示,车道保持人车路闭环PDC/H∞控制与车路模型控制相比,yC的均值与标准差分别减少了60%和65%,ψL的均G值与标准差分别减少了29%和53%,人车路闭环PDC/H∞控制器实现了较高的路径跟踪精度。
在整个行驶过程中,令tco表示tc与td方向相同的时间[14];令tres表示tc与td方向相反且tc小于td的时间;令tcont表示tc与td方向相反且tc大于td的时间。定义一致率ηco、抵制率ηres及冲突率ηcont为
驾驶员与控制器力矩如图10、图11所示,由表6可知,基于人车路闭环控制比基于车路模型控制tc与td的一致率ηco增加了19%,抵制率ηres减少了60%,冲突率ηcont减少了44%。 对比图10、图11 力矩变化趋势可知,基于人车路闭环PDC/H∞控制的辅助力矩tc与驾驶员力矩td的控制意图基本一致,即人机合作程度高。
%
为了避免车辆偏离车道,跨道时间[6]成为确定车道偏离辅助系统启动的判断准则[9],其重要性也体现在驾驶员轨迹估计的人机交互研究中[19]。计算跨道时间时,需要考虑车道中心线轨迹、车辆航向角等因素。 根据车辆质心的侧向偏移量获得车辆前轮胎相对车道左右边界的位置,如图1 所示,车辆前轮胎相对于车道左右边界如下:
式中,i为l或r,分别表示左右车轮。
令相对横摆角和转向角δf逆时针方向为正,道路曲率半径Rr远大于车辆质心相对车道边界的侧向偏移量yCGi。 假设转向角较小,对于固定的转向角δf,根据线性二自由度运动学模型[20]前部左右轮轨迹的圆弧半径Rvl、Rvr分别为
Alt3from FHWA道路模型分为直道和弯道两部分,通过图5、图8可以得出,在弯道处车辆易发生跑偏现象,弯道部分前轮转向角为非零,如图12、图13所示。 圆弧dLC为车辆前轮跨道距离,Ov为其曲率中心,ξfl、ξfr分别为其对应的圆心角,Or为道路曲率中心,λ 为两曲率中心之间的距离。根据几何关系可得
可得跨道时间
三个弯道处的tLC如图14~图16所示,由表7可以得出,在3 个弯道处,基于人车路闭环PDC/H∞控制跨道时间的最小值比车路模型控制分别增加了63%、59%和45%,跨道时间的均值分别增加了139%、132%和44%。
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4 结语
以纵向车速为模糊规则变量获得T-S模糊模型,基于远近视角驾驶员模型设计了人机合作PDC/H∞转向控制器。仿真了不同车速、不同反应时间下的驾驶员模型车道保持性能,得出了车速与反应时间对所设计的驾驶员模型的车道保持性能均有影响的结论。
仿真结果表明,人车路闭环人机合作PDC/H∞转向控制的车道保持能力要优于车路模型控制,通过车道保持人机合作性能评价指标和力矩变化趋势对比得出基于人车路闭环控制器能够“理解”驾驶员的控制意图,人机合作程度较高的结论。人车路闭环PDC/H∞控制的跨道时间均大于车路模型控制的跨道时间,从而有效减少了车道偏离的风险。
对于不同驾驶员,其模型参数值应在一定范围内变化,而本文仿真研究中设为定值。关于实际驾驶过程中驾驶员模型参数的自适应性、人机合作转向硬件在环试验及驾驶员状态观测器设计还有待进一步研究。
摘要:基于远近视角驾驶员模型获得了非线性车路和人车路闭环T-S模型,运用状态反馈γ-次优H∞范数和线性矩阵不等式约束得到了反馈增益矩阵。应用模糊并行分布补偿控制设计了车路和人车路闭环T-S模型全局控制器。CarSim/Simulink仿真结果表明,基于人车路闭环模型的人机合作转向控制的车道保持能力和跨道时间均优于车路模型,从而减少了车道偏离的风险。通过合作转向评价准则得出的人车路闭环PDC/H_∞控制器的人机合作程度较高。
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