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第58章不可能!
这不可能!
“复杂流场预测建模是空气动力研究中的重大问题,多重物理因素的影响下,找一种最优的平衡设计……”
“大家看这里,每一种都是空阻和气压动力常见的影响因素……”
“利用精细化分析计算机神经网络结构的深入分析,能够对每一个影响因素进行阈值的计算,我们设计出了对应的评分体系……”
讲台上,马建泽认真做起了报告。
他做的报告是针对‘多重物理因素影响下的最优平衡性设计’的建模方法。
虽说是‘多重物理因素’,似乎涵盖的范围非常大,实际上,还是限制在空气动力学遇到的应用问题范围之内。
这才正常。
‘多重物理因素’影响的优化建模,都可以说是一个复杂学科了。
这个领域内的每一个问题,都要针对性的进行研究,不存在统一框架可以针对不同问题进行解析。
马建泽讲解的方法,举的实例是‘复杂流场预测’问题。
复杂流场预测建模,是个应用场景广泛的数学物理问题。
马建泽是空气动力学专家,他的研究围绕航空领域展开,报告中所列举的物理影响因素,针对的也都是‘航空发动机优化’问题。
航空发动机优化是通过分析叶片几何特征和气动压力的关系,去优化压气机叶片的设计,从而实现流场特性的实时预测,其中包含了很多的干扰因素。
若是能有一套最优化的数学模型,就会降低叶片设计制造中的实验修正难度,并提升航空发动机的性能。
马建泽先是以模块化视图做数学模型搭建方法的讲解,随后就说起一个个步骤的细节化内容。
他的方法是把各种干扰因素列出来,然后一一进行阈值分析。
下一步是对每一个因素的影响阈值进行评分,评分体系也是整个研究的核心。
马建泽重点讲的也是评分体系。
有了评分体系之后,各个影响因素圈定的阈值就可以做直接性的数值对比,一步步的就能得出‘最优方案’。
会场内,很多学者都在认真的听。
张明浩拿着笔,正在本子上写写画画,他已经处在半听不听的状态。
在马建泽以模组介绍研究方法的时候,他就已经发现了问题,以影响因素的阈值分析来建立评分体系,根本是不切实际的。
针对多重物理影响因素下搭建数学框架的问题,他的研究方法是利用《正确感知》分析每一个部分的‘阈值区域’。
下一步是叠加在一起,并以《正确感知》找出最优框架。
其中最重要的是《正确感知》,而不是研究方法,常规方法也可以找出最优框架,但其难度可不是一个依靠数学计算机分析的评分体系就能解决的。
方法错了,最终结论肯定是错的。
张明浩正对照幕壁上列出的影响因素阈值,找‘最优框架’的一个反例。
孟国庆注意到他在动笔写东西,顿时疑惑问道,“你在写什么?”
“找个反例。”
“反例?你的意思是说他研究出的最优框架是错的?”
“当然是错的。”
“他还没讲完啊?你怎么发现的?”
孟国庆很是不解。
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