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第79章 计算分析,同学偶遇

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“设计方面还好说,但是3D打印现在的精度还是比不上传统的加工方式。”

有话题聊,那么飞机上的旅程也就不会显得那么枯燥了。

目前我们国家的发动机从设计到完成起码10年,国外也就是30-36个月,三年左右。

之所以会花费如此长的时间,原因则在于做了太多的物理试验。我们一台发动机的制造,不算设计,就是造出来,也要一年多的时间;从研究的角度,要搞几轮迭代,每一次设计达不到目标就要再重新开始。

缩短迭代的周期和次数,革新发动机设计的理念和方法迫在眉睫。

我们国家以前有一句非常有名的话,叫做发动机是试出来的,这句话其实挺对的,发动机需要很多的试验验证,但这句话背后也蕴含着另外一层,就是我们的计算设计水平不是很好。

但是,西方差不多十年十五年前就流行另外一句话,It’sbetternottodevelopaeroenginesthrougha‘buildbust’process。

开发航空发动机,最好不要走“建造再摧毁”的流程。

不同于以往的“试验是设计迭代的一部分”,通过MASK也就是Modelling,Analysis,Simulation,Computing方法,西方先进企业对航空发动机的设计更多的是一系列的数值计算和分析,并以此为基础,进行的精细化优化。

试验很大程度上是对设计的确认,而不是直接参与设计的迭代,这是一个巨大的差异。

所幸,现在的华夏也开始走这样的道路。

以计算分析为主的设计工作是自主研发发动机的主要方向。

随着飞行器越来越复杂,如果按照传统模式,试验小时数会越来越高,到2030年,将达到100万小时;而如果采用分析计算方法,可以减少2个数量级,到10万小时。

充分运用计算能力,不仅能缩短时间,在AI时代,还能借助计算机的“想象力”革新设计。

现在大部分工程设计的优化都是连续的,有时候想象不出来这个形状是怎样的;什么是拓扑优化?现在可以设定要满足的条件,用人工智能,让计算机不受任何约束的去想。

而这将对飞机的设计产生革命性的影响。

其实这种计算分析的方式也在运用于材料研发中。

将实验数据,计算模拟数据,整合起来,无论好坏,便能形成具有一定数量的数据库。在数据库中,根据材料的某些属性可以建立机器学习模型,便可快速对材料的性能进行预测,甚至是设计新材料,解决了周期长、成本高的问题。

2018年,在nature正刊上发表了一篇题为“机器学习在分子以及材料科学中的应用”的综述性文章。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、辅助多维材料表征、获取新材料设计方法等方面的重要作用,并表示新一代的计算机科学,会对材料科学产生变革性的作用。

“加工精度,这是一个大难题啊!”

张楚阳也知道,虽然他们是搞材料的,但机械工程方面也了解的甚多,毕竟材料的运用就是机械工程范畴。

“是啊!”慕景池感叹一声。

华夏的高精尖加工,确实不怎么样,而且他暂时也没办法解决。

航空发动机的问题不会因为两人的讨论而变得容易起来,倒是他们两人从航空发动机为起始,聊起了各种各样的航空材料。

气缸、活塞、压气机、燃烧室、涡轮、轴、尾喷管、机身、机翼等所用的材料,铝合金、钛合金以及复合材料。

···

4个小时后。

飞机平稳的降落在海口的美兰国际机场。

机场有专门的接助人员过来,将杨教授一行人接往酒店。

酒店的格局还不错,或许是因为旅游吸引游客的关系,酒店一眼看上去建造得颇为豪华。

先是在酒店接待人员的安排下签到,然后领取房牌,最后上电梯进入自己房间。慕景池和张楚阳在同一间。

这是一间套房,由国家部委举办的学术会议规格就是不一样,有一间大客厅,两间卧室,分别配备了独立的卫生间。

拉开客厅的玻璃门,就来到了阳台,能够直接看到海洋。

海风吹拂着,十分的清爽、凉快。

“池子,去见见同学。”张楚阳放下书中的东西,将手机递到慕景池面前,“我发了朋友圈才知道王文乔也来参加这会议了。”

慕景池看到微信朋友圈里的点赞和评论,也点头,“走,去看看他过的怎么样了。”

王文桥和张楚阳、慕景池是同学,也是个学霸,只不过方向是半导体材料方向。本科毕业后去了美国斯坦福大学读博,已经很久没联系了。

毕竟大家都很忙。

“阳子!”

来到酒店大堂,一声熟悉声音的呼喊让张楚阳的步伐立住,随后慕景池就看到了许久未见的身影。

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