我在腾飞年代搞科研

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第107章 多阶动态散热模型

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运行日志在屏幕上快速滚动,姜蕴宁目不转睛地盯着数据,仿佛置身于另一个世界,完全没有察觉方伟民何时走进了实验室。

控制台前的技术员见她神情专注,主动让出座位,她略一点头,顺势坐下,双手搭上键盘,迅速开始操作。

她的目光在屏幕上游走,忽然定格在某一段数据上。她盯着那组曲线看了几秒,眉头缓缓拧起。指尖飞快敲击,迅速调出历史数据,对比分析。

她这一系列动作干脆利落,引得实验室的其他科研人员微微侧目。

“她在干什么?”有人小声嘀咕,语气里夹着几分困惑。

“刚才那个是……最近半年的系统热控数据吧?”另一人皱了皱眉,“她看得懂这个?”

显然,即便她先前准确指出了热通量调节延迟的问题,众人也更愿意相信那是侥幸,而不是实力。

“感觉是哪个领导带来的学生亲戚……”有个年纪稍长的工程师悄声说,“年纪这么小,顶多是跟着来见见世面,懂啥……”

他们半信半疑地望着她的背影,看她一言不发地对照曲线、调取对照组参数,一副全然投入的模样。

在姜蕴宁看来,周围的声音并不值得在意——如果别人说错了,有的是打脸的机会;如果别人说对了,又何必争辩?

眼下她更在意的,是数据本身给出的答案。

有技术员悄悄走到她身后看了一眼屏幕,一副看热闹的样子,嘴角甚至带着点似笑非笑的弧度。可几秒后,那笑意就像被什么扼住了一样,僵在脸上。

“……等等,她将近同几个月出的故障记录全调出来了?”

他这一声低语,顿时让周围几人神情一滞。

原本带着戏谑的目光慢慢收敛,实验室里安静了。

紧接着,一种若有若无的微妙情绪开始在空气中蔓延——怀疑还在,但也开始掺进了一丝不确定的警觉。

方伟民将这一切尽收眼底,却始终没有出声制止。

他并不急于为谁说话,也不打算出面调和什么——在这个实验室里,在这些人眼里,谁该被尊重、谁能被聆听,从来不是靠年龄、资历或者背景来决定的。只有真正有本事、站得稳脚跟的人,才配拥有发言权。

想让别人重视你的意见,首先得让他们认可你的实力。你若实力够了,自然会有人心甘情愿地追随你、为你鞍前马后;你若撑不起场面,说再多也不过是在制造噪音。

科研的世界里,没有“特权”,只有“服气”。

而眼前这个年纪尚轻的女孩,能否赢得认可,他并不打算插手。

他要看她,靠不靠得住。

过了一会儿,姜蕴宁终于确认了自己的判断:当前系统在高负载阶段的热控响应存在明显滞后。她在旁边的草稿纸上随手写下几组关键数据和时间节点,笔迹利落有力。

做完最后一行标注,她停下手中的操作,站起身来,神色已经恢复冷静。

方伟民带来会议通知。

会议室内,技术组所有成员已悉数到齐,气氛略显沉闷。

多次试验失败和迟迟未能解决的热控问题,让在座的人神情都有些疲惫。

方伟民站在前方,环视一圈,清了清嗓子开口:“大家都清楚目前项目遇到的瓶颈——热控模块存在明显的时间延迟和调节迟滞,在高负载测试中多次引发局部过热,已经严重影响后续集成测试。相关优化方案尝试了好几轮,进展一直不理想。”

他顿了顿,看向站在一旁的姜蕴宁,“这次,我们从青年智库特别调了人过来协助分析方案。这位是姜蕴宁,青年智库最年轻的技术人员,主要研究方向是系统建模与热控调节,理论基础扎实。这次临时加入团队,希望能为我们带来一些新的思路。”

方伟民话锋一转,语气多了一分郑重,“从今天开始,她会加入到我们的技术推进小组中,请各位全力配合她的工作。”

他侧身让出位置,“接下来,请姜蕴宁讲一下她的初步分析判断。”

姜蕴宁不紧不慢地走上前,将草稿纸放在讲台一角,目光从容地扫过整个会议室。

她没有丝毫迟疑,直接切入主题,“我刚刚复查了‘曙光-3’热控系统最新的运行日志,发现现有散热模型在动态响应阶段存在明显滞后。尤其是在第255秒到307秒这一时段,温度曲线出现了短时跳变,虽然随后有所回落,但依然未能回到预设值,表现出明显的滞后效应和误差积累。”

她顿了顿,目光扫过众人,“具体数据你们可以回实验室后调取复核。”

接着她解释道:“目前系统采用的是简化的一阶稳态热模型。这种模型的优点就是计算快速,对于热惯性较小且环境条件稳定的系统,能够较准确地预测温度分布。”

她的声音逐渐提高,强调道:“但它的缺陷也十分明显——现实情况中,环境是最大的变量。这种建模方式忽略了现实运行中频繁切换导致的瞬态响应,也未考虑不同模块多层材料间的热扩散与动态演化,难以满足我们面对的复杂热控任务需求。”

“我的建议是——引入多阶动态散热模型,能更真实地反映设备里热量的变化。”

台下有人轻声嘀咕,“多阶动态散热模型?这是什么新名词?”

另一位工程师皱了皱眉,似乎有些疑惑,“能具体说说,这模型跟我们现在用的有什么区别吗?”

姜蕴宁点点头,目光坚定:“简单来说,传统模型就像用一把尺子测一张复杂的立体图纸,误差自然大。多阶模型就是把这张图拆分成多个层面,逐步测量和修正。”

“另外,为了提升调控精度,我建议结合自适应优化算法,实时采集任务工况与温度数据,自动修正模型参数,实现热控参数的闭环动态调整。”姜蕴宁微微一笑,耐心解释,“简单说,自适应优化就是让系统根据实时数据自动调节,就像驾驶员根据路况调整车速一样。”

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