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    “設(shè)計方面還好說，但是3d打印現(xiàn)在的精度還是比不上傳統(tǒng)的加工方式。”

    有話題聊，那么飛機上的旅程也就不會顯得那么枯燥了。

    目前我們國家的發(fā)動機從設(shè)計到完成起碼10年，國外也就是30-36個月，三年左右。

    之所以會花費如此長的時間，原因則在于做了太多的物理試驗。我們一臺發(fā)動機的制造，不算設(shè)計，就是造出來，也要一年多的時間；從研究的角度，要搞幾輪迭代，每一次設(shè)計達不到目標就要再重新開始。

    縮短迭代的周期和次數(shù)，革新發(fā)動機設(shè)計的理念和方法迫在眉睫。

    我們國家以前有一句非常有名的話，叫做發(fā)動機是試出來的，這句話其實挺對的，發(fā)動機需要很多的試驗驗證，但這句話背后也蘊含著另外一層，就是我們的計算設(shè)計水平不是很好。

    但是，西方差不多十年十五年前就流行另外一句話，it’s    better    not    to    develop    aero    engines    through    a    ‘build    &    bust’    process。

    開發(fā)航空發(fā)動機，最好不要走“建造再摧毀”的流程。

    不同于以往的“試驗是設(shè)計迭代的一部分”，通過mask    也就是modelling，    analysis，    simulation，    puting    方法，西方先進企業(yè)對航空發(fā)動機的設(shè)計更多的是一系列的數(shù)值計算和分析，并以此為基礎(chǔ)，進行的精細化優(yōu)化。

    試驗很大程度上是對設(shè)計的確認，而不是直接參與設(shè)計的迭代，這是一個巨大的差異。

    所幸，現(xiàn)在的華夏也開始走這樣的道路。

    以計算分析為主的設(shè)計工作是自主研發(fā)發(fā)動機的主要方向。

    隨著飛行器越來越復雜，如果按照傳統(tǒng)模式，試驗小時數(shù)會越來越高，到2030年，將達到100萬小時；而如果采用分析計算方法，可以減少2個數(shù)量級，到10萬小時。

    充分運用計算能力，不僅能縮短時間，在ai時代，還能借助計算機的“想象力”革新設(shè)計。

    現(xiàn)在大部分工程設(shè)計的優(yōu)化都是連續(xù)的，有時候想象不出來這個形狀是怎樣的；什么是拓撲優(yōu)化？現(xiàn)在可以設(shè)定要滿足的條件，用人工智能，讓計算機不受任何約束的去想。

    而這將對飛機的設(shè)計產(chǎn)生革命性的影響。

    其實這種計算分析的方式也在運用于材料研發(fā)中。

    將實驗數(shù)據(jù)，計算模擬數(shù)據(jù)，整合起來，無論好壞，便能形成具有一定數(shù)量的數(shù)據(jù)庫。在數(shù)據(jù)庫中，根據(jù)材料的某些屬性可以建立機器學習模型，便可快速對材料的性能進行預測，甚至是設(shè)計新材料，解決了周期長、成本高的問題。

    201年，在nature正刊上發(fā)表了一篇題為“機器學習在分子以及材料科學中的應(yīng)用”的綜述性文章。
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