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科学大佬的文艺生活最新章节
“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。
目前我们国家的动机从设计到完成起码1o年,国外也就是3o36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,叫做动机是试出来的,这句话其实挺对的,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,itsbetternottodeveoaeroehroughabuidaabtrocess。
开航空动机,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ask也就是odeg,anaysis,siutn,cutg方法,西方先进企业对航空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2o3o年,将达到1oo万小时;而如果采用分析计算方法,可以减少2个数量级,到1o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。
2o18年,在nature正刊上表了一篇题为“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。
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