我在腾飞年代搞科研 第107章 多阶动态散热模型

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。”