我在腾飞年代搞科研第221章 可以犯错但不能停

历史告诉我们只有不怕苦、不怕死的人民才有战胜一切困难的力量。

—— 面对压力姜蕴宁一贯的做法从不改变：先稳准脉络再下重手。

眼下的问题不复杂也不宽泛。

缺的是时间差的是节奏。

目标已很明确——不是靠加班冲刺而是重构研发流程优化推进策略。

她提出四个核心原则： 分层推进、并行作业、模块解耦、仿真优先。

姜蕴宁站在会议桌前扫视在座的所有工程师语气平静： “不是赶进度而是重构路径。

我们要把复杂的东西拆开能并行的并行能虚拟的不上机先跑出主控闭环。

” “我知道这套控制方案很重也很难。

但接下来我们要做的是——压缩周期加快推进。

” 她在大屏上投出一页简报标题是四个字：提速计划。

“要打通这套控制闭环我们不能再按部就班地等每个模块‘准备好’。

从现在起执行并行化策略。

” 她手中点着四行内容依次念出： “控制策略——单独团队先在仿真沙盒里做闭环自测；” “实时建模——保持轻量化优先保证响应速度不求一次封顶；” “工况识别——先做基本的状态分类后续再加细节模型；” “平台反馈——每日实测一次输出误差曲线快评快调。

” 姜蕴宁顿了顿见没有人掉队便开始分配任务。

她转向孙卓越：“孙工控制组那边从今天开始不等建模数据先基于典型轨迹库做离线训练目标是48小时内拿出第一个反馈响应曲线。

” 孙卓越点头他明白姜蕴宁的意图——利用已有的典型轨迹库和历史数据离线快速训练初步模型快速验证控制思路产出初步成果打好基础。

只是历史数据相对有限不能覆盖所有复杂工况。

他眉头微蹙：“明白离线训练能加快启动缩短时间。

不过离线数据的代表性有限后续还得快速跟进在线反馈才能完善模型。

” 姜蕴宁认可地点头：“没错先打好基础在线反馈再加速迭代双轨推进。

” 孙卓越深吸一口气“理解了这样既能保证研发节奏又能保证模型的精准度和稳定性。

我们控制组会全力配合确保离线训练和在线反馈数据无缝衔接力争把这两个环节的协同做到极致。

” 姜蕴宁又看向软件工程师张新然：“建模引擎那边先不要追求高阶拟合先跑‘局部线性 + 滚动窗口’版本。

做到每100ms更新一次参数精度放宽在±20纳米以内。

” 高阶拟合就是用更复杂、更“高级”的数学方法去精确模拟系统的误差或动态但代价是计算时间变长、对硬件要求更高不太适合需要快速实时更新的场景。

而“晨曦”项目团队现在最缺的就是快速响应和稳健的实时更新而不是复杂繁琐的高阶拟合模型。

换句话说他们要先保证系统能在极短时间内完成参数更新和反馈调整确保整体控制闭环稳定流畅再逐步考虑更高精度的拟合优化。

张新然点了点头眉头微微皱起：“明白不过这样会增加计算频率硬件资源和算法稳定性要跟得上否则可能会影响实时性。

” 他顿了顿又补充道：“我们得优先保证系统不卡顿哪怕精度稍微牺牲一点也不能让更新延迟。

” 姜蕴宁微微点头说道：“没错实时性是底线。

精度和速度必须平衡先确保系统稳定运行再逐步优化。

当前资源有限优先保障控制闭环的流畅和响应速度。

” 说完她在白板右侧画出一个小框写下四个字： “状态感知” 她看向坐在后排的传感系统负责人蒋国雨“工况识别组从今天起成立由蒋工负责。

” “你们负责搭建工况标签体系先按温度、平台负载、振动频率做初步分类分三档就够。

任务是——在建模模块每轮运算前提供‘当前系统状态编号’。

” 蒋国雨点头：“工况变了我们就换建模策略？” “对。

”姜蕴宁简短回应“状态不被准确识别模型很快会偏离影响控制效果。

” 蒋国雨沉吟片刻提出疑问：“温度和负载数据采集的实时性和准确性是个挑战尤其在高动态工况下数据滞后会不会影响状态判断？” 姜蕴宁点头认可：“这是难点之一。

你们要优先攻克数据实时采集和预处理保证状态编号能快速、准确反映系统实际工况。

” 蒋国雨眼神坚定：“明白我会马上组建团队制定详细计划确保工况识别模块按时上线同时持续反馈研发进展和遇到的问题。

” 姜蕴宁点头指着“平台反馈”说道：“误差反馈系统这块我希望能每天出一次控制指标报告。

” 她看向测试组的组长唐国伟：“你带几个人把干涉仪、编码器、惯性模块先接起来不上整机也能测。

搭个简化平台也行先跑出数据。

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