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一听这话,组员们也精神了。

吆五喝六赶去会议室。

他们也想看看这位年轻的云顾问葫芦里卖的什么药。

会议室。

见人到齐,云川扫视众人一圈,直接点题。

“解析制导方案我看了,问题有二。

首先,在跨音速段附近,你们把气动系数做了线性化近似。

这个近似在常规飞行包线下误差可控。

但回收工况下,火箭以比较大的攻角再入。

流动分离现象比正常发射严重得多。

线性化后的气动模型在这一段会出现系统性偏差。

你们仿真里应该能看到这个现象。

大约在M0.95到M1.15这一段。

预测轨迹和实际轨迹的分叉会明显加大。

你们的做法是在末端加补偿迭代。

但补偿迭代在这个阶段已经晚了。

因为偏差在源头就已经注入。”

此话一出,原本还松松垮垮坐着的众人顿时直起腰来,正襟危坐。

见这些人认真起来,云川露出满意神色,继续说道:“如果是我做,我会把这里的线性化模型换成更接近真实物理过程的分段拟线性模型。

再在跨音速段单独加一组在线辨识的补偿项。

改动量不大,但能把误差从源头削掉一大截。

后续末端补偿的迭代次数至少可以降一半以上。”

众人陷入沉思,脸上多了份错愕。

对啊,还能这样?

“其次,在线轨迹优化里,你们用的目标函数是燃料最优,约束条件里把热流密度和动压钳得比较死。”

“这个约束方向没有错。

可你们把热流约束设成了一个固定上限。

没有考虑热流密度在不同马赫数下的动态耐受差异。

这就导致算法为了满足冗余过高的约束,白白牺牲了很大一块飞行包线。而这部分被浪费掉的包线,恰恰是回收末端最需要的速度调整空间。”

说着,云川起身拿笔在KT板上现场做演算。

“…把热流约束改成动态的。

跟动压、马赫数、来流密度做耦合。

算法就能在保证结构安全的前提下,多留出百分之十几的速度裕量。

对最后的软着陆着陆点火来说,百分之十几的速度裕量意味着什么,不用我给你们解释吧?”

云川犀利的目光扫过众人,手指把马克笔弹进笔筒。

咚的一声后,办公室针落可闻。

如果说之前的沉默是出于不服气,那此刻的沉默则完全是因为震撼到失语。

众人呆呆地看着KT板。

懵逼得像误入微积分课堂的小学生。

凡人看天阶功法是这样的。

云川一出手,便已是他们的极限。

两小时看完海量资料,指出症结已经够离谱,现场给出方案更是骇人听闻。

跨音速段分段拟线性化,在线辨识补偿!

动态热流约数,简直天才来的喔!

众人不禁对云川刮目相看,眼中多了份敬意。

一个男人最大的魅力是解决问题的能力。

云川用实际行动证明了自己。

他绝对有能力胜任算法顾问一职。

邹俊惊呆了。

和别人一知半解不同,他能理解云川说了什么。

其实他也隐约察觉到跨音速段模型有问题,热流约束太保守,可他没勇气承担放宽约束的风险,也没有解决问题的能力。

而这些,云川都具备。

到算法组第一天,云川便做到了他想做又不敢做的壮举。

这种冲击是颠覆式的。

振聋发聩!

有组员率先打破沉默。

“云顾问,那个跨音速段的在线辨识补偿项。

您刚才提到可以用观测器来估计气动偏差。

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