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第74章 模拟平台

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星图转身面对伏济,语气中带着几分激动:“当然,所有这些创新,包括新型能源模块、智能避障系统以及自主修复机制,都必须在确保无人机的可靠性和易于维护的基础上进行。

我们需要物理学家、机械工程师、人工智能专家以及生物医学家组成的多学科团队,共同努力完善这个设计。”

伏济局长听完星图的陈述,忍不住鼓掌赞叹:“星图,你的想法真是让人眼前一亮!别担心,如果所有数据都符合规范且合理可行,我会立刻启动项目的审批流程,确保你能尽快获得所需的所有资源。”说着,他亲切地拍了拍星图的肩膀,眼中满是信任与期许。

星图说:“那么要怎么验证呢?”

伏济嘿嘿一笑,接着,伏济局长领着星图来到房间另一侧的工作站前,一台配置顶级的计算机屏幕上显示着复杂的界面。

伏济熟练地敲击键盘,输入三次不同级别的密码,随后按下了扫描键,确认了他的指纹和面部识别。屏幕随之解锁,呈现出一个高度逼真的三维虚拟环境。

“好了,星图,这就是我们的仿真测试平台。你可以在这里对你的设计理念进行全面的模拟测试,因此你的数据越详细准确,模拟结果就越贴近真实情况。”

伏济笑着说道,目光中闪烁着期待,“你再研究下再开始吧,让我看看你的构想究竟能否经受住实践的检验。”

不一会实验室内部的氛围愈发浓厚,星图的办公桌旁聚集了一群专注工作的身影。他们之中,有身着白大褂的物理学家、穿着时尚眼镜框下的数学家,还有手持工具的工程师,每个人都带着各自的专长汇聚于此,共同参与这项意义非凡的无人机设计项目。

星图正全神贯注于他的工作站,面前的全息投影屏幕展现出一幅幅动态变换的画面,那是他在进行的无人机系统可靠性分析。

突然,他停下了手中的动作,眉头微微蹙起,似乎遇到了某个难以突破的瓶颈。就在这时,伏济局长带领着一位资深数学家走进了实验室。

这位数学家名叫查艾琳,拥有深厚的数学功底和丰富的跨领域应用经验。伏济向星图介绍:“星图,这是查艾琳教授,她在随机变量处理、贝叶斯网络和生存分析等方面有着独到见解,相信能帮你解决当前难题。”

星图起身迎接,两人打招呼寒暄之后便直接进入了工作状态。

星图率先开口,语气中透露出一丝急切:“我们在计算MTBF的过程中,确实面临诸多不确定因素,比如温度变化、风速波动、甚至宇宙射线的侵袭。

这些都会影响无人机的电子元件、动力系统和结构完整性,但我们现有的模型很难精确捕捉到每一种可能的交互效应。”

他指着显示屏上的一系列曲线图继续说明:“你看这里,这是我们根据历史数据拟合得到的故障分布,但是当我们将这些参数代入新设计中进行预测时,误差范围变得非常宽泛。

这就意味着,在实际部署中,无人机可能会遭遇超出预期的故障频次或严重程度。”

查艾琳沉思片刻,她的表情严肃却充满好奇。作为该领域的权威人士,她并不轻易认同任何未经严格验证的观点,而是倾向于从多角度审视问题的本质。

“星图,我明白你的担忧,”查艾琳开口,声音清晰而有力,“但在我们试图构建一个全面的预测模型之前,是否已经充分考量了所有可能的影响因子?比如说,材料疲劳的累积效应、电子设备的老化速度随环境温度的非线性变化,这些都是极其微妙的过程,需要借助更高阶的统计方法和物理定律来进行描述。”

“查艾琳博士,您提到的贝叶斯网络的确是一种强大的工具,能够在数据不足的情况下给出相对合理的估计。

然而,我们需要考虑到的是,无人机在极端环境下的行为往往受到多种不可预见的因素影响,”星图解释道,他的眼神中流露出一丝犹豫,“比如突发的磁场扰动,这类事件发生概率虽小,一旦出现则可能导致灾难性后果。

贝叶斯网络在处理此类罕见且高影响事件时,其模型可能过于依赖先验信念,如果初始假设有所偏差,后续的预测结果就会偏离实际情况。”

查艾琳听罢,轻轻点头,她的眼神中依旧保持着坚定与自信:“星图,你的担忧很有道理。但我认为,通过适当的先验知识校准和实时数据的融合,贝叶斯网络能够逐步收敛至更接近真实世界的估计。

而且,它的一大优势在于具备自我更新的能力,即便是在高度不确定的条件下,也能通过连续的学习和适应,不断提高预测精度。”

星图深吸一口气,重新整理思绪:“或许我们可以采取混合方法,将传统的物理模型和统计数据与贝叶斯网络相结合。一方面,利用已有数据训练模型,获得基础的预测框架;另一方面,通过贝叶斯网络补充处理那些边缘案例和稀有事件,形成互补的优势。”

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