第247章 此子恐怖如斯
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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。
是直接加到控制输入端吗？”
听到对方用上了敬称，云川语气放缓了些。
“都行。
可以做在输入端。
也可以做在模型预测环节里。
取决于你更想压低哪张表里的误差。
具体路线我们以后细聊。
今天先到这。
各位回去消化一下我今天讲的。
先把这两处问题在仿真环境里验证一下。
结果出来再定方案，散会！”
临走之前，云川拉了个工作群。
“我时间安排跟你们不一样。
偶尔来一次，不会天天来。
要是有问题，可以在群里@我。
我会抽空看，但不一定每个都回。
建议你们遇到问题记下来。
等我来集中找我。
就这样，回见，各位。”
交代完，云川头也不回离开。
火箭院离他家蛮远。
晚半个小时要遇晚高峰。
首都东三环晚高峰的窒息感，足以逼疯每一位司机。
他可不想回个家磨蹭两三小时。
赶紧溜赶紧溜！
云川走了，然而他留下的震撼还在持续发酵。
组员们对着他留在KT板上的公式啧啧称奇。
“以貌取人了，我的错。”
“厉害啊，云川，哦不对，云顾问。”
“有真才实学，水平很高。”
“相当高，你们想想，他进办公室才多久？”
“满打满算俩小时，在这么短时间内翻阅海量资料，不仅发现了跨音速段气动偏差，还给出了解决方案。”
“牛逼！”
“我服了。”
“难怪领导会调他来，真救火队员。”
“我从来没想过把约束从静态改成动态的耦合模型，云顾问一针见血，直击病灶，实在高！”
“放宽热流约束，真有魄力，就是不知道能不能行。”
“试试呗，我觉得有搞头。”
……
组员们对云川改观，认可的话听得邹俊心中五味杂陈。
他也认清了云川的实力，但并不服气。
傲气还在。
自己只是陷入了误区，走出死胡同，他也能想到类似解决方案。
云川点出问题，给出方案，的确有一定可取之处，但终究没实际验证过，可不可行还是未知数。
组员的惊呼打断了他的小心思。
有人说对云川有点印象，结果上网一查，会议室顿时响起一阵鬼哭狼嚎。
“哇靠，裸考满分，全国状元！”
“北大百万奖金抬进门。”
“还是IMC有史以来第一位满分冠军！”
“一年速通本科，三篇数学顶刊，我他妈惊呆了。”
“难怪还在读研就能空降过来当咱们领导。”
“此子恐怖如斯。”
“他还有自己的公司，云川集团网上说关联资产几百亿。”
“什么，还是个百亿富豪！！！”
“这个我是真羡慕。”
“富到这种程度还搞科研，境界真高。”
“他活成了我梦想中的样子。”
“无绳蹦极填补了没有完美犯罪的空白，云顾问的出现弥补了财富、颜值、技术不能并存的缺憾。”
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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。
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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。
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云川一出手，便已是他们的极限。
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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。
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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。
是直接加到控制输入端吗？”
听到对方用上了敬称，云川语气放缓了些。
“都行。
可以做在输入端。
也可以做在模型预测环节里。
取决于你更想压低哪张表里的误差。
具体路线我们以后细聊。
今天先到这。
各位回去消化一下我今天讲的。
先把这两处问题在仿真环境里验证一下。
结果出来再定方案，散会！”
临走之前，云川拉了个工作群。
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偶尔来一次，不会天天来。
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首都东三环晚高峰的窒息感，足以逼疯每一位司机。
他可不想回个家磨蹭两三小时。
赶紧溜赶紧溜！
云川走了，然而他留下的震撼还在持续发酵。
组员们对着他留在KT板上的公式啧啧称奇。
“以貌取人了，我的错。”
“厉害啊，云川，哦不对，云顾问。”
“有真才实学，水平很高。”
“相当高，你们想想，他进办公室才多久？”
“满打满算俩小时，在这么短时间内翻阅海量资料，不仅发现了跨音速段气动偏差，还给出了解决方案。”
“牛逼！”
“我服了。”
“难怪领导会调他来，真救火队员。”
“我从来没想过把约束从静态改成动态的耦合模型，云顾问一针见血，直击病灶，实在高！”
“放宽热流约束，真有魄力，就是不知道能不能行。”
“试试呗，我觉得有搞头。”
……
组员们对云川改观，认可的话听得邹俊心中五味杂陈。
他也认清了云川的实力，但并不服气。
傲气还在。
自己只是陷入了误区，走出死胡同，他也能想到类似解决方案。
云川点出问题，给出方案，的确有一定可取之处，但终究没实际验证过，可不可行还是未知数。
组员的惊呼打断了他的小心思。
有人说对云川有点印象，结果上网一查，会议室顿时响起一阵鬼哭狼嚎。
“哇靠，裸考满分，全国状元！”
“北大百万奖金抬进门。”
“还是IMC有史以来第一位满分冠军！”
“一年速通本科，三篇数学顶刊，我他妈惊呆了。”
“难怪还在读研就能空降过来当咱们领导。”
“此子恐怖如斯。”
“他还有自己的公司，云川集团网上说关联资产几百亿。”
“什么，还是个百亿富豪！！！”
“这个我是真羡慕。”
“富到这种程度还搞科研，境界真高。”
“他活成了我梦想中的样子。”
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