工作需耗费不短的时间,才能让算法优化到可行的程度。
结果在徐铭手中,却像是开了加速器似的。
短短几个月便全部完成。
特别亲眼见到徐铭敲击代码时的速度后,整个人吃惊的下巴都快要掉到地上。
连带其他几位工程计算学院的人皆是如此。
无论如何都想象不到,数学科学院的博士生,竟在编程算法上有如此高的理解和水平。
怎么看当初都不应该被安排去构建新的相场模型。
“大家既然都是相场模型课题组员,互相帮助加快课题进度是应该的。”
徐铭闻言嘴角浮现着淡笑回答。
他虽参与了相场模型算法和求解器开发,信息学科所获得的经验值却也追赶上数学。
同时对深度学习概念,又有不少新理解。
张鲁平看到徐铭深度学习概念的潜在价值后,这段时间没少关注算法进度,今天自然是亲眼见证算法完成。
饶是他快年过半百的年龄,依旧难掩此刻激动。
当即便拍板做出决定。
“这段时间大家都辛苦了,我们的相场模型是骡子是马总要牵出去溜溜。”
“接下来都做好准备。”
“我立刻联系航发方面尽快展开工业验证。”
不管引入应力能耦合项构建出新的相场模型,还是融合深度学习概念开发的算法求解器,都需要经过工业验证才能知道最终效果。
成则皆大欢喜正式结题,失败则前期心血付诸东流。
所以这称得上非常大的考验。
但反观吕昂和杜翰文甚至林伟他们,则是信心满满对此事非常期待。
不过与其说是对课题有把握,准确讲单纯信任徐铭。
谁让徐铭同时参与了模型构建和算法开发。
“放心吧导师,咱们肯定能验证成功。”
“我相信徐师弟的判断。”
“终于等到这一天,不知道能不能打破学校的记录。”
最终趁着斗志昂扬的劲头,大家又继续投入到工作中做最后的优化,迎接即将到来的工业验证审判。
12月18日,周四,航发集团涡轮叶片实验室。
上午许崇兴带着课题组成员,顺利来到这里,并和工程师杨启航进行对接。
“张教授。”
“你的相场模型确定能预测涡轮叶片微裂纹,大幅度提升
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