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他又紧接着又补充了一句:
“在不发生意外的情况下,谦虚一点说,我觉得95%的预测精度应该还是可以保证的。”
周围的一众人群中再次爆发出热烈的掌声。
预测轴承具体会怎么损坏这件事,对于终端用户来说,其实没有太大意义。
一来坏了就是坏了,反正都是不能用了,要么修要么换新的。
二来,伱也不能指望终端用户有专门研究这方面的专家。
优秀的乙方,一定要默认甲方是傻子。
但对于研发和制造轴承的厂家来说简直是神中神。
这意味着只要他们拿到一个轴承的准确参数和运行工况,就可以预测出是否符合目标使用场景的需求,产品研发周期将会大大缩短。
连带着对于更上游的冶金和精密仪器领域也有推动作用。
更进一步地,如果能结合一些寻优算法,甚至可以把这个流程反过来——
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在获得了甲方提供的使用场景需求之后,直接通过计算得到合理的参数,或者至少是合理的参数范围。
直接改变整个行业的游戏规则。
只不过要做到后面这条,还需要大量的数据积累以及算法优化。
这就不是在实验室里能够完成的了。
他们一百个小时只能拿到16组实验数据,不如大型轴承厂家一根毛。
短暂的庆祝结束之后,王钦黎首先回到了正题:
“常总,那接下来,就是要根据航空工业430厂那边提供的技术数据,把全新轴承的参数确定下来?”
按照常浩南的计划,第一个使用新轴承的型号应该是涡扇9。
这也是早就确定下来的。
大推力涡扇发动机不仅面临设计方面的难题,还要使用很多新工艺和新材料。
如果等到设计工作结束才开始进行测试,不仅会拖延进度,而且把太多新东西集中堆在一起试用也会累积风险。
常浩南确实可以靠自己的能力让新技术变得可靠,但他又不可能,也不擅长亲自去打螺丝,所以把纸面内容变成实际产品的过程,仍然会产生不可控因素。
还是要先找个相对成熟的型号来吃螃蟹。
不过,到现在这步,距离常浩南“把轴承寿命提高10倍以上”
的目标还有差距。
虽然其他人已经对于现在测试结果非常满意,但他当初可不是随便说说的。
“轴承参数只是一个方面,这件事情,可以由你们来办。”
常浩南说着看了看旁边检测工位上一字排开的十几枚测试轴承:
“我要把精力,放到材料研发上面去。”
一群人听后面面相觑。
“您还懂这个?”
一个有点高情商问题被张靖脱口而出。
常浩南背过双手,轻轻摇了摇头:
“称不上懂,有些兴趣罢了。”
(本章完)
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