第92章 理论水平精进（二合一）（1 / 2）

第92章理论水平精进（二合一）

或许是得益于刚刚重生时的那次尝试，也或许是得益于管理能力已经从一片空白的lv0进步到了lv1

总之随后攻关小组的组建，以及向606所和410厂分配任务的流程要比常浩南自己的想象顺利很多

毕竟能在这些地方工作的工程师，能力和经验都是经过考验的，比当初带着周书万和张漫两个本科生那是轻松多了

在介绍计算方法和实验内容的时候也基本上是一点就通

所以当天晚上，负责第一部分动叶上端部前掠及下端部正弯技术研究的小组就已经开始工作了

在分配完最后一部分任务之后，常浩南总算拖着疲惫的身子离开临时分配给他的办公室，准备回自己在601所的住处休息一下

从01号原型机发生事故那天一直到现在，他就没睡过一个囫囵觉了

留给他要解决的问题还有不少，很多部分即便有着系统的帮助也并不简单，哪怕已经把实验部分剥离了出去，仅仅是数值模拟部分就花掉了他50点积分

主要的限制自然还是这个年代的计算机水平

他给出的各个方案所涉及的流场复杂程度不同，掠动叶分别有不同掠高以及掠角的改型，弯动叶也分别有不同弯高和弯角的改型，在没经过系统的优化之前，每个叶片自动生成的网格数量都在90万个左右

别说1996年，哪怕放在2006年也绝对是一个能让人听到之后直接血压拉满的数字

并且这件事情的压力要比之前对机翼的设计改进更大

在04号原型机改装新机翼的过程中，01和03两架原型机仍然处在马不停蹄的试飞工作中，只是需要对试验科目进行一定的调整

但发动机作为飞机的心脏，出了上次那么大的事故，甚至几乎导致01号原型机彻底损失，在问题得到解决之前，试飞工作显然是不可能继续下去的

在这上面拖延的每一天都会造成不可估量的损失

“呼——”

常浩南呼出一口浊气，感受着北方8月末的夜间已经有些凉爽的晚风，不由得加快了脚步

就在他即将进入宿舍楼的时候，门口的值班门卫突然从身后叫住了他

“常工！”

尽管常浩南并非601所的正式职工，但是大多数非技术岗的人员并搞不清这里面比较复杂的弯弯绕，因此基本都是以x工作为代称

“这位同志……有事？”

听到自己名字的常浩南停住脚步，回过头，看到一个穿着制服，年龄看上去跟他差不多的保卫人员手里拿着一个东西从岗亭里面跑了出来

“这是一封寄给您的信，因为没写具体的宿舍号码，就留在门卫这了”

“信？”

常浩南有些茫然地从对方手中接过牛皮纸信封，昏暗的光线下看不清上面写了什么

他在601所这边工作的事情并没有太多人知道，而知道这件事的人似乎都可以直接通过杨奉畑联系到自己

“麻烦您了同志”

“没关系，您到我这签个字确认收到就好了”

几分钟后

伴随着咔哒的一声轻响，常浩南打开了宿舍门

往常精疲力尽的回来之后，他做的第一件事就是把自己整个人抛到床上，先放空思想躺上半个小时

但是今天，在经过上楼时候的短暂纠结之后，常浩南决定还是得看看那封信是什么情况

点亮台灯

虽然距离重生已经过去了几个月的时间，他也逐渐习惯了这个没有移动互联网的时代，但真的看到一封贴着邮票的信件还是会让他觉得有一种奇怪的感觉

寄件人那一栏填着“中科院计算技术研究所徐洋”

钢笔字写的非常漂亮

“怪不得……”

常浩南一边拆信一边自言自语道

知道他在601所工作，但没有办法电话联系以至于需要寄信的，似乎就只有对方这一个人了

折叠起来的信纸有将近20页，这个厚度让他皱了皱眉头

“算了，拆都拆了，看看她写了点什么再休息吧……”

因为展开信件的动作太快，他甚至没来得及回忆刚刚那一瞬间自己的脑海中是否闪过了什么狗血的剧情，就看到了第一页最上面的标题

《一种基于差分进化算法改进的扩展卡尔曼滤波算法研究》

摘要：扩展卡尔曼滤波已被广泛地应用到工程实际等各领域，但是此算法因假设过程噪声固定而带来误差，精度不高研究了一种改进的ekf算法，主要通过假设过程噪声由滤波结果和观测结果得到，再用差分进化算法对所得到的过程噪声方差进行最优化选择来提高滤波精度……

结果表明，改进的扩展卡尔曼滤波算法减小了状态估计偏差，获得了比较理想的滤波效果……

“嘶——”

“我有点后悔拆开这封信了……”

常浩南揉了揉有些发胀的太阳穴，把信纸放在桌上，起身离开卧室

他准备去泡一杯浓茶

今天晚上的休息恐怕又要泡汤了

……

几小时后

常浩南看着已经被自己用红蓝铅笔做满标记的信纸，以及旁边写的满满当当的笔记本，喝掉了保温杯中最后一口苦得发涩的茶水

只能说徐洋不愧是ucb归国的博士，又亲自参与了差分进化算法的开发过程

就对方表现出来的这个能力水平，说她有个跟自己同款的系统似乎也不是特别夸张

举一反三的能力相当强悍

这封信的内容说起来并不算复杂：

徐洋在看过常浩南对差分进化算法的改进之后，提出了一个新的思路，想要就这个思路跟后者探讨一下可行性以及应用前景

简单来说，滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作，是抑制和防止干扰的一项重要措施，对于一切需要发射电磁信号的行为而言，几乎都是一个必不可少的过程

实际上，高中数学学过的最小二乘法就是一种经典的滤波方法，但是由于只考虑了测量和状态之间的关系，这种方法的稳定性不好

后来，针对噪声服从高斯分布的线性系统诞生了卡尔曼滤波法，由于其高效性和准确性，很快成为了工程中应用最广泛的滤波方法之一

但因为最开始的卡尔曼滤波法只适用于线性系统，因此后来又有很多人在此基础上进行了一定扩展，以使这种广受好评的滤波算法也可以用于非线性系统中

其中最典型的一种便是扩展卡尔曼滤波算法（ekf），也就是先用泰勒级数将系统方程展开，忽略二阶以及二阶以上的高阶项，此时非线性系统已接近线性形式，再利用标准卡尔曼滤波算法对系统的状态进行估计

显然，ekf算法的计算量并不大，实现起来也并不困难，但ekf对强非线性系统容易产生严重的震荡，甚至是发散

到了90年代中期这会，工程界已经基本看到了ekf算法的极限，开始琢磨对ekf算法进行改进，或者创造一种新的卡尔曼滤波算法出来