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所有人的手机在进入楼层时,就已经被统一存放在门口的信号屏蔽柜里。



白板最上方,写着今天的课题。



ai辅助可控冷核聚变实时管控系统原理与架构。



林宇转过身,用马克笔敲了敲白板上的一组数据。



“冷核聚变过程中的核心控制难题,在于反应腔内的钯金属靶。”



“它在聚变过程中,会承受极大的能量冲击。”



“如果能量释放不及时,或者分布不均匀,靶材会在极短的时间内达到结构极限。”



“这会直接导致整个装置报废,甚至发生不可控的危险。”



台下的学生全神贯注,整个教室只有笔尖划过纸面的沙沙声。



林宇在白板上画出一个闭环控制回路。



他在回路两端写下输入和输出变量。



“传统的人工监控,根本跟不上反应腔内以微秒为单位变化的参数。”



“引入ai实时管控系统的核心逻辑,就在这里。”



他在回路的几个节点上画了重点记号。



“ai通过传感器阵列,实时采集反应腔内的温度、压力、伽马射线通量等数据。”



“利用深度学习模型,在毫秒级别完成分析和预判。”



林宇加重了语气,转身直面台下的学生。



“当靶材应力达到设定阈值的百分之七十时,系统自动启动分级降功率程序。”



“到达百分之九十时,主动关闭聚变过程。”



“没有任何商量的余地,机器比人手快,这就是我们要在这一套系统里写死的底层逻辑。”



齐思源的手在笔记本上飞速记录。



他的嘴唇微微翕动,在默念林宇刚刚说出的每一个参数。



赵磊听得一知半解,但他抓住了关键信息。



他用红笔把“自动关闭”四个字圈了三遍,并在旁边注音。



程建国在纸面上写下“量子隧穿概率”几个字,然后在旁边画了个大大的问号。



他准备下课后直接去问灵梦。



一行极简的文字提示在林宇脑海中浮现。



【当前课堂:31名学生深度理解ai辅助核聚变控制系统基本原理】



【返还:核工程控制系统·精通级运用能力】



【附加返还:材料疲劳分析与寿命预测·高级运用能力】



一股清凉感从头顶灌入。



新的知识潮水般涌入大脑。



金属靶在极端环境下的微观晶格变化模型。



中子辐照损伤的累积计算公式。



应力应变曲线的非线性拐点预测。



这些精密到令人战栗的知识,在他的认知框架里迅速编织成一张庞大的网络。



林宇闭上眼睛,消化了三秒钟。



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