，“从今天开始，她会加入到我们的技术推进小组中，请各位全力配合她的工作。”
他侧身让出位置，“接下来，请姜蕴宁讲一下她的初步分析判断。”
姜蕴宁不紧不慢地走上前，将草稿纸放在讲台一角，目光从容地扫过整个会议室。
她没有丝毫迟疑，直接切入主题，“我刚刚复查了‘曙光-3’热控系统最新的运行日志，现现有散热模型在动态响应阶段存在明显滞后。
尤其是在第255秒到3o7秒这一时段，温度曲线出现了短时跳变，虽然随后有所回落，但依然未能回到预设值，表现出明显的滞后效应和误差积累。”
她顿了顿，目光扫过众人，“具体数据你们可以回实验室后调取复核。”
接着她解释道：“目前系统采用的是简化的一阶稳态热模型。
这种模型的优点就是计算快，对于热惯性较小且环境条件稳定的系统，能够较准确地预测温度分布。”
她的声音逐渐提高，强调道：“但它的缺陷也十分明显——现实情况中，环境是最大的变量。
这种建模方式忽略了现实运行中频繁切换导致的瞬态响应，也未考虑不同模块多层材料间的热扩散与动态演化，难以满足我们面对的复杂热控任务需求。”
“我的建议是——引入多阶动态散热模型，能更真实地反映设备里热量的变化。”
台下有人轻声嘀咕，“多阶动态散热模型？这是什么新名词？”
另一位工程师皱了皱眉，似乎有些疑惑，“能具体说说，这模型跟我们现在用的有什么区别吗？”
姜蕴宁点点头，目光坚定：“简单来说，传统模型就像用一把尺子测一张复杂的立体图纸，误差自然大。
多阶模型就是把这张图拆分成多个层面，逐步测量和修正。”
“另外，为了提升调控精度，我建议结合自适应优化算法，实时采集任务工况与温度数据，自动修正模型参数，实现热控参数的闭环动态调整。”
姜蕴宁微微一笑，耐心解释，“简单说，自适应优化就是让系统根据实时数据自动调节，就像驾驶员根据路况调整车一样。”
