當時他在學這本書的時候,一開始還是能聽明白的,比如飛行器結構分類,基本元件的受力特點。
但是后面,從傳力分析開始,再到計算模型、靜定薄壁結構的靜力分析與位移分析方法,隨著知識變難,他又沒那么認真,就開始上課暈頭轉向了,總的來說《飛行器結構力學》這門課,姜晨學的很差。
沒有良好的結構力學理論基礎,飛行器的設計,只能用經驗和實驗推進,這樣設計飛行器,速度實在是太慢。
現在他只有兩個小時的名家課堂時間,如果直接使用,兩個小時,肯定不足以把這本書學完。
所以他還是決定用之前學《空氣動力學》的方法,先把書給通讀一遍,把里面自己不會的知識,都記錄下來,然后再用名家課堂時間。
一直看到了十點鐘,三頁紙被他寫滿了,然而整本書他才看了三章內容而已,這還是因為前面幾章都是基礎,以前他學的時候,掌握了一些的原因。
否則就這三章內容,估計他記錄下來的不會的東西,就能超過十張紙。
伸了伸懶腰,今天一天過得真的太充實了,去洗了個澡之后,他就舒服的躺到床上去了。
拿出手機,登錄專業學者論壇。
“嗯?這么多私信?”
剛登錄上,他就發現,自己私信消息顯示99+。
連忙點開私信箱。
“大神能不能透露一下身份?”
“大神能不能給個好友位,共同探討學術知識。”
“我是哈工大教授沈志云,加個好友。”
“I, Harvard professor, plus friends.”
姜晨看著這些私信消息,有點頭疼,多數都是想要加他好友的,很多都署名自己是哪個學校的教授,學者,甚至還有署名華科院的院士。
真的是五花八門。
如果這些人的身份都是真的,那姜晨不介意把他們都加了,但是這么多教授院士,都是真的?
他隨便點開一個所謂的華科院院士的信息,發現他一共發表了三篇帖子,基本是水貼。
果斷x掉。
又點了一個哈佛的教授,又是水貼。
于是他把私信一鍵全刪,并且直接點擊了非好友不能給自己發私信的按鈕。
這么多人,就算里面有幾個身份是真實的,姜晨也沒工夫從這么多人里面篩選出來。
此時他又點開了七星題目列表。
最優乘波體結構推導,這個題目已經出現在已解決的題目列表中,解題人里面,最上面的,自然是“幽浮”就兩個字。
不過讓姜晨有點詫異的是,除了他的名字之外,這道題的解題者中,竟然還有一個叫“Cosmological God”的人。
這個人的名字排在自己下面。
他好奇的點開了這個人的解題過程。
姜晨發現,這個人并不是用另一種方法解了這一題,而是把自己的公式,給出了一個完整的證明過程。
他的證明嚴謹無誤,完美的證明了姜晨公式的正確性。
可能是論壇官方的人認為這個網名叫Cosmological God的人,在這一題上也做出了貢獻,所以也把他的名字給列了出來。
他點開了Cosmological God的私人空間,發現他曾經發表的帖子有一百多篇,全英文帖。
姜晨以他四級半的英語水平大致看了一眼,感覺他每篇帖子都還是很有質量的。
從每篇帖子評論都破萬就能看出來了。
明顯的,這個人是個外國人,姜晨對他有點感興趣,直接點了添加好友,只要對方看到并且同意,那么這個人就將成為姜晨的第一個好友。
添加了他之后,姜晨看到,關于這道題的討論,早已經破萬了。
評論的聲音基本就兩點。
一個就是這公式的實際用處有多大,第二個就是幽浮到底是誰?
比較有意思的是,討論的人不知道幽浮是誰,但是他們似乎對幽浮的國籍更感興趣一點。
更多的聲音說幽浮是華國人,因為網名用的是華文。
但是歐美也有些國家不贊同,他們覺得幽浮是從UFO音譯的,也很可能是個M國人,或者Y國人。
更可笑的是,竟然有H國人說幽浮是他們國家的。
對于論壇里面的爭論,姜晨只是笑了笑,就把論壇給關上了,真沒想到,自己不過解了一道七星題目,竟然能在論壇路攢這么高的人氣。
臨睡覺之前,姜晨突然想到,自己還有一件事情沒有做。
那就是轉盤啊。
打開腦海中的系統光幕,進入背包,毫不猶豫的點擊了普通抽獎。
在他選擇確定抽獎之后,轉盤立馬轉動了起來。
姜晨有點緊張,這是他第二次抽獎了,應該能給點好東西了吧。
“恭喜宿主抽到實物疲勞舒緩曲一首。”
“我靠,我靠,我靠!”
聽著系統的聲音,姜晨忍不住咒罵。
“我這是掉進音樂窩里面去了是么?”
看著背包里躺著的能使用五次,使用之后可以消除疲勞的光盤,他是又氣憤又無奈。
“好吧,我承認了,我是非酋,下次再有抽獎機會,我一定不抽了,存起來,存到十次再一起抽了,我就不信十次都抽到音樂!”
姜晨覺得自己太氣了,必須聽一首催眠曲,否則可能會氣的失眠。
在催眠曲的作用下,很快就進入到了夢鄉。
第二天一早,他就被電話給吵醒了,是張教授打來的,讓他趕緊來一趟風洞實驗室,說是實驗結果已經出來了。
姜晨連忙起床洗漱,完了之后就直沖實驗室而去,連早飯都沒有吃。
到了實驗室之后,侯云龍和張教授都在,他們兩個手里面各拿了幾張紙,正在看著。
看到姜晨到了,侯云龍帶著激動的說道:“你來看,這是實驗的數據分析。”
把紙接過來,只見上面寫著:
實驗次數:1088次。
x平均誤差:0.21,最高誤差:0.70。
y平均誤差:0.17,最高誤差:0.66。
z平均誤差:0.12,最高誤差:0.69。
θ平均誤差:0.08,最高誤差:0.13。
這些數據是分析了一千多組數據之后,取的平均值。
這樣的誤差范圍,完全是能夠接受的,最主要的是,姜晨使用的風力傳感器,精度并不是很高,如果提高風力傳感器的精度,這個誤差,還會縮小。
而且從后面的最高誤差也可以看出來,一千多次實驗,沒有一次預測失誤。
姜晨的智能預測代碼,運行效果完美!
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