以计算分析为主的设计工作是自主研发发动机的主要方向。

随着飞行器越来越复杂，如果按照传统模式，试验小时数会越来越高，到2030年，将达到100万小时；而如果采用分析计算方法，可以减少2个数量级，到10万小时。

充分运用计算能力，不仅能缩短时间，在AI时代，还能借助计算机的“想象力”革新设计。

现在大部分工程设计的优化都是连续的，有时候想象不出来这个形状是怎样的；什么是拓扑优化？现在可以设定要满足的条件，用人工智能，让计算机不受任何约束的去想。

而这将对飞机的设计产生革命性的影响。

其实这种计算分析的方式也在运用于材料研发中。

将实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。在数据库中，根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

2018年，在nature正刊上发表了一篇题为“机器学习在分子以及材料科学中的应用”的综述性文章。

文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、辅助多维材料表征、获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。

“加工精度，这是一个大难题啊！”

张楚阳也知道，虽然他们是搞材料的，但机械工程方面也了解的甚多，毕竟材料的运用就是机械工程范畴。