响应最为敏感,產生有效內部修正信號的机率最高。
“找到了!”
曹启东指著屏幕上高亮显示的相关性图谱。
“特定的旋转速度加上特定的边界磁场纹波,构成了最佳的『敏感状態
!”
曹启东平復一下激动的心情,立刻调整方案。
他主动调控系统参数,引导其进入分析得出的“高敏感状態”
。
当系统稳定运行在这个状態后,再精准注入优化后的磁场涟漪。
调整方案后的结果,也令人振奋。
这一次。
系统內部激发出的修正信號不仅强度显著增强,时序也更为精准。
对39。8w功率点出现的相位漂移,修正效果稳稳地提升到了85%以上,並且维持了超过五秒的稳定状態,之后才出现轻微衰减。
“成功了!大数据关联分析果然有效!”
“哈哈哈,终於找到了问题所在,也成功解决了。”
“……”
研究员们兴奋地记录著数据。
曹启东长长舒了一口气,仔细检查了一遍数据,又前后模擬了几遍,確认没有问题后,第一时间向李阳匯报。
“李工,这是我们依託於数据图书馆,第一次方案调试的实验结果。”
见李阳走进实验室,曹启东连忙把早就匯总好的数据报告递上前。
李阳接过来,仔细查看实验数据和关联分析报告。
一边看,他一边点头。
“通过主动控制系统进入易產生修正信號的『敏感態
,可以大幅提高我们內化技术的可靠性和效果。
”
“这一步,你们不仅走对了,而且还走的非常稳健。”
曹启东和研究员们大喜过望,神色放鬆了许多。
李阳继续道。
“接下来,你们的任务是进一步完善这个状態预测模型,並尝试建立闭环反馈系统,实现自动识別状態、自动触发优化修正的流程。”
“明白!”
曹启东信心倍增。
路径已经非常清晰,剩下的就是沿著这条路扎实地走下去。
。。。。。。
pppl研究所。