“小奕，这材料的工艺稳定性如何？成本可控吗？”
陈奕答道：
“外公，实验室阶段的重复性己经很高，正在向工程化试样转化。
成本相比贵金属高温合金有优势，主要瓶颈在于前期设备和工艺研发投入。”
这时，程总师从材料的震撼中回过神，又想到了另一个关键问题：
“材料是基础，但这么复杂的主动冷却系统和更高的涡轮前温度，对发动机的整体控制算法提出了前所未有的挑战。
传统的控制逻辑恐怕难以胜任，热管理、气动、结构之间的耦合太复杂了。”
陈奕似乎早有准备，他又从文件包里拿出了另一份资料，递了过去：
“关于智能控制算法，我们也做了一些初步的架构思考。我认为可以采用分层递阶的智能控制策略：在最底层，对单个执行机构仍然采用响应快速、可靠性高的改进型pid控制；
在中间层，针对冷却气流分配、燃油供给等子系统，采用模型预测控制；
而在最高层的发动机整体管理层面，引入数字孪生技术，构建一个与物理发动机实时同步的虚拟模型，再结合深度学习等ai算法，对发动机的整体状态进行预测、优化和智能决策，实现性能、油耗、可靠性的全局最优。”
他将资料摊开在桌上，上面清晰地绘制着控制架构图和算法逻辑框图。
“这里面是我整理的一些核心算法思路和仿真验证结果，或许可以作为参考。”
程光明总师和王老如获至宝，立刻拿起资料，脑袋几乎凑到了一起，迫不及待地研究起来，不时发出低声的讨论和惊叹。
陈奕看着三位沉浸在新知识中的老专家，没有再出声打扰。
他安静地坐到一旁的沙发上，拿起自己的杯子，慢慢喝了一口己经微凉的茶水，等待着解答他们必然会提出的、更深入的疑问。