【简介：】这个问题涉及的航空工程研发领域，外行人可能对其存在于一定的不解之处，老鹰航空针对这个题目从下面几个方面来回答一下吧：
1、计算机仿真模拟计算对航空工程问题的帮助程度；
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这个问题涉及的航空工程研发领域，外行人可能对其存在于一定的不解之处，老鹰航空针对这个题目从下面几个方面来回答一下吧：
1、计算机仿真模拟计算对航空工程问题的帮助程度；
计算机技术从上个世纪六十年代开始就已经深入到航空工程应用中了，从最初的简单工程计算，发展到现在的大规模集成化虚拟设计系统已经取得了相当大的进步。现在欧美和国内的主力研究单位全部都是采用无纸化设计模式进行，不过这里所强调的虚拟化设计主要集中在总体设计、结构设计等方面，常见的软件就是CATIA（法国达索公司研发）。
而在设计计算领域就表现出各种专业的复杂性了，以飞机气动流场和发动机流场仿真计算为例，主要使用Fluent、CFX、ICEM等专业软件进行前处理、解算、后处理等，工程量非常大，往往需要动用大型计算机进行大规模长时间的并行计算，才能得到一些数据，之后还需要对这些数据进行处理，才是能进入设计报告里面的参数。
在没有计算机和软件的时代，那么这些数据的得到只能依靠各种试验或者试飞采集数据了。所以计算机和工程软件的介入大幅压缩了设计周期和降低了成本。
2、计算机仿真技术的当前缺陷；
计算机仿真技术不是万能的，截至目前也没法取代试验，而且在更多的情况下总设计师们还是更相信试验数据。
之所以形成这样的现象，主要是因为当前计算机仿真技术并不是一种智能技术，而是一种高性能的计算技术，其基于的原理还是各个专业领域背后的理论方程——各种复杂的偏微分方程组。目前所有比较现实有效的求解方法都是对这些方程的一种简化，基于特定模型的假设，并且需要一定的边界条件，这样计算出来的结果与理论值是有一定误差的。特定情况下，误差还会比较大。
举一个例子，计算流体力学可以对飞机进行外流场仿真计算，计算升力的时候还比较准确，但是计算阻力的时候误差就比较大了，因此必须要进行风洞试验来确定。
单纯的依靠仿真是没有意义的，仿真技术和试验相结合才是最有效的工程设计方法。
3、航空发动机试验的意义；
回到航空发动机的问题上来，发动机的工作状态和环境要比飞机的外流场复杂很多，不仅有气流的压缩流动问题，还有气动热、燃烧和多相流问题，同时还要涉及到材料疲劳、损伤等，可以说是一个多学科集成设计的问题，面对这样的产品设计，计算机仿真的准确度和可靠性还是差得多，因此必须要通过试验测试方式进行，这就非常耗时耗钱了。
所以说，从这一点就可以看出，航空工业是一个国家的工业王冠，而航空发动机则是这个王冠上的宝石。
——问题就回答到这里了——
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航空的发动机的技术难度几乎在高科技领域算是排名非常靠前的，涉及到领域之广泛也是非常罕见的，涉及到工程系统，气动热力学，燃烧学，结构力学，控制理论等领域还需要在高温高压高转速高负荷的环境下测试还要满足各种苛刻的条件。就难最简单的温度控制技术就已经让很多的专家的头疼不已，由于高温很容易达到1000-2000度，但普通的耐高温的材料只能承受到1000多度，这个时候就需要加入极强的冷却系统，如果稍微不慎可能就会导致整个系统崩溃，而且这种错误概率还要降低到零的程度。
所以讲一个院士提到的发动机测试需要一年的时间在业内已经算是正常的水准了，研制一个全新设计的发动机需要至少20年，要比研制新一代的飞机要长一倍以上的时间，设计阶段可能时间不是很长如何在复杂的条件下验证这是周期长最关键的因素，虽然计算机时代已经能够提升数据的运算速度，并且还能利用很强的算法基础模拟出各种数据试验场所，但有一点是不能忽略掉的，如何把这些复杂的场景转化成计算数据模拟中，这个转化过程相当于构建一套产业系统了，这个时间也是非常漫长，之所以美国在新的战机时代时间要更快速主要在于这一整套的工具体系已经构建成功了，在国内这套体系还不是很完善。
而且国内的航空发动机技术还是在参照国外的方面，在参照的基础上进行完善创新，这块技术的转化也是需要时间的，由于设计到的种类如何的繁多，而且在国内顶级的工业基础也不是非常完善，所以讲测试和试验的时候时间就会延长，工业和人才基础是一个国家高科技最强大的支撑，基础底子雄厚一些在具备设计和测试的时间就会缩短，现在国内航空发动机刚刚解决有没有的问题，所以很多产业链体系还不是很完善，正是因为其产业的复杂性所以迄今为主拥有航空发动机技术的国家少的可怜，背后需要强大的国家资金的支撑。
计算机的诞生让纯正的软件类的设计有了突飞猛进的发展，同时也带动了很多工业体系，但是在和工业体系接轨的过程中需要一个很长的缓冲带，现在的芯片设计都是借助于工具软件来设计开发，中间还需要一个软件工具包的转化，要把准确的数据信息转化成计算机真正能够识别出来的语言，这个过程需要生态系统的构建过程，不是简单的计算模拟那么简单的事情，而且具备很多实际的场景只能重新设计，不像通用计算机的算法完成一次模式就能把规模体系给构建出来，有些异常场景只能重新设计，所以计算机不是万能的，很多模拟测试的场景都需要重新的设计开发。
由于技术门槛高为了提效果，所以国家在航空研究院的规划规模也在不断的提升，通过人员数量来缩短时间，最后还是落实到人的身上，科技强国的前提是背后教育体系的健全，欧美等国家之所以在很多尖端领域有着非常强大的积累也是基于多年的积累，特别是在国内积累的阶段，也是需要时间的，这点也是遵循科学依据的关键点，希望能帮到你。
