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入学答辩也是有潜规则的。
对于这些新生们来说,虽然他们的水准,实际上并不会弱于一个普通高校的高年级本科生乃至是毕业生。
但终归只是刚入门的小孩子。
不会有人指望他们能在天才训练营加上暑假这段半年不到的时间里,直接变成真正的学者。
所以通常,教授们对于论文的提问不会太过于苛刻。
然而费同教授对江野的这个问题,只一下,就让全场人都直接坐直了。
周期性扰动。
这并不是个多么罕见的术语。
除了控制科学与系统专业外,像各类电子信息专业,精尖机械专业,但凡是涉及到能量类驱动的元器件,都有可能会出现周期性扰动现象。
可是常见,不代表好回答。
在科学界里面,其实恰恰反而是很多看起来平平无奇的问题根本没有答案。
比如每个人都知道原子。
那么原子为什么能从能量构建出物质呢?比如每个人都知道摩擦力。
可什么又是摩擦力呢?周期性扰动亦是如此。
所有的元器件都有可能会出现周期性扰动。
费同教授的问题是——那你是怎么确定这个周期性扰动是电击驱动而非机械共振?这个问题非常难回答。
单单这个问题本身,甚至都能一个顶级研究生写一篇分析了。
“做得好!”
观众席上,费尘几乎一下子都要跳起来。
刚刚还满是怨恨嫉妒的脸,一瞬间就变得喜笑开颜。
爹!
你真是我的好爹!
身为高年级的首席天骄,他当然能听出来这个问题的含金量,自然以为,父亲这是在帮他出气故意为难江野。
而其余人的脸上则是闪过担忧和感慨的神情。
谁都能看出来。
这强度一上来就不一般。
然而就在所有人以为江野要陷入一场苦战的时候。
江野表情恢复了平静,只是略微思索一瞬,便极为流利地开口。
“因为机械共振的频率,会随负载变化而漂移。”
“我在ipxuat模型中,以标准物理环境做过变负载测试的模拟,把负载从05公斤增加到2公斤,步长025公斤。
如果那是机械共振,频率应该下降至少12到15。
但实际模拟数据显示,频率漂移只有03以内。”
费同教授神情不变:“那你是如何锁定到电机驱动的?”
“我没有锁定,我排除了所有的可能性。”
“排除所有可能性,好。”
费同教授重复了一遍这句话,语气古井无波,他双手交叉放在桌上。
“我看到你在模型中设计了一个自适应滤波器,用来在线识别扰动源类型。
用了小波包分解提取特征,然后用支持向量机分类,可是小波包理论上并不能获得指数级的漂移频率。”
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