“内燃机燃烧效率？”
教研室外的走廊上，陈辉了解到了陈灵儿正在做的课题。
说起来，跟他还有些关系。
原本河北的一家内燃机公司赞助了陈灵儿他们实验室一个项目，用于研究内燃机效率改进。
但随着氧化镓的横空出世，内燃机俨然一副要退出历史舞台的样子，那家企业也暂停了打款，教研室自然也准备暂停这个项目。
不过这个项目一直是陈灵儿在负责，已经研究了一年多的她准备继续研究下去，她的想法很简单，即便内燃机已经要退出历史舞台，但数学方法永远有价值。
并且，即便如今电池有大突破，但在一些极端环境，内燃机依旧有巨大的应用价值，比如极端低温环境，电池会出现容量衰减，甚至彻底失活，比如航空航天，除非电池本身材料再次出现重大突破，它的能量密度依旧要逊色内燃机，短时间内，内燃机不可能完全消失。
内燃机燃烧效率的研究，是有价值的！
陈辉点头，他认同陈灵儿的想法，短时间内，内燃机不可能彻底被替代，电池还有很长的路要走。
“你现在遇到了什么问题，我可以帮上忙吗？”
尤其是陈灵儿研究的还是NS方程在内燃机中的应用，这就让陈辉更感兴趣了。
同样是NS方程，数学上的证明与工程应用并不是一回事，通过数值求解NS方程，工程师能对缸内湍流、燃料喷雾、混合气形成、化学反应等关键过程进行高精度模拟，从而指导燃烧系统设计。
这种数值求解通常是近似解，难度当然会低很多。
然而，这一过程也面临计算复杂度高、模型简化误差、多物理场耦合等挑战，也并没有那么简单。
陈灵儿眼前一亮，“在求解完整NS方程+详细化学反应机理时，需要10^6量级以上的网格，单工况仿真耗时数周，全循环仿真需百万时间步，即便简化机理仍需求解千万级变量……”
她还不知道陈辉完成了纳维斯托克斯方程的证明，但她知道以陈辉如今的实力，至少能给她提出些建设性的建议。
“嗯。”
陈辉轻轻点头，这也会是他研究约束等离子体时会遇到的问题，需要通过NS方程模拟涡流。
“我需要具体的数据。”
陈灵儿教研室中的同学们还在激动之中，很快就看到偶像陈神去而复返，这次直接跟着陈灵儿进入了教研室中。
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