旦方向错了，那就得重新选择，这个过程浪费的时间可不少，一个实验，一做可能就是好几年。

    科研人员最黄金的那几年，又能做几次实验呢？

    所以，有时候选对方向远比坚持更重要。

    肖宿想来想去，或许可以象当初他做出顾辛几何框架一样，重新设计一个计算模型，让整套材料仿真体系摆脱正向迭代的固有桎梏，直接搭建起从宏观性能指标反向锚定微观原子构型、组分占比与加工工艺的逆向求解通路。

    但是逆向求解和正向迭代的难度是完全不在一个量级上的。

    金属材料的性能由多个层次的结构共同决定，最底层是电子结构，往上是晶体结构，再往上是微观组织，最后才是宏观的服役性能。

    强度、轫性、疲劳极限、蠕变速率、抗氧化性，这些指标没有一个是独立的。

    晶界密度拉高了强度，位错的滑移空间就被压缩，轫性掉下来。

    抗氧化性靠铬和铝在表面形成氧化膜，这层膜确实能挡住氧往里扩散，但是它本身是脆的，在高应力下会开裂剥落。

    这也就是材料科学里最经典的“跷跷板效应”，按下葫芦浮起瓢，一个性能上去了，另一个性能自然就得下来。

    想要全部都达到最优效果，太难了。

    而且变量维度太高了。

    一个四元合金体系，成分比例、热处理温度曲线、变形加工参数全算上，待优化的变量轻轻松松超过三位数。

    这些变量之间的关系是非线性的、多峰值的、存在大量局部极小值的，传统的梯度下降或遗传算法在这种地形上跑，十个有九个会掉进坑里爬不出来。

    想到这里，肖宿忽然停了下来。

    或许，也不是没有办法的。

    他手里就有一把现成的钥匙。