Akin's Laws of Spacecraft Design(8)---中庸

文摘   科技互联网   2023-10-17 19:00   北京  

公众号:理念世界的影子

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In nature, the optimum is almost always in the middle somewhere. Distrust assertions that the optimum is at an extreme point. 


事实上,最佳点往往是在中间某个位置,而不是某个边界点上。



Dr. Dave Akin and a reduced set of Akin's Laws, framed on the wall of the NASA Mission Managment Room in Building 30(Mission Control) at the NASA Johnson Space Center


Dave Akin干了一辈子航天器和太空系统设计与开发工作,包括讲授航天器设计课程。先是在麻省理工教了10年,在马里兰大学又教了20年。在此期间他收集了不少隽语(wisdom,隽语?智慧?鸡汤!)。一些是他人的,更多是他自己的。

Akin最初写下这些是为了在课堂上作为设计经验的提示,数月后,有朋友致电说在其他地方看到了这些定律,并高度赞扬。从那时起,Akin发现至少有半打网站有这些定律的不同版本,甚至有被演绎成“注册会计师定律”(当然,未注明出处)。


笔者按:山寨恒久远,鸡汤永流传。


最佳点是个优化问题。单目标优化的情况下,只有一个目标,任何两解都可以依据单一目标比较其好坏,可以得出没有争议的最优解。 

但真实世界都是多目标优化的。由于容易存在目标间的内在冲突,一个目标的优化是以其他目标劣化为代价,因此很难出现唯一最优解,取而代之的是在他们中间做出协调和折衷处理,使总体的目标尽可能的达到最优。

多目标优化一般是在帕累托意义下寻求最优,这时最优解是帕累托前沿,它不是一个点,是一个集合。对于两个目标的问题,其帕累托前沿是条线(如下图),而对于多个目标,其帕累托前沿通常是一个超曲面。


考虑多目标之间不同权重,可以将多目标变成单目标,但这个单目标很多时候已经是综合后的,即最佳方案往往是妥协的结果


本号也在多篇文章中说了这些事情。



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如果考虑安全性、经济性(创新性)两个维度,画出一个坐标系。


  • 仅有可靠性维度时,图中红色圆圈位置就是系统的最优化值(在端点);

  • 仅有经济性维度时,图中绿色圆圈位置就是系统的最优化值(在端点);

  • 综合考虑两个维度时,系统的最优化值将处在蓝色前缘上,并且不再是一个确定值,而是随着对两个维度的认识和权重而变。

图 可靠性和经济性两个维度下的优化目标


画出“可靠性和经济性两个维度下的优化目标图”后,突然想到一个有意思的比喻。

 

在技术层面上,商业航天,可以通过引入经济性的维度,通过新的价值取向,将航天技术推向一个新的平衡点,最后实现航天技术的螺旋式上升。

 

现在,民营公司在干火箭,国家队也在搞商业航天,它们的角色定位在哪呢?它们的瓶颈和困境又可能在哪呢?

 

在技术上,仍可以将商业航天发展路线用类似示意图表示,见下。民营公司当前处在下图绿色圆圈位置,国家队处于下图红色圆圈位置,为了达到方框位置,它们各自有着不同的途径。


图 商业航天技术发展的两种路径


对于绿色圆圈需要穿过全域,对于红色圆圈需要沿着边缘前进。

 

殊途同归都能达到目标最好,但其中可能会有什么问题呢?

 

一个会不会像《笑傲江湖》中华山秘洞中的五岳派高手,被困在秘洞中,一路想打穿秘洞,但最终在最后1米处陷入绝望直至死亡。

 

一个会不会像“大航海时代”游戏中,在非洲边上刚刚存完盘,结果一出海就碰到龙卷风,次次读盘都碰到龙卷风,游戏也玩不下去了。

 

山洞是什么呢?关乎技术、关于资本、关于坚持。

 

龙卷风是什么呢?关乎管理,关乎放权,关于耐心。




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面向未来一步到位不好吗?英国历史学家汤因比在其《历史研究》一书中,检视人类历史进程中26种文明的兴衰,得到结论,有些文明是因为环境太过恶劣而消亡,有些文明是因为太过舒适而消亡,只有少数的在有创造力的精英领袖领导下成功地回应挑战,文明从而兴起。在工程领域,自然从来不飞跃,贯穿现在未来的中庸选择是一种最不坏的选择。何是激进?何是保守?何是中庸?这源自中科宇航团队带头人曾经沧海的阅历,确切地知道自己是谁,自己有什么,自己要什么,以及怎么去做。


混合所有制,这也是一种中庸之道。这个世界的美妙之处是永远不会非黑即白,而是反者道之动,都是在两个极端的反复平衡中前进再前进。



所以,事实上,最佳点往往是在中间某个位置,而不是某个边界点上。





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