“异丙醇和甲苯的混合溶剂，体积比七比三。”
“异丙醇的挥发速率太快了，”肖宿的语气平淡而篤定，“苯基硅烷在溶剂快速挥发的过程中会优先在液膜表面富集，然后形成一层高苯基含量的表皮层，这层表皮层的表面张力比底层高，会驱动marangoni对流，表面张力高的区域会向四周拉扯，导致膜厚分布出现边缘厚、中心薄的模式。
这是膜厚均匀性差的根本原因，不是交联剂的问题。”
这话一出，整个实验台周围的人全都安静了。
周飞寧张了张嘴，脑子里飞速回放著自己过去两年里做非水解溶胶凝胶实验的每一次失败记录，那些她一直以为是工艺参数没调好的膜厚分布问题，肖宿在她说出溶剂配比的那一瞬间，就从流体力学的底层原理给出了解释了。
周飞寧抿著唇，直直的看著肖宿。
这种诊断式的推理能力，她只在一个人身上见过，那就是她读博时的导师，国內薄膜光学领域的开山鼻祖傅光院士。
但是即便是傅院士，也不可能在这么短的时间內，从这么少的信息里得出这么完整的判断。
“这个材料，”肖宿把最后一块样品放回实验台上，转过身看著韩柏岩，“它的基础物性確实不適合直接拿来做纳米压印的基底，改性的周期也不会短。
不过成品材料不行，不代表从头开始做的也不行。”
他垂眸思考了一下，脑海中飞速復盘著苯基硅树脂的分子结构、交联机制和热膨胀特性，又把他刚才听到的所有工艺痛点从头捋了一遍，一套全新的適配逻辑在极短的时间內迅速成形。
他抬起眼，看向韩柏岩和在场的一眾工程师，说道：
“要设计新的，你们现有的计算框架肯定是不够用的。
分子动力学叠机器学习的路子，在高精度场景下误差叠加太严重，做不到从分子结构直接预测工艺表现。
你们可以尝试用热力学自由能泛函做核心骨架，再用变分原理做正则化约束，重新设计一套新的计算框架。”
这话一落，在场的人都愣住了，脸上全是错愕。
一直埋头搞材料仿真模型的赵简更是情不自禁的向前一步，脱口问道：
“以自由能泛函为核心的计算框架？肖教授，目前全球的耐高温涂层材料仿真，走的全是分子动力学模擬加机器学习叠代的路子，还从来没有见过直接用热力学变分原理搭全维度计算模型的先例……这个方向，真的能行吗？”
旁边的工程师们也纷纷侧目，眼底压著同一个念头。
他们在航天材料领域泡了十几二十年，做的仿真建模来来去去就是那一套已经固化的体系，从没想过材料计算模型还能把底层逻辑整个掀翻、从头再来的。
面对他们的质疑，肖宿表情都没变一下。
“可行，刚才说了，传统路子的问题是两重近似叠在一起，误差累积才躲不开。
而如果换成热力学自由能泛函，把热膨胀係数、玻璃化转变温度、介电常数这些核心指標，全部统一归为自由能泛函在不同热力学条件下的投影，那么热膨胀係数就是自由能对体积的二阶导数，弹性模量就是应变张量的二次型係数，所有性能指標同出一源，就不需要各自独立建模、单独训练了，也就从底层避开了维度耦合爆炸和局部最优解的问题了。”
这话说完，车间里安静得只剩下远处镀膜设备低沉的运转声了。
周飞寧、修宇几个资深工程师愣在原地，脑子里那层窗户纸被这几句话一下子捅破了。
赵简朝著肖宿说的那个方向仔细想了想，又和以前的那些计算模型做了个对比，觉得这个方向確实可行。
如果这样的话，那以后的材料模擬將直接上一个量级啊。
他双眼一亮，看著肖宿问道：“那这个框架……您之前有在哪做过验证吗？有没有推导过程可以给我们看看呢？”
“没有。”肖宿的语气很隨意，“刚想到的。”
赵简的表情僵住了。
“？”
就在刚刚吗？
赵简深吸了一口气，压下心里的惊涛骇浪，重新把自己的思路拉回到眼下的项目上。
“那您觉得，”他顿了顿，调整了一下措辞，“在我们原来的计算框架上，要怎么改进才好呢？应该从哪里入手比较合適呢？”
他这话才问完，就看见肖宿歪了歪头，连身边的几个工程师都不禁眼神奇怪的看著他。
赵简反应了一会儿，这才想起来，人肖宿都还没看过他们的计算模型呢，哪儿知道他们要从什么地方改。
赵简感到一阵没来由的窘迫，下意识地看了韩柏岩一眼。
毕竟航天材料的研究数据，哪怕是內部人员，也得有相应权限才能调阅的，他这个问题有点过线了。
韩柏岩差点被他这个眼神给气笑了。
这个臭小子，平时看著挺聪明的，现在整得跟呆头鹅一样。
问题问不清楚，事情也办不明白。
既然肖宿没看过，那就给他看啊！
別说看了，就是把整个资料库打包拷走都行！
这可是肖宿，隨时隨地都能自己徒手创造一个计算框架的，哪里还需要惦记他们这点所谓的机密。
他恨不得让肖宿把他们集团所有的材料都看一遍呢，要是看完之后，每一个项目都能给出分析，那他嘴都得笑歪了。
“愣著干什么？”韩柏岩大手一挥，“去，把计算模型调出来给肖教授看。”
赵简应了一声，转身快步走到车间角落的一台工作站前，登入了內部系统。
屏幕上弹出材料基因组工程资料库的界面，他找到了航天耐高温涂层基底材料的设计模块，把完整的计算模型打开了。
那是一个多达几十个维度的多目標优化框架，包含了热膨胀係数、玻璃化转变温度、弹性模量、断裂伸长率、热分解温度、介电常数、损耗角正切等十几个核心指標的预测模型。
模型的核心算法是基於第一性原理的分子动力学模擬加上机器学习辅助的定量构效关係模型。
每一个指標的预测都对应著一条独立的数据流水线，从分子结构编码到特徵提取，从模型训练到预测输出，层层嵌套，复杂程度相当可观。
