就在这时，一个平静、清晰，带着一丝不易察觉口音的声音，从报告厅中后部响起：

“伯吉斯先生，关于您引入的经验衰减因子，我有个问题。”

声音不大，但在逐渐安静下来的房间里，显得格外突出。

所有人的目光，唰地一下，从兰德尔身上，转向了声音的来源。

郭永华站了起来。

他个子不算特别高，身材偏瘦，穿着普通的白衬衫和卡其布长裤，但站姿很稳，眼神平静地迎着台上兰德尔和台下众人投来的目光。

他能感觉到旁边钱复礼惊讶的目光，能感觉到许多不认识的人好奇或审视的视线，也能感觉到前排几位教授，包括怀特教授，也转过头，看向了他这个陌生的东方面孔。

兰德尔显然愣了一下，他没想到最后时刻，会是一个看起来像本科生、或者顶多是低年级研究生的亚裔学生（他并不认识郭永华）站起来提问，而且直指他模型中可能最取巧的部分。

他脸上闪过一丝不快，但很快被礼貌而略带居高临下的笑容掩盖：“当然，请说。

你是……？”

“郭永华，机械工程系，布莱克教授实验室的访问学者。”

郭永华简单地自我介绍，没有理会兰德尔的探询语气，直接指向黑板上的关键公式，

“在您引入衰减因子Φ(a, Re) 来平滑奇异性的过程中，公式（12）到（13）的推导，似乎默认了分离点附近的压力梯度是连续缓变的。

但根据边界层方程的动量积分关系，在接近分离点时，即使在小扰动框架下，压力梯度的变化率也可能出现陡变，尤其是在雷诺数Re较低，或者机翼表面存在微小粗糙度的情况下——这在工程实际中很常见。”

他顿了顿，看到兰德尔脸上的笑容有些僵硬，继续用平稳的语速说：“您使用的衰减因子形式，Φ = exp[-k*(a-a_s)^2]， 强行保证了函数的光滑性，但它是否可能掩盖了分离点附近真实的物理不稳定性？

特别是，当k值基于有限的风洞数据（我注意到您引用的数据主要来自NAcA 0012翼型在特定雷诺数下的测试）进行校准时，它的外推性有多大？

如果应用到不同翼型、不同雷诺数范围，这个‘平滑’会不会导致在临界状态下，低估分离的突然性和强度，从而带来安全隐患？”

问题像一连串精准的箭，直奔要害。

没有情绪化的指责，没有空泛的质疑，每一个点都建立在扎实的理论基础和清晰的物理图像之上。

他甚至指出了对方所依赖数据集的局限性。

报告厅里一片寂静，只有电风扇嗡嗡的噪音。

许多学生，甚至包括一些研究员，都露出思索的表情，目光在郭永华和黑板之间来回移动。

钱复礼在一旁，眼睛微微发亮，悄悄对郭永华竖了个大拇指。

兰德尔的脸彻底涨红了。

他没想到这个突然冒出来的“访问学者”不仅听懂了他的模型，还能如此迅速地抓住其中隐含的、他自己也隐约觉得有些心虚的弱点。

他试图保持镇定，但语速不自觉地加快了，带着一丝辩解的意味：

“郭……先生，你提出的问题很有趣。

但请注意，这是一个工程简化模型，不是严格的物理定律推导。

它的目的是在可接受的误差范围内，提供快速估算。

你提到的压力梯度陡变和微小粗糙度影响，属于更高阶的、更复杂的非线性效应，在实际初步设计中，通常不会，也没有必要在第一轮就考虑进去。

我的模型已经通过现有数据的验证，证明了它的实用性！”

他强调“实用性”，试图将争论拉回自己的优势领域——模型简化带来的效率提升。

这也是很多工程师的思维方式：在理论完美和工程可行之间，必须妥协。

但郭永华没有被带偏。

他微微摇头，声音依然平静，但透着一股不容置疑的坚定：“伯吉斯先生，我理解工程模型需要简化。

但简化的前提，是不能模糊或扭曲关键的物理机制，尤其是涉及安全边界的机制。

您模型的核心，是试图用一个光滑的数学函数，去‘抹平’一个本质上是非线性的、可能突变的物理过程。

这就像用一条平滑的曲线，去拟合一个带有尖锐转折点的函数，在转折点附近，无论曲线多么光滑，都无法反映真实的突变行为，甚至会给出完全错误的趋势预测。”

他上前两步，在众人惊愕的目光中，走到旁边一块空闲的黑板前，拿起一支粉笔，毫不犹豫地开始书写。

粉笔与黑板摩擦，发出清脆的哒哒声。
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