方案一经提出，引发了激烈的讨论。有对AI可靠性的质疑，有对数据需求和计算资源的担忧。但秀秀力排众议，决心一试。

“龙城”基地的计算资源被大规模调动起来，与国内顶尖的超算中心和人工智能实验室合作也随之展开。成千上万个燃烧室构型的CFD计算任务，如同庞大的数字洪流，涌入计算集群。与此同时，深度学习专家开始构建复杂的神经网络结构，试图从海量的流场和声学数据中，提取出决定燃烧稳定性的深层特征。

就在AI平台紧锣密鼓搭建的同时，针对当前迫在眉睫的振荡问题，秀秀团队也采取了更直接的工程措施——借鉴**亥姆霍兹共振器**的原理，为燃烧室安装“消音器”。

亥姆霍兹共振器，本质上是一个空腔通过一个细颈与主空间相连的结构。它对其固有频率附近的声波具有极强的吸收作用。其固有频率 f 由公式决定：f = (c/2π) * √(S / (V * L))，其中 c 是声速，S 是颈口截面积，V 是空腔体积，L 是颈的有效长度。

“我们在燃烧室火焰筒的适当位置，设计并加工一系列微型的亥姆霍兹共振器，”秀秀在技术讨论会上指出，“将它们‘调谐’到我们观测到的主要振荡频率，比如85Hz和210Hz。当燃烧室内产生这些频率的压力脉动时，共振器会像‘吸音海绵’一样，通过颈口空气柱的往复运动，将声波的能量转化为热能耗散掉，从而有效抑制振荡。”

这是一种相对成熟的技术，但其设计（如空腔体积、颈口尺寸和位置）需要与具体的燃烧室结构和振荡模式精确匹配。团队利用CFD进行了详细的声学模拟，优化了共振器的参数和布局。

时间在紧张的攻关中飞速流逝。AI平台经过初期的混乱和调试，逐渐开始展现出其强大的潜力。训练出的神经网络代理模型，在对未知构型的预测上，与高保真CFD的结果吻合度越来越高。优化算法开始源源不断地输出一系列具有低振荡风险的新颖燃烧室构型方案，其中一些方案完全超出了传统设计经验的范畴。

结合AI推荐的优化构型，以及精心设计的亥姆霍兹共振器阵列，改进后的燃烧室头部被快速加工出来，再次装上了高空试车台。

又一次决定性的试验。

秀秀和她的团队再次站在观察窗后，每个人的心都提到了嗓子眼。

发动机启动，平稳过渡到慢车、巡航……最后，进入了那个曾经引发剧烈振荡的极限工况。

控制室内，所有人的目光都死死盯住压力振荡的监测屏幕。

燃烧室内的火焰，通过光学图像看去，虽然依旧湍动剧烈，但那种令人不安的、整体的、大幅度的明暗闪烁和低频轰鸣……消失了！压力振荡的幅值被牢牢压制在安全线以下，频谱上那两个危险的主峰，如同被利刃削平，只剩下一些低水平的背景噪声。

“压力振荡幅值下降超过90%！主要振荡频率峰值已不可辨！”

“燃烧效率稳定！”

“壁温正常！”

成功了！

热烈的欢呼声和如释重负的掌声在控制室内爆发开来。许多工程师激动地相互拥抱，眼眶湿润。

秀秀长长地、彻底地舒了一口气，一直紧绷的肩膀终于放松下来。她看着屏幕上那平稳运行的数据，看着观察窗内那相对“温和”了许多的火焰，心中百感交集。

这一次，他们不仅战胜了具体的燃烧振荡问题，更重要的是，找到并验证了一条通往更高处的新路径——**人工智能辅助设计**。它打破了传统经验的壁垒，极大地拓展了人类探索和优化复杂系统的能力边界。

燃烧的边界，既是物理的极限，也是认知的边疆。今夜，他们凭借智慧与技术的结合，将这条边界，又向外推进了一步。这不仅为“长江-1000”的最终成熟和取证扫清了又一个重大障碍，也为“腾云”工程未来更先进的发动机研制，积累了宝贵的经验与强大的工具。

火焰依旧在燃烧室内奔腾，但此刻，在秀秀眼中，那已不再是难以驯服的野兽，而是可以被理解和塑造的能量之歌。而她和她的团队，就是这曲壮丽乐章最执着的谱写者。