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独家更新，本次我们将在原有课程基础上增加VDI2230-3内容，讲解基于VDI2230-3标准关于螺栓重复使用问题详细讲解及案例现场计算、特殊紧固件原理及受力分析、关于拉伸法详细计算。培训主题：《VDI2230螺栓连接结构设计计算培训》培训地点：北京培训时间：2025年5月17日-5月18日培训定位：高级培训培训对象：需要掌握VDI2230全面计算方法、VDI2230-2(多螺栓计算)方法、多螺栓联接计算方法以及双头螺柱联接和箱体设计等方法的仿真工程师。1培训大纲2讲师介绍螺栓设计老张：齿轮箱设计研发工程师，轴承设计研发高级工程师。德国工程师协会《VDI2230螺栓设计计算学科》、德国标准委员会《过盈压配高级应用》、德国机械研究委员会的《机械零件应力强度分析评价理论FKM》三门课创始人及讲师。3时间地点时间：2025年5月17日-5月18日地点：北京市朝阳区八里庄东里1号CN084报名费用单人报名价：4000元团购价：3人及3人以上组团报名及学生可享受9折优惠价5增值服务报名提供讲师1年答疑专栏服务此价格含培训费，发票、资料费。6报名方式识别下方二维码获取培训通知及优惠详情VDI2230螺栓连接结构设计计算培训7联系我们主办单位：北京赋智工创科技有限公司地址：北京市朝阳区八里庄东里1号CN08-A联系电话：18101082852来源：仿真秀App

导读：上一篇文章从传热学基础到弱形式推导：拆解热传导问题Matlab有限元离散核心讲述了我的仿真秀官网原创首发的视频课程《热传导问题Matlab有限元编程》第2~4讲的主要内容，带读者熟悉传热学的基本概念、控制方程及弱形式推导过程。本文介绍《热传导问题Matlab有限元编程》视频教程的第5~7讲，主要带大家了解三维传热问题控制方程（三维泊松方程）、单元类型选择（八节点六面体）、形函数构造（自然坐标下的双线性形式）、等参变换的实质（坐标-函数用同一形函数映射）、刚度矩阵和热载荷的积分计算（高斯积分在三维的应用）、边界条件处理（三类边界在三维表面的积分），以及组装求解的通用流程等内容。由于内容较多，因此分为上下两篇，上篇重点介绍相关的有限元理论及公式的推导，下篇则侧重编程实现方法。因为二维传热问题是三维传热问题的简化和抽象，因此三维传热问题相比二维传热问题理解起来更直观更简单，所以我们先从理解起来比较简单的三维传热问题入手有限元编程，采用的单元也是常用的六面体单元，求解精度对标ANSYS中的solid70单元，误差小于1%。一、热传导控制方程如果你有结构力学有限元编程的基础，可以通过类比的方法去理解传热有限元编程：与弹性力学问题的求解相同,热传导问题的求解也是通过插值函数进行离散之后,从泛函驻值条件建立起有限元求解方程。不同之处在于场变量，在弹性力学问题中场变量是位移,是向量场,而热传导问题中场变量是温度,是标量场。因此,热传导问题要比力学问题相对简单些。我猜我们大多数人是比较熟悉结构力学有限元编程的一些概念，其实许多热传导物理量可以与弹性力学问题中的物理量进行类比,比如位移与温度,比热容与密度(对于瞬态问题表示场变量的惯性效应,稳态问题不起作用),节点热流量和节点力，对流换热表面热通量与表面分布力，位移边界条件与固定温度边界条件，热源与体积力。注意区分热通量与热流量的概念，热通量（heatflux）表示单位时间单位面积内通过的能量，单位W/m^2，热通量也叫热流密度；热流量（heatflow）可以简单理解为热量，表示一段时间内热量的变化,重点是量,不存在单位面积体积的概念,单位是W,可以简单理解为热通量在边界上的面积积分就是热流量，热流量也称热流率。传热学中，对于一个三维实体，t时刻的瞬态温度的计算公式如下，(1)其中为热通量分量,将代入式(1)可得：(2)其中:x,y,z为热传导主方向;分别为x,y,z方向的热传导系数;是单位体积发热率;是材料密度;C是比热。对于稳态传热问题，公式1中的时间偏导项可忽略不计。初始条件如下；(3)边界条件暂不考虑热辐射边界条件，主要包含以下三种：(1)温度边界条件:(4)(2)热通量边界条件:(3)对流换热边界条件:(5)其中：为特定嗢度；q为热通量；h为对流换热系数；分别为边界朝外的正方向；为表面温度；为环境温度。二、有限元方程的建立三维六面体实体热单元，可以用于模拟三维热分析。该单元由8个节点构成，节点有1个自由度：温度。单元几何形式如下图所示：图2-1三维六面体实体单元示意图1、单元形函数三维8节点六面体实体单元中任意一点的坐标如式（1）所示。（6）其中:（x,y,z）为单元内任意一点的空间位置坐标,为自然坐标，为形函数，为节点序号，形函数的表达式如下：（7）也可以简单表示为：(8)三维六面体实体单元不考虑发热率和对流换热问题，发热率和对流换热将由专门的单元实现，因此式（4-7）和（4-8）可忽略。单元中的温度可以通过形函数插值得到：（9）或以矩阵形式表示为:（10）其中：为形函数矩阵;为节点温度矩阵。对式(10)进行偏分得到:(11)其中[B]为温度梯度插值矩阵。2、弱形式的推导采用Galerkin方法，权函数等于插值函数。将热控制方程与权函数相乘并在计算域内积分,式(1)可表示为：（12）对前3项应用发散定理可得：（13）其中：将边界条件代入式(13)可得：3、刚度矩阵和热流向量在上一节的控制方程弱形式的基础上，带入式（6~8）关于形函数的表达式以及式（9~10）所示的温度场的离散表达式，可以直接将代入弱形式表达式可得:（14）其中:[C]为比热矩阵:（15）[]为热导率矩阵:（16）[H]为修正矩阵（17）为温度边界条件产生的热流量：（18）为热通量边界条件产生的热流量：（19）为对流边界条件产生的热流量：（20）为体积热源产生的热流量：（21）4、等参单元与高斯积分在对上述公式采用高斯数值积分方法进行完全积分前,先将空间坐标系转换为自然坐标系，空间坐标系与自然坐标系之间的转换矩阵即为Jacobian矩阵，可表示为:（22）将式(1)代入式(5-2)可得:（23）假设Jacobian矩阵是可逆的,则可以得到:（24）经过Jacobian矩阵转换，比热矩阵式（15）可表示为：（25）热导率矩阵式(16)可表示为：（26）以上就是关于六面体单元的有限元方程的推导。由于篇幅问题，其他内容请查看后续文字。更多内容可参考我的《热传导问题Matlab有限元编程》视频课程！三、为什么要学习这门课程回到我们的课程，热传导分析是工业设计的重要支柱，从电子芯片的散热优化到航天器的热防护设计，从金属成型的热处理到建筑节能的温度场模拟，这些看似迥异的工程问题背后都遵循着相同的传热学规律。本课程将带您突破有限元在结构力学领域的应用范围，在Matlab平台上构建全新的传热问题的有限元求解体系，并通过解决热固耦合问题，将有限元在传热领域和结构力学领域的应用融会贯通，最后你会惊喜地发现：无论是热传导方程还是结构力学方程，其有限元求解的本质，竟都扎根于偏微分方程的数值离散之道。以下是我认为学习这门课程价值所在：1、全链路实战：从理论到工业级代码落地。课程内容覆盖传热学基础、有限元弱形式推导、稳态/瞬态求解、热固耦合等核心理论，配套2D/3D单元（tri3/quad4/tet4/hex8）代码实现，对标ANSYS精度（误差<1%），真正做到“理论懂原理，编程能上手”。2、破解商业软件“黑箱”：掌握结果背后的逻辑。深入讲解三类边界条件（固定温度、热流密度、热对流）、体积热源施加的底层算法，让你理解仿真结果的误差来源、合理性判断依据，不再盲目依赖软件输出。针对非常规问题（如特殊热源、复杂耦合场景），教你开发专用工具，满足科研中的参数化研究、优化设计等定制需求，为论文或项目提供独家数值支持。3、热固耦合全掌握：从温度场到应力场一站式求解。涵盖间接耦合（先求温度场再算热应力）和直接耦合（同步求解温度、位移、应变场），完整复现工业级热-结构耦合仿真流程，适应机械、航空航天等多领域需求。图片由AI生成4、超全学习包：省时省力高效进阶。随课附赠课程讲义、案例源码、理论文本及30余本经典有限元教材，理论资料实战代码无缝衔接，加速学习进程（在入VIP群领取）。5、多场景适配：满足不同群体核心需求包括：（1）研究生：获得论文所需的数值工具和结果；（2）工程师：提升对商业软件结果的解读能力；（3）开发者：掌握行业必备的热仿真编程技能，增强技术竞争力。6、本课程还为付费用户提供VIP群交流、答疑服务、持续加餐内容、提供定制化培训和咨询服务、仿真人才库岗位推荐就业、仿真秀还提供奖学金、学完此课程，推荐学习者报名参加“工程仿真技术（CAE分析师）职业能力等级评价考试”。课程可随时回放，可开具发票讲师提供vip群知识圈答疑和模型下载《热传导问题Matlab有限元编程》虽惯用代码与方程丈量世界，却总被文字的温度所触动。近日偶得几行箴言，恰似为这门传热有限元课程而生，愿以它作结，献给在科学与诗意间穿行的你。"当矩阵的严谨拥抱热流的恣意，当循环的秩序邂逅温度的跃迁，我们终将明白：有限元不仅是求解偏微分方程的工具，更是工程师写给物理世界的情书。来源：仿真秀App

导读：3个月前，12月28日19时，火箭工程师陆姐受邀在仿真秀平台，与陆姐说读者-星星充电的预研总监江丙云博士、某汽车主机厂高级工程师刘笑天和天津大学毕绍洋博士共同制作一期《我们眼中的仿真与试验对标》主题讲座，引发了工程师朋友们和理工科学子的共鸣和好评。为此，我们陆续将本期讲座全部视频文字稿以连载文章的方式和读者共飨。以下是正文：一、写在文前是这样的，我看到有那么多人都来了，认识的和不认识的朋友都来了，特别感谢大家！来了以后，我先给大家举杯看一样东西。能看到吗？黄桃罐头，对，就是黄桃罐头。为什么要黄桃罐头？很多人可能正在阳，也有可能刚刚阳康，在这种情况下，我就想我们直播的时候不妨拿个黄桃罐头，一边治病，一边听我们讲。为什么说拿黄桃罐头？因为昨天我剑桥的一位同事说要看今天在仿真秀的直播，他说要怎么准备？我说好办，你跟我来聊天的，你聊天怎么准备？他说知道了，我就准备上零食，摆个小凳，咱们就聊吧。对，今天咱们我就举着黄的罐头跟你们聊好不好。所以大家就放轻松。我也不保证你们学到吃多少知识，我就保证你们这两个小时过得快乐一些。声音还好吗？是不是有回音？我听到有人说了声音还好就行了，我就“胡扯”了。先“胡扯”第一句，我先把你们前头说的全都反驳掉。二、实验和仿真根本就没有对错可分首先，根本就没有“仿真对”和“实验对”这种事情，实验和仿真根本就没有对错可分。仿真？我怎么说？我刚才说句狠话，你们先吃零食，千万别耽误。听我说话不需要的，要吃好喝好啊。不是有最经典的那段话，“仿真是除了自己相信，没别人相信。实验是别人都相信，只有自己不相信”。你说这两个对来对去有什么意思？我要说句最毒舌的话，你仿真老跟实验对，不就说明一件事吗？你对自己没信心，你对自己不相信，你找个人证明我是对的。为什么需要人证明你对的？干嘛非要找个人证明？找别人来证明有病？你要不相信自己，还等着别人相信你吗？我现在就给大家讲个故事。1、传感器漂移了大家可能记得我说过，有一次我们做实验，做完了以后发现角度实验只有我们的一半，我们做出20度，他们做出只有10度。我当时一开始就觉得我肯定要认错，因为我计算的特别简单，用的公式贼简单，算的时间也很短，但算出来就跟人差那么多，是10度和20度差别。而且人家做实验的单位是全国Numberone的，而且做实验的人是实验单位最有经验的研究员亲自给我做了。正常来说，我应该回来查程序对吧？但是我没查。我去查实验，为什么？因为实心实意。虽然我当时写的算法非常简单，也没花太多时间，但是每一个东西我都搞得透彻至极了。我的感觉是我不会出错了。既然我不会出错，那出错肯定在别人，我当时就这么想的。这就是对自己的仿真有绝对的把握，我就去找。但是你想一个问题，我能不能拿着一个实验计算出来的结果，跑到实验室里跟那个人说，我跟你说，我算的跟你们实验的不一样，你去检查你们实验错在哪里了。你觉得这个可能吗？他疯了。他肯定说你有病呐，脑子进水了，自己算出来，不承认还来找我麻烦，这是肯定的。所以当时我的想法这是大佬。大佬怎么办？后来我就把他所有的实验数据和所有的实验照片全都找出来。我后来发现一个有趣的问题，照片上能看到是多少度？于是我就拿CAD软件在照片上把角度给它量出来了。量出来以后我告诉他，你看，你们做出来的角度是20度，可你们测出来角度是10度是什么问题？当时他们看到这个就吓着了，就回去查。查了很久很久，把他们的测量装置、实验装置、转换程序全查完，告诉我什么问题都没有，但是我说你们肯定还是错了。后来他们发现其中有一个传感器漂移了，于是那一次就牛了。图片来自仿真秀需求服务行家作品2、实验与仿真比的是人品请不要说我跟你对得上就是对，万一你俩都错了呢。再说。凭什么对不上就是我错了。在我看来，只要我的计算跟实验对不上，肯定是实验错了。在我看来，这个题目完全可以反着写嘛。实验如何与仿真对标？实验如果跟仿真对不上，该如何回家反省对吧？当然了，今天我们是在仿真秀做直播，如果在一个实验秀做直播，我们能不能这样说，让所有做实验的人回家反省，你为什么跟人算出来的不一样？回家想犯了什么错误？两个专业是平等的。可是现在社会上，不知道为什么，就莫名其妙的把仿真的地位放到实验下面了，就认为只要仿真跟实验对不上，就是做仿真的回家反省。凭什么我们要反省？为什么不是做实验的去反省？很没有道理。后来有人问，你又不去比，你怎么知道正确？还有一个问题，我们比来比去，到底比的是什么？在我看来是比的人品。你只要做计算的人，非常非常努力，我告诉你，我把每个数看的眼睛都看穿了，每一个图表我都背到脑子里了。请问你还能发现我有错吗？你实验要是没做的像我这么细，你随便弄错了一个传感器，随便转换程序上敲错了个字，随便拿加工的时候多了1毫米，你是不是就不对了？所以最后比的就是做仿真和做实验两个人的人品，谁人品好信谁，人品不好的有问题。所以大家说怎么对标？我先立一个标准：实验与仿真对标的是好人品。现在读者也上来那么多了，我现在特别想知道读者的人品怎么样？有没有人觉得自己的人品比做实验的好？3、陆姐，你为什么停更了？一边说这个，因为刚才刚开场的时候，很多读者已经开始给我声讨了。我半天上来发表的全是这种言论。什么？陆姐，你为什么停更了？我要跟读者说，主要是吧，我太懒了。陆宏志，研究员，火箭工程师，从事新型航天器的外形设计，在国家重大项目中突破了某关键技术。曾在剑桥大学从事气水冲击研究，获得过部级发明二等奖。她是研究院的劳模、北京市的创新工作室带头人、中华全国归国华侨联合会的优秀留学人员。还是一位传奇的人物，在家自学，没有上过小学、中学，直接考上了北京航空航天大学。陆宏志是“陆姐说”公众号的版主，发表了209篇原创文章，用陆姐的毒舌挖出工程设计的心法。目前同步更新在仿真秀官网专栏-仿真方法论。因为我写到这个份上，我想再写出比原来的文章更好的，写出原来没写出来的东西，我写不出来了。既然都写不出来了，我就承认这个现实，我就停了。停更不意味着我跟你们没交情。不是没交情，是我想用别的形式再跟你们重新建立交情。比如现在我就出来做直播了，也是一种更新。有人已经说了，是在出书。对，你猜对了，是，我也正在写书。还有一个为什么停更的原因。好多人都说，陆姐，你写那么好。我告诉你，可不是这样。写的忒乱了。我跟你说，你们都说这几天还都在看我的文章，觉得很受教育。我实心实意说，我也看了。但是我打开了以后，就先揪了一下自己头发，你这么糟糕也好意思让别人看？然后就想给自己两耳光，说写这么糟糕，是不是该挨打。因为我已经发现，我原来的文章有很多东西写得很不通顺，逻辑也很混乱，实际上很对不起大家的。所以我就表示下回我要重新提高水平，好好写。所以我将来再出山的时候，肯定更加能够让你们满意。4、小王和小李的故事威廉·H·约翰逊《课堂场景》1946好吧，这是我的一个辩解，接不接受算了。读者刚才有人说这是真解，表示我刚才毒舌说比人品，不是比数据，是真解，说明我再毒舌一点，你们也接受。OK，你们可以问点一般的问题。还有一个人说到小王和小李，表示不服。大家知道小王小李的故事吗？（毕博士：陆姐经常在文章里边说小李的故事）。小王和小李大致就对标我们单位那两三个新员工。我们的两三个新员工，小王和小李。每次我去看他们做仿真，看完仿真后，只要发现他们做了什么错的事，算错了，我就把他们这个错误再用我有点手法给它夸张出来，写给大家看看新人是怎么出错的。大家可以看看：[1]陆姐说：带出更优秀的工程师，不能给他灌经验[2]陆姐说：应该当师傅还是当老师？三、仿真和实验一致，也不一定是对的仿真和实验对标的时候，有很多人认为，你看所有的仿真，领导都会要求你对完标才会相信，对吧？是的。陆姐，你这么说很爽。我明天能不能见到领导，跟领导说，领导我的人品特别好，所以我的数据很对，你不该怀疑我。这个我估计你就当不成员工了，对吧？领导肯定说你对不对，人品好不好两说，我只看你和实验是不是一致的。领导永远相信什么？错不会错的一样，正确的肯定是一样的，对吧？这是不是你们对来对去发现的一个词，心里头暗暗默念的一个真理，就错不会错的一样，对，肯定对的一样是吧？所以只要你和人家不一样，比如一个做实验的，两个做仿真的，我们三个人里只要有一个人跟别人不一样，这个人肯定错的。不好意思，我还得讲个故事。1、叶片安反了，你俩是怎么对上的？我在香港做的一个事情。那个时候我是专门做一个分散的流场计算，我同事专门做分散的流场测量，我们俩对得非常好，老板特别高兴。后来老板也突然下基层过来看看我们在干嘛。到了实验场，看完实验以后，突然发现一个奇怪的事情，那哥们加工的时候把叶片安反了。然后，我这老板就特别惊讶，赶紧跑到我这跟我说，他把叶片安反了，你俩是怎么对上的？于是我打开看，我画网格的时候竟然也把叶片画反了。我们俩竟然同时把叶片都画反了。然后我们俩完全对上了，但是我们全错。那个老板确实被吓着了，他是万万没有想到我们能干出这种事，而且我们两个完全没有商量，特别自然的就这样错了。所以你看错也是可以错在一起的。其实三个两个人完全实验和仿真完全对上了，不一定是你俩全对。还有可能是你俩全错了？2、仿真的本质是什么？仿真如何和实际工程联系起来，发现更多的物理现象。对，做仿真这件事不是你做着玩的。如果人家说你仿一个1米出宽的是多少，然后过两天说半米宽的是多少？咔，你又算完了，你这个工作我估计离失业也不远了，对吧。以后自动划分网格，自动优化外形，自动处理数据，请问你干嘛？我相信CFD软件，所有的辅助设计软件，在不久的将来，从提出要求，到总结出设计报告，是完全可以自动写报告自动总结的。用不着你去。你就要知道，如果你不把仿真和实际工程联系起来，你离失业我觉得很快了，那也是活不了多久。所以仿真，真正的是不仅仅说看你跟人对不对，最重要的是你从仿真看到了什么，你啥都没看到，你和个机器有啥区别对吧？三、毕博士：我自己也有过类似经历刚才其实陆姐这一小段说了好多个点，陆姐说的第一个点就是仿真不一定要比实验低人一等，你如果你做了仿真，心里特别有数，仿真和实验对不上，要去问一问实验的人是不是有问题。如果我对仿真中所有的参数都有把握，可能是错在实验那里。而且仿真和实验对不上不一定是错，对上了也不一定是对的。陆姐刚才说两个方向错在了同一个地方。我自己也有过类似经历。我师兄做的一个仿真也是有类似的情况，他做出来的结果就是一个数值，他做出来的一个数值。医生看了这个数值和临床实际的结果非常的一致，他觉得非常符合经验。但是我后来我在ANSYS18.0以后从来都没有重复出我师兄的结果。最后怎么办？我在虚拟机里面装了一个我师兄用的ANSYS15.0的版本，我重复出了它的结果，我重复出来发现它的原因是，里面藏住的一个接触，正常应该绑定在一起的两个接触面。它因为ANSYS15的默认的选项，它发生了非常大的穿透。所以我师兄的结果在实际上在物理上它是错的。为什么大夫觉得数值非常的准确，因为它两个方向，就是这个方向错了一点，另外一个方向又朝另外一个方向错了一点。一左一右，错在一起之后，和医生的经验保持一致了。所以其实怎么说，我们仿真和实验即使是对上了，可能也不是真的是准确的，也不代表着你的仿真和实验都做对了。四、陆姐说·读者线上沙龙回放在陆姐看来，“可靠的仿真可以发现一般实验的错误。一般的仿真与一般的实验互相无关。没谱的仿真可以用一般的实验纠错。”3个月前，陆姐受邀在仿真秀平台，与陆姐说读者江丙云博士、刘笑天和毕绍洋博士等做一期《我们眼中的仿真与试验对标》为主题讲座，感兴趣的朋友可以扫码回放和留言哦。直播大纲与内容2022陆姐说读者线上沙龙《我们眼中的仿真与试验对标》（完）声明：本文首发仿真秀App，部分图片和内容转自网络。如有不当请联系我们，欢迎分享，禁止私自转载，转载请联系我们。来源：仿真秀App

了更快地出一本书，我准备把写随笔与书统一起来。这是第三篇。对习惯于引进、模仿的多数中国企业来说，很难体会创新的风险有多大。创新的风险之大，就像柳传志先生所言：创新找死、守成等死。对此，任正非先生建议，要避免这个悖论，要从创新管理开始。进一步，笔者认为：企业创新管理的核心，应该围绕着处置风险展开。 我看到过很多份项目的可行性报告，感觉有些想法像“骑着自行车想上月球”，太不靠谱。如果批评项目策划得不好，他们可能会说：创新总归有风险、要允许失败啊！如果企业都是这样的创新项目，一定是急着“找死”。 真正的创新项目不可能没有风险。《第三代研发》有过一个观点：“随意否决一个创新项目，有6、7成的可能性是对的”。但风气越严谨认真、制度越完善的企业，越是容易吹毛求疵、否决创新项目。如果过度强调规避风险，会导致创新“无事可做”，被迫变成了“守成等死”。 创新管理的本质，就是减少不必要的风险，以避免在“创新找死”；同时，要设法找到更多的机会，避免“守成等死”。从而让创新在“两死”之间找到生存的空间。 合理地降低降低风险，本质是“减少不必要的浪费”。在项目开展之前进行筛选，否决不合适的创意、制定合适的技术目标和实现路径；在项目进行中，控制项目进程、投资节奏和研发策略，及时终止不合适的项目、调整不合适的做法。要找到更多的机会，首先要激发出更多的创意，便于筛出更好的项目；其次是要学会对技术目标、技术线路和推进策略进行调整，从而挽救好的方法。 国外的创新管理的基本思想，与这些观点基本一致。但在实践中，国外的方法上却显得有些不足。比如，大量不合理的项目并不能筛选掉。与此同时，国内一些行之有效的方法，也没有在国外的著作中提及。 后来，笔者意识到：项目的“筛选”、“调整”和“挽救”其实不是一次性的，需要经过若干轮的处理。其中，第一轮的“筛选”应该是要“符合常识”。既然是常识，国外的著作往往就很少专门提起。但我国科技界的问题，往往是缺乏常识。这样，大量缺乏常识的项目，堂而皇之地进入后面的立项直至审核阶段，甚至能获得高级别的奖励。总之，中国的创新管理，缺少一道叫做“常识”的“工序”。 所以，真正的问题是：国内的许多科研科技工作者、乃至著名专家为什么会缺乏常识？首先，有些专家不认为自己缺乏常识。例如，常识要求创新项目要做到需求驱动，项目计划要符合逻辑。但是，几乎所有的人都认为自己符合“需求驱动”的要求，申报书也“符合逻辑”。所以，即便是最缺乏常识的人，也不认为自己缺乏常识。这让人联想起卡内基先生的一个观点：即便是十恶不赦的坏蛋，也会认为自己是个好人。在我国，缺乏常识是非常可怕的。笔者发现，大企业里负责创新管理的有些专职领导，都缺乏基本常识。问题是何等的严峻！ 人们都是从没有经验开始的，年轻的科技工作者缺乏常识也是自然的。为什么老资格的专家、领导往往也缺乏常识？ 回答这个问题，就要从科技体制的深度来回答了。 一个人的常识是怎么来的？是实践中磨炼出来的。遭遇的失败和挫折多了，利于认识常识。但什么又是挫折和失败呢？对企业来说，失败是不能得到用户的认可、是无法在市场上创造价值。但许多院所的学者来说，所谓的失败是申请不到项目、发不出论文、拿不到奖，评价成败的人既不是企业、也不是市场。反之，在学术界重视市场和应用的人，反而容易被边缘化、成为一个LOSER（失败者）。另外，企业里面一心只想做领导或者伺候好领导、对科研本身没有兴趣的人，也可能缺乏常识。 这是导致学术界对工业创新缺乏“常识”。 在我前面一篇文章中，读者Augus留言道：“德国高校选拔工科教授的一个硬性规定就是：候选人必须在博士毕业后到工业届工作一段时间。所以德国工科类优秀的教授都曾是各大企业研发的负责人。另外，政府各类科研资金特别是工科，必须要有企业参与，而且科研出发点一定是企业提出，这样的项目申请才更有可能获得资金。为了拿到科研资金，工科类教授必须维持自己在企业届的关系，以企业和市场需求为导向，努力用理论研究解决实际问题，企业也是乐于和高校合作利用公共资金，做技术积累，双赢。”按照我的理解，这样的教授显然应该具有真正的“常识”。 还有一位叫做刘卿的读者提到：“德国很多工科博士，是在企业里读的，等于在企业工作同时在高校挂学籍。有企业和高校的双重导师，科研成果直接用于企业。但由于成果偏应用，而且往往对企业来说涉密，不适合发表太多学术论文，毕业回国工作反而吃亏。”换句话说，常识多的人在国内反而容易被“边缘化”。 所以，如果制度本身有问题，缺乏常识就变成了常态。至于科技制度本身的原因，我前面已经提到过。比如，不能区分科学和技术。大家具备了常识，才能认真讨论创新管理的问题。 笔者认为，常识是可以学习的。笔者在评价项目时，经常问三个问题：“项目的用户和利益相关者是谁？用户是如何使用这项技术的？为什么过去别人没做或者没成功？”。当人们习惯于用这三个问题问自己的时候，就开始具备常识了。版权声明：原创文章，作者郭朝晖，来源蝈蝈创新随笔，本文已经授权，欢迎分享，如需转载请联系作者。