本页是一份课堂活动设计：把“升力—阻力”这组相互拉扯的目标，转化为一份可复现、可比较、可交付给专家决策的多目标参数优化评估方案。重点不在于让模型直接给出一个答案，而在于设计一套能被反复检验的评估机制——谁参与评估、用什么指标、在什么约束与预算下、按什么规则留下候选。
活动模拟一个闭环：产生候选 → 进入评估 → 按反馈比较收益、代价与约束 → 保留有效方案 → 记录并进入下一轮。你需要面向一个参数化对象（例如翼型参数）给出方案，并让升力与阻力的权衡在方案中显式可见：一句话，把“冲突”变成“可执行的评审规则”。
指标、约束与预算
- 升力目标定义为最大化升力系数或升力性能；阻力目标定义为最小化阻力系数或阻力性能。二者是原始冲突目标，必须各自独立成列。
- 复合指标：升阻比等指标可用于解释和展示，但不能替代原始冲突目标——否则权衡会被一个比值提前“拍平”。
- 约束分层：参数边界、几何与工程约束（如相对厚度、俯仰力矩范围）通常设为硬约束，违反即淘汰；性能偏好、成本偏好等设为软偏好，用于排序。
- 预算声明：写明仿真或代理模型调用次数、时间与算力上限，并区分“代理评估”与“高保真复核”的额度，否则不同方案之间无法公平比较。
评估流程与候选生成
评估闭环按六步组织：参数表示 → 候选生成 → 评估计算 → 指标汇总 → 方案比较 → 记录归档。其中候选生成规则决定探索的覆盖面：初始采样负责铺开全局，扰动、交叉与变异负责局部精细化，偏好引导负责在专家关注的区域加密。要求候选分布在不同的升阻权衡区域，避免整代都塌缩到“高升力”或“低阻力”单一方向。
筛选规则与输出候选组
筛选可采用 Pareto 非支配、加权和、阈值过滤、参考点或偏好排序。无论选哪一种，结果都不应是“只留一个总分最高者”：输出应是一组覆盖不同权衡的候选，并附上指标证据、约束满足情况、候选之间的差异以及不确定性范围，方便领域专家判断权衡是否合理。
常见误区
把升力与阻力合成一个总分再取最大值，看似简化，实际上是用权重的选择替专家提前做了取舍，也丢掉了候选多样性。正确做法是保留多组候选，把“选哪一个”的判断权留在评估接口之后。
交付物
一页式评估方案模板：指标表（含原始目标与辅助指标）、流程图（六步闭环）、候选生成规则、筛选规则、输出候选组，以及风险与不确定性说明。同时记录参数、指标定义、评估预算、随机种子、筛选依据与淘汰理由，使下一轮探索可以直接继承。
课堂活动评估方案模板
图示是课堂活动的一页式评估方案模板：围绕升力与阻力两个独立冲突目标，列出指标表、六步评估闭环、候选生成规则、筛选规则与输出候选组。还要求声明评估预算、记录随机种子和淘汰理由，使方案可比较、可复现并交由专家决策。
课堂活动评估方案模板
图示是课堂活动的一页式评估方案模板：围绕升力与阻力两个独立冲突目标，列出指标表、六步评估闭环、候选生成规则、筛选规则与输出候选组。还要求声明评估预算、记录随机种子和淘汰理由，使方案可比较、可复现并交由专家决策。
