英国皇家航空协会工程科学数据所，从事航天、化学处理、结构及机械工程方面数据的汇集和鉴别工作。本文推荐与那种“单干式”设计方法大相径庭的利用数据服务中心的设计方法。

对于某种“新型”产品的制造，在工程上，可以有两种截然不同的处理方法，尽管在实际上两者仍可能有一定程度的相互交错情况。其一可称为改良设计/即对现有的较好设计作某些修改。设计者可以根据使用经验，剔除某些明显的缺点，比如，为便于维护保养，可以改变一下原设计上控制器的位置，挪动一下某些部件。当然，也可以对易于引起故障的部分重新设计。而最重要的则是设法提高产品的机械性能，例如加快转速或增大负荷能力等等。

第二种方法可称为纯粹设计（或称常规设计）。摆在设计师面前的是一张白纸，一套设计要求，他要以合理的造价完成一项符合上述要求的设计。这是一种反复推敲逐步完善的过程。在计划阶段，设计师可能有几种不同的设想，他对照了设计要求，经过初步分析，作出抉择，最终确定设计方案，当然，对于某些细节，经过最后彻底精确的分析之后，仍可进行修正。

第一种设计——改良设计——方法一般适用于制造多件同类产品的机械工程方面，例如泵、风机、车床的制造等等。这种方法看来似乎粗糙，但却不失为一种十分有效的设计方法、只需注意在基本设计陈旧过时的情况下，把原设计加以更新就是了。另外，例如对于载运器悬架一类装置，我们的设计负荷知识还很欠缺，改良设计就是解决这类问题的基本途径。

纯粹设计常见于“单件”或少量产品的制造，例如化学过程装置、航天工程，还有要求适合当地地形条件的重要土建项目等等。

数据要求

数据就是设计师在其工程计算中需用的数量值。数据的类别很多，比如导热系数、压力衰减系数、弯曲负荷、耐久性、物理性质和压力分布等都称为数据。

在改良设计过程中，也需要数据。例如，在不增大主要构件尺寸、重量的前提下，要求改用某些高级材料以提高负荷能力时，那么，就需掌握这些材料的性能。但是，改良设计需要的数据并不像纯粹设计那样多。

为了说明纯粹设计的数据要求，我们假定某个工程师正在设计一座支撑多根天线的电信塔。在本例中，这个工程师的首要任务是搞清楚在极度严峻的条件下施加于塔身的最大负载，然后才能由此着手，设计出足以承受这种负载的塔结构。

这样，他必须首先测定建塔基地上的风速变动情况。他还得了解该处风的分布情况，亦即沿塔身高度上的风速变化值（因受地面影响而有差异）。这个数值由塔基的理论值。逐步变化直至塔顶，这时，如果塔顶达到一定高度就不受地面影响。而后，他必须将风速折算成施加于塔身的负载，这种负载还取决于塔的外形和具体的表面设计。他不可能贸然断定在最大风速下一定会产生临界载荷。

数据来源

设计师从哪里并如何获得数据呢？首先，假定这是一个司空见惯的设计问题，那么，他大概早已有了现成数据，而且“很不幸”，已经使用了很长一段时间了。这类数据“秘本”极可能已经陈旧过时，而且几乎可以肯定，它从一开始就没有经过很好鉴别。其次，比如这对设计师来说是个完全陌生的问题，而他的邻室同事对此又无能为力，那么，他只得求助于科技图书馆，查找参考资料。他可以徒手检索到一二种有关资料，也可以使用在线检索系统，如果问题不是过分特殊，他准能找到五十篇以至五百篇或者更多的参考书目。这些书目除标题外通常还附有内容摘要，他必须由此剔除掉那些不切本题的无关篇目（而这就颇非易事，因为一些作者极不重视文章标题和文章提要的情报传递作用，而根据文章提要制备的内容摘要往往因此漏掉了对设计人员最有价值的内容）。而后，他必须设法取得那些可用文献的复制件，但这也比较费事，因为这些文献不一定在就近的图书馆里都能找得到。

接着，他开始进行室内工作，他仔细阅读各种文献，并做好摘记，按理说，经过二至三周的时间也就可以取得所需的资料了。但这也很成问题，因为几乎可以肯定，这些来源不同的数据或者不很合用，要通过某些方法进行内插或外推才能求得解决，又或者其中的两套或两套以上数据不相一致，要设法进行挑选（如何挑选？）。另外，有些数据，则干脆只好让它们暂时靠边站（如何淘汰？）。

这是一种耗费时间而且往往又是劳而无功的工作过程，但这却是设计师在处理新的设计任务时的必由之路。而且，即使是他非常熟悉的设计项目，很可能他仍然要（至少每隔一段时间就要）按照上述程序行事，这是因为新的情报源源而来，一种设计数据过不了几年就会失去时效。

计算机和设计数据

由某些读者看来，这样的设计方法可说原始而且幼稚。这些工作，大部分不是可以找计算机代劳吗？对，当时可以，在工程师手中，计算机确是强有力的工具。但是幸而计算机有计算机的局限性。我之所以说“幸而”是完全合乎情理的。试想，如果计算机果真能够进行设计，工程师就只好成为计算机终端上揿捺按钮的操作工了。那么，要不了多久工程师就会绝迹，一切设计程序都将以现有形式冻结起来。这样，也可能有一天，在某一设计项目中需要突破程序上应用的理论界限或经验数据范围，即使人们对此能够有所认识，也仍然无济于事，因为那时已经无人有此技巧和经验足以胜任这项工作了。但是，人们恐怕根本不可能对此有所认识，从而只好任凭计算机去进行那种极其巧妙但却毫不保险的设计工作而别无其他抉择，因为到时已经没有人具备技术上的鉴别能力了。

事实上，计算机就不可能进行上述那种假想的电信塔一类的设计工作。举例言之，任一工程设计机构都无法研制出一套程序，用以在特定地点预测到比方说几率为五十年超过一次的极限风速；这一工作属于气象学的研究范围，需要进行一种全球规模大气状况的数学模拟试验才能求得解决。同样，虽则采用了有限元程序能够预测到电信塔四周（包括风速分布效应在内）的压力分布数据，但这一结果仍须取决于所选用的湍流模型，并须通过试验数据加以验证才能成立。此外，发展这类软设备，由于其专业性较强，一定要大型的设计机构才能办到，一般企业，如果技术力量不足，必须依靠外援，那么，索价就极昂贵。从而在实际上，我们还只有依靠风调中的建筑模型或利用外形相同的现有建筑来收集风速和风压的有关数据。不难想象，要把这些大量的风速数据，整理鉴别，以便据此预报出其他未经测定地区的风速，任务是极其艰巨的。当然，在英国（或其他一些工业国家），可以利用国家气象机构制备的地方风速地图，但若施工地点比较偏僻，则仍然不可能找到适用的数据。

规范与标准

在某些工程领域中，设计师根据设计要求提出最佳方案的自由权，往往受到现行实用规范或工业标准的严重压抑。在英国（国外情况又当别论），这些规范或标准通常不带强制性，但用户和保险公司则常常据此提出要求。按理说，设计师可以发挥创造性，脱离原规范，提出更佳设计，但这样，他非得负责向用户或保险公司作出交代不可。而这就可能增加一些支出，既然经济上的竞争力是首要原则，他也无法违抗。从而，正如无节制地使用计算机一样，各种规范也会挫伤技术创新的热情。正好像合格的工程师不甘心沦为计算机的奴隶一样，他们也绝不想变为死板套用规范的机器人。

为什么规范不能让工程师们获得他们应得的自由呢？关键在于制订规范的原意，就是为了保证安全。由此产生了如下后果：第一是规范都倾向于简化，这样应用就较方便，从而亦较精确。第二规范局限于保守的设计实践，因为更先进的设计概念缺少可靠数据。第三是规范没有灵活性，因为规范只能照顾到通用性，不能把每个设计者掌握的局部情况考虑在内。最后一点，是规范的起草者并不认为设计师们能够胜任工作（这点值得注意。一是他们是否真的无能？二是如果事实确是如此，这是否正是现有规范造成的后果？）

当然，我并不认为我们不需要标准化。但是，标准化只在绝对必要的情况下才能实施，它绝不应干扰出色的设计实践。举例言之，像插头、保险丝和电线一类电气零件就要有互换性，否则会出现无政府状态，其严重后果是不难想象的。这样就需要有一个英国标准化协会，在这方面，它有许多工作可做，而且在实际上也干得很出色。但是，笔者仍然主张要让设计师动用他手边的最好手段，独立设计，因为唯有他才最熟悉有关项目的设计要求，也唯有他最适宜担任这一工作。

我们最近曾遇到过两个事例，足以说明某种实用规范有损于设计师的设计才能。这两个互无关联的事例都牵涉到由承包商承制的压力容器问题。容器大小与原图纸标注的尺寸不符。有关设计人员都向我们联系，因为他们在收货检验时已经发觉这些容器 · 的规格不符合规范规定，但他们却无法肯定这些制品的安全性。

这绝不意味着我不关心安全。我和其他设计师一样关心安全。且不谈事故的破坏性（有时是大规模的破坏）以及由此造成的人身痛苦，事故还有损于社会技术事业的前途，影响从业者的职业地位。所以，每个工程师都应力求在安全和经济的前提下搞出最佳设计。这里的问题在于，如果在设计过程中，只需机械行事，不必进行思考，这样是否能够促进安全。如果设计师得不到机会充分施展技术才能，那么，技术就会停顿，而最有才能的人也就无意于从事工程技术工作了。这样，就难望改进安全工作。

工程科学数据所

在上文中，笔者以电信塔的设计为例，阐述了数据的应用情况，并说明设计者要花费不少时间，才能获得可靠数据。但是设计者的本职是设计，不是整理和鉴别数据。这样，就显然有必要在别处专门对数据作出评价。这就是工程科学数据所在1940年创立的宗旨。

本所最早是英国皇家航空协会的下属机构（现为协会独家经营的有限公司），负责向航空工业部门提供严格鉴定的数据。此后，业务不断发展，数据的制备技术也精益求精，务期适应工业需要。与此同时，又与有关工程机构相互协作，把业务范围进一步扩展到化学、机械和结构工程三个领域上。尽管当代的技术进展和计算能力的增长均为1940年时所无法预见，但本所的基本经营方针仍与建所当时全无二致。这个经营方针包括了如下三个基本信条：一是任何人，不论其如何精通专业，都无法单独提供出高质量的数据；二是提供数据的机构不宜担当研究工作；三是发布的数据要不断更新。

专家不可信

说来似乎荒谬，专家不是处理他本行专业有关问题的最好人选。但在事实上，他是专家这个事实本身就会引起麻烦。这位专家多年来不论呼吸、吃饭、睡觉都在盘算专业。他熟悉其他同行，知道他们的研究工作条件，每种试验设备的长处和限度。他了解历年来的有关文献。从而他不开口就有了腹稿，知道该说什么，该怎样说。换句话说，他有偏见，他不适宜发布数据，因为他对于那些并非专家的从业人员使用数据时可能遇到的困难没有切身体会。

ESDU不是不需要专家的经验和知识，但只将他们聘任为某一技术委员会或者工作班子的成员，让他们对由合格工程人员充任的本所专职职员的工作起“监控”作用。这些职员都有坚实的技术经历，但均不是专家，从而很少有先入之见来左右他们的工作方法。但他们是懂行的数据整理者和发布者，因而最擅长于发展和简化情报的制备工作，使工业界的数据用户使用方便。

本所职员与有关工业部门间的关系可能比较疏远，技术委员会的另一职能就是设法弥补这项缺陷。在委员会供职的除上述专家人员外，还有有代表性的数据用户，这样就有利于保证ESDU的情报发布做到内容中肯，形式完善。很不幸，“委员会”这一名词在技术界的名声并不好听；人们易于引用这样的老话“会议设计，马变骆驼”。对于这种现实的危险性，ESDU—向深具戒心。但是这些年来，本所轻而易举地避免了“骆驼”事件，因为这儿有一支负责拟订数据和从事技术保证工作的职员队伍，还有具有强烈事业心的委员会成员，他们经常以个人名义参加公开的技术问题讨论会，他们能够由此得益，并对此作出贡献。委员会的工作卓有成效，委员会成员显示的工作热情有时甚至使本所职员也自愧不如。

研究工作不可搞

—个研究工作者，不论其自信思想如何开通，他必然仍然认为自己的研究成果比其他同业更加可靠。这不是偏见，这是人类天性的自然表现。但是，一个从事数据整理工作的机构却必须保持独立，不偏不倚，从而不适宣担当研究工作。有时发生了某些情况，使ESDU几乎难以坚持这一原则；有时某项工作的数据依据不足，还有时在有些重要的整个领域内数据还是一片空白，无法处理。举例言之，假如上述电信塔有一个矩形横截面，根据现有资料，就无法测得在何处会产生最大局部负压值，除非风向与一堵墙面适成正交。事实上，谁也不能对此轻易作出保证！

数据所尽力为设计人员“导航”，他们深知，以各委员会为其智囊团，该所比一般设计师更善于用外推法填补数据空白。在求得上述数据后，该所并与各大学、各有关研究协会、研究机构、科学研究院等数据使用团体取得联系。用户对此有所洽询，凡属工业需要，无不很好答复；很不幸，这种外推数据，由于技术知识的进展，有时存在差距，不够先进，从而得不到应有的评价。其结果，上述情况有时几乎会促使我们放弃原则，但我们仍然不拟进行那种相对说来比较“庸俗”的研究工作。

必须声明，笔者在此毫无贬低基础研究工作之意。恰恰相反，笔者倒是从中看到了一种危险性，那就是目前风气都着眼于“成本一效果”，这样就势必把研究工作局限于有利可图、能出产品那种具有近期效果的科学领域方面。这种看法实际十分短视，因为这类研究并无助于我们对于某一自然现象有关原理的理解，没有这种理解就不可能取得真正的重大进展。的确，这种趋势的一个不良后果已经十分明显，那就是某些研究机构迫于形势，为了显示其研究成果的实用性，已经厕身于技术传播行列，亦即将科技情报直接传送到设计者手中。这一工作正是数据所四十年来经营的专门业务，但由他们来搞则是不得其所，而且，更糟的是不得其人。科研机构的从业人员之所以参加这一机构，是因为他们有志于搞科研；他们未必乐意去干那些毫不相干的分外事，从而也就不可能干得好。

数据的更新业务

发布数据并交付工业使用，并不意味着数据工作的终结。数据所拥有一支合格的职员队伍，并有—个具有广泛代表性的技术委员会指导工作，另外还可由一个经营机构取得“反馈”（用户反映）。尽管如此，他们仍然不可能预见到设计师可能遇到的一切情况，也无法把数据的全部应用统统估计在内。对此，除由所内职员随时做好准备，答复用户一切洽询事项外，数据所还办理一种更新业务。即如由用户或由委员会的“反馈”中发现原发数据存在内容不充分、意义含混等情况，或者由所内职员经常密切注意的技术文献中了解到另有新的数据可用，那么，就随即将原发情报进行修订。

即便是新的数据只不过证实了前发数据的正确性，有时也仍然需要另作补充说明。因为数据所的数据，其目的原是为了节约设计者的时间与劳力，并从而节约金钱。试想如果某个设计者继数据所发出的数据之后，又获悉了另一套数据，那么，他又得花费时间去考虑他是否应该改变主意了。由于此，数据所就必须及时发出“负情报”，意思是：本所对该项新的数据已有新闻，前发数据仍然有效。对有关设计者来说，这种“负”情报与其他情报（或称为“正”情报）同等重要。

数据所自负盈亏，经费来自用户。制备数据的高昂成本，概由各用户分摊。这样，每个用户只需支付生产成本的极小部分。举例言之，按粗略的平均数字计算，本所一个职员约需花费六个月时间制备—项数据。就是说，一家工业用户要花半个人一年才能完成一项与此相似的数据，但它只是相似而非相等，因为一般的工程人员不具备数据所职员那样的丰富经验，亦不可能毫无代价地取得某一有代表性的委员会的帮助。而按数据所数据平均发行额二百份计算，每个用户只需负担生产成本的1/200就可得到一项较好的数据资料。由此可见，这是一宗非常合算的交易。

[Physic Technology 1978年9卷231 ~ 234页]