智探新能
聚变托卡马克 VR 系统

系统问题

聚变实验涉及高维诊断数据、物理预测与复杂装置结构。传统二维界面很难让观察者同时理解“数据发生在哪里”“装置怎样构成”以及“异常意味着什么”。项目需要在保留物理信息的同时，把结果转译为可以观察、操作和预警的沉浸式体验。

系统目标：在 VR 中透视托卡马克内部等离子体演化，调用不同诊断点的数据图表，并通过视觉与触觉反馈提示异常工况。

三层系统架构

我提出“AI 推理层—数据通信层—VR 可视化层”的分层结构，让模型输出、数据传递与交互呈现保持清晰边界，便于独立迭代。

系统方案将 PINNs 作为整体项目的预测基础：把 Grad-Shafranov 等物理约束嵌入损失函数，以神经网络前向推理替代部分高成本迭代求解。我的主要工作集中在架构组织和 VR 可视化交互落地。

我的工作

1. 装置透视与空间理解：实现壳体 XR 透视效果，使用户能够穿过外壳观察内部等离子体演化。
2. 装配体空间操作：设计平移、旋转与等比缩放控制，并处理模型层级、碰撞体与交互点之间的输入冲突。
3. 部件级解构：基于 XR Interaction Toolkit 实现抓取、移动与拆分，支持独立观察装置部件。
4. 诊断数据交互：点击交互点生成对应数据图表，设计图表关闭与多图管理流程。
5. 异常反馈闭环：在异常工况下联动视觉红光闪烁和手柄震动，让数据异常转化为即时体感提示。

公开证据与边界

GitHub 仓库公开了 `ChartController`、`InteractPoint`、`SimpleVRHandController` 等交互脚本，可验证图表控制、交互点与 VR 手柄相关实现。

边界说明：本页基于个人工作总结和开发步骤记录整理。PINNs 的性能与节能论证属于项目整体方案；未将全部模型研发归为个人贡献。完整 Unity 工程、实验资产与获奖证书尚未公开。