在各应用小组取得初步成果后，一系列实际问题接踵而至，亟待解决。

能源应用小组正为新型能源转换装置的小型化和高效散热问题发愁。“林翀，这新型能源转换装置，即便优化了调控设备，整体体积还是太大，而且运行时产生的热量太多，散热成了大难题。要是解决不好，根本没法实际应用。”能源小组的成员满脸忧虑地说道。

林翀看向大家，“数学家们，这散热和小型化问题，得从数学建模上找找思路。大家想想办法。”

一位擅长热学与数学建模的数学家站出来说：“对于散热问题，我们可以建立热传导模型。分析装置内部热量产生的源头和传递路径，通过优化装置的材料分布和结构设计，利用数学方法找到最佳的散热方案。比如，运用有限元分析，模拟不同结构和材料下的热传递过程，确定最优解。”

“那小型化呢？怎么从数学角度实现？”另一位成员问道。

“小型化的话，我们可以运用优化算法，对装置各个部件的尺寸和布局进行重新规划。以装置整体性能不受影响为约束条件，以体积最小化为目标函数，找到各部件的最佳尺寸和空间布局。这可能需要多次迭代计算，结合实际工程限制，逐步优化。”擅长优化算法的数学家解释道。

于是，能源小组立刻行动起来。负责热传导模型的成员开始收集装置内部各部件的热生成数据，运用有限元分析软件，构建热传导模型。

“大家看，通过这个热传导模型，我们发现热量主要集中在能量核心区域，而且传递路径存在一些不合理的地方。如果在这里添加一种高导热系数的材料，并且改变这部分结构的形状，或许能有效改善散热。”负责热传导模型的数学家指着屏幕上的模拟结果说道。

与此同时，负责小型化的成员运用优化算法，对装置部件的尺寸和布局进行调整。“经过第一轮优化计算，我们得到了一组部件尺寸和布局方案，但还需要结合散热改进方案一起考虑，看看是否满足整体性能要求。”

两个方向的成员紧密合作，不断调整参数，经过多次迭代，终于有了突破。

“看，结合散热改进和小型化优化，装置体积缩小了[X]%，散热效率提高了[X]%，而且整体性能没有受到影响。这方案可行！”能源小组兴奋地汇报。