Godot 学生平台
进入 3D 数字孪生、模拟 AR、真实实验复盘、COMSOL 对比、报告导出和档案管理。
F:\viscosity-platform\run.bat
START CENTER
下载与启动中心
把原来单纯下载 zip / app 的网站升级成完整入口：按角色启动三端，按实验阶段进入对应工具。
AR 实验 App
真实实验负责识别小球与标定圆柱，模拟 AR 用同一套坐标逻辑做预习和课堂演示。
/Users/user/Documents/ViscosityARApp/
Compiler App / 模型
输出标准 JSON 和 CSV 后可直接导入 Godot，作为高精度参考线参与误差分析。
models/hsp_parametric.mph
云端看板
承接手机直播、实验状态、教师巡课、WebSocket 数据流和课堂现场的共享入口。
https://sucode.top
TEACHER DESK
教师巡课工作台
自动汇总每组最新数据，优先暴露需要老师介入的校准、轴线、雷诺数和数据质量问题。
在线会话--
风险提示--
数据质量--
| 实验组 | 状态 | 液体 | 温度 | 速度 | Re | 轴线误差 | 建议 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 等待手机端或 Godot 平台上传实验数据 | |||||||
EXPERIMENT PIPELINE
平台逻辑关系
三端不是彼此替代，而是各自承担不同精度和交互角色。
模拟 AR 预习
学生在手机端改变液体、温度、小球半径和密度，先看趋势和落球轨迹。
真实实验采集
iPhone 识别圆柱和小球，输出圆柱局部坐标、速度、置信度和校准状态。
Godot 实时复盘
Godot 用同一坐标系画 3D 小球位置，叠加理论线和真实实验线。
COMSOL 高精度参考
Compiler App 或 Java runner 输出结果文件，导入 Godot 形成第三条参考线。
报告与 AI 数据集
保存轨迹、误差、图像和结论，筛选高质量样本训练后续误差诊断模型。
THREE-LINE ANALYSIS
实验、快速理论、COMSOL 三线对比
Godot 负责秒级反馈和课堂可视化，COMSOL 负责边界条件更完整的高精度参考。
等待真实实验
来自 iPhone 的小球局部坐标、速度、置信度和轴线误差，是最接近课堂现场的一条线。
Godot 快速理论可用
Stokes + Faxen + 温度粘度表，适合快速判断趋势和解释课堂中的偏差来源。
等待 App 结果导入
用更完整几何与边界条件生成参考曲线，导入后在 Godot 与真实实验、理论曲线同图比较。
CLOUD DATA
云端实验数据中心
这里展示手机实时回传和会话快照；Godot 仍负责细节复盘、曲线对比、报告生成和本地档案。
数据覆盖
等待更多液体、温度和自定义参数实验。
AI 训练目标
用真实 AR 轨迹、Godot 回放和 COMSOL 结果训练粘度预测与误差诊断模型。
下一步建议
优先补充不同温度和不同液体密度下的重复实验。
温度--
速度--
粘度--
雷诺数--
小球位置--
轴线误差--
实验状态--
校准状态--
检测来源--
Session--
LIVE WEBRTC
手机实时画面与曲线
视频走 WebRTC，实验数据走 WebSocket，页面只负责课堂共享和快速判断。
WebRTC 主通道，数据走 WebSocket
等待 iPhone WebRTC 发布端上线
速度 / 加速度 / 雷诺数
曲线状态等待数据
COMSOL 导入未导入
建议保持手机和量筒轴线平行