四千二百零一章 构建会思考的试验场

际案例，去年我们在测试舰载电磁炮时，发现连续发射30发后储能效率会下降8。

传统分析方法需要逐个排查储能模块、冷却系统、控制软件等环节，至少要一周时间。

但通过数据知识库的关联分析，系统在两小时内就定位到问题根源，是特定温度区间下，某个电容组件的老化速率与高频充放电产生的谐波存在耦合效应。

而这个规律在三年前的地面测试数据中就有微弱体现，只是当时没引起注意。”

“现在这套系统能自动识别测试数据中的异常模式，”

吴浩继续补充道：“过去半年已经帮助我们提前预警了17次潜在的测试风险，避免了3次可能导致设备损坏的严重故障。

下一步我们计划将国内其他靶场的公开数据也纳入进来，构建更完善的行业级知识图谱。”

最后，吴浩换了张PPT图片，然后指向屏幕上的无人化测试场景模拟讲道：“第三个方向是测试流程的全域无人化与虚实融合。

我们在靶场部署了52台自主移动机器人，能自动完成靶标布设、传感器校准、弹体回收等工作，配合无人机群进行空中数据采集，整个测试过程可以实现90的无人化操作。

这不仅降低了人员在危险区域的暴露风险，还将测试间隔从过去的4小时缩短到1.5小时。”

“当然了，相比于这些，更关键的其实是数字孪生技术的应用”

他停顿了一下，扫了众人一眼，然后微笑着讲道：“我们为每个靶场都构建了高精度数字孪生体，能实时映射物理靶场的风速、温度、地形形变等环境参数。

测试前在虚拟空间进行数千次仿真推演，优化测试路径；测试中虚实数据实时交互，比如将实弹飞行轨迹与虚拟仿真结果对比，即时修正模型参数。

测试后通过数字孪生复现整个过程，甚至能模拟改变某个变量，比如增加湿度后的测试结果。

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