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吴浩闻言,眼中闪过一丝亮光,显然周院士的问题正问到了他的心坎上。
他微微前倾身体,看着周院士,语气中带着抑制不住的兴奋说道:“您问到了我们下一步的核心规划。
其实在智能化升级方面,我们已经布局了好几年年,目前有三个方向正在推进,部分成果已经开始落地应用。”
他抬手示意了一下,张小蕾立刻会意,操作着将大屏幕切换到智能化靶场的规划蓝图页面。
吴浩指着屏幕上闪烁的光点,解释道:“第一个方向,就是您说的人工智能辅助测试方案生成。
过去我们的测试方案大多依赖专家经验,比如一款新型电磁炮弹的测试,需要几位经验丰富的工程师花一周时间设计弹道参数、布设传感器矩阵。
现在我们训练的AI系统,能根据武器性能参数、测试目标和环境条件,在30分钟内自动生成三套最优测试方案,包括弹药投放角度、传感器布点密度、数据采集频率等细节,而且方案的覆盖率比人工设计提升了27%。”
“之前我们测试新型穿甲弹时做过对比,”吴浩顿了顿,然后举例道:“AI生成的方案不仅节省了两天准备时间,还捕捉到了一个人工方案遗漏的弹体高速旋转异常数据,这个数据后来帮助材料团队发现了合金锻造工艺的微小
缺陷。
目前这套系统已经在50%的常规测试中替代人工方案设计,专家只需要做最终审核。”
讲完这些,吴浩扫视一圈众人,然后紧接着讲道:“这第二个方向是构建跨领域测试数据知识库。
大家请看,这是我们过去十年积累的180TB测试数据,涵盖了从无人机航电系统到电磁炮储能模块的2300多个测试项目。
我们用知识图谱技术对这些数据进行了关联标注,比如将电磁炮的膛压曲线与材料疲劳数据、环境温度变化进行多维度关联分析。”
说着,他调出一个动态演示模型,然后继续讲道:“举个实际案例,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
