第四百八十七章 深海高壓環境下的穩定性

 張恆建議道：“我們可以借鑑一些特殊生物的聲學結構，比如飛蛾翅膀鱗片的多級結構，再結合拓撲優化算法。

 對材料的微觀結構進行深度優化，相信通過仿生學和智能算法的結合，一定能找到最佳的結構參數。”

 與此同時，仿生隱形結構的流體動力學測試，也在水動力實驗室內熱火朝天地開展。

 陳銘衡和他的團隊正在一座大型水池中，對仿生魚鰭進行拖曳試驗。

 流線型的魚鰭模型安裝在六分量測力天平上，精確記錄著模型受到的阻力和升力。

 高速攝像機捕捉著魚鰭周圍的流場變化，可視化分析軟件生動呈現著湍流結構和尾跡特徵。

 “新的仿生魚鰭外形使阻力系數降低了12%，這得益於我們優化了前緣的曲率分佈，延遲了層流轉捩。”

 陳銘衡滿意地總結道：“但升力特性還有進一步優化的空間，我們可以在鰭面上佈置一些柔性毛刺，模仿鯊魚皮膚的減阻機理。”

 張恆補充道：“除了被動減阻，我們還可以探索主動流控技術，比如通過在鰭面上佈置微型合成射流裝置，主動抑制湍流，調控邊界層流動，這需要流體力學與控制論的深度交叉，非常有挑戰性，但也很有潛力。”

 在電磁實驗室內，主動干擾系統的電子對抗能力，也在經受著嚴苛的考驗。

 陳銘衡正在指揮團隊，對相控陣干擾系統進行抗干擾測試。

 實驗臺上，一臺臺高功率信號源模擬著敵方的電子干擾，高保真接收機實時監測著干擾系統的工作狀態。

 “干擾信號功率提高到上一級別後，相控陣的波束指向精度下降了0.3度，距離測量誤差增大了5米。”

 參數測試工程師王磊皺眉報告：“干擾適應算法需要進一步改進，提高抗干擾能力。”

 張恆當即做出指示：“立即啟動智能博弈算法研究，構建干擾-反干擾的對抗模型。

 讓系統學會自主應對複雜電磁環境，要充分利用人工智能技術，賦予裝備智能辨識和自主決策能力。”