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第98章 尘封的“玩具箱”与总工的难题 下(第2页)

转台速度慢,响应延迟高。 抗干扰能力为零。

2. 攻坚1:AI视觉升级(李思远组,第1-2月)

挑战: 如何在复杂背景下快速、准确识别出超低空、高速、小RCS的导弹/无人机?

“土味”起点:深入剖析“灭蚊”算法(基于简单颜色、形状、运动特征)。

多光谱融合: 引入高分辨率红外热像仪(探测发动机热源)和微光电视(补充细节),与可见光摄像头数据融合。

特征库扩充: 建立典型反舰导弹、巡航导弹、各型无人机的多维度特征数据库(轮廓、热信号、运动模式)。

算法进化: 在“灭蚊”的简单规则基础上,引入更复杂的机器学习模型(CNN卷积神经网络雏形),利用大量模拟和实拍目标视频进行训练。过程艰辛: 初期虚警率高,漏警也多。团队日夜调试参数,优化特征提取。

关键突破: 开发出“运动-热纹-轮廓”三级筛选算法,大幅提升在复杂背景下的识别精度和速度。在模拟测试中,对典型亚音速反舰导弹目标的发现距离提升至8公里,识别率>90%。

3. 攻坚2:高能激光器

挑战: 如何获得稳定、可靠、能瞬间毁伤导弹/无人机的高能激光(>30千瓦)?如何解决散热和大气衰减?

“土味”起点: 研究“灭蚊”激光器的驱动电路和光路。

解决方案:

技术路线: 选择光纤激光器组合方案(技术相对成熟,光束质量好,易于功率合成)。

功率合成: 将多台中功率(如6千瓦)工业级光纤激光器的光束,通过精密光学系统进行光谱/偏振合成,输出总功率>50千瓦。难题: 合成效率低,光路复杂易失调。王浩团队设计了自适应光学补偿模块(利用“浪尖点穴”的微调理念),实时校正光束畸变。

散热地狱: 高功率带来恐怖热量!采用微通道液冷 + 相变材料储热的复合散热方案。试验事故: 初期液冷管道在高功率下爆裂!团队改用耐高压航空管路,并增加冗余回路。

大气衰减补偿: 研发基于实时气象数据(温度、湿度、能见度)和激光回波反馈的自适应功率/焦距调节算法。在雾霾天测试时,效果显着。

关键突破: 首台50千瓦级光纤组合激光器样机在实验室持续运行30秒无故障!靶板烧蚀测试显示,能在1秒内烧穿5mm厚铝合金模拟弹体蒙皮!郑处长看着惊人的电费单和复杂的冷却系统,眉头紧锁:“这功率上去了,成本和体积也上去了!怎么装舰?怎么机动?”

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