量级。小型化、高功率、长期稳定运行，这三个要求相互矛盾。
林枫采用了分级设计：一组主堆提供巡航动力，三组副堆在需要高速机动或武器齐射时启动。反应堆的控制算法引入了深度学习模型，能够根据任务需求自动调整输出曲线。
电磁炮坦克的挑战则在于能源转化效率。
将聚变能量转化为电磁炮的动能，理论转化极限是68%，但实际工程中能达到50%就算突破。每提升一个百分点，都意味着射程、威力、持续作战能力的巨大飞跃。
林枫在系统空间中构建了完整的能量流模型。从聚变堆的热能输出，到磁流体发电机的电能转换，到超导电容的储能释放，再到电磁轨道的加速做功——每一个环节都反复优化。
第七千八百次模拟后，转化效率定格在61.3%。
这已经是理论上的奇迹。
而坦克的智能系统，更是林枫的得意之作。
他基于盘古AI的核心算法，开发了专门用于战场态势感知和决策的战神子系统。这个系统不仅能处理坦克自身的传感器数据，还能通过夸父卫星、预警机、无人机获取全局信息，在0.1秒内完成敌我识别、威胁评估、火力分配。
更可怕的是，当多辆电磁炮坦克组网作战时，它们会形成一个分布式的智能集群。任何一辆坦克被摧毁，其作战任务会被瞬间分配给其他坦克，系统整体战斗力不会下降。
系统空间内的时间，在疯狂的推演中飞速流逝。
第一天，解决了材料基础问题。
第十天，完成了动力系统架构。
第一百天，智能算法通过百万次模拟测试。
第三百天，两个项目的理论框架全部成型。
但真正的攻坚，才刚刚开始。
系统空间进入深度推演模式。
现实中1天，空间内度过十天。
林枫的意识完全沉浸其中。他忘记了疲惫，忘记了时间，甚至忘记了自我。脑海中只有数据、公式、图纸、模拟结果……
空天航母的舰体结构在模拟中承受着堪比超新星爆发的能量冲击。
电磁炮坦克的主动装甲在模拟中拦截着从四面八方袭来的反坦克导弹。
失败，优化，再失败，再优化……
系统空
本章未完，请点击下一页继续阅读！