第257章 数据里的“金矿”（1 / 2）

首飞成功的激动与喧嚣过后，“砺剑滩”迅速回归了严谨甚至枯燥的科研节奏。

真正的宝藏，埋藏在海量的飞行数据之中。

巨大的指挥大厅一侧，被临时改造成了数据分析中心。

李文军、吴思远、张海洋、杨锐等各分系统负责人，带领着各自的团队，日夜不休地筛选、比对、分析着从“驭风”（内部已根据其使命与气魄，赋予其“长城”代号）验证机上传回的每一个字节。

秦念坐镇中央，面前是多块分屏，实时显示着不同团队的分析进度和关键发现。空气中弥漫着咖啡的焦苦味和轻声但密集的讨论声。

“气动数据基本吻合我们的理论模型，但在跨音速和特定高超音速区间，存在一些细微的、模型未能完全预测的偏差，尤其是在临界马赫数附近，激波形态和附面层干扰比预想复杂。”

气动组的老赵指着屏幕上的压力分布云图，上面用高亮色标出了几处理论曲线与实际测量值的微小分离带，“看这里，激波位置比预测前移了大约百分之三，导致局部压力分布改变，这直接影响了操纵面的效率。”

“这正是我们首飞要寻找的关键信息之一。”

秦念身体微微前倾，目光锐利，“把这些偏差点详细标注出来，连同对应的飞行状态参数（速度、高度、攻角等）打包。

这不是错误，是真实天空给我们上的宝贵一课，是优化我们气动数据库，让数学模型更贴近复杂物理世界的‘金矿石’。”

吴思远则着重分析“灵枢·风眼”的表现。

他调出了危机时段控制核心内部的计算日志和决策流图。

“控制核心在绝大部分时间内运行稳定，决策果断。尤其是在应对突发未知扰动时，其多模型架构展现出了强大的潜力。”

他指向一段高速闪烁的日志条目，“看，当系统监测到操纵效率异常衰减、并与原有气动模型预期严重不符时，它迅速启动了‘异常模式识别与匹配’进程，只是当时模型库中缺乏应对此类极端气动-热耦合现象的预案，所以未能自主生成最优解。”

他看向秦念，眼中带着敬佩：“院长您后来注入的紧急控制律，实际上是引入了一个基于实时状态估计的非线性前馈补偿项，并指令进行主动诱导的、可控的‘之’字形机动，本质上是在人为增加阻力和扰乱不利流场。

日志显示，‘灵枢’在接收到新参数后，学习整合速度极快，并迅速接管了精细控制。”

“这说明，我们为‘灵枢’开发的这套多模型快速自适应架构，其核心潜力和学习能力都在这次飞行中得到了极致的挖掘和展现。”

秦念总结道，语气中带着清晰的战略考量，“海军的测试，验证了它在复杂、已知动态环境下的卓越稳定性与工程可靠性；而‘长城’首飞的这次危机，则证明了它在应对极端、未知、多物理场耦合的‘黑天鹅’事件时，所具备的巨大弹性与进化价值。