藥的內部加速器需要強大的能量支援,而奈米纖維本身的能量傳導效率有限。

張宇需要確保彈藥在高速飛行過程中,能量能夠穩定傳輸至加速器,並在接觸目標時爆發出最大的威力。

張宇透過奈米電池技術,設計了一種高效能量傳輸系統,能夠將能量從彈藥外殼迅速傳輸到加速器,並保持穩定,避免因過載而損壞。

在這些技術細節得到解決後,張宇終於製造出了第一批奈米纖維彈藥原型。

這些彈藥每一顆都由奈米纖維構成,內部含有微型的爆炸物分子加速器,能夠根據目標的防護特性自動最佳化其分子結構,以達到最大程度的穿透力和爆炸威力。

隨著設計逐漸完善,張宇在實驗室裡製造了第一批奈米纖維彈藥原型。

每一顆彈藥都由奈米纖維構成,內部含有微型的爆炸物分子加速器。

當彈藥接觸到目標時,這些加速器會迅速啟動,分子結構會根據目標的防護特性自動最佳化,以實現最大程度的穿透力和爆炸威力。

張宇迫不及待地進行了初步測試,將自適應奈米纖維彈藥投向了一個模仿敵人防禦裝置的靶區。

測試中,雖然大多數彈藥成功突破了防禦層,但仍有部分目標未能完全穿透防護系統,爆炸威力也未能達到預設的極限。

“看來,單純的自動調整並不足以應對所有複雜的防禦。”

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張宇分析道。

他意識到,現有的彈藥設計在面對一些特殊的防禦方式時表現不佳。

張宇在測試過程中,向艾利斯請求實時反饋。

艾利斯透過她的高效計算能力,迅速處理了測試資料,分析出防禦系統的弱點所在。

在分析過程中,艾利斯首先發現了某些防禦裝置並非依靠硬度和厚度抵擋攻擊,而是透過磁場干擾或能量屏障進行防護。

這一發現讓張宇意識到,彈藥設計必須突破傳統的物理防禦方式,才能有效應對複雜的敵方防禦。

艾利斯利用她對外星技術的廣泛知識,向張宇提供了有關能量屏障和磁場干擾的理論模型,並建議張宇調整彈藥的核心技術——即奈米纖維的自適應調節機制,加入對磁場和能量屏障的適應能力。

張宇意識到,僅憑現有的自動調整演算法仍無法有效應對複雜的防禦方式。

於是,他決定引入一種新的功能:讓奈米纖維具備自我學習的能力,能夠快速識別並適應不同型別的防禦方式。

艾利斯的計算模型幫助張宇設計了這套“自我學習機制”,透過模擬不同的敵方防禦方式(包括磁場干擾、能量屏障等特殊防護),艾利斯協助張宇調整奈米纖維的反應模式,讓它們能夠在瞬間根據目標的防護層和防禦機制自我最佳化。

艾利斯還利用自己的人工智慧能力,設計了一個實時學習演算法,使得每次彈藥發射後,能迅速從反饋中獲得資訊,並將其用於後續的最佳化和調整。

每次實驗結束後,張宇會與艾利斯一起對彈藥的表現進行分析,並對其分子加速器的調整演算法進行最佳化。

艾利斯根據實驗資料為張宇提供了詳細的反饋,幫助他改進分子加速器的調節精度和響應速度,確保每一次的爆炸威力都能恰到好處。

艾利斯透過模擬不同的戰鬥環境和敵人防禦,精確計算出哪些引數需要調整,哪些模組需要強化。在她的幫助下,張宇能夠及時發現設計中的漏洞,並進行修正。

艾利斯不僅是資料的處理者,也是設計的最佳化者,她能夠提出新的假設並驗證其可行性,從而確保設計的彈藥可以應對多變的戰場環境。

為了加速彈藥的最佳化程序,艾利斯還幫助張宇搭建了一個虛擬現實模擬系統,能夠模擬各種不同