在可以预知的未来，决定地面装甲车辆最大行程的首先是车辆悬挂，其次才是动力系统。
文件的第一句话就紧紧的抓住了梁远的注意力。
但是，优良的动力系统可以提升装甲车辆的战场生存率。
看着第二句话一丝笑意在梁远的嘴角泛起，自己老娘的主业虽然在天空，不过对地面家伙的了解也不差。
众所周知，地面装甲车辆在公路系统上的性能表现从来就不是设计和优化的重点，在过去那场世界大战表明，完好的公路系统在战场上向来是十分奢侈的资源，在动力系统够用的情况下，坦克车辆的越野速度才是决定坦克最大行程的决定性因素。
当坦克发动机的功率超过1500马力之后，阻挡坦克提升越野速度的主要因素已经不是动力不足，而是人类无法在坦克这种有限的空间里承受更大的颠簸。
优良的悬挂可以提升坦克车辆的最大越野速度，在动力够用油量有限的情况下，最大越野速度越高坦克的最大行程当然也就越高。
不过在战争中，战场突进速度只在类似于战役之类的宏观层次有效，机动力才是提高装甲车辆战场生存率的真正数据，更准确的说在真实的微观战场上机动力就是敏捷、机动力就是转向、机动力就是加速度。
对于以坦克为代表的地面装甲车辆来说，优良的悬挂系统决定了坦克的敏捷性，一颗大功率心脏则是提升加速度的唯一法宝。
这也是美、苏两个超级大国耗费巨资将燃气轮机搬上坦克的最重要的原因。
当然，日后燃气轮机组在坦克上的应用出现反复，无非是国际军界大幅调低了大规模装甲会战的爆发机率，世界大战打不起来，燃气轮机组较高的油耗、高昂的造价必然是异常的晃眼。
如果忽略随着时间流逝而产生的技术进步，冷战时期的全球军备发展思路是性能为王以打赢敌人为目的，只要能提高战胜敌人的几率，相对提高成本压根不是问题，而苏联倒下之后的全球军备则是以省钱为目的，f14战斗机的退役，燃气轮机退出坦克的动力系统，还有那个坑爹的f35战斗机项目都是这种思路的典型案例。
在梁远看来，m1a1坦克在海湾战争中豪饮油料的表现说明不了任何问题，那场战争与其说是战斗还不如说是行军，燃气轮机低噪音、大扭矩、爆发力强等优点根本显示不出来，倒是弱点展现得淋漓尽致。
如果伊拉克装备了柴油动力的m1a1坦克，双方打过几场大规模的装甲会战，梁远相信燃气轮机组在坦克应用上的口碑绝对是另外一种风头。
这个世界没有人是傻子，海湾战争之后，哪怕燃气轮机组因油耗问题被很多军工专家喷成渣，日后经济宽裕了的共和国照样重复着美苏的往事，试图把燃气轮机搬上坦克，图啥？无非是彼此建军思路不同而已。
对于那时的共和国来说，提升军队战力尽最大的可能提高收复台湾的几率才是第一选择。
翻过提纲性的文件首页后，一个标注着（*非公开资料仅供参考*）写满各种数据的表格映入梁远的眼帘。
苏联t-80b坦克（42.5吨）：动力核心采用-1000型燃气轮机，发动机标定功率约为746千瓦（1000马力），最大内部燃油装载量1100升，公路最大行程335公里，油耗约为328升/百公里。
美国-1500型燃气轮机，发动机标定功率约为1103千瓦(1500马力)，最大内部燃油装载量1900升，公路最大行程463公里，油耗约为410升/百公里。
联邦德国豹2a4坦克（55吨）：动力核心采用mb873ka-501型4冲程12缸v型水冷预燃室式增压中冷柴油机，发动机标定功率约为：1100千瓦（1500马力），最大内部燃油装载量1200升，公路最大行程550公里，油耗为219升/百公里。
法国勒克莱尔主战坦克（53吨）：动力核心采用v8x1500型超高增压柴油机，发动机标定功率约为1103kw(1500马力)，最大内部燃油装载量1300升，公路最大行程约为550公里，油耗为236升/百公里。
日本90式主战坦克（50吨）：动力核心采用三菱两冲程水冷v型涡轮增压柴油发动机，发动机标定功率约为1103千瓦（1500马力），最大内部燃油装载量1200升，公路最大行程350公里，油耗为342升/百公里。
中国59—2式中型坦克（36吨）：动力核心b2系列v型12缸水冷柴油机，发动机标定功率约为382千瓦（520马力），最大燃油装载量812升+200升，公路最大行程约为500公里，油耗为202升/百公里。
瑞典坦克（42吨）：动力核心6v53t直列6缸水冷柴油机+卡特彼勒533燃气轮机联合驱动，发动机标定功率约为216千瓦+365千瓦（780马力），最大内部燃油装载量960升，公路最大行程约为390公里，油耗为246升/百公里。
从各国主战坦克表面上的性能数据可以大致得出如下结论：
如果除去让人看不懂的日本90式坦克，采用燃气轮机组作为动力系统的坦克油耗明显高于柴油机组。
不过值得注意的是瑞典坦克别开蹊径，采用柴燃联合驱动的瑞典型坦克的油耗仅比柴油机组略高，更突出的是瑞典103c型坦克虽然在吨功率上排名中游，不过坦克的机动性十分优良，0—32公里的加速时间只有6秒，仅次于采用了1500马力的法国勒克莱尔坦克……。
这段分析洋洋洒洒足有十多页，用众多的数据将