| 基于多模态融合的任意对称翼型结冰预测方法 |
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| 引用本文： | 屈经国,王强,彭博,易贤.基于多模态融合的任意对称翼型结冰预测方法[J].航空动力学报,2024(1):54-61. |
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| 作者姓名： | 屈经国 王强 彭博 易贤 |
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| 作者单位： | 1. 西南石油大学计算机科学学院;2. 中国空气动力研究与发展中心结冰与防除冰重点实验室;3. 中国空气动力研究与发展中心空气动力学国家重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点基金（12132019）；;国家重大科技专项（J2019-Ⅲ-0010-0054）；;国家自然科学面上基金（12172372）； |
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| 摘 要： | 为解决目前绝大多数神经网络冰形预测方法只能针对特定翼型且不具备面向多翼型特征的普适性的问题，采用基于多模态融合的深度神经网络方法，以翼型截面图像与结冰工况参数作为输入，以二维冰形曲线傅里叶级数拟合参数作为输出，建立深度神经网络预测模型，实现了对任意对称翼型结冰特征的预测能力。结果表明：提出的模型可以准确地预测任意对称翼型几何特征条件下的结冰外形，冰形面积与最大冰厚等冰形主要参数预测误差均保持在10%以下。
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| 关 键 词： | 对称翼型 结冰预测 多模态融合 深度神经网络 傅里叶级数 |
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