基于条件生成对抗网络的机翼积冰预测研究

【作者】 马旭东； 张扬； 徐晓刚； 陈刚；

【机构】 复杂服役环境重大装备结构强度与寿命全国重点实验室； 西安交通大学航天航空学院；

【摘要】 低温高湿环境下的飞行器表面积冰形态对于飞行安全至关重要,针对传统结冰数值模拟方法在精度方面的局限,基于NACA0012机翼结冰风洞试验数据,采用条件生成对抗神经网络构建变后掠角的三维积冰预测模型,建立后掠角及不同机翼展向位置和积冰几何外形的映射关系,实现简单二维冰形预测并延伸至复杂三维冰形轮廓还原。研究结果表明,有监督学习和对抗生成式学习混合模型的预测精度和泛化精度分别为97.5%和86%,对比了小样本卷积神经网络和条件生成对抗神经网络的预测性能表现,后者的样本特征捕捉和预测能力均表现出更优异的效果。更多还原