CN113777931A - 结冰翼型气动模型构造方法、装置、设备及介质 - Google Patents

结冰翼型气动模型构造方法、装置、设备及介质 Download PDF

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CN113777931A CN202111317075.9A CN202111317075A CN113777931A CN 113777931 A CN113777931 A CN 113777931A CN 202111317075 A CN202111317075 A CN 202111317075A CN 113777931 A CN113777931 A CN 113777931A
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Abstract

本发明公开了结冰翼型气动模型构造方法、装置、设备及介质，该方法包括：从翼型数据库中选择任一翼型作为基准翼型并获取所述基准翼型的结冰翼型数据；根据结冰翼型数据生成相应翼型的非结构化网格并计算结冰翼型在预设马赫数和预设攻角条件下的气动系数；根据所述气动系数构建结冰翼型气动模型的训练集和测试集；搭建结冰翼型气动模型的网络，包括主干网络和分支网络；对搭建的网络进行网络训练，得到结冰翼型气动模型。本发明与现有的基于计算流体动力学的结冰翼型气动系数计算方法相比，所构造的结冰翼型气动模型具有更快的预测速度。本发明可以将飞行状态作为输入去预测气动系数，在测试数据集上具有更强的泛化能力。

Description

结冰翼型气动模型构造方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明属于深度学习与空气动力学技术领域，尤其涉及结冰翼型气动模型构造方法、装置、设备及介质。
背景技术
由于飞机在飞行过程中，可能会与云层中处于亚稳定状态的过冷水滴碰撞，使得飞机表面出现结冰现象。常见的结冰部位有机翼、尾翼、发动机进气道、座舱玻璃、空速管等突出部位。结冰主要会对飞机的飞行性能产生以下四点影响：第一，翼面的结冰会造成升力降低以及相应俯仰力矩的改变，从而导致飞机失速；第二，舵面的结冰会导致舵效损失，或者舵效会发生快速变化甚至反转；第三，飞机受到的阻力显著增加；第四，发动机效率的降低。可以看到，为分析结冰对飞机气动性能的影响，需要重点研究机翼结冰对气动特性的影响，通过对该影响的分析为结冰后的飞行性能评估提供支撑，进而指导飞机的适航设计。目前，常用的研究结冰翼型对气动特性影响的手段主要有结冰风洞试验、飞行试验以及数值计算。而数值计算方法中常用的技术方案有计算流体动力学（CFD）方法、结冰因子方法和BP神经网络方法等。
传统的基于结冰风洞试验、飞行试验以及计算流体动力学的结冰翼型气动模型具有成本高、效率低的缺点，基于BP神经网络的结冰翼型气动模型以及直接基于深度卷积网络的结冰翼型气动模型具有泛化能力弱的缺点。
发明内容
本发明的目的在于，为克服现有技术缺陷，提供了结冰翼型气动模型构造方法、装置、设备及介质,旨在解决上述问题。
本发明目的通过下述技术方案来实现：
一种结冰翼型气动模型构造方法，所述方法包括：
从翼型数据库中选择任一翼型作为基准翼型并获取所述基准翼型的结冰翼型数据；
根据结冰翼型数据生成相应翼型的非结构化网格并计算结冰翼型在预设马赫数和预设攻角条件下的气动系数；
根据所述气动系数构建结冰翼型气动模型的训练集和测试集；
搭建结冰翼型气动模型的网络，包括主干网络和分支网络；
对搭建的网络进行网络训练，得到结冰翼型气动模型。
进一步的，所述训练集的构建步骤具体包括：
将预设的用于训练集的结冰翼型图片处理为预设维度且像素点归一化到0-1之间的图片数据，同时将攻角归一化为-1°~1°之间的序列数据；
为每一个图片数据分配预设数量的攻角状态组成训练数据集的输入；
将结冰翼型与攻角对应的气动系数作为样本集的输出，生成训练数据集。
进一步的，所述测试集的构建步骤具体包括：
将预设的用于测试集的结冰翼型图片处理为预设维度且像素点归一化到0-1之间的图片数据，同时将攻角归一化为-1°~1°之间的序列数据；
为每一个图片数据分配预设数量的攻角状态组成测试集的输入；
将结冰翼型与攻角对应的气动系数作为数据集的输出，生成测试集。
进一步的，所述主干网络包含1个节点的输入层、一个20个节点的隐藏层以及一个20个节点的输出层，隐藏层和输出层的节点采用ReLU激活函数。
进一步的，所述分支网络包含一个输入层、三个卷积层、三个池化层、一个扁平层以及一个20个节点的输出层；其中第一个卷积层包含32个尺寸为3×3的卷积核，卷积层后使用ReLU激活函数并接一个大小为2×2的最大池化层，第二个卷积层包含64个尺寸为3×3的卷积核，卷积层后使用ReLU激活函数并接一个大小为2×2的最大池化层，第三个卷积层包含128个尺寸为3×3的卷积核，卷积层后使用ReLU激活函数并接一个大小为2×2的最大池化层，池化层的输出输入一个扁平层，最后扁平层的输出全连接到一个20个节点的输出层。
进一步的，所述对搭建的网络进行网络训练采用ADAM优化算法和小批量方法，参数设置为：ADAM算法的初始学习率为0.001，批大小为8，迭代轮数为10。
另一方面，本发明还提供了一种结冰翼型气动模型构造装置，所述装置包括：
数据获取模块，用于从翼型数据库中选择任一翼型作为基准翼型并获取所述基准翼型的结冰翼型数据；
气动系数计算模块，用于根据结冰翼型数据生成相应翼型的非结构化网格并计算结冰翼型在预设马赫数和预设攻角条件下的气动系数；
训练测试集构建模块，用于根据所述气动系数构建结冰翼型气动模型的训练集和测试集；
网络构建模块，用于搭建结冰翼型气动模型的网络，包括主干网络和分支网络；
网络训练模块，用于对搭建的网络进行网络训练，得到结冰翼型气动模型。
可选地，训练测试集构建模块将预设的用于训练集的结冰翼型图片处理为预设维度且像素点归一化到0-1之间的图片数据，同时将攻角归一化为-1°~1°之间的序列数据；
为每一个图片数据分配预设数量的攻角状态组成训练数据集的输入；
将结冰翼型与攻角对应的气动系数作为样本集的输出，生成训练数据集。
可选地，训练测试集构建模块将预设的用于测试集的结冰翼型图片处理为预设维度且像素点归一化到0-1之间的图片数据，同时将攻角归一化为-1°~1°之间的序列数据；
为每一个图片数据分配预设数量的攻角状态组成测试集的输入；
将结冰翼型与攻角对应的气动系数作为数据集的输出，生成测试集。
可选地，网络构建模块搭建的主干网络包含1个节点的输入层、一个20个节点的隐藏层以及一个20个节点的输出层，隐藏层和输出层的节点采用ReLU激活函数。
可选地，网络构建模块搭建的分支网络包含一个输入层、三个卷积层、三个池化层、一个扁平层以及一个20个节点的输出层。其中第一个卷积层包含32个尺寸为3×3的卷积核，卷积层后使用ReLU激活函数并接一个大小为2×2的最大池化层，第二个卷积层包含64个尺寸为3×3的卷积核，卷积层后使用ReLU激活函数并接一个大小为2×2的最大池化层，第三个卷积层包含128个尺寸为3×3的卷积核，卷积层后使用ReLU激活函数并接一个大小为2×2的最大池化层，池化层的输出输入一个扁平层，最后扁平层的输出全连接到一个20个节点的输出层。
可选地，网络训练模块对搭建的网络进行网络训练采用ADAM优化算法和小批量方法，参数设置为：ADAM算法的初始学习率为0.001，批大小为8，迭代轮数为10。
另一方面，本发明还提供了一种计算机设备，计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现上述的任意一种结冰翼型气动模型构造方法。
另一方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现上述的任意一种结冰翼型气动模型构造方法。
本发明的有益效果在于：
（1）传统方案直接基于深度卷积神经网络的结冰翼型气动系数预测方法只能预测固定飞行状态点的气动系数，而本发明可以将飞行状态作为输入去预测气动系数。
（2）与传统方案直接基于深度卷积神经网络的结冰翼型气动系数预测方法，本发明在测试数据集上具有更强的泛化能力。
（3）与现有的基于计算流体动力学（CFD）的结冰翼型气动系数计算方法相比，利用本发明中训练好的网络进行结冰翼型气动系数的预测具有更快的速度。
附图说明
图1是本发明实施例1提供的结冰翼型气动模型构造方法流程示意图；
图2是本发明实施例1提供的结冰翼型气动模型构造方法训练集的构建流程示意图；
图3是本发明实施例1提供的结冰翼型气动模型构造方法测试集的构建流程示意图；
图4是深度算子网络结构示意图；
图5是翼型空间到气动系数空间映射示意图；
图6是本发明实施例1提供的结冰翼型气动模型构造方法构造的结冰翼型气动模型网络结构示意图；
图7是本发明实施例2提供的结冰翼型气动模型构造装置结构框图；
图8是本发明实施例1提供的结冰翼型气动模型构造方法构造的结冰翼型气动模型预测准确度随攻角变化情况；
其中图8（a）是训练集预测准确度随攻角变化情况；图8（b）是测试集预测准确度随攻角变化情况；
图9是本发明实施例1训练集和测试集上的结冰翼型气动模型与直接基于卷积神经网络的预测准确度随攻角变化情况；
其中，图9（a）是训练集预测准确度对比，图9（b）是测试集预测准确度对比。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
传统的直接基于深度卷积网络的结冰翼型气动系数模型只能预测固定飞行状态点的气动系数，而无法将飞行状态作为输入去预测气动系数。此外，传统的基于计算流体动力学的结冰翼型气动系数模型搭建需要深入了解空气动力学领域的相关知识，对模型搭建者的专业水平有较大限制。
为了解决上述技术问题，本发明提出了结冰翼型气动模型构造方法的各个实施例。本实施例是基于深度算子网络框架的思想构造一个用于预测结冰翼型气动系数的网络。
深度算子网络结构是由算子通用逼近定理确定出的，该网络用于对算子
Figure 452644DEST_PATH_IMAGE001
的学习，其中
Figure 335149DEST_PATH_IMAGE002
为输入函数，
Figure 828579DEST_PATH_IMAGE003
为输出函数。该深度算子网络可以有两种结构，一种是由一个主干网络和多个分支网络组成的堆叠深度算子网络，还有一种是由一个主干网络和一个分支网络组成的非堆叠深度算子网络。而经过Lu等人的测试发现，相对于堆叠深度算子网络，非堆叠深度算子网络具有更小的泛化误差，以及更快的训练速度。非堆叠深度算子网络如附图4所示，其中，分支网络的输入是输入函数
Figure 771127DEST_PATH_IMAGE004
的离散值
Figure 209061DEST_PATH_IMAGE005
，主干网络的输入为输出函数
Figure 629678DEST_PATH_IMAGE006
的原象y，然后将分支网络和主干网络的输出进行点乘并加一个偏置，得到组合网络的输出
Figure 102248DEST_PATH_IMAGE007
，该输出为输出函数
Figure 199386DEST_PATH_IMAGE008
作用在y位置的值。需要说明的是，由算子通用逼近定理可知，主干网络的最后一层节点需要应用激活函数，而分支网络不需要。
由于结冰翼型到其对应的气动系数的映射可以看作是两个函数空间之间的映射，即从翼型空间到气动系数空间的映射，
Figure 124617DEST_PATH_IMAGE009
，如附图5所示，其中，
Figure 348925DEST_PATH_IMAGE010
，
Figure 410422DEST_PATH_IMAGE011
表示像素大小为
Figure 694772DEST_PATH_IMAGE012
，具有c颜色通道的图片构成的集合；
Figure 44982DEST_PATH_IMAGE013
，m为网络的输出个数，即结冰翼型所对应的气动力系数的个数。因此，可以基于深度算子网络的思想构造一个用于预测结冰翼型气动系数的网络，该网络结构如附图6所示。从图中可以看出，基于深度算子的结冰翼型气动系数网络由一个用于编码翼型图片的分支网络和一个用于编码气动系数函数输入的主干网络组成。分支网络由深度卷积网络构成，该网络的输入为归一化的结冰翼型图片v，输出一个长度为
Figure 72981DEST_PATH_IMAGE014
向量
Figure 254564DEST_PATH_IMAGE015
；主干网络为一个深度全连接网络，该网络的输入为攻角
Figure 444237DEST_PATH_IMAGE016
，输出长度为
Figure 344060DEST_PATH_IMAGE017
向量
Figure 801848DEST_PATH_IMAGE018
。分支网络和主干网络可以分别表示为如下两个映射
Figure 103516DEST_PATH_IMAGE019
以及
Figure 464090DEST_PATH_IMAGE020
。
通过将e和f变形为
Figure 851209DEST_PATH_IMAGE021
的矩阵
Figure 221011DEST_PATH_IMAGE022
和
Figure 846027DEST_PATH_IMAGE023
，其中
Figure 643082DEST_PATH_IMAGE024
，
Figure 251918DEST_PATH_IMAGE025
，
Figure 425410DEST_PATH_IMAGE026
。最终，网络的输出为：
Figure 436092DEST_PATH_IMAGE027
；
分支网络参数和主干网络参数的参数分别设为
Figure 590998DEST_PATH_IMAGE028
和
Figure 687130DEST_PATH_IMAGE029
，那么，损失函数可以定义为：
Figure 398734DEST_PATH_IMAGE030
；
其中，
Figure 263922DEST_PATH_IMAGE031
为结冰翼型气动系数的标签值，MSE()表示
Figure 402779DEST_PATH_IMAGE032
与网络预测值C之间的均方误差。
最后，利用ADAM优化算法得到网络的最优参数：
Figure 923891DEST_PATH_IMAGE033
；
为了衡量基于深度算子的结冰翼型气动系数网络模型对气动系数的预测准确度，引入决定系数：
Figure 173606DEST_PATH_IMAGE034
；
决定系数的值在[0,1]之间，其值越接近1，说明模型的预测准确度越好。
参照图1，如附图1所示是本实施例提供的结冰翼型气动模型构造方法流程示意图。该方法具体包括以下步骤：
步骤S100：从翼型数据库中选择任一翼型作为基准翼型并获取所述基准翼型的结冰翼型数据。
作为一种具体实施方式，本实施例以UICI翼型数据库中的NACA0012翼型为基准翼型，使用IRC2D翼型结冰数值仿真软件获取结冰翼型数据。
步骤S200：根据结冰翼型数据生成相应翼型的非结构化网格并计算结冰翼型在预设马赫数和预设攻角条件下的气动系数。
在本实施例中，将上述结冰翼型数据输入GRUMMP软件生成相应翼型的非结构化网格，随后采用MFLOW软件，在0.44马赫数， [-20°，20°]内以2°为间隔变化的攻角组合而成的21个状态点，计算结冰翼型对应的阻力系数。计算得到的阻力系数作为本实施例构建的结冰翼型气动网络的训练集和测试集。
步骤S300：根据所述气动系数构建结冰翼型气动模型的训练集和测试集。
具体地，如图2所示，训练数据集的生成步骤为：
步骤S301：将结冰翼型处理为维度（200,200,1）且像素点归一化到0~1之间的图片数据
Figure 158880DEST_PATH_IMAGE035
。同时，将攻角归一化为-1°~1°之间的序列数据
Figure 468639DEST_PATH_IMAGE036
。
步骤S302：为9999个翼型中的每一张翼型图片样本分配21个攻角状态组成训练数据集的输入
Figure 539363DEST_PATH_IMAGE037
。
步骤S303：将上述翼型与攻角对应的气动系数作为样本集的输出
Figure 281185DEST_PATH_IMAGE038
。
步骤S304：生成训练数据集
Figure 120965DEST_PATH_IMAGE039
。
如图3所示，验证数据集的生成步骤为：
步骤S311：翼型图片处理过程与训练数据集相同；将结冰翼型处理为维度（200,200,1）且像素点归一化到0~1之间的图片数据
Figure 601625DEST_PATH_IMAGE040
。同时，将攻角归一化为-1°~1°之间的序列数据
Figure 894066DEST_PATH_IMAGE041
。
步骤S312：为367个翼型中的每一张翼型图片样本分配21个攻角状态组成验证数据集的输入
Figure 751163DEST_PATH_IMAGE042
；
步骤S313：将上述翼型与攻角对应的气动系数作为数据集的输出
Figure 586395DEST_PATH_IMAGE043
；
步骤S314：生成验证数据集
Figure 237957DEST_PATH_IMAGE044
。
步骤S400：搭建结冰翼型气动模型的网络，包括主干网络和分支网络。
在本实施例中，基于深度算子的结冰翼型气动系数网络采用Tensorflow2.0构建。该网络的输入为结冰翼型图片与攻角组成的输入数据对，输出为结冰翼型在输入攻角处的阻力系数。
具体地，主干网络的搭建：
主干网络包含1个节点的输入层、一个20个节点的隐藏层以及一个20个节点的输出层，隐藏层和输出层的节点采用ReLU激活函数。
分支网络的搭建：
分支网络包含一个输入层、三个卷积层、三个池化层、一个扁平层以及一个20个节点的输出层。其中第一个卷积层包含32个尺寸为3×3的卷积核，卷积层后使用ReLU激活函数并接一个大小为2×2的最大池化层，第二个卷积层包含64个尺寸为3×3的卷积核，卷积层后使用ReLU激活函数并接一个大小为2×2的最大池化层，第三个卷积层包含128个尺寸为3×3的卷积核，卷积层后使用ReLU激活函数并接一个大小为2×2的最大池化层，池化层的输出输入一个扁平层，最后扁平层的输出全连接到一个20个节点的输出层。
步骤S500：对搭建的网络进行网络训练，得到结冰翼型气动模型。
本算例基于ADAM优化算法，并使用小批量方法对所构建的网络进行训练。训练方法的具体参数设置为：ADAM算法的初始学习率为0.001，批大小为8，迭代轮数为10。
图8表示了网络在训练集和测试集上对应不同攻角的预测准确度。图8（a）是训练集预测准确度随攻角变化情况；图8（b）是测试集预测准确度随攻角变化情况。从图8可以看出，基于深度算子的结冰翼型气动系数网络的预测准确度在训练集上可以达到98.8%以上，而在测试集上更可以达到99%以上。
图9是本实施例训练集和测试集上的结冰翼型气动模型与直接基于卷积神经网络的预测准确度随攻角变化情况。图9（a）是训练集预测准确度对比，图9（b）是测试集预测准确度对比。从图9可以看出，相对于直接基于卷积神经网络的结冰翼型气动系数预测结果，本实施例所构建的结冰翼型气动模型在训练集和测试集上都有更高的准确度，而在测试集上更高的准确度表明本实施例所构建的结冰翼型气动模型具有更强的泛化能力。
本实施例提供的结冰翼型气动模型构造方法，与现有的基于计算流体动力学（CFD）的结冰翼型气动系数计算方法相比，本实施例提供的结冰翼型气动模型构造方法所构造的结冰翼型气动模型具有以下优点：利用本实施例中训练好的网络进行结冰翼型气动系数的预测具有更快的速度。
与现有的直接基于深度卷积神经网络的结冰翼型气动系数预测方法相比，本实施例提供的结冰翼型气动模型构造方法所构造的结冰翼型气动模型具有以下优点：直接基于深度卷积神经网络的结冰翼型气动系数预测方法只能预测固定飞行状态点的气动系数，而本实施例构造的结冰翼型气动模型可以将飞行状态作为输入去预测气动系数，在测试数据集上具有更强的泛化能力。
实施例2
参照图7，如附图7所示是本实施例提供的结冰翼型气动模型构造装置结构框图。该装置具体包括：
数据获取模块10，用于从翼型数据库中选择任一翼型作为基准翼型并获取所述基准翼型的结冰翼型数据；
气动系数计算模块20，用于根据结冰翼型数据生成相应翼型的非结构化网格并计算结冰翼型在预设马赫数和预设攻角条件下的气动系数；
训练测试集构建模块30，用于根据所述气动系数构建结冰翼型气动模型的训练集和测试集；
网络构建模块40，用于搭建结冰翼型气动模型的网络，包括主干网络和分支网络；
网络训练模块50，用于对搭建的网络进行网络训练，得到结冰翼型气动模型。
作为一种实施方式，训练测试集构建模块30将结预设的用于训练集的冰翼型图片处理为预设维度且像素点归一化到0-1之间的图片数据，同时将攻角归一化为-1°~1°之间的序列数据；
为每一个图片数据分配预设数量的攻角状态组成训练数据集的输入；
将结冰翼型与攻角对应的气动系数作为样本集的输出，生成训练数据集。
作为一种实施方式，训练测试集构建模块30将预设的用于测试集的结冰翼型图片处理为预设维度且像素点归一化到0-1之间的图片数据，同时将攻角归一化为-1°~1°之间的序列数据；
为每一个图片数据分配预设数量的攻角状态组成测试集的输入；
将结冰翼型与攻角对应的气动系数作为数据集的输出，生成测试集。
作为一种实施方式，网络构建模块40搭建的主干网络包含1个节点的输入层、一个20个节点的隐藏层以及一个20个节点的输出层，隐藏层和输出层的节点采用ReLU激活函数。
作为一种实施方式，网络构建模块40搭建的分支网络包含一个输入层、三个卷积层、三个池化层、一个扁平层以及一个20个节点的输出层。其中第一个卷积层包含32个尺寸为3×3的卷积核，卷积层后使用ReLU激活函数并接一个大小为2×2的最大池化层，第二个卷积层包含64个尺寸为3×3的卷积核，卷积层后使用ReLU激活函数并接一个大小为2×2的最大池化层，第三个卷积层包含128个尺寸为3×3的卷积核，卷积层后使用ReLU激活函数并接一个大小为2×2的最大池化层，池化层的输出输入一个扁平层，最后扁平层的输出全连接到一个20个节点的输出层。
作为一种实施方式，网络训练模块50对搭建的网络进行网络训练采用ADAM优化算法以及小批量方法对所构建的网络进行训练，参数设置为：ADAM算法的初始学习率为0.001，批大小为8，迭代轮数为10。
本实施例提供的结冰翼型气动模型构造装置，与现有的基于计算流体动力学（CFD）的结冰翼型气动系数计算方法相比，本实施例提供的结冰翼型气动模型构造方法所构造的结冰翼型气动模型具有以下优点：利用本实施例的装置训练好的网络进行结冰翼型气动系数的预测具有更快的速度。
与现有的直接基于深度卷积神经网络的结冰翼型气动系数预测方法相比，本实施例提供的结冰翼型气动模型构造装置所构造的结冰翼型气动模型具有以下优点：直接基于深度卷积神经网络的结冰翼型气动系数预测方法只能预测固定飞行状态点的气动系数，而本实施例构造的结冰翼型气动模型可以将飞行状态作为输入去预测气动系数，在测试数据集上具有更强的泛化能力。
实施例3
本优选实施例提供了一种计算机设备，该计算机设备可以实现本申请实施例所提供的结冰翼型气动模型构造方法任一实施例中的步骤，因此，可以实现本申请实施例所提供的结冰翼型气动模型构造方法的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
实施例4
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。为此，本发明实施例提供一种存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本发明实施例所提供的结冰翼型气动模型构造方法中任一实施例的步骤。
其中，该存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。
由于该存储介质中所存储的指令，可以执行本发明实施例所提供的任一结冰翼型气动模型构造方法实施例中的步骤，因此，可以实现本发明实施例所提供的任一结冰翼型气动模型构造方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种结冰翼型气动模型构造方法，其特征在于，所述方法包括：
从翼型数据库中选择任一翼型作为基准翼型并获取所述基准翼型的结冰翼型数据；
根据结冰翼型数据生成相应翼型的非结构化网格并计算结冰翼型在预设马赫数和预设攻角条件下的气动系数；
根据所述气动系数构建结冰翼型气动模型的训练集和测试集；
搭建结冰翼型气动模型的网络，包括主干网络和分支网络；
对搭建的网络进行网络训练，得到结冰翼型气动模型。
2.如权利要求1所述的结冰翼型气动模型构造方法，其特征在于，所述训练集的构建步骤具体包括：
将预设的用于训练集的结冰翼型图片处理为预设维度且像素点归一化到0-1之间的图片数据，同时将攻角归一化为-1°~1°之间的序列数据；
为每一个图片数据分配预设数量的攻角状态组成训练数据集的输入；
将结冰翼型与攻角对应的气动系数作为样本集的输出，生成训练数据集。
3.如权利要求1所述的结冰翼型气动模型构造方法，其特征在于，所述测试集的构建步骤具体包括：
将预设的用于测试集的结冰翼型图片处理为预设维度且像素点归一化到0-1之间的图片数据，同时将攻角归一化为-1°~1°之间的序列数据；
为每一个图片数据分配预设数量的攻角状态组成测试集的输入；
将结冰翼型与攻角对应的气动系数作为数据集的输出，生成测试集。
4.如权利要求1所述的结冰翼型气动模型构造方法，其特征在于，所述主干网络包含1个节点的输入层、一个20个节点的隐藏层以及一个20个节点的输出层，隐藏层和输出层的节点采用ReLU激活函数。
5.如权利要求1所述的结冰翼型气动模型构造方法，其特征在于，所述分支网络包含一个输入层、三个卷积层、三个池化层、一个扁平层以及一个20个节点的输出层；其中第一个卷积层包含32个尺寸为3×3的卷积核，卷积层后使用ReLU激活函数并接一个大小为2×2的最大池化层，第二个卷积层包含64个尺寸为3×3的卷积核，卷积层后使用ReLU激活函数并接一个大小为2×2的最大池化层，第三个卷积层包含128个尺寸为3×3的卷积核，卷积层后使用ReLU激活函数并接一个大小为2×2的最大池化层，池化层的输出输入一个扁平层，最后扁平层的输出全连接到一个20个节点的输出层。
6.如权利要求1所述的结冰翼型气动模型构造方法，其特征在于，所述对搭建的网络进行网络训练采用ADAM优化算法和小批量方法，参数设置为：ADAM算法的初始学习率为0.001，批大小为8，迭代轮数为10。
7.一种结冰翼型气动模型构造装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取模块，用于从翼型数据库中选择任一翼型作为基准翼型并获取所述基准翼型的结冰翼型数据；
气动系数计算模块，用于根据结冰翼型数据生成相应翼型的非结构化网格并计算结冰翼型在预设马赫数和预设攻角条件下的气动系数；
训练测试集构建模块，用于根据所述气动系数构建结冰翼型气动模型的训练集和测试集；
网络构建模块，用于搭建结冰翼型气动模型的网络，包括主干网络和分支网络；
网络训练模块，用于对搭建的网络进行网络训练，得到结冰翼型气动模型。
8.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一项所述的结冰翼型气动模型构造方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一项所述的结冰翼型气动模型构造方法。
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