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摘要
结冰风洞云雾场校测通常存在仪器依赖度高的问题。针对该问题,提出了一种基于多模态融合的结冰风洞云雾参数辨识方法,该方法以试验模型结冰图像及迎角、来流速度、来流温度、结冰时长等参数作为输入,提取并融合两者特征参数,以液态水含量和水滴平均体积直径作为输出训练神经网络模型,进而实现对结冰风洞云雾参数的快速辨识。为验证该方法的有效性和可行性,以NACA0012标准翼型结冰为研究对象,开发了结冰风洞云雾参数辨识程序,分析了融合比例的影响,获得了适用于结冰风洞云雾参数辨识的最佳网络模型。在此基础上,开展了仿真和试验评估,结果表明:所提出的方法对液态水含量和水滴平均体积直径的辨识满度误差均小于12%,具有较高的辨识精度与良好的泛化性能,可为结冰风洞云雾参数辨识提供补充。
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