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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