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申请/专利权人：中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所

摘要：本发明属于高超声速飞行器智能流体力学研究领域，公开了一种基于特征匹配的飞行器气动外形数字化特征提取方法，包括进行飞行器气动外形数字化特征表示；构建卷积网络；进行特征交叉；进行特征匹配；进行重构。本发明的基于特征匹配的飞行器气动外形数字化特征提取方法能够结合多种不同的外形表示方法的优点，通过特征交叉和特征匹配，提取到最原始统一的潜在外形特征，保证无论使用哪种外形表示方法，都能够提取到不同外形表示方法中的共有特征即不变外形特征，为高超声速飞行器气动特性研究提供了技术支撑。

主权项：1.一种基于特征匹配的飞行器气动外形数字化特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S10.进行飞行器气动外形数字化特征表示；根据飞行器外形，生成对应的符号距离场SDF和轮廓边界Mask，SDF和Mask保持相同的维度和大小；轮廓边界Mask定义飞行器边界为1，其余地方全部为0；S20.构建卷积网络；构建两个结构完全相同的卷积网络NetA和卷积网络NetB，卷积网络NetA和卷积网络NetB分别包含一个编码器Encoder和一个解码器Decoder；其中，卷积网络NetA以符号距离场SDF作为输入和输出，卷积网络NetA的编码器Encoder对输入的符号距离场SDF进行降维编码，然后解码器Decoder对降维后的结果进行解码重构，输出原来的符号距离场SDF；同样地，卷积网络NetB以轮廓边界Mask作为输入和输出，卷积网络NetB的编码器Encoder对输入的轮廓边界Mask进行降维编码，然后解码器Decoder对降维后的结果进行解码重构，输出原来的轮廓边界Mask；S30.进行特征交叉；在卷积网络NetA和卷积网络NetB的编码过程中，将卷积网络NetA的编码器Encoder的输出特征图FeatureMapA和卷积网络NetB的编码器Encoder的输出特征图FeatureMapB在各隐藏层Layer1、Layer2……进行逐层交换，每层交换一半数量的输出特征图；将交换后的输出特征图作为各自下一层网络的输入，直至各编码器Encoder的分别获得输出FA和输出FB；S40.进行特征匹配；将卷积网络NetA的输出FA和卷积网络NetB的输出FB通过损失函数Loss进行MSE约束的形式进行特征匹配，得到匹配特征Fmatched；匹配特征Fmatched是不同外形表示方法中的共有特征即不变外形特征；S50.进行重构；将S40获得的匹配特征Fmatched分别输入到卷积网络NetA和卷积网络NetA的解码器Decoder中，分别重构符号距离场SDF和轮廓边界Mask。

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