基于图像增强与注意力机制的翼型几何参数快速计算方法

本发明提供一种基于图像增强与注意力机制的翼型几何参数快速计算方法，涉及翼型设计领域。该方法包括：构建多源增强样本集；构建用于翼型参数求解的基于注意力机制的卷积神经网络模型并进行训练，利用训练好的目标模型进行翼型几何参数的计算。本发明利用可学习图像压缩器模块，缩小图像尺寸降低训练成本的同时尽可能保留特征信息；利用注意力机制捕获图像全局特征分布机制，提升神经网络模型训练效率和几何参数求解速度，本发明实现了直接基于翼型二维图像得到翼型几何参数，不仅能够实现翼型反设计过程的闭环验证，还能够提高不同形式翼型数据库间的转换效率，改善翼型设计与数据挖掘质量。