生成式模型赋能飞行器技术应用研究进展与展望

doi:10.7527/S1000-6893.2024.31194

Abstract

Abstract:

Generative models， which have achieved disruptive applications in the fields of natural language processing and computer vision， are becoming the cornerstone of digital intelligence technologies， serving as a crucial engine driving the future development of intelligent aircraft technology. This paper reviews the application progress of aircraft technologies empowered with generative models. Firstly， the development history of generative model architectures is summarized. Detailed introduction to the fundamental principles and improvement directions of variational autoencoders， generative adversarial networks， diffusion models， and Transformers is provided. Secondly， typical applications and transformative impacts of generative models in aircraft aerodynamics， trajectory prediction， and target detection are generalized， with a focus on the development trends in key technologies of aircraft aerodynamic design， including parameterized modeling， aerodynamic prediction model and inverse design.Intelligent implementation methods of real-time trajectory prediction， complete trajectory prediction， collaborative trajectory prediction and prediction error compensation are studied. From the perspective of improving existing target detection methods， the roles of generative models in multi-scale fusion， super-resolution enhancement and data enhancement are analyzed. Finally， we propose future research directions for aircraft technologies empowered with generative models from the perspectives of model method and application scenario expansion. Development suggestions are proposed for building interpretable general models and promoting vertical domain applications.

Key words: generative artificial intelligence, aircraft technology, aerodynamic design, trajectory prediction, object detection

CLC Number:

Shusheng CHEN, Muliang JIA, Jiahao LIN, Shiyi JIN, Zhenghong GAO, Yueqing WANG, Zhiqiang MA, Zheng LI, Chenlong DUAN, Jiawei LI. Empowering aircraft technology applications with generative models: Research progress and prospects[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2025, 46(10): 631194.

Figures/Tables 57

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改进方式	分类	模型变体	改进策略
目标函数改进	基于f-散度的改进	f-GAN^［33］	根据任意凸函数下的f-散度构建目标函数
		LSGAN^［34］	采用最小二乘损失最小化Pearson χ²散度
		EBGAN^［35］	将判别器视为能量函数
	基于IPM的改进	WGAN^［36］、WGAN-GP^［37］	用Wasserstein距离代替JS散度改进分布距离度量方式
	基于IPM的改进	LS-GAN^［38］	限制损失函数满足Lipschitz函数
架构改进	引入额外信息	Semi-Supervised GAN^［39］	增加真实样本的标注信息
		CGAN^［40］	添加条件信息（标签、类别等）
		InfoGAN^［41］	引入隐变量表示生成数据与隐变量之间的互信息
	整体架构改进	StackGAN^［42］	结合两个生成网络形成两段生成架构
	整体架构改进	CycleGAN^［43］	通过两对生成器-判别器实现源域和生成域之间的映射，引入循环一致性损失
	生成器改进	AdaGAN^［44］	基于Boosting算法混合多个弱生成器学习得到的特征
	生成器改进	MADGAN^［45］	引入多个生成器分别学习不同数据模式
	判别器改进	GMAN^［46］	通过多个判别器学习不同数据模式
	交叉模型改进	DC-GAN^［47］	将卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）引入生成器和判别器
		VAE-GAN^［48］	利用VAE替代生成器
		SAGAN^［49］	引入自注意力机制
		pix2pix^［50］	采用基于U-Net的生成器和基于PatchGAN的判别器

文献	模型架构	性能指标/约束
Tan^［132］、Achour^［133］等	CGAN	升阻比、翼型面积
Yilmaz和German^［134］	CGAN	失速迎角、极曲线
Yonekura等^［135］	N-CVAE、S-CVAE	升力系数
Yonekura等^［136］	cWGAN（Conditional WGAN）-gp	升力系数
Yonekura等^［137］	CVAE-WGAN-gp	升力系数
Chattoraj等^［138］	CGAN	最大厚度、升阻比、攻角
Heyrani和Nobari^［139］	PcDGAN（Performance Conditional Diverse GAN）	升阻比

模型	总体框架	重建效果
SRGAN^［167］
ESRGAN^{［167-168］}
MS-ESRGAN^［169］
3D-SRGAN^［170］
tempoGAN^［171］
CycleGAN^［172］

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Empowering aircraft technology applications with generative models: Research progress and prospects

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