机翼积冰对飞行产生危害的很重要一个原因是改变了原有翼型的气动外形，导致其空气动力性能下降，严重危胁飞行安全，机翼积冰的研究意义重大，因此本文提出机翼积冰的预测研究问题。本文对复杂冰形曲线进行了函数拟合，并结合该拟合函数建立神经网络模型预测积冰条件下的冰形曲线。文章综合叙述了积冰研究背景以阐明机翼积冰问题研究的必要性，其中概要阐述了积冰研究过程的三个阶段（即20世纪20年代至1978年，1978年至1994年和1994年至今）及各阶段的研究成果，通过简要概述飞机积冰的一般气象条件、分析积冰对飞行的危害及产生危害的原因以及例举飞机积冰导致的飞行事故和事故征候，进一步阐明机翼积冰研究的重要意义，经大量研读飞机积冰类研究文献，归纳了国内外基于神经网络预测飞机积冰的四种方法，指出了每种方法存在的缺陷及研究进展趋势。在分析前人研究成果的基础上概括了6个关键的冰形影响参数，讨论了各参数对冰形的影响程度及其研究方法。经上述全面分析，最后，根据函数拟合原理，得到复杂冰形曲线的拟合函数——多值变量拟合（正弦函数叠加），针对冰形的复杂和非线性的特点，结合上述拟合函数建立BP神经网络预测机翼积冰冰形，并采用灵敏度分析法进一步验证所建BP神经网络预测冰形的可靠性。研究结果表明，冰形曲线的多值变量拟合对复杂冰形曲线的拟合度较高，与原冰形曲线基本吻合，并且所建BP神经网络模型的预测冰形与原冰形的厚度、冰角样式及积冰范围基本一致，达到期望目标。