飞机结冰问题严重影响飞机飞行安全,结冰过程与物体几何特征、飞行参数以及气象参数密切相关,然而飞行过程中气象参数难以实时探测。本文基于结冰过程中易于测量的几何特征和飞行参数,采用BP神经网络方法对结冰气象参数进行反演计算研究,并通过试验手段验证该反演方法的正确性。首先介绍了二维机翼结冰的数值模拟方法,分别描述了网格生成、流场计算、水滴撞击计算和结冰计算这四个步骤的控制方程和相关解法,通过对比计算结果和实验结果,验证了该方法的正确性。然后基于该数值计算方法,建立了结冰数据库,引入大气结冰条件将反演气象参数问题简化为反演平均水滴直径问题,研究了结冰数据样本集的构造方法和BP神经网络模型的建立流程,通过结冰计算数据对BP网络进行训练并验证其反演准确性,分析了两种冰厚测量方式的准确性以及不同结冰时间步长情况下的反演结果。最后基于理论研究的成果,设计并搭建了机翼结冰试验台和旋转多圆柱试验台,在风洞中进行多次结冰试验,通过试验数据的对比验证了反演方法的可行性与准确性,并分析了造成试验误差的原因。本文的研究思路和结论可为后续的结冰气象参数反演计算研究提供理论和试验参考,为该飞机结冰气象参数反演探测方法的进一步发展和实用化提供研究基础。