一种扩压器与火焰筒优化匹配实验研究装置

    公开(公告)号:CN110726562B

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN201910814200.3

    申请日:2019-08-30

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种扩压器与火焰筒优化匹配实验研究装置。该装置包括电力驱动装置、以及依次连接的进气道、压气机、扩压器、燃烧室和排气口,是对典型燃气涡轮发动机的进气道、压气机和燃烧室区段的模拟。本发明可以灵活更换不同的叶轮和扩压器,以设置不同的入口参数进行实验模拟,使得针对低损失扩压器与火焰筒优化匹配的研究成为现实。通过本发明,可以研究火焰筒实际上游来流条件与火焰筒性能的关系,掌握扩压器设计对火焰筒及头部流场组织、流量分配和燃烧性能的影响规律,形成低损失扩压器优化方法及与火焰筒及头部的优化匹配方法,对火焰筒先进燃烧组织的实现具有重要意义。

    一种基于值分解和注意力机制的多智能体强化学习方法

    公开(公告)号:CN113313267A

    公开(公告)日:2021-08-27

    申请号:CN202110717897.X

    申请日:2021-06-28

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于值分解和注意力机制的多智能体强化学习方法,包括:(1)构建学习环境,学习环境包括多个智能体,每个智能体包括Critic网络和Actor网络;(2)初始化Critic网络和Actor网络参数;(3)将每个智能体的动作反馈给游戏环境,将当前观测值、动作、奖励以及下一时刻观测值存入经验池中;(4)计算局部Q值函数和全局Q值函数,并对Critic网络进行参数更新;(5)计算每个智能体在当前观测值下采取当前动作所产生的优势函数,对Actor网络进行参数更新;(6)Critic网络和Actor网络的参数更新完毕后,利用训练完成的智能体在游戏环境中执行动作。本发明的方法在复杂的异构部分可观测场景中,性能效果更好且收敛速度更快。

    一种基于值分解和注意力机制的多智能体强化学习方法

    公开(公告)号:CN113313267B

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202110717897.X

    申请日:2021-06-28

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于值分解和注意力机制的多智能体强化学习方法,包括:(1)构建学习环境,学习环境包括多个智能体,每个智能体包括Critic网络和Actor网络;(2)初始化Critic网络和Actor网络参数;(3)将每个智能体的动作反馈给游戏环境,将当前观测值、动作、奖励以及下一时刻观测值存入经验池中;(4)计算局部Q值函数和全局Q值函数,并对Critic网络进行参数更新;(5)计算每个智能体在当前观测值下采取当前动作所产生的优势函数,对Actor网络进行参数更新;(6)Critic网络和Actor网络的参数更新完毕后,利用训练完成的智能体在游戏环境中执行动作。本发明的方法在复杂的异构部分可观测场景中,性能效果更好且收敛速度更快。

    一种扩压器与火焰筒优化匹配实验研究装置

    公开(公告)号:CN110726562A

    公开(公告)日:2020-01-24

    申请号:CN201910814200.3

    申请日:2019-08-30

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种扩压器与火焰筒优化匹配实验研究装置。该装置包括电力驱动装置、以及依次连接的进气道、压气机、扩压器、燃烧室和排气口,是对典型燃气涡轮发动机的进气道、压气机和燃烧室区段的模拟。本发明可以灵活更换不同的叶轮和扩压器,以设置不同的入口参数进行实验模拟,使得针对低损失扩压器与火焰筒优化匹配的研究成为现实。通过本发明,可以研究火焰筒实际上游来流条件与火焰筒性能的关系,掌握扩压器设计对火焰筒及头部流场组织、流量分配和燃烧性能的影响规律,形成低损失扩压器优化方法及与火焰筒及头部的优化匹配方法,对火焰筒先进燃烧组织的实现具有重要意义。

    一种高样本效率的多智能体强化学习训练方法

    公开(公告)号:CN113313209A

    公开(公告)日:2021-08-27

    申请号:CN202110718305.6

    申请日:2021-06-28

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种高样本效率的多智能体强化学习训练方法,包括以下步骤:(1)构建多智能体系统,多智能体系统由多智能体强化学习模型控制;(2)收集多个训练样本并存储到容器中;(3)抽取训练样本,对抽取的训练样本进行数据预处理;(4)采用策略延迟更新的方式训练模型,在更新模型的执行者网络、评价者网络和目标网络时,先更新评价者网络n×d次,再更新执行者网络n次,最后更新目标网络n次;(5)使用最大动作熵和函数平滑的目标函数来训练模型中的策略函数和评价函数;(6)训练完毕后,使用多智能体系统进行应用。利用本发明,可以解决现有多智能体强化学习算法在现实任务中面临的低样本效率、高训练成本的问题。

    基于LED光源与相机分光镜拍摄的PIV装置

    公开(公告)号:CN109459581A

    公开(公告)日:2019-03-12

    申请号:CN201811313849.9

    申请日:2018-11-06

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于LED光源与相机分光镜拍摄的PIV装置,包括LED光源和至少一个相机分光镜拍摄装置;所述的LED光源包括大功率LED灯珠、光源转换装置、光源信号控制器等,所述的相机分光镜拍摄装置包括两个相机、分光镜、相机信号控制器等;两个相机设置于分光镜上,光源信号控制器用于控制LED光源周期性发光,相机信号控制器用于控制两个相机在LED光源开启周期内进行拍摄,且两相机拍摄起始时间间隔Δt,且频率、曝光时间均相同。本发明装置能够为各种类型的PIV技术提供数据采集支持,通过创新性地采用LED光源,有效提升了光源信号控制的灵敏度,提高了照明的亮度和稳定性,从而提升PIV实验数据的精确度,同时可大幅缩减设备成本。

    一种基于LED光源与相机分光镜拍摄的PIV装置

    公开(公告)号:CN209086271U

    公开(公告)日:2019-07-09

    申请号:CN201821819447.1

    申请日:2018-11-06

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本实用新型公开了一种基于LED光源与相机分光镜拍摄的PIV装置,包括LED光源和至少一个相机分光镜拍摄装置;所述的LED光源包括大功率LED灯珠、光源转换装置、光源信号控制器等,所述的相机分光镜拍摄装置包括两个相机、分光镜、相机信号控制器等;两个相机设置于分光镜上,光源信号控制器用于控制LED光源周期性发光,相机信号控制器用于控制两个相机在LED光源开启周期内进行拍摄。本实用新型装置能够为各种类型的PIV技术提供数据采集支持,通过创新性地采用LED光源,有效提升了光源信号控制的灵敏度,提高了照明的亮度和稳定性,从而提升PIV实验数据的精确度,同时可大幅缩减设备成本。

    一种具有水冷和气膜冷却部件的平面反射镜机构

    公开(公告)号:CN210401816U

    公开(公告)日:2020-04-24

    申请号:CN201920597089.2

    申请日:2019-04-28

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本实用新型公开了一种具有水冷和气膜冷却部件的平面反射镜机构,包括镜面限位机构、水冷机构、气膜冷却机构、支撑机构四个子机构。所述的水冷机构装载于反射镜的背面,用于传导镜面限位机构上的大量热量;所述的气膜冷却机构装载于镜面限位机构之前,在反射镜表面形成一层湍急的气膜,起到防止颗粒附着和气冷的作用;所述的镜面限位机构包括两层金属板,通过上下堆叠将反射镜固定在金属板之间;所述的支撑机构起到固定整体结构和控制镜面倾斜角的作用;所述的平面反射镜,由各种耐高温材质制成,可以对光路进行无损失的偏折。本装置可以在高温条件下为各种角度的拍摄操作提供支持。

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