公开(公告)号：CN116702292A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310783982.5

申请日：2023-06-29

Applicant: 重庆大学

Inventor： 李珂 ,  彭皓禹 ,  回忆 ,  秦跃 ,  陈增顺

IPC: G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06N3/092 ,  G06F111/04 ,  G06F111/10 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的扁平钢箱梁风嘴气动优化方法，首先以箱梁主梁断面的气动性能为目标、以风嘴外形设计变量的限制范围为约束构建箱梁风嘴气动优化模型，然后，构建包括策略模型和价值函数模型的智能体，策略模型以当前的环境与奖励函数选择执行的动作以产生新的风嘴外形设计变量，同时价值函数模型对当前策略进行价值评估，通过价值评估的损失函数训练智能体，最终得到最优策略，以最优策略得到的风嘴外形设计变量即为满足目标函数和约束条件的最优设计变量；即本发明基于深度强化学习的扁平钢箱梁风嘴气动优化方法，通过搭建深度强化学习模型，实现对扁平钢箱梁风嘴的气动优化设计。