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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于深度強化學(xué)習(xí)仿真集成的壓邊力控制模型

      基于深度強化學(xué)習(xí)仿真集成的壓邊力控制模型

      2021-05-27 | pdf | 6.09 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      為改善板料拉深制造的成品質(zhì)量，釆用深度強化學(xué)習(xí)的方法進行拉深過程旳壓邊力優(yōu)化控制。提岀一種基于深度強化學(xué)習(xí)與有限元仿真集成的壓邊力控制模型，結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感知能力與強化學(xué)習(xí)的決策能力，進行壓邊力控制策略的學(xué)習(xí)優(yōu)化。基于深度強化學(xué)習(xí)的壓邊力優(yōu)化算法，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理巨大的狀態(tài)空間，避免了系統(tǒng)動力學(xué)的擬合，并且使用一種新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來構(gòu)建策略網(wǎng)絡(luò)，將壓邊力策略劃分為全局與局部兩部分，提高了壓邊力策略的控制效果。將壓邊力的理論知識用于初始化回放經(jīng)驗池，提高了深度強化學(xué)習(xí)算法在壓邊力控制任務(wù)中的學(xué)習(xí)效率。實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)深度強化學(xué)習(xí)算法相比，所提岀的壓邊力控制模型能夠更有效地進行壓邊力控制策略優(yōu)化，成品在內(nèi)部應(yīng)力、成品厚度以及材料利用率3個質(zhì)量評價指標的綜合表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)深度強化學(xué)習(xí)算法。將深度強化學(xué)習(xí)中的策略網(wǎng)絡(luò)劃分為線性部分與非線性部分，并結(jié)合理論壓邊力知識來初始化回放經(jīng)驗，能夠提高深度強化學(xué)習(xí)在壓邊力優(yōu)化控制中的控制效果，提高算法的學(xué)習(xí)效率。

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