基于深度强化学习的大型空间薄膜结构非线性振动控制方法

目录

第 1 章 绪 论

1.1 课题来源

1.2 课题的研究目的与意义

1.3 国内外研究现状

1.3.1 大型薄膜结构空间应用发展现状

1.3.2 薄膜理论研究与实验

1.3.3 薄膜振动控制研究

1.3.4 强化学习的发展应用

1.3.5 国内外文献综述的简析

1.4 本文的主要研究内容

第 2 章 大型薄膜有限元建模与控制仿真

2.1 引言

2.2 ABAQUS有限元建模及作动方式选择

2.3 振动控制仿真与作动器布局优化

2.4 本章小结

第 3 章 强化学习算法应用

3.1 引言

3.2 强化学习理论与算法

3.2.1 Q-learning算法

3.2.2 Deep Q Network(DQN)算法

3.2.3 Double DQN和Dueling DQN算法

3.3 深度强化学习智能体构建

3.4 本章小结

第 4 章 地面模拟试验系统设计

4.1 引言

4.2 试验系统总框架设计

4.3 试验系统程序设计

4.4 试验系统的通信搭建

4.5 本章小结

第 5 章 薄膜动力学模型的强化学习方法控制仿真

5.1 引言

5.2 薄膜动力学模型建立

5.3 基于强化学习的动力学模型控制仿真

5.3.1 强化学习方法对一阶模态的仿真

5.3.2 探索策略的改变对控制效果的影响

5.3.3 强化学习方法对多因素改变的薄膜的控制效果

5.4 强化学习与普通速度负反馈控制效果的比较

5.5 本章小结

结 论

参考文献

声明

致 谢