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基于强化学习的风力机叶片快速设计优化方法

摘要

本发明公开了一种基于强化学习的风力机叶片快速设计优化方法。该方法基于强化学习方法,在叶片TAD优化的过程中提供方向性指导,促进叶片模型向更大的能量获取方向进行进化,优化效率大幅提升。同时由于强化学习方法的可重用性,使得训练的优化模型可以不断重用在不同的风速下,不同风速下叶片最优TAD的搜索过程将摆脱从0开始的窘境。使用原先风速下训练的优化模型作为初始模型,随后进行优化模型的调整来适应新的风速环境下的方式,极大的缩短的优化模型的训练时间,提升了叶片TAD优化速度。

著录项

  • 公开/公告号CN111914361A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京理工大学;

    申请/专利号CN202010676474.3

  • 申请日2020-07-14

  • 分类号G06F30/17(20200101);G06F30/28(20200101);G06F30/27(20200101);G06N3/04(20060101);G06N20/00(20190101);

  • 代理机构11120 北京理工大学专利中心;

  • 代理人代丽

  • 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

  • 入库时间 2023-06-19 08:50:28

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-03-31

    授权

    发明专利权授予

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