典型文献
深度强化学习在翼型分离流动控制中的应用
文献摘要：
搭建了基于深度强化学习(DRL)的射流闭环控制系统,在NACA0012翼型上开展了大迎角分离流动控制实验研究.NACA0012翼型弦长200?mm,实验风速10?m/s,雷诺数1.36×105.射流激励器布置在翼型上表面,通过电磁阀进行无级控制.将翼型表面的压力系数和智能体自身的动作输出作为智能体的观测量,以翼型后缘压力系数为奖励函数,对智能体进行训练.结果表明:经过训练的智能体成功地抑制了大迎角下的流动分离,比定常吹气的费效比降低了50％;智能体可以将翼型后缘压力系数稳定地控制在目标值附近;状态输入和奖励函数的改变会对最终的训练效果产生不同影响.
文献关键词：
人工智能;深度强化学习;射流控制;流动控制;流动分离
中图分类号：
作者姓名：
姚张奕;史志伟;董益章
作者机构：
南京航空航天大学 非定常空气动力学与流动控制工业和信息化部重点实验室,南京 210016
文献出处：
引用格式：
[1]姚张奕;史志伟;董益章-.深度强化学习在翼型分离流动控制中的应用)[J].实验流体力学,2022(03):55-64
A类：
B类：
深度强化学习,翼型,分离流动,流动控制,DRL,闭环控制系统,NACA0012,大迎角,控制实验,弦长,雷诺数,激励器,电磁阀,无级,压力系数,智能体,后缘,奖励函数,经过训练,流动分离,定常,吹气,费效比,比降,目标值,训练效果,射流控制
AB值：
0.367732
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