資料介紹
為改善板料拉深制造的成品質(zhì)量,釆用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行拉深過程旳壓邊力優(yōu)化控制。提岀一種基于深度強(qiáng)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(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策能力,進(jìn)行壓邊力控制策略的學(xué)習(xí)優(yōu)化。基于深度強(qiáng)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(dòng)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?jī)刹糠郑岣吡藟哼吜Σ呗缘目刂菩Ч哼吜Φ睦碚撝R(shí)用于初始化回放經(jīng)驗(yàn)池,提高了深度強(qiáng)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(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)深度強(qiáng)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(jìn)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(gè)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。將深度強(qiáng)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(shí)來初始化回放經(jīng)驗(yàn),能夠提高深度強(qiáng)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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