基于深度强化学习的轴流式通风机流型优化应用研究

作     者：洪煜凯 胡国军 王灿星 Yu-kai Hong;Guo-jun Hu;Can-xing Wang

作者机构：浙江大学航空航天学院流体工程研究所 杭州顿力电器有限公司 

基　　金：国家自然科学基金重点项目(12132015 11872333) 

出 版 物：《风机技术》 (Chinese Journal of Turbomachinery)

年 卷 期：2023年第65卷第3期

页      码：89-93页

摘      要：随着机器学习方法的深入研究,其应用范围越来越广,在风机方面的应用也越来越得到关注。本文采用深度确定性策略梯度算法建立了一种轴流式通风机流型优化设计方法,运用该方法对某轴流式通风机进行优化设计,并通过数值模拟对比优化前后的风机的气动性能。结果表明,在大部分工况下,优化后的风机效率均有明显提升,说明机器学习方法用于轴流式通风机的优化设计是可行的,这为风机的优化设计提供了一种新的途径。

主 题 词：深度强化学习 深度确定性策略梯度算法 轴流式通风机 优化设计 流型设计 

学科分类：080704[080704] 08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

D　O　I：10.16492/j.fjjs.2023.03.0015

馆 藏 号：203122402...