【摘 要】
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为改善板料拉深制造的成品质量,采用深度强化学习的方法进行拉深过程的压边力优化控制.提出一种基于深度强化学习与有限元仿真集成的压边力控制模型,结合深度神经网络的感知
【基金项目】
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国家自然科学基金(51375290)
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为改善板料拉深制造的成品质量,采用深度强化学习的方法进行拉深过程的压边力优化控制.提出一种基于深度强化学习与有限元仿真集成的压边力控制模型,结合深度神经网络的感知能力与强化学习的决策能力,进行压边力控制策略的学习优化.基于深度强化学习的压边力优化算法,利用深度神经网络处理巨大的状态空间,避免了系统动力学的拟合,并且使用一种新的网络结构来构建策略网络,将压边力策略划分为全局与局部两部分,提高了压边力策略的控制效果.将压边力的理论知识用于初始化回放经验池,提高了深度强化学习算法在压边力控制任务中的学习效率.实
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