中國空氣動力研究與發展中心設備設計與測試技術研究所肖厚元獲國家專利權
買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！
龍圖騰網獲悉中國空氣動力研究與發展中心設備設計與測試技術研究所申請的專利基于強化學習的多風扇風洞速度場控制方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120445570B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510935147.8，技術領域涉及：G01M9/04；該發明授權基于強化學習的多風扇風洞速度場控制方法及系統是由肖厚元;王斌;王生利;陳旦;何虹亮;劉軒岑設計研發完成，并于2025-07-08向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于強化學習的多風扇風洞速度場控制方法及系統在說明書摘要公布了：本發明屬于風洞流場控制領域，公開了基于強化學習的多風扇風洞速度場控制方法及系統。該方法包括：基于風洞氣動設計參數生成理論工況樣本，通過注入速度噪聲與執行器噪聲構建狀態?動作映射關系，形成帶噪聲的映射數據集；利用所述映射數據集預訓練深度神經網絡學習噪聲環境下的風扇調整策略；將預訓練網絡部署至風洞環境實時交互，以試驗段速度場均勻性為獎勵信號優化網絡參數，完成強化學習控制器的優化；采用優化后的深度神經網絡控制器閉環調節風扇轉速，實現試驗段速度場均勻控制。本發明克服了傳統風洞控制方法依賴精確模型和專家知識、調參繁瑣的弊端，實現控制器參數的自動尋優降低了風洞調試時間和資源消耗，同時具有較好的抗干擾性。
本發明授權基于強化學習的多風扇風洞速度場控制方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于強化學習的多風扇風洞速度場控制方法，其特征在于，包含： 基于風洞氣動設計參數生成理論工況樣本，通過注入速度噪聲與執行器噪聲構建狀態-動作映射關系，形成帶噪聲的映射數據集； 利用所述映射數據集預訓練深度神經網絡學習噪聲環境下的風扇調整策略； 將預訓練網絡部署至風洞環境實時交互，以試驗段速度場均勻性為獎勵信號優化網絡參數，完成強化學習控制器的優化； 采用優化后的深度神經網絡控制器閉環調節風扇轉速，實現試驗段速度場均勻控制。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國空氣動力研究與發展中心設備設計與測試技術研究所，其通訊地址為：621000 四川省綿陽市涪城區二環路南段6號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
免責聲明
1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
開放平臺
擔保交易
惠及多方
會員特惠
專屬平臺
適合多方
數據共享
功能齊全
皖公網安備 34010402703815號