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基于多智能体深度Q网络交互的板壳加强筋生长式设计
1
作者
钟意
杨勇
+3 位作者
姜学涛
潘
顺
洋
朱其新
王磊
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期1397-1404,共8页
基于板壳加强筋生长步序列的马尔可夫性质,提出了板壳加强筋生长式设计的强化学习驱动策略。以结构整体应变能最小化为目标,运用马尔可夫决策过程对板壳加强筋的生长过程进行建模。通过引入多智能体系统,共享加强筋生长式过程的状态奖...
基于板壳加强筋生长步序列的马尔可夫性质,提出了板壳加强筋生长式设计的强化学习驱动策略。以结构整体应变能最小化为目标,运用马尔可夫决策过程对板壳加强筋的生长过程进行建模。通过引入多智能体系统,共享加强筋生长式过程的状态奖励并记忆特定动作,降低学习复杂度,实现了加强筋生长式过程奖励值的波动收敛,达成板壳加强筋生长式设计策略。最后给出算例并将平滑处理后的加强筋布局与经典算法的设计结果进行对比,验证了基于多智能体深度Q网络交互的板壳加强筋生长式设计的有效性。
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关键词
板壳加强筋
生长式
多智能体深度Q网络
布局设计
强化学习
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职称材料
题名
基于多智能体深度Q网络交互的板壳加强筋生长式设计
1
作者
钟意
杨勇
姜学涛
潘
顺
洋
朱其新
王磊
机构
苏州科技大学机械工程学院
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期1397-1404,共8页
基金
国家自然科学基金(51805346)
江苏省研究生科研与实践创新计划(KYCX24_3423,KYCX22_3260)。
文摘
基于板壳加强筋生长步序列的马尔可夫性质,提出了板壳加强筋生长式设计的强化学习驱动策略。以结构整体应变能最小化为目标,运用马尔可夫决策过程对板壳加强筋的生长过程进行建模。通过引入多智能体系统,共享加强筋生长式过程的状态奖励并记忆特定动作,降低学习复杂度,实现了加强筋生长式过程奖励值的波动收敛,达成板壳加强筋生长式设计策略。最后给出算例并将平滑处理后的加强筋布局与经典算法的设计结果进行对比,验证了基于多智能体深度Q网络交互的板壳加强筋生长式设计的有效性。
关键词
板壳加强筋
生长式
多智能体深度Q网络
布局设计
强化学习
Keywords
stiffener for shell/plate structure
growth pattern
multi-agent deep Q network(MADQN)
layout design
reinforcement learning
分类号
TH11 [机械工程—机械设计及理论]
TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多智能体深度Q网络交互的板壳加强筋生长式设计
钟意
杨勇
姜学涛
潘
顺
洋
朱其新
王磊
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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