厦门大学陈荣钱获国家专利权
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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于深度强化学习的旋翼翼型优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115795679B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211511303.0，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种基于深度强化学习的旋翼翼型优化方法及系统是由陈荣钱;柳家齐;楼锦华;杨凌云;李晨曦;张奥林;尤延铖设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度强化学习的旋翼翼型优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度强化学习的旋翼翼型优化方法及系统，属于翼型设计领域。通过智能体与环境之间进行大量的交互学习，获得优化策略，可以对目标翼型进行动态失速优化获得更好性能的新翼型，优化策略所对应的优化过程具有物理可解释性；采用深度神经网络建立的用于预测旋翼翼型气动力迟滞回线的代理模型，具有更好的非线性预测能力。
本发明授权一种基于深度强化学习的旋翼翼型优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的旋翼翼型优化方法，其特征在于，包括： 对直升机旋翼翼型进行参数化表示，并建立翼型数据库；具体包括：采用形状类别函数变换方法将直升机旋翼翼型的上下表面分别用6个参数表示；在设计域内采用拉丁超立方方法对每个参数的值进行采样，获得多组翼型，构成翼型数据库；所述设计域为翼型几何外形变化的范围；所述翼型数据库中的每个翼型由一组参数值表示； 确定翼型数据库中各个翼型对应的气动力迟滞回线；具体包括：采用计算流体力学求解器对翼型数据库中的每个翼型进行数值模拟，计算各个翼型对应的气动力迟滞回线；所述气动力迟滞回线包括升力系数迟滞回线、阻力系数迟滞回线和力矩系数迟滞回线； 将各个翼型参数和各个翼型对应的气动力迟滞回线构成训练数据集； 利用所述训练数据集训练深度神经网络，获得用于预测气动力迟滞回线的代理模型； 以抑制旋翼翼型的动态失速为目标，采用代理模型建立强化学习需要的环境； 利用建立的环境，采用强化学习算法训练智能体，得到优化策略，获得优化后的翼型。
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