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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种基于迁移学习的流动主动控制增效设计方法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：CN119249911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411761066.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于迁移学习的流动主动控制增效设计方法是由高传强;杨新宇;任凯;张伟伟设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的流动主动控制增效设计方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于迁移学习的流动主动控制增效设计方法，属于流动控制设计领域，该方法包括：将第一翼型主动舵面控制模型的所有网络参数共享给初始第二翼型主动舵面控制模型进行初始化，并与流场求解器进行交互，得到翼型绕流对于舵面动作的相关响应数据，计算相应的奖励值，组成初始数组存入经验回放池中；随机采样预设采样数据量组数据，并计算第二翼型主动舵面控制模型各网络的评价值，更新评价网络，引入迁移学习更新策略网络，得到第二翼型最优主动舵面控制模型并用于流动主动控制；本发明在主动舵面控制模型的训练中，引入迁移学习，解决了控制律设计模型需要大量的仿真或实验数据以及控制律设计模型与控制对象强相关的问题。

本发明授权一种基于迁移学习的流动主动控制增效设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的流动主动控制增效设计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将第一翼型最优主动舵面控制模型的所有网络参数共享给初始第二翼型主动舵面控制模型进行初始化，并将已初始化的第二翼型主动舵面控制模型与流场求解器进行交互，得到翼型绕流对于第二翼型主动舵面控制模型指导的舵面动作的相关响应数据，并计算相应的奖励值，组成初始数组存入经验回放池中，具体为：选用预先设定的弦向长度的尾缘舵面作为控制装置，对第一翼型主动舵面控制模型的策略网络、策略网络的目标网络、第一评价网络、第二评价网络、第一评价网络的目标网络以及第二评价网络的目标网络进行随机初始化；利用双延迟深度确定性策略梯度算法对第一翼型主动舵面控制模型进行优化，得到第一翼型最优主动舵面控制模型，并将第一翼型最优主动舵面控制模型中各网络的所有参数共享给初始第二翼型主动舵面控制模型进行初始化；设置奖励函数，并根据第一翼型最优主动舵面控制模型，对奖励函数中各目标的权重组合进行设置；将第二翼型主动舵面控制模型指导的尾缘舵面控制与流场求解器进行交互，并将当前时刻的流场信息输入至第二翼型主动舵面控制模型的策略网络，得到下一时刻的舵面偏转量，并根据动网格实现翼型外形的变化，得到二维翼型的响应数据；根据二维翼型的响应数据计算得到此次舵面动作的奖励值，将当前时刻的流场信息、下一时刻的舵面偏转量、二维翼型的响应数据以及此次舵面动作的奖励值组成初始数组，并存入经验回放池；S2、响应于经验回放池中数组数超过预设采样数据量，随机采样预设采样数据量组数据，并计算第二翼型主动舵面控制模型的第一评价网络、第二评价网络、第一评价网络的目标网络以及第二评价网络的目标网络的评价值，利用时序差误差的计算方式以及更新策略更新第一评价网络和第二评价网络的参数；S3、更新第一评价网络和第二评价网络预设次数后，引入迁移学习更新策略网络，冻结策略网络中除最后一层隐藏层以外的隐藏层的全部参数，更新策略网络中最后一层隐藏层上各神经元的权重和偏置，根据更新的第一评价网络、第二评价网络以及策略网络，得到第二翼型最优主动舵面控制模型，并将第二翼型最优主动舵面控制模型用于流动主动控制，完成流动主动控制增效设计。

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