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龙图腾网恭喜华东交通大学申请的专利一种基于强化学习算法的油离配合策略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：CN119004684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411495920.5，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种基于强化学习算法的油离配合策略优化方法及系统是由刘颖;赵家钰;余九设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习算法的油离配合策略优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机模型领域，提出了一种基于强化学习算法的油离配合策略优化方法及系统，通过构建燃油车的传动模型，以深入分析的油离配合策略对于整车性能的影响，使得优化出的油离配合策略更符合人类驾驶员的实际操控过程，再对燃油车传动模型进行关键参数约束，进一步的提高油离配合策略的拟真性，并进一步的提高油离配合策略的性能，再根据强化学习算法设计了奖惩函数，从动力性、经济性和舒适性多方面进行性能优化，本发明极大地提高了油离配合策略优化的综合性能。

本发明授权一种基于强化学习算法的油离配合策略优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习算法的油离配合策略优化方法，其特征在于，包括：进行燃油车传动模型构建，所述燃油车传动模型包括离合器模块、发动机调速模块、发动机模块、变速箱模块和车身动力学模块；根据所述燃油车传动模型进行关键参数约束，所述关键参数约束包括根据离合器及油门闭合曲线获取关键参数约束条件；根据强化学习算法奖惩函数进行迭代优化，以获取最终油离配合策略，所述强化学习算法奖惩函数包括动力性奖惩函数设计、经济性奖惩函数设计和舒适性奖惩函数设计；所述根据强化学习算法奖惩函数进行迭代优化，以获取最终油离配合策略的步骤，具体包括：根据动力性指标、经济性指标和舒适性指标进行油离配合策略的迭代优化，以获取最终油离配合策略，所述迭代优化的算法如下： ，其中，表示油离配合策略的迭代优化函数，表示动力性奖惩函数，表示经济性奖惩函数，表示舒适性奖惩函数，t表示仿真时间，a表示油离配合曲线关键点横坐标，b表示油离配合曲线关键点纵坐标；所述动力性奖惩函数的具体算法如下： ， ，其中，表示上一循环中离合器断开前车速与断开后最低车速的差值，表示当前循环中离合器断开前车速与断开后最低车速的差值，表示上一循环中滑磨阶段所产生的滑磨功，表示当前循环中滑磨阶段所产生的滑磨功，表示离合器完全锁止的时间，表示离合器主动盘与从动盘开始接触的时间，表示主动盘角速度，表示从动盘角速度，表示离合器摩擦矩；所述经济性奖惩函数的具体算法如下： ，其中，表示上一循环中离合器脱开时间与车速回升到脱开前水平时间的差值，表示当前循环中离合器脱开时间与车速回升到脱开前水平时间的差值，表示上一循环中的单位距离油耗，表示当前循环中的单位距离油耗；所述舒适性奖惩函数的具体算法如下： ， ，其中，表示上一循环中车辆速度冲击度，表示当前循环中车辆速度冲击度，表示汽车的纵向加速度。

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