龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
摘要：本发明是一种基于深度强化学习和自博弈策略的斜拉桥结构失效模式搜索方法。本发明涉及土木工程结构健康监测技术领域，本发明将结构系统失效模式搜索过程中基于失效概率的构件选择过程，转化为基于深度强化学习的序贯决策过程，使搜索过程不再需要复杂的失效概率计算与状态转化计算，减少“组合爆炸”问题对搜索过程的影响。本发明的自博弈策略可有效降低训练过程中对先验知识的依赖，充分发挥评分函数计算过程中每次有限元分析所得结果的作用，减少有限元分析的次数，使训练过程更加智能。
主权项：1.一种基于深度强化学习和自博弈策略的斜拉桥结构失效模式搜索方法，其特征是：包括以下步骤：步骤1：将斜拉桥结构划分为由基本构件组成的结构系统，根据结构系统设计资料，建立有限元模型，根据结构系统受到的影响因素和考虑的不确定性，建立失效模式搜索的样本空间；步骤2：将结构系统失效模式搜索过程转化为基于深度强化学习的序贯决策过程，将结构系统的失效状态与对应的失效构件转化为深度强化学习的状态与动作；步骤3：根据结构系统的失效准则、构件的荷载效应与抗力，设计基于深度强化学习的自博弈过程和相应的评分函数，从样本空间中抽取样本建立训练集，通过有限元模型计算训练集中各样本在不同失效阶段中各构件的评分；步骤4：基于深度强化学习和自博弈策略建立异步多进程训练框架，在评分函数的指导下使深度神经网络学习到失效构件的选择策略；步骤5：使用训练后的深度神经网络对结构系统的样本空间进行搜索，获得斜拉桥结构系统的失效模式。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 一种基于深度强化学习和自博弈策略的斜拉桥结构失效模式搜索方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号