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根据【关键词:飞机装配,知识迁移,组合优化,强化学习,智能调度】搜索到相关结果 129 条
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基于强化学习的航空零件复合材料缠绕机床运动优化方法
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作者:
向单奇
高嵩
杨建中
来源:
机械工程师
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
复合材料缠绕
轨迹优化
强化学习
六轴机床
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描述:
保证较大负载转轴运动平稳的前提下,提高加工效率。在刀具路径已经确定的情况下,依据刀具路径和机床运动性能搭建用于强化学习的简单仿真环境,使用PPO策略决策在不同状态下分配转台轴的运动量,进而规划出相应
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基于强化学习的航空零件复合材料缠绕机床运动优化方法
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作者:
向单奇
高嵩
杨建中
来源:
机械工程师
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
复合材料缠绕
轨迹优化
强化学习
六轴机床
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描述:
保证较大负载转轴运动平稳的前提下,提高加工效率。在刀具路径已经确定的情况下,依据刀具路径和机床运动性能搭建用于强化学习的简单仿真环境,使用PPO策略决策在不同状态下分配转台轴的运动量,进而规划出相应
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飞行器强化学习多模在轨控制
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作者:
张英
韦闽峰
王世会
陶磊岩
曹健
张兴
来源:
西安电子科技大学学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
多模式
控制系统
飞行器
强化学习
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描述:
飞行器强化学习多模在轨控制
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飞行器强化学习多模在轨控制
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作者:
张英
韦闽峰
王世会
陶磊岩
曹健
张兴
来源:
西安电子科技大学学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
多模式
控制系统
飞行器
强化学习
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描述:
飞行器强化学习多模在轨控制
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型架与模板:飞机装配的两大“功臣”
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作者:
黄建国
来源:
大飞机
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机装配
机翼前缘
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描述:
在人们喜迎一架架崭新的飞机推出厂房之前,最繁忙最紧张的莫过于飞机的总装。看那一副副硕大的机翼、平翼、垂尾、起落架等大部件有条不紊地与机身对接,宛如拼图或搭积木一般,丝丝入扣,既精准又快速,令人惊叹!可是,你是否知道这是如何做到的?型架,大显身手在宽敞明亮的总装厂房内,机身周围常有一些醒目的黄色或蓝色构架。这些构架通常由钢管、型材焊接而成,其中还有若干形状各异的定位件及夹紧件,这便是安裝型架。凭借型架及定位件的精准定
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型架与模板:飞机装配的两大“功臣”
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作者:
黄建国
来源:
大飞机
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机装配
机翼前缘
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描述:
在人们喜迎一架架崭新的飞机推出厂房之前,最繁忙最紧张的莫过于飞机的总装。看那一副副硕大的机翼、平翼、垂尾、起落架等大部件有条不紊地与机身对接,宛如拼图或搭积木一般,丝丝入扣,既精准又快速,令人惊叹!可是,你是否知道这是如何做到的?型架,大显身手在宽敞明亮的总装厂房内,机身周围常有一些醒目的黄色或蓝色构架。这些构架通常由钢管、型材焊接而成,其中还有若干形状各异的定位件及夹紧件,这便是安裝型架。凭借型架及定位件的精准定
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基于强化学习方法的变循环航空发动机推力控制
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作者:
齐义文
张弛
陈禹西
来源:
沈阳航空航天大学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
深度确定性策略梯度
强化学习
深度Q网络
变循环航空发动机
推力控制
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描述:
针对变循环航空发动机变工况单PID控制器性能不足问题,分别提出基于深度Q网络与基于深度确定性策略梯度的变循环航空发动机强化学习推力控制方法。给出两种强化学习控制器的发动机状态输入参数、执行机构动作
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航空发动机虚拟自学习控制方法研究
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作者:
董建华
朱建铭
黎瀚涛
刘文烁
唐炜
来源:
航空工程进展
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
LSTM神经网络
智能控制
强化学习
TD3算法
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描述:
。对此,提出一种基于强化学习的航空发动机控制虚拟自学习方法,首先利用航空发动机的试验数据通过LSTM神经网络建立虚拟学习环境,然后采用深度强化学习TD3算法,在虚拟环境中训练智能控制器,最后采用JT9D发动机模型验证智能控制器的性能。结果表明:相比于传统PID控制,智能控制器产生的超调量更小,调节时间更短。
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基于强化学习方法的变循环航空发动机推力控制
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作者:
齐义文
张弛
陈禹西
来源:
沈阳航空航天大学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
深度确定性策略梯度
强化学习
深度Q网络
变循环航空发动机
推力控制
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描述:
针对变循环航空发动机变工况单PID控制器性能不足问题,分别提出基于深度Q网络与基于深度确定性策略梯度的变循环航空发动机强化学习推力控制方法。给出两种强化学习控制器的发动机状态输入参数、执行机构动作
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航空发动机虚拟自学习控制方法研究
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作者:
董建华
朱建铭
黎瀚涛
刘文烁
唐炜
来源:
航空工程进展
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
LSTM神经网络
智能控制
强化学习
TD3算法
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描述:
。对此,提出一种基于强化学习的航空发动机控制虚拟自学习方法,首先利用航空发动机的试验数据通过LSTM神经网络建立虚拟学习环境,然后采用深度强化学习TD3算法,在虚拟环境中训练智能控制器,最后采用JT9D发动机模型验证智能控制器的性能。结果表明:相比于传统PID控制,智能控制器产生的超调量更小,调节时间更短。