【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及一种基于强化学习的涡轮叶片冷效设计调优方法及装置。
技术介绍
1、涡轮叶片是在燃烧室出来的高温、高压燃气流驱动下以每分钟数千转甚至上万转的转速运转的，为此需要对涡轮叶片进行流体仿真得到叶片表面温度。通常流体仿真有一套固定的流程，先建立三维几何模型，然后需要对实体模型进行网格划分，再使用cfd仿真软件进行求解，最后对仿真结果进行后处理。对于涡轮叶片冷却结构设计大多也是采用此流程，在每一流程软件结果计算完成后，手动进行中间数据处理，再将处理后的数据传入到下一流程的软件中进行处理，而设计移交和沟通过程大大增加了设计的周期，也不利于设计的保存；虽然，市场上也存有多参数多学科优化工具平台能够实现仿真优化流程的搭建，但是需要来自不同部门的工程师试图依靠经验、通过手工“试算-评估-矫正”方法进行发动机的优化设计，并且由于发动机性能评价涉及上百个复杂专业的仿真程序，优化约束和目标极为苛刻，花费数月时间进行优化也不一定能够得到理想方案。
2、现阶段对涡轮叶片冷却结构设计问题研究主要集中在解决组合优化问题的方法上，优...
【技术保护点】
1.一种基于强化学习的涡轮叶片冷效设计调优方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于强化学习的涡轮叶片冷效设计调优方法，其特征在于，其中，将涡轮叶片冷效设计参数的变化定义为所述智能体的动作，并且设置不同尺度的动作参数值表示所述变化的幅度。
3.根据权利要求2所述一种基于强化学习的涡轮叶片冷效设计调优方法，其特征在于，通过如下方式定义所述涡轮叶片冷效设计参数，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述一种基于强化学习的涡轮叶片冷效设计调优方法，其特征在于，其中，所述扰流柱的直径范围为0.5～1.5mm，所述气...
【技术特征摘要】
1.一种基于强化学习的涡轮叶片冷效设计调优方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于强化学习的涡轮叶片冷效设计调优方法，其特征在于，其中，将涡轮叶片冷效设计参数的变化定义为所述智能体的动作，并且设置不同尺度的动作参数值表示所述变化的幅度。
3.根据权利要求2所述一种基于强化学习的涡轮叶片冷效设计调优方法，其特征在于，通过如下方式定义所述涡轮叶片冷效设计参数，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述一种基于强化学习的涡轮叶片冷效设计调优方法，其特征在于，其中，所述扰流柱的直径范围为0.5～1.5mm，所述气膜孔径的范围为0.4～0.8mm，所述气膜孔倾角的范围为30°～90°，所述冲击孔径的范围为0.9～1.5mm，所述孔排距离的范围为3～5mm，所述孔列距离的范围为3～7mm。
5.根据权利要求4所述一种基于强化学习的涡轮叶片冷效设计调优方法，其特征在于，其中，通过设置至少一种奖励函数的方式定义奖励数据，并且通过如下方式设置奖励函数，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述一种基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：王锐，孙中浩，宋柳明，朱剑琴，陶智，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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