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為改善板料拉深制造的成品質(zhì)量，釆用深度強化學習的方法進行拉深過程旳壓邊力優(yōu)化控制。提岀一種基于深度強化學習與有限元仿真集成的壓邊力控制模型，結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡的感知能力與強化學習的決策能力，進行壓邊力控制策略的學習優(yōu)化?；谏疃葟娀瘜W習的壓邊力優(yōu)化算法，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡處理巨大的狀態(tài)空間，避免了系統(tǒng)動力學的擬合，并且使用一種新的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)來構(gòu)建策略網(wǎng)絡，將壓邊力策略劃分為全局與局部兩部分，提高了壓邊力策略的控制效果。將壓邊力的理論知識用于初始化回放經(jīng)驗池，提高了深度強化學習算法在壓邊力控制任務中的學習效率。實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)深度強化學習算法相比，所提岀的壓邊力控制模型能夠更有效地進行壓邊力控制策略優(yōu)化，成品在內(nèi)部應力、成品厚度以及材料利用率3個質(zhì)量評價指標的綜合表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)深度強化學習算法。將深度強化學習中的策略網(wǎng)絡劃分為線性部分與非線性部分，并結(jié)合理論壓邊力知識來初始化回放經(jīng)驗，能夠提高深度強化學習在壓邊力優(yōu)化控制中的控制效果，提高算法的學習效率。
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