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申请/专利权人：湖南电气职业技术学院
摘要：本发明涉及基于强化学习的电梯轿厢导流罩气动阻力优化系统，属于电梯导流罩设计领域，包括数字建模模块、实验模块和参数寻优模块；数字建模模块通过参数输入、几何建模和数学建模单元，能够灵活调整电梯导流罩的形状参数并实现其几何参数化建模。实验模块以导流罩的几何参数化模型为基础，通过ANSYSFluent软件进行仿真，记录与目标优化参数相关的数据，并通过数据处理模块为后续优化提供基础。参数寻优模块根据实验模块发送的数据，利用Q‑Learning强化学习和Adaboost集成算法，构建优化模型并进行训练，最终得到电梯导流罩的最佳形状参数组合。本发明通过训练后的优化模型对电梯导流罩的形状参数组合进行快速寻优，实现电梯能效的提升和运行性能的优化。
主权项：1.基于强化学习的电梯轿厢导流罩气动阻力优化系统，其特征在于，包括：数字建模模块，包括参数输入单元、几何建模单元和数学建模单元；所述参数输入单元用于调整电梯导流罩的形状参数，实现控制导流罩变形区域；所述几何建模单元用于根据电梯导流罩形状参数，使用参数化建模软件进行导流罩的几何参数化建模，并把几何参数化模型发送到实验模块；所述数学建模单元用于通过流体力学方法关注气流和压力分布，通过物理模拟构建评估导流罩几何参数化模型气动性能的数学模型，并把数学模型发送到实验模块；实验模块，包括测试单元、数据处理模块；所述测试单元用于根据ANSYSFluent软件对输入的电梯导流罩几何参数化模型和数学模型进行仿真模拟，记录该模型相关的目标优化参数数据并将数据发送至数据处理模块；所述数据处理模块用于对输入的数据进行预处理，并将预处理后的数据发送至参数寻优模块；参数寻优模块，包括优化模型单元、模型训练单元和输出单元，所述优化模型单元用于通过Q-learning强化学习算法构建电梯导流罩形状参数的优化模型；所述模型训练单元用于根据输入的预处理数据，使用Adaboost集成算法对优化模型进行训练；所述输出单元用于通过训练后的优化模型获取电梯导流罩最佳形状参数组合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南电气职业技术学院 基于强化学习的电梯轿厢导流罩气动阻力优化系统
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