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基于強化學習的液壓舵機殼體流道路徑規(guī)劃
液壓舵機殼體是航空液壓操縱系統(tǒng)的核心零件 , 內(nèi)部包含大量復(fù)雜流道 。傳統(tǒng)的流道路徑人工設(shè)計方法效率低下 , 結(jié)果一致性差 。針對該問題 , 提出了一種基于混合近端策略優(yōu)化(HPP0算法)的流道路徑規(guī)劃算法 。通過分析流道接口特征 ,設(shè)計智能體動作空間 、狀態(tài)空間和獎勵函數(shù)等強化學習要素 ,基于此實現(xiàn)了流道路徑的 自動生成 。 最后 , 以某航空液壓殼體為例 ,驗證了該方法的可行性和有效性 。
