【摘 要】
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定模动辊变截面辊弯成型装备是对板材进行变截面渐进成型加工的复杂机电设备。加工出的成品具有种类多且载荷性能优良的特点,因而有着广泛应用前景。因此,对五道次定模动辊变截面辊弯成型机的加速度展开优化分析,减小加速度峰值,提高设备运行的稳定性,对提高产品质量具有重要意义。本文利用强化学习智能优化方法,对定模动辊成型机进行优化。首先基于能量守恒原理,通过计算定模动辊机电系统中势能、动能、电场能、磁能、机械损
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定模动辊变截面辊弯成型装备是对板材进行变截面渐进成型加工的复杂机电设备。加工出的成品具有种类多且载荷性能优良的特点,因而有着广泛应用前景。因此,对五道次定模动辊变截面辊弯成型机的加速度展开优化分析,减小加速度峰值,提高设备运行的稳定性,对提高产品质量具有重要意义。本文利用强化学习智能优化方法,对定模动辊成型机进行优化。首先基于能量守恒原理,通过计算定模动辊机电系统中势能、动能、电场能、磁能、机械损耗能、电磁损耗能,获得定模动辊动力学微分方程。根据定模动辊动力学方程,确定优化目标函数以及待优化参数。最后将定模动辊机电系统动力学方程组定义为环境、待优化参数定义为动作、加速度绝对值峰值定义为状态、根据优化目标函数得到奖励函数,建立定模动辊机电系统动力学强化学习模型。针对机电系统动力学优化这类高维、连续动作空间的优化问题,本文采用DDPG算法对定模动辊动力学模型进行优化分析。按照DDPG算法进行优化,算法获得局部优化结果。因此对DDPG算法进行改进:1.只将奖励值大于0的数据存入经验池。2.动作扰动采用动态减小方法。通过这两点改进,改进后的DDPG算法得到的加速度峰值比未优化时下降了约28.13%。同时为了验证强化学习方法在机电系统动力学优化领域的应用效果,本文又以PSO优化算法与改进DDPG算法的优化结果进行对比,二者优化后的加速度峰值之差小于1%。这表明强化学习完全可用于机电系统动力学优化领域,而且有着良好的效果。论文研究不仅为五道次定模动辊变截面辊弯成型机的大批量工业生产应用提供理论依据,也为机电系统动力学优化提供新的方法。
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