摘要
本发明涉及一种基于知识抽取的发动机参数模型拟合建模方法,针对发动机参数模型拟合中的关键技术问题,采用优化DDPG算法对发动机参数模型进行知识抽取。算法状态为发动机的油气比、高度、马赫数,算法动作为发动机的推力,以当前状态、当前动作、下一状态和当前奖励为四元组,构造经验池存入两个假设类的四元组,通过经验池采集结合BP算法进行价值网络和策略网络的更新,由此得到发动机参数的拟合模型。
技术关键词
发动机
策略
参数
推力
BP神经网络
油气
模型建模方法
BP算法
数据
跨度
计算方法
数值
时序
因子
偏差
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