一种基于深度强化学习的风洞试验集成方法

本发明涉及空气动力学试验技术领域，具体地说，是一种基于深度强化学习的风洞试验集成方法。首先，本发明将风洞试验中常用的设备通讯协议通过Python编码集成至统一的适配器中，并通过标准化的写入与读取接口实现与设备的无缝通讯和数据交互；其次，方法集成了深度强化学习技术的多种代码库，支持用户自由调用包括PPO、SAC、TD3在内的各类深度强化学习算法以及相应的优化功能；最后，通过标准的gym环境接口，确保适配器与深度强化学习算法之间的顺畅交互，实现执行器、传感器、控制器与DRL算法间的实时数据传输和闭环控制。通过这一方法，风洞试验中的自动化控制和参数优化得以进一步提升，增强了实验效率与系统性能。