基于深度强化学习的飞机增升装置二维到三维优化方法

本发明公开了一种基于深度强化学习的飞机增升装置二维到三维优化方法，属于飞行器技术领域。本发明在基于二维计算流体力学的环境中，训练了适用于目标三维优化问题的高效而通用的飞机增升装置优化策略，显著降低三维优化问题的训练成本，规避传统三维流场仿真的高计算开销；利用流场局部性和策略平移不变性，将三维问题分解为多个二维剖面独立优化，使智能体仅需处理低维动作空间，有效解决高维动作空间导致的“维度诅咒”问题；训练完毕的智能体在解决相似优化问题时，能够借助以往解决同类问题的经验，优化效率高，收敛速度快，对于多变的设计工况和增升装置外形具有很强的通用性。