用于多段翼型优化策略强化学习的二维主成分分析方法

本发明公开了一种用于多段翼型优化策略强化学习的二维主成分分析方法，属于飞行器技术领域，包括以下步骤：S1、定义多段翼型优化问题；S2、使用拉丁超立方采样建立气动数据样本库；S3、采用二维主成分分析方法将速度场矩阵降维；S4、建立优化策略的强化学习模型；S5、对强化学习模型进行训练，得到具备直接迁移能力的最优优化策略。本发明在确保强化学习智能体对环境状态观察有效性的同时，有效降低了状态的维度，优化策略学习所需的神经网络层数和参数数量减少，训练完毕的优化策略适用于多种设计工况和多段翼型外形。