一种基于强化学习的飞行汽车油冷器多物理场协同控制方法

本发明涉及飞行汽车油冷器技术领域，尤其涉及一种基于强化学习的飞行汽车油冷器多物理场协同控制方法，本发明通过融合动力、环境与热力学参数构建时空关联的多维状态向量，结合强化学习算法设计三维连续动作空间（翅片开度、磁流体流速、相变材料激活比例），首次在飞行汽车油冷器控制中实现磁流体导热、相变材料储热与空气散热的协同优化。该设计突破传统单一物理场控制的局限性，显著提升系统在跨空域、多工况场景下的热管理效率，同时兼顾能耗节约与设备寿命延长。