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龍圖騰網恭喜西北工業大學申請的專利一種基于深度強化學習的翼型優化設計方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115618497B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211374735.1，技術領域涉及：G06F30/15；該發明授權一種基于深度強化學習的翼型優化設計方法是由屈峰;段少凱;孫迪;惠心雨;白俊強設計研發完成，并于2022-11-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度強化學習的翼型優化設計方法在說明書摘要公布了：本發明提出了一種基于深度強化學習的翼型優化設計方法，該方法不同于監督性學習，而是有著自主學習策略，長期獎勵最大的特性，是一種更接近智能化的優化方法，且具有可遷移性以及策略的普適性。若是在一定范圍內改變設計條件，例如來流馬赫數、雷諾數等，原來優化得到的策略依舊能夠提供初始優化方向，優化目標在很短的步數內就可以有明顯的提升。

本發明授權一種基于深度強化學習的翼型優化設計方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度強化學習的翼型優化設計方法，其特征在于：包括以下步驟：步驟1：用自由曲面變形法進行翼型的幾何參數化：在基準翼型周圍建立自由曲面變形控制框，建立控制框與翼型的映射關系，通過更改控制框點的位置，得到新的翼型；步驟2：建立優化設計模型，根據飛行要求，確認單設計目標和約束條件；步驟3：根據優化目標和約束條件建立獎勵函數；步驟4：建立智能體，包含策略模型π和價值函數模型，策略函數模型輸出動作策略，價值函數模型輸出優勢估計和價值函數；初始化策略模型參數θ0和價值函數模型參數將翼型設計目標和約束條件的氣動參數作為狀態，其中基準機翼對應的氣動參數作為初始狀態s0；步驟5：當前智能體由策略模型根據狀態和獎勵值給出動作，得到新的翼型設計變量；步驟6：對翼型實施動作得到新的翼型；步驟7：對得到的新翼型建立結構化網格，并進行新翼型繞流數值模擬，計算得到新翼型的氣動參數作為新的狀態；步驟8：，利用步驟7計算得到的氣動參數，根據步驟3中的獎勵函數計算得到獎勵值；步驟9：由當前策略模型循環重復步驟5-8共e-1次，得到包含每次循環得到的狀態和動作的軌跡和獎勵值{re}，軌跡τ＝{s0，a0，…，se-1，ae-1，se}，其中s0和a0為初始狀態和動作，se為e步狀態，se-1為e-1步狀態，ae-1為e-1步動作；步驟10：基于當前策略模型重復步驟5-9共n-1次，得到n個的軌跡和獎勵值；步驟11：根據得到的n條軌跡參數和獎勵值，基于當前智能體的價值函數模型計算優勢估計；步驟12：根據優勢估計、軌跡和獎勵值構建損失函數，優化策略模型參數θ和價值函數模型參數優化目標為損失函數最小，用優化后的參數更新策略模型和價值函數模型，得到新的策略模型和價值函數模型；步驟13：循環重復步驟5-12直至達到損失函數不再降低，完成訓練。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西北工業大學，其通訊地址為：710072 陜西省西安市友誼西路127號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。