CN115081327B 一种基于强化学习的间壁式换热器动态仿真模型建模方法 （天津大学）_第1页
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XuanWangetc..Deepreinforcmethodforindirect-cApplicationsofArtifi一种基于强化学习的间壁式换热器动态仿本发明公开一种基于强化学习的间壁式换的换热机理模型建立包括多个表征参数的机理热器模型当前的关键状态参数输出准确的表征2对待建模换热器的实际物理过程设置热源的进出口流量和进口温量和进口温度作为模型的边界条件,对待建模换热器的换热机理模型进行推导得到包括多是表征参数；采集工质的出口温度和压力作为学习样本，将推导出的所述表征参数每通过用强化学习训练智能体，使智能体每时每刻输出最优的动作策略第三步：拟合换热器关键状态参数和对应的表征参数之间的函32.根据权利要求1所述的基于强化学习的间壁式换热器动态仿真模型建模方法，其特征在于，当表征参数通过强化学习的方法进行训练时,其奖励函数是由骨架模型输出的流3.根据权利要求1所述的基于强化学习的间壁式换热器动态仿真模型建模方法，其特征在于，所述强化学习算法采用基于价值的强化学习算法或者基于策略的强化学习算法；第三步中的拟合方法采用多项式拟合或神经4口流量和进口温度作为模型的边界条件,对待建模换热器的换热机理模型进行推导得到包5[0009]所述计算平均值是指用计算平均温度(即流体进出口温度之和的二分之一)和流温度或压力的时间序列；[0015]进一步的，当表征参数通过强化学习的方型输出的流体压力或出口温度与实际换热器输出的流体压力或出口温度之间的误差构成[0018]本发明使用一组不重复的最基本的换热机理模型作为所述建模方法建立的新模6[0024]如图3所示，本实施例对一个螺旋管换热器采用一种基于强化学习的间壁式换热7[0030]图2示出一个典型的逆流套管换热器其机理模型示意图。换热段被分成了很多个[0035]由于冷流体和热流体(f1和f2)的能量和质量守恒方程相同，以下以冷流体f1为例用算数平均温度(进出口温度之和除以2)和流体压力相应的密度作为平均密度，并将所有程(4)中计算平均密度对时间的导数自然也会和真实平均密度的导数存在误差，在此我们89[0054]β2的物理意义可理解为是对冷流体f1与管壁的对流换热β234[0064]所述计算平均值是指用计算平均温度(即流体进出口温度之和的二分之一)和流这5个难以通过机理精确计算的表征参数决[0076](2)基于骨架模型的计算工质出口压力值和实际换热器的工质出口压力值之间的误差按照公式(2)计算即时奖励值，来评价各动作的价值函数，选择行动来最大化未来回[0080]最终采用本发明所述的建模方法的换热器模型计算结果与实验数据的对比如图4所示。本发明所述的建模方法只采用一组方程(17)进行计

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