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作者：任凯;石永彬;卜月鹏;张阳;童静;田斯源;
单位：西安现代控制技术研究所;
摘要：为了提高基于深度强化学习的气动外形优化效率，提出基于代理模型的深度强化学习气动优化框架。深度强化学习存在样本利用率低的问题，在气动优化中需要大量使用流场数值模拟来获取样本数据，通过引入代理模型，能够快速生成样本数据，减小对流场数值模拟的依赖，提高气动优化效率。在跨声速翼型减阻优化设计中，仅使用深度强化学习和使用基于代理模型的深度强化学习优化方法都能获得最优解，但代理模型的使用能够使流场数值仿真次数减少67%,显著提升优化效率，在翼型反设计中，基于代理模型的深度强化学习优化方法得到的反设计翼型和目标翼型压力分布以及翼型形状均吻合较好，进一步验证了提出的基于代理模型的深度强化学习气动优化框架的有效性。
关键词：深度强化学习;;代理模型;;气动优化设计;;翼型
