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龙图腾网获悉龙门实验室申请的专利一种基于强化学习的大型筒体锻造仿真摩擦系数标定方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120542277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511028876.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于强化学习的大型筒体锻造仿真摩擦系数标定方法是由陈冲;魏世忠;张铮;张博;毛丰;石如星;师洪强;徐流杰;于保宁;张冀;林乙丑;于华设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的大型筒体锻造仿真摩擦系数标定方法在说明书摘要公布了：一种基于强化学习的大型筒体锻造仿真摩擦系数标定方法，将温度场、压下量作为筒体锻造仿真的输入，将载荷数据作为仿真输出载荷偏差的评判基准，搭建强化学习模型，基于强化学习算法，利用有限元仿真技术，以模拟镦粗载荷和实际镦粗载荷的偏差为奖励函数，对筒体镦粗有限元模型进行计算，获得筒体镦粗的仿真时间‑载荷曲线，计算镦粗工序实际与仿真载荷之间偏差并生成奖励，然后根据奖励更新摩擦系数，从而提高仿真预测锻造压力的精度，保证大型筒体锻造有限元数值仿真可以有效的指导制定工艺及生产过程。

本发明授权一种基于强化学习的大型筒体锻造仿真摩擦系数标定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的大型筒体锻造仿真摩擦系数标定方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、采集筒体锻造过程的温度场、压下量和载荷数据，对相同时间的温度场、压下量和载荷数据进行关联处理，将温度场、压下量作为筒体锻造仿真的输入，将载荷数据作为仿真输出载荷偏差的评判基准； 步骤二、搭建强化学习模型，定义筒体材料的摩擦系数μ为状态空间，取值范围为0.05~0.95；定义摩擦系数值的微调Δμ为动作空间，取值范围为±0.01；定义摩擦系数奖励函数r为筒体镦粗工序实际与仿真载荷之间偏差的负值： ......式（1）； 式（1）中，r为奖励函数值，为第i秒仿真载荷值，为第i秒实际载荷值； 步骤三、通过TensorFlow的TF-Agents强化学习库实现深度Q网络DDPG算法，DDPG算法使用策略网络产生动作Δμ，并使用评论家网络评估动作Δμ的质量； 步骤四、建立筒体镦粗仿真的锭身、镦粗盖板和回转台的几何模型，将几何模型导入有限元仿真软件中进行装配，并划分网格，定义筒体锭身材料，设定坯料温度、模具温度、镦比、模具下压速度和热交换系数； 步骤五、通过设定摩擦系数μ对状态空间进行初始化，运行有限元仿真软件，对筒体镦粗有限元模型进行计算，获得筒体镦粗的仿真时间-载荷曲线，计算镦粗工序实际与仿真载荷之间偏差并生成奖励，然后根据奖励更新摩擦系数μ； 通过最小化损失函数对策略网络进行训练更新，损失函数为： ......式（2）； 式（2）中，表示策略网络在状态s下输出动作a的概率，表示状态-动作价值函数； 策略网络的训练更新过程表示为： ......式（3）； 式（3）中，T为小于1的常数； 通过最小化时序查分TD函数对评论家网络进行训练更新，时序查分TD函数为： ......式（4）； 式（4）中，y是TD目标，计算公式为： ......式（5）； 式（5）中，s’为下一状态，a’为下一输出动作，γ为折扣因子； 评论家网络的训练更新过程表示为： ......式（6）； 当摩擦系数奖励函数r实现最小化之后，停止训练，输出摩擦系数μ作为标定的大型筒体锻造仿真摩擦系数。

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