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為改善板料拉深制造的成品質量，釆用深度強化學習的方法進行拉深過程旳壓邊力優化控制。提岀一種基于深度強化學習與有限元仿真集成的壓邊力控制模型，結合深度神經網絡的感知能力與強化學習的決策能力，進行壓邊力控制策略的學習優化。基于深度強化學習的壓邊力優化算法，利用深度神經網絡處理巨大的狀態空間，避免了系統動力學的擬合，并且使用一種新的網絡結構來構建策略網絡，將壓邊力策略劃分為全局與局部兩部分，提高了壓邊力策略的控制效果。將壓邊力的理論知識用于初始化回放經驗池，提高了深度強化學習算法在壓邊力控制任務中的學習效率。實驗結果表明，與傳統深度強化學習算法相比，所提岀的壓邊力控制模型能夠更有效地進行壓邊力控制策略優化，成品在內部應力、成品厚度以及材料利用率3個質量評價指標的綜合表現優于傳統深度強化學習算法。將深度強化學習中的策略網絡劃分為線性部分與非線性部分，并結合理論壓邊力知識來初始化回放經驗，能夠提高深度強化學習在壓邊力優化控制中的控制效果，提高算法的學習效率。
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