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关于经典增强学习的案例研究

摘要 - 基于旅行场的通量泵送是一项有前途的技术，有可能在HTS磁铁的供应中产生突破性的创新，该磁铁提供了无接触式，低压和高电流替代电力电子励磁器和当前铅解决方案的替代方案。但是，他们的工程过程已证明提出了重大挑战。先前的研究在数值或实验上已经在经验上研究了单个设计参数对通量泵的产出和性能的影响，但它们只能提供不适合适当适当设计动作的定性关系。在这项研究中，我们提出了一种基于人工智能（AI）技术的新方法，以生成有效的通量泵设计。在此过程中采用了以前针对实验结果验证的有限元（Fe）模型，以提供通量泵的设计参数与优化问题的目标函数之间的关系，即在持续操作过程中的最大效率。Fe模型以函数的形式利用，该函数被馈入基于AI的优化算法，例如遗传算法和粒子群优化。已建立的过程提供了一种“系统”方法，用于设计可行有效的通量泵，用于在实际应用中无接触式通电HTS磁铁。索引项 - 直流超导磁铁，通量泵，HTS电源，HTS Dynamo，Fusion Magnet，设计优化