公开(公告)号：CN116992761A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310893202.2

申请日：2023-07-20

Applicant: 厦门大学

Inventor： 缑蕊嘉 ,  李臻曜 ,  冯子懿

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06F111/04 ,  G06F119/14 ,  G06F119/08

Abstract: 一种基于计算机的变循环发动机最大推力控制优化方法，涉及变循环发动机控制技术领域。根据变循环发动机的特点，设计DEORL算法，该算法结合Actor‑Critic模型和DQN思想的深度强化学习算法，利用经验回放和目标网络来提高算法性能，并通过探索性扩展技术实现环境的深度探索和利用的平衡。该算法基于计算机完成，来解决变循环发动机最低油耗寻优控制问题。该算法的正确性、可靠性和效率在计算机环境下进行验证和测试。将DEORL算法用于最大推力控制寻优，输出最优控制变量给变循环发动机。可以在保证变循环发动机安全工作前提下，最大限度提升变循环发动机推力，提高飞机的机动性。

公开(公告)号：CN119712345A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411986864.5

申请日：2024-12-31

Applicant: 厦门大学

Inventor： 黄玥 ,  刘润富 ,  李臻曜 ,  冯子懿 ,  尤延铖

IPC: F02K1/28 ,  F02K3/075

Abstract: 一种用于变循环发动机的可控气流交变结构的变面积后涵道引射器，涉及变循环发动机。包括矩形交变混合器、大小面积调节阀体、中心锥、驱动装置及齿轮传动机构。单外涵模态下，小面积调节阀体对应长瓣叶，大面积调节阀体堵塞短瓣叶流道，使外涵气流全经长瓣叶与内涵气流混合。双外涵模态时，调节阀体与上矩形瓣叶重合，不影响外涵气流。长瓣叶穿透率高，运送外涵冷气流至内涵核心促进混合。大小面积调节阀体在外涵道倾斜，与上矩形瓣叶倾角一致，一端设滑道内便于移动，另一端连齿条，由驱动装置和齿轮传动机构驱动移动，调节流通面积，旋转范围0～12°。气流经矩形交变混合器后产生流向涡，促进混合，得到均匀流场，提升燃烧效率及发动机性能。

公开(公告)号：CN117469694A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311703954.4

申请日：2023-12-12

Applicant: 厦门大学

Inventor： 黄玥 ,  冯子懿 ,  李臻曜 ,  柏育松 ,  尤延铖

IPC: F23R3/20 ,  F23R3/28

Abstract: 一种多级波瓣型凹腔驻涡式支板火焰稳定器，包括支板，支板尾部垂直于加力燃烧室流向；支板两侧均设有凹腔，凹腔的下侧依次设有一级波瓣混合器和二级波瓣混合器；二级波瓣混合器位于支板尾部，并与一级波瓣混合器交错布置。本发明针对实际应用中多个支板阵列式布置时任意两支板之间流场分布不佳的问题，采用非对称设计进行优化，利用凹腔获得稳定的驻涡来初步混合燃油与空气；一级波瓣混合器通过产生流向旋涡结构将凹腔内部初步混合的燃油空气混合气与外部来流空气进行高效混合；在经一级波瓣混合器后，混合油气在二级波瓣混合器处进一步与来流空气掺混，使得燃油在燃烧室中分布更均匀，扩大燃油在加力燃烧室中的分布面积，点火时燃烧更充分。

公开(公告)号：CN117217071A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202310893162.1

申请日：2023-07-20

Applicant: 厦门大学

Inventor： 缑蕊嘉 ,  李臻曜 ,  冯子懿

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06F111/04 ,  G06F119/08

Abstract: 基于DEORL的航空发动机最低油耗控制优化方法，涉及航空发动机控制。1)建立航空发动机的非线性数学模型；2)确定最低油耗控制模式的目标函数和约束函数；3)以DEORL优化计算；4)输出最优控制变量给航空发动机。根据航空发动机的特点，设计DEORL算法，结合Actor‑Critic模型和DQN思想的深度强化学习算法，利用经验回放和目标网络提高算法性能，通过探索性扩展技术实现环境的深度探索和利用的平衡。结合策略梯度和值函数方法，单步更新网络参数，提高算法效率，避免策略梯度算法收敛至局部最优解问题。在确保发动机安全运行的同时，降低耗油率保持发动机推力不变，提高飞机飞行距离。

公开(公告)号：CN116974194A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310893665.9

申请日：2023-07-20

Applicant: 厦门大学

Inventor： 缑蕊嘉 ,  李臻曜 ,  冯子懿

IPC: G05B13/04

Abstract: 一种基于计算机的变循环发动机加速过程最优控制方法，涉及变循环发动机控制。根据变循环发动机特点，设计DEORL算法，算法结合Actor‑Critic模型和DQN思想的深度强化学习算法，利用经验回放和目标网络提高算法性能，通过探索性扩展技术实现环境的深度探索和利用的平衡。该算法基于计算机完成，解决变循环发动机最低油耗寻优控制问题。该算法的正确性、可靠性和效率在计算机环境下进行验证和测试。将DEORL算法用于加速过程寻优，输出最优控制变量给变循环发动机。可实现变循环发动机加速过程的最优控制，在保证变循环发动机安全工作前提下，缩短变循环发动机加速时间，有效改善变循环发动机加速性能，提高飞机的机动性。