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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于强化学习的高通流双变循环发动机融合模型构建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：CN119442452B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411420849.4，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权基于强化学习的高通流双变循环发动机融合模型构建方法是由周文祥;陈颖;宋启波;黄金泉;陆桑炜设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的高通流双变循环发动机融合模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的高通流双变循环发动机融合模型构建方法，属于航空发动机建模领域。该方法包括以下步骤：基于高通流双变循环发动机工作的气动热力学机理，选定共同工作方程以实现整机性能匹配；基于牛顿‑拉夫森算法和双延迟深度确定性策略梯度算法TD3设计融合模型架构；根据融合模型工作机理设计输入输出结构和奖励体系后，依据奖励和共同工作方程残差整定系统超参数。本发明建立的高通流双变循环发动机融合模型收敛速度快、精度高且实时性好，能够突破传统模型只能在特定点开展仿真的局限，减少突变输入参数下模型的迭代次数并保障全包线范围内的收敛性。

本发明授权基于强化学习的高通流双变循环发动机融合模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的高通流双变循环发动机融合模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：基于高通流双变循环发动机工作的气动热力学机理，选定共同工作方程以实现整机性能匹配； 步骤2：结合所述共同工作方程，基于牛顿-拉夫森算法和双延迟深度确定性策略梯度算法TD3设计高通流双变循环发动机融合模型架构； 步骤3：基于所述高通流双变循环发动机融合模型的工作机理设计系统输入输出结构和奖励体系； 步骤4：根据所述共同工作方程残差和设计的奖励体系，整定高通流双变循环发动机融合模型超参数； 所述高通流双变循环发动机融合模型包含内外环两套迭代体系，在初始迭代参数不准确导致发动机共同工作方程残差e大于指定常数ε时，采用基于TD3智能体的外环体系进行迭代；当残差e小于指定常数ε时，采用牛顿-拉夫森算法进行内环迭代； 在训练过程中，由于初始迭代参数随机给定，共同工作方程残差e大于指定常数ε，所述高通流双变循环发动机融合模型连接外环体系的Actor进行训练，Actor输出的动作At和发动机流路计算模块所得到的状态St、St+1和奖励rt一起存入回放缓冲区，用于Critic的训练，Critic根据期望回报Qt的误差进行更新，进一步优化Actor的更新策略； 在使用阶段，当残差e大于指定常数ε，调用训练好的Actor输出初始迭代参数，直至残差e小于指定常数ε，此时所述高通流双变循环发动机融合模型连接内环，由牛顿-拉夫森算法进行迭代，直至所述高通流双变循环发动机融合模型收敛。

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