L’assemblage précis des fuselages composites est essentiel pour que l’assemblage des avions
répondre aux exigences d’ultra haute précision. En raison des variations dimensionnelles,
il y a un espace lorsque deux fuselages s'assemblent. En pratique, des actionneurs sont nécessaires
pour ajuster les dimensions du fuselage en appliquant des forces à des points spécifiques du fuselage
bord par des actions de force de traction ou de poussée. Le positionnement et la force
les réglages de ces actionneurs influencent considérablement l’efficacité de la forme
ajustements. La littérature actuelle prédétermine généralement le nombre fixe de
actionneurs, ce qui n'est pas optimal en termes de qualité globale et correspondante
coûts des actionneurs. Cependant, placement optimal des actionneurs en termes de
les emplacements et le nombre sont difficiles en raison de structures conformes, complexe
propriétés des matériaux, et variabilités dimensionnelles des fuselages entrants. À
relever ces défis, cet article présente un apprentissage par renforcement (R.L.)
cadre qui permet une prise de décision séquentielle pour le placement des actionneurs
sélection et calcul de la force optimale. Spécifiquement, notre méthodologie emploie
le Dueling Double Deep Q-Learning (D3QN) algorithme pour affiner le
capacités de prise de décision du placement séquentiel des actionneurs. L'environnement
est méticuleusement conçu pour permettre la sélection séquentielle et incrémentielle d'un
actionneur basé sur les états du système. Nous formulons le problème de sélection de l’actionneur comme
un problème d'optimisation de fonction sous-modulaire, où les propriétés de sous-modularité
peut être adopté pour atteindre efficacement des solutions presque optimales. Le proposé
la méthodologie a été évaluée de manière approfondie à travers des études numériques et
études comparatives, démontrant son efficacité et ses performances exceptionnelles
pour améliorer la précision de l'assemblage avec un nombre limité d'actionneurs.

Cet article explore les excursions dans le temps et leurs implications.

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