买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于深度强化学习的换热器智能设计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：CN119761209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411969623.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度强化学习的换热器智能设计方法是由马挺;徐东君;刘德超;韩振东;王秋旺设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的换热器智能设计方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度强化学习的换热器智能设计方法，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：根据换热器的几何形状、换热器材料的物理性质以及换热器内流动的流体，建立模拟流体在换热器内部的流动路径、速度分布和压力变化的流动模型；根据换热器的几何形状、换热器材料的物理性质以及换热器内流动的流体，结合热力学原理，建立换热模型，以计算在不同流体流动条件下的热交换效率；将流动模型和换热模型进行耦合，以得到评估换热器在特定工况下的整体性能的耦合性能评价模型；根据流动换热强度耦合性能评价模型，确定状态空间、动作空间和奖励函数。本发明提高了设计效率。

本发明授权一种基于深度强化学习的换热器智能设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的换热器智能设计方法，其特征在于，所述方法包括： 确定换热器的几何形状，包括板式和管壳式，并记录关键尺寸，包括板片厚度、管道直径和管间距； 获取换热器材料的物理性质，包括热导率、密度和比热容； 对于换热器内流动的流体，获取其热力学和流体力学性质，包括粘度、密度、比热容、热导率以及相变特性； 根据换热器的几何形状、换热器材料的物理性质以及换热器内流动的流体，建立模拟流体在换热器内部的流动路径、速度分布和压力变化的流动模型； 根据换热器的几何形状、换热器材料的物理性质以及换热器内流动的流体，结合热力学原理，建立换热模型，以计算在不同流体流动条件下的热交换效率； 将流动模型和换热模型进行耦合，以得到评估换热器在特定工况下的整体性能的耦合性能评价模型； 根据流动换热强度耦合性能评价模型，确定状态空间、动作空间和奖励函数； 根据状态空间、动作空间和奖励函数，采用强化学习算法构建强化学习模型，进行强化学习模型训练，获得最优策略网络；将设计工况的工况参数输入到策略网络，以得到最终的结构设计参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市咸宁西路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。