將DRLinSPH平台與其他先進的深度學習技術相結合，可以顯著提高其性能和適用性，具體方法如下：
強化學習：利用強化學習算法（如PPO、SAC）來優化流體-結構相互作用的控制策略。通過設計合適的獎勵函數，強化學習可以幫助DRLinSPH自動調整控制參數，以達到最佳性能。
元學習：應用元學習技術，使DRLinSPH能夠快速適應新的流體-結構相互作用場景。通過在多個相關任務上進行訓練，DRLinSPH可以學習到通用的策略，從而在面對新問題時能夠迅速調整。
遷移學習：將在某一特定流體-結構相互作用問題上訓練好的模型，遷移到其他相似的問題上。這樣可以減少新問題的訓練時間，並提高模型的泛化能力。
生成對抗網絡（GAN）：利用GAN生成高質量的流體和結構數據，這些數據可以用於訓練DRLinSPH中的深度學習模型，從而提高模擬的準確性和穩定性。
自動化超參數調整：結合自動化超參數調整技術，通過優化算法自動調整DRLinSPH中的超參數，以獲得最佳的學習效果和模擬性能。
通過這些方法，DRLinSPH平台可以在複雜的流體-結構相互作用問題中實現更高的計算效率和更好的適應性，從而推動相關領域的研究和應用。