基于神经网络的C-ADS InjectorⅡ束流偏移校准技术研究
发布时间：2021-07-17 17:22
核能源产生的核乏料如何安全的永久处理是核工业应用中的一个重要问题。目前最先进的方法是使用快中子将长寿命、高辐射性的核素嬗变为寿命短、稳定性好、放射性低的核素。加速器驱动次临界反应堆系统（Accelerator Driven Subcritical System,ADS）是目前世界上嬗变核素最先进的方法之一。我国自上世纪九十年代开始研制ADS系统,目前已经研制出了能够产生高能质子束的粒子加速器C-ADS Injector II。该粒子加速器非常复杂,包含成千上万个零部件,因为工程误差、噪声干扰、测量误差、控制误差等因素造成了束流在传输过程中偏移了理想轨道,严重影响束流质量和加速器运行安全。虽然科学家们已经通过理论分析、经验判断、设备改良等手段改善了束流偏移情况,提高了束流控制精度,但是束流偏移问题仍然比较严重。如何解决束流偏移问题,提高束流传输质量仍然是国内外加速器领域和控制领域关注的一个非常重要的科学问题。束流偏移问题涉及束流横向运动的x轴和y轴两个方向的偏移,文章先后从一维和二维两个层次来探索用神经网络解决粒子加速器束流偏移校准的问题。具体内容包括如下几个方面:（1）针对C-ADS ...
【文章来源】：兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：112 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
InjectorII系统模型图
标为 0.01；按照三分法逐步搜索隐含层节点数；确定一个隐含层节点数后，重复训练网络 10 次，并取预测误差平均值作为该节点数条件下的预测误差；用 MSE来评估算法预测精度。实验结果如图5-4所示。从图中可以看出，在 500—600 个隐含层节点之间总共只进行了 19 组实验，就确定了最佳隐含层节点数 584 个，此时的平均预测误差为 0.081033，低于其余18 组实验中的平均预测误差。但是从结果来看，隐含层节点数仅仅从 600 个降低到了 584 个，节点减少了 16 个，模型精简有一定效果，但是效果不明显。5.2.2 MCNN的权重量化第四章中训练的 MCNN 数值精度为 32 位浮点数（包括 24 位整数和 8 位小数）
【参考文献】：
期刊论文
[1]深度神经网络压缩与加速综述[J]. 纪荣嵘,林绍辉,晁飞,吴永坚,黄飞跃. 计算机研究与发展. 2018(09)
[2]BP神经网络隐含层节点数确定方法研究[J]. 王嵘冰,徐红艳,李波,冯勇. 计算机技术与发展. 2018(04)
[3]Alignment of beam position monitors in cryomodule of CADS injector Ⅱ[J]. Jian-Dong Yuan,Yuan He,Bin Zhang,Jun-Hui Zhang,Jun-Xia Wu,Yong Zhang,Feng-Feng Wang,Jun-Jie Yao,Guo-Zhen Sun,Yu-Qin Wan. Nuclear Science and Techniques. 2017(06)
[4]Beam-based calibrations of the BPM offset at C-ADS Injector Ⅱ[J]. 陈伟龙,王志军,冯驰,窦为平,陶玥,贾欢,王旺生,刘淑会,何源. Chinese Physics C. 2016(07)
[5]直面挑战 追梦核裂变能可持续发展——“未来先进核裂变能——ADS嬗变系统”战略性先导科技专项及进展[J]. 中国科学院"未来先进核裂变能——ADS嬗变系统"战略性先导科技专项研究团队. 中国科学院院刊. 2015(04)
[6]分布式控制的束流路径自动校正方法研究[J]. 郭鑫,苏海军,李德明,王胜利,郭洪雷. 核技术. 2014(05)
[7]未来先进核裂变能——ADS嬗变系统[J]. 詹文龙,徐瑚珊. 中国科学院院刊. 2012(03)
[8]利用约束线性最小二乘法实现合肥光源束流闭轨全环校正和反馈[J]. 宣科,王琳,李川,李为民,王季刚,鲍循,徐宏亮,刘功发,刘祖平. 强激光与粒子束. 2010(01)
[9]关于加速器驱动次临界系统（ADS）研发促进我国核能可持续发展的建议[J]. 中国科学院院刊. 2009(06)
[10]合肥光源束流闭轨局部调整和校正[J]. 宣科,王琳,李川,李为民,王季刚,鲍循,刘功发,徐宏亮,刘祖平. 强激光与粒子束. 2009(06)
博士论文
[1]储存环光源实现超低束流发射度的相关理论与实验研究[D]. 张通.中国科学技术大学 2019
[2]HIAF-BRing引出系统总体设计与动力学研究[D]. 阮爽.中国科学院大学(中国科学院近代物理研究所) 2018
[3]通用向量机优化理论及其在时间序列预测中的应用研究[D]. 雍宾宾.兰州大学 2017
[4]中国ADS注入器样机II束流传输线的设计与调试[D]. 贾欢.中国科学院研究生院(近代物理研究所) 2015
[5]HIRFL重离子直线注入器的动力学设计与研究[D]. 张小虎.中国科学院研究生院（近代物理研究所） 2014
[6]C-ADS HEBT末段真空质子束窗与准直器相关物理问题研究[D]. 武红利.中国科学技术大学 2014
[7]基于束流的准直系统研制及相关研究[D]. 曹涌.中国科学技术大学 2007
硕士论文
[1]基于深度强化学习的束流偏移校准研究[D]. 王金强.兰州大学 2019
[2]交通标志定位和识别算法研究[D]. 胡兴.广西师范大学 2010
本文编号：3288609
【文章来源】：兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：112 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
InjectorII系统模型图
标为 0.01；按照三分法逐步搜索隐含层节点数；确定一个隐含层节点数后，重复训练网络 10 次，并取预测误差平均值作为该节点数条件下的预测误差；用 MSE来评估算法预测精度。实验结果如图5-4所示。从图中可以看出，在 500—600 个隐含层节点之间总共只进行了 19 组实验，就确定了最佳隐含层节点数 584 个，此时的平均预测误差为 0.081033，低于其余18 组实验中的平均预测误差。但是从结果来看，隐含层节点数仅仅从 600 个降低到了 584 个，节点减少了 16 个，模型精简有一定效果，但是效果不明显。5.2.2 MCNN的权重量化第四章中训练的 MCNN 数值精度为 32 位浮点数（包括 24 位整数和 8 位小数）
【参考文献】：
期刊论文
[1]深度神经网络压缩与加速综述[J]. 纪荣嵘,林绍辉,晁飞,吴永坚,黄飞跃. 计算机研究与发展. 2018(09)
[2]BP神经网络隐含层节点数确定方法研究[J]. 王嵘冰,徐红艳,李波,冯勇. 计算机技术与发展. 2018(04)
[3]Alignment of beam position monitors in cryomodule of CADS injector Ⅱ[J]. Jian-Dong Yuan,Yuan He,Bin Zhang,Jun-Hui Zhang,Jun-Xia Wu,Yong Zhang,Feng-Feng Wang,Jun-Jie Yao,Guo-Zhen Sun,Yu-Qin Wan. Nuclear Science and Techniques. 2017(06)
[4]Beam-based calibrations of the BPM offset at C-ADS Injector Ⅱ[J]. 陈伟龙,王志军,冯驰,窦为平,陶玥,贾欢,王旺生,刘淑会,何源. Chinese Physics C. 2016(07)
[5]直面挑战 追梦核裂变能可持续发展——“未来先进核裂变能——ADS嬗变系统”战略性先导科技专项及进展[J]. 中国科学院"未来先进核裂变能——ADS嬗变系统"战略性先导科技专项研究团队. 中国科学院院刊. 2015(04)
[6]分布式控制的束流路径自动校正方法研究[J]. 郭鑫,苏海军,李德明,王胜利,郭洪雷. 核技术. 2014(05)
[7]未来先进核裂变能——ADS嬗变系统[J]. 詹文龙,徐瑚珊. 中国科学院院刊. 2012(03)
[8]利用约束线性最小二乘法实现合肥光源束流闭轨全环校正和反馈[J]. 宣科,王琳,李川,李为民,王季刚,鲍循,徐宏亮,刘功发,刘祖平. 强激光与粒子束. 2010(01)
[9]关于加速器驱动次临界系统（ADS）研发促进我国核能可持续发展的建议[J]. 中国科学院院刊. 2009(06)
[10]合肥光源束流闭轨局部调整和校正[J]. 宣科,王琳,李川,李为民,王季刚,鲍循,刘功发,徐宏亮,刘祖平. 强激光与粒子束. 2009(06)
博士论文
[1]储存环光源实现超低束流发射度的相关理论与实验研究[D]. 张通.中国科学技术大学 2019
[2]HIAF-BRing引出系统总体设计与动力学研究[D]. 阮爽.中国科学院大学(中国科学院近代物理研究所) 2018
[3]通用向量机优化理论及其在时间序列预测中的应用研究[D]. 雍宾宾.兰州大学 2017
[4]中国ADS注入器样机II束流传输线的设计与调试[D]. 贾欢.中国科学院研究生院(近代物理研究所) 2015
[5]HIRFL重离子直线注入器的动力学设计与研究[D]. 张小虎.中国科学院研究生院（近代物理研究所） 2014
[6]C-ADS HEBT末段真空质子束窗与准直器相关物理问题研究[D]. 武红利.中国科学技术大学 2014
[7]基于束流的准直系统研制及相关研究[D]. 曹涌.中国科学技术大学 2007
硕士论文
[1]基于深度强化学习的束流偏移校准研究[D]. 王金强.兰州大学 2019
[2]交通标志定位和识别算法研究[D]. 胡兴.广西师范大学 2010
本文编号：3288609
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