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Machine learning-based method to adjust electron anomalous conductivity profile to experimentally measured operating parameters of Hall thruster

引用

Plasma Science and Technology 2022年第6期24卷 148-156页

作者： Andrey SHASHKOV Mikhail TYUSHEV Alexander LOVTSOV dmitry tomilin Dmitrii KRAVCHENKO JSC'Keldysh Research Center' 8 Onezhskaya St.Moscow 125438Russia

The problem of determining the electron anomalous conductivity profile in a Hall thruster,when its operating parameters are known from the experiment,is *** solve the problem,we propose varying the parametrically set anomalous conductivity profile until the calculated operating parameters match the experimentally measured ones in the best *** axial 1D3V hybrid model was used to calculate the operating parameters with parametrically set *** of the conductivity profile was performed using Bayesian optimization with a Gaussian process(machine learning method),which can resolve all local minima,even for noisy *** calculated solution corresponding to the measured operating parameters of a Hall thruster in the best way proved to be unique for the studied operating modes of *** local plasma parameters were calculated and compared to the measured ones for four different operating *** results show the qualitative *** agreement between calculated and measured local parameters can be improved with a more accurate model of plasma-wall interaction.

关键词： Hall thruster anomalous conductivity machine learning Bayesian optimization Gaussian process electric propulsion

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