检索结果-南通市图书馆

A non-invasive diagnostic method of cavity detuning based on a convolutional neural network

Nuclear Science and Techniques 2022年第7期33卷 25-35页

作者： Liu-Yuan Zhou Hao Zha Jia-Ru Shi Jia-Qi Qiu Chuan-Jing Wang Yun-Sheng Han Huai-Bi Chen Department of Engineering Physics Tsinghua UniversityBeijing100084China Key Laboratory of Particle and Radiation Imaging Tsinghua UniversityBeijing100084China

As modern accelerator technologies advance toward more compact sizes,conventional invasive diagnostic methods of cavity detuning introduce negligible interference in measurements and run the risk of harming structural surfaces.To overcome these difficulties,this study developed a non-invasive diagnostic method using knowledge of scattering parameters with a convolutional neural network and the interior point method.Meticulous construction and training of the neural network led to remarkable results on three typical acceleration structures:a 13-cell S-band standing-wave linac,a 12-cell X-band traveling-wave linac,and a 3-cell X-band RF gun.The trained networks significantly reduced the burden of the tuning process,freed researchers from tedious tuning tasks,and provided a new perspective for the tuning of side-coupling,semi-enclosed,and total-enclosed structures.

关键词： cavity detuning Convolutional neural network Equivalent circuit

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：