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题名基于机器学习的束团横向相空间测量
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作者
韩雨涛
李任恺
万唯实
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机构
上海科技大学物质科学与技术学院
清华大学工程物理系
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出处
《强激光与粒子束》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期103-113,共11页
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文摘
理论上,使用断层扫描技术可以得到真实的横向相空间分布。但是想要更加精确地了解分布的细节,需要解决旋转角度范围受限和投影数目不足的问题。针对这两个问题,提出了在混合域处理的神经网络模型,即组合地在正弦域和断层域分别使用插值和去除伪影神经网络。在简单地测量束线以及投影数目比较少(7个)的情况下,该网络模型也能高质量地重建束团横向相空间分布。并且,由于选择旋转角度的方式和归一化相空间无关,因此,无需测量Twiss参数。采用该方法测量束团横向相空间,一定程度提升了重建质量,简化了测量的方式。
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关键词
横向相空间
断层扫描
机器学习
神经网络
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Keywords
transverse phase space
computerized tomography
machine learning
neural network
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分类号
TL506
[核科学技术—核技术及应用]
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