激光实验诊断集成管控系统中人工智能技术应用

针对激光聚变实验中诊断系统种类多、原理各异、排布变换频繁等特点，发展了基于流程驱动的诊断集成管控系统。对控制节点中依赖经验以及人工判读的测量系统参数配置、系统瞄准、多诊断系统空间干涉等操作流程，开展基于深度学习技术的示波器量程智能化设置、自动瞄准以及空间干涉预警技术等诊断系统智能化控制方法的初步探索。     

惯性约束聚变实验中空间干涉检测与预警系统设计

针对惯性约束聚变实验中多诊断系统在有限空间同时作业引发碰撞风险的问题，设计了基于碰撞目标检测和空间距离测算方法的空间干涉检测与预警系统，分析了真空靶室特定环境下不同实现方法的适用条件和可行性。实验室条件下模拟验证结果表明，基于结构光深度图像获取方法可获得较好的碰撞距离测量精度，在靶室半径探测距离内空间测距误差不大于3cm，为靶室空间干涉检测与预警提供了一种可行的解决方案。     

神光系列激光装置内爆烧蚀压缩过程测量

间接驱动惯性约束聚变研究中，获得高内爆速度是实现点火，提升聚变增益的关键。通过对内爆烧蚀压缩过程的测量，能够获得内爆速度和剩余质量等内爆动力学重要的物理量，实现烧蚀层材料、厚度以及激光波形等参数的优化。近几年在神光系列装置上，演示了常规的应用狭缝成像的内爆烧蚀压缩过程测量技术，发展了基于球面弯晶成像的高分辨单能内爆烧蚀压缩过程测量技术。通过对球面弯晶成像系统设计的持续改进以及内爆烧蚀压缩过程测量技术的优化，结合实验室和系统原位标定结果，建立了高分辨的内爆压缩流线诊断技术，采用替代靶方式，实现内了爆速度不确定度2.1%的测量精度。     

激光聚变内爆D3He质子源的在线诊断系统

提出了一种基于混合像素探测器作为记录介质的用于激光聚变内爆D3He质子源能谱和产额测量的在线磁谱仪诊断系统。通过对探测器上特征团簇数目和能量的识别,结合诊断系统排布,可以快速获取激光聚变反应产生的D3He质子源的能谱和产额。在神光装置上对该诊断系统进行了测试。实验使用31束纳秒激光聚焦到靶丸上驱动聚变反应。靶丸内充有原子比1∶1的D₂和3He的混合气体。在线磁谱仪诊断系统测量到了中心能量在14.6 MeV、半高全宽为2.1 MeV、产额约(2.3±0.13)×109的初级D3He质子能谱。该系统的建立可以实时给出D3He质子源能谱和产额信息,从而更加及时地指导实验的开展。     

深度神经网络在自动瞄靶技术中的应用研究

基于Mask R-CNN模型，对惯性约束聚变实验研究中靶图进行关键结构的语义分割，通过计算中心来定位目标靶点位置，通过模拟靶图数据来验证算法的可行性。在算法验证过程中通过程序批量生成不同结构参数、不同角度的模拟靶图作为数据集，然后通过增噪、成像位置变换等操作拓展样本数量。在大样本数量基础上对算法模型进行训练测试，实现语义分割，通过计算注入孔的中心得到目标靶点位置。测试结果显示准确率和召回率均在97%以上，在靶点识别精度上优于10个像素点。