激光聚变靶设计中参数不确定性指标的线性近似法

激光聚变的点火对实验、器件、制靶及诊断等各方面的控制能力都有很高的要求。随着实验逐步趋近点火设计, 实验的精密化要求也逐步提高。精密化实验要求靶设计不仅给出激光能量、靶尺寸、气压等参数, 还需要给出这些关键参数的不确定性指标要求。因此, 获得这些不确定性指标也成为靶设计的主要内容之一。针对如何在实验设计中更为方便有效地获得参数的不确定性指标问题, 通过理论结合数值模拟研究给出了一种基于线性近似的方法。这一方法综合考虑各种关键参数变化对实验结果的影响, 平衡器件、制靶等对各种参数的控制能力, 来获得参数的不确定性指标。以一个气体靶设计为例, 通过数值模拟来展示这种方法的使用。结果表明, 这一方法可以在显著降低工作量的情况下有效地获得实验设计的参数不确定性指标。     

激光间接驱动聚变柱菜腔靶内壁光斑参数计算

用几何光学计算了柱形腔壁上的激光光斑参数，包括光斑的位置、形状、大小以及光斑内的光强分布，同时还计算了在激光注入孔的光斑参数，这对分析靶丸的初始辐射均匀性、确定腔壁上的辐照强度大小民能否将激光有效地注入腔内都是非常重要的。     

激光惯性约束聚变靶靶丸制备与表征

激光惯性约束聚变的核心思想是利用球形内爆技术对聚变燃料进行增压,使热核燃料达到高温、高密度的等离子体状态,进而实现聚变点火。基于对称压缩、流体界面不稳定性和实验诊断的考虑,ICF实验对作为热核燃料容器的空心微球的品质在球形度、壁厚均匀性、表面粗糙度以及掺杂水平等方面提出了严格的要求。为满足这些要求,陆续发展了乳液微封装技术、降解芯轴技术、低压等离子体聚合/掺杂技术、干凝胶玻璃微球制备技术等用于多层塑料微球和空心玻璃微球的研制。另一方面,针对ICF靶丸量小、质轻以及表面要求高的特点,发展了相应的非破坏性靶丸参数表征技术,如X光照相技术、4π形貌表征技术、微球掺杂水平测量技术以及微球内燃料负载水平快速测试技术。基于这些制备与表征技术,初步实现了多层塑料微球、玻璃微球、聚-!-甲基苯乙烯芯轴微球、梯度掺杂CH微球的研制,满足了"神光Ⅱ"、"神光Ⅲ原型"及"神光Ⅲ主机"上开展的一系列内爆物理实验的要求,同时为未来点火物理实验用靶丸的研制提供了技术支撑。     

激光惯性约束聚变靶靶丸制备与表征

激光惯性约束聚变的核心思想是利用球形内爆技术对聚变燃料进行增压,使热核燃料达到高温、高密度的等离子体状态,进而实现聚变点火。基于对称压缩、流体界面不稳定性和实验诊断的考虑,ICF实验对作为热核燃料容器的空心微球的品质在球形度、壁厚均匀性、表面粗糙度以及掺杂水平等方面提出了严格的要求。为满足这些要求,陆续发展了乳液微封装技术、降解芯轴技术、低压等离子体聚合/掺杂技术、干凝胶玻璃微球制备技术等用于多层塑料微球和空心玻璃微球的研制。另一方面,针对ICF靶丸量小、质轻以及表面要求高的特点,发展了相应的非破坏性靶丸参数表征技术,如X光照相技术、4形貌表征技术、微球掺杂水平测量技术以及微球内燃料负载水平快速测试技术。基于这些制备与表征技术,初步实现了多层塑料微球、玻璃微球、聚-??-甲基苯乙烯芯轴微球、梯度掺杂CH微球的研制,满足了神光Ⅱ、神光Ⅲ原型及神光Ⅲ主机上开展的一系列内爆物理实验的要求,同时为未来点火物理实验用靶丸的研制提供了技术支撑。     

激光间接驱动聚变柱形腔靶内壁光斑参数计算

 用几何光学计算了柱形腔壁上的激光光斑参数, 包括光斑的位置、形状、大小以及光斑内的光强分布, 同时还计算了在激光注入孔的光斑参数, 这对分析靶丸的初始辐射均匀性、确定腔壁上的辐照强度大小和判断能否将激光有效地注入腔内都是非常重要的。     

激光间接驱动聚变柱形腔靶内壁光斑参数计算

用几何光学计算了柱形腔壁上的激光光斑参数, 包括光斑的位置、形状、大小以及光斑内的光强分布, 同时还计算了在激光注入孔的光斑参数, 这对分析靶丸的初始辐射均匀性、确定腔壁上的辐照强度大小和判断能否将激光有效地注入腔内都是非常重要的。     

激光聚变气体靶核反应速率双峰现象

利用一维数值模拟分析解释了神光Ⅲ原型高中子产额内爆实验中核反应速率的双峰现象。双峰现象的出现是内爆中核反应区能量竞争的结果。在核反应期间反应区离子的增能机制主要是压缩做功,能量耗散机制主要是离子-电子的库仑碰撞。冲击波在DT燃料中的来回反射,使得核反应区的压缩做功出现强弱交替。压缩做功与库仑碰撞能耗的竞争导致反应区离子内能出现上下波动,使得核反应速率出现双峰现象。实验测量的核反应速率峰值时间与数值模拟结果相一致。     

激光聚变气体靶核反应速率双峰现象

利用一维数值模拟分析解释了神光Ⅲ原型高中子产额内爆实验中核反应速率的双峰现象。双峰现象的出现是内爆中核反应区能量竞争的结果。在核反应期间反应区离子的增能机制主要是压缩做功,能量耗散机制主要是离子-电子的库仑碰撞。冲击波在DT燃料中的来回反射,使得核反应区的压缩做功出现强弱交替。压缩做功与库仑碰撞能耗的竞争导致反应区离子内能出现上下波动,使得核反应速率出现双峰现象。实验测量的核反应速率峰值时间与数值模拟结果相一致。     

激光惯性约束聚变靶技术现状及其发展趋势北大核心CSCD

靶是激光惯性约束聚变(ICF)研究的物质基础,其质量的好坏对物理实验结果有极其重要的影响。靶本身的特点决定了制靶是一项极其复杂且特色鲜明的系统工程。主要介绍了国内ICF靶制备技术的现状,并对存在的问题及今后一段时期内的发展趋势作了简要说明。     

激光靶中的等离子体流实验研究

在星光和神光激光装置上,用空间-时间分辨、能量-时间分辨技术,激光探针光技术以及法拉第电荷收集器,研究了平面金靶、玻璃球靶、黑洞腔靶的激光等离子体膨胀过程以及离子发射速度分布。观察到了球靶的球体与支撑杆之间以及激光未照射区的等离子体喷流结构。获得了金柱腔靶在特定功率密度下的解体时间。     

激光惯性约束聚变靶制备技术研究进展

在实验室实现聚变反应释放的能量大于点燃聚变反应所需能量的阈值是当今世界ICF研究的主要目标,实现这一目标仍需要深入研究一系列的关键物理问题。在ICF研究中,制靶能力的发展与提升至关重要,靶的质量是实验成功的核心要素之一。本文介绍了国际ICF靶制备工作近年来在新型烧蚀层材料靶丸、新型靶丸支撑技术、优化黑腔材料与构型以及减小燃料填充管直径等方面取得的一系列进展,并结合ICF物理需求,简要阐述了ICF靶的发展趋势。     

A method to determine the parameters of laser iron and steel cutting

A simple empirical method to describe the parameters of laser iron and steel cutting, with a high quality of kerf, is given. The experiments were conducted with a 500 W cw CO₂ laser, Everlase 525, in laboratory conditions with energies in the range 150–580 W and were used as a base. They mainly agreed with the data from Refs 3 and 4.     

浅海波导中目标散射的简正波-Kirchhoff近似混合方法

提出了计算浅海波导中复杂目标散射的数值方法:简正波-Kirchhoff近似混合方法。通过把目标散射的Kirchhoff近似方法和简正波声传播模型相结合,可对大尺寸复杂目标在浅海波导中的散射声场进行计算。以浅海波导中刚性球体散射的解析解为标准解验证了本方法,说明简正波-Kirchhoff近似混合方法是有一定计算精度的工程预报方法。数值计算Pekeris浅海波导中球体目标散射声场在深度-频率平面和距离-频率平面上的二维干涉结构及其与自由空间中的差异。进而通过FFT获得目标时域回波随深度的分布图,分析浅海波导中目标姿态、声速剖面对Benchmark潜艇目标散射的影响。     

结合振动控制的柱面纵向梯度线圈目标场设计方法

在磁共振成像系统的工作过程中,噪声主要是由梯度线圈系统产生的.梯度线圈置于高均匀度超导磁体的室温孔内,并工作于脉冲状态,频繁的开启和关闭会使线圈中电流急剧随时间变化,变化的电流导致线圈受到变化的洛伦兹力作用,从而产生振动,这种高频振动所发出的噪声会对病人产生刺激,严重时甚至会对病人的听觉神经产生损伤.梯度场的场强越强、切换速度越快,所产生的噪声就越大.降低噪声的最根本方法是通过有效的梯度线圈设计,降低洛伦兹力的空间分布.本文针对纵向梯度线圈,在原经典目标场设计方法基础上,加入对振动参量,从而能够有效地降低线圈工作时所产生的噪声.其具体方法是将振动控制函数作为约束条件,通过目标场法建立数学模型,利用MATLAB进行电磁验算.计算结果表明,所提数学模型可有效地降低线圈振动的最大振幅.     

Neural estimator to determine alpha parameter in terms of quantum-well number

The value of the α (Alpha) parameter, which is also called Linewidth enhancement factor, is particularly important in optical communication systems. This paper presents a new approach based on artificial neural networks (ANNs) to determine the α parameter for different number of quantum-wells (QWs). ANNs are trained in different structures with the use of five learning algorithms to obtain better performance and faster error convergence. The Levenberg–Marquardt (LM) algorithm, which has a quadratic speed of convergence, gives the best result among other learning algorithms used in the analysis. Both the training and the test results are in very good agreement with the experimental results reported elsewhere.