利用低杂波改善约束的实验研究

介绍了在HT-6M托卡马克上,利用双低杂波的组合,成功地实现了准稳态的高约束模式运行. 能量约束时间提高两倍以上,粒子的约束在较高密度下依然改善3倍以上.通过应用波扩散及 电流径向扩散方程计算低杂波电流传播的方法,对一组典型的数据进行数值模拟.计算表明 ,在HT-6M低杂波实验中,由于纵场较低,密度较高,低杂波的能量沉积在离磁轴较远的位 置,使等离子体电流密度分布成为反剪切位形,内部输运垒地形成,大大提高了等离子体的 约束状况.实验数据也给出了反剪切的证据. 关键词： 托卡马克 低杂波 约束改善     

时间序列的神经网络预测方法研究

本文利用动态神经网络可以逼近任意范函这一特性，提出利用此种动态神经网络对时间序列进行预测的方法，并利用设计的网络对某些典型的时间序列进行预测，结果表明利用神经网络对时间序列进行预测有较好的逼近效果。     

基于BP神经网络的弗兰克-赫兹实验曲线拟合

BP神经网络通过调整连接权重便可按预定精确度逼近非线性函数,利用这一特点可对非线性函数关系进行拟合.利用BP神经网络对弗兰克-赫兹实验数据进行处理,结果显示该方法处理结果精度高,拟合效果好.     

基于SARIMA-BP神经网络组合方法的MODIS叶面积指数时间序列建模与预测

植被叶面积指数(LAI)时间序列的建模及预测是陆面过程模型和遥感数据同化方法的重要组成部分。MODIS数据产品MOD15A2是目前应用最为广泛的LAI数据源之一,然而MODIS LAI时间序列产品包含了一些低质量的数据,例如由于云层、气溶胶等的影响,该产品在时间和空间上缺乏连续性。MODIS LAI时间序列包含线性部分和外在干扰产生的非线性部分,单一的线性方法或非线性方法都不能对其精确建模和预测。首先利用Savitzky-Golay(SG)滤波和线性插值平滑受到干扰的LAI时间序列,然后采用季节自回归积分滑动平均(SARIMA)方法、BP神经网络方法及二者的组合方法(SARIMA-BP)对MODIS LAI时间序列进行建模及预测。在SARIMA-BP神经网络组合方法中,各自在线性与非线性建模的优势得以充分发挥,其中SARIMA方法用于建模及预测LAI时间序列中的线性部分,BP神经网络方法用于对非线性残差部分进行建模及预测。实验结果显示：SG滤波和线性插值后的LAI时间序列比原LAI时间序列更平滑;SARIMA-BP神经网络组合方法的决定系数为0.981,比SARIMA和BP神经网络的0.941和0.884更接近于1;SARIMA-BP神经网络组合方法的预测值同观测值之间的相关系数为0.991,高于SARIMA(0.971)和BP神经网络(0.942)的相关系数。由此得出结论：SARIMA-BP神经网络组合方法对MODIS LAI时间序列具有更好的适应性,其建模和预测准确性高于SARIMA方法或BP神经网络方法。     

一种具有正弦基函数权值的反馈型神经网络模型

提出了一种新的两层反馈型神经网络模型. 该网络采用正弦基函数作为权值, 神经元激活函数为线性函数, 连接形式为两层反馈型结构. 研究并定义了该反馈型神经网络的能量函数, 分析了网络运行的稳定性问题, 并证明了在Liapunov意义下网络运行的稳定性. 网络运行过程中, 其权值不做调整(但随时间按正弦规律变化), 网络状态不断地转换. 随着网络状态变化其能量不断减小, 最终在达到稳定时能量到达极小点. 由于该反馈型神经网络权值为正弦函数, 特别适合于周期信号的自适应逼近和检测, 为实际中周期性信号检测与处理提供了一种新的、有效的网络模型和方法. 作为应用实例把该网络应用于电力系统中电压凹陷特征量实时检测, 仿真结果表明, 网络用于信号检测不仅有很高的静态精度, 而且有非常好的动态响应特性.     

基于BP神经网络的磁滞回线的曲线拟合

BP神经网络通过调节连接权重可以实现以任意精度逼近非线性函数,利用这一特点可对非线性函数关系进行拟合。本利用BP神经网络对测定磁滞回线实验中的数据进行处理,结果表明该方法处理结果精度高,拟合效果好,计算机处理程序通用。     

铁磁材料磁滞回线的BP神经网络分析方法设计

BP神经网络可以通过调整连接权重按预定精确度逼近非线性函数,利用这一特点可对非线性函数关系进行拟合。文章中利用BP神经网络对铁磁材料磁滞回线实验数据进行了拟合与处理,结果显示该方法处理结果精确度高,拟合效果好。     

基于时变阈值过程神经网络的太阳黑子数预测

太阳黑子活动直接影响着外层空间环境的变化，为保证航天飞行任务的安全必须对其进行有效预测.为此，提出了一种基于时变阈值过程神经网络的时间序列预测模型.为简化模型的计算复杂度，开发了一种基于正交基函数展开的学习算法.文中分析了模型的泛函逼近能力，并以Mackey-Glass时间序列预测为例验证了所提模型及其学习算法的有效性.最后，将该预测模型用于太阳活动第23周太阳黑子数平滑月均值预测，取得了满意的结果，应用结果同时表明：所提预测方法与其他传统预测方法相比预测精度有所提高，具有一定的理论和实用价值. 关键词： 太阳黑子数 时变阈值过程神经网络 时间序列预测 泛函逼近     

SAS系统在HL-2A能量约束数据分析中的应用

利用HL-2A装置实验数据,初步建立了面向ITERL DB2.0版本的能量约束数据库,采用了统计分析系统(SAS)对HL-2A约束数据进行了分析和评估,开展了能量约束时间对密度的定标律研究,并得到了初步结果。最后通过与ITER定标律和原ASDEX数据的比较,对HL-2A装置上L-模约束品质和欧姆加热条件下斯必泽电阻率对温度的依赖关系进行了讨论。     

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利用HL-2A装置实验数据,初步建立了面向ITERL DB2.0版本的能量约束数据库,采用了统计分析系统(SAS)对HL-2A约束数据进行了分析和评估,开展了能量约束时间对密度的定标律研究,并得到了初步结果。最后通过与ITER定标律和原ASDEX数据的比较,对HL-2A装置上L-模约束品质和欧姆加热条件下斯必泽电阻率对温度的依赖关系进行了讨论。     

A transport model for alcator scaling in tokamaks

A theoretical model is proposed to explain the tokamak energy confinement time. With no adjustable numerical coefficients, the model predicts experimentally observed values to within a level of uncertainty consistent with the intrinsic spread of the experimental data and the necessity of calculating the confinement time without precise knowledge of the temperature profile.     

HL—1装置偏压电极类H模能量约束时间研究

能量约束时间是衡量环流器等离子体约束性能的重要参数。分析表明，在加偏压电Ｌ模过渡到类Ｈ模的过程中，如果等离子体的辐射损失功率与总损失功率之比显著变化，则扣除辐射损失的能量约束时间的增量是一种更好的衡量约束得到改善的尺度。在这种考虑之下，我们讨论ＨＬ－１等离子体偏压电极Ｌ模－类Ｈ模过的能量约束及电子热传导特性。     

Operation of a tokamak reactor in the radiative improved mode

The operation of a nuclear fusion reactor has been simulated within a model based on experimental results obtained at the TEXTOR-94 tokamak and other facilities in which quasistationary regimes were achieved with long confinement times, high densities, and absence of the edge-localized mode. The radiative improved mode of confinement studied in detail at the TEXTOR-94 tokamak is the most interesting such regime. One of the most important problems of modern tokamaks is the problem of a very high thermal load on a divertor (or a limiter). This problem is quite easily solved in the radiative improved mode. Since a significant fraction of the thermal energy is reemitted by an impurity, the thermal loading is significantly reduced. As the energy confinement time τ_E at high densities in the indicated mode is significantly larger than the time predicted by the scaling of ITERH-98P(y, 2), ignition can be achieved in a facility much smaller than the ITER facility at plasma temperatures below 20 keV. The revealed decrease in the degradation of the confinement time τ_E with an increase in the introduced power has been analyzed.     

HL-1M装置等离子体约束时间

强调了托卡马克等离子体的约束时间是等离子体粒子损失或热能损失的特征时间,评述了有关物理概念和实验现象分析了方面的问题,并应用于HL－1M装置等离子体。     

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在HL-2A装置孔栏位形放电的等离子体实验中,电子回旋辅助加热期间观察到了等离子体约束改善的现象,并对等离子体从低约束模式(L模)向约束改善模式转换时的等离子体线平均电子密度、等离子体储能、分界面内辐射功率、能量约束时间、Hα辐射等进行了研究。同时,分析了电子密度和等离子体辐射功率的空间分布随时间的演化。对改善约束的相关功率(辅助加热、欧姆加热功率和损失功率)进行了分析,并研究了等离子体约束改善转换时的边界净输入功率(阈值)与电子线平均密度和环向磁场的关系。     

基于混合神经网络和注意力机制的混沌时间序列预测

为提高混沌时间序列的预测精度,提出一种基于混合神经网络和注意力机制的预测模型(Att-CNNLSTM),首先对混沌时间序列进行相空间重构和数据归一化,然后利用卷积神经网络(CNN)对时间序列的重构相空间进行空间特征提取,再将CNN提取的特征和原时间序列组合,用长短期记忆网络(LSTM)根据空间特征提取时间特征,最后通过注意力机制捕获时间序列的关键时空特征,给出最终预测结果.将该模型对Logistic,Lorenz和太阳黑子混沌时间序列进行预测实验,并与未引入注意力机制的CNN-LSTM模型、单一的CNN和LSTM网络模型、以及传统的机器学习算法最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测性能进行比较.实验结果显示本文提出的预测模型预测误差低于其他模型,预测精度更高.     

HL-2A装置的约束改善和边界净输入功率分析

在HL-2A装置孔栏位形放电的等离子体实验中,电子回旋辅助加热期间观察到了等离子体约束改善的现象,并对等离子体从低约束模式(L模)向约束改善模式转换时的等离子体线平均电子密度、等离子体储能、分界面内辐射功率、能量约束时间、H_α辐射等进行了研究。同时,分析了电子密度和等离子体辐射功率的空间分布随时间的演化。对改善约束的相关功率(辅助加热、欧姆加热功率和损失功率)进行了分析,并研究了等离子体约束改善转换时的边界净输入功率(阈值)与电子线平均密度和环向磁场的关系。     

Zero-Dimensional Model to Study the Effectiveness of Plasma Heating and Thermal Energy Confinement in Globus-M Tokamak in Ohmic Heating Modes

Experimental study of thermal energy confinement in magnetic confinement devices is one of the fundamental problems in plasma physics. The data processing technique covering kinetic and magnetic measurements performed for the Globus-M tokamak is described. A zero-dimensional code has been developed on the basis of this approach making it possible to calculate important discharge parameters during the experiment (between discharges): the electron and ion stored thermal energy content, plasma effective charge, and confinement time. Good agreement of the zero-dimensional calculations and ASTRA modeling indicates that this approach can be applied for routine data processing in Globus-M in view of the specifics of the device.     

HL－1装置热脉冲传播的傅里叶分析

本文采用一种新提出的数值方法［１］，即傅里叶变换分析法，研究了ＨＬ－１装置中用软Ｘ射线测量得到的锯齿振荡诱导的热脉冲传播行为。此方法不仅可以计算扰动调制的热传导系数，而且可以分析各次谐波的幅值和相位随频率及空间的演变，并与热脉冲峰值时间延迟分析法进行了比较，两者推算的热传导系数符合较好。所得结果和稳态能量平衡方法的推测值也为同一量级。在相似条件下，氘放电的热传导系数比氢小，即同位素效应能改善约束。大量运算结果表明，傅里叶分析法和峰值时间延迟分析法都可用于ＨＬ－１装置热脉冲传播的常规数值分析，并可应用于ＨＬ－１Ｍ的数据处理。     

HL-2A偏压偏滤器物理设计

根据已有的理论模型,推算出了HL-2A偏压偏滤器的理论电流为1．5kA、偏压电压为200V,并对HL-2A偏压偏滤器做出了初步设计。HL-2A装置采用偏压后,有可能降低L-H模转变阈功率,增加偏滤器等离子体密度、压强和滞留时间,改善约束,改善内外靶板功率沉积的非对称性,提高排灰效率及提高偏滤器性能。