HL-2M װ������ķѷɢ��ϵͳ�ж�ɫ�����ǵ��Ż����

设计并优化了一种新型多色仪。该方案中滤光片和探测器更加易于安装,缩短了光程长度,提高了对散射信号的探测本领,减少了透镜的使用数量,提高了多色光谱仪的传输率。通过数值计算,得到在200~20000eV温度范围内多色光谱仪的通道数为7是最优化结果。最后,对7通道多色仪的相关参数进行优化设计,使用模拟退火法计算优化各通道干涉滤光片的波长范围。     

人工神经网络在HL-2A装置汤姆逊散射数据处理中的应用

人工神经网络是一种强大的非线性数据分析算法,其中的感知器神经网络第一次被用于处理HL-2A装置上汤姆逊散射系统的电子温度数据。采用输入层、隐藏层和输出层等三层神经网络结构,输入层为标定数据或测量数据,隐藏层使用sigmoid函数作为传递函数,输出层为电子温度值。从数据处理结果可以看出,该计算方法与传统的χ2最小值方法计算的结果吻合,能够得到可靠的电子温度数据。而且由于计算温度时采用矩阵计算,计算速度比使用χ2最小值法提高20倍以上,为将来利用汤姆逊散射测量的电子温度数据实现等离子体剖面实时反馈控制提供了可能。     

HL-2M 装置上汤姆逊散射系统中多色光谱仪的优化设计

设计并优化了一种新型多色仪。该方案中滤光片和探测器更加易于安装,缩短了光程长度,提高了对散射信号的探测本领,减少了透镜的使用数量,提高了多色光谱仪的传输率。通过数值计算,得到在200~20000eV 温度范围内多色光谱仪的通道数为7 是最优化结果。最后,对7 通道多色仪的相关参数进行优化设计,使用模拟退火法计算优化各通道干涉滤光片的波长范围。