Использование методов машинного обучения для автоматической настройки системы фокусировки линейного ускорителя

Аннотация

Целью настоящего исследования являлось изучение применения алгоритмов машинного обучения для задачи настройки линейной части ускорительного комплекса. Актуальность исследования заключалась в возможности автоматизации процесса настройки, которая не была реализована ранее, в силу неприменимости стандартных методов, применяемых на кольцевых ускорителях. В результате выполнения работы была исследована допустимость линейного приближения отклонения пучка, построена виртуальная (Unity3D) модель участка канала транспортировки и обучен агент обучения с подкреплением (Proximial Policy Optimization), успешно производящий настройку данного участка. Исследование в данной области может быть продолжено путём более подробного приближения модели среды к конфигурации реального канала и последующим интегрированием данного алгоритма в систему управления инжекционным комплексом.

Дата присуждения	27 июн. 2019
Язык оригинала	русский
Учреждение	Новосибирский государственный университет
Руководитель	Евгений Николаевич Павловский (Научный руководитель)