論文の概要: Mixed Diagnostics for Longitudinal Properties of Electron Bunches in a
Free-Electron Laser
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05769v1
- Date: Sat, 15 Jan 2022 06:32:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-22 14:20:07.808624
- Title: Mixed Diagnostics for Longitudinal Properties of Electron Bunches in a
Free-Electron Laser
- Title（参考訳）: 自由電子レーザーにおける電子束の縦断特性の混合診断
- Authors: J. Zhu, N. M. Lockmann, M. K. Czwalinna, H. Schlarb
- Abstract要約: 電子束の縦方向の性質は、幅広い科学施設のパフォーマンスに不可欠である。
人工知能の力を活用して、実験データを用いたニューラルネットワークモデルを構築します。
そこで本研究では,予測スペクトルと測定スペクトルを組み合わせることで,CTRのオンライン計測を大幅に改善する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Longitudinal properties of electron bunches are critical for the performance
of a wide range of scientific facilities. In a free-electron laser, for
example, the existing diagnostics only provide very limited longitudinal
information of the electron bunch during online tuning and optimization. We
leverage the power of artificial intelligence to build a neural network model
using experimental data, in order to bring the destructive longitudinal phase
space (LPS) diagnostics online virtually and improve the existing current
profile online diagnostics which uses a coherent transition radiation (CTR)
spectrometer. The model can also serve as a digital twin of the real machine on
which algorithms can be tested efficiently and effectively. We demonstrate at
the FLASH facility that the encoder-decoder model with more than one decoder
can make highly accurate predictions of megapixel LPS images and coherent
transition radiation spectra concurrently for electron bunches in a bunch train
with broad ranges of LPS shapes and peak currents, which are obtained by
scanning all the major control knobs for LPS manipulation. Furthermore, we
propose a way to significantly improve the CTR spectrometer online measurement
by combining the predicted and measured spectra. Our work showcases how to
combine virtual and real diagnostics in order to provide heterogeneous and
reliable mixed diagnostics for scientific facilities.
- Abstract（参考訳）: 電子束の縦方向の性質は、幅広い科学施設のパフォーマンスに重要である。
例えば、フリー電子レーザーでは、既存の診断はオンラインのチューニングと最適化の間、電子束の非常に限られた縦情報しか提供しない。
実験データを用いてニューラルネットワークモデルを構築するために人工知能の力を活用し,破壊的縦断位相空間(lps)診断を仮想的にオンライン化するとともに,コヒーレント遷移放射線(ctr)スペクトロメータを用いた既存プロファイルオンライン診断を改善した。
このモデルは、アルゴリズムを効率的に効果的にテストできる実マシンのデジタルツインとしても機能する。
我々は,複数のデコーダを持つエンコーダ・デコーダモデルを用いて,LPS操作のすべての主要制御ノブをスキャンして得られる,広い範囲のLSS形状とピーク電流を有する電子束に対するメガピクセルLPS画像とコヒーレント遷移放射スペクトルの高精度な予測が可能であることをFLASH施設で実証した。
さらに,予測スペクトルと測定スペクトルを組み合わせることで,CTRのオンライン計測精度を大幅に向上する手法を提案する。
本研究は,科学施設に異種で信頼性の高い混合診断を提供するために,仮想診断と実診断を組み合わせる方法を示す。
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