面向自动 AI 驱动星体线圈优化的一种概念验证：内置有限元计算
等离子体物理
2026-03-17 v1 机器学习
计算物理
摘要
为星体聚变装置寻找可行线圈是实现此概念用于未来电力站的关键挑战。即使是单个 reactor 规模的星体线圈设计也需要投入数年的研究工作。为快速加速和自动化星体线圈设计的工作流程，我们设计了一个端到端的「runner」用于执行星体线圈优化。所有前后处理步骤均已自动化；用户仅需指定少数基本输入参数，最终线圈解答将更新到开源排行榜上。可用于执行无缝自动化线圈优化的两种策略：基于遗传算法或基于情境感知的 LLM。最后，我们构建了对范明氏应力进行内置优化的新方法，为内置有限元计算开辟了重要的未来能力。
引用
@article{arxiv.2603.15240,
title = {A proof-of-concept for automated AI-driven stellarator coil optimization with in-the-loop finite-element calculations},
author = {Alan A. Kaptanoglu and Pedro F. Gil},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.15240},
year = {2026}
}