用于 PETRA III 中 ID 间隙轨道失真补偿的神经网络
加速器物理
2024-09-30 v2
摘要
Undulator 用于存储环以产生极其耀眼的同步辐射。在理想情况下， perfectly 调谐的 Undulator 永远具有第一和第二个场积分等于零。但在实际中，gap 移动期间的场积分变化是不可避免的。由于这显著影响循环电子束，有必要定期补偿此类效应。深度神经网络可用于预测由 undulator gap 变化引起的闭合轨道失真。本文训练了来自 PETRA~III 测量数据的若干当前最先进的深度学习算法。随后比较了不同的网络结构性能，以识别进行 gap 引起失真补偿的最佳模型。
关键词
引用
@article{arxiv.2406.17494,
title = {Neural Networks for ID Gap Orbit Distortion Compensation in PETRA III},
author = {Bianca Veglia and Ilya Agapov and Joachim Keil},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.17494},
year = {2024}
}