利用机器学习在BESSY II的METRIXS束线上寻找束线参数偏移量
加速器物理
2025-07-23 v1 数据分析、统计与概率
摘要
束线对准具有挑战性，因为束线组件必须理想地设置，以便射线遵循所需的光学路径。使用数字孪生的自动化方法允许更快的诊断和改进的束流特性，相比手动调谐。我们引入了一种自动化的方法来寻找偏移量，以改进这个数字孪生模型。这些偏移量代表了物理束线上设置的束线参数位置与其数字孪生的相应参数位置之间未知但恒定的差异。我们的方法假设能够对这些参数执行精确的相对运动，步长已知，但绝对位置信息未知。通过将代理模型与全局优化器相结合，我们成功地在柏林BESSY II同步辐射源的模拟METRIXS束线上确定了34个束线参数的偏移量。
引用
@article{arxiv.2503.17396,
title = {Offset Finding of Beamline Parameters on the METRIXS Beamline at BESSY II Using Machine Learning},
author = {David Meier and Thomas Zeschke and Peter Feuer-Forson and Bernhard Sick and Jens Viefhaus and Gregor Hartmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.17396},
year = {2025}
}