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High repetition rate optimisation and control of laser-driven radiation sources

High repetition rate optimisation and control of laser-driven radiation sources
激光驱动辐射源的高重复率优化和控制
批准号:
2755548
负责人:
金额:
$0.0万
依托单位:
依托单位国家:
英国
项目类别:
Studentship
财政年份:
2022
资助国家:
英国
项目状态:
未结题
起止时间:
2022 至 --

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
该项目旨在通过开发和应用新的机器学习平台,朝着优化、稳定和控制激光-固体相互作用中粒子和辐射产生的挑战迈出重要的一步。具体目标是:-研究机器学习驱动优化技术(贝叶斯优化,神经网络)在激光等离子体辐射源优化中的应用。-开发和测试一个新的机器学习平台,该平台基于激光等离子体相互作用物理的粒子模拟。-使用350TW SCAPA激光器(Strathclyde内部)和卢瑟福Appleton实验室的EPAC激光设备实施和演示新方法,使用直接实验反馈和模拟生成的代理模型来优化激光驱动的辐射源。学生将首先获得激光等离子体相互作用物理,数值模拟,机器学习技术和实验实施技能的知识。该项目将继续进行,学生将结合机器学习技术和粒子细胞模拟来研究激光驱动辐射源的优化。确定和测试使用的最佳方法将是项目的一部分。这将有助于为实验演示提供增强控制和优化的可行性。然后,机器学习方法将应用于350TW SCAPA激光器的现场实验,如果有的话,还将应用于新的EPAC激光器。在项目期间,学生将参与几个实验活动,计划在SCAPA束流Bunker B目标站进行,以优化高重复率激光驱动离子源。学生将在实验的计划和交付中扮演关键角色。此外,学生将参与与DSTL研究人员在外部研究设施,如中央激光设施的合作实验。
英文摘要
The project aims to take major steps towards addressing the challenge to optimise, stabilise and control particle and radiation generation in laser-solid interactions via the development and application of a new machine-learning platform. The specific objectives are to: -Investigate the application of machine learning driven optimisation techniques (Bayesian optimisation, Neural Networks) to the optimisation of laser-plasma radiation sources. -Develop and test a new machine learning platform based on particle in cell simulations of the laser-plasma interaction physics.-Implement and demonstrate the new approach using the 350TW SCAPA laser (in-house at Strathclyde) and at EPAC laser facility at the Rutherford Appleton Laboratory, using direct experimental feedback and a simulation generated surrogate model to optimise laser-driven radiation sources. The student will begin by acquiring knowledge of laser-plasma interaction physics, numerical simulations, machine learning techniques and experimental implementation skills. The project will continue with the student investigating the optimisation of laser-driven radiation sources using a combination of machine learning techniques and particle in cell simulations. Identifying and testing the best approach to use will be part of the project. This will help inform the feasibility of enhanced control and optimisation for experimental demonstration. The machine learning approach will then be applied to a live experiment using the 350TW SCAPA laser, and if available, the new EPAC laser.During the project, the student to contribute to be several experimental campaigns planned to be conducted at the SCAPA beamlines Bunker B target station, on the optimisation of a high repetition rate laser-driven ion source. The student will take a key role in the planning and delivery of the experiment. Additionally, the student will participate in collaborative experiments with DSTL researchers at external research facilities, such as the Central Laser Facility.
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专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
国内基金
海外基金
药学统计学在中药代谢组学中生物标记物识别的研究
  • 批准号:
    81303315
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万元
  • 批准年份:
    2013
  • 负责人:
    李佐静
  • 依托单位:
FGF8介导的信号通路对哺乳动物牙齿发育速率的调控作用
  • 批准号:
    81271102
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    70.0万元
  • 批准年份:
    2012
  • 负责人:
    张彦定
  • 依托单位:
离散谱聚合与谱廓受限的传输理论与技术的研究
  • 批准号:
    60972057
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    36.0万元
  • 批准年份:
    2009
  • 负责人:
    张朝阳
  • 依托单位:
基于chirp-rate调制的混合扩频理论与方法研究