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Enregistrement W4388195782 · doi:10.1139/cjp-2023-0078

A dedicated application of evolutionary algorithms: synchrotron X-ray radiation optimization based on an in-vacuum undulator

2023· article· en· W4388195782 sur OpenAlexvenueno aff
Bora Ketenoğlu, Erkan Bostancı, Didem Ketenoğlu, Ali Can Canbay, Manuel Harder, Adnan Sahin Karaca, Engin Eren, Ayhan Aydın, Zhong Yin, Mehmet Serdar Güzel, M. Martins

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced X-ray Imaging Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUndulatorBeamlinePhysicsSynchrotron radiationSynchrotronOpticsPhotonHigh-energy X-raysAdvanced Photon SourceParticle acceleratorBrightnessLinear particle acceleratorPhoton energySPring-8Beam (structure)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following the rapid growth in accelerator-based light sources research since the mid of 20th century, miscellaneous third generation synchrotron radiation (SR) facilities such as SSRL, APS, ESRF, PETRA-III, and SPring-8 have come into existence. These SR source facilities provide 10 20 –10 25 photons/s/mrad 2 /mm 2 /0.1%BW peak brightness within the photon energy range of 10–10 5 eV. Since different measurement techniques are utilized at X-ray beamlines of SR facilities, many kinds of insertion devices (i.e., undulators and wigglers) and optical components (e.g., high-resolution monochromators, double-crystal monochromators, lenses, mirrors, etc.) are employed for each experimental setup as a matter of course. Under the circumstances, optimization of a synchrotron beamline is a big concern for many scientists to ensure required radiation characteristics (i.e., photon flux, spot size, photon energy, etc.) for dedicated user experiments. In this respect, an in-vacuum hybrid undulator driven by a 6 GeV synchrotron electron beam is optimized using evolutionary algorithms (EA). Finally, it is shown that EA results are well consistent with both the literature and the analytical calculations, resulting in a promising design estimation for beamline scientists.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,494

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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