Оптимизация динамики пучков заряженных частиц с использованием высокопроизводительных вычислительных комплексов

• Автор: Балабанов, Михаил Юрьевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 124 с. : ил.

Введение

1 Проблемы моделирования и оптимизации ускоряющих структур

1.1 Постановка задами поиска допустимого управления

1.2 Особенности построения распределенной информационно

вычислительной системы

2 Методы поиска и оптимизации в ИС

2.1 Метод поиска допустимого управления

2.2 Поиск в базе знаний.

2.2.1 Задачи кластеризации

2.2.2 Модифицированный метод Ссредних для функционального пространства.

2.2.3 Алгоритм поиска в базе знаний.

2.3 Формирование начальных управлений.
2.3.1 Случайный поиск.
2.3.2 Параметризация управлений.
2.3.3 Поиск начальных управлений
2.3.4 Генетический алгоритм
2.3.5 Алгоритм поиска начального управления.
2.4 Математическая модель оптимизации.
2.4.1 Постановка задачи оптимизации.
2.4.2 Вариация функционала
2.5 Метод оптимизации.
3 Информационная система
3.1 Архитектура информационной системы.
3.1.1 Общая архитектура системы
3.1.2 Модель управления .
3.1.3 Автоматизация процесса.
3.1.4 Структура базы данных
3.1.5 Распределенные вычисления
3.2 Методическое обеспечение информационной системы .
3.2.1 Внешний регламент работы систем
3.2.2 Внутренний регламент работы системы
3.3 Модули системы.
3.3.1 Механизмы автоматизации задач оптимизации .
4 Оптимизация динамики пучков заряженных частиц
4.1 Моделирование и оптимизация
4.1.1 Модель продольного движения заряженных частиц
в структуре с ПОКФ.
4.1.2 Математическая модель оптимизации.
4.1.3 Характеристики пучка и параметры ускорителя . .
4.1.4 Задачи поиска допустимых управлений динамики пучков заряженных частиц в структуре с ПОКФ
4.1.5 Посекционная оптимизация.
4.1.6 Апробация системы .
Заключение
А Пользовательский интерфейс
Список иллюстраций
2Л Методика поиска допустимого управления.
2.2 Алгоритм оптимизации
3.1 Архитектурные особенности системы
3.2 Взаимодействие уровней системы СО
3.3 Сигналы взаимодействия нижнего уровня системы.
3.4 Общая система автоматизации процесса управлени ,
3.5 Система взаимодействия
3.6 Протокол передачи данных
3.7 Спецификация основных классов системы.
3.8 Описание интерфейсов системы .
3.9 Описание интерфейсов системы .
3. ЕЯМосе описание исполняемого кода
3. ЕЯМосе описание объектов предметной области.
3. ЕЯМос1е1 задачи предметной области
3. ЕЯМосе описание хранилищ данных.
3. Мифологическая модель системы
3. Диаграмма прецедентов
3. Разработка объектов
3. Диаграмма состояний
3. Структура системы поддержки принятия решения.
4.1 Зависимость к от .
4.2 Формы приложения
4.3 Ограничения на характеристики структуры и управления
4.4 приведенные фазы частиц пучка а и характеристики программного движения б 1 набираемая энергия МэВ
2 длина структуры м 3 дефокусирующий фактор хЮО 4 верхняя граница для дефокусирующего фактора х 0
4.5 Управления, соответствующие характеристикам программного движения рис. 4.4 синхронная фаза радиан а, интенсивность ускорения б
4.6 приведенные фазы частиц пучка а и характеристики программною движения б 1 набираемая энергия МэВ
2 длина структуры м 3 дефокусирующий фактор хЮО 4 верхняя граница для дефокусирующего фактора хЮО
4.7 Управления, соответствующие характеристикам программного движения рис. 4.6 синхронная фаза радиан а, интенсивность ускорения б
4.8 Затраты ресурсов при моделирование.
4.9 Затраты ресурсов при оптимизации
4. Характеристики программного движения 1 набираемая энергия МэВ 2 длина структуры м 3 дефокусирующий фактор хЮО 4 верхняя граница для дефокусирующего фактора хЮО
4. Управлявшие функции
4. Фазовые портреты пучка в плоскости ф. ф и сепаратриса
4. Характеристики программного движения 1 набираемая энергия МэВ 2 длина структуры м 3 дефокусирующий фактор хЮО 4 верхняя граница для дефокусирующего фактора х
4. Управлявшие функции
4. Фазовые портреты пучка в плоскости ф.ф и сепаратриса
4. Параметры клистрона
4. Параметры начального распределения.
А.1 Основная форма приложения
А.2 Форма управления моделью и просмотра результатов . . .
А.З Форма разработчика.
А.4 Формы редактирования различных типов
А.5 Формы управления базой данных . . . .
Введение


Это достигается путем формулирования и решения оптимизационной задачи минимизации некоторого функционала. Обычно в физике пучков в качестве такого функционала рассматривается взвешенная сумма функционалов, учитывающих ограничения некоторым способом, например, методом штрафных функций. Для минимизации функционалов применяются различные методы оптимизации, как численные, так и аналитические. Так. Д. А. Овсянникова ,,,. Эти методы позволяют эффективно решать задачи оптимизации динамики заряженных пучков в ускоряющих структурах. Существует достаточно много разнообразных направленных методов, различных по скорое ги и точности, гарантирующих нахождение локального минимума с заданной точностью. Задача поиска глобального минимума в общем виде пока не решена. Па данный момент существуют лишь методы, которые так или иначе пытаются обойти данную проблему. Не существует общей методики выбора минимизируемых функционалов и весовых коэффициентов, а также выбора начального управления. Подбор связки функционалов и начальных управлений решается на основе эвристических соображений и детального анализа предметной области. Также, зачастую, в качестве начального управления выбираются функции определенного вида или осуществляется случайный поиск. На практике для учта особенностей задач, требуется строить алгоритмы, имеющие большую вычислительную сложность, привлекающие различные методы оптимизации. Для реализации которых необходимо использовать распределенные вычисления, для организации которых необходима информационновычислительная система. В связи с этим, актуальной является разработка методов для задачи поиска допустимого управления. В дальнейшем будет показано, что эту задачу можно рассматривать как оптимизационную. В диссертации предлагается методика поиска допустимых управлений, основанная на интеллектуальных методах и использовании информации о ранее рассмотренных ускоряющих структурах. Л именно для построения начального управления предлагается методика на основе генетического алгоритма, учитывающая конструктивные ограничения. При этом происходит выбор вариантов ускоряющих структур, удовлетворяющих расширенным ограничениям. Далее строится итерационный процесс, на этапах которого используются методы оптимизации. В результате также происходит пополнение информации. Под информацией об ускоряющей структуре понимается описание е конструктивных и физических параметров управлений, а также характеристик, которыми обладает структура при данном управлении. Большие объемы информации приводят тгас к задачам обработки и анализа данных, для хранения которых предлагается использовать базу данных. Таким образом, в процессе реализации методики поиска начальных и допустимых управлений, необходимо производить множество различных ресурсоемких расчетов, таких как многократное вычисление динамики пучка при организации оптимизационного метода. Поэтому возникает необходимость использовать распределнные высокопроизводительные вычисления на кластере. В связи с этим, актуальным является создание информационной системы, позволяющей организовывать распределнные параллельные вычислительные процессы, с поддержкой механизмов обработки накопленной информации. Сложность функционирования системы накладывает дополнительное требование необходимость автоматизации процессов, в том числе это связано с разнородностью используемых аппаратных и программных платформ. Предложенные в работе методики п система оптимизационные, используют высокопроизводительные вычисления для организации расчтов и обработки информации. Предлагаемый подход был опробован при решении задач оптимизации продольного движения в структурах с пространственно однородной квадрупольной фокусировкой ПОКФ. Ускоряющие структуры с ПОКФ в настоящее время находят широкое применение. Практически во всех современных линейных ускорителях на большие энергии в качестве начальной части используется секция с ПОКФ. Эта структура, предложенная в г. В. В. Владимирским, И. М. Канчинским и В. А. Тепляковым , способна эффективно группировать и ускорять интенсивный низкоэнергетический пучок ионов.