基于自适应算法的小型感应加速器剂量最优保持方法研究OA
针对小型电子感应加速器中的剂量控制问题,提出一种自适应最大剂量搜索与稳定控制方法。该算法通过动态调节电子枪注入时序与辅助俘获时序,实现两者最优相位匹配,以优化剂量率。算法采用两级优化:先通过粗搜索快速锁定最优时序区间,随后利用自适应梯度上升算法进行局部精细寻优,以提高收敛速度与精度;同时引入稳定控制机制,实时修正由热漂移及运行扰动引起的剂量率衰减。实验结果表明:与传统网格搜索算法相比,所提方法达到最大剂量率的时间缩短80%;在长时间运行过程中,算法的剂量率波动幅度低于14.7%,较传统方法下降了14.9%。该方法实现了加速器输出X射线剂量的快速搜索与稳定控制,可为便携式及其他电子加速器在线参数优化控制提供方案。
宋博翰;刘琦;王仁波;苏展鹏
东华理工大学铀资源探采与核遥感全国重点实验室,江西南昌330013 东华理工大学电子与电气工程学院,江西南昌330013东华理工大学铀资源探采与核遥感全国重点实验室,江西南昌330013东华理工大学铀资源探采与核遥感全国重点实验室,江西南昌330013 东华理工大学电子与电气工程学院,江西南昌330013东华理工大学电子与电气工程学院,江西南昌330013
信息技术与安全科学
小型电子感应加速器自适应控制时序匹配最大剂量搜索梯度上升算法剂量稳定性
《现代电子技术》 2026 (8)
P.14-19,6
江西省主要学科学术带头人培养计划项目(20243BCE51132)江西省自然科学基金项目(20252BAC200169)。
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