Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/32189
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Юдин Иван Павлович | ru_RU |
dc.contributor.advisor | Udin Ivan Pavlovic | en_GB |
dc.contributor.author | Жданова Анастасия Юрьевна | ru_RU |
dc.contributor.author | Zdanova Anastasia Urevna | en_GB |
dc.contributor.editor | Андрианов Сергей Николаевич | ru_RU |
dc.contributor.editor | Andrianov Sergej Nikolaevic | en_GB |
dc.date.accessioned | 2021-08-07T09:10:50Z | - |
dc.date.available | 2021-08-07T09:10:50Z | - |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.other | 023482 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/32189 | - |
dc.description.abstract | В данной работе рассматривается проблема моделирования и оптимизации динамики интенсивного пучка в поле бегущей волны с помощью трех различных методов оптимизации: метода роя частиц, генетического алгоритма глобальной оптимизации и генетического алгоритма многокритериальной оптимизации. Данные методы были реализованы на языке Matlab. При этом решены следующие задачи: в процессе исследования была изучена информационная база, включающая в себя текущее состояние дел в рамках научного исследования. Также изучены стохастические методы оптимизации для задач динамики пучка заряженных частиц. В качестве наиболее подходящих для дальнейшего исследования и применения были выбраны методы роя частиц, генетический алгоритм глобальной оптимизации и генетический алгоритм многокритериальной оптимизации. Применение выбранных методов к заданной математической модели динамики заряженных частиц пучка в поле бегущей волны было осуществлено на практике численно. Полученные результаты представлены в работе. Также было проведено сравнение результатов и описан процесс получения итоговых данных. | ru_RU |
dc.description.abstract | In this work was considered the problem of modeling and optimizing the dynamics of an intense beam in the field of a traveling wave using three different optimization methods: the particle swarm method, the genetic algorithm for global optimization, and the genetic algorithm for multicriteria optimization. These methods were implemented in the Matlab language. At the same time, the following tasks were solved: in the course of the research, the information base was studied, which includes the current state of affairs in the framework of scientific research. Stochastic optimization methods for problems of the dynamics of a beam of charged particles are also studied. The methods of particle swarm, the genetic algorithm for global optimization and the genetic algorithm for multicriteria optimization were chosen as the most suitable for further research and application. The application of the selected methods to a given mathematical model of the dynamics of charged particles of a beam in the field of a traveling wave was carried out in practice numerically. The results obtained are presented in the work. The results were compared and the process for obtaining the final data was described. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | cтохастические методы | ru_RU |
dc.subject | оптимизации динамики пучка | ru_RU |
dc.subject | пучок заряженных частиц | ru_RU |
dc.subject | метод роя частиц | ru_RU |
dc.subject | генетический алгоритм | ru_RU |
dc.subject | математическая модель | ru_RU |
dc.subject | критерий качества | ru_RU |
dc.subject | ускоритель электронов | ru_RU |
dc.subject | численное моделирование | ru_RU |
dc.subject | сравнение методов | ru_RU |
dc.subject | моделирование динамики интенсивных пучков | ru_RU |
dc.subject | генетический алгоритм глобальной оптимизации | ru_RU |
dc.subject | генетический алгоритм многокритериальной оптимизации | ru_RU |
dc.subject | многокритериальная оптимизация | ru_RU |
dc.subject | глобальная оптимизация | ru_RU |
dc.subject | динамические уравнения пучка | ru_RU |
dc.subject | линейный ускоритель | ru_RU |
dc.subject | поле бегущей волны | ru_RU |
dc.subject | стохастические методы оптимизации | ru_RU |
dc.subject | stochastic methods | en_GB |
dc.subject | optimization of beam dynamics | en_GB |
dc.subject | charged particle beam | en_GB |
dc.subject | particle swarm method | en_GB |
dc.subject | genetic algorithm | en_GB |
dc.subject | mathematical model | en_GB |
dc.subject | quality criterion | en_GB |
dc.subject | electron accelerator | en_GB |
dc.subject | numerical simulation | en_GB |
dc.subject | comparison of methods | en_GB |
dc.subject | simulation of the dynamics of intense beams | en_GB |
dc.subject | genetic algorithm for global optimization | en_GB |
dc.subject | genetic algorithm for multi-criteria optimization | en_GB |
dc.subject | multi-criteria optimization | en_GB |
dc.subject | global optimization | en_GB |
dc.subject | dynamic beam equations | en_GB |
dc.subject | linear accelerator | en_GB |
dc.subject | traveling wave field | en_GB |
dc.subject | stochastic optimization methods | en_GB |
dc.title | Stochastic optimization methods for beam dynamics problems | en_GB |
dc.title.alternative | Стохастические методы оптимизации для задач динамики пучка заряженных частиц | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | DOCTORAL STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
VKR_Zdanova_AU_4_kurs_02_june_2021__13_48_.pdf | Article | 3,5 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_otzyv_na_anglijskom_skan__rukovoditel_Andrianov__student_Zdanova.pdf | ReviewSV | 372,91 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_otzyv_na_russkom_skan__naucnyj_rukovoditel_Andrianov__student_Zdanova.pdf | ReviewSV | 460,83 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.