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XING Zhe 《等离子体科学和技术》2015,17(9):774-780
For the advanced tokamak, the particle deposition and thermal load on the divertor is a big challenge. By moving the strike points on divertor target plates, the position of particle deposition and thermal load can be shifted. We could adjust the Poloidal Field (PF) coil current to achieve the strike point position feedback control. Using isoflux control method, the strike point position can be controlled by controlling the X point position. On the basis of experimental data, we establish relational expressions between X point position and strike point position. Benchmark experiments are carried out to validate the correctness and robustness of the control methods. The strike point position is successfully controlled following our command in the EAST operation. 相似文献
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虚拟EAST系统能三维再现EAST装置,并提供360度全方位浏览EAST内部结构及点击访问相关信息的功能.交互式虚拟EAST的建立使用了3ds Max和虚拟现实建模语言(VRML)技术,3ds Max提供了良好的可视化开发环境,可以利用其产生高质量的3D模型;VRML是Web上建立三维虚拟模型的标准语言,可以构造虚拟场景并实现用户与虚拟场景的互动.初步构建了虚拟EAST系统,可以动态交互地再现EAST装置,为全面虚拟EAST的三维物理实验建立了基础. 相似文献
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对全超导托卡马克核聚变实验装置东方超环(EAST)运行放电期间发生的杂质破裂进行预测对未来的聚变装置的长脉冲稳态放电有重要意义. 根据杂质破裂的物理特性筛选出的2018年的334炮杂质破裂炮数据以及2021年的1628 炮非破裂炮作为训练炮, 再由等离子体平衡、密度、电流以及辐射等8种诊断信号组成的训练样本以LightGBM算法训练出杂质破裂预测模型. 实验结果表明LightGBM算法模型可以对杂质破裂进行准确预测(成功预测率96.29%), 非破裂炮的误判率6.87%. 研究结果证明利用LightGBM进行EAST等离子体杂质破裂预警是可行的方案. 相似文献
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为了对全超导托卡马克核聚变实验装置(EAST)密度极限破裂进行预测, 根据密度极限破裂的基本特征从2014到2019年放电数据中筛选出972炮密度极限破裂炮, 选取了13种诊断信号为特征作为输入, 分别由多层感知机(MLP)和长短时记忆网络(LSTM)为模型、以破裂概率为模型输出建立破裂预测器对密度极限破裂进行预测实验. 结果表明: 对密度极限破裂炮, 在不同的预警时间下, LSTM的成功预测率(95%)均高于MLP的成功预测率(85%); 而对于非破裂炮, LSTM和MLP的错误预测率相近(8%). LSTM对密度极限破裂的预测性能较MLP有较大的提高. 说明利用神经网络进行EAST密度极限破裂预测以及提高破裂避免和缓解系统响应性能的可行性. 相似文献
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EAST运行放电期间等离子体破裂时有发生,破裂炮的判定及破裂参数的提取对破裂物理和未来ITER电流猝灭时间预测的研究具有重要意义.为了方便远程实验人员查看分析历史炮的破裂情况,需要根据等离子体电流进行破裂判定,采用MATLAB技术判定破裂并提取出主要参数存储到MySQL数据库中,同时结合Web技术搭建网站,并利用Dygraphs插件显示放电期间预设和实际参数.EAST破裂炮的判定与波形显示工作的实现,免去了实验人员手动记录的繁琐性,便于查询与对比分析,合理利用了放电时间. 相似文献