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《中国科学技术大学》 2020年
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衍射极限储存环lattice数值优化研究

许建豪  
【摘要】:目前国际上正在大力发展第四代同步辐射光源——衍射极限储存环,其束流发射度设计值达到了百皮米甚至十皮米级水平。为了降低束流发射度,衍射极限储存环设计都采用MBA(multi-bend achromat)lattice。而极低的束流发射度一般意味着lattice设计中会面临极端严重的非线性束流动力学效应,为了改善非线性动力学表现,很多衍射极限储存环lattice设计中都会采用非常有效的非线性动力学抵消策略。目前在lattice的线性设计和非线性动力学优化中,基于智能优化算法的数值优化方法已经得到了广泛应用。在第四代的衍射极限储存环lattice设计中,相比于第三代的储存环光源,其磁铁参数优化变量更多,约束条件更复杂和更严格,比如为了抵消非线性动力学效应,在线性lattice设计中需要加入严格的相移条件。使用智能优化算法优化衍射极限储存环线性lattice时,一般在算法迭代早期几乎不存在满足约束条件的解,这在很大程度上会影响优化出的结果,因此为了得到更好的优化结果需要考虑如何更好地处理约束条件。对于给定的一个线性lattice解,其非线性动力学优化的潜力是有限的,如果要进一步改善衍射极限储存环的非线性动力学表现,需要挖掘线性lattice的潜力,这可以通过在使用智能优化算法优化线性lattice时加入在一定程度上表征非线性动力学的导向目标来实现。本论文先重点介绍了衍射极限储存环设计所采用的MBA lattice和目前在lattice数值优化中广泛使用的智能优化算法,包括粒子群优化算法和遗传算法。然后为了更好地解决第四代衍射极限储存环线性lattice数值优化中的约束处理问题,我们以hybrid 7BA lattice为例,将几种不同的约束处理技术与多目标粒子群优化算法相结合进行了优化与比较。为了通过挖掘线性lattice的潜力来进一步改善非线性动力学表现,我们同样以hybrid 7BA lattice为例,构造了用线性参数来表征非线性动力学的导向目标,并使用多目标遗传算法进行了优化比较,阐述了线性lattice设计中加入导向目标的必要性和重要性。本论文所研究的这两种基于智能优化算法的lattice数值优化方法,对于第四代衍射极限储存环lattice设计找到更优的线性lattice参数和更好的非线性动力学表现将具有一定的借鉴意义与应用价值。
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