Bu çalışmada, yüklü parçacıkların enerjisine
göre analizini gerçekleştirebilen, yarı küresel saptırıcı analizörünü optimize
etmek için genetik algoritma (GA) yöntemi kullanılmıştır. Evrim kodlarından
esinlenen GA, bireyler popülasyonundan oluşmaktadır. Her adımda, GA, popülasyon bireylerini ebeveyn olarak seçip
bu bireyleri gelecek nesil için çocukları üretmek için kullanır. Böylece
kuşaklar boyunca, nüfus en iyi bir çözüme doğru gelişmektedir. Bu çalışmanın
amacı, enerji analizörüne ait voltaj denklemleri aracılığıyla, 180˚ yarı küresel
enerji analizörleri için en iyi voltaj profilini elde etmektir. Deneysel
çalışmalarda en çok kullanılan analizör olan 180˚ yarı küresel saptırıcı
analizörü için en iyi voltaj değerleri yüksek doğrulukla bu çalışmada bulunmuştur.
GA ile analizör sistemi gibi karmaşık bir elektron optiksel sistemin
optimizasyonu, voltaj denklemleri kullanılarak elde edilmiştir ve problemin
zorluğu göz önüne alındığında oldukça iyi çalıştığı bulunmuştur. Literatürde
yer alan diğer tekniklerin aksine, önerilen GA yöntemi aracılığıyla, en iyi
voltaj profili kısa sürede elde edilmektedir.
In this study, the genetic algorithm (GA) method
is used to optimize the hemispherical deflector analyzer, which can analyze
according to the energies of charged particles. The GA inspired by evolutionary
codes consists of the population of individuals. At each step, the GA, selects
the population individuals as parents and uses them to produce children for the
next generation. Thus throughout generations, the population evolves to an
optimal solution. The purpose of this study is to achieve the best voltage
profile for the 180° hemispherical energy analyzers through the voltage
equations of the energy analyzer. The best voltage values for the 180˚
hemispherical deflector analyzer, which is the most used analyzer in
experimental studies, are found with high accuracy in this study. Optimization
of a complex electron optical system, such as an analyzer system with a GA, has
been achieved using voltage equations and has been found to work very well
given the difficulty of the problem. In contrast to other techniques in the
literature, the best voltage profile is obtained in a short time by means of
the proposed GA method.
Electron optics electrostatic energy analyzer artificial intelligence genetic algorithm optimization.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Journals |
Authors | |
Publication Date | June 27, 2018 |
Published in Issue | Year 2018 Volume: 4 Issue: 1 |
Mugla Journal of Science and Technology (MJST) is licensed under the Creative Commons Attribution-Noncommercial-Pseudonymity License 4.0 international license.