Aplikace strojového učení při nelokálním hydrodynamickém modelování termojaderné fúze
Machine Learning-Driven Nonlocal Hydrodynamics for Thermonuclear Fusion Modeling
Typ dokumentu
bakalářská prácebachelor thesis
Autor
Aleksandr Bogdanov
Vedoucí práce
Holec Milan
Oponent práce
Nikl Jan
Studijní obor
Fyzika plazmatu a termojaderné fúzeStudijní program
Fyzikální inženýrstvíInstituce přidělující hodnost
katedra fyzikyObhájeno
2023-09-05Práva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Interakce v laserem ohřátém plazmatu často probíhají za podmínek tzv. nelokálního transportu elektronů, kdy předpovědi klasického difuzního modelu dávají nepřesné výsledky. Za přítomnosti velkých gradientů teploty a hustoty plazmatu se teplo šíří nejen prostřednictvím srážek relativně pomalých částic. Rychle se pohybující částice (např elektrony) jsou schopny opustit oblast vysoké hustoty a tím odnést z této oblasti značné množství energie. Cílem této práce je seznámit čtenáře s koncepcí nelokálního transportu tepla v laserem ohřátém plazmatu a popsat klíčové momenty modelu neuronové sítě, která předpovídá chování tepelného toku uvnitř hohlraumu, jenž je používán v National Ignition Facility. The interactions in laser heated plasma often take place under non local transport conditions, when predictions of classic diffusive models give inaccurate results. When high gradients of temperature and density are present, heat propagates not only by spreading the collisions of relatively slow moving particles. Fast moving particles such as electrons could escape the region of high density, thus carrying out significant amount of energy. The purpose of this work is to introduce the reader to the concept of non-local heat transport in laser heated plasma, and describe key moments of a neural network model, purpose of which is to predict behavior of heat flux inside hohlraums used at the National Ignition Facility.
Kolekce
- Bakalářské práce - 14102 [242]