应用遗传算法对储存环磁铁排序的优化

摘要

磁铁元件是储存环中最重要的元件。束流的稳定性和光学参数严格地取决于磁铁所产生的磁场的品质。在制造过程中，由于工艺的限制，制造出的磁铁和设计的磁铁存在一定的差别，称之为磁铁制造公差。磁铁制造公差会导致磁铁所产生的磁场与理想磁场存在偏差，称为磁场公差。
　　 储存环上磁场误差会对束流动力学表现有一定影响，如导致线性与非线性参数的畸变，产生闭轨畸变、Beta-beating、工作点漂移、发射度变大、动力学孔径减小等问题。这些影响在机器正常运行阶段，可以采用各种校正系统抵消或者抑制，但是在机器的调试阶段会给机器调试带来一定困难。如果在安装机器之前，通过对各类磁铁误差的认识，合理地安排好各磁铁的位置，即对磁铁进行排序，可以有效降低上述负面效应，同时降低调试工作的困难和工作量。
　　 目前已有了一些磁铁排序的方法对储存环进行性能优化。这些方法大都是解析方法，它们基于磁铁元件的相位关系，使各自误差产生的综合效应最小化。受到计算方法限制，上述算法很难得到最优的磁铁排序。
　　 本文将储存环的磁铁排序问题看作数学上的排列组合问题，对排列组合问题的优化多采用智能计算方法。文中对比了多种智能算法，最终选择遗传算法作为磁铁排序的优化算法。
　　 针对二极磁铁、四极磁铁和六极磁铁磁场公差对储存环性能的不同影响，论文设计了不同的目标函数。基于遗传算法编写储存环磁铁排序优化程序，以储存环为例，计算得到了储存环优化磁铁排序，令磁铁公差的影响最小。并同传统的磁铁排序优化算法进行了比较，新程序显示出了更强大的全局寻优能力和搜索效率。论文方法应用于HLS储存环二极磁铁排序问题，得到了二极磁铁的安装顺序。遗传算法

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 同步辐射光源简史

1．2 高亮度储存环

1．3 智能计算与加速器设计

第2章 粒子横向动力学理论

2．1 横向动力学

2．1．1 横向运动方程

2．1．2 束流传输矩阵与Twiss参数

2．1．3 工作点

2．1．4 色散函数

2．1．5 横向发射度

2．1．6 自然色品与校正色品

2．2 非线性动力学简介

2．2．1 动力学孔径

第3章 储存环磁铁排序与智能算法

3．1 各类磁铁对束流的影响

3．1．1 二极磁场型误差对闭轨畸变的影响

3．1．2 四极磁场型误差对Beta函数与工作点的影响

3．1．3 六极磁场型误差对校正色品和动力学孔径的影响

3．2 磁铁排序的方法

3．3 磁铁排序与智能计算

3．3．1 旅行商问题

3．3．2 各类智能算法简介

3．3．3 各类智能算法对TSP问题的优化

3．4 遗传算法

第4章 储存环磁铁排序优化

4．1 磁铁排序的数值模拟

4．2 磁铁排序对线性参数的优化

4．2．1 二极磁铁排序的优化

4．2．2 四极磁铁排序的优化

4．3 磁铁排序对非线性参数的优化

4．3．1 薄透镜模型

4．3．2 动力学孔径的评价函数

4．3．3 六极磁铁排序对动力学孔径的优化

第5章 总结与展望

5．1 总结

5．2 讨论

参考文献

致谢

在读期间发表的学术论文与取得的科研成果