title: Determination of magnet parameter errors based on machine learning for the NICA collider
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Казаченко Николай Ильич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kazacenko Nikolaj Ilic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Тюртяева Анна Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Turtaeva Anna Sergeevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Овсянников Дмитрий Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ovsannikov Dmitrij Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:44:39Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:44:39Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 064982
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/42701
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассматриваются различные модели машинного обучения для определения погрешности параметров магнитов в бустерном синхротроне, который выступает в качестве одной из составных частей «Комплекса NICA». Погрешностями являются параметры смещения дипольных магнитов относительно осей x, y (DX, DY), а также поворот магнитов относительно оси движения пучка заряженных частиц (DPSI). Для каждого параметра сгенерированы датасеты, в которых присутствуют параметры погрешности для двух, десяти или сорока магнитов и значения траектории пучка заряженных частиц, снятые на пикап-мониторах. Построены модели линейной, полиномиальной регрессии, модель многослойного перцептрона, оценено их качество.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The article considers various machine learning models for determining the error of magnet parameters in a booster synchrotron, which acts as one of the components of the complex "NICA”. The errors are the parameters of the displacement of the dipole magnets relative to the x, y (DX, DY) axes, as well as the rotation of the magnets relative to the axis of motion of the charged particle beam (DPSI). Datasets have been generated for each parameter, in which there are error parameters for two, ten or forty magnets and the values of the trajectory of the charged particle beam taken on pickup monitors. Linear and polynomial regression models, a multilayer perceptron model are constructed, and their quality is evaluated.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: комплекс NICA
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ускорители заряженных частиц
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: погрешности параметров магнитов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: линейная регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: многослойный перцептрон
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: NICA
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: charged particle accelerators
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: magnet parameter errors
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: linear regression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: multilayer perceptron
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Determination of magnet parameter errors based on machine learning for the NICA collider
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Определение погрешностей параметров магнитов на основе машинного обучения для коллайдера NICA
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom_Turtaeva.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42701/2/Diplom_Turtaeva.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,1 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Turtaeva_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42701/3/reviewSV_Otzyv_Turtaeva_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 285,47 kB
resources.filename: reviewSV_st064982_Turtaeva_Anna_Sergeevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42701/4/reviewSV_st064982_Turtaeva_Anna_Sergeevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,84 kB