Speaker
佳慧 张
(中国科学技术大学)
Description
目的：同步辐射光束线的性能对于实验的有效开展至关重要。合肥光源（Hefei Light Source，HLS）是一台专用真空紫外和软X射线同步辐射装置，共振软X射线散射线站（BL05U-B）为软物质材料的微观结构与成分表征提供重要的实验平台。由于光束线结构高度复杂，手动调优通常需要数小时甚至更长时间。智能调优方法能显著提高效率，但实际在线测试机会有限。因此，亟需开发虚拟光束线平台以开展智能调优的方法研究与验证。
方法：本研究基于实验物理与工业控制系统（Experimental Physics and Industrial Control System，EPICS）架构搭建虚拟光束线平台。利用XRayTracer（XRT）束线追迹软件构建BL05U-B的仿真模型，并生成虚拟光斑预测模型的数据集。为了充分利用这些数据，采用K折交叉验证方法训练基于神经网络（Neural Network，NN）的虚拟光斑替代模型。在此基础上，对两个模型应用智能调优算法，以优化光束性能。
结果：NN替代模型将调优的收敛时间从小时级缩短至分钟级，且两者优化后得到的光通量与分辨率几乎一致。相较于XRT仿真模型，NN替代模型将计算时间缩短至原来的1/3000，大大提高了虚拟光束线平台的实时性。
结论：本文提出的虚拟光束线平台为智能调优方法的离线测试提供了安全、高效的调试环境，并为后续在物理光束线上的软件部署与在线调优奠定了基础。当前替代模型与物理实体之间仍存在一些差异，但该平台有望为自主调优实验提供支撑，进一步提高大科学装置的运行效率。
