Моделирование капиллярного разряда в режиме повторения для коротких капиллярных систем при различных способах заполнения (2024)
В настоящее время активно исследуются частотные режимы работы ускорителей электронов на основе капиллярных разрядов. Электроны в них ускоряются под действием лазерных импульсов фемтосекундного диапазона длительности, пропускаемых через плазму разряда.
В работе рассматриваются результаты трехмерного магнитогидродинамического моделирования цикла капиллярного разряда, включающего стадии заполнения короткого капилляра рабочим газом (водород), формирование плазменного канала, восстановление рабочей среды перед началом следующего разряда. Расчеты выполнены в предположении о том, что система находится под внешним охлаждением, которое обеспечивает температурный баланс на промежуточных этапах рабочего цикла, а также при постоянных условиях подачи и откачки рабочего газа.
Идентификаторы и классификаторы
Способ генерации релятивистских электронных пучков в поле лазерного излучения был предложен и обоснован в работе [1]. C тех пор компактные лазерные ускорители релятивистских электронов нашли применение в широком поле фундаментальных и прикладных исследований. Среди них можно выделить такие направления, как разработки лазеров на свободных электронах (ЛСЭ) [2], создание комптоновских источников излучения и электрон-позитронных коллайдеров [3, 4] и др. В работах [5–8] были представлены теория и результаты ряда экспериментов по генерации электронного пучка с помощью механизма лазерного кильватерного ускорения (LWFA).
Список литературы
1. Tajima T., Dawson J.M. Laser Electron Accelerator. Phys. Rev. Lett. 1979;43:267. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.43.267
2. Molodozhentsev A., Korn G., Maier A., Pribyl L. LWFA-driven Free Electron Laser for ELI-Beamlines. ICFA Advanced Beam Dynamics Workshop on Future Light Sources. JACoW, Geneva. 2018;60:62-67. https://doi.org/10.18429/JACoW-FLS2018-TUA2WC02
3. Leemans W., Esarey E. Laser-driven plasma-wave electron accelerators. Phys. Today. 2009;62(3):44.
4. Schroeder C.B., Esarey E., Geddes C.G.R., Benedetti C., Leemans W.P. Physics considerations for laser-plasma linear colliders. Phys. Rev. Accel. Beams. 2010;13:101301. https://doi.org/10.1103/PhysRevSTAB.13.101301
5. Leemans W.P., Gonsalves A.J., Mao H.-S., Nakamura K., Benedetti C., Schroeder C.B., et al. Multi-GeV Electron Beams from Capillary-Discharge-Guided Subpetawatt Laser Pulses in the Self-Trapping Regime. Phys. Rev. Lett. 2014;113:245002. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.113.245002
6. Gonsalves A.J., Nakamura K., Daniels J., Benedetti C., Pieronek C., de Raadt T.C.H., et al. Petawatt laser guiding and electron beam acceleration to 8 GeV in a laser-heated capillary discharge waveguide. Phys. Rev. Lett. 2019;122:084801. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.122.084801
7. Esarey E., Schroeder C.B., Leemans W.P. Physics of laser-driven plasma-based electron accelerators. Rev. Mod. Phys. 2009;81:1229. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.81.1229
8. Spence D.J., Hooker S.M. Investigation of a hydrogen plasma waveguide. Phys. Rev. E. 2001;63:015401(R). https://doi.org/10.1103/PhysRevE.63.015401
9. Bobrova N.A., Esaulov A.A., Sakai J.-I., Sasorov P.V., Spence D.J., Butler A., et al. Simulations of a hydrogenfilled capillary discharge waveguide. Phys. Rev. E. 2002;65:016407. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.65.016407
10. Hosokai T., Kando M., Dewa H., Kotaki H., Kondo S., Hasegawa N., et al. Optical guidance of terrawatt laser pulses by the implosion phase of a fast z-pinch discharge in a gas-filled capillary. Opt. Lett. 2000;25:10-12. https://doi.org/10.1364/OL.25.000010
11. Kameshima T., Kotaki H., Kando M., Daito I., Kawase K., Fukuda Y., et al. Laser pulse guiding and electron acceleration in the ablative capillary discharge plasma. Phys. Plasmas. 2009;16:093101. https://doi.org/10.1063/1.3212589
12. Gonsalves A.J., Nakamura K., Lin C., Panasenko D., Shiraishi S., Sokollik T, et al. Tunable laser plasma accelerator based on longitudinal density tailoring. Nat. Phys. 2011;7:862-866. https://doi.org/10.1038/nphys2071
13. Pieronek C., Gonsalves A., Benedetti C., Bulanov S., van Tilborg J., Bin J., et al. Laser-heated capillary discharge waveguides as tunable structures for laser-plasma acceleration. Phys. Plasmas. 2020;27:093101. https://doi.org/10.1063/5.0014961
14. Bobrova N.A., Sasorov P.V., Benedetti C., Bulanov S.S., Geddes C.G.R., Schroeder C.B., et al. Laserheater assisted plasma channel formationin capillary discharge waveguides. Phys. Plasmas. 2013;20:020703. https://doi.org/10.1063/1.4793447
15. Bagdasarov G.A., Bobrova N.A., Olkhovskaya O.G., Gasilov V.A., Benedetti C., Bulanov S.S., et al. Creation of axially uniform plasma channelin laser-assisted capillary discharge. Phys. Plasmas. 2021;28:053104. https://doi.org/10.1063/5.0046428
16. Gonsalves A.J., Liu F., Bobrova N.A., Sasorov P.V., Pieronek C., Daniels J, et al. Demonstration of a High Repetition Rate Capillary Discharge Waveguide. J. Appl. Phys. 2016;119:033302. https://doi.org/10.1063/1.4940121
17. Alejo A., Cowley J., Picksley A., Walczak R., Hooker S.M. Demonstration of kilohertz operation of hydrodynamic optical-field-ionized plasma channels. Phys. Rev. Accel. Beams. 2022;25:011301. https://doi.org/10.1103/PhysRevAccelBeams.25.011301
18. D’Arcy R., Chappell J., Beinortaite J., Diederichs S., Boyle G., Foster B., et al. Recovery time of a plasmawakefield accelerator. Nature. 2022;603:58-62. https://doi.org/10.1038/s41586-021-04348-8
19. Bagdasarov G.A., Kruchinin K.O., Molodozhentsev A.Yu., Sasorov P.V., Bulanov S.V., Gasilov V.A. Discharge Plasma Formation in Square Capillary with Gas Supply Channels. Phys. Rev. Res. 2022;4:013063. https://doi.org/10.1103/PhysRevResearch.4.013063
20. Gasilov V.A., Boldarev A.S., Olkhovskaya O.G., Boykov D.S., Sharova Yu.S., Savenko N.O, et al. MARPLE: software for multiphysics modelling in continuous media. Numerical Methods and Programming. 2023;24(4):316-338. https://doi.org/10.26089/NumMet.v24r423
21. Sasorov P., Bagdasarov G., Bobrova N., Grittani G., Molodozhentsev A., Bulanov S.V. Capillary discharge in the high repetition rate regime. Physical Review Research. 2024;6:013290. https://doi.org/10.1103/PhysRevResearch.6.013290
22. Савенко Н.О. О разностной аппроксимации газодинамических потоков на свободной границе расчетной области. Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 2023;51:28с. https://doi.org/10.20948/prepr-2023-51
23. Leemans W.P., Nagler B., Gonsalves A.J., Toth Cs., Nakamura K., Geddes C.G.R., et al. GeV electron beams from a centimeter-scale accelerator. Nature physics. 2006;2:696-699. https://doi.org/10.1063/1.2718524
24. Брагинский С.И., Леонтович М.А. (ред.). Явления переноса в плазме. В кн.: Вопросы теории плазмы. Выпуск 1. ГосАтомИздат. 1963 г. С. 183-272.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Многие задачи в математике сводятся к решению дифференциальных уравнений в частных производных для областей сложной формы. Не всегда существующие аналитические и численные методы позволяют эффективно получить решение подобных задач. В последнее время достаточно успешно для решения дифференциальных уравнений в частных производных применяются нейронные сети. При этом обычно рассматриваются краевые задачи для областей, имеющих простую форму. В данной работе предпринимается попытка построить нейронную сеть, способную эффективно решать краевые задачи для областей сложной формы.
Работа посвящена моделированию процесса ультразвукового медицинского исследования в гетерогенной среде, в которой присутствуют области с существенно разной скоростью звука. Такие постановки задач возникают, например, при визуализации структур мозга через череп. Целью данной работы является сравнение возможных подходов к определению границы раздела акустически контрастных сред с использованием свёрточных нейронных сетей.
В работе выполняется численное моделирование прямой задачи — получение синтети-
ческих расчётных ультразвуковых изображений по известной геометрии и реологии области, а также параметрам датчика. На расчётных изображениях воспроизводятся искажения и артефакты, типичные для постановок со стенкой черепа. Для решения обратной задачи определения границы раздела сред по сигналу с датчика используются свёрточные нейронные сети 2D и 3D структуры, следующие общей архитектуре UNet. Сети обучаются на наборах расчётных данных, после чего тестируются на отдельных примерах, не использованных при обучении.
Работа посвящена математическому моделированию экстремальных колебаний уровня Азовского моря с использованием данных дистанционного зондирования. Цель исследования заключается в разработке и применении математической модели, которая позволяет более точно прогнозировать сгонно-нагонные явления, вызванные экстремальными ветровыми условиями. Актуальность работы обусловлена необходимостью улучшения прогнозов гидродинамических процессов в мелководных водоемах (таких, как Азовское море), где подобные явления могут иметь значительные экономические и экологические последствия. Цель данной работы — разработка и применение математической модели для прогнозирования экстремальных колебаний уровня Азовского моря, вызванных ветровыми условиями.
Изучение процессов теплообмена и распределения потоков тепла в океанах имеет важное значение для понимания климатических изменений на Земле. Северная Атлантика, являющаяся одним из ключевых компонентов глобальной климатической системы, играет существенную роль в регулировании климата наших широт.
Одним из ключевых инструментов для анализа распределения тепла в океанах является вероятностный анализ. В настоящей работе методами математического моделирования проводится статистический анализ данных наблюдений тепловых потоков в Северной Атлантике.
Представлен новый решатель с адаптивным измельчением сеток SWqgdAMR на базе открытой программной платформы AMReX. Новый решатель основан на регуляризованных уравнениях мелкой воды. В работе описаны уравнения, их дискретизация и особенности реализации в AMReX. Работоспособность SWqgdAMR была показана на двух тестовых задачах: двумерная задача прорыва круговой дамбы (распад столба жидкости) и задача о распаде двух столбов жидкости, разных по высоте.
Издательство
- Издательство
- ДГТУ
- Регион
- Россия, Ростов-на-Дону
- Почтовый адрес
- 344003, ЮФО, Ростовская область, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1
- Юр. адрес
- 344003, Ростовская обл, г Ростов-на-Дону, пл Гагарина, зд 1
- ФИО
- Месхи Бесарион Чохоевич (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- reception@donstu.ru
- Контактный телефон
- +8 (800) 1001930
- Сайт
- https://donstu.ru