Modèle substitut basé sur les réseaux de neurones pour accélérer la simulation des aimants supraconducteurs
Récemment, une équipe de recherche nationale a réalisé une avancée importante dans le domaine de l'analyse électromagnétique et de la conception des aimants supraconducteurs à haute température. L'article de recherche intitulé « A Surrogate Model for High-Temperature Superconducting Magnets to Predict Current Distribution with Neural Networks », réalisé par l'équipe du professeur Qu Timing, a été officiellement accepté par la revue de premier rang du domaine de la supraconductivité « Superconductivity ». Cette étude introduit de manière innovante l'apprentissage profond dans l'analyse électromagnétique des aimants supraconducteurs à haute température et a permis de construire avec succès un modèle substitut basé sur les réseaux de neurones, offrant une nouvelle voie technique pour résoudre la prédiction de distributions de courant complexes et l'optimisation rapide des paramètres des aimants...
2026-11-09
