In this paper we follow up on the results from our previous publication (Lobsien et al 2018 Nucl. Fusion58 106013), where it was found that stellarator coil design optimization can be substantially improved by using a stochastic optimisation approach. In that paper performance was quantified by lower (better) and more narrow (more robust) distributions of the penalty functions at the end of the optimisations. Here, we evaluate and compare the various coil sets of the previous paper but seek a verification and deeper understanding of the physics performance by replacing the relatively simple penalty function estimate with more accurate ones from state-of-the-art calculations of MHD stability, neoclassical transport in the -regime, fast particle confinement, and gyrokinetic behavior. The investigation shows that stochastic stellarator coil optimization generally outperforms the earlier non-stochastic stellarator optimization, also when using these more accurate metrics, generally confirming and quantifying the better performance. We do find some discrepancies, indicating that the penalty function does not represent a physics performance optimum perfectly. For example, as pointed out by others before us, the depth of the magnetic well is not a sufficiently good proxy for MHD stability, and the neoclassical transport can be significantly reduced in configurations that have relatively high field errors and therefore high penalty values. Thus, our work points to areas where better physics model inside the optimisation loop are needed, than what is currently represented by our penalty function.
本論文では、我々は以前の出版物（Lobsien et al 2018 Nucl. Fusion58 106013）の結果を追跡する。そこでは、確率的最適化アプローチを用いることでステラレーターコイル設計最適化が大幅に改善できることが見出された。その論文では、性能は最適化終了時のペナルティ関数のより低い（より良い）そしてより狭い（よりロバストな）分布によって定量化された。ここでは、我々は前論文の様々なコイルセットを評価・比較するが、比較的単純なペナルティ関数推定を、MHD安定性、-領域における新古典輸送、高速粒子閉じ込め、およびジャイロ運動論的挙動の最先端計算によるより正確なものに置き換えることによって、物理性能の検証とより深い理解を求める。この調査は、確率的ステラレーターコイル最適化が、これらのより正確な指標を用いた場合でも、以前の非確率的ステラレーター最適化を概ね上回ることを示しており、より良い性能を概ね確認し定量化する。我々はいくつかの不一致を見出しており、ペナルティ関数が物理性能の最適値を完全には表していないことを示している。例えば、我々より前に他の研究者が指摘したように、磁気井戸の深さはMHD安定性の十分に良い代理指標ではなく、また新古典輸送は、比較的高い磁場誤差を持ちしたがって高いペナルティ値を持つ配位において大幅に低減され得る。したがって、我々の研究は、現在のペナルティ関数によって表されているものよりも、最適化ループ内でより良い物理モデルが必要とされる領域を示している。