Plasma wakefield acceleration holds remarkable promise for future advanced accelerators. The design and optimization of plasma-based accelerators typically require particle-in-cell simulations, which can be computationally intensive and time consuming. In this study, we train a neural network model to obtain the on-axis longitudinal electric field distribution directly without conducting particle-in-cell simulations for designing a two-bunch plasma wakefield acceleration stage. By combining the neural network model with an advanced algorithm for achieving the minimal energy spread, the optimal normalized charge per unit length of a trailing beam leading to the optimal beam-loading can be quickly identified. This approach can reduce computation time from around 7.6 min in the case of using particle-in-cell simulations to under 0.1 s. Moreover, the longitudinal electric field distribution under the optimal beam-loading can be visually observed. Utilizing this model with the beam current profile also enables the direct extraction of design parameters under the optimal beam-loading, including the maximum decelerating electric field within the drive beam, the average accelerating electric field within the trailing beam and the transformer ratio. This model has the potential to significantly improve the efficiency of designing and optimizing the beam-driven plasma wakefield accelerators.
プラズマ航跡場加速は、将来の先進加速器にとって顕著な可能性を秘めている。プラズマベース加速器の設計と最適化は通常、粒子インセルシミュレーションを必要とし、これは計算集約的で時間のかかるものとなり得る。本研究では、2バンチのプラズマ航跡場加速ステージを設計するために、粒子インセルシミュレーションを実行することなく、軸上の縦方向電場分布を直接取得するニューラルネットワークモデルを訓練する。ニューラルネットワークモデルを、最小エネルギー広がりを達成するための高度なアルゴリズムと組み合わせることにより、最適なビーム負荷をもたらす後続ビームの単位長さあたりの最適な規格化電荷を迅速に特定することができる。このアプローチにより、粒子インセルシミュレーションを使用した場合の約7.6分から、0.1秒未満へと計算時間を短縮できる。さらに、最適なビーム負荷の下での縦方向電場分布を視覚的に観察することができる。このモデルをビーム電流プロファイルとともに使用することで、最適なビーム負荷の下での設計パラメータ、すなわち駆動ビーム内の最大減速電場、後続ビーム内の平均加速電場、およびトランスフォーマー比を直接抽出することも可能になる。このモデルは、ビーム駆動プラズマ航跡場加速器の設計と最適化の効率を大幅に向上させる可能性を秘めている。