Reconstruction and prediction of temperature distribution in Super-X superconducting magnets based on deep learning

Mingliang Liu, Yu Wu, Shuqing Zhang, Libiao Hu, ... Fang Liu2026年5月Fusion Engineering and DesignIF 1.7 出版社

AIによる論文要約

超X超伝導磁石における温度分布の再構築と予測：深層学習に基づく

JA核融合研究や超伝導磁石の設計・運用に携わる研究者・技術者。また、深層学習の応用事例に興味のある学生や初学者。#超伝導 #深層学習 #温度予測 #核融合

LLM向け: {"Title": "深層学習による超X超伝導磁石の温度分布再構築と予測", "Authors": "不明", "Research Objective": "限…

この研究は、超X超伝導磁石内の温度分布を再構築・予測するために深層学習モデルを開発しました。実験データが限られている中で、モデルは時系列の温度変化を学習し、高精度な予測を実現。これにより、磁石の安全性と性能維持に貢献し、複雑な冷却システムの効率的な設計にも応用可能です。学生にも理解しやすいよう、基本原理と実用性を解説します。