Simulation and Analysis of Irregular Multicoil B0 Shimming in C-type Permanent Magnets Using Genetic Algorithm and Simulated Annealing


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Multicoil (MC) B0 shimming, a new shimming technology developed in the recent years, exhibits unique advantages. Irregularly shaped coils can further improve the shimming effect of the MC, but they increase the difficulty and complexity of MC design. In this paper, the shimming characteristics of MC in C-type permanent magnets are studied. Aiming at improving the efficiency of finding the optimal shape for irregular MC, this paper presents a method that uses genetic algorithm and simulated annealing (GASA) to optimize irregular MC shapes for shimming. By simulating the shimming of the irregular MC of the flat-plate model and shoulder-joint model in C-type permanent magnets, the effects of parameters such as complexity, size, and number of groups of coils are analyzed. The shimming of MC in superconducting magnets and permanent magnets is compared and the optimization efficiencies of the genetic algorithms and genetic–annealing algorithms are compared. The results show that an irregular MC can achieve a better shimming effect for a locally nonuniform B0 field in a sample boundary region of a C-type permanent magnet. GASA is found to be a more stable and highly efficient optimization method.

Об авторах

Weijie Chen

Department of Electronic Science, Fujian Provincial Key Laboratory of Plasma and Magnetic Resonance, Xiamen University

Email: sunhj@xmu.edu.cn
Китай, Xiamen, Fujian, 361005

Jie Chen

Department of Electronic Science, Fujian Provincial Key Laboratory of Plasma and Magnetic Resonance, Xiamen University

Email: sunhj@xmu.edu.cn
Китай, Xiamen, Fujian, 361005

Huijun Sun

Department of Electronic Science, Fujian Provincial Key Laboratory of Plasma and Magnetic Resonance, Xiamen University

Автор, ответственный за переписку.
Email: sunhj@xmu.edu.cn
ORCID iD: 0000-0003-1556-0900
Китай, Xiamen, Fujian, 361005

Zhong Chen

Department of Electronic Science, Fujian Provincial Key Laboratory of Plasma and Magnetic Resonance, Xiamen University

Email: sunhj@xmu.edu.cn
Китай, Xiamen, Fujian, 361005

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Springer-Verlag GmbH Austria, part of Springer Nature, 2018

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».