Machine learning applications for predicting the pedestal in tokamak plasmas
Licentiatavhandling, 2023
Magnetic confinement fusion
Machine learning
Pedestal
Tokamak
Neural networks
Författare
Andreas Gillgren
Chalmers, Rymd-, geo- och miljövetenskap, Astronomi och plasmafysik
Enabling adaptive pedestals in predictive transport simulations using neural networks
Nuclear Fusion,;Vol. 62(2022)
Artikel i vetenskaplig tidskrift
High temporal resolution of pedestal dynamics via machine learning on density diagnostics
Plasma Physics and Controlled Fusion,;Vol. 66(2024)
Artikel i vetenskaplig tidskrift
A fast neural network surrogate model for the eigenvalues of QuaLiKiz
Physics of Plasmas,;Vol. 30(2023)
Artikel i vetenskaplig tidskrift
Ämneskategorier
Fusion, plasma och rymdfysik
Utgivare
Chalmers