TNSA Liquid Leaf

Eckdaten
  • Zeit: 01/2019 – heute
  • An der TU Darmstadt, TEMF, Prof. Boine-Frankenheim
  • Teil der Forschung zur Dissertation
  • Fokus:
Ergebnisse

Dieses Projekt resultierte in mehreren Publikationen:

  • Ein peer-reviewed Artikel (akzeptiert)
  • Datenrepository zur Modellierung von H2O/D2O Targets
  • KI Modell zur Vorhersage und Optimierung
BESCHREIBUNG

Das Ziel dieses Projektes ist die Bestimmung eines Surrogat Models für Experimente mit H2O/D2O Liquid Leaf Targets.

Das Projekt läuft noch und der Beitrag wird ergänzt, sobald das zugehörige Paper publiziert ist.

META
  • Time: 01/2019 – today
  • At TU Darmstadt, TEMF, Prof. Boine-Frankenheim
  • Part of my PhD research
  • Focus:
    • Particle-In-Cell Simulations (with smilei)
    • High Performance Computing (using Virgo)
    • AI supported modeling (using Keras and Tensorflow)
DEliverables

The project resultet in several deliverables:

  • A peer-reviewed article which is already accepted for publication
  • Datarepsitory for the modelling of H2O/D2O targets
  • AI model for the prediction and optimization of experimental parameters
Description

This project aims to determine a surrogate model for experiments with H2O/D2O liquid leaf targets.

The project is ongoing, and this page will be updated as soon as the related paper is published.

Links und Referenzen / Links and References
  1. B. Schmitz, D. Kreuter, and O. Boine-Frankenheim
    Modeling of a Liquid Leaf Target TNSA
    Experiment using Particle-In-Cell Simulations and Deep Learning
    Laser and Particle Beams (accepted for publication)