| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-24页 |
| 1.1 核能和受控核聚变 | 第10-11页 |
| 1.2 托卡马克装置概述 | 第11-13页 |
| 1.3 托卡马克破裂及分类 | 第13-15页 |
| 1.4 国内外托卡马克装置破裂预测系统概述 | 第15-22页 |
| 1.5 本文主要内容 | 第22-24页 |
| 2 J-TEXT反馈控制脉冲共振磁扰动场抑制撕裂模 | 第24-45页 |
| 2.1 撕裂模与外加共振磁扰动场 | 第24-27页 |
| 2.2 脉冲共振磁扰动场反馈控制系统的设计 | 第27-34页 |
| 2.3 脉冲共振磁扰动场反馈控制系统的实时实现 | 第34-39页 |
| 2.4 实验结果 | 第39-44页 |
| 2.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 3 基于FPGA的偏振干涉仪实时密度反馈控制系统 | 第45-71页 |
| 3.1 J-TEXT现有的密度反馈控制系统介绍 | 第45-46页 |
| 3.2 实时密度计算原理 | 第46-50页 |
| 3.3 实时密度剖面计算 | 第50-55页 |
| 3.4 实时密度反馈控制系统的实现 | 第55-64页 |
| 3.5 实验结果 | 第64-68页 |
| 3.6 本章小结及展望 | 第68-71页 |
| 4 J-TEXT实时密度极限破裂预测与避免系统 | 第71-111页 |
| 4.1 机器学习及神经网络 | 第73-76页 |
| 4.2 基于多层神经网络的密度极限破裂预测 | 第76-87页 |
| 4.3 时间序列神经网络 | 第87-93页 |
| 4.4 多通道辐射剖面信号输入 | 第93-98页 |
| 4.5 离线神经网络的实现 | 第98-102页 |
| 4.6 实时神经网络预测算法的实现 | 第102-106页 |
| 4.7 密度极限破裂预测与避免实验结果 | 第106-109页 |
| 4.8 本章小结 | 第109-111页 |
| 5 总结与展望 | 第111-115页 |
| 5.1 对本文工作的总结 | 第111-112页 |
| 5.2 对未来工作的展望 | 第112-115页 |
| 致谢 | 第115-117页 |
| 参考文献 | 第117-131页 |
| 附录 攻读博士学位期间发表的论文 | 第131-132页 |