Numerical computing of axial potential distribution in accelerator lens immersed in the field of two electrodes and 300 keV electron accelerator column designing
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 536
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
CRSTCONF02_264
تاریخ نمایه سازی: 21 شهریور 1395
چکیده مقاله:
Electrons electrostatic accelerator column is one of essential parts of electrostatic accelerators. Geometric shape designing must be such as applying a voltage to the electrodes, the potential gradient and potential levels in addition to accelerating the particle beam to the desired energy, focus the beam and energy distribution of accelerated particles may be broadening. Electrodes immersed in the field geometry around the central page, are perpendicular to the optical axis. Different models, such as linear model, analytical model, two cylindrical lenses model, polynomial lenses model have been introduced for axial potential distribution of this system. In this article series expansions in terms of Bessel functions are used to obtain axial potential distribution of electrodes of accelerator immersed in the two electrodes field and by solving the final equation in the least squares method, compared with the above models. Finally, by using the Studio CST software and information that have gained from central potential distribution, an electron accelerator Column that has an optimal energy distribution and output radius is designed and simulated.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ramin Roozehdar Mogaddam
Department of physics, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran
Hosein Seify
Shahid Beheshti campus, Farhangian university of khorasan razavi, Mashhad, Iran
Mehdi Amiri
Department of physics, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran
Omidreza Kakuee
Nuclear Science Research School, NSTRI, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :