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Erschienen in: Neural Computing and Applications 6/2013

01.11.2013 | Original Article

ANN modeling of the bremsstrahlung photon flux in tantalum target

verfasst von: Kadir Gunoglu, Nilgun Demir, Iskender Akkurt, Zehra Nur Demirci

Erschienen in: Neural Computing and Applications | Ausgabe 6/2013

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Abstract

Bremsstrahlung photons produced by 15 MeV electron beam are simulated using the Monte Carlo code of FLUKA. Tantalum foils have been chosen as a target material in the simulation, and the obtained photon spectrum has been analyzed with artificial neural network (ANN) technique. In the training ANN model, the thicknesses and energy values of bremsstrahlung photons for the Ta target have been used as input. In this study, we observed that the trained ANN model is consistent with simulation results.

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Literatur
1.
Zurück zum Zitat Doostmohammadi V, Sardari D, Nasrabadi AM (2010) Combined application of Monte Carlo method and neural networks to simulate qualitative prompt gamma neutron activation analysis. J Radioanal Nucl Chem 283:403–407CrossRef Doostmohammadi V, Sardari D, Nasrabadi AM (2010) Combined application of Monte Carlo method and neural networks to simulate qualitative prompt gamma neutron activation analysis. J Radioanal Nucl Chem 283:403–407CrossRef
2.
Zurück zum Zitat Hussain S (2010) IEEE, International conference on intelligent systems, modelling and simulation Hussain S (2010) IEEE, International conference on intelligent systems, modelling and simulation
3.
Zurück zum Zitat FLUKA (2005) A multi-particle transport code, version 2005, CERN-2005-10, INFN TC. 05/11, SLAC-R-773 FLUKA (2005) A multi-particle transport code, version 2005, CERN-2005-10, INFN TC. 05/11, SLAC-R-773
4.
Zurück zum Zitat Fasso A et al (2005) FLUKA: a multi-particle transport code. CERN-2005-10, INFN/TC-05/11, SLAC-R-773 Fasso A et al (2005) FLUKA: a multi-particle transport code. CERN-2005-10, INFN/TC-05/11, SLAC-R-773
5.
Zurück zum Zitat Fasso A et al (1995) Designing of electron accelerator shielding with FLUKA. CERN Internal report TIS-RP/IR/95-27, pp 643–649 Fasso A et al (1995) Designing of electron accelerator shielding with FLUKA. CERN Internal report TIS-RP/IR/95-27, pp 643–649
6.
Zurück zum Zitat Kalogirou SA (1999) Applications of artificial neural networks in energy systems A review. Energy Convers Manag 40(10):1073–1087CrossRef Kalogirou SA (1999) Applications of artificial neural networks in energy systems A review. Energy Convers Manag 40(10):1073–1087CrossRef
7.
Zurück zum Zitat Özçalık HR, Küçüktüfekçi A (2003) Dinamik Sistemlerin Yapay Sinir Ağları ile Düz ve Ters Modellenmesi. KSÜ Fen ve Mühendislik Dergisi 6(1):26–35 Özçalık HR, Küçüktüfekçi A (2003) Dinamik Sistemlerin Yapay Sinir Ağları ile Düz ve Ters Modellenmesi. KSÜ Fen ve Mühendislik Dergisi 6(1):26–35
8.
Zurück zum Zitat Günoglu K, Mavi B, Akkurt İ (2011) Yapay Sinir Ağları (YSA) Yöntemi ile Global Radyasyon Tahmini. J New World Sci Acad 6–2:527–532 Günoglu K, Mavi B, Akkurt İ (2011) Yapay Sinir Ağları (YSA) Yöntemi ile Global Radyasyon Tahmini. J New World Sci Acad 6–2:527–532
9.
Zurück zum Zitat Imrie CE, Durucan S, Korre A (2000) River flow prediction using artificial neural networks: generalization beyond the calibration range. J Hydrol 233:138–153CrossRef Imrie CE, Durucan S, Korre A (2000) River flow prediction using artificial neural networks: generalization beyond the calibration range. J Hydrol 233:138–153CrossRef
10.
Zurück zum Zitat Kartalopoulos SV (1996) Understanding neural networks and fuzzy logic: basic concepts and applications. IEEE Press, New YorkMATH Kartalopoulos SV (1996) Understanding neural networks and fuzzy logic: basic concepts and applications. IEEE Press, New YorkMATH
11.
Zurück zum Zitat Günoğlu K, Akkurt İ, Mavi B (2010) Estimation of daily solar temperature by ANN in Isparta. Second international conference on nuclear and renewable energy resources (NURER), Ankara Günoğlu K, Akkurt İ, Mavi B (2010) Estimation of daily solar temperature by ANN in Isparta. Second international conference on nuclear and renewable energy resources (NURER), Ankara
12.
Zurück zum Zitat Funahashi K (1989) On the approximate realization of continuous mappings by neural networks. Neural Netw 2:183–192CrossRef Funahashi K (1989) On the approximate realization of continuous mappings by neural networks. Neural Netw 2:183–192CrossRef
13.
Zurück zum Zitat Hornik K, Stinchcombe M, White H (1989) Multilayer feedforward networks are universal approximators. Neural Netw 2(5):359–366CrossRef Hornik K, Stinchcombe M, White H (1989) Multilayer feedforward networks are universal approximators. Neural Netw 2(5):359–366CrossRef
14.
Zurück zum Zitat Öztemel E (2003) Yapay sinir ağları. Papatya Yayıncılık, İstanbul Öztemel E (2003) Yapay sinir ağları. Papatya Yayıncılık, İstanbul
15.
Zurück zum Zitat Sudheer KP, Gosain AK, Mohana Rangan D, Saheb SM (2002) Modelling evaporation using an artificial neural network algorithm. Hydrol Process 16:3189–3202CrossRef Sudheer KP, Gosain AK, Mohana Rangan D, Saheb SM (2002) Modelling evaporation using an artificial neural network algorithm. Hydrol Process 16:3189–3202CrossRef
Metadaten
Titel
ANN modeling of the bremsstrahlung photon flux in tantalum target
verfasst von
Kadir Gunoglu
Nilgun Demir
Iskender Akkurt
Zehra Nur Demirci
Publikationsdatum
01.11.2013
Verlag
Springer London
Erschienen in
Neural Computing and Applications / Ausgabe 6/2013
Print ISSN: 0941-0643
Elektronische ISSN: 1433-3058
DOI
https://doi.org/10.1007/s00521-012-1111-2

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