Optimization of mass spectrometers using the adaptive particle swarm algorithm

Bieler A.; Altwegg K.; Hofer L.; J?ckel A.; Riedo A.; Sémon T.; Wahlstr?m P.; Wurz P.

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Optimization of mass spectrometers using the adaptive particle swarm algorithm

机译：使用自适应粒子群算法优化质谱仪

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Optimization of mass spectrometers using the adaptive particle swarm algorithm (APSA) is described along with implementations for ion optical simulations and various time-of-flight (TOF) instruments. The need for in situ self optimization is addressed through discussion of the reflectron TOF mass spectrometer (RTOF) on the European Space Agency mission Rosetta. In addition, a tool for optimization of laboratory mass spectrometers is presented and tested on two different instruments. After the application of APSA optimization, a substantial increase in performance for mass spectrometers that have manually been tuned for several weeks or months is demonstrated.

机译：描述了使用自适应粒子群算法（APSA）的质谱仪的优化，以及离子光学模拟和各种飞行时间（TOF）仪器的实现。通过讨论欧洲航天局罗塞塔号任务中的反射式TOF质谱仪（RTOF），可以解决就地自我优化的需求。此外，还提供了一种用于优化实验室质谱仪的工具，并在两种不同的仪器上进行了测试。在应用APSA优化后，已证明手动调谐数周或数月的质谱仪的性能有了显着提高。

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来源
《Journal of mass spectrometry: JMS》 |2011年第11期|共9页
作者
Bieler A.; Altwegg K.; Hofer L.; J?ckel A.; Riedo A.; Sémon T.; Wahlstr?m P.; Wurz P.;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类分析化学;
关键词
67P/Churyumov-Gerasimenko; particle swarm optimization; Rosetta; SIMION;

机译：67P / Churyumov-Gerasimenko;粒子群优化;Rosetta;SIMION;

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1. Optimization of mass spectrometers using the adaptive particle swarm algorithm [J] . Bieler A., Altwegg K., Hofer L., Journal of mass spectrometry: JMS . 2011,第11期

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