Определение параметров двухлучевой лазерной очистки кварцевого сырья с применением искусственных нейронных сетей и метода конечных элементов

Abstract

С помощью искусственных нейронных сетей выполнено моделирование процесса двухлучевой лазерной очистки кварцевого сырья. Для формирования обучающих массивов данных и массивов данных для тестирования нейронных сетей была использована программа конечно-элементного анализа ANSYS. Расчеты были выполнены для 500 вариантов входных параметров, 40 из которых были использованы для тестирования нейронных сетей. Изучено влияние параметров нейросетевых моделей на точность определения максимальных температур в частицах кварца, формируемых в результате двухлучевого воздействия. Определены параметры нейронных сетей, обеспечивающие приемлемые результаты при прогнозировании температур в зоне лазерной обработки. Полученные результаты могут быть использованы при определении технологических параметров процессов двухлучевой лазерной очистки кварцевого сырья. = With the help of artificial neural networks, the process of two-beam laser cleaning of quartz raw materials has been modeled. For the formation of training data sets and data sets for testing neural networks, the ANSYS finite element analysis program was used. The calculations were performed for 500 variants of input parameters, 40 of which were used to test neural networks. The influence of the parameters of neural network models on the accuracy of determining the maximum temperatures in quartz particles formed as a result of two-beam exposure were studied. The parameters of neural networks were determined that provided acceptable results when predicting temperatures in the laser treatment zone. The results obtained can be used in determining the technological parameters of the processes of two-beam laser cleaning of quartz raw materials.