Estimating the parameters of laser processing of diamonds using the finite element method and artificial neural networks

Abstract

This paper provides the simulation of laser processing of diamonds by using a combination of artificial neural networks and the finite element method. The training data array and the data array for testing neural networks were generated in ANSYS. The calculations were performed for 600 types of input parameters, 60 of which were used to test artificial neural networks. The influence of the parameters of neural network models on the accuracy of determining temperatures in the laser processing area were studied. The parameters of neural networks were established that provide acceptable results in predicting temperatures generated by laser radiation in diamonds. The results obtained can be used to determine the technological parameters of the laser processing of diamonds. = С помощью сочетания искусственных нейронных сетей и метода конечных элементов выполнено моделирование процесса лазерной обработки алмазов. Обучающий массив данных и массив данных для тестирования нейронных сетей были сформированы с использованием программы конечно-элементного анализа ANSYS. Расчеты выполняли для 600 вариантов входных параметров, 60 из которых использовали для тестирования искусственных нейронных сетей. Исследовано влияние параметров нейросетевых моделей на точность определения температур в зоне лазерной обработки. Установлены параметры нейронных сетей, обеспечивающие приемлемые результаты при прогнозировании температур, формируемых лазерным излучением в алмазах. Полученные результаты могут быть использованы при определении технологических параметров процессов лазерной обработки алмазов.