Optimisation of parameters for laser cleaving of silicate glasses using U-shaped beams

Abstract

Regression and neural network models to analyze the laser cleaving process of silicate glasses using U-shaped la ser beams have been developed. The numerical experiment employed a central composite layout. The processing speed, laser beam power, and its geometrical parameters were chosen as variable factors. The values of maximum temperatures and maximum thermoelastic tensile stresses in the treatment zone were calculated as responses. The responses were determined via APDL (Ansys Parametric Design Language). Effective architectures for artificial neural networks have been established with TensorFlow in order determine the maximum temperatures and thermoelastic stresses in the laser-treated area. A comparison was conducted to assess the accuracy of neural network and regression models. The evaluation was performed to determine the impact of input parameters on the responses. The genetic algorithm of the DesignXplorer module was employed to ascertain the optimal modes for separating cracks formation in silicate glass though the use of U-shaped laser beams and a refrigerant. = Получены регрессионные и нейросетевые модели процесса лазерного раскалывания силикатных стекол U-образными лазерными пучками. Численный эксперимент выполнялся при помощи центрального композиционного плана. Скорость обработки, мощность лазерного пучка и его геометрические параметры были выбраны в качестве варьируемых факторов. Значения максимальных температур и максимальных термоупругих напряжений растяжения в зоне обработки вычислялись в качестве откликов. Определение откликов было выполнено с использованием языка программирования APDL. С использованием программы TensorFlow установлены эффективные архитектуры искусственных нейронных сетей для определения максимальных температур и максимальных термоупругих напряжений в зоне лазерной обработки. Выполнено сравнение точности нейросетевых и регрессионных моделей. Осуществлена оценка влияния входных параметров на отклики. С использованием генетического алгоритма модуля DesignXplorer определены оптимальные режимы формирования разделяющих трещин в силикатном стекле U-образными лазерными пучками и хладагентом.