Нейросетевое моделирование параметров лазерной обработки алмазов в технологиях электроники

Abstract

С помощью сочетания искусственных нейронных сетей и аналитической модели движущегося теплового источника выполнено моделирование процесса лазерной обработки алмазов. Обучающая выборка и массив данных для тестирования нейронных сетей были сформированы с использованием математического пакета Mathcad. Расчеты были выполнены для 1152 вариантов входных параметров, 50 из которых были использованы для тестирования искусственных нейронных сетей. Установлены параметры искусственных нейронных сетей, обеспечивающие лучшие результаты при прогнозировании температур, формируемых лазерным излучением в алмазах. Полученные результаты могут быть использованы при определении технологических параметров процессов лазерной обработки алмазов. = This study employs a combined approach of artificial neural networks (ANN) and an analytical moving heat source model to simulate the laser processing of diamonds. The training and testing datasets for the neural networks were generated using Mathcad, with calculations performed for 1,152 input parameter combinations, including 50 dedicated to ANN validation. Optimal ANN configurations were identified to achieve high-precision predictions of laser-induced temperature distributions in diamonds. The results provide a basis for optimizing technological parameters in diamond laser processing for electronic applications.