Применение искусственных нейронных сетей и метода конечных элементов для определения параметров обработки кварцевых золь-гель стекол эллиптическими лазерными пучками

Abstract

C использованием искусственных нейронных сетей и метода конечных элементов выполнено моделирование процесса лазерного раскалывания кварцевых стекол, полученных золь-гель способом. Для формирования обучающего массива данных и данных для тестирования нейронных сетей расчеты температурных полей и полей термоупругих напряжений выполнялись с использованием метода конечных элементов в программе ANSYS. Расчеты были выполнены для 875 вариантов входных параметров, 800 из которых были использованы для обучения нейронных сетей. В работе выполнено исследование влияния архитектуры нейронной сети, размеров обучающего массива данных и времени обучения на точность определения термоупругих напряжений и температур в зоне лазерной обработки кварцевых золь-гель стекол. Modeling of the process of laser splitting of quartz glasses obtained by the sol-gel method using artificial neural networks and the finite element method was carried out. To form a training data set and data for testing neural networks, calculations of temperature fields and fields of thermoelastic stresses were performed using the finite element method in the ANSYS program. Calculations were completed for 875 variants of input parameters, 800 of which were used for training neural networks. The influence of the architecture of the neural network, the size of the training data array, and the training time on the accuracy of determining thermoelastic stresses and temperatures in the zone of laser processing of quartz sol-gel glasses were investigated.