dc.contributor.author | Nikityuk, Y. V. | |
dc.contributor.author | Serdyukov, A. N. | |
dc.contributor.author | Aushev, I. Y. | |
dc.coverage.spatial | Гомель | ru_RU |
dc.date.accessioned | 2023-10-03T11:18:47Z | |
dc.date.available | 2023-10-03T11:18:47Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.citation | Nikityuk, Y. V. Optimization of laser splitting parameters of silicate glasses with elliptical beams in the plane of parallel surface / Y. V. Nikityuk, A. N. Serdyukov, I. Y. Aushev // Вестник Гомельского государственного технического университета имени П. О. Сухого : научно-практический журнал. – 2023. – № 3.— С. 17-27. | ru_RU |
dc.identifier.uri | https://elib.gstu.by/handle/220612/28913 | |
dc.description.abstract | Regression and neural network models of the process of laser splitting of silicate glasses by elliptical
beams in a plane parallel to the surface were obtained. To conduct a numerical experiment, a central compositional plan was used. The processing speed, laser beam power and its geometric parameters were selected as
variable factors. As responses, the values of maximum temperatures and the values of maximum thermoelastic
tensile stresses in the processing zone were determined, the calculation of which was performed using
the APDL programming language. An effective architecture for an artificial neural network created using
the TensorFlow program has been established. A comparative analysis of neural network and regression models was carried out. The influence of input parameters on responses was assessed. Using the MOGA algorithm
of the ANSYS program, the optimal modes for the formation of laser-induced cracks by elliptical beams were
determined, ensuring the effective implementation of parallel laser splitting of silicate glass. | ru_RU |
dc.description.abstract | Получены регрессионные и нейросетевые модели процесса лазерного раскалывания силикатных
стекол эллиптическими пучками в плоскости, параллельной поверхности. Для проведения численного
эксперимента был использован центральный композиционный план. В качестве варьируемых факторов выбраны скорость обработки, мощность лазерного пучка и его геометрические параметры.
В качестве откликов определялись значения максимальных температур и значения максимальных
термоупругих напряжений растяжения в зоне обработки, расчет которых был выполнен с применением языка программирования APDL. Установлена эффективная архитектура искусственной нейронной сети, созданной с использованием программы TensorFlow. Проведен сравнительный анализ нейросетевых и регрессионных моделей. Выполнена оценка влияния входных параметров на отклики. С использованием алгоритма MOGA программы ANSYS определены оптимальные режимы
формирования эллиптическими пучками лазерно-индуцированных трещин, обеспечивающие эффективную реализацию параллельного лазерного раскалывания силикатного стекла. | |
dc.language.iso | en | ru_RU |
dc.publisher | ГГТУ им. П.О. Сухого | ru_RU |
dc.subject | Laser chopping | ru_RU |
dc.subject | Artificial neural network | ru_RU |
dc.subject | Optimization | ru_RU |
dc.subject | MOGA | ru_RU |
dc.subject | ANSYS | ru_RU |
dc.subject | Лазерное раскалывание | ru_RU |
dc.subject | Искусственная нейронная сеть | ru_RU |
dc.subject | Оптимизация | ru_RU |
dc.title | Optimization of laser splitting parameters of silicate glasses with elliptical beams in the plane of parallel surface | ru_RU |
dc.title.alternative | Оптимизация параметров лазерного раскалывания силикатных стекол эллиптическими пучками в плоскости, параллельной поверхности | ru_RU |
dc.type | Article | ru_RU |
dc.identifier.udc | 621.382:539.3 | |