ФИЗИКА

Study and optimization of laser cleaving of crystalline quartz using genetic algorithm, neural network and neuro-fuzzy models

[Исследование и оптимизация лазерного раскалывания кристаллического кварца с использованием генетического алгоритма, нейросетевых и нейро-нечетких моделей]

Yu. V. Nikityuk, L. N. Marchenko, A. N. Serdyukov

Francisk Skorina Gomel State University

Аннотация: Работа посвящена разработке метамодели процесса лазерного раскалывания кристаллического кварца, включающей моделирование и оптимизацию. На основе конечно-элементной модели с использованием языка программирования APDL определены температурные поля и поля термоупругих напряжений, которые формируются в монокристаллической кварцевой пластине в результате последовательного лазерного нагрева и воздействия хладагента для трех различных вариантов: I – анализ среза $ZY$ при перемещении лазерного пучка в направлении оси $X$; II – анализ среза $YX$ при перемещении лазерного пучка в направлении оси $X$; III – анализ среза $XY$ при перемещении лазерного пучка в направлении оси $Z$. С использованием центрального композиционного плана проведен численный эксперимент, в котором в качестве факторов были использованы скорость обработки, геометрические параметры эллиптического лазерного пучка, мощность $\mathrm{CO}_2$-лазера и толщина кварцевой пластины. Согласно плана численного эксперимента выполнены расчеты для $27$ комбинаций факторов с определением значений максимальных температур $T_1$, $T_2$, $T_3$ для трех вариантов обработки квадратной кварцевой пластины и трех соответствующих значений максимальных напряжений растяжения $S_1$, $S_2$, $S_3$, действующих перпендикулярно фронту лазерно-индуцированных трещин. Выявлены эффективные архитектуры искусственных нейронных сетей для определения максимальных температур и максимальных термоупругих напряжений в зоне лазерной обработки кристаллического кварца с использованием TensorFlow. Построены нейро-нечеткие модели в системе ANFIS, проведено сравнение нейросетевых и нейро-нечетких моделей. Определены эффективные входные параметры лазерного раскалывания кристаллического кварца на основе оптимизационного генетического алгоритма MOGA.

Ключевые слова: лазерная резка; искусственные нейронные сети; искусственная нейронная сеть, основанная на нечеткой системе вывода; оптимизационный генетический алгоритм MOGA; программа ANSYS.

УДК: 535.33:539.3.075:621.373.8:621.9.048.7:549.6

Поступила в редакцию: 08.07.2025

Язык публикации: английский

DOI: 10.54341/20778708_2025_4_65_29