Текущий выпуск Номер 2, 2026 Том 18

Все выпуски

[ Switch to English ]

Моделирование лазерной полировки кварцевого стекла

Никитюк Ю.В., Марченко Л.Н., Сердюков А.Н., Бруттан Ю.В.
 pdf (11324K)

Лазерная полировка является перспективной технологией финишной обработки изделий из кварцевого стекла, позволяющей устранять дефекты подповерхностного слоя, возникающие при механической обработке. Однако сложность и нелинейность физических процессов, протекающих при лазерном воздействии, затрудняют подбор оптимальных технологических режимов. Целью данной статьи является разработка, сравнительный анализ и применение высокоточных прогностических моделей для предсказания и оптимизации основных показателей процесса лазерной полировки кварцевого стекла. На основе верифицированной конечно-элементной модели, реализованной в среде ANSYS, был сгенерирован набор данных о температурных полях и полях напряжений при различных сочетаниях технологических параметров. Этот набор данных использовался для построения и верификации четырех типов прогностических моделей: полиномиальной регрессии, нечеткой системы вывода (Fuzzy Logic), адаптивной нейро-нечеткой системы (ANFIS) и нейронной сети типа многослойный персептрон (MLP). Качество моделей оценивалось на тестовой выборке с использованием статистических метрик МAE, RMSE, MAPE, $R^2$, $R^2_{Adj}$. Сравнительный анализ моделей показал значительное превосходство нейросетевой модели MLP, которая продемонстрировала наивысшую точность прогнозирования для всех выходных параметров, достигнув значений скорректированного коэффициента детерминации ($R^2_{Adj}$) выше 0,97 и средней абсолютной процентной ошибки (МАРЕ) в диапазоне 0,7–2,8%. Использование этой модели в качестве суррогатной функции совместно с генетическим алгоритмом позволило успешно определить оптимальные технологические параметры. Разработанная нейросетевая модель MLP является надежным и высокоточным инструментом не только для прогнозирования, но и для оптимизации результатов лазерной полировки кварцевого стекла СО2-лазером. Она способна эффективно аппроксимировать сложные нелинейные зависимости в процессе и может служить основой для создания интеллектуальных систем управления и оптимизации данной технологии.

Ключевые слова: лазерная полировка, ANSYS, моделирование, регрессия, нечеткая система вывода, ANFIS, нейросетевая модель, оптимизация
Цитата: Никитюк Ю.В., Марченко Л.Н., Сердюков А.Н., Бруттан Ю.В. Моделирование лазерной полировки кварцевого стекла // Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 2, с. 399-421
Citation in English: Nikityuk Y.V., Marchanko L.N., Serdyukov A.N., Bruttan I.V. Simulation of laser polishing for fused quartz // Computer Research and Modeling, 2026, vol. 18, no. 2, pp. 399-421
DOI: 10.20537/2076-7633-2026-18-2-399-421
URL: http://crm.ics.org.ru/journal/article/3715/
Creative Commons License Статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NoDerivs 3.0 Unported License.

Copyright © 2026 Никитюк Ю.В., Марченко Л.Н., Сердюков А.Н., Бруттан Ю.В.

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Website Copyright © 2009–2026 Институт компьютерных исследований