論文の概要: Machine Learning-Driven Process of Alumina Ceramics Laser Machining
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08747v1
- Date: Mon, 13 Jun 2022 22:35:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-26 07:34:54.978771
- Title: Machine Learning-Driven Process of Alumina Ceramics Laser Machining
- Title（参考訳）: アルミナセラミックスレーザ加工の機械学習によるプロセス
- Authors: Razyeh Behbahani, Hamidreza Yazdani Sarvestani, Erfan Fatehi, Elham
Kiyani, Behnam Ashrafi, Mikko Karttunen and Meysam Rahmat
- Abstract要約: インテリジェントな戦略は、ピコ秒レーザー加工パラメータの関係を捉えるために機械学習(ML)技術を使用することである。
ビーム振幅や周波数、スキャナ通過速度、表面上の通過数などのレーザーパラメータを用いて、彫刻されたチャネルの深さ、最上幅、底幅を予測する。
ニューラルネットワーク(NN)は、出力を予測する上で最も効率的である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Laser machining is a highly flexible non-contact manufacturing technique that
has been employed widely across academia and industry. Due to nonlinear
interactions between light and matter, simulation methods are extremely
crucial, as they help enhance the machining quality by offering comprehension
of the inter-relationships between the laser processing parameters. On the
other hand, experimental processing parameter optimization recommends a
systematic, and consequently time-consuming, investigation over the available
processing parameter space. An intelligent strategy is to employ machine
learning (ML) techniques to capture the relationship between picosecond laser
machining parameters for finding proper parameter combinations to create the
desired cuts on industrial-grade alumina ceramic with deep, smooth and
defect-free patterns. Laser parameters such as beam amplitude and frequency,
scanner passing speed and the number of passes over the surface, as well as the
vertical distance of the scanner from the sample surface, are used for
predicting the depth, top width, and bottom width of the engraved channels
using ML models. Owing to the complex correlation between laser parameters, it
is shown that Neural Networks (NN) are the most efficient in predicting the
outputs. Equipped with an ML model that captures the interconnection between
laser parameters and the engraved channel dimensions, one can predict the
required input parameters to achieve a target channel geometry. This strategy
significantly reduces the cost and effort of experimental laser machining
during the development phase, without compromising accuracy or performance. The
developed techniques can be applied to a wide range of ceramic laser machining
processes.
- Abstract（参考訳）: レーザー加工は高度に柔軟な非接触製造技術であり、学界や産業で広く使われている。
光と物質間の非線形相互作用のため、レーザー加工パラメータ間の相互関係の理解を提供することにより、加工品質を向上させるため、シミュレーション手法は非常に重要である。
一方、実験的な処理パラメータ最適化では、利用可能な処理パラメータ空間上での系統的、結果として時間を要する調査を推奨している。
インテリジェントな戦略は、機械学習(ML)技術を用いて、ピコ秒レーザー加工パラメータ間の関係を捕捉し、適切なパラメータの組み合わせを見つけることで、深い、滑らかで欠陥のないパターンを持つ工業級アルミナセラミックスの所望のカットを生成することである。
MLモデルを用いて、ビーム振幅や周波数、スキャナ通過速度、表面の通過数、試料表面からのスキャナの垂直距離などのレーザパラメータを用いて、刻印チャネルの深さ、頂幅、底幅を予測する。
レーザーパラメータ間の複雑な相関関係から,ニューラルネットワーク (nn) が出力予測において最も効率的であることが示されている。
レーザパラメータと刻まれたチャネル次元の相互接続をキャプチャするMLモデルにより、ターゲットチャネル形状を達成するために必要な入力パラメータを予測することができる。
この戦略は、精度や性能を損なうことなく、開発段階での実験レーザー加工のコストと労力を大幅に削減する。
開発された技術は、幅広いセラミックレーザ加工プロセスに適用することができる。
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