Comparison of ANN and finite element model for the prediction of thermal stresses in diode laser cutting of float glass

Kadri, Muhammad Bilal; Nisar, Salman; Khan, Sohaib Z.; Khan, Waqar A.

doi:10.1016/j.ijleo.2015.05.033

Cited by 16 publications

(3 citation statements)

References 14 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Artificial neural networks are also effectively used to study laser processing of materials [5,[10][11][12]. In some cases, a combination of artificial neural networks and the finite element method is applied when simulating laser processing [13][14][15][16][17][18]. This research aims to predict the temperature fields during laser processing of diamonds via the finite element method and artificial neural networks.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Estimating the Parameters of Laser Processing of Diamonds Using the Finite Element Method and Artificial Neural Networks

Emelyanov,

Shershnev,

Nikitjuk

et al. 2023

Doklady Belorusskogo gosudarstvennogo universiteta informatiki

View full text Add to dashboard Cite

This paper provides the simulation of laser processing of diamonds by using a combination of artificial neural networks and the finite element method. The training data array and the data array for testing neural networks were generated in ANSYS. The calculations were performed for 600 types of input parameters, 60 of which were used to test artificial neural networks. The influence of the parameters of neural network models on the accuracy of determining temperatures in the laser processing area were studied. The parameters of neural networks were established that provide acceptable results in predicting temperatures generated by laser radiation in diamonds. The results obtained can be used to determine the technological parameters of the laser processing of diamonds.

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Estimating the Parameters of Laser Processing of Diamonds Using the Finite Element Method and Artificial Neural Networks

Emelyanov,

Shershnev,

Nikitjuk

et al. 2023

Doklady Belorusskogo gosudarstvennogo universiteta informatiki

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…For modelling and optimizing of any machining processes, the numerical methods (Begic-Hajdarevic & Bijelonja, 2014;Kadri et al, 2015), artificial neural network (Klancnik et al, 2015;Saric et al, 2016;Mohamed et at., 2016), fuzzy logical method (Rodic et at., 2014;Saenz et al, 2015) and other intelligent techniques (Ficko & Placic, 2013;Klancnik et al, 2016;Rao et al, 2016) are common used. Further analyses of interest are especially laser cut uncommon materials.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Statistical Approach to the Analysis of the Cut Quality in Laser Cutting Process

Gotlih¹,

Klančnik²,

Begić-Hajdarević³

et al. 2017

DAAAM International Scientific Book

View full text Add to dashboard Cite

“…Kılıç ve arkadaşları yaptıkları çalışmada sonlu elemanlar yöntemi ve yapay sinir ağlarından oluşan bir yöntem ile zırh çelikleri için balistik sınır kalınlığını elde etmeyi amaçlamışlardır [18] . Kadri ve arkadaşları yaptıkları çalışmada yapay sinir ağları ve sonlu elemanlar modelinin; cam levhanın hücum kenarı ile kuyruk kenarındaki ısıl gerilmeleri tahmin etmesindeki performanslarını karşılaştırmışlardır [19] .…”

unclassified

Cadde Tipi Led Armatürün Isı Yayıcısında SEY ve YSA Modeli Kullanılarak Sıcaklık Tahmini Yapılması

Öğüt

Şahbaz

Kentli

2016

Marmara Fen Bil Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

ÖZBu çalışmada cadde tipi led armatürde meydana gelen maksimum sıcaklığı bulmak amacı ile ısıl analizi gerçekleştirilmiştir. Bu analizi gerçekleştirmek için sonlu elemanlar yöntemine (SEY) dayalı bir yazılım olan ANSYS'in Transient Thermal modülü kullanılmıştır. Sonlu eleman modelinde kullanılan CAD modeli oluşturulurken fin boyu ve fin eni parametrik olarak modellenmiştir. Dolayısıyla iki adet girdi değişkeni bulunmaktadır. Sonlu elemanlar modeli oluşturulduktan sonra yapılan analiz 6000 saniye sürmüştür. Led armatürde meydana gelen maksimum sıcaklığı daha kısa sürede bulmak amacı ile sonlu eleman modelinin verdiği sonucu verebilecek bir yapay sinir ağı modeli oluşturulmuştur. Bunun için öncelikle sonlu eleman modeli kullanılarak farklı girdi değişkenleri için 27 adet ısıl analiz yapılmış ve bu analizlere ait sonuçlar ile girdi değişkenleri kullanılarak yapay sinir ağı modeli oluşturulmuştur. Yapay sinir ağı modeli ile sonlu elemanlar modelinin verdiği sonuçlar birbirine çok yakın çıkmıştır. Yapılan doğrulama ile de yapay sinir ağı modelinin performansının gayet başarılı olduğu görülmüştür. Çalışmalar tamamlandıktan sonra, sonlu elemanlar modeli ile gerçekleştirilen ısıl analiz 6000 saniye sürer iken, yapay sinir ağı modeli ile maksimum sıcaklığın bulunmasının yaklaşık bir saniye sürdüğü görülmüştür.Anahtar kelimeler: Isıl analiz, sonlu elemanlar yöntemi, yapay sinir ağları, led armatür I. GİRİŞKatı hal aydınlatmalarındaki teknolojik ilerlemeler ile birlikte konvansiyonel aydınlatma sistemleri, yüksek verimli ve düşük maliyetli LED ışık kaynaklı sistemlere dönüştürülmektedir. Elektrik enerjisi üretiminde büyük ölçüde ithal ve fosil kaynakların kullanıldığı ülkemizde, tüm dünyada olduğu gibi, özellikle elektrik enerjisinin verimli kullanılması konusundaki çalışmalar son yıllarda önem kazanmıştır. Enerji verimliliği konusundaki uygulama alanlarından biri de yol aydınlatmalarıdır. Avrupa Birliği dâhilinde yol aydınlatmaları için tüketilen enerji miktarı, tüm enerji tüketiminin %2,7›sine karşılık gelmektedir. Ülkemizde ise otoyol ve yol Prediction of Temperature on Street Type Led Armature Heat Sink Using FEM and ANN ABSTRACTIn this study, a thermal analysis was performed in order to find the maximum temperature in the street type led armature. To perform this analysis, Transient Thermal module of ANSYS which is software based on finite element method (FEM) was used. When the CAD model used for finite element model was created, the fin length and the fin width were modelled parametrically. Accordingly there are two input parameters. After the finite element model was created, the analysis took 6000 seconds. An artificial neural network model which can take place of the finite element model was created in order to find the maximum temperature in the street type led armature in shorter time. Therefore, 27 thermal analyses were performed, the input parameters and the results belonged to these 27 thermal analyses were used in order to create the artificial neural network model. The results of the artificial neural netw...

show abstract

Comparison of ANN and finite element model for the prediction of thermal stresses in diode laser cutting of float glass

Cited by 16 publications

References 14 publications

Estimating the Parameters of Laser Processing of Diamonds Using the Finite Element Method and Artificial Neural Networks

Estimating the Parameters of Laser Processing of Diamonds Using the Finite Element Method and Artificial Neural Networks

Statistical Approach to the Analysis of the Cut Quality in Laser Cutting Process

Cadde Tipi Led Armatürün Isı Yayıcısında SEY ve YSA Modeli Kullanılarak Sıcaklık Tahmini Yapılması

Contact Info

Product

Resources

About