Artificial neural networks in modeling the high pressure, suspension waterjet cutting

This article presents the role of artificial neural networks in use of hydroabrassive suspensive jet cut process in laminate treatment. Three-ply layer perceptron type network with an error backpropagation learning algorithm was applied to describe this process. The article provides detailed description of neural network. This neural network simulates the treatment process and predicts its efficiency due to given parameters. The results were confronted with the laboratory results of complex studies on parameters of cutting laminate with a hydroabrasive suspension jet, whose pressure is reduced to 30 MPa.

---

W artykule przedstawiono zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do obróbki laminatu wysokociśnieniową suspensyjną strugą hydrościerną, której ciśnienie jest zredukowane do 30 MPa. Do modelowania tego procesu użyto trójwarstwowej sieci typu perceptron z zaimplementowanym algorytmem propagacji wstecznej. Artykuł zawiera szczegółowy opis sieci neuronowej. Taka sieć symuluje proces obróbkowy i umożliwia prognozowanie (predykcję) jego efektywności w okre-ślonych warunkach. Rezultaty predykcji skonfrontowano z wynikami badań laboratoryjnych lami¬natu przecinanego suspensyjną strugą hydrościerną. Dzięki użyciu sieci neuronowej będzie możliwe zbudowanie modelu predykcyjnego i dokładne określenie parametrów obróbki, adekwatnych do spodziewanych efektów, z pominięciem szczegółowych badań, a także zoptymalizowanie całego procesu przecinania.