Artificial neural network-based optimization of CO₂ laser cutting parameters for beech plywood and HDF: A kerf geometry perspective

Načítavam...
Obrázok miniatúry

Na stiahnutie

Dátum

2026

Názov časopisu

ISSN časopisu

Názov zväzku

Vydavateľ

University of Zagreb

ISBN

ISSN

0012-6772
1847-1153

Abstrakt

This study presents the results of Artificial Neural Networks (ANN) predictions with the aim of optimizing the process of beech plywood and HDF laser cutting. A survey is given of the results of predictions of cutting kerf parameters made by Artificial Neural Networks to cover a wide spread of CO2 laser parameters, as well as the results of experimental cutting with maximum laser power (P) equal to 135 W and maximum feed rate (v) equal to 20 mm/s. Validity of the best neural network was checked versus overfitting of the best neural networks, confirmed according to r value of the model (minimum 0.971), MAPE (%) (maximum 6.21 %) and compared with the results of other authors. The article also presents the effect of energy density values E on values of cutting kerf parameters and their variance. The results show that the optimal value of laser power (P) and feed rate (v) for beech plywood are (200-300 W; 10-15 mm/s), while for more dense and more homogenous high-density fibreboard (HDF) they are (300-500 W; 5-10 mm/s). Optimal energy densities (E) are then 133 MJ/m2 for beech plywood and 433 MJ/m2 for HDF. Similar as for other wooden materials, it follows that more dense species of wood should be cut with higher values of energy densities. The results can be applied to reduce the material and energy demands by optimizing the quality of cut with minimum symmetrical kerf widths.

Popis

In: Drvna industrija : znanstveni časopis za pitanja drvne tehnologije : scientific journal of wood technology. Zagreb : University of Zagreb, 2026. ISSN 0012-6772. Vol. 77, no. 1 (2026), pp. 71-80.

Kľúčové slová

neurónové siete, neural networks, optimalizácia, optimization, rezanie

Výstup z projektu

APVV-20-0159 Výskum povrchových vlastností dreva a materiálov na báze dreva modifikovaných CO2 laserovým žiarením a nízkoteplotnou plazmou APVV-22-0030 Návrh Smart riešení prepojenia výsledkov požiarneho skúšobníctva s počítačom podporovaným modelovaním pre zvýšenie kvality výstupov bezpečnostného výskumu VEGA 1/0323/23 Vplyv vybraných faktorov na kvalitatívno-kvantitatívne charakteristiky drevného prachu v pracovnom ovzduší pri opracovaní dreva elektrickým ručným náradím VEGA 1/0077/24 Výskum biokompozitov na báze dreva inovatívnymi postupmi modifikácie lepidiel aditívami z recyklovaných prírodných a syntetických polymérov VEGA 1/0577/22 Zlepšenie povrchových vlastností dreva a materiálov na báze dreva modifikovaných pomocou CO2 lasera

Citácia

Práva a licenčné podmienky

CC BY Creative Commons Attribution 4.0. International
info:eu-repo/semantics/openAccess