Neuro-fuzzy and fuzzy modeling of laser alloying of steel $\mathrm{30Х\Gamma СН2А}$

Работа посвящена построению нейро-нечетких и нечетких моделей лазерного легирования хромом конструкционной стали 30ХГСН2А на основе результатов численного эксперимента. Конечно-элементное моделирование лазерного легирования стали 30ХГСН2А выполнено с учетом зависимости теплофизических свойств материалов от температуры и плотностей на языке программирования APDL с использованием гранецентрированного варианта центрального композиционного плана эксперимента. В качестве факторов эксперимента использовались временные интервалы, соответствующие длительностям трех фронтов лазерного импульса, и пиковые плотности мощности этих фронтов, в качестве –– максимальные температуры в зоне обработки. Оценка качества моделей осуществлялась по статистическим метрикам $RMSE$, $MAE$, $MAPE$, $R^2$ на тестовом наборе данных. Выявлена более высокая эффективность нейро-нечетких моделей при прогнозировании параметров лазерного легирования стали в сравнении с нечеткими моделями.