Geri Dön

Genetik algoritmaların rastgele-dizi antenlerde uygulanması

Applications of genetic algorithms on random array antennas

  1. Tez No: 155343
  2. Yazar: EYLEM ÇALIŞ
  3. Danışmanlar: PROF.DR. ERDEM YAZGAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Genetik algoritmalar, doğrusal anten dizileri, Chebsyhev dizileri, uyumlama devreleri, alt diziler, Genetic algorithms, linear antenna arrays, Chebsyhev arrays, matching circuits, subarrays
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 121

Özet

GENETİK ALGORİTMALARIN RASTGELE-DİZİ ANTENLERDE UYGULANMASI Eylem Çalış ÖZ Bu çalışmanın amacı, rastgele alt dizilere bölünmüş doğrusal anten dizilerini genetik algoritma yardımıyla tasarlamaktır. Bu amaçla, genetik algoritmalar ve bazı elektromanyetik problemlere uygulanması incelenmiştir. Genetik algoritmaların uyumlama devrelerine uygulanmasında, tekli ve ikili, seri veya paralel saplama devreleri kullanılmıştır. Anten ve elektromanyetik alan problemlerinde yaygın olarak kullanılan doğrusal diziler, genetik algoritma kullanılarak istenen tasarım kriterlerini sağlayacak şekilde tasarlanmıştır. Bu amaçla öncelikle elemanlar arası uzaklığın eşit, eleman uyarım genliklerinin farklı olduğu N elemanlı doğrusal diziler ele alınmıştır. Chebsyhev dizisi hem analitik yöntemlerle hem de genetik algoritma ile çözülmüştür. Elemanlar arası uzaklığın eşit olduğu doğrusal anten dizisi için tasarım kriterini sağlayacak genlik uyarım katsayıları, genetik algoritma ile hesaplanmıştır. Uyarım genliklerinin eşit, ancak elemanlar arası uzaklığın farklı olduğu eş elemanlardan oluşan doğrusal diziler için istenen tasarım kriterini sağlayacak uzaklıklar genetik algoritma ile hesaplanmıştır. 128 elemandan oluşan doğrusal anten dizisi, 32 adet rastgele alt diziye bölünmüştür. Burada ortalama dizi faktörü, dizi faktörünün değişimi ve değişimin tepe değerleri tanımlanmıştır. Alt dizi boyutu en az 2, en çok 6 olan 32 adet alt diziden oluşan doğrusal anten dizisi kullanılmıştır. Izgara kulakçık seviyesini en büyük -20dB yapacak alt dizi boyutları genetik algoritma ile hesaplanmıştır.

Özet (Çeviri)

APPLICATIONS OF GENETIC ALGORITHMS ON RANDOM ARRAY ANTENNAS Eylem Çalış ABSTRACT The purpose of this study is to design the linear antenna arrays composed of random sub-arrays by means of genetic algorithms. To achieve this, genetic algorithms and their applications on some electromagnetic problems are analyzed. In the applications of genetic algorithms on matching circuits, single and double, series or parallel matching circuits are used. Linear arrays, which are widely used in antenna and electromagnetic field problems, are optimized to supply the desired design criteria by using genetic algorithms. For this purpose firstly, linear arrays consisting of N elements, which are equally spaced but with different amplitude coefficients are analyzed. Chebsyhev arrays are solved by both analytical methods and genetic algorithms. For linear antenna arrays of equally spaced elements, the amplitude of the exciting coefficients supplying the design criteria are calculated by using genetic algorithm. For linear arrays of unequally spaced isotropic elements having equal amplitudes, the distances between the elements supplying the design criteria are calculated by using genetic algorithm. The linear antenna array of 128 elements is randomly divided into 32 subarrays. Average array factor, variance of the array factor and peaks of the variance are defined. Linear antenna array consisting of 32 subarrays of minimum subarray size 2 and maximum subarray size 6 is used. The subarray sizes that make the grating lobe level maximum -20dB, are calculated using genetic algorithms.

Benzer Tezler

  1. Effects of evolutionary operators in grouping genetic algorithms on diversity and result quality

    Gruplayıcı genetik algoritmalarda evrimsel operatörlerin çeşitlilik ve sonuç kalitesine etkisi

    GÖKTUĞ YORGANCILAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTED Üniversitesi

    İnteraktif Bilişim Sistemleri Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYFUN KÜÇÜKYILMAZ

  2. Gemi taşımacılığında veriye dayalı yakıt tüketimi optimizasyonu

    Data driven fuel consumption optimization of vessels

    TARIK TAŞPINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEYNEP ORMAN

  3. Meta-heuristics for dynamic point label placement problem

    Dinamik nokta etiketi yerleştirme problemi için meta-sezgisel yöntemler

    ORKUN AKİLE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH ERDOĞAN SEVİLGEN

  4. Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques

    Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması

    AHAMADI ABDALLAH IDRISSE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ

  5. Değiştir gözle, genetik algoritma ve parçacık sürü optimizasyon algoritmalarının fotovoltaik sistem verimine etkisinin incelenmesi

    Investigation of the effect of perturb and observe, genetic algorithm and particle swarm optimization algorithms on photovoltaic system efficiency

    ARJAN MUSADAQ TAHA TAHA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA TEKE