Geri Dön

Dikdörtgen mikroşerit antenin rezonans frekansının hesaplanmasında yapay sinir ağları ve destek vektör makinası yöntemlerinin karşılaştırılması

Comparison of artificial neural networks and support vector machine methods for computing resonant frequency of rectangular microstrip antenna

  1. Tez No: 450294
  2. Yazar: SEYFETTİN VURAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUHAMMED BAHADDİN KURT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: HFSS, Mikroşerit Yama Antenler, Yapay Zekâ Metotları, Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makinası, High Frequency Structural Simulator, Microstrip Patch Antennas, Artificial Intelligence Methods, Artificial Neural Networks, Support Vector Machines
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dicle Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Bu tezde High Frequency Structural Simulator (HFSS) programı yardımıyla koaksiyel beslemeli Dikdörtgen Mikroşerit Anten (DMŞA) tasarımı yapılmış ve uzunluk (L), genişlik (W), yalıtkan tabaka yüksekliği (h) ve yalıtkan tabakanın dielektrik sabiti (ɛr) parametreleri girdilerine karşılık rezonans frekansı (fr) elde edilmiş ve bu şekilde 210 adet veri kümesi oluşturulmuştur. Bu veri kümesi ile yapay zekâ metotlarından Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Destek Vektör Makinası (DVM) yöntemleri için oluşturulan modellerin eğitim ve testleri yapılmış ve bu iki yöntem ile elde edilen hata karşılaştırmaları yapılarak en doğru sonucu veren yöntemin belirlenmesi üzerine çalışılmıştır. Yapılan literatür taramasında inceleyebildiğimiz kadarıyla, YSA ve DVM metotlarıyla gerçekleştirilen anten tasarımlarında, tasarlanan modelin güvenilirliğini sağlayan çapraz doğrulama yaklaşımının uygulanmadığı tespit edilmiş ve bu nedenle bu çalışmada önemli bir hedefte çapraz doğrulama yaklaşımını kullanmak olmuştur. İlk etapta, tasarlanan DMŞA için oluşturulan 210 adet verinin 180 adediyle YSA ve DVM modelleri eğitilmiş, geri kalan 30 adet veri ile de eğitilmiş modellerin testleri yapılmış ve Ortalama Hata Yüzdesi (OHY) değeri hesaplanmıştır. Daha sonra, çapraz doğrulama için, 210 adet veri 30'ar kaydırılarak, ilk etapta yapılan eğitim ve test aşamaları tekrarlanmış ve kaydırma 7 kez tekrarlanarak, her bir aşama için yeni bir OHY değeri elde edilmiştir. Tüm bu OHY'lerin (7 adet) ortalamasından Çapraz Doğrulama Ortalama Hata Yüzdesi (ÇDOHY) elde edilmiştir. Çalışma kapsamında elde edilen YSA modeli için en düşük OHY (%) değeri 0,271 ve ÇDOHY (%) değeri 0,510 olarak bulunmuştur. DVM modeli için en düşük OHY (%) değeri 0,319 ve ÇDOHY (%) değeri 0,791 olarak bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

In this thesis, by help of High Frequency Structural Simulator(HFFS) software, Rectangular Microstrip Antenna(RMSA) with coaxial fed is designed, and length (L), Width (W), dielectric substrate height (h), and the dielectric constant of substrate (ɛr) as input parameters are used to obtain resonance frequency (fr) and to generate 210 data cluster. With this data cluster, models designed for Artificial Neural Network and Support Vector Machine, which are artificial intelligence methods, are trained and tested, and then by comparing the errors that obtained from these two methods, it is studied on determining the which method yields the best accurate results. In litreature as far as we can examine, in the papers that are use ANN and SVM algorithm for computing resonant frequency of MSA, it is recognized that cross validation approximation providing the reliability of designed model is not used, and therefore using the applying cross validation has been also a target of the of this search. At the first stage, ANN and SVM models are trained with 180 pieces of 210 data generated for RMSA and the remaining 30 pieces are used for testing these trained models, and average percentage error (APE) are calculated. Then, to subject data cluster for cross-validation, 210 data are shifted by 30, and training and testing stages done at the first stage are repeated. This shifting in 210 data is repated by 7 times and for each stage, a new APE value is obtained. Finally, Cross Validation Average Percentage Error (CVAPE) is obtained from all seven APE values. The obtained results for ANN model show that lowest APE (%) and lowest CVAPE (%) are calculated as 0,271 and 0,510 respectively. On the other hand for SVM model lowest APE (%) and lowest CVAPE (%) are calculated as 0,319 and 0,791 respectively.

Benzer Tezler

  1. Türevsel evrim algoritması kullanarak c şekilli kompakt mikroşerit antenin rezonans frekansı denkleminin elde edilmesi

    Determining of the rezonance frequency of c- shaped compact microstrip antenna by using differential evolution algorithm

    SEDA ERMİŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ AKDAĞLI

  2. Farksal gelişim algoritması kullanarak h şekilli mikroşerit antenlerin rezonans frekansının hesaplanması

    Calculating the resonant frequecy of h-shaped microstrip antennas by using differential evolution algorithm

    ABDURRAHİM TOKTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ AKDAĞLI

  3. Design and simulation of fractal-based ring antennas for 5G wireless communications

    5G kablosuz haberleşme için fraktal tabanlı halka antenlerin tasarımı ve simülasyonu

    ABDULAZEEZ ETHAR ALTALEB

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEBAHATTİN EKER

  4. Antenlerin hızlı ve doğru tasarımı için esnek hesaplamaya dayalı sayısal karma yöntemler

    Numerical hybrid methods based on soft computing for fast and accurate design of antennas

    MAHMUD ESAD YİĞİT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT TAYFUN GÜNEL

  5. Akım dağılımının değiştirilmesi ve dielektrik-iletken plakaların kullanımı ile çift bant mikroşerit antenlerde kazanç artırımı

    Changing current distribution and using dielectric-conductor plates and gain increase in dual band microstrip antennas

    MERVE DEMİREL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GONCA ÇAKIR