Geri Dön

Yapay sinir ağı yöntemi kullanarak mikroşerit yama antenlerin rezonans frekansı ve yarı güçlü ışıma genişliğinin incelenmesi

Investigation of the resonance frequence and half– powerbeamwidth of microstrip patch antennas by usingartificial neural network method

  1. Tez No: 501270
  2. Yazar: HAMDULLAH ÖZTÜRK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YAKUP HAMEŞ, YRD. DOÇ. DR. OĞUZHAN AKGÖL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İskenderun Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Mikroşerit antenler, kolay üretilebilme, düşük maliyet ve küçük boyutlarda tasarlanabilme gibi birçok avantaja sahiptir. Bundan dolayı, kablosuz iletişimlerde, uydu ve radar sistemleri gibi birçok uygulamada tercih edilmektedir. Mikroşerit antenler kare, dikdörtgen ve dairesel gibi birçok farklı şekilde tasarlanabilmektedir. Bu çalışmada yapay sinir ağı (YSA) yöntemi kullanarak, mikroşerit yama antenlerin rezonans frekansı ve yarı güçlü ışıma genişliğinin incelenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada H şekilli mikroşerit yama anten tasarımı, simülasyonu, YSA modellemesi ve üretimi yapılmıştır. Deterministik bir analiz yöntemi olan YSA, farklı birçok problemlere uygula-nabilmesi ve başarılı sonuçlar vermesinden dolayı tercih edilmiştir. Ayrıca, mikroşerit antenlerin tasarımı sırasında geçen zaman kaybını önlemesi, daha düşük maliyet ile işlemi gerçekleştirebilmesi, daha kısa süre içerisinde sonuç vererek üretime geçilebilmesi ve matematiksel işlemlere gerek duyulmaması gibi özelliklerinden dolayı yapay sinir ağı yöntemi bu çalışmada kullanılmıştır. Model geliştirilmesinde kullanılmak üzere 390 farklı parametreye sahip anten tasarımı yapılmış ve analizi gerçekleştirilmiştir. YSA modeli Levenberg Marquart ve Bayesian Regularization eğitim algoritmaları, tek ve çok katmanlı model tipleri ve farklı nöron sayıları kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar değerlendirilmiş, en uygun parametreye sahip model, anten tasarımı için tercih edilerek üretilmiştir. Sonuç olarak similasyon sonuçları, model sonuçları ve üretilmiş antenin ölçüm sonuçları karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Microstrip antennas have many advantages such as easy fabrication, low cost and small size design. So, they are preferred in many applications like wireless communications, satellite and radar systems. Microstrip antennas can be designed in many different shapes; square, rectangular and circular. In this study, it is aimed to investigate the resonance frequency and the half– power beamwidth of microstrip patch antennas using artificial neural network (ANN) method. In the study, H-shaped microstrip patch antenna design, simulation, ANN modeling and production were performed. ANN, which is a deterministic analysis method, was preferred because it can be applied to many different problems and gives successful results. It prevents loss of time during designing of microstrip antennas, processing can be done at lower cost, production can be done in a shorter time and mathematical operations is not required. In our study, an antenna design with 390 different parameters had been performed and analyzed for use in model development. ANN model was performed by using Levenberg Marquart and Bayesian Regularization training algorithms, single and multi-layer model types and different neuron numbers. The results were evaluated, the model with the most suitable parameters was preferred for antenna design and it was produced. As a result, simulation results, model results and measurement results of the produced antenna were compared.

Benzer Tezler

  1. Analysis and synthesis of reflectarray antenna

    Yansıtıcı dizi anten analiz ve sentezi

    SELAHATTİN NESİL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ

    PROF. DR. BAHATTİN TÜRETKEN

  2. Antenna design for breast cancer detection and machine learning approach for birth weight prediction

    Meme kanseri tespiti için anten tasarımı ve doğum ağırlığı tahmini için makine öğrenmesi yaklaşımı

    HALUK KIRKGÖZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR KURT

  3. RF frekanslarında eleman modelleme için yapay sinir ağ tabanlı bir optimizasyon yöntemi

    A new artificial neural network based optimization method in device modeling at RF

    SERDAR HEKİMHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. SERAP ŞENGÖR

  4. Novel techniques of array antenna design for satellite communication

    Uydu haberleşmesi için yeni dizi anten tasarım yöntemleri

    JAVAD JANGI GOLEZANI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELÇUK PAKER

  5. Sızıntı dalga antenin yapay sinir ağları kullanılarak modellenmesi ve optimizasyonu

    Leaky wave antenna modelling and optimisation using artificial neural network

    SEMİH BAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAMİD TORPİ