A novel hierarchical machine-learning-based method for efficient solutions of electromagnetic scattering problems
Elektromanyetik saçılım problemlerinin verimli çözümü için özgün hiyerarşik makine-öğrenmesi-tabanlı method
- Tez No: 686824
- Danışmanlar: PROF. DR. VAKUR BEHÇET ERTÜRK, DR. MERT KALFA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
Bu tezde, mükemmel elektrik iletkeni nesnelerden elektromanyetik saçılma problemlerini çözmek için yeni bir hiyerarşik makine öğrenimi tabanlı yöntem öneriyoruz. Önerilen yöntem, ayrıklaştırılmış yüzey integrali denklemlerini çözer ve kontrol edilebilir bir hata ile hiyerarşik çok seviyeli bir düzen sağlamak için çok seviyeli hızlı çokkutup yöntemine (ÇSHÇY) benzer bir ağaç yapısı kullanır. Yöntemin özgünlüğü, tek-kutulu-tampon şemasına dayalı uzak bölge etkileşimleri için matris-vektör-çarpımlarının hesaplanmasından gelir. Bu etkileşimler, verilen geometri için grup halinde yapay sinir ağları yardımıyla kutudan kutuya serbest uzay diyadik Green fonksiyonunun yakınsanmasıyla gruplar halinde hesaplanır. Bu nedenle, serbest uzay diyadik Green fonksiyonunu yakınsayacak sinirsel ağ modelleri belirli bir geometri için eğitildikten sonra, aynı elektrik boyutuna sahip tüm saçıcılara herhangi bir uyarım için uygulanabilirler. Ön sonuçlar, algoritmanın isabetli sonuçlar sunduğunu ve ÇSHÇY gibi mevcut en gelişmiş yöntemlerle karşılaştırılabilir bir karmaşıklığa sahip olduğunu göstermektedir. Ek olarak, önerilen yöntem, ÇSHÇY'nin iyi bilinen düşük-frekans bozulması problemini sergilemez ve hesaplama verimliliği paralelleştirme ile iyileştirilebilir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we propose a novel hierarchical machine-learning-based method to solve electromagnetic scattering problems from perfectly electrical conductor objects. The proposed method solves the discretized surface integral equation and uses a tree structure inspired by the multilevel fast multipole algorithm (MLFMA) to provide a hierarchical multilevel scheme with a controllable error. The novelty of the method comes from the evaluation of the matrix-vector- product for the far-zone interactions based on the one-box-buffer scheme. These interactions are computed in a group-wise manner by approximating the box-to-box free space dyadic Green's function for a given geometry with the help of the artificial neural networks. Therefore, once the neural network models to estimate the free-space Green's function are trained for a certain geometry, they become applicable to all arbitrary scatterers with the same electrical size for any excitation. The preliminary results show that the algorithm provides very accurate results and has a comparable complexity with the available state-of-the-art methods, such as MLFMA. Additionally, the proposed method does not exhibit the well-known low-frequency breakdown problem of MLFMA, and its computational efficiency can be greatly improved by parallelization.
Benzer Tezler
- Semantic video analysis for surveillance systems
Gözetim sistemleri için anlamsal video analizi
KARANİ KARDAŞ
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET COŞAR
PROF. DR. FEHİME NİHAN ÇİÇEKLİ
- FLAGS framework and decentralized federated learning under device volatility
FLAGS platformu ve cihaz dalgalanması durumunda merkeziyetsiz federe öğrenme
AHNAF HANNAN LODHI
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZNUR ÖZKASAP
YRD. DOÇ. DR. BARIŞ AKGÜN
- Wide-area measurement-based early prediction and corrective control for transient stability in power systems
Güç sistemlerinde geçici hal kararlılığı için geniş alan ölçümlerine dayalı erken kestirim ve düzeltici kontrol
MOHAMMED S.M. MAHDI
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Long term competitive advantage effect on company value with fuzzy logic and machine learning applications
Bulanık mantık ve makine öğrenmesi uygulamaları ile uzun vadeli rekabet avantajının şirket değeri üzerine etkisi
ZEKERİYA BİLDİK
Doktora
İngilizce
2024
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KAYA TOKMAKÇIOĞLU
- Çizge tabanlı metin özetleme
Graph based text summarization
CAN YALKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Mühendislik BilimleriYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİLGÜN GÜLER BAYAZIT