Fiber optic sensors and analysis of sensor parameters with Artificial Neural Network based optimization algorithm
Fiber optik sensörler ve sensör parametrelerinin Yapay sinir ağları tabanlı optimizasyon algoritması ile analizi
- Tez No: 798848
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF DOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sivas Bilim ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Fiber optik sensörler, sıcaklık, gerinim, titreşim, kimyasal, gaz, kırılma indisi vb. çevredeki değişiklikleri algılamak için hayati öneme sahiptir. Bir tür fiber optik sensör olan yüzey plazmon rezonans (SPR) sensörleri, biyolojik, kimyasal ve kırılma indeksi değişikliği algılama gibi çok hassas uygulamalarda kullanılır. Verimliliği ve hassasiyeti etkileyen sensör parametrelerini optimize etmek çok önemlidir. Literatürde, SPR sensör parametrelerinin optimizasyonu, bir defada bir parametrenin taranması ve kalan parametrelerin sabit tutulmasına dayanan ve bu tekniğin her parametre için ayrı ayrı uygulanmasına dayanan geleneksel yöntemle yapılmaktadır. Bu yöntemde parametreler arasındaki korelasyon incelenemez ve her seferinde bir parametre tarandığından dolayı sonuç optimum olmayabilir. Bu nedenle sensör performansı istenilen yüksek hassasiyete ulaşamayabilir. Son on yılda, yapay zeka tabanlı optimizasyon yaklaşımları çok popüler hale geldi ve oluşabilecek optimizasyon problemlerini çözmek için hibrit bir yapay sinir ağı genetik algoritma kullanmak akıllıca olacaktır. Bu tezde, hibrit bir yapay sinir ağı-genetik algoritma yapısı için bir python kodu geliştirildi. Geleneksel optimizasyon yaklaşımı ile en iyi N, d, Ag_th ve a parametreleri sırasıyla 1,35 ve 1,39 kırılma indisi değerlerinde 20, 50 nm, 70 nm ve 10 nm olarak gözlemlenmiş ve sensör hassasiyeti 3775 nm/RIU olarak elde edilmiştir. Bu tezde, önerdiğimiz hibrit yapay sinir ağı-genetik algoritma tabanlı optimizasyon yaklaşımı ile sonlu elemanlar yöntemiyle elde edilen veri seti, sırasıyla %97.83 ve %96.84 R2 değerleri ile eğitilmiş ve test edilmiştir. Geliştirilen bu modelde N, d, Ag_th ve a parametreleri sırasıyla 20, 50 nm, 75 nm ve 10 nm olarak tahmin edilmiş ve sonuç olarak 3890 nm/RIU duyarlılığına ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
Fiber optic sensors are vital for detecting surrounding changes in temperature, strain, vibration, chemical, gas, refractive index, and so on. Surface plasmon resonance (SPR) sensors, a form of fiber optic sensor, are used in very sensitive applications such as biological, chemical, and refractive index change detection. It is essential to optimize the sensor parameters that influence efficiency and sensitivity. In the literature, the optimization of SPR sensor parameters is done by the conventional method, which is based on scanning one parameter at a time and keeping the rest constant and applying this technique one by one for each parameter. In this method, the correlation between parameters cannot be observed and the result may not be the optimum because one parameter is scanned at a time. Therefore, the performance of the sensor may not reach the desired high sensitivity. In the last decade, artificial intelligence-based optimization approaches have become very popular and it would be wise to use a hybrid artificial neural network-genetic algorithm (ANN–GA) to solve optimization problems that may occur. In this thesis, a python code for a hybrid ANN-GA structure was generated. With the conventional optimization approach, the best values of N, d, Ag_th, and a parameter were observed as 20, 50 nm, 70 nm, and 10 nm at refractive index values of 1.35 and 1.39, respectively, and the sensor sensitivity was obtained as 3775 nm/RIU. In this thesis, the data set obtained by FEM with the hybrid ANN-GA based optimization approach we proposed was trained and tested with R2 values of 97.83% and 96.84%, respectively. In this developed model, N, d, Ag_th, and a parameter were estimated as 20, 50 nm, 75 nm, and 10 nm, respectively, and as a result, 3890 nm/RIU sensitivity was reached.
Benzer Tezler
- Endüstriyel atık sularda fiber optik yöntemle pH algılanmasının teorik ve deneysel analizi
Theoretical and experimental analysis of pH sensing with fiber optic method in industrial wastewater
ÖMER GALİP SARAÇOĞLU
Doktora
Türkçe
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDAT ÖZSOY
- Guidance control of a missile with noisy inertial sensors
Gürültülü ataletsel ölçerler kullanan bir füzenin güdüm ve kontrolü
ALİ GALİP YILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDAN ERKMEN
- Synthesis and sensor appplication of reusable fluorescent uranyl-imprinted polymer gels
Yeniden kullanılabilir uranil-imprint floresan polimer jellerin sentezi ve sensör olarak kullanılması
ELİF GÖKÇE ATÇAKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiPolimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN GÜNEY
- Tam fiber optik akustik vektör algılayıcı sistemlerinin simülasyonu ve sistemlerin hassasiyet analizi
Simulation of all fiber optic acoustic vector sensor and analysis of system sensitivity
BİLGE KARATAŞ SORANLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Fizik ve Fizik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiFizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AKIN BACIOĞLU