Geri Dön

Rekabetçi metasezgisel algoritmalar ile mikroşerit bağlantılı çift bantlı kombine bant geçirgen filtre performans veri tabanının oluşturulması

Competitive metaheuristic algorithms for building a performance database of a dual-band combline bandpass filter microstrip connection

  1. Tez No: 940787
  2. Yazar: KERVENDURDY ALLABERDIYEV
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET ARİF ULUSLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Savunma ve Savunma Teknolojileri, Defense and Defense Technologies
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Savunma Teknolojileri (Disiplinlerarası) Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Savunma Teknolojileri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Çift bantlı bant geçiren filtreler, özellikle kablosuz uygulamalar ve çok bantlı radyo dalgaları olmak üzere birçok talebi karşılamak için son gelişmelerde yoğun ilgi çekmiştir. Burada, 2,5 GHz ve 3,0 GHz merkez rezonans frekansına sahip, 3 sıralı mikro-şeritli bir çift bantlı bant geçiren filtre formunda olan ve toplam 13 tasarım parametresine sahip (bunlardan 6'sı değişken) Kombine filtre, günümüzün rekabetçi meta-sezgisel algoritmalarının yardımıyla tek amaçlı ve çok boyutlu bir optimizasyon tasarım problemi haline geldi. Seçilen algoritmalar son yıllarda türetilmiştir ve bu alanda herhangi bir örneklem probleminde henüz kullanılmamıştır. Çalışmada kullanılacak amaç fonksiyonları, bir çalışmadaki matematiksel modellerden özel olarak uyarlanmış en başarılı amaç fonksiyonu çiftlerinden seçilmiştir. Bu tasarım optimizasyon süreci boyunca, MATLAB R2022B sürümünden itibaren kullanılabilir olan R2023B sürümündeki filtre araç kutusu kullanılmıştır. Çalışma, orijinal amaç fonksiyonuna ek olarak, yeni filtre araç kutusu ve mevcut rekabetçi meta-sezgisel algoritmalar gibi bir dizi yenilik içermektedir. Tüm bu optimizasyon süreci boyunca, en uygun sonuçlar elektromanyetik (EM) simülasyon ile doğrulanmıştır. Çalışmadaki tüm bu sonuçlar göz önüne alındığında, önerilen rekabetçi algoritmalarla gerçekleştirilen optimizasyon süreçleri, karmaşık ve çok boyutlu filtre tasarım optimizasyon uygulamaları için kolay, hızlı ve verimli bir çözümdür. Ayrıca, amaç fonksiyonları değiştirilerek diğer mikrodalga optimizasyon problemlerine hızla uygulanabilir.

Özet (Çeviri)

Dual-band bandpass filters have attracted intense attention in recent developments to meet many demands, especially wireless applications and multi-band radio waves. Here, a Comb line filter in the form of a dual bandpass 3-row microstrip with a center resonance frequency of 2.5 GHz and 3.0 GHz and a total of 13 design parameters, 6 of which are variable, has become a single-objective and multi-dimensional optimization design problem with the help of current competitive metaheuristic algorithms. The selected algorithms have been derived in recent years and have not yet been used for any sampling problems in this field. The objective functions to be used in the study were selected from the most successful pairs of objective functions specially fitted from mathematical models in a study. Throughout this design optimization process, the filter toolbox in the R2023B version, available as of the MATLAB R2022B version, was used. In addition to the original objective function, the study includes multiple innovations such as the new filter toolbox and current competitive metaheuristic algorithms. During this entire optimization process, the most optimal results are verified by electromagnetic (EM) simulation. Considering all these results in the study, the optimization processes performed with the proposed competitive algorithms are an easy, fast and efficient solution for complex and multidimensional filter design optimization applications Additionally, it can be quickly applied to other microwave optimization problems by changing the objective functions.

Benzer Tezler

  1. Metasezgisel algoritmalar ile aşırı öğrenme makinesi parametrelerinin optimizasyonu

    Optimization of extreme learning machine parameters with metaheuristic algorithms

    MUSA DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ALİ ÖZKAN

  2. Tornalama süreçlerinde aktif titreşim kontrolü, yapay zeka uygulamaları ve nesnelerin interneti uygulamaları

    Active vibration control, artificial intelligence applications and internet of things applications in turning processes

    MEHMET ALİ GÜVENÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Makine Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELÇUK MISTIKOĞLU

  3. A novel offline algorithm configuration method

    Yeni bir çevrim dışı algoritma yapılandırma yöntemi

    YASEMİN ERYOLDAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPTEKİN DURMUŞOĞLU

  4. Coalition of metaheuristics through parallel computing for solving complex optimization problems

    Karmaşık optimizasyon problemlerinin çözümü için metasezgisel algoritmaların paralel hesaplama yoluyla koalisyonu

    MÜMİN EMRE ŞENOL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADİL BAYKASOĞLU

  5. Optimizasyon problemleri için yeni bir metasezgisel algoritma geliştirilmesi

    Development of a new metaheuristic algorithm for optimization problems

    RAMAZAN ÖZKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. RÜYA ŞAMLI