Yapay zeka aracılığıyla anten parametrelerinin vekilmodellemesi ve simülasyonu
Surrogate modeling and simulation of antenna parameters via artificial intelligence
- Tez No: 958098
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET ARİF ULUSLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Savunma ve Savunma Teknolojileri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Aeronautical Engineering, Defense and Defense Technologies
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Savunma Teknolojileri (Disiplinlerarası) Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Savunma Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
Modelleme problemlerinde kullanılan veri miktarının, model performansını her zaman doğrudan olumlu etkilemediği gözlemlenmektedir. Giriş verilerinin belirlenmesinde gelişmiş Latin Hiperküp Örneklemesi (LHÖ) gibi istatistiksel yöntemler tercih edilse de, veri setinin hem çok küçük hem de aşırı büyük olması durumunda model performansı olumsuz yönde etkilenebilmektedir. Bu tez çalışması, söz konusu karmaşık etkileşimi daha derinlemesine anlamak amacıyla, Ku-band (12–18 GHz) frekans aralığında çalışan, ofset boşluklu (cavity-backed) bir Vivaldi antenin veri odaklı modellenmesini ele almaktadır. Ku-band antenler, bölgesel çekim kuvveti ve üstün atmosferik geçirgenlik avantajları sayesinde özellikle uydu haberleşme sistemlerinde yaygın olarak tercih edilmektedir. Ancak, bu tür antenlerin doğasında bulunan çok geniş bantlı çalışma karakteristiği, doğru ve güvenilir veri odaklı modellerin oluşturulması açısından ciddi bir zorluk teşkil etmektedir. Buna ek olarak, antenin yapısal tasarımında yer alan çok sayıda giriş parametresi, modelin eğitilmesi sürecinde“boyutluluk laneti”(curse of dimensionality) olarak bilinen önemli bir sorunu ortaya çıkarmaktadır. Bu nedenle, modelin etkinliğini ve verimliliğini sağlamak amacıyla giriş parametrelerinin seçiminde titizlikle LHS yöntemi kullanılmıştır. Çalışmada, 10 GHz ile 20 GHz frekans aralığında bir çok katmanlı algılayıcı (ÇKA) modeli gösterilmiştir. Bu modelin çıktısı olarak, tam dalga elektromanyetik (EM) simülasyonlarla elde edilen S11 parametresinin frekansa bağlı değişiminin doğru bir şekilde tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Elde edilen sonuçlar, geliştirilen MLP modelinin tahminlerinin, gerçek simülasyon çıktıları ile yüksek düzeyde uyum içinde olduğunu açıkça göstermiştir. Bu başarılı modelleme metodolojisi, sadece incelenen Vivaldi anten tipi için değil, aynı zamanda farklı anten konfigürasyonları ve genel elektromanyetik modelleme problemleri için de uyarlanabilir ve değerli bir yaklaşım sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
It is observed that the amount of data used in modeling problems does not always directly and positively affect modeling performance. Although advanced statistical sampling methods like Latin Hypercube Sampling (LHS) are preferred for determining input data, model performance can be negatively impacted when the dataset is either too small or excessively large. This thesis aims to better understand this interaction by focusing on the data-driven modeling of a cavity-backed Vivaldi antenna operating in the Ku-band (12–18 GHz) frequency range, specifically within the 10 GHz to 20 GHz range, using a multi-layer perceptron (MLP) model. Ku-band antennas are widely preferred in satellite communication systems due to their advantages in regional attractive force and atmospheric permeability. However, the inherently wideband operating characteristic of such antennas poses a significant challenge for accurate and reliable data-driven model creation. Furthermore, the presence of numerous input parameters in the antenna's structural design introduces the significant problem known as the“curse of dimensionality”during the model training process. For this reason, the LHS method was meticulously employed for the selection of input parameters to ensure model effectiveness and efficiency. In this study, an MLP model was developed for the 10 GHz to 20 GHz frequency range. The model's output aimed to accurately predict the frequency-dependent variation of the S11 parameter, obtained through full-wave electromagnetic (EM) simulations. The results obtained have clearly demonstrated that the model's predictions are in high agreement with the actual simulation outputs. This successful modeling methodology is adaptable and offers a valuable approach not only for the Vivaldi antenna type examined but also for different antenna configurations and general electromagnetic modeling problems.
Benzer Tezler
- A roadmap for breast cancer microwave hyperthermia treatment planning and experimental systems
Meme kanseri mikrodalga hipertermisinde tedavi planlama ve deneysel sistemler için bir yol haritası
MELTEM DUYGU ŞAFAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLŞAH YILDIZ ALTINTAŞ
- Ground penetrating radar antenna design to detect buried object and signal processing with deep learning networks by usingnumerical electromagnetic methods
Gömülü hedef tespit etmek için yere nüfuz eden radar anten tasarımı ve sayısal elektromanyetik yöntemler kullanarak derin öğrenme ağları ile sinyal işleme
REYHAN YURT
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAMİD TORPİ
- Index modulation based designs, error performance and physical layer security analyses for unmanned aerial vehicle networks
İnsansız hava aracı ağları için indis modülasyonu tabanlı tasarımlar, hata performansı ve fiziksel katman güvenlik analizleri
AYŞE BETÜL BÜYÜKŞAR
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM ALTUNBAŞ
- Electronic design of a free – running ship model
Serbest seyir yapabilen bir geminin elektronik tasarımı
DENİZ İLKME
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER KEMAL KINACI
- Design and implementation of an AI competency module for prospective teachers: A mixed-methods study
Öğretmen adayları için yapay zeka yetkinlik modülünün tasarımı ve uygulanması: Karma yöntemli bir çalışma
BERSU ANSEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Eğitim ve ÖğretimBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUTLU ŞEN AKBULUT