Diferensiyel evrim algoritması ile mikrodalga anten tasarımı
Antenna design with differential evolution algorithm
Yazar: MAHDI RANJBAR MOULE
Danışman: PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ ; YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALİ BELEN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Haberleşme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bu tez çalışmasnda, Mikroşerit Yansıtıcı Dizi Anten (MYDA) yapıları incelenmiştir. Bu yapılar geleneksel parabolik antenler gibi performansa sahip olurken, daha basit, hafif, hem elektromanyetik hem de mekanik açıdan daha kullanışlıdırlar. Bu yapılara ait yüksek performanslı tasarımlar, yapıdaki her bir mikroşerit elemanın ayrı ayrı bir şekilde yansıma değerleri hesaplanması ile elde edilir. Yüksek performanslı bir MYDA tasarımındaki en büyük engel, yüksek doğruluğa sahip, hızlı ve optimizasyona uygun bir birim elemanı tasarımının oluşturulmasıdır. 3B Simülatör programları ile bir MYDA optimizasyonunu yapmak son derece düşük verimli bir işlemdir. Nedeni ise, her bir benzetim evresinin uzun sürmesidir. Bu çalışmada, yapay zekâ algoritmaları kullanılarak bir mikroşerit birim elemanının geometrik ve malzeme parametrelerine bağlı frekans bandı boyunca, yansıma açısının karakterizasyonunun yapacak hızlı, doğruluğu yüksek bir araç tasarlanması amaçlanmıştır. Burada, X bant uygulamaları için Omega şeklindeki modelinin 3B simülatör programında elde edilen veriler ile çok katmanlı algılayıcı modeli oluşturulmuştur. Bu sayede, birim elemanın yansıma açısı, elemanın geometrik yapısı, malzeme parametrelerine bağlı frekans düzlemi boyunca sürekli bir fonksiyon olarak elde edilerek MYDA tasarımı ve optimizasyonu için hızlı, doğruluğu yüksek bir model elde edilmiştir.

Abstract:
This project of thesis studies the Microstrip Reflectarray Antennas (RAs) structures. RA's are able to provide equivalent performance of a traditional parabolic reflector, but with simple and light electromagnetic and mechanical structures; this can be achieved by an effective control of the phase response of each microstrip element on the reflecting surface. Thus the main problem is the fast and accurate modelling of the unit microstrip patch to be used in the array optimization. Since using simulators in the optimization procedure is computationally very ineffective, herein artificial intelligence is used as a rapid and accurate tool for characterization of the reflection angle of the microstrip unit element in terms of its geometry, substrate parameters and frequency. For this purpose, modelling of Omega shaped patch within the X-band is considered using Multilayer Perceptron (MLP) neural network trained the 3D simulator data. Validation of the MLP model is also worked out successfully with the 3D CST data. Thus a continuous function is obtained for the reflection angle in the geometry, substrate and frequency domain of the microstrip patch unit element that ensures the reflectarray optimization procedure as fast as using the analytical functions and as accurate as the 3D simulators. In the paper, full-wave simulation- based MLP modelling of the Omega shaped microstrip patch is given in details.