Çok katmanlı ortak düzlemli iletim hatlarının yapay sinir ağları ile modellenmesi
Modeling of multilayered coplanar microwave transmission lines with artificial neural networks
Yazar: OSMAN ÖZCAN
Danışman: DOÇ.DR. CELAL YILDIZ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
ivÇOK KATMANLI ORTAK DÜZLEMLİ İLETİM HATLARININ YAPAY SİNİRAĞLARI İLE MODELLENMESİOsman ÖZCANErciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri EnstitüsüYüksek Lisans Tezi, Ağustos 2006Tez Danışmanı: Doç. Dr. Celal YILDIZÖZETBu tez çalışmasında, mikrodalga uygulamaları için önemli iletim ortamlarından olançok katlı ortak düzlemli dalga kılavuzları ve çok katlı ortak düzlemli şerit hatlarınkarakteristik parametreleri olan efektif dielektrik sabitleri ve karakteristik empedansları,yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlarınliteratürdeki deneysel, teorik ve bilgisayar destekli tasarım (CAD) modelleriyle eldeedilen sonuçlarla iyi bir uyum içerisinde olduğu gözlenmiştir. Bu çalışmada, YSA'larıncazip özellikleri kullanılarak çok katmanlı ortak düzlemli iletim hatları için yüksekdoğruluklara sahip modeller sunulmuştur.Tez çalışması beş bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde, çok katmanlı ortakdüzlemli iletim hatları tanıtılmış ve bu iletim hatlarının analizlerinde kullanılanmetotlarla ilgili literatür bilgisi verilmiştir. İkinci bölümde, ortak düzlemli iletimhatlarının analizlerinde kullanılan bir yöntem olan ve literatürde yaygın bir şekildekabul gören konform dönüşümleri ile yapılan analizler ve ortak düzlemli iletimhatlarının karakteristik parametreleri için ortaya konulan analitik ifadeler incelenmiştir.Üçüncü bölümde, YSA'ların tarihsel gelişimi, özellikleri verilerek, YSA'larınyapılarına ve öğrenme algoritmalarına göre sınıflandırılmalarından bahsedilmiştir.Dördüncü bölümde, tez çalışmasına konu olan düzlemsel mikrodalga iletim hatlarınınYSA'lar kullanılarak nasıl modellendiği açıklanmış ve her bir yapıya ait YSA modellerive sonuçlarına yer verilmiştir. Beşinci bölümde ise tez çalışmasında elde edilen bulgularve sonuçlar tartışılmıştır.Anahtar Kelimeler: Çok katmanlı mikrodalga iletim hatları, efektif dielektrik sabiti,karakteristik empedans ve yapay sinir ağları.

Abstract:
vMODELING OF MULTILAYERED COPLANAR MICROWAVETRANSMISSION LINES WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKSOsman ÖZCANErciyes University, Graduate School of Natural and Applied SciencesM.Sc. Thesis, August 2006Thesis Supervisor: Assoc. Prof. Celal YILDIZABSTRACTIn thesis, characteristic parameters of coplanar transmission lines, which are veryimportant transmission medias for microwave applications, have been determined byusing artificial neural networks (ANNs). There are very good agreement between theresults of presented models and experimental works, theoretical and CAD methodsavailable in the literature. In this study, ANN models for the determination of thecharacteristic parameters of multilayered coplanar transmission lines were proposed invery high accuracy.This thesis consists of five chapters. In the first chapter, coplanar transmission lineshave been introduced and the literature reviews on the methods used for analyzing thesestructures have been given. In the second chapter, conformal mapping method, mostcommonly used to analyze coplanar transmission lines in different geometric structures,has been examined. The proposed analytical expressions for characteristic parameters ofthese transmission lines have been given. In the third chapter, the historicalimprovements and calculation techniques of ANNs, classifications of the ANNstructures and learning algorithms have been given. In the fourth chapter, presentedANN models to determine the characteristic parameters of the planar structures havebeen given and their results have been expressed. Results obtained from the presentedneural models have been given and the work is then concluded in the last chapter.Keywords: Multilayered coplanar transmission lines, effective dielectric constant,characteristic impedance and artificial neural networks.