Mikroşerit hat süreksizliklerinin devre temelli yapay sinir ağı modeli
Circuit based artificial neural network model of microstrip line discontinuities
Yazar: OĞUZHAN ERDEN
Danışman: PROF. DR. FİLİZ GÜNEŞ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu çalışmada, mikroşerit iletim hat süreksizliklerinin eşdeğer devre temelli yapay sinir ağıkara kutu modelinin oluşturulması amaçlanmıştır.Öncelikli olarak mikroşerit iletim hatlarında en çok karşılaşılan beş süreksizlik türü üzerindedurulmuştur. İncelenen mikroşerit iletim hat süreksizlikleri; açık devre, boşluk, basamak, T-jonksiyonu ve büküm süreksizlikleridir. Çalışmada süreksizlikler, eşdeğer devre elemanları ilemodellenmiş, analitik formüller ile elde edilmiş eşdeğer devre parametre değerleri ile yapaysinir ağının eğitilmesi sonucu elde edilen eşdeğer devre parametre değerleri karşılaştırılmıştır.Çalışmadaki amaç, yapay sinir ağlarının öğrenme yeteneğinden hareketle ağın eğitilmesi vesonuç olarak; kullanılan malzemenin elektriksel özellikleri, iletim hattı süreksizlikleri ilebirlikte geometrisine karşılık, süreksizliğe eşdeğer devre elemanları ve hat parametreleriçıktılarını veren bir kara-kutu modeli elde etmektir. Ele alınan malzemeler mikrodalgateknolojisinde çok yaygın olarak kullanılan iki anizotropik materyal PTFE/ microfiber cam,RT/ Duroid 6006 ve iki izotropik materyal Alumina, Galyum-arsenittir.Yapay sinir ağı, giriş çıkış bağıntıları ile oluşturulan ?otomatik veri? programı çıktıları ileeğitilmiş ve test edilmiştir. Bu yolla açık devre, boşluk, basamak, T-jonksiyonu ve bükümsüreksizliklerinin eşdeğer devre yapay sinir ağı (ED-YSA) modelleri oluşturulmuş,performansları karşılaştırmalı olarak ortaya konmuş ve süreksizlik etkileri de grafikleri ilebirlikte verilmiştir.Anahtar kelimeler: Mikroşerit Hat, Süreksizlik, Yapay Sinir Ağı.JÜRİ:1. Prof. Dr. Filiz GÜNEŞ (Danışman) Kabul Tarihi: 28.09.20062. Doç. Dr. Sedef KENT Sayfa Sayısı: 1053. Y. Doç. Dr. Hamid TORPİ

Abstract:
In this work, it is aimed to form the Equivalent Circuit Artificial Neural Network (EC-ANN)Black Box models of microstrip transmission lines.First, the most commonly known five microstrip line discontinuity types were investigated.These discontinuity types are open circuit, gap, step, T-Junction and Bend discontinuitieswhich were modeled with equivalent circuit parameters. Equivalent circuit parameter valuesthat were calculated by using analitical formulations were compared with the equivalentcircuit parameter values that were obtained by the education of the artificial neural network.By using the learning capability of artificial neural networks, it is aimed to obtain the EC-ANN Black Box Model whose inputs are the electrical properties of the substrate material, thedimensions and types of the discontinuities and the outputs are equivalent circuit parametersand microstrip line parameters. Two anisotropic materials PTFE/ microfiber glass, RT/Duroid 6006 and two isotropic materials Alumina, Gallium arsenide are used as substratematerials which are widely used in microwave technology.As a result, artificial neural network is educated and tested by the outputs of automatic dataprogram which is formed by the input and output formulations. By this way, EC-ANN BlackBox models of open circuit, gap, step, T-Junction and bend discontinuities are formed and itsperformance and the discontinuity effects are investigated on some graphics.Keywords: Microstrip Line, Discontinuity, Artificial Neural Network.JURY:1. Prof. Dr. Filiz GÜNEŞ (Supervisor) Date: 28.09.20062. Doç. Dr. Sedef KENT Page: 1053. Y. Doç. Dr. Hamid TORPİ