Rf/mikrodalga tasarımlarında akıllı modelleme sistemlerinin uygulanması
Applications of smart modeling systems in rf/microwave designs
Yazar: ERDEM DEMİRCİOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. MURAT HÜSNÜ SAZLI
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Mikrodalga filtreler = Microwave filters ; Mikroşerit antenler = Microstrip antennas ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
RF/mikrodalga sistemleri günümüzde ticari ve askeri elektronik uygulama alanlarında pek çok kullanım yerine sahiptir. Bu sistemler en uygun tasarım performansına ulaşmak amacıyla tekrarlı simülasyon ve testlere tabi tutulmaktadır. Tekrarlanan simülasyon ve test süreçleri gerek tasarım zamanı, gerekse üretim maliyetleri açısından ciddi yükler oluşturmaktadır. Bu doktora tezi çalışmasında, RF/mikrodalga sistem tasarımcılarının EM simülasyon programlarına ve tekrarlanan test süreçlerine olan sürekli bağımlılığının azaltılması için akıllı modelleme sistemlerinin geliştirilmesi hedeflenmiştir. 

Tez kapsamında, çok bantlı mikroşerit antenlerin yapay sinir ağları ve bulanık mantık sistemine dayalı uyarlanır ağlar ile ileri yönlü modellenmesi incelenmiştir. Ayrıca Sonnet Suits kullanılarak tasarlanan kuple hatlı bant geçiren filtrelerin yapay sinir ağları ile tersine modellemesi yapılarak filtrelere ait fiziksel parametreler kestirilmiştir.

Sonnet Suits ve AWR Axiem kullanılarak tasarlanan, ardından üretilen ve ölçülen örümcek şekilli mikroşerit antenlere ait geri dönüş kaybının sinir ağları ve BMSDUA ile modelenebilmesi için çalışılan frekans aralığı, kullanılan alt tabaka malzemenin kalınlığı, elektriksel geçirgenlik katsayısı, antenin farklı rezonanslarda ışıma yapmasını sağlayan kütüklerin genişlikleri ve kütük genişliğinin malzeme kalınlığına oranı akıllı modelleme sistemlerine girdi olarak alınmıştır. Bu sistemlerinin yüksek doğruluk oranlarıyla hedeflenen modellemeleri gerçekleştirebildikleri görülmüştür.

BMSDUA ve sinir ağı yapıları aynı modelleme içinde sentez ve analiz işlemleri için kullanılmıştır. BMSDUA uygulanarak sentezlenen fiziksel parametreler sinir ağı ile saçılma parametrelerinin analizinde girdi olarak alınmıştır. Düşük elektriksel geçirgenlik katsayısına sahip malzemeler için, alt tabaka kalınlığı belirli bir seviyeye kadar arttırıldığında bant genişliği ve kestirim başarısının yükseldiği gözlemlenmiştir.

Abstract:
The RF/Microwave systems have wide applications in commercial and military electronics area. These systems are simulated and tested repetitively to achieve highest design performances. Iterative simulation and test processes cause significant load in the manner of design time and production cost. In this dissertation, smart modeling systems are developed to reduce the dependency of RF/microwave system designer to EM simulation softwares and iterative test processes. 


The forward modeling of multiband microstrip antennas using artificial neural networks and adaptive-neuro fuzzy inference systems are investigated throughout the dissertation. Besides, the coupled line bandpass filters which are designed using Sonnet Suits, are inverse modeled with artificial neural networks to achieve physical parameters of filters.


Spider shaped microstrip antennas which are designed by Sonnet Suits and AWR Axiem, then built and measured, are modeled to estimated back scattering parameters using ANFIS and ANN. Frequency range, thickness and dielectric constant of substrate, multi resonance stub widths and stub width to substrate thickness ratio are utilized as smart modeling system inputs. These systems provide highly accurate modeling results.


ANFIS and ANN are utilized in the single modeling for synthesis and analysis respectively. Physical parameters are determined using ANFIS and used as inputs to ANN scattering parameter analysis model. As the substrate thickness is increased to a certain level for low dielectric constant materials, bandwidth and accuracy augments.