Elektromanyetik benzetimler yoluyla anten tasarımı ve optimizasyonu için grafik kullanıcı arayüzlü bir yazılım geliştirilmesi
[ X ]
Tarih
2021
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Nuh Naci Yazgan Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Pratik çalışmalar göstermektedir ki ilgili denklemler kullanılarak anten tasarımı yapıldığında, antenin merkez frekansı, hedeflenen merkez frekanstan hafif miktarda farklı olabilmektedir. Bu problem, antenin merkez frekansına etki eden fiziksel parametrelerde küçük ölçülerde ayarlamalar yaparak çözülmektedir. Diğer bir deyişle manuel olarak bir boyut ayarlaması yapılmaktadır. Bu çalışma kapsamında Python programlama dilinde yazılan grafik kullanıcı arayüzlü bir yazılım ile bu süreç otomatik hale getirilmiştir. Geliştirilen yazılım, girilen anten parametrelerine göre bir tasarım yapmakta, daha sonra ise bir döngü içerisinde elektromanyetik benzetimleri tekrarlayarak hedeflenen merkez frekansı sağlamak için anten boyutlarının en uygun değerlerini hesaplamaktadır. Anten boyutlarının optimizasyonu için adım adım optimizasyon algoritması, tahmin optimizasyon algoritması ve hızlı tahmin optimizasyon algoritması olmak üzere üç farklı algoritma kullanılmıştır. Adım adım optimizasyon algoritması, ilgili parametreyi ileri ve geri taşıyarak sonuca ulaşırken, tahmin ve hızlı tahmin optimizasyon algoritması makine öğrenmesi algoritmalarını kullanmaktadır. Elektromanyetik benzetimler için ise sayısal bir yöntem olan, zaman tanım bölgesinde sonlu farklar yöntemi kullanılmıştır. Gerçekleştirilen elektromanyetik benzetim motoru ayrıca anten tasarımından bağımsız şekilde girilen herhangi bir üç boyutlu elektromanyetik problemi çözecek şekilde müstakil bir program haline de getirilerek literatüre ikinci bir katkı sunulması hedeflenmiştir.
Pratical studies show that, when an antenna is designed using the relevant design equations, the obtained center frequency may be slightly different than the aimed center frequency. This problem is solved by making small changes in the physical parameters that affect the center frequency of the antenna. In other words, a size adjustment is made manually. Within the scope of this study, this process was automated with a graphical user interface software written in Python programming language. The software makes a design according to the entered antenna parameters, then optimizes the values of the antenna dimensions by repeating electromagnetic simulation of the antenna in a loop. Three different algorithms are used for the optimization of antenna sizes: step-by-step optimization algorithm, prediction optimization algorithm and fast prediction optimization algorithm. The step-by-step optimization algorithm reaches the result by moving the relevant parameter back and forth, while the prediction and fast prediction optimization types use machine learning algorithms. The finite difference time domain method, which is a numerical method, is used for performing electromagnetic simulations. The electromagnetic simulation engine is also packed as graphical user interface software as a second contribution to the literature.
Pratical studies show that, when an antenna is designed using the relevant design equations, the obtained center frequency may be slightly different than the aimed center frequency. This problem is solved by making small changes in the physical parameters that affect the center frequency of the antenna. In other words, a size adjustment is made manually. Within the scope of this study, this process was automated with a graphical user interface software written in Python programming language. The software makes a design according to the entered antenna parameters, then optimizes the values of the antenna dimensions by repeating electromagnetic simulation of the antenna in a loop. Three different algorithms are used for the optimization of antenna sizes: step-by-step optimization algorithm, prediction optimization algorithm and fast prediction optimization algorithm. The step-by-step optimization algorithm reaches the result by moving the relevant parameter back and forth, while the prediction and fast prediction optimization types use machine learning algorithms. The finite difference time domain method, which is a numerical method, is used for performing electromagnetic simulations. The electromagnetic simulation engine is also packed as graphical user interface software as a second contribution to the literature.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
