Geliştirilen yeni mikroşerit anten geometrilerinde çalışma frekansını doğrudan hesaplayabilecek analitik modeller bulunmadığından çok katmanlı ağ yapısına dayanan yapay sinir ağı (YSA) modelleri çalışma frekansını belirlemek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada çeyrek daire yarıklı mikroşerit antene ait farklı giriş verileri (anten fiziksel parametreleri) için rezonans frekansını elde edilmesini sağlayan çok katmanlı YSA modeli oluşturulmuştur. Bu veriler, antenin rezonans frekansı 1,475-2,45 GHz aralığında olacak şekilde belirlenmiştir. ANSYS HFSS benzetim programı kullanılarak elde edilen 120 farklı anten verisi YSA modelinde eğitim ve test süreçlerinde kullanılmıştır. Geliştirilen YSA modeli ile antenin farklı fiziksel parametreleri için rezonans frekansı elde edilmiştir. Benzetim ve test sonuçları karşılaştırıldığında 40 test verisi için ortalama hata değerinin %0,34 olduğu görülmektedir. Bu sonuçlara göre rezonans frekansının belirlenmesi için çok katmanlı ağ yapısının başarılı bir şekilde kullanılabileceği gösterilmiştir. YSA modelinin oluşturulmasında sınıflandırıcı performans algoritmaları MATLAB yazılımı kullanılarak geliştirilmiştir.
Since there are no analytical models that can directly calculate the operating frequency in the newly developed microstrip antenna geometries, artificial neural network (ANN) models based on the multilayer network structure are widely used to obtain the operation frequency. A multilayer ANN model is developed to determine the resonance frequency of a quarter-circular slotted microstrip antenna for various input data (antenna parameters). These data are varied to obtain the resonance frequency of the antenna in the range of 1.475-2.45 GHz. 120 different antenna data obtained by the ANSYS HFSS simulation program are used in the training and testing processes of the ANN model. The resonance frequency of the antenna is determined using the created ANN model for various parameters of the antenna. When the simulation and test results are compared, a mean error value for 40 test data is 0.34% is obtained. The results show that the multilayer network structure can be successfully used to determine the resonance frequency. The ANN model is created using MATLAB software to construct classifier performance algorithms.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | December 31, 2021 |
Published in Issue | Year 2021 Issue: 32 |