Modelagem de Superfícies Seletivas de Freqüência e Antenas de Microfita utilizando Redes Neurais Artificiais

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This work has as main objective the application of Artificial Neural Networks, ANN, in the resolution of problems of RF /microwaves devices, as for example the prediction of the frequency response of some structures in an interest region. Artificial Neural Networks, are presently a alternative to th...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Silva, Patric Lacouth da
Outros Autores: D'assunção, Adaildo Gomes
Formato: Dissertação
Idioma:por
Publicado em: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Assuntos:
Dispositivos de Microondas
Redes Neurais Artificiais
Antenas de microfita
Microwave devices
Artificial neural networks
Microstrip antennas
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES
Endereço do item:https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15517
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Silva, Patric Lacouth da
Modelagem de Superfícies Seletivas de Freqüência e Antenas de Microfita utilizando Redes Neurais Artificiais
description This work has as main objective the application of Artificial Neural Networks, ANN, in the resolution of problems of RF /microwaves devices, as for example the prediction of the frequency response of some structures in an interest region. Artificial Neural Networks, are presently a alternative to the current methods of analysis of microwaves structures. Therefore they are capable to learn, and the more important to generalize the acquired knowledge, from any type of available data, keeping the precision of the original technique and adding the low computational cost of the neural models. For this reason, artificial neural networks are being increasily used for modeling microwaves devices. Multilayer Perceptron and Radial Base Functions models are used in this work. The advantages/disadvantages of these models and the referring algorithms of training of each one are described. Microwave planar devices, as Frequency Selective Surfaces and microstrip antennas, are in evidence due the increasing necessities of filtering and separation of eletromagnetic waves and the miniaturization of RF devices. Therefore, it is of fundamental importance the study of the structural parameters of these devices in a fast and accurate way. The presented results, show to the capacities of the neural techniques for modeling both Frequency Selective Surfaces and antennas
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