Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1
HertzWCL_TESE.pdf: 4465162 bytes, checksum: b8574ba7e4819cb59386ad0ba99ebd86 (MD5)
Previous issue date: 2012-10-11 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The frequency selective surfaces, or FSS (Frequency Selective Surfaces), are
structures consisting of periodic arrays of conductive elements, called patches, which are
usually very thin and they are printed on dielectric layers, or by openings perforated on
very thin metallic surfaces, for applications in bands of microwave and millimeter
waves. These structures are often used in aircraft, missiles, satellites, radomes, antennae
reflector, high gain antennas and microwave ovens, for example. The use of these
structures has as main objective filter frequency bands that can be broadcast or rejection,
depending on the specificity of the required application. In turn, the modern
communication systems such as GSM (Global System for Mobile Communications),
RFID (Radio Frequency Identification), Bluetooth, Wi-Fi and WiMAX, whose services
are highly demanded by society, have required the development of antennas having, as
its main features, and low cost profile, and reduced dimensions and weight. In this
context, the microstrip antenna is presented as an excellent choice for communications
systems today, because (in addition to meeting the requirements mentioned intrinsically)
planar structures are easy to manufacture and integration with other components in
microwave circuits. Consequently, the analysis and synthesis of these devices mainly,
due to the high possibility of shapes, size and frequency of its elements has been carried
out by full-wave models, such as the finite element method, the method of moments and
finite difference time domain. However, these methods require an accurate despite great
computational effort. In this context, computational intelligence (CI) has been used
successfully in the design and optimization of microwave planar structures, as an
auxiliary tool and very appropriate, given the complexity of the geometry of the antennas
and the FSS considered. The computational intelligence is inspired by natural
phenomena such as learning, perception and decision, using techniques such as artificial
neural networks, fuzzy logic, fractal geometry and evolutionary computation. This work
makes a study of application of computational intelligence using meta-heuristics such as
genetic algorithms and swarm intelligence optimization of antennas and frequency
selective surfaces. Genetic algorithms are computational search methods based on the
theory of natural selection proposed by Darwin and genetics used to solve complex
problems, eg, problems where the search space grows with the size of the problem. The
particle swarm optimization characteristics including the use of intelligence collectively
being applied to optimization problems in many areas of research. The main objective of
this work is the use of computational intelligence, the analysis and synthesis of antennas
and FSS. We considered the structures of a microstrip planar monopole, ring type, and a
cross-dipole FSS. We developed algorithms and optimization results obtained for
optimized geometries of antennas and FSS considered. To validate results were
designed, constructed and measured several prototypes. The measured results showed
excellent agreement with the simulated. Moreover, the results obtained in this study were
compared to those simulated using a commercial software has been also observed an
excellent agreement. Specifically, the efficiency of techniques used were CI evidenced
by simulated and measured, aiming at optimizing the bandwidth of an antenna for
wideband operation or UWB (Ultra Wideband), using a genetic algorithm and
optimizing the bandwidth, by specifying the length of the air gap between two frequency
selective surfaces, using an optimization algorithm particle swarm / As superf?cies seletivas de freq??ncia, ou FSS (Frequency Selective Surfaces), s?o
estruturas constitu?das por arranjos peri?dicos de elementos condutores, denominados
patches, geralmente muito finos e impressos sobre camadas diel?tricas, ou de aberturas,
perfuradas em superf?cies met?licas muito finas, para aplica??es nas faixas de
microondas e ondas milim?tricas. Estas estruturas s?o frequentemente utilizadas em
aeronaves, m?sseis, sat?lites, radomes, antenas de refletor, antenas de alto ganho e fornos
de microondas, por exemplo. A utiliza??o destas estruturas tem como objetivo principal
filtrar bandas de freq??ncia, que podem ser de transmiss?o ou de rejei??o, dependendo
da especificidade da aplica??o desejada. Por sua vez, os sistemas de comunica??o
modernos, tais como GSM (Global System for Mobile Communications), RFID (Radio
Frequency Identification), Bluetooth, Wi-Fi e WiMAX, cujos servi?os s?o altamente
demandados pela sociedade, t?m requerido o desenvolvimento de antenas que
apresentem, como caracter?sticas principais, baixo custo e perfil, al?m de peso e
dimens?es reduzidas. Neste contexto, a antena de microfita se apresenta como uma
excelente op??o para os sistemas de comunica??es atuais, pois (al?m de atenderem
intrinsicamente aos requisitos mencionados) s?o estruturas planares de f?cil fabrica??o e
integra??o com outros componentes de circuitos de microondas. Em consequ?ncia, a
an?lise e principalmente a s?ntese destes dispositivos, em face da grande possibilidade de
formas, dimens?es e periodicidade de seus elementos, tem sido efetuada atrav?s de
modelos de onda completa, tais como o m?todo dos elementos finitos, o m?todo dos
momentos e o m?todo das diferen?as finitas no dom?nio do tempo. Entretanto, estes
m?todos apesar de precisos requerem um grande esfor?o computacional. Neste contexto,
a intelig?ncia computacional (IC) tem sido utilizada com sucesso nos projetos e na
otimiza??o de estruturas planares de microondas, como uma ferramenta auxiliar e muito
adequada, dada a complexidade das geometrias das antenas e das FSS consideradas. A
intelig?ncia computacional ? inspirada em fen?menos naturais como: aprendizado,
percep??o e decis?o, utilizando t?cnicas como redes neurais artificiais, l?gica fuzzy,
geometria fractal e computa??o evolucion?ria. Este trabalho realiza um estudo de
aplica??o de intelig?ncia computacional utilizando metaheur?sticas como algoritmos
gen?ticos e intelig?ncia de enxames na otimiza??o de antenas e superf?cies seletivas de
frequ?ncia. Os algoritmos gen?ticos s?o m?todos computacionais de busca baseados na
teoria da sele??o natural proposta por Darwin e na gen?tica utilizados para resolver
problemas complexos como, por exemplo, problemas em que o espa?o de busca cresce
com as dimens?es do problema. A otimiza??o por enxame de part?culas tem como
caracter?sticas a utiliza??o da intelig?ncia de forma coletiva sendo aplicada em
problemas de otimiza??o em diversas ?reas de pesquisa. O objetivo principal deste
trabalho consiste na utiliza??o da intelig?ncia computacional, na an?lise e s?ntese de
antenas e de FSS. Foram consideradas as estruturas de um monopolo planar de microfita,
do tipo anel, e de uma FSS de dipolos em cruz. Foram desenvolvidos os algoritmos de
otimiza??o e obtidos resultados para as geometrias otimizadas de antenas e FSS
consideradas. Para a valida??o de resultados foram projetados, constru?dos e medidos
v?rios prot?tipos. Os resultados medidos apresentaram excelente concord?ncia com os
simulados. Al?m disso, os resultados obtidos neste trabalho foram comparados com os
simulados atrav?s de um software comercial, tendo sido observada tamb?m uma
excelente concord?ncia. Especificamente, a efici?ncia das t?cnicas de IC utilizadas foram
comprovadas atrav?s de resultados simulados e medidos, objetivando a otimiza??o da
largura de banda de uma antena para opera??o em banda ultralarga, ou UWB (Ultra
Wideband), com a utiliza??o de um algoritmo gen?tico e da otimiza??o da largura de
banda, atrav?s da especifica??o do comprimento do gap de ar entre duas superf?cies
seletivas de frequ?ncia, utilizando um algoritmo de otimiza??o por enxame de part?culas
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/15196 |
| Date | 11 October 2012 |
| Creators | Lins, Hertz Wilton de Castro |
| Contributors | CPF:04401565487, Silva, Jefferson Costa e, CPF:60137495404, http://lattes.cnpq.br/7399512856151138, Oliveira, Jos? de Ribamar Silva, CPF:12559520320, http://lattes.cnpq.br/4002176927695547, Mendon?a, La?rcio Martins de, CPF:09064087415, http://lattes.cnpq.br/1853488415531363, Albuquerque, Maria Rosa Medeiros Lins de, CPF:08595186472, http://lattes.cnpq.br/4546157125717070, D'assun??o, Adaildo Gomes |
| Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica, UFRN, BR, Automa??o e Sistemas; Engenharia de Computa??o; Telecomunica??es |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0026 seconds