Ensemble Learning Algoritması Kullanılarak X-Ku Bant Aralığında Çalışan Mikrodalga Frekans Seçici Yüzey Tasarımı

Abstract

Frekans seçici yüzeyler, çeşitli sektörlerde yaygın olarak kullanılan elektromanyetik filtrelerdir. Bu filtrelerin tasarım süreci, optimizasyonu ve gerçeklenmesi uzun zaman almaktadır. Klasik optimizasyon yöntemleri yerine derin öğrenme algoritmalarının kullanılması tasarım sürecini hızlandırmakta ve optimum parametreleri elde etme imkânı sağlamaktadır. Bu çalışmada, CST Microwave Studio programı kullanılarak 8-16 GHz aralığında çalışan 4 değişken parametreye sahip frekans seçici yüzey tasarımı yapılmıştır. İlk olarak bu tasarımın simülasyonları CST Microwave Studio programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Ancak bu simülasyon süreçleri çok uzun zaman aldığından optimizasyon süreçleri için MATLAB programı üzerinden Ensemble Learning algoritması kullanılmıştır.

Frequency selective surfaces are electromagnetic filters widely used in various industries. The design, optimization, and realization of these filters typically take a long time. Instead of classical optimization methods, the use of deep learning algorithms accelerates the design process and enables obtaining optimal parameters. In this study, a frequency selective surface design with 4 variable parameters operating in the 8-16 GHz range was conducted using the CST Microwave Studio program. Initially, simulations of this design were carried out using the CST Microwave Studio program. However, due to the lengthy simulation processes, an Ensemble Learning algorithm was employed by using the MATLAB program for the optimization processes.