Yapay zekâ kullanılarak X band uygulamaları için yansıtıcı dizi anten tasarımı

Abstract

Bu tez, yapay zekâ (YZ) ve vekil modelleme yeteneklerini kullanarak, özellikle X-bandı uygulamaları için yansıtıcı dizi antenlerinin tasarımında yenilikçi bir yöntem sunmaktadır. Yansıtıcı dizi antenleri, elektromanyetik dalgaların faz kaymasını ayarlamak suretiyle etkileyebilme kapasiteleri sayesinde, özellikle uydu ve radar uygulamaları gibi çağdaş iletişim sistemlerinde önemli bir yere sahiptir. Ancak, bu antenlerin tasarımında, çok sayıda fiziksel parametrenin karmaşık etkileşimi, yüksek doğrulukta benzetim ve optimizasyon için gereken yüksek bilgisayar kaynakları gibi nedenlerle birtakım kısıtlarla karşılaşılmaktadır. Yansıtıcı dizi antenlerinin tasarımındaki karmaşıklık, yansıtılan dalgaların fazını doğru bir şekilde etkileme gerekliliğinden kaynaklanmaktadır. Bu etki, istenilen yayınım desenlerine ulaşmak için kritik öneme sahiptir. Geleneksel tasarım ve optimizasyon yaklaşımları genellikle yoğun emek ve önemli hesaplama kaynakları gerektirir. Bunun ana nedeni optimizasyon sürecinin yinelemeli doğası ve tasarım alanındaki değişken sayısının fazlalığıdır. Bu tez, YZ destekli vekil modelleri yenilikçi bir yaklaşım olarak sunarak belirtilen zorluklarla başa çıkmayı amaçlamaktadır. YZ vekil modellerinin belirli durumlarda kullanımı birçok önemli avantaj sağlar. İlk olarak, bu modeller yansıtıcı dizi antenlerinin davranışına benzeyerek hesaplama yükünü büyük ölçüde azaltır. Böylece, daha hızlı ve daha verimli tasarım döngüleri sağlar. Ayrıca, YZ modelleri, tasarım öğeleri ve anten performansı arasındaki karmaşık bağlantıları daha net bir şekilde çözümlemeyi sağlar. Böylece, en verimli yapılandırmanın belirlenmesini kolaylaştırır. YZ'nin bu alanda uygulanması, dinamik işletim ortamlarında kritik olan anten özelliklerinin gerçek zamanlı ayarlanmasına olanak tanır. Özet olarak, bu tez çalışmasında, X bandı uygulamaları için yansıtıcı dizi antenlerinin geliştirilmesi ve iyileştirilmesinde YZ vekil modellerinin pratikliği ve verimliliği sergilenmektedir.

This thesis introduces an innovative method for designing reflectarray antennas specifically for X-band applications, utilizing the capabilities of artificial intelligence (AI) and surrogate modeling. Reflectarray antennas are crucial in contemporary communication systems, especially in satellite and radar applications, due to their capacity to influence electromagnetic waves by adjusting phase shifts. However, their design presents substantial hurdles due to the complex interaction of multiple physical parameters and the high computer resources required for precise simulation and optimization. The intricacy in the design of reflectarray antennas stems from the requirement to accurately manipulate the phase of the reflected waves, which is crucial for attaining the required emission patterns. Conventional approaches to design and optimization are frequently laborious and require significant computational resources, mainly because of the iterative nature of the optimization process and the large number of variables in the design space. This thesis tackles these difficulties by providing AI-powered surrogate models as an innovative approach. The utilization of AI surrogate models in this particular situation has numerous innovative benefits. Firstly, these models greatly decrease the computational burden by approximating the behavior of reflectarray antennas, hence facilitating quicker and more efficient design cycles. Furthermore, AI models offer a clearer comprehension of the complex connections between design elements and antenna performance, making it easier to identify the most efficient configurations. The implementation of AI in this field allows for the real-time adjustment of antenna properties, which is crucial in dynamic operating settings. To summarize, this thesis showcases the practicality and efficiency of AI surrogate models in the development and enhancement of reflectarray antennas for X-band applications.