Análise e otimização de superfícies seletivas de Frequência utilizando redes neurais artificiais e algoritmos de otimização natural

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

As estruturas planares periódicas bidimensionais, conhecidas como Superfícies Seletivas de Frequência, têm sido bastante estudadas por causa da propriedade de filtragem de frequência que apresentam. Similares aos filtros que operam na faixa tradicional de radiofrequência, tais estruturas podem apresentar características espectrais de filtros rejeitafaixa ou passa-faixa, dependendo do tipo de elemento do arranjo (patch ou abertura, respectivamente) e podem ser utilizadas em uma variedade de aplicações, tais como radomes, refletores dicróicos, filtros de micro-ondas, condutores magnéticos artificiais, absorvedores etc. Para melhorar o desempenho de tais dispositivos eletromagnéticos e investigar suas propriedades, muitos estudiosos têm analisado vários tipos de estruturas periódicas: superfícies seletivas de frequência reconfiguráveis, filtros de múltiplas camadas seletivas, além de arranjos periódicos impressos sobre substratos dielétricos anisotrópicos e que utilizam geometrias fractais na sua formação. Em geral, não existe uma solução analítica diretamente extraída a partir da resposta em frequência de um dispositivo; desta forma, a análise de suas características espectrais requer a aplicação de técnicas de onda completa rigorosas, como o método da equação integral, por exemplo. Além disso, devido à complexidade computacional exigida para a implementação destes métodos, muitos estudiosos ainda utilizam a investigação por tentativa e erro, para alcançar critérios satisfatórios ao projeto dos dispositivos. Como este procedimento é muito trabalhoso e dependente do homem, faz-se necessário o emprego de técnicas de otimização que acelerem a obtenção de estruturas periódicas com especificações de filtragem desejadas. Alguns autores têm utilizado redes neurais artificiais e algoritmos de otimização natural, como os algoritmos genéticos e a otimização por enxame de partículas no projeto e otimização das superfícies seletivas de frequência. Este trabalho tem como objetivo realizar um estudo mais aprofundado sobre o comportamento eletromagnético das estruturas periódicas seletivas de frequência, possibilitando a obtenção de dispositivos eficientes e aplicáveis na faixa de micro-ondas. P ra isto, redes neurais artificiais são utilizadas em conjunto com técnicas de otimização baseadas na natureza, permitindo a investigação precisa e eficiente de vários tipos de superfícies seletivas de frequência, de forma simples e rápida, tornando-se, portanto, uma poderosa ferramenta de projeto e otimização de tais estruturas

ASSUNTO(S)

, artificial neural networks, natural optimization algorithms superfícies seletivas de frequência geometria fractal redes neurais artificiais fractal geometry engenharia eletrica frequency selective surfaces algoritmos de otimização natural

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