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metadata.dc.type: Tese
Title: Síntese de superfícies seletivas de frequência para micro-ondas utilizando otimização multiobjetivo bioinspirada
metadata.dc.creator: ALCÂNTARA NETO, Miércio Cardoso de
metadata.dc.contributor.advisor1: CAVALCANTE, Gervásio Protásio dos Santos
metadata.dc.contributor.advisor-co1: D'ASSUNCÃO, Adaildo Gomes
metadata.dc.description.resumo: A evolução da computação tem possibilitado avanços substanciais em pesquisas relacionadas à engenharia e em projetos industriais. Nestas áreas, o emprego de ferramentas computacionais tem se intensificado para simulação e obtenção de determinados parâmetros do projeto. No entanto, a crescente demanda por precisão e o aumento gradativo da complexidade das estruturas e sistemas, resulta num processo de simulação cada vez mais demorado, pois a avaliação de um único critério pode consumir várias horas, bem como vários dias ou até mesmo semanas. Logo, um método que minimize o tempo de simulação e otimização, pode, assim, economizar tempo e dinheiro. Nesse contexto, a computação bioinspirada (bioinspired computing - BIC), se apresenta precisa e eficiente, onde muitos métodos computacionais tradicionais falham e, consiste em novo mecanismo para suprir tais dificuldades. Assim, neste trabalho, é realizado um estudo acerca de alguns dos algoritmos BIC mais utilizados na atualidade para projeto e otimização de problemas gerais na engenharia e na indústria. Doravante, se vislumbra desenvolver um código de otimização meta-heurístico multiobjectivo que apresente menor custo computacional e, consequentemente, menor tempo para processamento dos dados. Inicialmente, é realizada uma investigação eletromagnética das superfícies seletivas de frequência triangulares estudadas, através de simulações computacionais. A análise numérica de onda completa é feita pela técnica das integrais finitas com o auxílio de um software comercial muito utilizado para simulações em eletromagnetismo. O processo de síntese consiste em sintonizar a frequência de ressonância das estruturas e a largura de banda de acordo com os objetivos inseridos na função custo dos algoritmos de otimização. A modelagem das estruturas é realizada por uma rede neural artificial e o processo de otimização é realizado por algoritmos meta-heurísticos. Os resultados obtidos por esses códigos são comparados aos simulados pelo software comercial e aos medidos. Observou-se boa concordância entre os resultados simulados e medidos, bem como uma substancial redução no menor tempo de processamento das estruturas. Por fim, são apresentadas as conclusões e as propostas para trabalhos futuros.
Abstract: The evolution of computing has made possible substantial advances in research related to engineering and industrial projects. In these areas, the use of computational tools has been intensified for simulation and obtaining certain parameters of the project. However, the growing demand for precision and the gradual increase of the complexity of the structures and systems, results in a simulation process increasingly time-consuming, because the evaluation of a single criterion can consume several hours, as well as several days or even weeks. Therefore, a method that maximizes the time of simulation and optimization, can thus save time and money. In this context, bioinspired computing (BIC), presents accurate and efficient, where many traditional computational methods fail and consists of new mechanism to address such difficulties. Thus, in this work, a study about some of the algorithms used today for BIC design and optimization of general problems in engineering and industry. From now on, one sees develop a metaheuristic optimization code to provide lower-cost computational multiobjective and, consequently, less time for data processing. Initially, an electromagnetic research of frequency selective surfaces with triangular patch elements is done by computer simulations. The numerical analysis is carried out using a full-wave technique based on finite integrals implemented on commercial software performed for simulations in electromagnetism. The synthesis process consists of tuning the resonant frequency of the structures and the bandwidth according to the objectives in the cost function optimization algorithms. The modeling of structures is performed by an artificial neural network and optimization process is performed by meta-heuristics algorithms. The results obtained by these codes are compared to simulated ones by commercial software and measured. A good agreement between simulated and measured results was obtained, as well as a substantial reduction in the processing time of the structures. Finally, conclusions and proposals for further works are presented.
Keywords: Dispositivos de micro-ondas
Eletromagnetismo
Superficies Seletivas de Frequência
Algoritmos genéticos
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES::TEORIA ELETROMAGNETICA, MICROONDAS, PROPAGACAO DE ONDAS, ANTENAS
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Pará
metadata.dc.publisher.initials: UFPA
metadata.dc.publisher.department: Instituto de Tecnologia
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Citation: ALCÂNTARA NETO, Miércio Cardoso de. Síntese de superfícies seletivas de frequência para micro-ondas utilizando otimização multiobjetivo bioinspirada. 2015. 90 f. Tese (Doutorado) - Universidade Federal do Pará, Instituto de Tecnologia, Belém, 2015. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/7747
Issue Date: 19-Aug-2015
Appears in Collections:Teses em Engenharia Elétrica (Doutorado) - PPGEE/ITEC

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