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    DissertaçãoAcesso aberto (Open Access)
    Design and optimization of a 77 GHz absorber for autonomous vehicles using artificial neural networks
    (Universidade Federal do Pará, 2025-08-08) NOGUEIRA, Cássio da Cruz; ALCÂNTARA NETO, Miércio Cardoso de; http://lattes.cnpq.br/0549389076806391; https://orcid.org/0000-0002-8551-2261; BARROS, Fabrício José Brito; CASTRO, Bruno Souza Lyra; RODRIGUES , Nilton Rodolfo Nascimento Melo; http://lattes.cnpq.br/9758585938727609; http://lattes.cnpq.br/1897829604434609; http://lattes.cnpq.br/0573600283391294; xxx; xxx; xxx
    Este trabalho apresenta o projeto e a otimização de um Absorvedor Seletivo de Frequência (ASF) operando a 77 GHz, direcionado a aplicações em sistemas de radar automotivo e veículos autônomos. A metodologia combina técnicas de modelagem computacional, como o Método dos Elementos Finitos (FEM) e a Técnica de Integração Finita (FIT), com redes neurais artificiais (RNAs), especificamente um perceptron multicamada (MLP), para otimizar os parâmetros geométricos e de material do absorvedor. A estrutura do Absorvedor é composta por um substrato Rogers Duroid RT5880 e um plano de terra metálico de cobre. A modelagem utiliza um circuito equivalente com elementos ressonantes (indutores, capacitores e resistores) para descrever o comportamento do filtro. A RNA foi treinada com dados de simulação, alcançando alta precisão na previsão dos parâmetros ideais, como periodicidade, espessura do substrato e dimensões das aberturas. Os resultados demonstram alta eficiência do absorvedor, com uma taxa de absorção de 99,99% na frequência central de ressonância de 77,5 GHz. A comparação entre as previsões da RNA e os métodos numéricos (HFSS e CST Studio Suite) mostrou excelente concordância, validando a robustez da abordagem proposta. O estudo conclui destacando o impacto prático do projeto otimizado na melhoria do desempenho de sistemas automotivos, enfatizando o potencial da integração de RNAs no projeto de dispositivos eletromagnéticos de alta frequência.
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