Danışman Hoca : Doç. Dr. Muharrem KARAASLAN.  Elektromanyetik, sivil ve savunma uygulamalarıyla dünyadaki bütün araştırmacılar arasında büyük ilgi görmektedir.

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
ÖRNEK BİR VERİTABANI TASARIMI VE NORMALİZASYONU
Advertisements

FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
ZAMAN SERİLERİ MADENCİLİĞİ KULLANILARAK NÜFUS ARTIŞI TAHMİN UYGULAMASI
Bilgisayar Programlama Güz 2011
EKRAN ÇIKTISI.
Bilgisayar Programlama Güz 2011
Algoritma ve Akış Diyagramları
Sayısal İşaret İşleme Laboratuarı
Çalışmada kullanılacak örneklemin seçimi
GENETİK ALGORİTMALAR (GA)
GENETİK ALGORİTMALAR (1-15.slayt).
SAÜ. ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BL. GENETİK ALGORİTMALARIN UYGULANMASI
AKADEMİK BİLİŞİM ’07’ 31OCAK-2 ŞUBAT 2007 KÜTAHYA
MATLAB’İN SAYI YUVARLAMA FONKSİYONLARI
Javascript Oğuz İNAL.
MIT503 Veri Yapıları ve algoritmalar Algoritmalara giriş
MATLAB’ de Programlama
BDEM 105.
Düzlemsel Uydu Antenleri
Enerji Sistemlerinde Yapay Arı Kolonisi (YAK) Algoritması Kullanarak Yük Akışı Optimizasyonu Nihat Pamuk.
BPR152 ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA - II
While Döngüsü Tekrarlama deyimidir. Bir küme ya da deyim while kullanılarak bir çok kez yinelenebilir. Yinelenmesi için koşul sınaması döngüye girilmeden.
İNTERNET PROGRAMCILIĞI I BTP 207 Ders 9. Tek değişkende birden fazla bilgi tutulmak istendiğinde kullanılır. Kullanım şekli: var dizi_adı= new Array(eleman1,
İndex Yapıları.
Formüller Mustafa AÇIKKAR.
Metotlar.
DEĞİŞKENLER VE VERİ TİPLERİ
MATLAB’A GİRİŞ Öğr. Gör. Gökhan YENER.
BM-103 Programlamaya Giriş Güz 2014 (8. Sunu)
Microsoft Office Access
BİYOİNFORMATİK NEDİR? BİYOİNFORMATİKTE KULLANILAN SINIFLAMA YÖNTEMLERİ
BM-103 Programlamaya Giriş Güz 2014 (4. Sunu)
YAPAY SİNİR AĞLARI VE BAYES SINIFLAYICI
BM-103 Programlamaya Giriş Güz 2014 (9. Sunu)
Microsoft Office Access
Microsoft Office Access
AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simülatör
Yrd. Doç. Dr. Ali İhsan KADIOĞULLARI
Bilgisayar Programlama Güz 2011
Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi
BİL551 – YAPAY ZEKA Genetik Algoritma
SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ
BOOLEAN MATEMATİĞİ.
İSTATİKSEL KAVRAMLAR İstatistik Doç. Dr. Şakir GÖRMÜŞ SAÜ| e-FEK.
Algoritmalar ve Programlama I Ders 2: Akış Diyagramları
Bulanık Mantık Mamdani Bulanık Netice Ve Bulanık Çıkarma
25-29 Mayıs 2015 Havalimanı OMGİ Teknik Bakım Eğitimi EDREMİT 1 TC ORMAN ve SU İŞLERİ BAKANLIĞI Meteoroloji Genel Müdürlüğü.
MKM 311 Sistem Dinamiği ve Kontrol
SAYISAL ANALİZ Doç. Dr. Cüneyt BAYILMIŞ.
Ahmet ÖZSOY Gökhan ÇAKMAK
Adım Adım Algoritma.
SAYISAL ANALİZ Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ.
Tam ve kesirli faktöryel deney tasarımı
ALGORİTMA KARMAŞIKLIĞI
M.Fatih AMASYALI Yapay Zeka Ders Notları
O R T L G İ M A A Ve Akış şemaları.
BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ 7. DERS NOTU Konu: Dosya Yönetim.
BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ 4. DERS NOTU Konu: M-dosya yapısı ve Kontrol Yapıları 1.
GÜRÜLTÜ KONTROLÜ Copyright © PechoM Tüm hakları saklıdır.
Disiplinler Arası Bitirme Projesi
Yapay Bağışıklık Tabanlı Bulanık Mantık ile TENS Modellenmesi
ÖRNEK BİR VERİTABANI TASARIMI VE NORMALİZASYONU
Excel’de VBA Programlama (Visual Basic Application)
Kargo Veritabanı Derviş AYGÜN.
AES S Kutusuna Benzer S Kutuları Üreten Simulatör
Bilgisayar Bilimi Problem Çözme Süreci-2.
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
M. Aykut Yiğitel, Tolga Tolgay ve Cem Ersoy
AKADEMİK BİLİŞİM 2015 Anadolu Üniversitesi - Eskişehir Şubat, 2015
Sunum transkripti:

Danışman Hoca : Doç. Dr. Muharrem KARAASLAN

 Elektromanyetik, sivil ve savunma uygulamalarıyla dünyadaki bütün araştırmacılar arasında büyük ilgi görmektedir.  Şimdilerde, modern üretim tesisleri doğadan elde edilemeyen üstün özellikleri ile daha gelişmiş malzemeler geliştirebilmektedir.  Doğada bulunamayan istenen özelliklerine göre üretilen bu yapay malzemelere METAMALZEMELER denmektedir.

Metamalzemelerden;  Molekülleri gösterebilecek yüksek çözünürlüklü süper mercekler üretilebilir.  DVD kapasitesi kat arttırılabilir.  Güvenlik, astronomi, görüntüleme gibi birçok alanda teknoloji geliştirilebilir.  Kullanım alanının bu kadar geniş olması ihtiyaca uygun malzeme tasarımı yapma ihtiyacını doğurmuştur.

Bu çalışmada doğada hazır bulunmayan, yapay olarak istenen parametre değerlerinde tasarlanan METAMALZEMELER; Genetik algoritmanın çalıştığı MATLAB ile Yüksek frekans yapı simülatörü olan HFSS Programlarından oluşan bir platformla tasarlanmış ve optimize edilmiştir.

HFSS 3 veya 2 boyutlu yapıların elektromanyetik davranışlarını çözümlemede kullanılan bir simülasyon yazılımıdır [1]. HFSS’de düzgün geometriye sahip olmayan yapıların elektromanyetik değerleri sonlu elemanlar metodu ile yapı üçgen ve dörtgenlere bölünerek çözümlenir.

HFSS programında kullanılan bütün özellikler bir skript olarak kaydedilebilmektedir. Bu durum,  Skript komutlarının Matlab gibi nümerik hesaplama programları tarafından kontrol edilebilmesine,  HFSS’nin Matlab üzerinden çalıştırılıp herhangi bir yapının komutlarla çizdirilip gerekli optimizasyonların yapılmasına imkân sunmuştur.

Tasarlanacak Metamalzemenin önemli ortam değişkenleri olan; Manyetik geçirgenlik katsayısı (μ) ile Dielektrik katsayısı olan (ε) değerlerinin her ikisinin de negatif olmasını sağlamak amaçlanmıştır.

Matlab ile HFSS programlarıı interaktif olarak çalıştırılacak, HFSS’den alınan sonuçlardan epsilon ve mu değerleri Matlab tarafında hesaplanacak, Bu değerler genetik algoritma ile optimize edilerek istenilen değerleri sağlayan malzemenin tasarımına ulaşılacaktır. HFSS’de yapılacak işleri Matlab üzerinden kontrol etmek için komutları.vbs uzantılı HFSS Skript dosyasına yazdıran matlab fonksiyon dosyaları oluşturulur.

HFSS’de yapılan bir iş için oluşturulan skript örneği Örnek HFSS Skriptini oluşturan Matlab Fonksiyonu * fprintf komutu dosyaya yazdırma komutudur. fid değişkeni ise yazdırılacak dosyanın adresinin tutulduğu değişkendir.

HFSS komutlarını skript olarak kaydetmeyi sağlayacak Matlab fonksiyon dosyalarının büyük bir çoğunluğu açık kaynak olarak bulunabilmektedir. Ancak temin edilemeyen özel olaylar için önce HFSS’den o olayı yaparken skript kaydı açılarak nasıl bir komut kaydedildiği gözlemlenir, Daha sonra Matlab programından o komutları skript dosyasına yazdıracak fonksiyon dosyası oluşturulabilir.

Kullanılacak giriş parametreleri bir ana Matlab dosyasında tanımlanır. Optimizasyon için Genetik Algoritmanın başlangıç değerlerinin rastgele atanması yine Matlab ana dosyasında tanımlanır. G.A. döngüsü içerisinde her bireyi temsil eden malzeme için Matlab fonksiyonları çağrılarak HFSS skript dosyası oluşturulur ve skriptten HFSS programı çalıştırılır.

HFSS programı yapıyı çizerek analiz eder ve sonuçları bir dosyaya kaydeder. Dosyada kaydedilen kayıtlar Matlab’dan okunur. Matlab ana dosyası, alınan sonuçları genetik algoritma için amaç fonksiyonuna göre hesaplayarak irdeler Popülasyonun 50 bireyi için bu işlem tekrar edilerek G.A. Döngüsünün 1 iterasyonu yaklaşık 1 saat sürede tamamlanmış olur. En son optimum malzeme parametreleri sağlanınca döngü sonlandırılıp o malzemenin sonuçları saklanmış olur.

Genel olarak Matlab tarafında yapılacak işlemler;  Gerekli değişkenlerin tanımlanması,  Optimize edilecek yapı için HFSS skriptinin oluşturulup HFSS programının çalıştırılması,  Analiz yapıldıktan sonra hesaplanan S parametreleri gibi çıkış parametrelerinin HFSS'den alınması,  Alınan analiz sonuçları ve S parametrelerinden gerekli hesaplamaların yapılması ve  Genetik algoritmanın çalıştırılıp elde edilen değerlerin uygunluğunun tespiti şeklindedir.

Oluşan yapıda HFSS tarafında yapılacak işlemler ise;  Yapının çizdirilmesi,  Çözümlemenin yapılması,  Tasarımın analiz edilmesi ve  Verilerin dışarı aktarılması şeklindedir. Kurgulanan genetik algoritma yapısı matlab tarafında çalışmaktadır.

Tasarlanacak yapıda optimize edilecek parametrelerin, G.A’da işlem görebilmesi için o özelliklerin kromozomlara kodlanması gerekmektedir. Bu çalışmada bir kutu içerisinde 8 x 8 mm bir levha; 0.5 x 0.5 mm ebatında birim hücrelere ayrılmıştır. Tasarlanan yüzeyde 16 yatay 16 dikey 256 hücre vardır. 256 bitlik bir hafıza, bu yüzey üzerindeki piksellerin adresini tutacaktır. Her bir hücre başlangıç değeri olarak rastgele 1 veya 0 alır.

1 olarak tanımlanan hücreler metal, 0 olarak tanımlanan hücreler ise dielektrik (yalıtkan) yüzey demektir.

 Pikselleme yöntemiyle hücreler adreslenince, operasyona uğrayacak ikili sistemdeki bilgi de elde edilir.  Genetik algoritma için kullanılan birey sayısı 50’dir.  Her bir birey için 256 uzunluklu kromozomlar tanımlanmıştır. Kromozom bilgileri 16 x 16 büyüklüğündeki dizi değişkeninde saklanmaktadır.  Genetik algoritma operasyonları olan çaprazlama ve mutasyon işlemlerine tabi tutulacak bireyleri seçmede kullanılan yöntem turnuva yöntemidir.

 50 birey içerisinden rastgele 4 birey seçilir ve her iki birey kendi içerisinde uygunluk kriterine göre karşılaştırılır.  Her karşılaştırmada uygunluk değeri yüksek olan birey galip gelir ve bu iki birey çaprazlama işlemine tabi tutulur.  Çaprazlama işlemi için 1 ile 256 arasında rastgele seçilen bir noktadan basit çaprazlama operatörü uygulanır.  Daha sonra bireyler arasından 0.02 oranla rastgele seçileceklere mutasyon işlemi tabi tutulur. ( bit içerisinden 256 bit)  Mutasyon işlemine tabi tutulan bireylerin (1 ile 256 arasında) rastgele seçilen 1 biti 1 ise 0, 0 ise 1 yapılır.

 Genetik algoritma operasyonları bittikten sonra tekrar uygunluk değerleri hesaplanır ve optimizasyon döngüsüne devam edilir.  1000 iterasyona ulaşınca veya durdurma kriteri olan epsilon ve mu değerinin ikisi de negatif olma durumuna ulaşınca işlem tamamlanmış olur. Genetik algoritmada amaç fonksiyonu olarak;  F=0.5 * Epsilon * Mu fonksiyonu kullanılmıştır.  Bu şekilde iki değişkenli (çok amaçlı) bir genetik algoritma oluşturulmuştur.

GENETİK ALGORİTMA OPERASYONLARI F=0.5 * Epsilon * Mu Epsilon < 0 ve Mu < 0 ?

 Çalışma, negatif ortam değişkenlerine sahip malzeme tasarlamak için yapılmıştır. 2.4Ghz civarında malzemenin en küçük negatif değerine yani en optimum değerine ulaştığı görülmektedir.  Bunun dışında farklı frekanslarda da yine negatif özellik gösterdiği anlaşılmaktadır.  Yine malzemenin 3.7Ghz frekansta en küçük negatif değerini aldığı görülmekle beraber yine epsilonda olduğu gibi farklı frekanslarda da farklı negatif değerler alabildiği görülmektedir.

Epsilon -67 civarlarında.

Mu -37 civarlarında.

Dielektrik (yalıtkan kısım) Optimizasyondan Sonra

Bu çalışmada Matlab-HFSS-Genetik Algoritma Arayüz Platformu Pikselleme yöntemi ile kullanılarak, doğada hazır bulunmayan yapay malzemeler olan metamalzemelerin istenilen elektromanyetik özelliklerine göre tasarlanması gerçekleştirilmiştir. Farklı parametre değerleri için farklı amaç fonksiyonları tanımlanarak aynı platform kullanılarak istenilen malzemeler tasarlanabilir.

DİNLEDİĞİNİZ İÇİN TEŞEKKÜR EDERİM. Ahmet TAMER İskenderun Teknik Üniversitesi (İSTE)