AKADEMİK BİLİŞİM 2015 Anadolu Üniversitesi - Eskişehir Şubat, 2015

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Mastarlar.
Advertisements

Hafta 7: Öz Türleri ve Fonksiyonları BBY 306 Dizinleme ve Öz Hazırlama.
Algoritma.  Algoritma, belirli bir görevi yerine getiren sonlu sayıdaki işlemler dizisidir.  Başka bir deyişle; bir sorunu çözebilmek için gerekli olan.
Hat Dengeleme.
SEVDA GÜL Y MEME MR’ INDA KANSER TESPITI.
İŞ SAĞLIĞI ve İŞ GÜVENLİĞİ KURSU
Bilimsel bilgi Diğer bilgi türlerinden farklı
Bu yaklaşımda, kullanıcıların bilişsel ve fiziksel davranışları modellenmeye çalışılır. Ayrıca, kullanıcı davranışlarının bu modele uyup uymadığı ya da.
BÖLÜM 1 TEMEL KAVRAMLAR. BÖLÜM 1 TEMEL KAVRAMLAR.
Veri Toplama ve Değerlendirme Sistemi Tanıtım Toplantısı.
Tane Kavramının Öğretimi (Basamaklandırılmış Yönteme Göre)
Ağ Anahtarı (Switch) Çeşitleri
BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA Ders 11: İşaretçi (Pointer) Kullanımı Yrd. Doç. Dr. Altan MESUT Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği.
Biçimbilimsel Özniteliklerin Eş-Oluşumlarına Dayalı Doku Betimleme Okan Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü / İstanbul İzzet Özen Erchan Aptoula.
Hopfield Ağı Ayrık zamanSürekli zaman Denge noktasının kararlılığı Lyapunov Anlamında kararlılık Lineer olmayan sistemin kararlılığı Tam Kararlılık Dinamik.
JEOFİZİK ETÜTLERİ DAİRESİ
İSTATİSTİK II BAĞIMSIZLIK TESTLERİ VE İYİ UYUM TESTLERİ “ c2 Kİ- KARE TESTLERİ “
ÇOK BOYUTLU SİNYAL İŞLEME
Bu slayt, ön lisans öğrencilerimize son sınıfta ya da mezun olduktan sonra başvuru yapabilecekleri sınavlar hakkında bilgi verme amaçlı hazırlanmıştır.
HAZIRLAYANLAR SEDA NUR GÖK KEMAL ŞAHİN. AÇILIMI Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu Türkiye’de bilim ve teknolojiyi teşvik etme Yönlendirme.
Danışman Hoca : Doç. Dr. Muharrem KARAASLAN.  Elektromanyetik, sivil ve savunma uygulamalarıyla dünyadaki bütün araştırmacılar arasında büyük ilgi görmektedir.
Genetik Algoritma.
ÇAĞRI MERKEZİ CRM YAZILIMI İÇERİK ÖRNEĞİ
BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ
Altera ile proje hazırlama
ISTATİSTİK I FIRAT EMİR DERS II.
PROGRAMLAMAYA GİRİŞ VE ALGORİTMA
Deneme Modelleri Neden-sonuç ilişkilerinin sorgulandığı araştırma türleridir. Deneme ve tarama modelleri arasındaki fark nedir? Deneme modellerinde amaçlar.
BARALAR.
ÖRNEKLEME.
Bitirme Çalışması Konu Başlığı
Yapay Sinir Ağı Modeli (öğretmenli öğrenme) Çok Katmanlı Algılayıcı
Ünite 8: Olasılığa Giriş ve Temel Olasılık Hesaplamaları
SAĞLIK KURUMLARINDA KARAR VERME YÖNTEMLERİ
MAT – 101 Temel Matematik Mustafa Sezer PEHLİVAN *
BİYOİNFORMATİK NEDİR? BİYOİNFORMATİKTE KULLANILAN SINIFLAMA YÖNTEMLERİ
Sunucu Çeşitleri Mehmet Ali Uluekmekçi.
ZEE ZİHİN ENGELLİLERE BECERİ VE KAVRAM ÖĞRETİMİ
Eğitim-öğretim Yılı Bandırma Rehberlik Araştırma Merkezi
Futbol Yetenek Avcısı AOFScout.
Bilgisayar Mühendisliğine Giriş
AKADEMİK BİLİŞİM KONFERANSI 2015 ANADOLU ÜNİVERSİTESİ
PARAMETRİK HİPOTEZ TESTLERİ
Meriç ÇETİN Pamukkale Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Abdülkadir KOÇER, Afşin GÜNGÖR Akdeniz Üniversitesi
CİHANGİR MAHALLESİ YAPISAL RİSK ANALİZİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
TEKNOLOJİ VE TASARIM DERSİ 7.D.1. Özgün Ürünümü Tasarlıyorum.
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
PROGRAMLAMAYA GİRİŞ VE ALGORİTMA
Evren-Örneklem, Örnekleme Yöntemleri 2
ÖLÇME-DEĞERLENDİRME 1.DERS
Bilgisayar Bilimi Koşullu Durumlar.
Tezin Olası Bölümleri.
İŞLETİM SİSTEMİ KATMANLARI (Çekirdek, Kabuk ve diğer temel kavramlar)
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
6. DÖNGÜ (TEKRARLAMA) DEYİMLERİ
İşlemciler.
Evren-Örneklem, Örnekleme Yöntemleri 1
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Saf Madde ve Karışımlar Hazırlayan: İlayda Turgut
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Bilgehan Arslan, Süreyya Gülnar
SES KOMUT TANIMA İLE GEZGİN ARAÇ KONTROLÜ
Sınıf Öğretmenlerinin Eğitsel Amaçlı İnternet Kullanım Öz Yeterlikleri
Bilimsel Araştırma Yöntemleri
A.Ü. GAMA MYO. Elektrik ve Enerji Bölümü
Medİkal görüntülerde doktor – hasta bİlgİ gİzlİlİğİnİn sağlanmasI
İSTATİSTİK II BAĞIMSIZLIK TESTLERİ VE İYİ UYUM TESTLERİ “ c2 Kİ- KARE TESTLERİ “
Sosyal Bilgilerde Değer Eğitiminde Biyografi Kullanımı
Sunum transkripti:

AKADEMİK BİLİŞİM 2015 Anadolu Üniversitesi - Eskişehir Şubat, 2015 METAMALZEME TASARIMI VE OPTİMİZASYONU Cemal AKTÜRK, Adem KORKMAZ Kilis 7 Aralık Üniversitesi Bilgisayar Programcılığı Bölümü AKADEMİK BİLİŞİM 2015 Anadolu Üniversitesi - Eskişehir Şubat, 2015

GİRİŞ 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.

GİRİŞ Metamalzemelerden; Molekülleri gösterebilecek yüksek çözünürlüklü süper mercekler üretilebilir. DVD kapasitesi 10.000 kat arttırılabilir. Güvenlik, astronomi, görüntüleme gibi birçok alanda teknoloji geliştirilebilir. Kullanım alanının bu kadar geniş olması ihtiyaca uygun malzeme tasarımı yapma ihtiyacını doğurmuştur.

KAPSAM 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.

Yüksek Frekans Yapı Simülatörü (HFSS) ve Özellikleri 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 SKRİPTLERİ 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.

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

UYGULAMA 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.

MATLAB FONKSİYON DOSYALARI 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.

MATLAB FONKSİYON DOSYALARI 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.

MATLAB-HFSS ARAYÜZÜ 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.

MATLAB-HFSS ARAYÜZÜ 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.

MATLAB-HFSS ARAYÜZÜ 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.

MATLAB-HFSS ARAYÜZÜ 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.

MATLAB-HFSS-GENETİK ALGORİTMA YAPISI

PİKSELLEME YÖNTEMİ 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.

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

GENETİK ALGORİTMA 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.

GENETİK ALGORİTMA 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. (12.800 bit içerisinden 256 bit) Mutasyon işlemine tabi tutulan bireylerin (1 ile 256 arasında) rastgele seçilen 1 biti 1 ise 0, 0 ise 1 yapılır.

GENETİK ALGORİTMA 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 + 0.5 * Mu fonksiyonu kullanılmıştır. Bu şekilde iki değişkenli (çok amaçlı) bir genetik algoritma oluşturulmuştur.

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

BULGULAR 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.

Dielektrik Katsayısı (ε) - Frekans Dağılım Grafiği Epsilon -67 civarlarında.

Manyetik Geçirgenlik (Mu) - Frekans Dağılım Grafiği Mu -37 civarlarında.

UYGULAMA - Malzemenin Başlangıç Geometrisi ve Optimize Edilmiş Geometrisi Dielektrik (yalıtkan kısım) Optimizasyondan Sonra

SONUÇ VE ÖNERİLER 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. Öğr.Gör. Cemal AKTÜRK Kilis 7 Aralık Üniversitesi