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    Educational graphical interfaces to learn about radiation and propagation of electromagnetic waves

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    International audienceThis paper presents an educational software tool based on three graphical Matlab interfaces. It allows the visualization of electromagnetic propagation phenomena and analysis of experiments at the undergraduate level. In each interface, mouse-driven menus allow the student to define the parameters associated with a study and to run real-time simulations on the computer. Experimental data can be integrated into the interface and compared with the modeling results. Examples are presented to illustrate the functionality of these interfaces

    Otimização multiobjetivo e anålise de sensibilidade para concepção de dispositivos: aplicação: síntese de antenas refletoras para comunicação via satélite

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    Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro TecnolĂłgico. Programa de PĂłs-Graduação em Engenharia ElĂ©tricaA concepção de produtos de alta qualidade geralmente envolve a resolução de problemas com mĂșltiplos objetivos conflitantes e espaços de busca complexos. Os mĂ©todos de otimização evolucionĂĄria multiobjetivo sĂŁo considerados como ferramentas apropriadas para a resolução desses problemas de alto grau de dificuldade. Esta tese, alĂ©m de apresentar uma breve revisĂŁo sobre conceitos e mĂ©todos de otimização, detalha a implementação de um 'Algoritmo GenĂ©tico MultiObjetivo' (AGMO) aliado a anĂĄlises de sensibilidade para a otimização de dispositivos. A intenção Ă© proporcionar ao engenheiro nĂŁo apenas uma vasta gama de possĂ­veis soluçÔes (o que facilita negociaçÔes com seu cliente), mas tambĂ©m a possibilidade de conhecer melhor seu prĂłprio problema. O presente trabalho traz duas contribuiçÔes principais: " Um algoritmo de otimização que trata os espaços de parĂąmetros e objetivos com igual importĂąncia, tornando mais fĂĄcil o processo de busca por soluçÔes Ăłtimas; " O desenvolvimento e incorporação de estudos de sensibilidade, com o intuito de verificar o quĂŁo estĂĄveis sĂŁo as soluçÔes obtidas e de testar o 'modelo' adotado pelo engenheiro para representação de seu problema. InĂșmeros exercĂ­cios (projetos) envolvendo o eletromagnetismo foram resolvidos a fim de avaliar a metodologia proposta; a principal aplicação Ă© a otimização de antenas refletoras embarcadas em satĂ©lite. O desempenho e as caracterĂ­sticas do AGMO em cada problema sĂŁo discutidos. Apesar de estas discussĂ”es terem sido feitas para problemas especĂ­ficos, elas sĂŁo gerais e suas conclusĂ”es podem ser estendidas para qualquer tipo de projeto. La conception de produits de haute qualitĂ© inclut gĂ©nĂ©ralement la rĂ©solution de problĂšmes Ă  objectifs multiples antagonistes dans des espaces de recherche complexes. Les mĂ©thodes d'optimisation Ă©volutionnaires multiobjectif sont considĂ©rĂ©es comme des outils appropriĂ©s pour la rĂ©solution de ces problĂšmes difficiles. Cette thĂšse prĂ©sente une brĂšve revue des concepts et mĂ©thodes d'optimisation et dĂ©taille en outre l'implĂ©mentation d'un " Algorithme GĂ©nĂ©tique MultiObjectif " (AGMO) associĂ© Ă  des analyses de sensibilitĂ© pour l'optimisation de dispositifs. Le but est de fournir Ă  l'ingĂ©nieur non seulement une ample variĂ©tĂ© de solutions (ce qui facilite les nĂ©gociations avec son client), mais aussi la possibilitĂ© de mieux analyser son propre problĂšme. Ce travail comprend deux contributions principales : " Un algorithme d'optimisation qui traite les deux espaces, celui des paramĂštres et celui des objectifs, sans en privilĂ©gier un, ce qui rend plus facile le processus de recherche des solutions optimales ; " Le dĂ©veloppement et l'intĂ©gration d'Ă©tudes de sensibilitĂ©, destinĂ©es Ă  vĂ©rifier la stabilitĂ© des solutions obtenues, et Ă  tester le modĂšle adoptĂ© par l'ingĂ©nieur pour la reprĂ©sentation de son problĂšme. Plusieurs exemples concernant l'Ă©lectromagnĂ©tisme ont Ă©tĂ© analysĂ©s pour Ă©valuer la procĂ©dure proposĂ©e ; la principale application est l'optimisation des antennes Ă  rĂ©flecteurs pour des systĂšmes de satellites. La performance et les caractĂ©ristiques de l'AGMO sont discutĂ©es pour chaque problĂšme. MĂȘme si ces discussions ont Ă©tĂ© proposĂ©es pour les quelques exemples spĂ©cifiques prĂ©sentĂ©s, elles sont gĂ©nĂ©ralisables et leurs conclusions s'appliquent Ă  n'importe quel projet
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