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Optimization and synthesis of multilayer frequency selective surfaces via bioinspired hybrid techniques
In this study, two bioinspired computation (BIC) techniques are discussed and applied to the project and synthesis of multilayer frequency selective surfaces (FSS) within the microwave band, specifically for C, X and Ku bands. The proposed BIC techniques consist of combining an artificial, general regression neural network to a genetic algorithm (GA) and a cuckoo search algorithm, respectively. The objective is to find the optimal values of separation between the investigated FSS. Numerical analysis of the electromagnetic properties of the device is made possible with the finite integration method (FIT) and validated through the finite element method (FEM), utilizing both softwares CST Microwave Studio and Ansys HFSS respectively. Thus, the BIC-optimized devices present good phase / angular stability for angles 10°, 20°, 30° and 40°, as well as being polarization independent. The cutoff frequencies to control the operating frequency range of the FSS, referring to transmission coefficient in decibels (dB), were obtained at a threshold of –10dB. Numerical results denote good accordance with measured data
O estado da arte em sistemas de radar veicular: últimos avanços em dispositivos ressonantes / The state of the art in vehicular radar systems: latest advances in resonant devices
A invenção do veÃculo automotor para transporte terrestre facilitou a locomoção das pessoas, encurtando distâncias e aproximando fronteiras, configurando-se no meio de transporte mais utilizado no mundo. Com isso, a popularização deste meio de transporte resultou em substancial crescimento em sua produção e, em consequência, o desenvolvimento de novas tecnologias que assegurem sua qualidade, segurança e conforto, vem se caracterizando em uma área de interesse da indústria automotiva com vasta possibilidade de desenvolvimento de pesquisas cientÃficas nesta área. Neste contexto, este estudo desenvolve uma pesquisa acerca do estado da arte de projetos de estruturas eletromagnéticas (EM) para aplicação no sistema de segurança veicular, especificamente, no sistema de radar veicular, assim, serão apresentadas algumas estruturas ressonantes e, seus respectivos resultados serão comentados ao longo deste texto.
Synthesis of multi-layer selective frequency surfaces via bioinspired Optimization
The analysis of electromagnetic devices via computer software usually demands
high computational cost and high processing time. In certain situations, to
meet certain design objectives, finding the optimal structural parameters can take
days or even weeks when done by trial and error when seeking accurate answers
in highly complex structures. In this scenario, bioinspired computation (BIC) tools
are strong allies in saving time, computational cost and, consequently, money. To
enhance the power and efficiency of these tools, hybrid methods have been developed
in which neural networks work in conjunction with optimization algorithms
to obtain even more satisfactory and accurate results. In this context, this work
presents the use of two multiobjective bioinspired hybrid optimization models for
the design and synthesis of multilayer frequency selective surfaces (FSS). Initially,
an electromagnetic investigation of the unit cell of the patch-like structures that
will compose the multilayer FSS is made, which are a triangular loop and a solid
diamond printed on fiberglass substrate (FR-4). The computer simulations were
performed with the aid of CSTRâ—‹ Micro Wave Studio software, whose finite integrals
(FIT) numerical technique is used. Three filters with distinctive characteristics that
cover the C, X and Ku bands are designed. The synthesis process consists of tuning
the objectives of the structures inserted in the cost function of the optimization
algorithms. The modeling of the structures is performed by a general regression neural
network (GRNN) and the optimization process is performed by the algorithms.
The computational simulations for calculating the electromagnetic (EM) data of
the multilayer FSS were performed using the CSTRâ—‹ software. The optimized values
returned by the hybrid models were also simulated using Ansoft HFSS
software to evaluate the previously obtained results. Good agreement between the
simulated results was observed, showing a reduction in the processing time of the
structures, besides showing that the GRNN-AG Multi model stood out in relation to
the GRNN-MOCS, presenting errors in relation to the design objectives for the
simulations. in CSTRâ—‹ of 0.44%, 0.254% and 0.387% for filters 1, 2 and 3, respectively,
which is the most efficient hybrid model for multi-layer FSS optimization.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de NÃvel SuperiorA análise de dispositivos eletromagnéticos via softwares computacionais, geralmente, demanda alto custo computacional e elevado tempo de processamento. Em certas situações, para atender certos objetivos de projeto, encontrar os parâ- metros estruturais ótimos podem levar dias ou até mesmo semanas quando feitos pelo método da tentativa e erro, ao se buscar respostas precisas em estruturas de alta complexidade. Neste cenário, as ferramentas de computação bioinspiradas (Bioinspired Computation - BIC) são fortes aliadas em economia de tempo, custo computacional e, consequentemente, de dinheiro. Para intensificar o poder e a efici- ência dessas ferramentas, métodos hÃbridos têm sido desenvolvidos, nos quais redes neurais trabalham conjuntamente com algoritmos de otimização a fim de obter re- sultados ainda mais satisfatórios e precisos. Nesse contexto, este trabalho apresenta a utilização de dois modelos hÃbridos de otimização bioinspirada multiobjetivo para o projeto e sÃntese de superfÃcies seletivas de frequência (Frequency Selective Surfaces - FSS) multicamadas. Inicialmente, é feita uma investigação eletromagnética da célula unitária das estruturas do tipo patch que irão compor a FSS multicamadas, sendo elas uma espira triangular e um losango sólido impressos em substrato de fibra de vidro (FR-4). As simulações computacionais foram realizadas com o auxÃlio do software CST® Micro Wave Studio, cuja técnica numérica utilizada é a dasintegrais finitas (FIT). São projetados três filtros com caracterÃsticas distintas que abrangem as bandas C, X e Ku. O processo de sÃntese consiste em sintonizar os objetivos das estruturas inseridos na função custo dos algoritmos de otimização. A modelagem das estruturas é realizada por uma rede neural de regressão geral (General Regression Neural Network - GRNN) e o processo de otimização é realizado pelos algoritmos. As simulações computacionais para cálculo dos dados eletromagnéticos (EM) das FSS multicamadas foram realizadas aplicando o software CST®. Os valores otimizados retornados pelos modelos hÃbridos também foram simulados usando o software Ansoft DesignerTM HFSS para avaliar os resultados obtidos anteriormente. Observou-se boa concordância entre os resultados simulados, evidenciando a redução no tempo de processamento das estruturas, além de mostrar que o modelo GRNN-AG Multi se sobressaiu em relação ao GRNN-MOCS, apresentando erros em relação aos objetivos de projeto para as simulações em CST® de 0,44%, 0,254% e 0,387% para os filtro 1, 2 e 3, respectivamente, sendo este o modelo hÃbrido mais eficiente para a otimização de FSS multicamadas