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MODELAGEM DE UMA ANTENA PLANAR QUASE-FRACTAL UTILIZANDO REDE NEURAL ARTIFICIAL

Tipo de Trabalho 

Artigo

Neste artigo, uma antena patch baseado na curva fractal de Minkowski nível II foi modelada por meio de uma rede neural com três camadas, treinada com o algoritmo resilient backpropagation (RPROP). O conjunto de treinamento utilizado na caracterização eletromagnética da antena foi obtido por meio de um estudo paramétrico sobre as dimensões da antena, fazendo uso de simulações no software Ansoft DesignTM que implementa o método dos momentos (MoM). O modelo da rede neural aqui proposto consiste de uma rede do tipo multilayer perceptron (MLP) composta de três camadas, sendo uma camada de neurônios ocultos. A rede neural uma vez treinada foi capaz de predizer o comportamento da antena dentro de uma região de interesse investigada e com uma boa precisão e baixo custo computacional após o a fase de treinamento, sendo capaz de generalizar o conhecimento adquirido para dados fora do conjunto de treinamento imposto a ela.