Tesis
Projeto de antenas utilizando sensitividade calculada pela transformada da incerteza
Fecha
2019-08-15Registro en:
SILVA, Alcyone César Pereira. Projeto de antenas utilizando sensitividade calculada pela transformada da incerteza. 2019. xv, 87 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Autor
Silva, Alcyone César Pereira
Institución
Resumen
Esse trabalho analisa a sensitividade estatística como uma ferramenta de projeto para a antena Yagi Uda usando o software HFSS (High Frequency Structure Simulator) e a Transformada da Incerteza, Unscented Transform (UT). O estudo se baseia na análise da correlação, covariância e análise de regressão linear simples entre os parâmetros das variáveis de entrada e saída envolvidas no processo. Para tal foi montado um cenário usando uma antena Yagi com quatro elementos, a partir do qual os testes foram desenvolvidos. O alimentador da antena Yagi foi cortado para meio comprimento de onda. Os dados foram obtidos por meio de simulação usando o software HFSS. Após aplicar a UT nos dados do problema, fez-se um estudo da correlação entre as variáveis envolvidas no processo, sendo elas as distâncias entre os elementos, e o impacto disso nos parâmetros de saída, VSWR (Voltage Standing Wave Ratio) e Ganho Total. A busca era por combinações com melhor desempenho e que tornasse a antena mais robusta, menos suscetível a pequenas variações da entrada. O objetivo era desenvolver um método matemático/estatístico para a otimização da antena. A posição inicial dos elementos da antena foi determinada por uma distribuição uniforme de probabilidade normalizada e adaptada aos intervalos considerados. Foram realizados testes de ganho e VSWR em diversas situações diferentes. As novidades nesse trabalho estão na aplicação da Transformada da Incerteza para determinar a posição inicial dos elementos da antena e para a obtenção das métricas, e também na aplicação do método de regressão linear simples para otimização do projeto. Com o estudo da correlação entre as variáveis é possível identificar as combinações que dão os melhores resultados, permitindo fixar algumas variáveis e calcular a posição exata da outra, produzindo os resultados esperados.