Kayabaşı, AhmetAkdağlı, Ali2020-03-262020-03-262016Kayabaşı, A., Akdağlı, A. (2016). Oyuk Yüklü Kompakt Mikroşerit Antenlerin Rezonans Frekansının Hesaplanmasında YSA ve BMSDUA Yöntemlerinin Kullanımı. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 31(1), 105-117.1300-18841304-4915http://www.trdizin.gov.tr/publication/paper/detail/TWpFd01qUTRPQT09https://hdl.handle.net/20.500.12395/32975Mikroşerit antenler (MA), diğer mikrodalga antenlere olan bazı üstünlükleri nedeniyle kablosuz haberleşme sistemlerinde yaygın olarak kullanılmaktadırlar. MA'ların iletken kısımlarında modifikasyon yaparak kompakt mikroşerit antenler (KMA) elde edilir. KMA'lar aynı rezonans frekansı için geleneksel MA'lara göre daha küçük boyutlarda olmaları gibi bazı avantajlara sahiptirler. Literatürde, dikdörtgen halka şekilli KMA (DHKMA), C şekilli KMA (CKMA), E şekilli KMA (EKMA), H şekilli KMA (HKMA) ve L şekilli KMA'ların (LKMA) rezonans frekansı hesabı için yapay sinir ağları (YSA) ve/veya bulanık mantık sitemine dayalı uyarlanır ağ (BMSDUA) modelleri kullanılmıştır. Bu tarama çalışmasında, oyuk yüklü bu KMA'ların rezonans frekansı hesabı için kullanılan YSA ve BMSDUA modelleri ile elde edilen sonuçlar, literatürdeki diğer metotlar ile elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmış ve daha başarılı olduğu görülmüştür. Bu sonuçlara göre düzgün geometriye sahip olmayan oyuk yüklü KMA'ların rezonans frekansı hesabı için yapay zeka tekniklerinden YSA ve BMSDUA ağlarının başarılı bir şekilde kullanılabileceği görülmektedir. Ayrıca YSA ve BMSDUA çalışmaları incelendiğinde diğer metotlara göre daha hızlı ve etkili olduğu sonucu ortaya çıkmaktadır.Microstrip antennas (MAs) have been widely used in the wireless communication systems since they have some superiorities over other microwave antennas. Compact microstrip antennas (CMAs) are obtained by modifying the conductor parts of MAs. CMAs have some advantages over the conventional MAs such as smaller size for the same resonant frequency. The models of artificial neural network (ANN) and/or adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) have been used for computing the resonant frequency of rectangular ring shaped CMA (RRCMA), C shaped CMA (CCMA), E shaped CMA (ECMA), H shaped CMA (HCMA) and L shaped CMA (LCMA) in the literature. In this survey study, the results obtained by the ANN and ANFIS models used for the resonant frequency computation of these slot loaded CMAs were compared with those of the other methods in the literature and it is seen that these methods are more successful. According to these results, it is seen that ANN and ANFIS networks which are the artificial intelligence techniques can be successfully used for computing the resonant frequency of slot loaded CMA. Moreover, when the ANN and ANFIS studies were investigated, it appears that they are faster and more effective than the other methods.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessMikroşerit antenkompakt mikroşerit antenH şekilli kompakt mikroşerit antenMicrostrip antennacompact microstrip antennaresonant frequencyArticle311105117