Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.11851/8287
Title: Parçacık sürü optimizasyonu, hedef öncelikli algoritma ve derin öğrenme ile fotonik yapılarda tersine tasarım
Other Titles: Inverse design of photonic structures with particle swarm optimization, objective-first algorithm and deep learning
Authors: Atalay, İpek Anıl
Advisors: Kurt, Hamza
Keywords: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği
Electrical and Electronics Engineering
Publisher: TOBB ETÜ
Abstract: Fotonik, ışık hüzmelerinin kullanılarak verilerin depolanmasını, iletilmesini ve işlenmesini gözeten bir grup yeni teknolojiye karşılık gelen bir kavramdır. Fotonik cihazlar ise ışığı oluşturmak, manipüle etmek veya algılamak için kullanılan bileşenlerdir. Fotonik cihazların işlevselliklerinin artırılmasıyla ışık algılama, telekomünikasyon, bilgi işleme, fotonik hesaplama, aydınlatma, metroloji, spektroskopi, holografi, tıp, biyofotonik, askeri teknoloji gibi birçok kullanım alanında daha etkili uygulamalar elde edilebilir. Bu nedenle mikrometre ve nanometre düzeyindeki yapılarla fotonların etkileşiminin incelenmesi önemlidir. Bu doğrultuda yapılacak ilk çalışma, fotonik ortamın tasarımını içermektedir. Fotonik tasarıma yönelik geleneksel yaklaşım, uzun bir tasarım döngüsünden muzdariptir ve tasarım uzayından bütünüyle yararlanmamaktadır. Geniş bantta çalışan uygulamalara yönelik stratejinin olmaması, karmaşık tasarım problemlerinin üstesinden gelinememesi ve kısıtlı bir parametre uzayında yapıların tasarlanması geleneksel yaklaşımla tasarlanan cihazların performansını sınırlamaktadır. Tersine tasarım yöntemi, bu problemlerin üstesinden gelmek için önerilmiştir. Elektromanyetik cevabı önceden belirlenen bir fotonik cihazın tasarımının mümkün olup olmadığı sorusundan yola çıkılarak kurgulanan bir yöntemdir. Yapının istenilen elektromanyetik cevabı vermesi için gerekli malzeme dağılımları tersine tasarım yöntemleri tarafından bulunur, yani belirlenen elektromanyetik cevabı veren en iyi yapı tespit edilir. Tersine tasarımda literatürde bulunan çeşitli optimizasyon algoritmaları ile geniş bir parametre havuzu taranır ve yüksek performanslı cihazlar elde edilebilir. Cihazın tasarım gereksinimlerine ve tanımlanan problemlere göre, optimuma yakın tasarımlar için uygun optimizasyon yöntemleri seçilmelidir. Bu tezde Parçacık Sürü Optimizasyonu, Hedef Öncelikli Algoritma ve Yapay Sinir Ağları ile çeşitli yapıların tersine tasarımı amaçlanmıştır. Bu kapsamda tezin ikinci bölümünde kullanılan yöntemlere ayrıntılı olarak yer verilmiştir. Tezin üçüncü bölümde ise bu yöntemlerle tasarlanan yansıma önleyici katman, optik bölücü ve geniş bantlı akromatik lens tasarımlarına yer verilmiştir ve elde edilen sonuçlar üzerine yorumlar yapılmıştır. Tasarlanan yapıların başarım ölçütü grafiklerine ayrıntılı olarak yer verilmiştir ve literatürdeki yapılar ile karşılaştırılmışlardır. Ek olarak, PLA malzemesi kullanılarak 3D baskı ile üretilen düşük kırılma indisli lens yapısının mikrodalga frekanslarında deneyi yapılmıştır ve nümerik hesaplamalar ile uyumlu sonuçları paylaşılmıştır. Tezde elde edilen sonuçlar ile kullanılan algoritmaların sınırları görülmüştür ve genişletilmiştir.
Photonics is a term that refers to a group of emerging technologies that focus on the storage, transmission, and processing of data using light beams. Photonic devices are components used to create, manipulate, or perceive light. By increasing the functionality of photonic devices, more effective applications can be obtained in many areas of use such as light detection, telecommunications, information processing, photonic computing, lighting, metrology, spectroscopy, holography, medicine, biophotonics, and military technology. Therefore, it is important to examine the interaction of photons with micrometer and nanometer-scale structures. The design of the photonic environment is the first step to be handled in this direction. The traditional design methods suffer from a long design cycle and do not take full advantage of the design space. The lack of a strategy for broadband applications, the inability to overcome complex design problems, and the design of structures in restricted parameter space, limit the performance of devices designed with traditional methods. The inverse design method is proposed to overcome these problems. It is a method based on the question of whether it is possible to design a photonic device whose electromagnetic response is predetermined. Inverse design methods are used to determine the material distributions required for the structure to provide the desired electromagnetic response. In other words, the best structure that gives the predetermined electromagnetic response is generated. In inverse design, a large parameter space is scanned with various optimization algorithms and high-performance devices can be obtained. Convenient optimization methods should be selected for near-optimum designs according to the design requirements of the device and the defined problems. In this thesis, the inverse design of various structures with Particle Swarm Optimization, Objective-first Algorithm, and Artificial Neural Networks is presented. In this context, these methods are given in detail, in the second part of the thesis. In the third part of the thesis, anti-reflective coatings, optical beam splitters, and broadband achromatic lens designs are optimized with the specified methods. The figure of merits for the designed structures are given in detail and compared with the structures in the literature. Besides, using PLA material, a low refractive index lens structure is fabricated with 3D printing and tested at microwave frequencies. The experimental results are agreed with the numerical results. The limits of the used algorithms are founded and expanded.
Description: YÖK Tez No: 696260
URI: https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=tqUiYt63sTQLTpozMJ92QmRctltPeCmlFoRGzhN7b4EnK1CUBRT8RLudc3WMCuDd
https://hdl.handle.net/20.500.11851/8287
Appears in Collections:Elektrik-Elektronik Mühendisliği Yüksek Lisans Tezleri / Electrical & Electronics Engineering Master Theses

Files in This Item:
File SizeFormat 
696260.pdf4.15 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record



CORE Recommender

Page view(s)

268
checked on Apr 15, 2024

Download(s)

98
checked on Apr 15, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.