Desarrollo de un método inverso para la determinación de las propiedades dieléctricas de los materiales

  1. Requena Pérez, María Eugenia
Dirigida per:
  1. Juan Monzó Cabrera Director
  2. Alejandro Díaz Morcillo Director

Universitat de defensa: Universidad Politécnica de Cartagena

Fecha de defensa: 22 de de desembre de 2006

Tribunal:
  1. David Sánchez Hernández President
  2. Antonio Martínez González Secretari/ària
  3. Felipe Peñaranda Foix Vocal
  4. José Manuel Catalá Civera Vocal
  5. Juan Vicente Balbastre Tejedor Vocal
Departament:
  1. Tecnologías de la Información y las Comunicaciones

Tipus: Tesi

Teseo: 139212 DIALNET

Resum

El uso de los materiales dieléctricos tanto en aplicaciones de comunicaciones como en aplicaciones de calentamiento por microondas existe el conocimiento preciso de sus propiedades dieléctricas, Los métodos usados hasta hoy no ofrecen la precisión deseada en algunas aplicaciones y además imponen limitaciones en la forma y homogeneidad de la muestra. Por ello en esta tesis se han desarrollado y validado técnicas inversas de medida de la permitividad novedosas que, mediante un proceso evolutivo basado en algoritmos genéticos, son capaces de estimar la permitividad eléctrica de muestras con formas arbitrarias y materiales tanto homogéneos como heterogéneos. Con los conocimientos previos estudiados en la revisión bibliográfica se aborda el diseño de nuevas técnicas inversas. Las técnicas inversas diseñadas se basan en la optimización de una función de evaluación mediante algoritmos genéticos que compara los parámetros de dispersión medidos en una guía de onda rectangular y los calculados por varios simuladores electromagnéticos. Por lo tanto, en cada una de las técnicas tiene lugar un proceso de optimización-simulación que opera de la siguiente forma: inicialmente, el algoritmo de optimización propone unos valores de permitividad; con estos valores se aplica la simulación electromagnética para calcular los parámetros de ispesión simulados. El algoritmo de optimización calcula la función de evaluación y propone otros valores de primitividad que disminuyan el error. Se itera el proceso hasta que se cumpla la condición de terminación. El algoritmo de optimización que guía este proceso de optimización-simulación es un algoritmo genético. En algunos casos se acelera la convergencia del algoritmo genética mediante el método Quasi-Newton. Cada una de las técnicas desarrolladas utiliza una plataforma de simulación específica. En la técnica analítica se implementan las ecuaciones de cuadripolos en cascada que permiten calcular