Evoluções nas modelagens de substratos artificiais (metamateriais) com práticas experimentais em antenas de microfita

Esse trabalho tem como objetivo apresentar configurações de substratos dielétricos inovadores projetados e fabricados a partir de estruturas metamateriais. Para isso, são avaliados diversos fatores que podem influenciar no seu desempenho. A princípio, foi feito um levantamento bibliográfico a respeito dos temas, que estão relacionados com as pesquisas sobre: materiais dielétricos, metamateriais e interferometria óptica. São estudados, pesquisados e desenvolvidos dois projetos experimentais propostos, que comprovam a eficiência de métodos, para se alcançar a permeabilidade magnética negativa na formação de metamateriais. O primeiro projeto é a produção de uma nova estrutura, com u anel ressoador triangular equilateral (Split Equilateral Triangle Resonator - SETR). O segundo projeto: aplica os princípios da interferometria óptica, especialmente, com o interferômetro de Fabry-Perot. Técnicas para obtenção dos dispositivos que complementam a placa metamaterial como substrato foram pesquisadas na literatura e exemplificadas principalmente por meio de simulações e medições. Foram feitas comparações, simulações e medições de estruturas convencionais e especiais. As experiências se concentram nas evoluções e modelagens de substratos metamateriais com aplicações em antenas de microfita. As melhorias de alguns parâmetros de desempenho de antenas também são relatadas. As simulações das antenas foram feitas nos programas computacionais comerciais. Os resultados medidos foram obtidos com um analisador vetorial de redes da Rhode and Schwarz modelo ZVB 14.

Algoritmos experimentais para o problema biobjetivo da árvore geradora quadrática em adjacência de arestas

The Quadratic Minimum Spanning Tree (QMST) problem is a generalization of the Minimum Spanning Tree problem in which, beyond linear costs associated to each edge, quadratic costs associated to each pair of edges must be considered. The quadratic costs are due to interaction costs between the edges. When interactions occur between adjacent edges only, the problem is named Adjacent Only Quadratic Minimum Spanning Tree (AQMST). Both QMST and AQMST are NP-hard and model a number of real world applications involving infrastructure networks design. Linear and quadratic costs are summed in the mono-objective versions of the problems. However, real world applications often deal with conflicting objectives. In those cases, considering linear and quadratic costs separately is more appropriate and multi-objective optimization provides a more realistic modelling. Exact and heuristic algorithms are investigated in this work for the Bi-objective Adjacent Only Quadratic Spanning Tree Problem. The following techniques are proposed: backtracking, branch-and-bound, Pareto Local Search, Greedy Randomized Adaptive Search Procedure, Simulated Annealing, NSGA-II, Transgenetic Algorithm, Particle Swarm Optimization and a hybridization of the Transgenetic Algorithm with the MOEA-D technique. Pareto compliant quality indicators are used to compare the algorithms on a set of benchmark instances proposed in literature.

Algoritmos experimentais para o problema biobjetivo da árvore geradora quadrática em adjacência de arestas

The Quadratic Minimum Spanning Tree (QMST) problem is a generalization of the Minimum Spanning Tree problem in which, beyond linear costs associated to each edge, quadratic costs associated to each pair of edges must be considered. The quadratic costs are due to interaction costs between the edges. When interactions occur between adjacent edges only, the problem is named Adjacent Only Quadratic Minimum Spanning Tree (AQMST). Both QMST and AQMST are NP-hard and model a number of real world applications involving infrastructure networks design. Linear and quadratic costs are summed in the mono-objective versions of the problems. However, real world applications often deal with conflicting objectives. In those cases, considering linear and quadratic costs separately is more appropriate and multi-objective optimization provides a more realistic modelling. Exact and heuristic algorithms are investigated in this work for the Bi-objective Adjacent Only Quadratic Spanning Tree Problem. The following techniques are proposed: backtracking, branch-and-bound, Pareto Local Search, Greedy Randomized Adaptive Search Procedure, Simulated Annealing, NSGA-II, Transgenetic Algorithm, Particle Swarm Optimization and a hybridization of the Transgenetic Algorithm with the MOEA-D technique. Pareto compliant quality indicators are used to compare the algorithms on a set of benchmark instances proposed in literature.