Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (4)
Search results for: SURROGATES MODELING
-
Zespół Systemów Mikroelektronicznych
Research Potential* projektowania I optymalizacji układów i systemów mikroelektronicznych * zaawansowane metody projektowania i optymalizacji analogowych filtrów aktywnych * programowanie układów scalonych (FPGA, CPLD, SPLD, FPAA) * układy specjalizowane ASIC * synteza systemów o małym poborze mocy * projektowanie topografii układów i zagadnień kompatybilności elektromagnetycznej * modelowania przyrządów półprzewodnikowych * modelowania właściwości...
-
Katedry Chemii Organicznej
Research PotentialSynteza nowych związków organicznych w szczególności posiadających aktywność biologiczną. Opracowywanie i sprawdzanie w praktyce nowych metod syntezy związków organicznych. Inżynieria kryształów oraz zastosowanie dichroizmu kołowego. Badanie czynności optycznej związków konfiguracyjnie labilnych.
-
Katedra Chemii Nieorganicznej
Research Potential* Opracowanie nowych metod syntezy nieorganicznej, odkrycie nowych typów reaktywności oraz katalizatorów użytecznych w ważnych procesach chemicznych. Badania koncentrują się wokół chemii kompleksów metali przejściowych z ligandami P-donorowymi oraz chemii pierwiastków grup głównych ze szczególnym uwzględnieniem fosforu i boru – aktualne kierunki badań: -reaktywne związki niskowalencyjnego fosforu – podobnie jak kompleksy karbenowe...
Other results Pokaż wszystkie wyniki (95)
Search results for: SURROGATES MODELING
-
Cost-Efficient Bi-Layer Modeling of Antenna Input Characteristics Using Gradient Kriging Surrogates
PublicationOver the recent years, surrogate modeling has been playing an increasing role in the design of antenna structures. The main incentive is to mitigate the issues related to high cost of electromagnetic (EM)-based procedures. Among the various techniques, approximation surrogates are the most popular ones due to their flexibility and easy access. Notwithstanding, data-driven modeling of antenna characteristics is associated with serious...
-
Reliable computationally-efficient behavioral modeling of microwave passives using deep learning surrogates in confined domains
PublicationThe importance of surrogate modeling techniques has been steadily growing over the recent years in high-frequency electronics, including microwave engineering. Fast metamodels are employed to speedup design processes, especially those conducted at the level of full-wave electromagnetic (EM) simulations. The surrogates enable massive system evaluations at nearly EM accuracy and negligible costs, which is invaluable in parameter...
-
Cost-Efficient Two-Level Modeling of Microwave Passives Using Feature-Based Surrogates and Domain Confinement
PublicationA variety of surrogate modelling techniques has been utilized in high-frequency design over the last two decades. Yet, the curse of dimensionality still poses a serious challenge in setting up re-liable design-ready surrogates of modern microwave components. The difficulty of the model-ing task is only aggravated by nonlinearity of circuit responses. Consequently, constructing a practically usable surrogate model, valid across...
-
Low-Cost Modeling of Microwave Components by Means of Two-Stage Inverse/Forward Surrogates and Domain Confinement
PublicationFull-wave electromagnetic (EM) analysis is one of the most important tools in the design of modern microwave components and systems. EM simulation permits reliable evaluation of circuits at the presence of cross-coupling effects or substrate anisotropy, as well as for accounting for interactions with the immediate environment. However, repetitive analyses required by EM-driven procedures, such as parametric optimization or statistical...
-
Variable‐fidelity modeling of antenna input characteristics using domain confinement and two‐stage Gaussian process regression surrogates
PublicationThe major bottleneck of electromagnetic (EM)-driven antenna design is the high CPU cost of massive simulations required by parametric optimization, uncertainty quantification, or robust design procedures. Fast surrogate models may be employed to mitigate this issue to a certain extent. Unfortunately, the curse of dimensionality is a serious limiting factor, hindering the construction of conventional data-driven models valid over...