Caractérisation large bande diélectrique et magnétique de couches minces et de substrats

dc.contributor.authorDJERFAF , Fatima
dc.contributor.authorMERZOUKI , Abdelaziz Encadrant
dc.contributor.authorVINCENT , Didier Co-Encadrant
dc.date.accessioned2026-07-19T08:59:35Z
dc.date.issued2012
dc.description.abstractA novel characterization method using artificial neural networks is presented. This method allows one to determine the intrinsic permeability tensor of ferrite thin-films from S parameters measurements.Neural networks, efficient to solve inverse problems, are used to compute the permeability tensor components μ and κ. This optimization technique is used to find extremely complex functions between inputs and outputs and can be successfully applied on our magnetic thin-film characterization problem. Results of our networks are compared to a theoretical model. A great number of both simulated and measured tests have been performed on many magnetic thin-films. Neural network processing leads to a rapid and robust method for predicting the magnetic characterization of thin-films in microwave range.
dc.description.sponsorshipNotre travail présente une nouvelle méthode de caractérisation. Nous avons introduit les réseaux de neurones afin de caractériser les matériaux magnétiques en couches minces. La méthode s‟avère efficace pour le calcul des éléments du tenseur de perméabilité  à partir des paramètres de dispersion S. Cette méthode a été validée par centaines de tests simulés et également par des tests mesurés (échantillons de ferrites préparés au laboratoire LT2C).
dc.identifier.urihttps://repository.univ-setif.dz/handle/123456789/2323
dc.language.isofr
dc.publisherUniversité Sétif 1 - Ferhat ABBAS , Faculté de Technologie
dc.subjectCouches minces
dc.subjectFerrites
dc.subjectPerméabilité tensorielle
dc.subjectRéseaux de neurones
dc.titleCaractérisation large bande diélectrique et magnétique de couches minces et de substrats
dc.typeThesis

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