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CST电动汽车IEEE62704-2 SAR仿真(一)

来源: | 作者:thinks | 发布时间: 2024-03-28 | 754 次浏览 | 分享到:

作者 | Zhou Ming

IEC/IEEE 62704系列标准规定了用于评估暴露在30 MHz至6 GHz范围内车载天线发射环境下的人体比吸收率(SAR)的仿真建模方法。标准中定义了天线位置、操作配置、暴露条件和人员位置等,同时规定并提供了车辆模型、人体模型、天线模型等。IEEE 62704-2文中采用的是时域有限差分(FDTD)算法,CST的时域有限积分(FIT)算法可以得到完全一致的仿真结果。接下来我们介绍利用CST实现IEEE62704-2 SAR仿真的方法,首先从人体模型创建开始。

 

导入人体模型

IEEE62704-2中定义了两种人体模型,分别是旁观者(bystander)和乘客(passenger),如下图所示。

 

CST 

 

IEEE62704-2中的人体模型

利用CST自带的人体模型库,很容易导入人体模型,我们以旁观者(bystander)模型为例,分辨率选择2*2*2 mm3。在创建模型时需要注意一个小细节,就是人体模型的姿势要做到和标准完全一致,否则会导致仿真结果出现差异,可以通过PoserGUI对人体姿势进行调节。

 

CST 

CST的Bio Model创建界面

CST 

CST模型(左)与标准模型(右)

 

设置人体模型参数

人体模型的材料设置对SAR结果影响非常大,在设置时可以利用CST的Biological properties definiation。设置时可以选择宽频段参数,也可以选择单频点的参数。如果更关注某一单频点的结果,建议选择单频点。为了更好的和标准中的结果进行对比,我们根据标准中Table A.4的材料参数对每个频点进行修订。

 

CST 

 

CST 

人体材料参数的定义

 

人体模型SAR仿真结果对比

IEEE 62704-2标准中给出了两种人体SAR的结果(如Table 11所示),分别是Peak spatial-average SAR和whole-body average SAR。仿真方法完全参考标准的要求,采用平面波激励,分别从人体的前面和后面照射,接下来我们对比CST的仿真结果。

 

CST 

 

CST 

whole-body average SAR结果对比

 

CST 

Peak spatial-average SAR 结果对比

 

从上面的结果对比可以看出,CST的SAR结果与标准的值非常接近。个别数字有差异的原因主要是我们在创建人体模型时,人体姿势的调整没有做到和标准100%一致,所以产生了细微的差异。对于这一点标准上也有强调,必须使用标准附带的人体模型才可以拿到完全相同的结果。

 

(内容、图片来源:CST仿真专家之路公众号,侵删)

 

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