CST在电动汽车领域的革新应用:基于IEEE62704-2标准的SAR仿真探究

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IEC/IEEE 62704联合标准系列为评测30 MHz至6 GHz频率范围内车内天线辐射对人体局部比吸收率(SAR)的影响,确立了一套仿真建模规程。该系列标准详尽说明了诸如天线安置点位、运作情境设定、曝露条件以及个体所在位置等相关要素,并且制定了具体的车辆模型构造原则、人体模型参数以及天线模型特征。在IEEE 62704-2部分中,采用了时域有限差分技术(FDTD Methodology),而在CST软件中,采用的是时域有限积分(Finite Integration Technique, FIT)计算策略,两种方法均能精确匹配地模拟出相同的结果。接下来,本文将引导大家通过CST工具实践IEEE 62704-2标准的SAR仿真流程,首步便是着手建立合适的人体模型架构。
 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。

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的Bio Model创建界面


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。

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。

whole-body average SAR结果对比


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。

 

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