Моделирование распространения электромагнитных волн методом конечных разностей с помощью openEMS

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Существующие методы численного моделирования электромагнитного поля в среде обладают, к сожалению, каждый своими недостатками. Авторы поставили себе задачу проанализировать наиболее популярные методы. В качестве модельной задачи авторами рассматривается линза Люнеберга. В данной работе авторы рассматривают метод конечных разностей во временной области, программное средство openEMS и его применимость к задачам численного моделирования распространения электромагнитных волн в среде на примере сферической линзы Люнеберга. Благодаря своей простоте и широким возможностям метод конечных разностей во временной области (Finite-Difference Time-Domain method, FDTD) применяется для решения широкого спектра задач. Существует достаточно большое количество программных инструментов, как с открытым исходным кодом, так и проприетарных, позволяющих производить расчёт этим методом. Программный комплекс openEMS является набором функций для MATLAB или Octave, с помощью которых можно произвести расчёт характеристик электромагнитного поля методом EC-FDTD в декартовых или цилиндрических координатах. Программный комплекс openEMS является бесплатным и имеет открытый исходный код. Поддерживаются параллельные технологии вычисления (MPI). В данной работе на примере моделирования прохождения электромагнитных волн сквозь сферическую линзу Люнеберга показан процесс работы с openEMS, его установка и настройка, а также даны общие сведения о работе метода FDTD и алгоритма Йи. Приведён пример работы алгоритма Йи. Показан способ анализа и визуализации результатов моделирования с помощью программы ParaView. Приведён исходный код скрипта для моделирования. Исследованы возможности openEMS и метода FDTD при моделировании распространения электромагнитных волн в среде.

Об авторах

Анастасия Андреевна Шарапова

Российский университет дружбы народов

Email: asharapovarudn@gmail.com
Кафедра прикладной информатики и теории вероятностей

Дмитрий Сергеевич Кулябов

Российский университет дружбы народов

Email: dharma@mx.pfu.edu.ru
Кафедра прикладной информатики и теории вероятностей

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».