Feko 2024 の RCS および散乱シミュレーションの機能強化:
コンポーネントライブラリに誘電体用CBFMと新しいRCSターゲットモデルを追加
レーダー断面積 (RCS) と散乱シミュレーションは、メッシュ作成ツールやジオメトリ ツールから、一般および専門ソルバー、ポスト処理およびレポート機能まで、包括的なソリューションを備えたFekoの主要アプリケーションの 1 つです。このようなシミュレーションは、レーダー システムでオブジェクトがどの程度見えるかを理解するために不可欠であり、ステルス技術の開発における航空宇宙および防衛、先進運転支援システム (ADAS) のコンテキストにおける自動車など、さまざまな業界で使用されています。
物体の RCS はいくつかの要因によって影響を受けます。
- 入射電磁波の周波数、入射角、偏光
- 物体の大きさ、形状、材質
これは、単純で一般的な(典型的な)例で説明できます。まず、金属球の RCS を分析します。対称性の理由から、RCS は入射方向に依存しません。次に、接続曲線に沿って接線連続性を持つ円錐を球に追加します。
コーンスフィアの背面では RCS は同じままですが、前面では 19 dB 低くなります (青い曲線と赤い曲線の比較)。さらに、誘電体コーティングを適用して RCS をさらに最小限に抑えることもできます。新しい結果 (緑の曲線) は、金属表面に 2 つの誘電体層を使用して作成され、前面方向の RCS をさらに 20 dB 削減しています。
このような誘電体コーティングされた材料の RCS シミュレーションは、純粋な金属構造よりもはるかに複雑です。RCS シミュレーションのパフォーマンスを向上させるために、Feko 2023 では金属オブジェクト用の特性基底関数法 (CBFM) が導入されました。基本的に、CBF は、モデル サイズを縮小するために平面波スペクトルから計算された、特定の重みを持つ集約された低レベル基底関数です。
CBFM の基本的な考え方、利点、制限の詳細については、航空機や船舶のモデルを含むいくつかの例を説明したAltair コミュニティの記事[1] を参照してください。また、 Altair How-To Youtube チャンネル[2]のこのビデオもご覧ください。
最近のFeko 2024 リリースでは、RCS シミュレーションのメモリ要件を削減し、モデルのセットアップ時間を短縮するための新しい機能といくつかのコンポーネント ライブラリ モデルが追加されました。さらに詳しく説明すると、Feko 2024 ではこの機能が誘電体に拡張されています。
円錐球のコーティングされたシミュレーション モデルを詳しく見てみましょう。厚さ t 1 = 40 mm の内層 1 の誘電体パラメータはe r = 1.5、tan d = 0.067 で、層 2 のパラメータは t 2 = 5 mm、e r = 4.0、tan d = 0 です。
両方の層は、Feko のフルウェーブモーメント法 (MoM) ソルバーを使用するために表面等価原理 (SEP) でモデル化されます。シミュレーション周波数が 1 GHz の場合、オブジェクトの長さは 14∙ l (4.2 m) で、対応するシミュレーション モデルは、金属面と誘電体領域の境界面を記述する 267,312 個の三角形要素で構成されます。
モデルは、古典的な(デフォルト)RWG 基底関数と MoM の新しい特性基底関数 (CBFM) を使用してシミュレートされました。
どちらのソリューションも、RCS パターンで優れた一致を示しています。従来の MoM-RWG ソリューションでは、メモリ要件が 2.4 TB と比較的高く、大規模な HPC クラスターが必要です。MoM-CBFM を使用すると、メモリ要件を11 分の 1 に大幅に削減して213 GB にすることができます。これは、一般的な小規模な HPC クラスターで処理するのがはるかに簡単です。この例では、実行時間が長くなるという大きなメモリ削減の代償を払っています。
誘電体 CBFM は金属の場合と同じ基本的な動作を示すことに注意してください。シミュレーション プロセスの最初のステップでは、構造上のサブドメイン上の電流分布を近似するために、平面波スペクトルを使用して特性基底関数が生成されます。このステップのため、CBFM では標準の RWG 基底関数よりも行列要素の設定に時間がかかります。一方、線形システムの行列サイズは縮小され、RCS シミュレーションで定義される平面波励起が多いほど、CBFM の 2 番目のソリューション ステップでの実行時間が向上します。
RCS評価のための標準モデル
Feko2024 リリースでは、コンポーネント ライブラリが標準 RCS ターゲット オブジェクトで拡張され、メソッドの検証や、さまざまな周波数や材料パラメータに対する主要な RCS 動作の調査に使用できます。更新されたコンポーネント ライブラリには、アーモンド、オジブ、ダブルオジブ、円錐球、ギャップ付き円錐球の 5 種類のオブジェクトが提供されています 。
これらの物体の形状は、[3]の解析方程式で定義されています。モデル には、オースティンRCSベンチマーク[4]で使用されている周波数依存の誘電体材料パラメータが付属しています。このベンチマークでは、付加的に製造された物体を使用してモノスタティックRCS測定が実行されました[5]。
この測定結果は公開されており[4]、検証目的で利用可能です。コンポーネントライブラリのRCSオブジェクトが既に用意されているため、このような検証シミュレーションを設定するのは非常に簡単です。
2 つのグラフには、7 GHz における垂直偏波と水平偏波の誘電体アーモンドの RCS パターンがプロットされています。Feko の結果 (青い曲線) を基準ソリューションおよび測定結果と比較すると、優れた相関関係が確認できます。
完全な検証は、Altairのウェブサイトで入手できるホワイトペーパー[6]に記載されています。
最後に、ライブラリの誘電体アーモンド モデルを使用して、10 GHz で MoM-CBFM と MoM-RWG を比較します。最初の例と同様の観察結果: CBFM アプローチでは、同様の計算時間でメモリが大幅に削減されます。
RCS、CBFM、レーダーターゲットオブジェクトに関するその他のリソース:
- [1] Feko 2023のCBFMに関するAltairコミュニティの記事:
https://community.altair.com/csm/en/characteristic-basis-function-method-cbfm-introduced-in-feko-2023-enables?id=kb_article&sysparm_article=KB0122577
- [2] Altair How-To YoutubeチャンネルのCBFMに関するビデオ:Fekoの特性基底関数法(youtube.com)
- [3] A.C. Woo, H.T.G. Wang, M.J. Schuh, M.L. Sanders: Benchmark Radar Targets for the Validation of Computational Electromagnetics programs, IEEE Antennas and Propagation Magazine, Vol. 35, No. 1 February 1993.
- [4] https://github.com/UTAustinCEMGroup/AustinCEMBenchmarks/tree/master/Austin-RCS-Benchmarks
- [5] J. T. Kelly, D. A. Chamulak, C. C. Courtney, A. E. Yilmaz: Measurements of Non-Metallic Targets for the Austin RCS Benchmark Suite, AMTA 2019.
- [6] https://altair.com/resource/validation-of-austin-rcs-benchmarks-using-altair-feko?lang=en