CST电动汽车IEEE62704-2 SAR仿真（一）
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。
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。
