RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Проблемы физики, математики и техники // Архив

ПФМТ, 2022, выпуск 3(52), страницы 56–60 (Mi pfmt858)

ФИЗИКА

Оптимизация параметров поглощающих метаматериалов на основе $\Pi$-образных элементов

С. А. Хахомовa, А. Л. Самофаловa, Ю. В. Никитюкa, И. В. Семченкоab, И. Ю. Аушевc

a Гомельский государственный университет имени Франциска Скорины
b Государственное научно-производственное объединение «Оптика, оптоэлектроника и лазерная техника», Минск
c Университет гражданской защиты МЧС Республики Беларусь, Минск

Аннотация: На основании численного моделирования определены значения параметров поглощающей структуры, состоящей из проводящих $\Pi$-образных элементов, обеспечивающих формирование слабо отражающих структур с одновременно сильным поглощением волн в СВЧ-диапазоне. Многокритериальная оптимизация параметров метаматериала была выполнена с использованием генетического алгоритма MOGA, встроенного в модуль DesignXplorer программы ANSYS Workbench. В качестве варьируемых факторов использовались период структуры, ширина и толщина проводящего слоя $\Pi$-образных элементов. В качестве откликов использовались резонансная частота и соответствующие значения коэффициентов отражения и коэффициентов поглощения метаматериала. Для создания проекта поглощающей структуры и определения значений откликов была использована программа ANSYS HFSS. Численный эксперимент проводился с использованием выборки, полученной методом латинских гиперкубов в модуле DesignXplorer программы ANSYS Workbench. Проведено сравнение параметров метаматериала, полученных в результате оптимизации, и параметров, полученных в результате конечно-элементного моделирования в программе ANSYS HFSS. Максимальная относительная погрешность результатов, полученных при использовании алгоритма MOGA, не превысила $1\%$ при определении резонансных частот падающего излучения, $6\%$ при определении коэффициентов поглощения метаматериала и $13\%$ при определении коэффициентов отражения метаматериала.

Ключевые слова: метаматериал, поглощение, отражение, многокритериальная оптимизация, MOGA, ANSYS.

УДК: 537.86

Поступила в редакцию: 12.07.2022

DOI: 10.54341/20778708_2022_3_52_56



© МИАН, 2024