Nutzung von pyAEDT und HFSS zur Bestimmung der Permeabilität von Ferritkernen zur Auslegung von EMV Filtern

Description

Um einen EMV Filter per Simulation auszulegen bzw. dessen Wirksamkeit zu bestimmen, müssen die Materialeigenschaften der eingesetzten Ferritkerne bekannt sein, insbesondere die frequenzabhängige Permeabilität und evtl. Leitfähigkeit. Bei der Konstruktion von EMV Filtern wird die Geometrie der Ferritkerne für z.B. Gleichtaktdrosseln häufig an den Einbauraum im Produkt angepasst. So werden maßgefertigte, z.B. rechteckige oder ovale Kerne, anstatt der üblicheren Ringkerne verwendet. Die Materialeigenschaften von Ferritkernen sind im Allgemeinen unzureichend bekannt und außerdem mitunter von der Bauform und Fertigungsverfahren abhängig. Dem Ingenieur stehen typischerweise Kernmuster vom gewünschten Material zur Verfügung. In diesem Vortrag zeigen wir eine Herangehensweise zur Charakterisierung der Materialeigenschaften für die Simulation mit Ansys HFSS: Das Kernmuster wird in einem einfachen Messaufbau verbaut, von welchem ein digitaler Zwilling in HFSS nachgebildet wird. Die gemessene Impedanz wird mit der simulierten verglichen. Als initiale Bedingung für die Permeabilität des Materials werden
Datenblattangaben oder eine analytische Lösung verwendet. Wir verwenden pyAEDT, um in mehreren Iterationen die Materialeigenschaften des Simulationsmodells anzupassen, bis die simulierte Impedanz der gemessenen entspricht. Sobald das Kernmaterial auf diese Art charakterisiert ist, kann per Simulation die Filterwirkung eines Kerns mit anderer Bauform prognostiziert werden. Die Kernelement des Vortrags sind: Breitbandige Simulation der Einfügeimpedanz von EMV Filtern mit HFSS, Nutzung von pyAEDT zur Ansteuerung von HFSS, frequenzabhängige Materialeigenschaften, d.h. Permeabilität, Leitfähigkeit und Permittivität, unter Berücksichtigung physikalischer Modelle (z.B. Debye, Cole-Davidson, Cole-Cole), welche vom
Python-Algorithmus angepasst werden, automatisierte Anpassung des digitalen Zwillings an Messungen.

Period	7 Nov 2024
Degree of Recognition	National