Desenvolvimento de um modelo computacional para análise do aquecimento por micro-ondas em uma cavidade monomodo

• Autor(a) principal: Diogo Batista de Oliveira
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-8RSM5Z
• topic: Engenharia Elétrica; Engenharia elétrica

Esta tese apresenta novas contribuições para a simulação do aquecimento por micro-ondas em uma cavidade monomodo retangular via métodos numéricos. Embora, o problema termo-eletromagnético é fracamente acoplado, em muitas situações o fator de perdas é fortemente dependente da temperatura. Por isso, em cada instante de tempo, deve-se assegurar que a distribuição de campo elétrico corresponde a correta permissividade. Além disso, para manter o sistema sintonizado a abertura da íris e a posição do curto devem variar durante o aquecimento. Todas essas questões são desafios para obter um modelo numérico eficiente do dispositivo. Neste trabalho, um método híbrido, o qual combina técnicas numéricas com técnicas analíticas, é usado para determinar o campo eletromagnético dentro dacavidade. Na literatura, o método híbrido foi originalmente proposto com o FDTD usando um grid cartesiano de pontos em um domínio bidimensional. Neste trabalho, o método híbrido foi implementado com o MEF usando elementos tetraédricos e formulação vetorial. É mostrado que o MEF estende e melhora a aplicabilidade do método, por exemplo, permitindo a simulação do aquecimento de cargas volumétricasnão homogêneas. A principal contribuição desta tese é um novo critério de decisão o qual proporciona o momento que o campo elétrico deve ser recalculado. Na maioria dos casos, o critério de decisão encontrado na literatura é empírico baseado na variação do fator de perdas. Neste trabalho, é mostrado que eles podem introduzir erros significantesnos resultados e/ou aumento no tempo de simulação. O critério de decisão proposto é baseado em técnicas de análise de sensibilidade. É mostrado que ele trabalha bem para diferentes condições da carga e pode ser facilmente implementado com o método híbrido.