An ellipsoidal model for small nonspherical particles


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

We have proposed an ellipsoidal model (ElM) for small nonspherical particles, i.e., we have proposed a method to construct “effective” ellipsoids the light scattering properties of which are similar to those of original particles. It has been shown that the semiaxes of a model ellipsoid should be determined from the requirement of equality of the volumes of particles, as well as of the equality of the ratios of their maximal longitudinal and transverse dimensions. Along with the ElM, the uniform internal field approximation (UFA) has also been considered, which is the first approximation in terms of the rigorous ЕВСМ solution of the electrostatic problem. In order to analyze the applicability of the ElM and UFA approximate approaches, rigorous methods for solving the problem of light scattering have been used, such as the discrete dipole approximation (DDA) and the SVM. The comparison of results of numerical calculations for parallelepipeds, finite circular cylinders and cones, Chebyshev particles and pseudospheroids has shown that the relative errors of calculations of the particle polarizability using ElM approximate formulas do not exceed 1–5%, while, for the absorption and scattering cross sections, they are roughly twice as large, since they depend on the squared polarizability module. As a rule, the ElM is preferable to the uniform field approximation, which is advantageous only in the case of a circular cylinder with close longitudinal and transverse dimensions.

Об авторах

V. Farafonov

St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation

Автор, ответственный за переписку.
Email: far@aanet.ru
Россия, St. Petersburg, 190000

V. Il’in

St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation; St. Petersburg State University; Pulkovo Astronomical Observatory

Email: far@aanet.ru
Россия, St. Petersburg, 190000; St. Petersburg, 199034; St. Petersburg, 196140

V. Ustimov

St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation

Email: far@aanet.ru
Россия, St. Petersburg, 190000

A. Tulegenov

St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation

Email: far@aanet.ru
Россия, St. Petersburg, 190000

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2017

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».