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如何在保证仿真精度的情况下,提高仿真速度——CST仿真算法选择

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如何在保证仿真精度的情况下,提高仿真速度
——CST仿真算法选择

题记

去年参加CST2012发布会的时候,听到张敏教授做的讲座,开始主要到使用CST的时候要根据不同的应用场合灵活的选择CST中的各种仿真算法,不要一味的时域强攻。

前一些日子,用CST仿真一种鳍线结构的波导微带转换,因而需要仿真得到相应的S参数和结构中的电磁场、电流分布。各种CST算法基本上都尝试了一遍,但是仿真速度还是过慢,最后被迫采用了HFSS仿真。
现在对张教授的话深有感触了,下面把各种算法的仿真时间,精度与大家分享下,希望能够集思广益,讨论下不同的电磁结构应该在CST中应该用什么算法仿真。

当然,更广泛的讨论就是什么情况下用哪种电磁仿真软件,如CST、HFSS、Feko等。

交代下各算法比较的共同点
1.结构相同
2.默认设置,不管频域算法还是时域算法全部是自适应网格加密,Pass数默认,收敛精度默认。

一、各个算法仿真时间比较
算法
简称
仿真时间

频域算法
General Purpose, TetrahedralMesh, Accuracy 1e-4
F
2H37M(delta7500,16核,CPU占用50%)
General Purpose,TetrahedralMesh,Use Broadband Frequency Sweep, Accuracy 1e-4
FB
41S(普通电脑,双核,4G)
Resonant:FastS-Parameter, Accuracy 1e-4
FF
跟结构有关系,谐振少收敛快的速度就快,这里跟F一样慢
Resonant:FastS-Parameter,Field, Accuracy 1e-4
FFF
貌似跟F一样慢,直接cancel了,没等它跑完(delta7500,16核,CPU占用50%)时域算法
No AR-Filter
T
> 10h(delta7500,16核,CPU占用50%)
AR-Filter
TAF
>10h(delta7500,16核,CPU占用50%)HFSS Fast Sweep仿真时间
二、各算法仿真精度比较
仿真精度:F(红),FF(蓝),T(绿)
S21:

\

S11:

\

由上图可以看出时域算法与普通频域算法,计算结果非常接近,因而是可信的。但Fast频域算法误差太大,不适合该模型(该模型中包含色散介质)。
为了验证HFSS仿真的精确性,下面对相同的结构分别用HFSS和CST T进行了仿真并且对结果进行了比较
Note:上面比较的是back to back结构,这里比较的是only half结构

\

曲线大部分非常接近,可以认为仿真有效。
三、补充和思考
1.CST中FF算法仿真速度非常快,只运行一次频域计算,就能反演出整个频带上S的参数;这一点跟HFSS的Fast Sweep很想,但是仿真精度无法比拟。当然,这也跟FF的应用条件有关系,其不能用于非PEC金属和色散介质的仿真,这里面的电路板覆铜是有耗金属,基板是色散材料,因而仿真精度无法保证。

2.CST中F算法并没有给出默认取多少点合适,我这里取的是20个点。FB算法比F算法相比,优点是如果S参数曲线能够较快收敛,可以从很少的频域采样点反演出整个频带内的S参数。个人比较喜欢采用,但是,非常不幸的是这里的仿真跑完20个点也没有收敛。

3.CST中FFF存在的意义不知道是什么,反正这里一点没看出仿真时间会减少。

4.CST中T算法很强大,但是仿真这种存在谐振的结构的时候,一个是比较慢,另一个就是生成的曲线通常都有波纹(我知道增大脉冲时间,理论上能消除波纹,时间等不起)。但是个人对其精度比较放心(出于用的最多,最熟练吧),常作为与其他算法比较的参考。
四、不同电磁仿真软件的使用
首先,声明纯属个人感觉,不敢保证绝对正确,外加自己才疏学浅,目前只用过CST、HFSS、Feko这三个。
这里所说的仿真尺寸是对一般的4G及以下的普通电脑,不是服务器。
1.一般尺寸(10个波长量级左右及以下)物体的电磁仿真,出于精度考虑,一般用HFSS、CST。强谐振的被迫用HFSS,一般的个人喜欢用CST。
2.电大尺寸(10个波长以上)物体的电磁仿真,Feko比较合适。虽然以前用CST的I-solver能够算到20个波长左右,但是时间要比Feko长N倍,N>>10.CST的A-solver可以算50个波长以上,但是结果不敢相信,起码不适合反射面天线的仿真。

HFSS的FAST对于宽带的东西还是算了吧。显然不准,分段扫描靠谱些;
CST对宽带的东西很准,趋势最起码很准

楼主提到,CST的高频!A求解器结果不准,本人不能认同
A求解器用的是PO算法的拓展版本SBR算法,其实Grasp等业界公认的反射面仿真工具也是用了非全波的PO、GO等算法,岂不是他们的结果也不能相信了?

首先要澄清一点,我没有深入研究过计算电磁学,绝不敢随便怀疑已经存在N久的PO、GO等算法,但是每种算法都有其应用条件的,这个我可能没有阐述清楚。
A-Solver用的SBR,这个是CST help中所写,没问题。你所说是PO算法的拓展版本,多谢指教了。下面我从两个方面来说明我的观点:
1.理论分析
在CST中对其应用条件有极其严格的限制,1只能用于PEC和表面阻抗结构;2.“Despite its limitations, it may often be the first choice for electrically very large problems which are difficult to handle by using any other simulation technique. ”也就是说,只有当其他算法都无法处理的时候,才被迫用A-Solver。因而,我们可以知道,相对于其他算法其精度比较低。
2.使用体会
以前用A-Solver求解一个100波长*200波长量级(普通计算机)的反射面天线,得到的远场方向图非常尖锐,只有主波束方向的能量,不像普通的天线方向图存在辐射较低的方向,且这些方向存在各种波动。给人的感觉有点像GO,而不是PO算法,因为其方向图跟用Tracepro仿真的结果非常接近。而且,A-Solver只能查看远场方向图,无法查看一定距离面上的电磁场分布。
Feko中的PO算法计算得到的明显可以看出主瓣、后瓣,并且可以像T-Solver一样查看一定距离面上的电磁场分布。
因而,对于像反射面天线这种量级的仿真还是用Feko的PO比较可信,而A-Solveer也许应该用在天线安装到军舰或者大型飞机上的环境效应影响的这种更大尺寸的应用场合。

这个只是你自己的妄加猜测吧?
我使用前先对整个Ka波段上Discete Sweep、Interpolating Sweep、Fast Sweep仿真结果进行过对比的,结果基本上是重合的,回头我把比较的图贴上来给你看看。

1. 我也相信A-solver的精度是CST算法中最低的,但对于反射面天线,只能用它来算(小一点的可能可以勉强用I-solver)。所以我觉得“Despite its limitations, it may often be the first choice for electrically very large problems which are difficult to handle by using any other simulation technique. ”这句英文更多地应该是在“褒奖”A-solver算法的:“尽管它不是全波算法,但是他是处理电大尺寸的不二选择”。纯光学算法GO已经得到了很广泛的认可,SBR从理论上讲,比GO多算了一下金属表面的感应电流,它应该更“物理”些,也更准确些。但CST公司把这个SBR算法写的如何,就不太清楚了,help文件也没什么介绍;
2. 我对小反射面天线用I-solver和A-solver进行过对比,结果接近的很,主波束增益差别小于0.2dB,在非常远的远旁瓣的某处地方I-solver可能会略高25dB,这应该是因为SBR算法无法考虑阴影场、绕射场所引起的,所以A-solver在对远场旁瓣、天线可能存在的缝隙结构上(比如网格状的反射面天线)的计算上存在一定的不准确;

\

3. 不太清楚你说的看不到旁后瓣是什么意思,反射面天线当然不存在较强的旁后瓣,其主瓣极其尖锐。如果你说的是从3D方向图上看不清旁后瓣而只有主瓣,可能是你的动态范围设置太小了,你那么大的天线我觉得应该设置个70dB的动态范围;
4. Feko的PO我也用过,没觉得跟A-solver结果有啥质的区别,但是我没对同一个结构做过对比,不好讲,呵呵。

Ka波段是26.540GHz,相对带宽1.5,我一直认为宽带至少也要2:1以上吧。呵呵
以前我做过一个5:1的宽带天线,这种情况下,HFSS的fast真的不行,趋势都不一致,但也不知道是不是对所有类型的天线都不行,咱经验不足,估计也可能说的片面了。

这里理解上可能有点差别,我觉得宽带应该是相对带宽,而不是看绝对带宽。Ka波段26.540GHz,相对带宽1.5:1,我不了解这个带宽上HFSS的fast模式的准确度如何。
我所说的,是基于以前我做过一个相对带宽约6:1的天线(1.27GHz),fast模式的计算结果的趋势都不对,完全没有参考性。

晕,对四楼的回复怎么不显示出来?如果是我网络抽风了,站长帮忙删了吧
Ka波段是26.540GHz,相对带宽1.5:1,我觉得不算太宽的宽带吧。宽带应该看相对带宽,而不是绝对带宽吧?
以前做过一个6:1相对带宽的天线,HFSS的fast模式的结果真心不能看。趋势都不对,带宽截止点完全无法参考。
所以这里我们的理解上可能存在一点偏差。

您的观点有一点我不太同意,应该说SBR方法和PO方法都是GO算法的增强。SBR法将GO方法中的射线循迹用相互独立的射线管(Ray tubes)进行了简化,引入基于射线密度归一化(RDN)概念。SBR法更多的是研究多次射线寻迹方法,它与PO还是有所不同。PO法没有考虑多次作用或者边缘衍射,SBR法考虑了多次作用,但是也没有考虑棱边散射。不过两者倒是可以很好的结合,形成PO-SBR法。不知道CST中两者是独立的还是相互有结合?

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