HFSS仿真的优化问题，求助.

有一个疑问请教前辈们，为什么优化一个数值，比如长度L之后还要进行二次优化呢？两次的方式还不一样，具体来讲第一次对L优化是【optimetrics】-【add】-【parametric】-…；第二次对L迭代优化是【hfss】-【design properties】-【L】-【optimetrics】-【optimization】-…。这两种优化的区别在哪里？第一步优化之后明明已经达到需要的工作频率了为什么还要进行第二次迭代，cost=0的收敛意义是什么？诚心望前辈们不吝指教！

查了些资料：
1、 参数扫描分析（Parametric）：定义一个或者多个变量扫描，每个变量扫描是所定义变量一定范围内的取值。对所有变量组合进行求解，给出对比结果，反映设计变量如何影响天线的性能。它可以作为参数优化的先行步骤，因为它可以帮助你确定一个合理的变量优化区间。
2、参数优化（Optimization）：定义成本函数和优化目标，优化过程改变设计参数的值来接近目标。成本函数可以使任何HFSS的计算结果的组合，比如说场量、S参数和本征数据。
步骤上略懂。求问“成本函数可以使任何HFSS的计算结果的组合，比如说场量、S参数和本征数据。”这句话中成本函数如何设定？

第一个是参数扫描，确定合适的被优化变量的合适区间。第二个是优化设计，根据目标寻找满足设计要求的设计值。
PS：参看《HFSS天线设计》-李明洋 2.2.8节

恩，看过了，感谢。想请问在‘添加优化设计项’时的‘min focus’和‘max focus’如何界定？

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