HFSS算法及應用場景介紹

2017-07-20 by:CAE仿真在線來源:互聯(lián)網(wǎng)

前言

相信每一位使用過HFSS的工程師都有一個疑問或者曾經(jīng)有一個疑問:我怎么才能使用HFSS計算的又快又準?對使用者而言,每個工程師遇到的工程問題不一樣,工程經(jīng)驗不能夠直接復制;對軟件而言,隨著HFSS版本的更新,HFSS算法越來越多,針對不同的應用場景對應不同的算法。因此,只有實際工程問題切合合適的算法,才能做到速度和精度的平衡。工程師在了解軟件算法的基礎上,便能夠針對自己的需求進行很好的算法選擇。

由于當今世界計算機的飛速發(fā)展,讓計算電磁學這門學科也有了很大的發(fā)展,如圖1所示,從大的方面來看,我們將計算電磁學分為精確的全波算法和高頻近似算法,在每一類下面又分了很多種算法,結(jié)合到HFSS軟件,通過ANSYS公司40余年來堅持不懈的研發(fā)和戰(zhàn)略性的收購,到目前為止,HFSS有FEM、IE(MoM)、DGTD、PO、SBR+等算法,本文會針對每種算法和應用場景逐一介紹,相信你看完這篇文章應該對HFSS算法和應用場景會有更深的認識。

圖1、計算電磁學

算法介紹

全波算法-有限元算法(FEM)

有限元算法是ANSYS HFSS的核心算法,已有二十多年的商用歷史,也是目前業(yè)界最成熟穩(wěn)定的三維電磁場求解器,有限元算法的優(yōu)點是具有極好的結(jié)構(gòu)適應性和材料適應性,充分考慮材料特性:趨膚效應、介質(zhì)損耗、頻變材料;是精確求解復雜材料復雜結(jié)構(gòu)問題的最佳利器,有限元算法采用四面體網(wǎng)格,對仿真物體能夠很好的進行還原。

FEM算法的支配方程見下圖:

圖2、FEM算法支配方程

HFSS有限元算法在網(wǎng)格劃分方面能夠支持自適應網(wǎng)格剖分、網(wǎng)格加密、曲線型網(wǎng)格,在求解時支持切向矢量基函數(shù)、混合階基函數(shù)和直接法、迭代法、區(qū)域分解法的強大的矩陣求解技術(shù)。

在應用領域,HFSS主要針對復雜結(jié)構(gòu)進行求解,尤其是對于一些內(nèi)部問題的求解,比高速信號完整性分析,陣列天線設計,腔體問題及電磁兼容等應用場景,非常適合有限元算法求解。

圖3、FEM算法應用場景

有限元算法結(jié)合ANSYS公司的HPC模塊,ANSYS HFSS有限元算法可以進行電大尺寸物體的計算,大幅度提升仿真工程師的工作效率。針對寬帶問題,FEM推出了寬帶自適應網(wǎng)格剖分,大大提升了仿真精度。

全波算法-積分方程算法(IE)

積分方程算法基于麥克斯維方程的積分形式,同時也基于格林函數(shù),所以可自動滿足輻射邊界條件,對于簡單模型及材料的輻射問題,具有很大的優(yōu)勢,但原始的積分方程法計算量太大,很難用于實際的數(shù)值計算中,針對此問題,HFSS 中的IE算法提供了兩種加速算法,一種是ACA 加速,一種是MLFMM,分布針對不同的應用類型。ACA 方法基于數(shù)值層面的加速技術(shù),具有更好的普適性,但效率相比MLFMM 稍差,MLFMM 算法基于網(wǎng)格層面的加速,對金屬材料,松散結(jié)構(gòu),具有更高的效率。

IE算法的支配方程見下圖:

圖4、IE算法支配方程

IE算法是三維矩量法積分方程技術(shù),支持三角形網(wǎng)格剖分。IE算法不需要像FEM算法一樣定義輻射邊界條件,在HFSS中主要用于高效求解電大尺寸、開放結(jié)構(gòu)問題。與HFSS FEM算法一樣,支持自適應網(wǎng)格技術(shù),也可以高精度、高效率解決客戶問題,同時支持將FEM的場源鏈接到IE中進行求解。HFSS-IE算法對金屬結(jié)構(gòu)具有很高的適應性,其主要應用領域天線設計、天線布局、RCS、EMI/EMC仿真等方向。

圖5、HFSS-IE天線布局仿真

高頻近似算法-PO算法

FEM算法和IE算法是精確的全波算法,在超大電尺寸問題上,使用精確全波算法會造成效率的降低。針對超大電尺寸問題,ANSYS推出PO(物理光學法)算法,PO 算法屬于高頻算法,非常適合求解此類問題,在適合其求解的問題中,具有非常好的效率優(yōu)勢。

PO算法主要原理為射線照射區(qū)域產(chǎn)生感應電流,而且在陰影區(qū)域設置為零電流,不考慮射線追跡或多次反射,以入射波作為激勵源,將平面波或鏈接FEM(IE)的場數(shù)據(jù)作為饋源。但由于不考慮射線的多次反射和繞射等現(xiàn)象,一般針對物理尺寸超大,結(jié)構(gòu)均勻的物體電磁場計算,在滿足精度的要求,相比全波算法效率明顯提高。比如大平臺上的天線布局,大型反射面天線等等。

圖6、HFSS-PO天線布局仿真

高頻近似算法-SBR+算法

PO算法可以解決超大電尺寸問題的計算,但由于未考慮到多次反射等物理物體,主要用于結(jié)構(gòu)均勻物理的電磁場計算。針對復雜結(jié)構(gòu)且超大電尺寸問題,ANSYS通過收購Delcross公司(Savant軟件)引入了SBR+算法,SBR+是在SBR算法(天線發(fā)射出射線,在表面“繪制”PO電流)的基礎上考慮了爬行波射線(沿著表面追跡射線)、物理繞射理論PTD(修正邊緣處的PO電流)、一致性繞射理論UTD(沿著邊緣發(fā)射衍射射線,繪制陰影區(qū)域的電流),因此SBR+算法是高頻射線方法,具有非常高效的速度,同時具有非常好的精度,在大型平臺的天線布局中效果非常好。

圖7、SBR與SBR+算法對比

SBR+支持從FEM、IE中導入遠場輻射方向圖或者電流源,也支持導入相應的測試數(shù)據(jù),SBR+算法主要用于天線安裝分析,支持多核、GPU等并行求解方式并且大多數(shù)任務可在低于8 GB內(nèi)存下完成。

圖8、FEM算法與SBR+算法仿真對比

混合算法(FEBI,IE-Region,PO-Region,SBR+ Region)

前面對頻率內(nèi)的各種算法做了介紹并說明了各種算法應用的場景,很多時候碰到的工程問題既包括復雜結(jié)構(gòu)物理也包括超大尺寸物理,如新能源汽車上的天線布局問題,對仿真而言,最好的精度是用全波算法求解,最快的速度是采用近似算求解,針對該問題,ANSYS公司將FEM算法、IE 算法、PO 算法、SBR+算法等融合起來,推出混合算法。在一個應用案例中,采用不同算法的優(yōu)點而回避不同算法的缺點,可極大限度的提高算法的效率,以及成為頻域內(nèi)解決大型復雜問題的必備算法。

HFSS中FEM與IE可以通過IE Region與FEBI邊界進行混合求解,FEM與PO、SBR+算法可以通過添加PO Region及SBR+ Region進行混合,混合算法的使用擴大了HFSS的使用范圍。

圖9、FEM與IE混合求解與FEM對比

時域算法-transient算法

HFSS時域求解是基于間斷伽略金法(discontinuous Galerkin method, DGTD)的三維全波電磁場仿真求解器,采用基于四面體有限元技術(shù),能得到和HFSS頻域求解器一樣的自適應網(wǎng)格剖分精度,該技術(shù)使得HFSS的求精精度成為電磁場行業(yè)標準。這項技術(shù)完善了HFSS的頻域求解器技術(shù),幫助工程師對更加深入詳細了解其所設計器件的電磁性能。

Transient算法支配方程見下圖:

圖10、Transient算法支配方程

采用HFSS-Transient算法,工程師可利用短脈沖激勵對探地雷達、靜電放電、電磁干擾、雷擊和等應用問題開展研究,還包括時域反射阻抗以及短時激勵下的瞬態(tài)場顯示也可以借助它來完成。

圖11、Transient算法應用場景

諧振分析-Eigenmode算法

諧振特性是每個結(jié)構(gòu)都存在固有的電磁諧振,諧振的模式、頻率和品質(zhì)因子,與其結(jié)構(gòu)尺寸相關(guān),這些諧振既可能是干擾源的放大器,也可能是敏感電路的噪聲接收器。諧振會導致信號完整性、電源完整性和電磁兼容問題,因而了解諧振對加強設計可靠性很有幫助。

Eigenmode算法支配方程見下圖:

圖12、Eigenmode算法支配方程

在HFSS中,使用eigenmode算法可計算三維結(jié)構(gòu)諧振模式,并可呈現(xiàn)圖形化空間的諧振電壓波動,分析結(jié)構(gòu)的固有諧振特性。依據(jù)諧振分析的結(jié)果,指導機箱內(nèi)設備布局和PCB層疊布局,改善電磁兼容特性。

圖13、Eigenmode算法應用場景

總結(jié)

HFSS里面有各種不同的算法,有全波算法、近似算法以及時域算法,工程師可以格局需要選擇不同算法(最高的精度和最高的效率)。首先針對頻域算法,使用范圍見圖14,通常FEM算法和IE算法非常適合于中小尺寸問題,對大型問題,FEM/IE運行時間/內(nèi)存需求非常巨大;PO方法適合解決超大電尺寸問題,但對問題復雜度有限制,通常通常不能提供客戶所期望的精度,但對于均勻物體是一個很好的選擇;SBR+算法適合解決超大電尺寸問題,對復雜結(jié)構(gòu)也能夠提供很好的精度和速度;針對既有電小尺寸復雜結(jié)構(gòu)計算問題,又有電大尺寸布局計算問題,混合算法是一個很好的選擇。Transient算法適合解決與時間相關(guān)的電磁場問題,如ESD、TDR等;Eigenmode算法專門針對諧振仿真。