混合条件稳定FDTD算法研究

混合条件稳定FDTD算法研究

论文摘要

近年来,为了弱化Courant-Friedrichs-Lewy(CFL)稳定性条件对有限时域差分算法(finite-difference time-domain,FDTD)的影响,无条件稳定FDTD算法和弱条件稳定FDTD算法相继被提出,提高了计算效率,拓宽了FDTD算法在具有精细结构的复杂问题中的应用。然而计算效率的提高伴随着计算精度的降低,因而近年来,对无条件稳定FDTD算法和弱条件稳定FDTD算法的结构优化和计算精度提高成为了FDTD算法领域重要的研究方向。本文主要基于无条件稳定FDTD算法和弱条件稳定FDTD算法的特性,首先提出了两种加载集总元件的无条件稳定FDTD算法,然后提出了一种新型四步弱条件稳定FDTD算法,并且提出了几种优化弱条件稳定FDTD算法,同时,拓展了弱条件稳定FDTD算法在开放域问题中的应用。工作内容主要分为以下几个方面:(一)基于五步LOD(Locally-One-Dimensional)-FDTD方法加载集总电容,提出加载集总电容的五步LOD-FDTD算法,然后基于六步SS(Split-Step)-FDTD算法加载集总电阻,提出了加载集总电阻的六步SS-FDTD算法,拓展了无条件稳定FDTD算法的应用。(二)通过将无条件稳定FDTD算法的分裂步长方案应用于混合显隐式(hybrid implicit-explicit,HIE)FDTD算法,提出一种新型四步三维HIE-FDTD算法。与HIE-FDTD算法相比,该算法增加了时间步长的取值,从而提高了计算效率。为了进一步提高四步HIE-FDTD算法的计算精度,本文通过引入各向异性参数对该算法进行优化,进一步提出优化四步HIE-FDTD算法,优化后的算法很大程度上提高了算法的计算精度。此外,为了进一步拓宽四步HIE-FDTD算法的应用,提出了加载NPML(nearly perfect match layer)吸收边界的四步HIE-FDTD算法。(三)通过引入各向异性参数,对宽松HIE-FDTD算法进行了优化,提出了优化宽松HIE-FDTD算法。该算法在保证较高时间步长的取值下,明显降低了算法的数值色散误差,兼顾了算法的计算效率和计算精度。同时,还研究了加载NPML吸收边界的宽松HIE-FDTD算法,拓展了该算法的应用。(四)通过引入各向异性参数,提出了优化one-step leapfrog HIE-FDTD算法。该算法的时间稳定性条件与one-step leapfrog HIE-FDTD算法接近,但是计算精度却高于one-step leapfrog HIE-FDTD算法,与传统FDTD算法接近,同时,具有较高的计算效率。使得该算法可以更好地应用于在一个方向具有精细结构的电磁问题的仿真中。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  •   1.1 研究背景和意义
  •   1.2 国内外研究现状
  •     1.2.1 ADI-FDTD算法
  •     1.2.2 SS-FDTD算法
  •     1.2.3 LOD-FDTD算法
  •     1.2.4 HIE-FDTD算法
  •     1.2.5 WCS-FDTD算法
  •   1.3 研究现状分析
  •   1.4 论文的主要研究内容与写作安排
  • 第二章 FDTD算法基本理论
  •   2.1 引言
  •   2.2 无条件稳定FDTD算法简介
  •     2.2.1 ADI-FDTD算法
  •     2.2.2 SS-FDTD算法
  •   2.3 弱条件稳定FDTD算法简介
  •     2.3.1 HIE-FDTD算法
  •     2.3.2 One-Step Leapfrog HIE-FDTD算法
  •     2.3.3 宽松HIE-FDTD算法
  •     2.3.4 WCS-FDTD算法
  •   2.4 本章小结
  • 第三章 加载集总元件的无条件稳定FDTD算法研究
  •   3.1 引言
  •   3.2 加载集总电容的五步LOD-FDTD算法
  •     3.2.1 加载集总电容的五步LOD-FDTD算法的基本公式
  •     3.2.2 加载集总电容的五步LOD-FDTD算法的稳定性分析
  •     3.2.3 加载集总电容的五步LOD-FDTD算法的数值仿真结果分析
  •   3.3 加载集总电阻的六步SS-FDTD算法
  •     3.3.1 加载集总电阻的六步SS-FDTD算法的基本公式
  •     3.3.2 加载集总电阻的六步SS-FDTD算法的稳定性分析
  •     3.3.3 加载集总电阻的六步SS-FDTD算法的数值仿真结果分析
  •   3.4 本章小结
  • 第四章 四步三维HIE-FDTD算法及其优化
  •   4.1 引言
  •   4.2 四步三维HIE-FDTD算法的推导
  •   4.3 四步三维HIE-FDTD算法的数值稳定性
  •   4.4 四步三维HIE-FDTD算法的数值色散特性
  •   4.5 四步三维HIE-FDTD算法的数值仿真结果分析
  •   4.6 优化四步三维HIE-FDTD算法
  •     4.6.1 优化四步三维HIE-FDTD算法的基本公式
  •     4.6.2 优化四步三维HIE-FDTD算法的数值稳定性
  •     4.6.3 优化四步三维 HIE-FDTD 算法的各向异性参数的确定
  •     4.6.4 优化四步三维HIE-FDTD算法的数值色散特性
  •     4.6.5 优化四步三维HIE-FDTD算法的数值结果分析
  •   4.7 四步三维HIE-FDTD算法的NPML吸收边界
  •     4.7.1 四步NPML-HIE-FDTD算法的基本公式
  •     4.7.2 四步NPML-HIE-FDTD算法的数值仿真结果分析
  •   4.8 本章小结
  • 第五章 优化宽松HIE-FDTD算法
  •   5.1 引言
  •   5.2 优化宽松HIE-FDTD算法的公式推导
  •   5.3 优化宽松HIE-FDTD算法的数值稳定性
  •   5.4 优化宽松 HIE-FDTD 算法的各向异性参数的确定
  •   5.5 优化宽松HIE-FDTD算法的数值色散特性
  •   5.6 优化宽松HIE-FDTD算法的数值结果分析
  •   5.7 宽松HIE-FDTD算法的NPML吸收边界
  •     5.7.1 宽松NPML-HIE-FDTD算法的基本公式
  •     5.7.2 宽松NPML-HIE-FDTD算法的数值仿真结果分析
  •   5.8 本章小结
  • 第六章 优化ONE-STEP LEAPFROG HIE-FDTD算法
  •   6.1 引言
  •   6.2 优化One-Step Leapfrog HIE-FDTD算法的公式推导
  •   6.3 优化One-Step Leapfrog HIE-FDTD算法的数值稳定性
  •   6.4 优化One-Step Leapfrog HIE-FDTD算法的各向异性参数的确定
  •   6.5 优化One-Step Leapfrog HIE-FDTD算法的数值色散特性
  •   6.6 优化One-Step Leapfrog HIE-FDTD算法的数值仿真结果分析
  •   6.7 加载NPML吸收边界的两步HIE-FDTD算法
  •     6.7.1 两步NPML-HIE-FDTD算法的基本公式
  •     6.7.2 两步NPML-HIE-FDTD算法的数值仿真结果分析
  •   6.8 本章小结
  • 结论
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间取得的研究成果
  • 致谢
  • 附件
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 张楚滨

    导师: 孔永丹

    关键词: 有限时域差分法,无条件稳定,弱条件稳定,集总元件,混合显隐式,分裂步长,各向异性参数,吸收边界,数值色散

    来源: 华南理工大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 数学,物理学,无线电电子学

    单位: 华南理工大学

    分类号: O241.3;TN011

    DOI: 10.27151/d.cnki.ghnlu.2019.000646

    总页数: 110

    文件大小: 5426K

    下载量: 94

    相关论文文献

    • [1].“算法的概念”教学设计[J]. 中国数学教育 2017(Z2)
    • [2].算法结构与设计教学中的若干思考[J]. 中学数学杂志 2008(05)
    • [3].算法结构考查“三角度”[J]. 中学生数理化(高一) 2017(01)
    • [4].自动化判断?算法判断、新闻知识与新闻专业主义[J]. 新闻记者 2018(03)
    • [5].一个简化的正弦余弦算法:正弦算法[J]. 计算机应用研究 2018(12)
    • [6].基于莱维飞行的热交换优化算法[J]. 科技创新与生产力 2019(06)
    • [7].改进的教-学优化算法[J]. 计算机技术与发展 2019(08)
    • [8].适用于RFID的轻量级算法的实现和评估[J]. 计算机与数字工程 2017(11)
    • [9].基于复数编码的多策略人工蜂群算法[J]. 系统工程学报 2018(05)
    • [10].一种基于权重策略的蝙蝠算法[J]. 纺织高校基础科学学报 2018(01)
    • [11].求解函数最优解的改进灰狼算法[J]. 计算机仿真 2018(09)
    • [12].“算法概念”学习心得[J]. 语数外学习(高中版下旬) 2017(06)
    • [13].基于改进磷虾群算法的K-means算法[J]. 探测与控制学报 2019(01)
    • [14].基于极端学习机算法的虫情预测研究[J]. 微处理机 2018(02)
    • [15].2019年高考“算法与框图”专题解题分析[J]. 中国数学教育 2019(Z4)
    • [16].基于t-分布精英保留机制的花朵授粉算法[J]. 安徽理工大学学报(自然科学版) 2018(03)
    • [17].基于改进Faster R-CNN算法的舰船目标检测与识别[J]. 沈阳大学学报(自然科学版) 2018(05)
    • [18].新闻传播领域算法伦理建构[J]. 湖北社会科学 2018(12)
    • [19].基于反向学习与动态记忆反馈的烟花算法[J]. 计算机工程 2017(12)
    • [20].一种基于变异蝙蝠算法的高维聚类方法[J]. 系统仿真学报 2018(04)
    • [21].针对柔性高压直流输电系统的交互式教-学优化算法[J]. 控制与决策 2019(02)
    • [22].FMR:基于FR的快速多层次算法[J]. 图学学报 2019(01)
    • [23].基于自主学习行为的教与学优化算法[J]. 计算机应用 2018(02)
    • [24].国密算法在CAS系统中的应用探讨[J]. 有线电视技术 2019(02)
    • [25].基于变异交叉方程与进化选择机制的回溯优化改进算法[J]. 计算机应用研究 2019(07)
    • [26].基于回溯搜索优化算法求解带时间窗和同时送取货的车辆路径问题[J]. 计算机集成制造系统 2019(09)
    • [27].采用精英学习的粒子群差分混合算法[J]. 湖南工程学院学报(自然科学版) 2018(01)
    • [28].典型耦合优化算法在源项反演中的对比研究[J]. 中国环境科学 2019(08)
    • [29].基于融合压缩感知的Landweber算法研究[J]. 核电子学与探测技术 2017(03)
    • [30].新课标下高中“算法与程序设计”教学探微[J]. 中小学电教(教学) 2019(07)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  

    混合条件稳定FDTD算法研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢