告诉你CST-时域求解器为什么可以仿真电大问题
时间：10-02
整理：3721RD
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首先给出两个实际的仿真例子：
参考计算机：HP XW8400 工作站，双路双核志强5160 处理器，主频3.0GHz，内存16GB
基本数据：CST 微波工作室®时域求解器（CST MWS-T）每1000 万个六面体网格占用1GB 内存；每1000 万
网格计算时间为80 分钟。电尺寸越大，上述统计数据越准确。
a) 108 个波长赋形反射面天线，9.2 米宽，4.75 米高，2.9GHz 频率。
网格点数： 8387 万，计算时间：12 小时34 分，占用内存：9.4GB。
b) 圆锥对数螺旋天线分析，天线尺寸和仿真所得2GHz 时的方向图如下所示。
网格点数：666.4 万，计算时间：1 小时5 分，占用内存：1.67GB。
1) 基本理论依据
由数学结论可知，频域矩量法或边界元法、频域有限元法和时域有限积分法三者的计算量（体现在CPU 时间和所需内存）分别正比于所网格数N 的3 次、2 次和1.1-1.2 次方。当结构的电尺寸比较大或结构比较复杂时，网格点则逐渐增大，对于目前主流的32 位计算机（2GBytes 内存/2.6GHz 主频/单CPU）来说，前两者将不再能够胜任网格数达到几万和几十万的作业。而时域有限积分法则可处理800-1000 万点（操作系统和显卡要占500MB 的内存），约8 小时CPU 时间一次完成几个到数十个倍频程的全部仿真。这个快速宽带仿真特点归功于时域有限积分法的显式算法。
另一方面，三者的仿真速度是由各自算法所决定的。换言之，即便是采用 64 位计算机，它们三者的速度的相对关系是不会改变的。有些人错误地认为，64 位机能够提高速度，其实是64 位机由于它们的寻址空间大大地增加便可以“接受”大网格点的仿真问题了，不像32 位计算机有2-3GBytes 最大可接受文件的限制。可是，“接受”或能够仿真绝不意味着它们的计算速度就提高了。其实，原来固有的3 次方、2 次方和1.1-1.2 次方的计算量依然不变，即所需的CPU 时间同样还是这么多。举例来说，对于频域有限元法，10 万个网格点若需要10 小时CPU，则100 万个网格点需1000 小时！这个N 平方关系与32 位还是64 位计算机无关。内存需求同样满足N 的平方关系。故导致100 万个网格点32 位机无法计算，但64 位机则可以，只要其物理内存足够的大。这就是计算速度及内存需求与网2 CST 工作室套装™–常见问题解答FAQs 格点关系的通用解释。请注意：CPU 数目的增加一般是线性的（目前主流64 位PC 工作站最大支持16 个CPUs）。况且，它还受到硬件投资的约束。
再看对计算机的要求。CST MWS 中的T 求解器由于采用时域有限积分算法，在数学上没有矩阵求逆的过程，而有限元法是必须要做矩阵求逆，所以对计算机配置要求比较低。举一个具体例子，一个内存1GB 的普通计算机，CST MWS-T 可仿真800 万个六面体网格的结构；而同样配置下，频域有限元软件不超过20 万个四面体网格。
2) CST MWS 的专有技术
CST MWS 专有的PBA 和TST 技术，在保证精度的情况下，极大的降低了内存需求，提高计算速度。1998 年引入了专有的PBA™（Perfect Boundary Approximation™）技术，使CST MWS 的结构逼近趋近完美。
此方法采用精确共形网格插值的方式，弥补了经典FDTD 算法对曲面物体采用阶梯网格逼近的缺点，同时又保持了网格划分容易、对大问题快速及内存需求小这三大原有的优点。2002 年又引入了TST™（Thin Sheet Technology™）薄片技术，在程序内部，通过对细线和薄片的专门处理，大大地提升了对这两类问题的仿真度，使得软件不但速度快，内存需求低，而且精度高。对于某些特殊问题，如共形天线，直接采用粗大网格，不用特殊的处理，就可精确仿真。2004 年引入了MSS™（Multilevel Subgridding Scheme™）多级子网技术，使网格使用更为经济和有效，大大地减少了网格点，从而提供了仿真速度。
3) CST MWS 中包含七个不同的算法或求解器
所有七种求解器全部集成于同一个界面，用户可以根据不同问题自由选择最合适的算法。尽管时域有限积分法的应用范围最为宽广，对于周期性结构，采用频域有限元最为有效；对于高Q 值滤波器，采用MOR 最快；对于微调公差分析，六面体网格的算法有绝对的优势；对于电大金属凸结构的散射分析，最好采用MLFMM算法等等。
参考计算机：HP XW8400 工作站，双路双核志强5160 处理器，主频3.0GHz，内存16GB
基本数据：CST 微波工作室®时域求解器（CST MWS-T）每1000 万个六面体网格占用1GB 内存；每1000 万
网格计算时间为80 分钟。电尺寸越大，上述统计数据越准确。
a) 108 个波长赋形反射面天线，9.2 米宽，4.75 米高，2.9GHz 频率。
网格点数： 8387 万，计算时间：12 小时34 分，占用内存：9.4GB。
b) 圆锥对数螺旋天线分析，天线尺寸和仿真所得2GHz 时的方向图如下所示。
网格点数：666.4 万，计算时间：1 小时5 分，占用内存：1.67GB。
1) 基本理论依据
由数学结论可知，频域矩量法或边界元法、频域有限元法和时域有限积分法三者的计算量（体现在CPU 时间和所需内存）分别正比于所网格数N 的3 次、2 次和1.1-1.2 次方。当结构的电尺寸比较大或结构比较复杂时，网格点则逐渐增大，对于目前主流的32 位计算机（2GBytes 内存/2.6GHz 主频/单CPU）来说，前两者将不再能够胜任网格数达到几万和几十万的作业。而时域有限积分法则可处理800-1000 万点（操作系统和显卡要占500MB 的内存），约8 小时CPU 时间一次完成几个到数十个倍频程的全部仿真。这个快速宽带仿真特点归功于时域有限积分法的显式算法。
另一方面，三者的仿真速度是由各自算法所决定的。换言之，即便是采用 64 位计算机，它们三者的速度的相对关系是不会改变的。有些人错误地认为，64 位机能够提高速度，其实是64 位机由于它们的寻址空间大大地增加便可以“接受”大网格点的仿真问题了，不像32 位计算机有2-3GBytes 最大可接受文件的限制。可是，“接受”或能够仿真绝不意味着它们的计算速度就提高了。其实，原来固有的3 次方、2 次方和1.1-1.2 次方的计算量依然不变，即所需的CPU 时间同样还是这么多。举例来说，对于频域有限元法，10 万个网格点若需要10 小时CPU，则100 万个网格点需1000 小时！这个N 平方关系与32 位还是64 位计算机无关。内存需求同样满足N 的平方关系。故导致100 万个网格点32 位机无法计算，但64 位机则可以，只要其物理内存足够的大。这就是计算速度及内存需求与网2 CST 工作室套装™–常见问题解答FAQs 格点关系的通用解释。请注意：CPU 数目的增加一般是线性的（目前主流64 位PC 工作站最大支持16 个CPUs）。况且，它还受到硬件投资的约束。
再看对计算机的要求。CST MWS 中的T 求解器由于采用时域有限积分算法，在数学上没有矩阵求逆的过程，而有限元法是必须要做矩阵求逆，所以对计算机配置要求比较低。举一个具体例子，一个内存1GB 的普通计算机，CST MWS-T 可仿真800 万个六面体网格的结构；而同样配置下，频域有限元软件不超过20 万个四面体网格。
2) CST MWS 的专有技术
CST MWS 专有的PBA 和TST 技术，在保证精度的情况下，极大的降低了内存需求，提高计算速度。1998 年引入了专有的PBA™（Perfect Boundary Approximation™）技术，使CST MWS 的结构逼近趋近完美。
此方法采用精确共形网格插值的方式，弥补了经典FDTD 算法对曲面物体采用阶梯网格逼近的缺点，同时又保持了网格划分容易、对大问题快速及内存需求小这三大原有的优点。2002 年又引入了TST™（Thin Sheet Technology™）薄片技术，在程序内部，通过对细线和薄片的专门处理，大大地提升了对这两类问题的仿真度，使得软件不但速度快，内存需求低，而且精度高。对于某些特殊问题，如共形天线，直接采用粗大网格，不用特殊的处理，就可精确仿真。2004 年引入了MSS™（Multilevel Subgridding Scheme™）多级子网技术，使网格使用更为经济和有效，大大地减少了网格点，从而提供了仿真速度。
3) CST MWS 中包含七个不同的算法或求解器
所有七种求解器全部集成于同一个界面，用户可以根据不同问题自由选择最合适的算法。尽管时域有限积分法的应用范围最为宽广，对于周期性结构，采用频域有限元最为有效；对于高Q 值滤波器，采用MOR 最快；对于微调公差分析，六面体网格的算法有绝对的优势；对于电大金属凸结构的散射分析，最好采用MLFMM算法等等。
大家了解下
好详细啊。谢谢
这么好的资料不顶实在是不厚道……
谢谢老大……
其实上面的分析值得商榷
真正电大空间（不是简单的电大表面问题），只有时域仿真算法才能胜任，当然是并行技术才能处理。
时域算法包括：FDTD、时域有传输矩阵法（TLM）、时域有限体积法（FIT），以积分方程为基础的时域积分方程法（IETD），利用有限元模拟复杂几何结构的时域有限元法（TFEM），时域多分辨分析法（MRTD）。
太强大了
小编这台电脑的芯片是CST和intel合作之后优化CST计算速度的一款芯片。牛！
怎么现在大家都用的是这么好的电脑啊?
现在配置一个不错的电脑，也不是很贵了
谢谢管理员的讲解，
谢谢管理员的讲解，了解了