解收敛的重要性
以下是我的一些感觉，不知道对不对
1.收敛的重要
2.判断收敛，Delta Energe单调递减，并且小于之前设定的目标。
3.提高收敛成功率的方法：
（1）提高迭代次数。
（2）自己动手设定网格，这个选项很多，我也不怎么会，只是直观上觉得可行。
我们在【】请教HFSS中判断收敛的物理意义【】一帖中讨论过这个问题。
[quote]引用第5楼xp_mu于2007-07-08 18:13发表的 :
你看上面的两个图。
！这张收敛曲线图1，基本上它的曲线就是逐渐递减的。
但是也有这样的非收敛曲线，如图2。有点不是很规则，开始是上升 然后就下降了。
.......[/quote
所有，这个帖子就不能按原创给你加分了。不过还是不错的资料。
刚做出来，迫不及待与大家分享：
简单有效地提高收敛成功率：
在Analysis——setup——options——Do Lamda Refinement——Target
默认的好像是0.3333
我估计这个可能是网格大小和波长的比值
把这个值改小，也就是把网格改小
可以发现收敛成功率明显提高，
但是同时运算时间也明显提高
我刚才做还出现错误提示：
[error] Adaptive solution setup, process abc3d : Error in finite element matrix generation in subprocess "Column numbers do not monotonically increase.". Please check to make sure that a valid model has been created. (12:20 上午 七月 09, 2007)
[error] Simulation completed with execution error on server: Local Machine. (12:20 上午 七月 09, 2007)
不懂这是什么意思
请高手指点
小编不错，希望能多参与，看到你更好更好的贴子。
我也来加点分吧，就算鼓励鼓励！
Lamda Refinement是初始网格划分的选项，0.3333 就是以1/3个波长初始化网格，如果改成0.2就是1/5，相当于第一次迭代把网格加密了。这个在对那种难于收敛的模型是很有效的，甚至可以通过减小迭代次数来缩短仿真时间。但对于那些容易收敛的模型，往往会增加仿真时间，所以还要对不同模型区别对待。
小编遇到的那个错误不知道具体是什么原因引起的。
哦～～
谢谢飞石！说的很有道理
error] Adaptive solution setup, process abc3d : Error in finite element matrix generation in subprocess "Column numbers do not monotonically increase.". Please check to make sure that a valid model has been created. (12:20 上午 七月 09, 2007) {4I8G[-#
[error] Simulation completed with execution error on server: Local Machine. (12:20 上午 七月 09, 2007) |fR QK
monotonically nondecreasing function 单调非减函数
monotonically nonincreasing function 单调非增函数
好像是说你的收敛栏数由于不是单调递减函数吧，导致了有限元矩阵计算出现错误。请检查你的模型的有效可行。
谢谢xp_mu ！
我已经被这个收敛性 搞得身心疲惫了，
本来是个很简单的模型，但是就是不收敛，所以得不到有用的结论
我换了CST做，结果还是不收敛，我也不知道哪里错了
传上来，希望各位达人能帮帮看看，谢谢了○|￣|＿
这该死的网速
传不上来。
大概说说是什么样的模型?如果存在长短比例过大的模型（例如扁平、细长结构），有可能是网格奇异造成的。做一下mash operations的设置或许会有改善。
个人认为:
收敛对驻波影响很大,应为判断收敛的办法就是观察叠代过程中的S 参数的该次与上次的比较,S参数对驻波,损耗,阻抗等与S 参数有关的物理量的影响很大,但是对方向图的影响很大,应为方向图的计算是按边界条件来计算的,因此我们在计算的时候就可以根据我们的需要来设定是否要达到收敛的状态,当然了做任何事情最好都要达到收敛状态.
以前的结构尺寸相差确实很大从微米到毫米，我今天把结构改了一下，尺寸接近了，好像是比较容易收敛了，感谢飞石的提醒，也给vegetable bird提个醒
关于菜鸟，（可不是吃菜的鸟
）rookie可能更合适。它原意指一种乌鸦，后衍生为指新兵。现在一般泛指新手；也与中文的‘鸟’更匹配。
看了大家的贴感觉获益匪浅，个人觉得高Q值的模型，收敛性要求更高，网格剖分也更密
这几天，我通过一些试验，对收敛的含义又有了一些新的理解：
都是我自己琢磨出来的，不一定正确，请大家指正，
1.在一次仿真中，HFSS是通过不断加密网格，从而得到准确值的。也就是说，它假定，增加网格数量，细化网格可以得到准确值。这种假定是合理的，因为在极限的情况下，每个网格可以看作是一个点，在电磁场计算中，所有条件确定后，任何一个点的数值（如电场、磁场值）也就确定了。但是由于计算条件的限制，网格不可能那么小。通过细化网格，观察收敛来判断是否得到准确值，如果得到的值在可以接受的误差范围内，那么就用这样的网格，否则继续加密网格。
2.某个点的准确数值只有一个，收敛的目的就是得到那个准确值。但是可能出现干扰点，那个值可能是局部最优值，但是不是全局最优值，当运算陷入了这个局部最优值，就出现了假收敛。有点像遗传算法，如果学过遗传算法的同学们，可能容易明白一点。通过加强判断收敛的条件可以避免出现这种情况。如果初始化网格时，就使用比较密的网格，也可以在一定程度上避免。
3.只要迭代次数足够多，就可以得到准确值。因为电磁场的性质决定了，一般情况下，一定存在确定值，那么就一定能够收敛到这个值。如果出现死都不收敛的情况，不妨试试加强收敛条件。
我觉得这几个理论可能可以解释，为什么计算会出现不同的结果。
暂时说完了。
请大家拍
其实收敛不收敛问题都不是很大,只要收敛条件是在不断向下的趋势就可以了.要是每一次都要算来收敛那不晓得要花多少时间.一般在调试的时候大概有个结果就可以了,最后调好了需要验证的时候再仔细算一次就可以了.毕竟无源的东西很多都是需要实际调试的.
学习了,帮你们顶上去
markmarkmark