搜索【原創(chuàng)分享】我的FDTD學習之路（附150M資料收集）
2017-04-22 by:CAE仿真在線 來源:互聯網
前言:隨著數值計算和可視化技術的快速發(fā)展,電磁學理論不再枯燥無味、晦澀難懂,一批優(yōu)秀的商業(yè)軟件,如CST、HFSS、FEKO等,從數值仿真層角度將Maxwell方程學習變得生動有趣,顯著降低了電磁學研究的難度。但令人擔憂的是,不少用戶缺乏電磁仿真基本理解,過度依賴軟件仿真,導致了大量時間和精力的浪費。
個人認為:電磁仿真軟件開發(fā)初衷是輔助用戶理解、驗證用戶預測,而不是代替用戶從事科研!為此建議大家至少要從編程層面掌握一種電磁仿真算法的數值實現,這樣使用相應軟件時便會得心應手、操作自如。下面跟大家分享一下本人學習時域有限差分(FDTD)算法的過程和心得。
(1)辛路歷程
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2009年接觸電磁數值計算(CEM),學會用商業(yè)軟件CST仿真天線;
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2010年3月初次學習FDTD,教材選用葛德彪老師的《電磁波時域有限差分方法》,照著書把公式抄了一通,沒整明白,暫時擱置;
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2010年9月再次學習FDTD,教材選用Sullivan的《Electromagetic Simulation using the FDTD Method》,基本找到感覺。后來對照Taflove的《Computetional Electrodynamics the FDTD Method》加強學習,并利用matlab初步實現了簡單的FDTD仿真(一維、二維電磁波空間傳播),FDTD學習基本入門;
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2011年利用matlab編程實現了簡單周期結構的FDTD仿真(包含周期邊界和PML吸波邊界實現)以及簡單的場路聯合仿真(matlab調用pspice電路),FDTD學習邁出了堅實的一步;
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2012年以后,從算法層面加強了CST微波工作室各項參數設置的理解,從數值計算層面提高了對網格剖分、激勵設置、集總加載、場路聯合以及數據后處理實現的認識,仿真效率和精度顯著提高(雖然基于FIT技術,但笛卡爾坐標系下與FDTD完全等效)。
(2)心得體會
1. 選擇什么教材入門?
case1 如果你不習慣英文,那么選擇西安電子科技大學教材《電磁波時域有限差分方法》,第一遍學習時不求甚解,不怕麻煩。建議看完了合上書,自己把三維FDTD差分離散過程一步一步推導出來,保證你的理解比直看書強百倍。
case2 如果你有一定英語基礎,強烈推薦Sullivan的《Electromagetic Simulation using the FDTD Method》,該書的優(yōu)點是簡單直接,通過舉例的方式進行介紹,每個例子都有C語言的程序代碼。
case3 如果你有一定的計算電磁學基礎,那么建議選擇Taflove的《Computetional Electrodynamics the FDTD Method》,這本書很厚實,專業(yè)性很強,非常適合用于FDTD的進階學習。
上述三本經典教材都連續(xù)發(fā)行了多版,處于入門階段,大家可以不必糾結于選擇哪一版,都差不多:),這些教材的pdf版我已幫大家收集整理,見文章結尾資料收集部分。
2. 選擇何種語言編程?
總的來說,主要有四種語言可供大家選擇:Matlab,Fortran,C,Python。
case1 如果沒有任何編程基礎,建議選擇Matlab,因為一方面該語言入門門檻低,另一方面matlab繪圖很方便,會給編程調試帶來很大幫助。
case2 如果一味追求仿真精度,建議選擇Fortran(FormulaTranslation的縮寫),該語言是數值計算的首選,執(zhí)行效率非常高,廣泛應用于科學和工程計算領域。
case3 如果對代碼有移植的打算,建議選擇C語言,當前國內大多高校的計算機程序設計課程都是選擇C語言,編程靈活,可供參考的代碼較多。
上述三種語言對應的FDTD編程代碼很多,這里為大家收集了部分放在資料共享部分,當然也包括個人編寫的簡單周期結構電磁仿真的Matlab代碼(歡迎交流)。
特別的,作為入門推薦大家學習Taflove的《Computetional Electrodynamics the FDTD Method》的matlab代碼,無論是從算法實現還是從編程風格上都值得參考(見資料收集-2 FDTD學習代碼-Matlab文件夾)。
此外,有興趣的朋友還可以嘗試Python語言,專為非專業(yè)程序人員開發(fā),完全免費,語法簡潔清晰,有豐富的擴展庫,可以很輕松的將各種語言的模塊結合在一起。
3. 選擇哪樣軟件練習?
時域電磁仿真軟件不勝枚舉,例如商業(yè)軟件CST、xFDTD、FDTD Solutions以及開源軟件包MEEP、ToyFDTD、GMES、OpenEMS、FDTD++等等。
如果使用處于入門階段,這里首先推薦CST軟件。原因很簡單,建模效率高、操作簡單方便、help文檔豐富全面,因此受到廣大工程師和學生的極度青睞。
如果有意向進行二次開發(fā)或者深入學習算法實現,可以考慮開源軟件,例如基于Python開發(fā)的MEEP、GMES, 基于C和Fortran的ToyFDTD,基于C++開發(fā)的OpenEMS、FDTD++等等。
(3)資料收集
最后,為方便大家學習,本人特意將前期相關資料收集整理,主要包括論文、報告、教材、代碼等等,如果大家對該資料感興趣,請聯系useful2you(微信)或關注公眾號useful4you索取全套設計資料。
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