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體面積分方程混合不連續(xù)伽遼金方法研究

發(fā)布時(shí)間:2017-11-13 15:02

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【摘要】:如何采用數(shù)值方法精確高效地分析三維復(fù)雜目標(biāo)的電磁散射特性,一直是計(jì)算電磁學(xué)研究領(lǐng)域的重點(diǎn)工作。實(shí)際應(yīng)用中的三維復(fù)雜目標(biāo)通常都是含有精細(xì)結(jié)構(gòu)的金屬介質(zhì)混合目標(biāo)。傳統(tǒng)體面積分方程方法都是基于共形網(wǎng)格分析這類(lèi)三維復(fù)雜目標(biāo)的電磁散射特性,然而對(duì)這類(lèi)三維復(fù)雜目標(biāo)進(jìn)行共形網(wǎng)格離散是非常繁瑣和耗時(shí)的。因此研究基于非共形網(wǎng)格的體面積分方程方法是非常有意義的。不連續(xù)伽遼金體面積分方程方法選取半RWG和半SWG基函數(shù)作為展開(kāi)和測(cè)試基函數(shù),所以它能夠基于非共形網(wǎng)格分析復(fù)雜金屬介質(zhì)混合目標(biāo)的電磁特性。和傳統(tǒng)的體面積分方程方法相比,雖然不連續(xù)伽遼金體面積分方程方法降低了三維復(fù)雜目標(biāo)的網(wǎng)格離散難度,但是因其選取了半RWG和半SWG基函數(shù),增加了不連續(xù)伽遼金體面積分方程方法的未知量。因此本文研究了體面積分方程混合不連續(xù)伽遼金方法,將傳統(tǒng)的體面積分方程方法和不連續(xù)伽遼金體面積分方程方法結(jié)合,不僅降低了三維復(fù)雜目標(biāo)的網(wǎng)格離散難度,而且減少了不連續(xù)伽遼金體面積分方程方法的未知量。并將多層快速多極子技術(shù)應(yīng)用其中,使體面積分方程混合不連續(xù)伽遼金方法能夠算更大電尺寸的金屬介質(zhì)混合目標(biāo)。隨著三維復(fù)雜目標(biāo)的電尺寸不斷增大,體面積分方程混合不連續(xù)伽遼金方法消耗的計(jì)算機(jī)資源也是非常巨大的。因此本文繼續(xù)研究了基于體面積分方程混合不連續(xù)伽遼金方法的非共形區(qū)域分解算法,減少計(jì)算機(jī)內(nèi)存消耗,節(jié)省計(jì)算機(jī)求解時(shí)間。非共形區(qū)域分解算法具有每個(gè)子區(qū)域獨(dú)立剖分的優(yōu)點(diǎn),大大增強(qiáng)了區(qū)域分解算法的靈活性和實(shí)用性。
【學(xué)位授予單位】:南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類(lèi)號(hào)】:TN011

【相似文獻(xiàn)】

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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8 王文舉;時(shí)域積分方程快速算法及并行計(jì)算的研究與應(yīng)用[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2009年

9 周東明;時(shí)域積分方程快速算法及其應(yīng)用研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2006年

10 劉鋒;時(shí)域積分方程在分析金屬/介質(zhì)及場(chǎng)—路混合問(wèn)題中的算法研究與應(yīng)用[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 劉磊承;時(shí)域積分方程后時(shí)不穩(wěn)定性的研究與應(yīng)用[D];安徽大學(xué);2011年

2 王江鋒;一類(lèi)非線(xiàn)性Schr(?)dinger方程組解的爆破性[D];華南理工大學(xué);2015年

3 李星星;二維電磁場(chǎng)積分方程快速直接方法研究[D];南京理工大學(xué);2015年

4 吳興松;金屬介質(zhì)混合目標(biāo)的時(shí)域高階Nystr?m方法[D];南京理工大學(xué);2015年

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6 閆嬌;積分方程(組)的蒙特卡羅求解方法[D];內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué);2015年

7 劉慶龍;幾類(lèi)泛函微分與積分方程的概周期性[D];江西師范大學(xué);2015年

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9 張軍;電大尺寸三維介質(zhì)結(jié)構(gòu)表面積分方程及其并行技術(shù)的研究[D];電子科技大學(xué);2014年

10 蘭天;基于積分方程的測(cè)井響應(yīng)高效數(shù)值模擬[D];電子科技大學(xué);2014年

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本文編號(hào):1181163

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