FDTD算法总结

2024-02-26 03:52
文章标签 算法 总结 fdtd

本文主要是介绍FDTD算法总结,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

计算电磁学(Computational Electromagnetics, CEM)是通过数值计算来研究电磁场的交叉学科。

数值求解电磁学问题的方法可以分成频域(Frequency Doamin, FD)、时域(Time Domain, TD)等两类。

频域法基于时谐微分,通过对多个采样值的傅里叶逆变换得到所需的脉冲响应,使用这种方法,每次计算只能求得一个频率点上的响应。这类方法又可进一步分成低频算法高频算法等两类。低频算法包括矩量法(Method of Moment, MoM)、频域有限差分(Finite Difference Frequency Doamin, FDFD)等;高频算法包括几何光学法、物理光学法等。

时域法按时间步进求得有关场量,一次求解可以获得很宽频带范围内的解。这类方法包括时域有限差分(Finite Difference Time Domain,FDTD)、时域有限单元(Finite Element Time Domain,FETD)等。

在时域法中,最为著名的就是FDTD。因此,本文拟对FDTD算法涉及的数理模型数值模型等内容进行简要介绍。

注1:限于研究水平,分析难免不当,欢迎批评指正。

注2:文章内容会不定期更新。

一、物理方程

1864年,Maxwell在前人理论和实验的基础之上,建立了统一的电磁场理论,并用一组数学方程揭示了宏观电磁场的基本规律,这就是著名的Maxwell方程组。

Maxwell方程组有四个方程组成:描述电荷如何产生电场的高斯定律;论述磁单极子不存在的高斯磁定律;描述电流和时变电场怎样产生磁场的安培环路定律;描述时变磁场如何产生电场的法拉第感应定律

\left\{\begin{matrix} \nabla \cdot \mathbf{D}=\rho\\ \nabla\cdot \mathbf{B}=0\\ \nabla\times \mathbf{H}=\boldsymbol{j}+\frac{\partial \boldsymbol{D}}{\partial t}\\ \nabla\times \mathbf{E}=-\frac{\partial \boldsymbol{B}}{\partial t} \end{matrix}\right.

对于各向同性线性介质,物性方程为,

\left\{\begin{matrix} \boldsymbol{D}=\varepsilon\boldsymbol{E}\\ \boldsymbol{B}=\mu \boldsymbol{H}\\ \boldsymbol{j}=\sigma \boldsymbol{E} \end{matrix}\right.

在上述公式中,各符号含义如下:

\boldsymbol{D}电感强度
\rho电荷密度
\boldsymbol{B}磁感强度
\boldsymbol{E}电场强度
\boldsymbol{H}磁场强度
\boldsymbol{j}传导电流密度
\varepsilon介电常数在真空中,\varepsilon=\varepsilon_{0}=8.8542\times 10^{-12} C^2/N\cdot m^2
\mu磁导率在真空中,\mu =\mu_{0}=4\pi \times 10^{-7} N\cdot s^2/C^2
\sigma电导率

在三维笛卡尔坐标系下,有

\frac{\partial E_{x}}{\partial x}+\frac{\partial E_{y}}{\partial y}+\frac{\partial E_{z}}{\partial z}=\frac{\rho }{\varepsilon }

\frac{\partial H_{x}}{\partial x}+\frac{\partial H_{y}}{\partial y}+\frac{\partial H_{z}}{\partial z}=0

\begin{matrix} \frac{\partial H_{y}}{\partial z}-\frac{\partial H_{z}}{\partial y}=\sigma E_{x}+\varepsilon \frac{\partial E_{x}}{\partial t}\\ \frac{\partial H_{z}}{\partial x}-\frac{\partial H_{x}}{\partial z}=\sigma E_{y}+\varepsilon \frac{\partial E_{y}}{\partial t}\\ \frac{\partial H_{y}}{\partial x}-\frac{\partial H_{x}}{\partial y}=\sigma E_{z}+\varepsilon \frac{\partial E_{z}}{\partial t} \end{matrix} 

\begin{matrix} \frac{\partial E_{y}}{\partial z}-\frac{\partial E_{z}}{\partial y}=-\mu \frac{\partial H_{x}}{\partial t}\\ \frac{\partial E_{z}}{\partial x}-\frac{\partial E_{x}}{\partial z}=-\mu \frac{\partial H_{y}}{\partial t}\\ \frac{\partial E_{y}}{\partial x}-\frac{\partial E_{x}}{\partial y}=-\mu \frac{\partial H_{z}}{\partial t} \end{matrix}

二、数值模型

FDTD是美籍华人K.S. Yee 于1966 年提出的求解微分形式Maxwell方程组的数值方法。FDTD在时域上直接求解微分形式的Maxwell方程组,

2.1 空间离散

在FDTD中,Yee使用Yee Cell在空间上交叉布置电场、磁场分量。电场分量放置到Yee单元各棱的中间,方向平行于各棱;磁场分量放置到Yee单元各面中心,方向平行于各面法线。

Yee Cell

这样,每个电场分量由四个磁场分量环绕;每个磁场分量也由四个电场分量环绕。

对于安培环路定律与法拉第电磁感应定律,采用中心差分来离散磁场旋度与电场旋度。

为对于编号为\left ( i,j,k \right )的Yee Cell,其中i\in \left [ 0, n_{x}\right )j\in \left [ 0, n_{y}\right )k\in \left [ 0, n_{z}\right )n_{x}n_{y}n_{z}为计算域在三个坐标轴方向的网格数,

可得法拉第感应定律、安培环路定律在空间域上的半离散格式,

\begin{matrix}-\mu \frac{\partial H_{x}\left ( i,j,k \right )}{\partial t}= \frac{E_{y}\left ( i,j,k \right )-E_{y}\left ( i,j,k-1 \right )}{\Delta z}-\frac{E_{z}\left ( i,j,k \right )-E_{z}\left ( i,j-1,k \right )}{\Delta y}\\ -\mu \frac{\partial H_{y}\left ( i,j,k \right )}{\partial t}=\frac{E_{z}\left ( i,j,k \right )-E_{z}\left ( i-1,j,k \right )}{\Delta x}-\frac{E_{x}\left ( i,j,k \right )-E_{x}\left ( i,j,k-1 \right )}{\Delta z}\\ -\mu \frac{\partial H_{z}\left ( i,j,k \right )}{\partial t}=\frac{E_{y}\left ( i,j,k \right )-E_{y}\left ( i-1,j,k \right )}{\Delta x}-\frac{E_{x}\left ( i,j,k \right )-E_{x}\left ( i,j-1,k \right )}{\Delta y} \end{matrix}

\begin{matrix} \varepsilon \frac{\partial E_{x}\left ( i,j,k \right )}{\partial t}+\sigma E_{x}\left ( i,j,k \right )=\frac{H_{y}\left ( i,j,k \right )-H_{y}\left ( i,j,k-1 \right )}{\Delta z}-\frac{H_{z}\left ( i,j,k \right )-H_{z}\left ( i,j-1,k \right )}{\Delta y}\\ \varepsilon \frac{\partial E_{y}\left ( i,j,k \right )}{\partial t}+\sigma E_{y}\left ( i,j,k \right )=\frac{H_{z}\left ( i,j,k \right )-H_{z}\left ( i-1,j,k \right )}{\Delta x}-\frac{H_{x}\left ( i,j,k \right )-H_{x}\left ( i-1,j,k \right )}{\Delta z}\\ \varepsilon \frac{\partial E_{z}\left ( i,j,k \right )}{\partial t}+\sigma E_{z}\left ( i,j,k \right )= \frac{H_{y}\left ( i,j,k \right )-H_{y}\left ( i-1,j,k \right )}{\Delta x}-\frac{H_{x}\left ( i,j,k \right )-H_{x}\left ( i,j-1,k \right )}{\Delta y}\end{matrix}

2.2 时间离散

在时间域上,FDTD采用蛙跳格式,由此可得法拉第感应定律、安培环路定律在时间域上的半离散格式,

\begin{matrix} -\mu \frac{H_{x}^{n+\frac{1}{2}}-H_{x}^{n-\frac{1}{2}}}{\Delta t}=\frac{\partial E_{y}^{n}}{\partial z}-\frac{\partial E_{z}^{n}}{\partial y}\\ -\mu \frac{H_{y}^{n+\frac{1}{2}}-H_{y}^{n-\frac{1}{2}}}{\Delta t}=\frac{\partial E_{z}^{n}}{\partial x}-\frac{\partial E_{x}^{n}}{\partial z}\\ -\mu \frac{H_{z}^{n+\frac{1}{2}}-H_{z}^{n-\frac{1}{2}}}{\Delta t}=\frac{\partial E_{y}^{n}}{\partial x}-\frac{\partial E_{x}^{n}}{\partial y} \end{matrix}

\begin{matrix}\varepsilon \frac{E_{x}^{n+1}-E_{x}^{n}}{\Delta t}+ \sigma E_{x}^{n+\frac{1}{2}}=\frac{\partial H_{y}}{\partial z}-\frac{\partial H_{z}}{\partial y}\\ \varepsilon \frac{E_{y}^{n+1}-E_{y}^{n}}{\Delta t}+\sigma E_{y}^{n+\frac{1}{2}}=\frac{\partial H_{z}}{\partial x}-\frac{\partial H_{x}}{\partial z}\\ \varepsilon \frac{E_{z}^{n+1}-E_{z}^{n}}{\Delta t}+\sigma E_{z}^{n+\frac{1}{2}}=\frac{\partial H_{y}}{\partial x}-\frac{\partial H_{x}}{\partial y} \end{matrix}

2.3 FDTD差分方程组

结合法拉第感应定律、安培环路定律在空间域、时间域上的离散格式,可得最终差法方程组,

\begin{matrix}-\mu \frac{H_{x}^{n+\frac{1}{2}}\left ( i,j,k \right )-H_{x}^{n-\frac{1}{2}}\left ( i,j,k \right )}{\Delta t}= \frac{E_{y}^{n}\left ( i,j,k \right )-E_{y}^{n}\left ( i,j,k-1 \right )}{\Delta z}-\frac{E_{z}^{n}\left ( i,j,k \right )-E_{z}^{n}\left ( i,j-1,k \right )}{\Delta y}\\ -\mu \frac{H_{y}^{n+\frac{1}{2}}\left ( i,j,k \right )-H_{y}^{n-\frac{1}{2}}\left ( i,j,k \right )}{\Delta t}=\frac{E_{z}^{n}\left ( i,j,k \right )-E_{z}^{n}\left ( i-1,j,k \right )}{\Delta x}-\frac{E_{x}^{n}\left ( i,j,k \right )-E_{x}^{n}\left ( i,j,k-1 \right )}{\Delta z}\\ -\mu \frac{H_{z}^{n+\frac{1}{2}}\left ( i,j,k \right )-H_{z}^{n-\frac{1}{2}}\left ( i,j,k \right )}{\Delta t}=\frac{E_{y}^{n}\left ( i,j,k \right )-E_{y}^{n}\left ( i-1,j,k \right )}{\Delta x}-\frac{E_{x}^{n}\left ( i,j,k \right )-E_{x}^{n}\left ( i,j-1,k \right )}{\Delta y} \end{matrix}

\begin{matrix} \varepsilon \frac{E_{x}^{n+1}\left ( i,j,k \right )-E_{x}^{n+1}\left ( i,j,k \right )}{\Delta t}+\sigma E_{x}^{n+\frac{1}{2}}\left ( i,j,k \right )=\frac{H_{y}^{n+\frac{1}{2}}\left ( i,j,k \right )-H_{y}^{n+\frac{1}{2}}\left ( i,j,k-1 \right )}{\Delta z}-\frac{H_{z}^{n+\frac{1}{2}}\left ( i,j,k \right )-H_{z}^{n+\frac{1}{2}}\left ( i,j-1,k \right )}{\Delta y}\\ \varepsilon \frac{E_{y}^{n+1}\left ( i,j,k \right )-E_{y}^{n}\left ( i,j,k \right )}{ \Delta t}+\sigma E_{y}^{n+\frac{1}{2}}\left ( i,j,k \right )=\frac{H_{z}^{n+\frac{1}{2}}\left ( i,j,k \right )-H_{z}^{n+\frac{1}{2}}\left ( i-1,j,k \right )}{\Delta x}-\frac{H_{x}^{n+\frac{1}{2}}\left ( i,j,k \right )-H_{x}^{n+\frac{1}{2}}\left ( i-1,j,k \right )}{\Delta z}\\ \varepsilon \frac{E_{z}^{n+1}\left ( i,j,k \right )-E_{z}^{n}\left ( i,j,k \right )}{\Delta t}+\sigma E_{z}^{n+\frac{1}{2}}\left ( i,j,k \right )= \frac{H_{y}^{n+\frac{1}{2}}\left ( i,j,k \right )-H_{y}^{n+\frac{1}{2}}\left ( i-1,j,k \right )}{\Delta x}-\frac{H_{x}^{n+\frac{1}{2}}\left ( i,j,k \right )-H_{x}^{n+\frac{1}{2}}\left ( i,j-1,k \right )}{\Delta y}\end{matrix}

2.4 边界条件

由于数值模拟只能选取有限区域作为计算域进行仿真计算,因此,在计算域边界处,需要给出吸收边界条件。

目前效果最好的吸收边界层是Berenger于1994年提出的完美匹配层(Perfect Matched Layer, PML)。完全匹配层是数学上在FDTD区域截断边界处虚拟设置一种特殊介质层,通过合理地选择PML的本构参数,能够使FDTD计算域的外行电磁波无反射地穿过分界面,并在吸收层内被迅速吸收分解。

2.5 源项处理

根据源项随时间的变化,源项可分为周期性源项和非周期性源项。

根据源项几何形状,可分为点源、线源、面源等。

2.6 收敛性、稳定性条件

c为计算空间内电磁波最大传播速度,\Delta t为时间步2长,\delta为网格尺寸,则有

对于三维均匀网格,时间步长\Delta t、网格尺寸\delta需要满足Courant条件:c\Delta t\leq \frac{\delta }{\sqrt{3}}

对于二维均匀网格,时间步长\Delta t、网格尺寸\delta需要满足Courant条件:c\Delta t\leq \frac{\delta }{\sqrt{2}}

对于二维均匀网格,时间步长\Delta t、网格尺寸\delta需要满足Courant条件:c\Delta t\leq \delta

三、实现与测试

参考文献

  • K S Yee .Numerical solution of initial boundary value problems involving maxwell's equations in isotropic media[J].IEEE Transactions on Antennas & Propagation, 1966, 14(5):302-307.DOI:10.1109/TAP.1966.1138693.
  • 赖生建. 计算电磁学讲义.
  • 梁铨廷. 物理光学(第五版). 2018

网络资料

  • XFDTD
  •  FDTD++ 
  • openEMS
  • Meep  

这篇关于FDTD算法总结的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/747631

相关文章

Python中logging模块用法示例总结

《Python中logging模块用法示例总结》在Python中logging模块是一个强大的日志记录工具,它允许用户将程序运行期间产生的日志信息输出到控制台或者写入到文件中,:本文主要介绍Pyt... 目录前言一. 基本使用1. 五种日志等级2.  设置报告等级3. 自定义格式4. C语言风格的格式化方法

Spring 依赖注入与循环依赖总结

《Spring依赖注入与循环依赖总结》这篇文章给大家介绍Spring依赖注入与循环依赖总结篇,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧... 目录1. Spring 三级缓存解决循环依赖1. 创建UserService原始对象2. 将原始对象包装成工

MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结

《MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结》在MySQL中LONGBLOB是一种二进制大对象(BLOB)数据类型,用于存储大量的二进制数据,:本文主要介绍MySQL中查询和展示LO... 目录前言1. 查询 LONGBLOB 数据的大小2. 查询并展示 LONGBLOB 数据2.1 转换为十

在Java中实现线程之间的数据共享的几种方式总结

《在Java中实现线程之间的数据共享的几种方式总结》在Java中实现线程间数据共享是并发编程的核心需求,但需要谨慎处理同步问题以避免竞态条件,本文通过代码示例给大家介绍了几种主要实现方式及其最佳实践,... 目录1. 共享变量与同步机制2. 轻量级通信机制3. 线程安全容器4. 线程局部变量(ThreadL

Spring Boot 与微服务入门实战详细总结

《SpringBoot与微服务入门实战详细总结》本文讲解SpringBoot框架的核心特性如快速构建、自动配置、零XML与微服务架构的定义、演进及优缺点,涵盖开发环境准备和HelloWorld实战... 目录一、Spring Boot 核心概述二、微服务架构详解1. 微服务的定义与演进2. 微服务的优缺点三

Java通过驱动包(jar包)连接MySQL数据库的步骤总结及验证方式

《Java通过驱动包(jar包)连接MySQL数据库的步骤总结及验证方式》本文详细介绍如何使用Java通过JDBC连接MySQL数据库,包括下载驱动、配置Eclipse环境、检测数据库连接等关键步骤,... 目录一、下载驱动包二、放jar包三、检测数据库连接JavaJava 如何使用 JDBC 连接 mys

Java中的雪花算法Snowflake解析与实践技巧

《Java中的雪花算法Snowflake解析与实践技巧》本文解析了雪花算法的原理、Java实现及生产实践,涵盖ID结构、位运算技巧、时钟回拨处理、WorkerId分配等关键点,并探讨了百度UidGen... 目录一、雪花算法核心原理1.1 算法起源1.2 ID结构详解1.3 核心特性二、Java实现解析2.

JavaSE正则表达式用法总结大全

《JavaSE正则表达式用法总结大全》正则表达式就是由一些特定的字符组成,代表的是一个规则,:本文主要介绍JavaSE正则表达式用法的相关资料,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下... 目录常用的正则表达式匹配符正则表China编程达式常用的类Pattern类Matcher类PatternSynta

SQL中JOIN操作的条件使用总结与实践

《SQL中JOIN操作的条件使用总结与实践》在SQL查询中,JOIN操作是多表关联的核心工具,本文将从原理,场景和最佳实践三个方面总结JOIN条件的使用规则,希望可以帮助开发者精准控制查询逻辑... 目录一、ON与WHERE的本质区别二、场景化条件使用规则三、最佳实践建议1.优先使用ON条件2.WHERE用

Nginx Location映射规则总结归纳与最佳实践

《NginxLocation映射规则总结归纳与最佳实践》Nginx的location指令是配置请求路由的核心机制,其匹配规则直接影响请求的处理流程,下面给大家介绍NginxLocation映射规则... 目录一、Location匹配规则与优先级1. 匹配模式2. 优先级顺序3. 匹配示例二、Proxy_pa