MLSSM算法实现网格离散复杂目标的优化设计.docVIP

MLSSM算法实现网格离散复杂目标的优化设计 　　摘 要： 为改进三维大尺寸复杂物体电磁建模精确求解的效率，采用了自适应交叉算法（ACA）基础上的多层简易矩阵稀疏算法（MLSSM）改进的方式，通过算法的理论及实现过程分析在实验验证中表明：应用的改进ACA算法计算效率比矩量法逐点计算显著提高；改进的MLSSM的内存需求减少了一半左右，矩阵构造过程速度有了明显提高；改进的MLSSM降低了计算复杂度，迭代求解过程速度有了明显提高。从算法对比结果可以看出，改进的MLSSM在降低计算复杂度方面占据优势，在分析半空间上大目标复杂物体优势明显。这一研究对复杂物体的电磁建模优化具有一定的理论和应用意义。 　　关键词： 电磁建模； 精确求解； 复杂物体； 多层简易矩阵稀疏算法； 自适应交叉算法 　　中图分类号： TN911.7?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2016）07?0161?06 　　Abstract： To improve the efficiency of exactly solving the electromagnetic modeling of large?size three?dimensional complex object， the improved multilayer simple sparse matrix （MLSSM） algorithm based on adaptive crossover algorithm （ACA） is adop?ted. The experimental verification of theory analysis and realization process shows that： the computing efficiency of using improved ACA algorithm is significantly increased than that of moment method； the memory requirement is reduced by a half by means of the improved MLSSM， which can significantly improve the speed of matrix construction process； the computing complexity is reduced by means of the improved MLSSM， and the speed of iterative solution process is significantly improved. The comparison results show that the improved MLSSM algorithm has the advantages in the aspects of reducing the computing complexity and analyzing the large complex object in half space. The study has certain theoretical and applied significances for the optimization of the complex object electromagnetic modeling. 　　Keywords： electromagnetic modeling； exact solution； complex object； multilayer simple sparse matrix algorithm； adaptive crossover algorithm 　　0 引 言 　　随着科技不断的飞速发展，对三维电较大对象的电磁建模，同时还做数值分析方面的深层研究，借助于计算机软件以及硬件功能都得到了很大的提升，这让从前没办法对某些对象做研究分析，而在现在能够得以实现[1?3]。在现实社会中对于很大尺寸对象的研究分析预期借助计算机的功能水平大大高于实际发展的水平，所以如何提升数值运算的能力，是学者研究电磁学的关键因素。在三维电大尺寸对象的理论分析里，一般经常用到的方法有微分、高频等方法[4?5]。比如有限元法属于微分法，物理光学法、几何绕射理论属于高频方法。采用有限元方法虽能形成不太密集的矩阵，但其对欲求的对象做体剖分[6?7]。在分析对象的电尺寸非常大时，网格在离散时产生的未知量数目很多且无法预知，所以造成的运算量非常大。在高频条件下的假设，高频方法在面向较为复杂的对象时没办法得到精确的数据，所以无法应用[8]。而采用矩