[综合讨论]《简述CST微波工作室网格划分与波导端口设置》读后感

       上周在扫参过程中因为网格设置的问题,遭遇了一次非常大的挫折.于是静下心来在参考CST Help下，学习hefang版主写的<简述CST微波工作室网格划分与波导端口设置>，在此非常感谢hefang版主的辛勤劳动，真的让自己获益匪浅。不过，针对其中关于网格优化部分（见图1）有些困惑，不太赞同，希望跟hefang版主和大家交流一下。 M3ihtY  
e\%+~GUTC=  
*F0O*n*7W  
Osncl5PD)  
根据CST Help文件， |VxEWU/  
1.并没有说那一种方案更准确,只不过两种优化方式不同，基于能量的是直接增加网格总数，而基于专家系统的是通过增加the Lower mesh limit和Lines per wavelength的值来增加网格总数提高计算精度; u:AKp<'  
2.基于能量的优化方案并不是不能用于扫参或者参数优化，而是扫参的过程中每个参数都需要重新优化，而基于专家系统的，如果扫参过程尺寸变化不大，则只在第一次计算时进行自适应网格优化，后面的扫参将直接应用前面自适应网格优化的结果而不进行自适应优化。因而个人认为基于专家系统的自适应优化更适合大量扫参应用。 4$.$j=Ct."  
L)W1bW}  
下面针对上面的问题做了三次仿真（轴向槽圆波纹喇叭）：1.没有进行自适应网格优化扫参；2.Expert based自适应网格优化扫参；3.Energy based自适应网格优化扫参。实验均在实验室曙光服务器上进行。因为对自适应网格优化了解不深，因而均采用默认设置： 0YK`wuZGS  
   1$T;u~vg  
6x|"1 G{  
     huFT_z_;;  
5S`_q&  
一、时间对比： 9o5W\.A7[D  
1.没有自适应网格优化扫参 /8(c^  
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uTH 4  
2.Expert based自适应网格优化扫参 $Wt0e 4YSu  
   |C}n]{*|  
3. Energy based自适应网格优化扫参 t&}Z~Zp  
i3#To}g5V  
|^9+c2  
1.*VliY  
结论： I
,;@\  
从时间对比可以明显看出， q)vdDdRe_  
,PC'xrEo  
1.不进行自适应网格优化扫参所用时间非常少，不到自适应网格优化扫参所用时间的一半，且两个参量仿真时间相近； VWDXEa9  
IX@g].)C  
2. Expert based自适应网格优化扫参第一个参数计算时间明显长于第二个参数计算时间，证明了“Expert based自适应网格优化扫参只在第一次计算时进行自适应网格优化，后面的扫参将直接应用前面自适应网格优化的结果而不进行自适应优化”；两者之差基本上接近不自适应网格优化的时间，说明自适应网格优化只进行了两次，在Pass2时即满足delta S<0.02的要求；自适应网格优化后，一个参数仿真时间应在2小时11分左右； /{@^
h#4M1  
%;ZWYj`]n  
3. Energy based自适应网格优化扫参两次仿真时间均相同，且明显长于不进行自适应网格优化仿真时间，故Energy based自适应网格优化扫参“针对每个参数都会进行Energy based自适应网格优化”；两者之差接近1个半小时，说明Energy based自适应网格优化只进行了两次网格优化，在Pass2时即满足delta S<0.02的要求；最后网格优化后仿真时间为1个半小时左右。 &AM<H}>  
7R9.g6j  
4．从本次实验的网格优化后计算时间对比，Expert based 2小时11分左右，Energy based1个半小时左右，可以看出本次实验中Expert based自适应加密的网格数更多，因而结果应该更精确些，因而不能片面说“Energy based自适应网格优化更精确”。 ]Hr:|2|.  
u"eO&Vc  
二、Global Mesh Properties eD5:0;X2  
1.没有自适应网格优化扫参 hbl%<ItI49  
!lQGoXQ'4  
2.Expert based自适应网格优化扫参 /Iht,@%E  
 .>?h  
3. Energy based自适应网格优化扫参 eS)2#=  
*FhD%><  
wM
Fo8;L  
Axp#8  
结论： >Y,
3EI\  
1.    Expert based自适应网格优化能明显看出全局网格数增多，为没有自适应网格优化的2.6倍；最小网格步长没变， Z3jh-{0  
2.    Energy based自适应网格优化其增加的网格数并不反映在Global Mesh Properties上，个人认为原因可能如下：“它不基于模型结构或者全局网格参数”（摘自hefang版主的<简述CST微波工作室网格划分与波导端口设置>）。 xS.Rpx/8  
lO=+V 6  
三、    计算精度的问题 |^!#x Tj  
三次实验对比如下。 ]gHxvT\E  
1.    驻波 4#hDt^N~  
4CAV)  
2.    最大增益频率曲线 u\LG_/UJV1  
   s}"5uDfn1F  
3.    E面辐射方向图 lS1-e0,h1  
Z{-x}${  
4.    45度交叉极化 s&(,_34  
Ip c2Qsa  
局部放大 d'j8P  
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          CUJP"u>8M  
2y6@:VxSh  
5. E面相位中心 `"~s<+  
'lmZ{a6  
                                                                                                                                                                                       &"X6s%ZH|  
 6.-0.85dB波束宽度 w&&uk[Gh/a  
T'YHV}b}vX  
9{&APxm  
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  },1**_#<Br  
>JdA,i}1  
7.旁瓣电平 P$l-p'U-  
:(IPrQ  
Qa*?iD  
                                                                                                                                                                                                                              .. 2K >tI9);  
WKVoqp}  

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嗯，我喜欢这样的讨论，有自己的想法和思考是最可贵的！ ~;ink   
j/zD`ydj  
以下是我的见解，我们暂时不纠结对错，纯粹是学术理论的探讨。 -KRHcr \  
@5gZK[?|I  
1. CST的Help确实没有白纸黑字地写出来哪个自适应算法“更准确”，不过CST的application engineer曾经跟我建议过尽量使用energy based这个算法。我相信他是不会无缘无故的推荐的，这一点我后面有自己的体会。 vPG!S{4  
S"|sD|xOb  
2. “Energy based算法直接增加网格总数”这样的说法并不严谨，两种算法都可以增加网格总数。Energy based算法基于电磁场能量分布，应用优化算法的区域既不基于结构的耦合，也不基于全局网格参数，这才是这种算法不能再参数变化情况下使用的原因。因为算法本身必须首先参考上一次计算得到的电磁场分布，如果结构发生变化，那么必须重新计算作为初始参考的电磁场分布。所以在parameter sweep或者optimization的时候，每一次改变参数值，该参数对应的计算都是一个完整的energy based adaptive mesh refinement过程。 {$iJYS\  
rT`D@ I  
3. Expert system算法确实是通过增加Lower mesh limit和Lines per wavelength这两个参数来实现算法的，在parameter sweep或者optimization的时候，只要专家系统已经达到理想设置之后就可以保持住已经被优化的参数值。这一点楼主的观点我是认同的。不过，“基于专家系统的自适应优化更合大量扫参应用”这个说法我持保留意见，后面解释。 D3^[OHi~a  
D\Y)E#%,  
4. 使用模型定量对比很好，前三点结论没有任何异议，不过第四点需要再考虑，我的理解稍后列出来。虽然没有看到模型文件，不过我个人感觉这个模型或许并不是一个“适合”的模型来测试adaptive mesh refinement算法。这个模型或许是因为结构太简单，或者是其它的什么原因，自适应算法只进行两次就结束，体现不出自适应算法之间的区别。或许应该尝试一些“复杂的”模型或者有明显谐振频率的模型，注意不同算法带来的网格划分区别，或者算法计算过程对谐振频率的影响。远场数据可以用来做对比，不过远场数据是通过近场数据换算的，因此不如直接使用1维数据来的直观。 Q9K+k*?{N  
0F'75
 
5. 关于网格划分和仿真准确性（或者可靠性）的关系，原则上讲，网格数越多，仿真结果应该越准确。可是，对于一个模型，并不是总网格数越多就一定越好，所以楼主在模型对比的第四点说“Expert system自适应加密的网格数更多，因而结果应该更精确些”这一点我是不同意的。一般来说，对于电磁场能量不集中的区域，过多的网格划分并不会对结果带来显著的影响，因为这些区域的能量变化不大，大网格和小网格他们网格间的磁通并不会有很大的差距。因此，在电磁场能量密集的区域生成合适数量的网格线才是“好”的算法，这就是Energy based算法和Expert system的区别。你可以看出来，我仍然坚持Energy based算法“更精确”，因为它侧重于模型中的关键区域，并不会无谓地提高其它“非关键”区域的网格密度。 uCK!lq-  
-`e=u<Y9@  
6. 其实这两种自适应算法可以类比于网格设置中“Global mesh properties”和“Local mesh properties”，global mesh整体性地修改网格密度，而local mesh局部性地调整网格密度。那么是不是只要调整global mesh properties就可以解决网格划分问题呢？并不能简单的回答是或者不是。整体性地提高网格密度当然能获得“更准确的”结果，但是有可能要付上资源上的代价。而局部性地提高网格密度很可能就要比前者“更有技巧性”，既提高了网格密度又尽量降低资源的消耗。 ?KxI|os  
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7. 可以看出，adaptive mesh refinement的两种算法，expert system和energy based，相当于把global mesh properties和local mesh properties自动化。或者说，当我们手动调整global mesh properties或者local mesh properties的时候，我们遵循的原则实际上就是expert system或者energy based算法。故此，我个人对网格划分的心得如下： 0XlX7Sk+  
ixJUqo  
8. 当一个模型创建完成，开始要考虑网格划分的时候。如果模型复杂个人不能准确判断模型的“关键区域”，我会先把global mesh properties设置为相对低的数值（比如10,10,10），运行energy based adaptive mesh refinement，自适应优化结束后，进入网格视图模式，就可以观察到模型里哪些地方是“关键区域”（网格线密集处）。然后，通过local mesh properties手动提高这些区域的网格密度。手动优化后的模型应该能得到和优化算法接近的结果，而且应该有相对更快的仿真速度。 -X#J<u T/  
W7NHr5RC  
9. 基于第8项的经验，我从来不认为在parameter sweep或者optimization中使用adaptive mesh refinement是个好的主意。你完全可以把网格优化在第8项做好，用这个优化后的模型作参数运算就好了，每次只需要算一次，方便快捷又准确。 ,2>:h"^  
%EPqJ(T  
欢迎大家发表自己的见解。 @LY 5]og  

所谓的基于专家/能量是针对时域算法的，一直用频域求解，所以没发现这个问题，先说说频域算法吧，它也有自适应网格揭秘，看起来更接近“专家”系统。。 =mqV&FgRo  
<O$'3_S"D  
从两位的描述可以看出：自适应肯定是好用的，毕竟网格增强了（要么以数目取胜，如专家系统；要么以质量取胜，如能量系统）；具体使用的话，那种好用还得看具体问题，如果计算模型比较大，这时候能量系统或许更好用些，有限的资源做更好的活，如果计算问题较小或者是尺寸小变化优化问题，可以使用专家系统，数量取胜的机会大一些嘛。 nE-=7S L  
Cw{#(x
X  
另外，楼主的三个算例，俺建议把最大最小passes's number设大一些，比如8～12，防止出现伪收敛现象，这样或许结果更有说服力一点。 q){]fp.,@  
O8u"Y0$*w  
个人观点，仅供参考～

不能 说网格数目越多就越准确。 c53`E U  
这就好比说“一台电脑价格越高玩游戏的效果越好”一样的情况，太笼统了。 C=cTj7Ub  
合理的根据实际情况的不同配置网格才是仿真靠谱的关键。 MO/N*4U2  
co80M;4  
个人意见,不喜请喷~~ 0}V'\=F454  
Zv\b`Cf}  

Energy based的方法更适合分析单问题。 "M0l;  
但是不适合用于扫参。尤其是一些考虑一些敏感区域的精确仿真。 $SGA60q  
这点是在某些领域cst比hfss有优势的地方。 fy>And*  
lrX0c$)  
个人意见,不喜请喷~~ 9.OwH(Ax7  

默认的pass number是6，这个模型估计是因为太简单，两次就已经达到指标要求了。

关于在parameter sweep或者optimization中使用adaptive mesh refineme，使用CST提供的宏是完全可以做到的。个人在仿真相关模型时，首先获取相关的理论信息和知识，大致知道在参数的某个范围能有最佳值，于是使用parameter sweep或者optimization进行探寻。如果每次结构的微小变化都需要adaptive mesh refineme，则parameter sweep或者optimization优化整体时间将会很长，从平衡效率的角度出发，可以稍微的降低精度进行parameter sweep或者optimization来减少仿真时间。 gE@$~Q>M  
目前个人在仿真时，还是比较喜欢expert system加密网格保证收敛，但是每次加密的网格达到上千万，仿真总时间长的实在令人纠结。Hefang版主的“先把global mesh properties设置为相对低的数值（比如10,10,10），运行energy based adaptive mesh refinement，自适应优化结束后，进入网格视图模式，就可以观察到模型里哪些地方是“关键区域”（网格线密集处）。然后，通过local mesh properties手动提高这些区域的网格密度。”设置网格方式的思路，在接下来中我会尝试下。 ;Rhb@]X  
我想问的是，手动提高"关键区域"的网格密度时，global mesh properties的值可以重新设置回相对较低的数值吗?如果这样做能够保证结果收敛的话而又达到降低总的网格数那就好了。 ms}f>f=  
rps(Jos_~  
而在求解天线的远场方向图时，并不需要很高的精度，使用离散端口获得大致的远场方向图属性。在考虑阻抗匹配时，需要很高的精度，S参数受网格的影响比较大。 }U%^3r-  
CST网格设置是CST软件中应该算是最难捉摸的部分了，如何保持网格总数较低而又能得到较好的仿真精度，希望各位同仁继续讨论分享各自的使用经验。 ?L@@;tt  
zUs~V`0  
?Ml%$z@b?  
!6zyJc@01  

引用第6楼llj85于2011-03-25 19:42发表的 : QwBXlO?  
我想问的是，手动提高"关键区域"的网格密度时，global mesh properties的值可以重新设置回相对较低的数值吗?如果这样做能够保证结果收敛的话而又达到降低总的网格数那就好了。 ....... Gz?2b#7v  

VBM/x|'  
MSl&?}Bj  
使用Local mesh properties局部提高网格密度的时候，Global mesh properties应该调整到相对较低的数值，否则就失去局部加密的意义了。 [g#s&bF  

这样处理我觉得还是会降低总体的精度，精度肯定要低于直接使用energy based adaptive mesh refinement。不过这也是一种精度和速度平衡的选择！！！

我想这取决于你如何定义“精度”这个概念，我猜测不少人对这个概念是很模糊的。 tX%`#hb?s  
P0Z!?`e=M  
比如，“总体的精度”的定义是什么？你如何用定量分析来判断一个模型的“总体的精度”？如果不能用客观并且定量的方式判定“总体的精度”的话，可能没有办法“肯定”某个算法更精确吧？