矩形波导E面不连续性的DDM/FEM分析

应用区域分解法(DDM)结合有限元法(FEM)分析矩形波导E面不连续性问题,将原求解区域分解为若干个非重叠的子域,在子域的虚拟边界上采用吸收虚拟边界条件,以保证相邻子域间的波传播。分别计算了矩形波导中加载双金属膜片和双介质柱时的散射系数,结果与有关文献一致。采用这种技术,大大地减少了对计算机内存的需求。     

三维非均匀介质成像问题的区域分解方法

在利用数值方法分析非均匀介质问题时,容易生成大型系数矩阵,从而在求解时常常造成计算机内存不足或者计算时间过长。该文利用区域分解方法对三维非均匀介质成像问题进行分析,通过将求解区域划分为几个子区域,在子区域上以迭代求解子问题的方式解决以上问题。文中给出的迭代收敛速度曲线证明区域分解算法的收敛速度很快。该文对一些复杂的非均匀介质问题给出了模拟测量成像的结果。     

MPSTD算法子域分界面上改进的特征变量匹配条件

多区域时域伪谱(MPSTD)算法用于复杂问题分析时,整个计算域的相邻子域间将存在多种类型的分界面,子域间信息的交换通过这些分界面上的匹配条件来实现.由于特征变量(CV)匹配条件的局限性,它只适用于一些特定类型的分界面.为此,本文针对任意类型分界面,推导了改进的特征变量(ICV)匹配条件,并给出了ICV匹配条件在分界面上的场值更新关系.在此基础上,将MPSTD算法与ICV匹配条件相结合分析了两根正交矩形波导构成的波导宽壁中心斜缝耦合器,数值结果与FDTD结果的一致性充分说明了ICV匹配条件的准确性和有效性.同时,对矩形波导宽壁中心斜缝耦合器的分析也拓展了MPSTD算法的应用领域.     

多尺度量子谐振子算法的收敛特性

多尺度量子谐振子算法的收敛特性证明单一尺度的收敛过程不能同时获得良好的全局搜索精度和局部搜索精度,只有采用多尺度迭代才能实现对全局最优解的逐步精确定位,所以MQHOA算法利用量子谐振子收敛过程（QHO收敛）和多尺度收敛过程（M收敛）两个嵌套的收敛过程实现对优化问题的求解．QHO收敛过程按谐振子波函数由高能态向低能态的变化实现搜索区域的收缩,M收敛过程以2的倍数逐步减小尺度提高搜索精度．算法的波函数收敛定理证明QHO收敛时采样分布为高斯分布．QHO收敛过程算法模型中不同能级和不同尺度下的波函数图像为跟踪研究算法的迭代收敛过程提供了直观的具有物理含义的手段．实验证明算法在收敛过程中基态波函数形态和基态时零点能的存在都与算法物理模型的理论描述和预言是高度吻合的．     

有向传感器网络覆盖增强问题的贪婪迭代算法

 在有向传感器网络中,可以通过调整节点的感知方向来增强目标区域的覆盖率.提出了有向传感器网络覆盖增强问题的一种贪婪迭代算法,在每次迭代中,调整那些使得覆盖率增加最大的节点的感知方向,重复此迭代过程直至通过调整任一节点的感知方向已不能再增加覆盖率.此外,还提出了一种通过计算几何求解该算法中区域计算问题的方法,以提高计算精度和减少计算时间.大量的仿真实验结果表明,该算法的执行时间较短,收敛速度较快,能够获得比现有算法更高的目标区域覆盖率.     

复杂波导元件的时域有限差分法分析

本文研究如何应用FDTD方法对一些复杂波导元件进行分析。应用子域连接技术,配合PML技术、连接边界法和非正交网格技术等,以波导双T、混合接头环耦合器等波导元件为例,得出这些器件的散射参数。对部分参数作出了测量,计算值和测量值吻合较好。算法的优点在于计算域小、计算时间缩短、共形性好及子域建模程序具有可移植性等。     

红外目标图像循环迭代复原算法的加速技术研究

为了提高图像处理的实时性,本文针对作者先前提出的循环迭代图像复原算法迭代次数多、收敛速度慢等问题,提出了一种基于线性搜索的加速迭代技术.该加速技术利用泰勒级数展开式根据当前次的迭代结果对下次迭代数据进行预测,合理地跳过原有的一些迭代点,从而加快算法收敛.在达到相同复原效果条件下,减少了迭代次数,提高了算法的实时性.本文对收敛加速技术进行了理论分析和推导,在微机上进行了一系列的对比实验,实验结果表明,本文给出的加速技术效果显著,获取了加速因子的有效取值等一些有用的实验参数,算法具有实用价值.     

基于外点法的海上蒸发波导反演研究

在海上蒸发波导反演研究中,传统的遗传算法存在反演速度慢,早熟收敛的现象.在GPS散射信号反演海上蒸发波导的背景下,基于双参数蒸发波导模型,运用一种约束最优化方法——外点法（外部惩罚函数法）进行目标函数搜索,从而进行蒸发波导反演.实验的目的是为了验证算法的优越性,所以不考虑接收机的灵敏度等问题.因此,假定波导高度真值,由此得出的功率矢量看作实测的GPS散射信号功率,同时,在一定波导高度范围内逐一进行搜索,搜索到的每一个高度值对应的功率矢量即为仿真的GPS散射信号功率,根据目标函数,分别与实测值进行比较,最接近的一组功率矢量对应的波导高度即为反演得到的最优值.实验结果显示出外点法相对于蚁群算法,反演速度快,迭代次数少,计算结果精度较高.     

二阶传输条件撕裂互连法在电大辐射中的应用

针对于大尺寸电磁辐射问题,将撕裂互连法应用于三维电大尺寸辐射问题的计算仿真。该算法是区域分解方法中的一种,求解区域划分成互不重叠的子区域,各子区域之间通过拉格朗日乘子将交界面的连续边界条件或者传输条件耦合。鉴于原来的传输条件存在不收敛或者收敛较慢情况,提出同时能在TE/TM凋落模式快速收敛的二阶传输边界条件作为子区域之间交界面的边界条件,并且引入虚拟激励流为交换信息。数值结果表明,该改进算法有效地提高了撕裂互连法在迭代求解中的收敛性。在求解三维电大辐射问题时,该算法仿真结果与有限元算法结果一致,表明撕裂互连算法是计算大尺寸电磁辐射问题的一种有效方法。     

基于改进鲸鱼算法虚拟电厂经济优化调度

针对分布式不可控电源接入系统引起的波动问题,文中基于虚拟电厂提出一种考虑市场电价的经济优化调度模型,根据负荷需求,对虚拟电厂中的各分布式发电的功率输出进行优化,以达到经济最优化。将鲸鱼算法应用于所建立的虚拟电厂经济优化调度模型,并对算例结果进行了分析,结果表明,该模型是合理有效的。针对鲸鱼算法在求解过程中存在的收敛速度慢和收敛速度低的问题,在收敛因子方面又对鲸鱼算法进行了进一步的改进,将改进的鲸鱼算法运用到已建好的虚拟电厂经济优化调度模型中,对比两种仿真结果可知,改进算法的收敛速度和精度都得到了提高。     

ANALYSIS OF WAVEGUIDE PROBLEMS USING A RELAXED ITERATIVE DOMAIN DECOMPOSITION METHOD COMBINED WITH MULTIFRONTAL ALGORITHM

In this paper,an absorbing Fictitious Boundary Condition (FBC) is presented to generate an iterative Domain Decomposition Method (DDM) for analyzing waveguide problems.The relaxed algorithm is introduced to improve the iterative convergence.And the matrix equa-tions are solved using the multifrontal algorithm.The resulting CPU time is greatly reduced.finally,a number of numerical examples are given to illustrate its accuracy and efficiency.     

用区域分裂法求解波导不连续性问题

基于区域分裂法（DDM）结合频域有限差分（FDFD）和波导模式展开求解矩形波导不连续性问题，在矩形波导的规则部分用解析的方法把电磁场用波导模式展开，不规则部分用FDFD方法建立关于各离散点电磁场值的方程，各个相邻的子区域间用Depres传输条件连接，通过迭代得到整个区域的解，计算了几个波导不连续性问题的散射参数，结果和其它方法结果吻合较好，证明了该算法的正确性。     

基于改进的体面积分方程区域分解方法高效求解有限大频率选择表面结构的电磁散射特性

针对复杂的有限大频率选择表面（frequency selective surface，FSS）结构阐述了一种改进的非重叠和非共型的体面积分方程区域分解方法（volume-surface integral equation domain decomposition method，VSIE-DDM）.为了对其进行高效的电磁分析，我们在最近发展的VSIE-DDM的基础上开发了不同的分区方式，每个子区域不必相同大小，可以任意形状，使该VSIE-DDM分区更加灵活.并且由于FSS的精细单元和薄介质基底，导致网格比较稠密，因此得到维度比较大的矩阵.为了更高效计算更大维度的子区自耦合矩阵的逆，使用了内外迭代技术使得该方法可以采用电尺寸更大的子区，获得更好的收敛性，进一步提高了仿真效率.通过几个数值算例验证了本文所提算法的计算性能.     

电磁散射的拉格朗日乘子区域分解算法

针对电磁散射问题,提出了一种基于广义变分原理的区域分解算法.将原求解区域划分为若干个不重叠的子区域,引入拉格朗日乘子法以满足相邻子区域之间场的连续性要求,并建立其修正泛函,使原问题转化为求解拉格朗日乘子.研究了子区域系数矩阵的可逆性.为了进一步提高效率,采用了重启的广义最小残量法为求解器.数值算例验证了本文方法的准确性和有效性.     

A domain decomposition method for the vector wave equation

A nonoverlapping domain decomposition method (DDM) is presented for the finite-element (FE) solution of electromagnetic scattering problems by inhomogeneous three-dimensional (3-D) bodies. The computational domain is partitioned into concentric subdomains on the interfaces of which conformal vector transmission conditions are prescribed and that can be implemented in the inhomogeneous part. The DDM is numerically implemented when a conformal vector absorbing boundary condition (ABC) is utilized on the outer boundary terminating the FE mesh, while employing the standard edge-based FE formulation. Then, numerical experiments are performed on a sphere and a cone sphere that emphasize the advantages of this technique in terms of memory storage and computing times, especially when the total number of unknowns is very large. Also, these numerical experiments serve as a severe test for the performances of the ABC     

Least Squares-Based Iterative Identification Methods for Linear-in-Parameters Systems Using the Decomposition Technique

By extending the least squares-based iterative (LSI) method, this paper presents a decomposition-based LSI (D-LSI) algorithm for identifying linear-in-parameters systems and an interval-varying D-LSI algorithm for handling the identification problems of missing-data systems. The basic idea is to apply the hierarchical identification principle to decompose the original system into two fictitious sub-systems and then to derive new iterative algorithms to estimate the parameters of each sub-system. Compared with the LSI algorithm and the interval-varying LSI algorithm, the decomposition-based iterative algorithms have less computational load. The numerical simulation results demonstrate that the proposed algorithms work quite well.     

对称线性BiCG迭代法求解波导问题

提出了一种对称化线性双共轭梯度(BiCG)迭代算法,应用于光电工程领域中波导问题的分析。该算法是针对有限元线性系统系数矩阵的大型复对称特性,在常规BiCG迭代法基础上对其进行对称化所得到的快速迭代求解算法。数值结果表明,所提出的对称BiCG迭代法比若干常用方法更加有效。     

二维位场重叠型区域分解方法

区域分解方法在处理复杂求解区域问题上比一般常用方法要优越。本文在Ｓｃｈｗａｒｚ交替法的基础上，给出了不带松弛因子和带松弛因子的重叠型区域分解算法。数值实例说明：利用区域分解算法，可以得到较理想的计算结果，算法的收敛速度与离用网格无关，而且相似问题具有相近的最佳松弛因子。