GPU加速的高效FE-BI方法:3D电磁分析的创新解决方案

需积分: 0 2 下载量 143 浏览量 更新于2024-08-13 收藏 2.51MB PDF 举报
本文研究了一种具有GPU加速的高效精确有限元边界积分(FE-BI)方法,专用于三维电磁分析,尤其是在处理复杂结构和材料的电磁问题时。该方法的核心创新在于采用混合测试方案,结合Rao-Wilton-Glisson函数和Buffa-Christiansen函数作为测试函数,这显著提高了FE-BI的精度。这种方法能够有效地避免常见的内部共振问题,这是传统FE-BI方法中的一个挑战。 为了优化迭代求解的性能,文章提出了一个基于有效吸收边界条件(ABC)的预处理器。这种预处理器有助于加快收敛速度,使得计算过程更加高效。此外,利用GPU的强大并行计算能力,文章引入了多级快速多极算法(MLFMA)来加速整个迭代过程,进一步提升了计算效率。 作者通过计算多个基准对象的雷达横截面(RCS)验证了新方法的数值准确性。这些测试结果表明,与传统基于CPU的FE-BI方法相比,GPU加速的FE-BI-MLFMA方法在保持高精度的同时,具有更快的收敛性和更高的总计算效率。例如,对于一个8线程CPU算法,GPU加速的算法能实现高达25.5倍的总加速,这在实际工程应用中具有显著的优势。 文中列举了几个具体的数值示例,包括大型介电涂层球体、部分人体模型以及类似导弹的涂层物体,展示了这种方法在处理复杂电磁场景下的优异性能和实际应用潜力。本文的工作不仅为三维电磁分析提供了先进的计算工具,还为设计和优化复杂的电磁系统提供了一个强大的技术支撑。