本文使用自适应交叉近似算法(Adaptive Across Approximation)加速时域积分方程的求解,从而达到降低内存使用量和缩短计算时间的目的。众所周知,基于时间步进(Marching-On-in-Time)的时域积分方程的解会在时间轴后半部分出现明显的震荡...本文使用自适应交叉近似算法(Adaptive Across Approximation)加速时域积分方程的求解,从而达到降低内存使用量和缩短计算时间的目的。众所周知,基于时间步进(Marching-On-in-Time)的时域积分方程的解会在时间轴后半部分出现明显的震荡现象,造成解的不稳定。阶数步进(Marching-On-in-Degree)是解决这一问题的有效途径。因此,本文首先采用MOD方法求解时域积分方程,从而得到一个时间轴上稳定的解;其次,由于时域矩量法产生的大规模稠密矩阵,其求解势必对内存以及硬件资源有着较高的要求。ACA算法是一种纯数学加速方法,本文将它应用于时域积分方程的求解过程中,有效地降低了资源需求。最后,通过算例验证了本文方法的有效性和可行性。展开更多
常规边界元法(boundary element method,BEM)因形成的方程矩阵稠密非对称而难以应用于大规模问题,BEM矩阵的存储限制了BEM的工程应用。该文介绍了递阶矩阵(hierarchical matrix,H-matrix)的基本概念,并引入了一种新颖的H-matrix压缩技术...常规边界元法(boundary element method,BEM)因形成的方程矩阵稠密非对称而难以应用于大规模问题,BEM矩阵的存储限制了BEM的工程应用。该文介绍了递阶矩阵(hierarchical matrix,H-matrix)的基本概念,并引入了一种新颖的H-matrix压缩技术:自适应交叉逼近(adaptive cross approximation,ACA)。通过对普法BEM的节点根据拓扑结构重新分区和编号,可以将方程矩阵分解为若干具有递阶特性的子矩阵,应用自适应交叉逼近技术将这些子矩阵进行低秩分解可大大降低BEM矩阵对内存的消耗。为了对基于ACA技术的BEM内存消耗和有效性进行验证,建立了三维球形电极模型,通过与普通BEM比较,证实了该文方法可显著减小边界元法的内存使用,并验证了该方法的有效性。展开更多
文摘本文使用自适应交叉近似算法(Adaptive Across Approximation)加速时域积分方程的求解,从而达到降低内存使用量和缩短计算时间的目的。众所周知,基于时间步进(Marching-On-in-Time)的时域积分方程的解会在时间轴后半部分出现明显的震荡现象,造成解的不稳定。阶数步进(Marching-On-in-Degree)是解决这一问题的有效途径。因此,本文首先采用MOD方法求解时域积分方程,从而得到一个时间轴上稳定的解;其次,由于时域矩量法产生的大规模稠密矩阵,其求解势必对内存以及硬件资源有着较高的要求。ACA算法是一种纯数学加速方法,本文将它应用于时域积分方程的求解过程中,有效地降低了资源需求。最后,通过算例验证了本文方法的有效性和可行性。
