ANSYS HFSS. Сеточный генератор. (часть 1)

ANSYS HFSS. Сеточный генератор. (часть 1)

Для получения точных результатов моделирования как в системе ANSYS HFSS, так и в других программах численного анализа необходимо особое внимание обращать на качество сетки. Несмотря на то что ANSYS HFSS обладает встроенным автоматическим адаптивным сеточным генератором, который в большинстве случаев позволяет получать результаты моделирования за оптимальное время, совпадающие с экспериментальными измерениями без особого вмешательства инженера, но всё же в некоторых случаях ручное вмешательство имеет место быть. Ибо нет ничего совершеннее человеческого ума. Давайте поговорим в этой статье о сеточном генераторе ANSYS HFSS, о его ручных настройках, о плохих и хороших сетках, о точности вычислений и т.д. Но обо всём по порядку…

Автоматический адаптивный сеточный генератор.

Как было сказано выше, в большинстве случаев нет необходимости прибегать к ручным настройкам сеточного генератора. Тем не менее стоит поговорить о некоторых настройках, представляющих собой основу для алгоритма генерирования сетки. Как известно, генератор сетки в ANSYS HFSS на начальном этапе создаёт сетку на основе самой геометрии модели. Следующий этап – уплотнение сетки на основе длинны волны. На этом этапе необходимо подчеркнуть важность установки правильного значения расчётной частоты (Solution Frequency во вкладке Solution Setup). Частота должна быть выбрана точно в центре всей расчётной полосы частот или такая, которая соответствует интересующей частотной точке. Другими словами, результаты расчета будут всегда самыми точными на выбранной частоте.  Так же при моделировании необходимо брать во внимание наличие или отсутствие в анализируемой модели материалов – не металлов, а также материалов со свойствами, зависящими от частоты. При этом необходимо правильно выбрать порядок базисной функции (Order of Basis Functions).

Рисунок 1. Меню настроек уплотнения сетки на основе длинны волны и выбора порядка базисной функции.

Выбор порядка базисной функции определяет какое количество неизвестных будет вычислено для каждого тетраэдрального элемента сетки, а также влияет на коэффициент Lambda Target, который в свою очередь влияет на размер элементарной ячейки. По умолчанию порядок базисной функции установлен First order (первого порядка) (в большинстве задач используют именно первый порядок). Это подразумевает вычисление 20-ти неизвестных для каждого тетраэдра. При увеличении порядка базисной функции естественно увеличивается количество неизвестных и увеличивается разрешение по полю в пределах небольшого объёма (это полезно когда в большой анализируемой модели есть небольшие области где необходимо точно вычислить поле, т.е. получить хорошее разрешение по полю в данных областях).

Такой подход к выбору частоты расчёта, настроек уплотнения сетки на основе длинны волны оптимален с точки зрения использования машинных ресурсов для достижения необходимой точности результатов.

Следующим этапом построения сетки выступает адаптивные процесс. Алгоритм адаптивного генерирования сетки уточняет сетку по всей геометрии модели. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнут критерий сходимости или указанное количество проходов, причем сетка будет сгущаться намного быстрее там, где наблюдается наибольшая скорость изменения поля. Рисунок 1 иллюстрирует адаптивный процесс генерирования сетки на примере одного Patch- элемента решётки, работающей на частоте 11. 5 ГГц, используя метод конечная элементов (МКЭ) в ANSYS HFSS.

Рисунок 2. Адаптивное генерирование сетки на примере Patch-антенны и блок-схема работы генератора сетки ANSYS HFSS.

В качестве критерия сходимости по умолчанию установлена величина дельта S (амплитудное значение), но в некоторых случаях требуется отслеживать изменение как амплитуды, так и фазы и такая возможность в ANSYS HFSS предусмотрена. Причём можно устанавливать контроль сходимости выборочно по интересующим членам матрицы рассеяния.

Рисунок 3. Меню установки критерия сходимости.

По достижению установленного значения дельта S, адаптивный процесс генерирования сетки остановится и можно будет проконтролировать/оценить качество сетки и естественно результаты моделирования в виде интересующих характеристик СВЧ устройства. Я рекомендую первым делом оценить результаты моделирования. Если характеристики неудовлетворительные (не физичны, не совпадают с измерениями, не оправдывают ваши ожидания и т.д.), необходимо увеличить заданное количество адаптивных проходов и уменьшить значение дельта S. Эту процедуру необходимо повторять до того момента, когда вычисленные характеристики (по которым вы оцениваете адекватность результатов) будут изменяться на незначительную величину.

Рисунок 4. Пример хорошей сетки и адекватных результатов (слева) и сетки с недостаточным тетраэдральным уплотнением и не точными результатами (справа) (сдвиг по частоте около 500 МГц).

 Так же не лишним будет произвести визуальный осмотр полученной сетки и посмотреть сводную таблицу Mesh Statistics. Главным условием и гарантом точных вычислений является правильность элементарных ячеек сетки. Другими словами, необходимо стремиться получить тетраэдры, образованные гранями представляющие собой равносторонние треугольники.

Рисунок 5. Сводная таблица Mesh Statistics.

В этой части статьи мы коснулись лишь моментов автоматической генерации сетки, так же в ней были даны некоторые полезные советы, касающиеся выбора порядка базисной функции и частоты расчета. Вторая часть будет направлена на рассмотрение менее часто применяемых ручных настроек сеточного генератора.