mlssm算法实现网格离散复杂目标的优化设计

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1、MLSSM算法实现网格离散复杂目标的优化设计　　摘要：为改进三维大尺寸复杂物体电磁建模精确求解的效率，采用了自适应交叉算法（ACA）基础上的多层简易矩阵稀疏算法（MLSSM）改进的方式，通过算法的理论及实现过程分析在实验验证中表明：应用的改进ACA算法计算效率比矩量法逐点计算显著提高；改进的MLSSM的内存需求减少了一半左右，矩阵构造过程速度有了明显提高；改进的MLSSM降低了计算复杂度，迭代求解过程速度有了明显提高。从算法对比结果可以看出，改进的MLSSM在降低计算复杂度方面占据优势，在分析半空间上大目标复杂物体优势明显。这一研究对复杂物体的电磁建模优化具有一定的

2、理论和应用意义。　　关键词：电磁建模；精确求解；复杂物体；多层简易矩阵稀疏算法；自适应交叉算法　　中图分类号：TN911.7?34文献标识码：A文章编号：1004?373X（2016）07?0161?06　　Abstract：Toimprovetheefficiencyofexactlysolvingtheelectromagneticmodelingoflarge?sizethree?dimensionalcomplexobject，theimprovedmultilayersimplesparsematrix（MLSSM）algorithmbasedonadap

3、tivecrossoveralgorithm（ACA）isadop?ted.Theexperimentalverificationoftheoryanalysisandrealizationprocessshowsthat：thecomputingefficiencyofusingimprovedACA9algorithmissignificantlyincreasedthanthatofmomentmethod；thememoryrequirementisreducedbyahalfbymeansoftheimprovedMLSSM，whichcansignifi

4、cantlyimprovethespeedofmatrixconstructionprocess；thecomputingcomplexityisreducedbymeansoftheimprovedMLSSM，andthespeedofiterativesolutionprocessissignificantlyimproved.ThecomparisonresultsshowthattheimprovedMLSSMalgorithmhastheadvantagesintheaspectsofreducingthecomputingcomplexityandana

5、lyzingthelargecomplexobjectinhalfspace.Thestudyhascertaintheoreticalandappliedsignificancesfortheoptimizationofthecomplexobjectelectromagneticmodeling.　　Keywords：electromagneticmodeling；exactsolution；complexobject；multilayersimplesparsematrixalgorithm；adaptivecrossoveralgorithm　　0引言9　　

6、随着科技不断的飞速发展，对三维电较大对象的电磁建模，同时还做数值分析方面的深层研究，借助于计算机软件以及硬件功能都得到了很大的提升，这让从前没办法对某些对象做研究分析，而在现在能够得以实现[1?3]。在现实社会中对于很大尺寸对象的研究分析预期借助计算机的功能水平大大高于实际发展的水平，所以如何提升数值运算的能力，是学者研究电磁学的关键因素。在三维电大尺寸对象的理论分析里，一般经常用到的方法有微分、高频等方法[4?5]。比如有限元法属于微分法，物理光学法、几何绕射理论属于高频方法。采用有限元方法虽能形成不太密集的矩阵，但其对欲求的对象做体剖分[6?7]。在分析对象的电

7、尺寸非常大时，网格在离散时产生的未知量数目很多且无法预知，所以造成的运算量非常大。在高频条件下的假设，高频方法在面向较为复杂的对象时没办法得到精确的数据，所以无法应用[8]。而采用矩量法能够得到精确的数据，任意几何形状以及复杂的物体都能适用，也不用增加吸收边界条件，在做网格离散的时候，只用在被分析对象的表面上实施就可以，这样一来，该算法的未知数就大大减少。传统的矩量法得到的是稠密矩阵，在进行运算时会花费较多的时间以及空间，而当代的计算机要实现大尺寸对象运算非常困难[9?10]。本文基于上述背景，改进多层简易矩阵稀疏算法实现网格离散复杂目标的优化设计，这一研究对于