结合多层快速多极和ILUT预处理算法分析复杂目标的电磁特性

分层快速多极算法(MLFMM)和ILUT预处理算法被结合来分析电大尺寸目标的电磁散射和辐射特性。采用矩量法求解电磁场积分方程,最终须要求解一线性方程组。分层快速多极算法被用来加速用迭代法求解线性方程组时的矩阵向量乘积的运算。ILUT预处理算法被用来降低方程组系数矩阵的条件数,加快迭代法的收敛速度。计算实例表明了该方法的通用性和高效性。

采用ILUT预处理的BiCGstab算法及在叶轮内流计算中的应用

介绍Krylov子空间迭代算法及预处理方法。采用有限体积方法对不可压缩流动方程进行离散。对离散形成的大型代数方程组,采用ILUT为预处理的BiCGstab算法进行求解。给出ILUT预处理算法及BiCGstab算法求解代数方程组的步骤。将该算法应用于旋转叶轮内流计算,计算结果与ERCOFTAC叶轮已有的结果较为符合。数值计算表明采用ILUT配合BiCGstab算法比选择标准ILU预处理速度更快,稳定性也较好。

一个基于MLFMM和ILUT算法的快速电磁计算软件包

介绍了一种可用以快速计算任意形状的电大尺寸导体目标散射和辐射特性的软件包。这一软件包是建立在用矩量法求解电磁场积分方程的基础之上的。在软件包中,多层快速多极算法被用以加速矩阵向量乘积的运算,ILUT预处理算法被用以加快迭代算法的收敛速度。对于任意的线-面、面-面连接情况,在多面连接处,引入了满足电流连续性方程的新的用以设置基函数的方法。软件包中实现了完善的前后处理模块,可以方便的引入模型数据,剖分网格,以及对计算结果作后处理。

二维三温能量方程组离散求解的两个新预处理技术

二维三温能量方程离散后得到的稀疏线性代数方程组中,系数矩阵各行的对角占优性相差十分悬殊,矩阵元素相差也十分大.针对前一问题,提出了改善对角占优性的一个新比例化方法.针对后一问题,利用每次舍弃前计算多个行的技术提出了多行ILUT预条件方法.最后,将对角占优性改善技术、多行ILUT与对角元比例化技术、RCM排序联合使用于实际的能量方程离散求解中,取得了较好的加速效果.

一种新型针对快速多极子法(FMM)的预条件技术

提出了一种针对FMM近场作用矩阵块的不完全LU预条件方法。和传统单纯依靠填充参数来控制非零元素个数的ILU分解方法相比 ,该方法由于引入了数值丢弃阈值 ,因而可获得性能更好的预条件矩阵。利用该项预条件技术 ,迭代过程变得更健壮 ,而且收敛也更快 ,计算花费的时间也更少。数值实验表明 :这种基于双丢弃准则的ILUT预条件技术 ,是一种非常适合FMM计算的预条件处理方法。

催产素对兔离体孵育黄体细胞孕酮生成的影响

采用酶分散的兔离体黄体细胞孵育方法,观察了hCG和OT对其孕酮生成的影响。结果表明:hCG可致孕酮生成,且呈剂量反应关系。各浓度OT对孕酮生成均有促进作用。提示OT致孕酮生成可能与IP_3和DG通过激活了3β-HSD活性有关。

二维三温能量方程组的预条件迭代软件包研制——离散所得稀疏线性方程组的求解

首先针对二维三温能量方程组,系统分析了求解所得到的稀疏线性方程组时,采用多种传统预条件技术时将遇到的问题,并提出了相应的适应性改进。其次,在集成这些预条件,以及新提出的MRILUT预条件的基础上,基于Fortran语言研制了一个性能高、可读性强、可扩展性好的预条件Krylov子空间迭代法软件包PreIT2D3T。最后,对2个实际惯性约束聚变问题的全程数值模拟进行了实验,实验结果表明MRILUT优于ILUT,同时PreIT2D3T的性能也优于SPARSKIT软件包。

计算电磁学中稠密线性方程组的迭代求解

针对计算电磁学中产生的大型稠密复对称非共轭线性方程组,总结和讨论了这几年发展和流行的Krylov子空间迭代算法和预条件技术.数据计算表明采用带双阈值的不完全LU分解(ILUT)预条件处理的BiCGSTAB和GMRES迭代方法比较适合求解计算电磁学中产生的大型稠密复对称非共轭线性方程组,它们不但可以获得较快的收敛,而且整个构建和存储代价也很小.

Analysis of wire antennas mounted on large perfectly conducting platforms using MLFMA

The electric field integral equation (EFIE) combined with the multilevel fast multipole algorithm (MLFMA) is applied to analyze the radiation and impedance properties of wire antennas mounted on complex conducting platforms to realize fast, accurate solutions. Wire, surface and junction basis functions are used to model the current distribution on the object. Application of MLFMA reduces memory requirement and computing time compared to conventional methods, such as method of moment (MOM), especially for the antenna on a large-sized platform. Generalized minimal residual (GMRES) solver with incomplete LU factorization preconditioner using a dual dropping strategy (ILUT) is applied to reduce the iterative number. Several typical numerical examples are presented to validate this algorithm and show the accuracy and computational efficiency.