Large-scale high-order 3D electromagnetic analysis with Locally Corrected Nystrom discretization of Combined Field Integral Equation
Notice bibliographique
Résumé
Today's design for Electromagnetic Compatibility (EMC) requires accurate prediction of highly isolated antennas mounted on an electrically large platforms such as ships, aircrafts, and vehicles. A modern aircraft features over 50 antennas many of which are operating simultaneously at different frequencies ranging from 30MHz to tens of GHz. Such antennas are mounted on different parts of the aircraft and produce interference with each other. The latter reduces signal to noise ratio in the channels, range of the radars, and create various other detrimental effects. Prediction of such interference which may be at the levels of -60dB and lower with the accuracy of 1% puts very stringent accuracy requirement (5 digits and higher) on the electromagnetic modeling tools used for such EMC design and verification. When the accuracy requirement of 5 digits is imposed on resolution of the electromagnetic fields throughout electrically large 3D model exceeding 500 wavelengths in size it becomes nearly impossible to reach such solutions with classical low order methods such as Rao-Wilton-Glisson (RWG) Method of Moments (MoM). In this work we present higher order EM modelling framework capable of satisfying both requirements of high accuracy and large model sizes. The approach is based on the Locally Corrected Nystrom (LCN) discretization of the Combined Field Integral Equation. The high accuracy representation of the model geometry is enabled through Non-Uniform-Rational-B-Splines (NURBS) description of the piece wise surfaces forming the model. The error-controlled LCN formulation accelerated with error-controlled Multilevel Fast Multipole Algorithm (MLFMA) formulation allows to achieve O(h^p) error behavior in antenna coupling prediction as well as the calculation of RCS and antenna radiation patterns, h being the size of the mesh elements and p the order of polynomial approximations within each element. The algorithm is in-core parallelized for distributed memory compute clusters with all of its stages establishing O(N/P) memory and CPU time scaling maintained with high efficiency for large-scale calculations, N being the number of unknowns and P the number of CPUs (I. Jeffrey, et.al., IEEE Mag. Antennas Propag, 3, 2013, pp. 294–308).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».