An Unconditionally Stable Conformal LOD-FDTD Method for Curved PEC Objects and its Application to EMC Problems
Notice bibliographique
Résumé
The traditional finite-difference time-domain (FDTD) method is constrained by the Courant–Friedrich–Levy condition and suffers from the notorious staircase error in electromagnetic simulations. This article proposes a 3-D conformal locally one-dimensional FDTD (CLOD-FDTD) method to address the two issues for modeling perfectly electrical conducting (PEC) objects. By considering the partially filled cells, the proposed CLOD-FDTD method can significantly improve the accuracy compared with the traditional locally one-dimensional FDTD (LOD-FDTD) method and the FDTD method. At the same time, the proposed method preserves unconditional stability, which is analyzed and numerically validated using the von Neumann method. Significant gains in central processing unit time are achieved by using large time steps without sacrificing accuracy. Two numerical examples, including a PEC cylinder and a missile, are used to verify its accuracy and efficiency with different meshes and time steps. It can be found from these examples that the CLOD-FDTD method shows better accuracy and can improve the efficiency compared with those of the traditional FDTD method and the traditional LOD-FDTD method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».