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FEKO中MLFMM求解RCS的收敛性问题
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FEKO中使用MLFMM求解RCS,其收敛速度是否与网格数量有关?发现网格数量越大,收敛到千分之三的步数越多,是不是这样呢?加快电大尺寸RCS计算的收敛方法有哪些呢?请不吝赐教.
这样正常，理论上看，改进的重点在预条件，工程实践上来说，把0.003改大些更实在，
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目前 V5.4 MLFMM 收斂上...軟體比之前版本佳
MLFMM - FM Card - Manuel
The MLFMM is based on a hierarchical tree-based grouping algorithm, and depending on the frequency and the model dimensions FEKO automatically determines the number of levels in this tree and the size of the boxes at the finest level. It is also recommended that this default box size of 0.23λ is kept. When there is no convergence in the MLFMM, then advanced users might try to
slightly increase or decrease this box size by setting it manually (the input is in terms of the wavelength).
网格数目与收敛速度没有直接关系，取决于生成矩阵的条件数。这个与网格质量，结构复杂度有关系。使用MLFMM是可采用以下几个方法改善收敛：
1.对于封闭结构，或者局部封闭结构采用CFIE求解
2.提高网格质量，用专业的网格生成工具进行网格生成如 ansys 的AIE
3.调整MLFMM的box size，适当减小试试
4.不要采用并行计算，这样可以采用高效率的预条件 incomplete LU decomposition
高手啊，学习了！
自己使用时，还觉得模型不同收敛性差别很大，外表光滑连续的收敛性较好，而表面有诸如垂直，相交等之类的不连续表面的模型出现收敛性不好的几率大大增加，即使收敛，计算步骤一般也大大增加。
