一个fdtd程序

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FDTD算法概述

FDTD算法概述

前向差分
后向差分
中心差分
4
利用泰勒展开式
df ( x) h 2 d 2 ( x) f ( x h) f ( x ) h 2 dx 2! dx df ( x) h 2 d 2 ( x) f ( x h) f ( x ) h 2 dx 2! dx df ( x) 2h 3 d 3 ( x) f ( x h) f ( x h) 2h 3 dx 3! dx
H x t
n 1 1 i , j ,k 2 2
Hx
n
1 1 i , j ,k Fra bibliotek 21 2
Hx t
n
1 1 i , j ,k 2 2
1 2
2 O t
E y z
E z y
n

1 1 i , j ,k 2 2
n
Ey
n 1 i , j , k 1 2
2
• 基本计算步骤
① 采用一定的网格划分方式离散化场域 ② 对场内的偏微分方程及各种边界条件进行差分离散化处理,建立差分 格式,得到差分方程组 ③ 结合选定的代数方程组的解法,编制程序,求边值问题的数值解
3
2.差分格式
• 差分基础知识
设函数f(x),对其自变量x取增量 x h ,则
df f ( x) f ( x) f ( x h) f ( x) lim x 0 dx x x h f ( x ) f ( x h) h f ( x h) f ( x h) 2h
11
• 数值稳定的条件:
t 1 1 1 (x)2 (y )2 (z )2
当空间步长相等即Δx=Δy=Δz时,

时域有限差分法(FDTD算法)的基本原理及仿真

时域有限差分法(FDTD算法)的基本原理及仿真

时域有限差分法(FDTD 算法)时域有限差分法是1966年发表在AP 上的一篇论文建立起来的,后被称为Yee 网格空间离散方式。

这种方法通过将Maxwell 旋度方程转化为有限差分式而直接在时域求解, 通过建立时间离散的递进序列, 在相互交织的网格空间中交替计算电场和磁场。

FDTD 算法的基本思想是把带时间变量的Maxwell 旋度方程转化为差分形式,模拟出电子脉冲和理想导体作用的时域响应。

需要考虑的三点是差分格式、解的稳定性、吸收边界条件。

有限差分通常采用的步骤是:采用一定的网格划分方式离散化场域;对场内的偏微分方程及各种边界条件进行差分离散化处理,建立差分格式,得到差分方程组;结合选定的代数方程组的解法,编制程序,求边值问题的数值解。

1.FDTD 的基本原理FDTD 方法由Maxwell 旋度方程的微分形式出发,利用二阶精度的中心差分近似,直接将微分运算转换为差分运算,这样达到了在一定体积内和一段时间上对连续电磁场数据的抽样压缩。

Maxwell 方程的旋度方程组为:E E H σε+∂∂=⨯∇t H HE m tσμ-∂∂-=⨯∇ (1) 在直角坐标系中,(1)式可化为如下六个标量方程:⎪⎪⎪⎪⎭⎪⎪⎪⎪⎬⎫+∂∂=∂∂-∂∂+∂∂=∂∂-∂∂+∂∂=∂∂-∂∂z z x y y y z x x x yz E t E y H x H E t E x H z H E t E z H y H σεσεσε,⎪⎪⎪⎪⎭⎪⎪⎪⎪⎬⎫-∂∂-=∂∂-∂∂-∂∂-=∂∂-∂∂-∂∂-=∂∂-∂∂z m zx y y m y z x x m x y z H t H y E x E H t H x E z E H t H z E y E σμσμσμ (2)上面的六个偏微分方程是FDTD 算法的基础。

Yee 首先在空间上建立矩形差分网格,在时刻t n ∆时刻,F(x,y,z)可以写成),,(),,,(),,,(k j i F t n z k y j x i F t z y x F n =∆∆∆∆= (3)用中心差分取二阶精度: 对空间离散:()[]2),,21(),,21(),,,(x O xk j i F k j i F x t z y x F n n xi x ∆+∆--+≈∂∂∆= ()[]2),21,(),21,(),,,(y O yk j i F k j i F y t z y x F n n yj y ∆+∆--+≈∂∂∆= ()[]2)21,,()21,,(),,,(z O zk j i F k j i F zt z y x F n n zk z ∆+∆--+≈∂∂∆= 对时间离散:()[]22121),,(),,(),,,(t O tk j i F k j i F t t z y x F n n tn t ∆+∆-≈∂∂-+∆= (4) Yee 把空间任一网格上的E 和H 的六个分量,如下图放置:图1 Yee 氏网格及其电磁场分量分布在FDTD 中,空间上连续分布的电磁场物理量离散的空间排布如图所示。

fdtd api python代码

fdtd api python代码

fdtd api python代码FDTD API Python代码:模拟电磁波传播的利器FDTD(Finite-Difference Time-Domain)方法是一种数值求解电磁波传播问题的方法,它将Maxwell方程组离散化为差分方程,通过时间步进的方式求解电磁场的分布。

FDTD方法在电磁波传播问题的数值模拟中得到了广泛应用,而Python作为一种高效的编程语言,也提供了FDTD API Python代码,使得使用FDTD方法进行电磁波传播问题的模拟变得更加简单和方便。

FDTD API Python代码的使用方法非常简单,只需要导入相应的库,设置模拟参数,然后进行模拟即可。

下面是一个简单的FDTD API Python代码示例:```pythonimport fdtdimport numpy as np# 设置模拟参数nx, ny, nz = 100, 100, 100dx, dy, dz = 0.01, 0.01, 0.01dt = 0.01# 创建模拟对象sim = fdtd.Simulation(nx, ny, nz, dx, dy, dz, dt)# 设置边界条件sim.set_boundary_conditions(fdtd.BC_PERIODIC, fdtd.BC_PERIODIC, fdtd.BC_PERIODIC)# 设置电磁场源source = fdtd.GaussianPulseSource(0.5, 0.5, 0.5, 0.1, 0.1, 0.1, 0.5, 0.5, 0.5, 0.1, 0.1, 0.1)sim.add_source(source)# 进行模拟for i in range(100):sim.update()# 获取电磁场分布ex = sim.get_array('ex')ey = sim.get_array('ey')ez = sim.get_array('ez')hx = sim.get_array('hx')hy = sim.get_array('hy')hz = sim.get_array('hz')# 可以对电磁场分布进行进一步的处理和分析```在上面的代码中,我们首先导入了fdtd库和numpy库,然后设置了模拟参数,包括模拟区域的大小和分辨率,时间步长等。

fdtd基本仿真流程

fdtd基本仿真流程

fdtd基本仿真流程
fdtd的基本仿真流程大致如下:
1. 定义网格:首先,需要确定所模拟问题的网格,并且这个网格需要相互交织,使每一个网格空间内的电场和磁场都能精确计算。

2. 编写源代码:接着,编写用于求解Maxwell旋度方程的源代码,使用时间离散的递进序列,将带时间变量的Maxwell旋度方程转化为差分形式。

3. 运行仿真:启动仿真程序,将源代码载入仿真环境中,并开始运行仿真。

4. 查看结果:仿真运行结束后,就可以查看仿真结果。

这种结果通常是电场和磁场在不同时间步上的值。

在使用全波软件进行仿真的过程中,还需注意一些参数设置等问题,以避免低级错误。

同时,根据实际工程应用中的需求,可以选择不同的仿真算法,如FDTD、FEM、FIT等,并根据需要调整其参数。

FDTD软件介绍及案例分析一

FDTD软件介绍及案例分析一
化模糊通过CMOS成像系统。在这些模拟中,我们照个中心象 素(包括四个sub-pixels——两个,一个红色、绿色和蓝色) 与绿色光的波长550纳米通过镜头系统数值孔径为0.25。
由于不完美的滤色片,finite-sized入射光thescattering 折射、绕射内同时进行图像传感器像素,来料绿色的光照亮 的矽光电二极体上方的照亮象素,相邻像素。figurebelow向 下的显示能力在矽基板上的焊剂在像素所示。当接收的信号 是最亮的在过去的两个中间的绿sub-pixels残余信号观测, 照亮sub-pixels红色、蓝色、绿色sub-pixels附近。
一:公司背景介绍
1、公司介绍 • FDTD Solutions软件由加拿大Lumerical Solutions公司出品。
该公司成立于2003年,总部位于加拿大温哥华。用户用该 公司软件已发表大量高影响因子论文,并被许多国际著名 大公司和学术团队所使用 • FDTD Solutions:基于矢量3维麦克斯维方程求解,采用时 域有限差分FDTD法将空间网格化,时间上一步步计算,从 时间域信号中获得宽波段的稳态连续波结果,独有的材料 模型可以在宽波段内精确描述材料的色散特性,内嵌高速、 高性能计算引擎,能一次计算获得宽波段多波长结果,能 模拟任意3维形状,提供精确的色散材料模型
三:FDTD Solutions软件应用范围
1、应用范围:
8

四:FDTD Solutions软件应用实例库
1、FDTD Solutions应用实例库 • CMOS图像传感器像素设计 • 深紫外线(DUV)光刻仿真 • DVD表面分析 • LED光提取 • 纳米粒子散射 • 纳米线栅偏振器 • 光子晶体VCSEL • SPR纳米光刻 • 薄膜太阳能器件 • 波导微腔

FDTD使用

FDTD使用

以上面图像为例子,设置时只需要设置一个周期,然后将边界设为周期结构即可。

1.打开fdtd软件
2.单击structures设置结构。

3.选中物体单击右键设置参数。

给结构命名,x,y,z确定结构在各个方向上的范围。

5设置选中结构的材料,如果material里有想要的材料直接选中即可,没有的可以通过查询,将其折射率直接输入到index中。

6.当结构重叠时,可勾选下面按钮,设置重叠部分的优先性,数字越小优先性越高。

7.设置基底上的光栅结构,先设置下层Al。

8.设置中间层PMMA
9.设置上层Al
10.单击Simulation选中region设置模拟区域。

Geometry设置单元结构参数,一般选取一个周期即可,所以X span和Y span就是周期,然后在boundary conditions中将x,y都选为periodic。

点击OK.
11.在Source中选取plane wave,genaral中入射方向改为向下入射,geometry中X span和Y span选取的要比周期大,Frequency/wavelength中改变入射波长范围。

12.在Monitor中选取frequency domain field and power探测器。

勾选第一项,将frequency points变为200,将探测器放于光源上方探测反射率。

还可以在选取一个探测器放于下方探测投射,一次模拟可以放入多个探测器。

13.结构设置完成之后,点击RUN,运行,待运行完毕后,选择对应的探测器,可以看出探测到的结果。

fdtd求导的代码

fdtd求导的代码

fdtd求导的代码
FDTD(有限时域差分)方法是计算电磁场和光学波导中输运特性
的重要数值模拟方法。

其中,求导是FDTD模拟的一项基本操作,其作
用在于计算电磁场分布的变化率。

本文将介绍FDTD求导的代码实现方法。

一般情况下,FDTD求导可以通过差分算法实现。

其中,常见的差分算法有中心差分算法、向前差分算法和向后差分算法。

在FDTD中,
一般使用中心差分算法,这是因为该算法的精度高、误差小,能够保
持时间和空间精度的平衡。

具体实现时,可以采用如下代码:for (int i = 0; i < size; i++) {
//求导
Ey[i] = (Hy[i + 1] - Hy[i]) / dx;
}
在上述代码中,变量Ey表示电场在y轴方向的分量,变量Hy表
示磁场在y轴方向的分量,dx表示网格间距。

实现时,首先利用中心
差分算法求取电场在y轴方向上的变化率,并将结果存储在数组Ey中。

这里需要注意的是,数组Ey的长度应该比数组Hy的长度少1,因为差分操作需要两个相邻的数值。

需要提醒的是,FDTD求导的代码实现需要进行周密的检查和测试,以确保数据的准确性和稳定性。

同时,在实际应用中,需要根据具体
的模拟需求和物理问题,选择适当的差分算法和网格间距,以保证模
拟结果的精度和可信度。

综上所述,FDTD求导是FDTD模拟中非常重要的一项操作。

通过
中心差分算法的实现,可以计算电磁场分布的变化率,为光学波导等
系统的计算和优化提供支持。

FDTD操作案例2

FDTD操作案例2

一基于Au薄膜正三角形孔阵列提取光场强度分布图本例子中取Au薄膜厚度30nm,三角形孔阵周期800nm,小孔直径600nm。

Au的材料模型选取“Au (Gold)–CRC”,或者自建材料模型。

参见hole arrays_E fied profile.fsp文件。

1.添加金薄膜,打开FDTD Solution 软件后点击“structure”,添加长方体模块。

如下图所示。

点击,对几何参数和材料类型等进行编辑。

参照下图。

先将“name”改为“Au 30nm”,在“Geometry”下设置金薄膜的几何尺寸,我们只需要对下图红框所示的左边一栏进行编辑,其中“x span、y span、z span”分别对应金薄膜的长、宽和厚度,而“x、y、z”表示其几何中心的坐标值,均设置为0。

在“x span”中输入“0.8*2+0.6”,“y span”中输入“0.8*sqrt(3)+0.6”,“z span”中输入“0.03”,对应金薄膜厚度为30nm,便可得到如下图所示的结果。

点击“material”,选择所使用的材料类型,如下图所示,选中“Au (Gold) - CRC”,点“OK”保存即可。

现在对金膜的几何尺寸和材料类型设置完成。

2.在金薄膜中添加小孔阵列。

点击中的三角形,在下拉菜单中选择“Photonic crystals”。

然后在屏幕右侧的“Object”一栏中选中“Hexagonal lattice PC array”,点击“Insert”进行添加。

在左侧的结构树“object tree”中选中“hex_pc”,即我们刚才添加进去的六边形阵列,点击对它进行编辑。

各参数设置如下图所示,其中“a”表示小孔之间的间距,即三角形孔阵的周期,“radius”表示小孔半径。

设置完成后,点“ok”保存。

经过上面的步骤,我们搭建的模型的如下图所示。

我们发现经过上面的设置所得到的三角形孔阵列其中两个小孔超出了金膜,为了好看起见,希望将多余的这两个小孔删掉,首先,如下图所示,在结构树下选中“hex_pc”,单击鼠标右键在菜单中选择“break groups”,不进行这项操作无法删掉多余的小孔。

fdtd方法

fdtd方法

fdtd方法FDTD方法是一种用于计算电磁波在空间中传播行为的数值方法,是Ma某well方程组的数值求解方法之一。

FDTD(Finite-Difference Time-Domain)方法的基本思想是将Ma某well方程组离散化为差分方程组,并通过迭代求解差分方程组来得到电磁场分布的数值解。

该方法的主要优点是简单易懂、计算效率高、适用于各种场强分布以及各种边界条件。

FDTD方法的基本步骤如下:1.离散化空间:将空间划分为网格点,每个网格点上存储电磁场和介质参数等信息。

2.离散化时间:将时间划分为离散的步长,每个时间步长都进行电磁场的更新。

3. 计算电场:根据Ma某well方程中的Faraday定律,利用差分方法更新电场分布。

4. 计算磁场:根据Ma某well方程中的Ampere定律,利用差分方法更新磁场分布。

5.计算介质响应:根据电磁场分布和介质参数,计算介质响应,如电流密度、电荷密度等。

6.更新边界条件:根据边界条件,更新边界处的电场和磁场。

7.循环迭代:重复以上步骤,直到达到预设的仿真时间或满足停止条件。

FDTD方法的应用范围广泛,可以用于模拟、设计和优化各种电磁器件和系统,如天线、微波管、波导、光纤等。

由于FDTD方法具有较高的计算精度和稳定性,已经成为计算电磁学领域中最重要的数值方法之一。

虽然FDTD方法具有很多优点,但也存在一些限制。

首先,FDTD方法的计算精度受到网格尺寸和时间步长的限制,因此需要进行适当的参数选择和网格优化。

其次,FDTD方法对于复杂几何体和材料较难处理,需要采用更复杂的技术来解决这些问题,如非结构网格、截断技术等。

最后,FDTD方法在计算大型系统时,计算量较大,需要使用高性能计算机进行计算。

总之,FDTD方法是一种有效的电磁场数值计算方法,具有简单易懂、计算效率高的优点,在电磁学领域中有着广泛的应用。

随着计算机技术的不断发展,FDTD方法将会得到更广泛的应用和进一步的改进。

一个二维的FDTD程序

一个二维的FDTD程序

一个二维的FDTD程序% 本程序实现2维TM波FDTD仿真% 此程序用PML设置吸收边界条件% FDTD_2D_kongqi_PML% 仅含有Ez,Hx,Hy分量clear;clc; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 1.初始化T=200; % 迭代次数IE=100; %JE=100;npml=8; % PML的网格数量c0=3*10^8; % 波速f=1.5*10^(9); % 频率lambda=c0/f; % 波长wl=10;dx=lambda/wl;dy=lambda/wl;pi=3.14159;dt=dx/(2*c0); % 时间间隔epsz=1/(4*pi*9*10^9); % 真空介电常数epsilon=1; % 相对介电常数sigma=0; % 电导率spread=6; % 脉冲宽度t0=20; % 脉冲高度ic=IE/2; % 源的X位置jc=JE/2; % 源的Y位置for i=1E+1;for j=1:JE+1;dz(i,j)=0; % z方向电荷密度ez(i,j)=0; % z方向电场hx(i,j)=0; % x方向磁场hy(i,j)=0; % y方向磁场ihx(i,j)=0;%ihy(i,j)=0;iz(i,j)=0; % z方向求和参量,频域卷积转化为时域求和end;end;for i=2E; %for j=2:JE;ga(i,j)=1;end;end; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %PML参数的设置for i=1E;gi2(i)=1;gi3(i)=1;fi1(i)=0;fi2(i)=1.0;fi3(i)=1.0;endfor j=1:JE;gj2(j)=1;gj3(j)=1;fj1(j)=0;fj2(j)=1;fj3(j)=1;endfor i=1:npml+1; %设置PML层中的参数xnum=npml+1-i;xn=0.33*(xnum/npml)^3;gi2(i)=1.0/(1+xn);gi2(IE-1-i)=1/(1+xn);gi3(i)=(1-xn)/(1+xn);gi3(IE-1-i)=(1-xn)/(1+xn);xn=0.25*((xnum-0.5)/npml)^3;fi1(i)=xn;fi1(IE-2-i)=xn;fi2(i)=1.0/(1+xn);fi2(IE-2-i)=1/(1+xn);fi3(i)=(1-xn)/(1+xn);fi3(IE-2-i)=(1-xn)/(1+xn);endfor i=1:npml+1;xnum=npml+1-i;xn=0.33*(xnum/npml)^3;gj2(i)=1.0/(1+xn);gj2(JE-1-i)=1/(1+xn);gj3(i)=(1-xn)/(1+xn);gj3(JE-1-i)=(1-xn)/(1+xn);xn=0.25*((xnum-0.5)/npml)^3;fj1(i)=xn;fj1(JE-2-i)=xn;fj2(i)=1.0/(1+xn);fj2(JE-2-i)=1/(1+xn);fj3(i)=(1-xn)/(1+xn);fj3(JE-2-i)=(1-xn)/(1+xn);end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 2.迭代求解电场和磁场for t=1:T;for i=2E; % 为了使每个电场周围都有磁场进行数组下标处理for j=2:JE;dz(i,j)=gi3(i)*gj3(j)*dz(i,j)+gi2(i)*gj2(j)*0.5*(hy(i,j)-hy(i-1,j)-hx(i,j)+hx(i,j-1));end;end; % 电场循环结束pulse=sin(2*pi*f*t*dt); % 正弦波源dz(ic,jc)=dz(ic,jc)+pulse; % 软源for i=1E; % 为了使每个电场周围都有磁场进行数组下标处理for j=1:JE;ez(i,j)=ga(i,j)* dz(i,j); %反映煤质的情况都是放到这里的% iz(i,j)=iz(i,j)+gb(i,j)*ez(i,j) ;end;end; % 电荷密度循环结束for j=1:JE;ez(1,j)=0;ez(IE,j)=0;endfor i=1E;ez(i,1)=0;ez(i,JE)=0;end;for i=1E; % 为了使每个磁场周围都有电场进行数组下标处理for j=1:JE-1;curl_e=ez(i,j)-ez(i,j+1);ihx(i,j)=ihx(i,j)+fi1(i)*curl_e;hx(i,j)=fj3(j)*hx(i,j)+fj2(j)*0.5*(curl_e+ihx(i,j));end;end; % 磁场HX循环结束for i=1E-1; % 为了使每个磁场周围都有电场进行数组下标处理for j=1:JE;curl_e=ez(i+1,j)-ez(i,j);ihy(i,j)=ihy(i,j)+fj1(j)*curl_e;hy(i,j)=fi3(i)*hy(i,j)+fi2(i)*0.5*(curl_e+ihy(i,j));end;end; % 磁场HY循环结束end;end;在Maxwell 旋度方程的差分表示中,按照Yee 氏的空间网格设置,将出现半空间步长,通过前一时刻的磁、电场值得到时刻的电、磁场值,并在每一时刻上,将此过程算遍整个空间中随时间变化的电、磁场值的解,但在编程计算中不使用1/2的空间表示,而要通过一定的相互关系把它表达出来,在自制的C 程序中采用数组来表示上面的表达式中各场值及系数,其表达式在程序中表示如下所示: ez[k+1][i][j]=CA[i][j]*ez[k][i][j]+CB[i][j]*CD*(hy[k][i+1][j]-hy[k][i][j] (6)+hx[k][i][j]-hx[k][i][j+1])hx[k+1][i][j+1]=hx[k][i][j+1]+CD*(ez[k][i][j]-ez[k][i][j+1]) (7) hy[k+1][i+1][j]=hy[k][i+1][j]+CD*(ez[k][i+1][j]-ez[k][i][j]) (8) 由于各场值起始均赋零,时间步数从零开始,每一时间步均按上面的顺序在整个模拟区计算一遍,这样场的实际那关系和空间关系就完全被体现出来。

FDTD(时域有限差分法)算法的Matlab源程序

FDTD(时域有限差分法)算法的Matlab源程序

%***********************************************************************
cc=2.99792458e8; muz=4.0*pi*1.0e-7; epsz=1.0/(cc*cc*muz);
%speed of light in free space %permeability of free space %permittivity of free space
ie=50; je=24; ke=10;
%number of grid cells in x-direction %number of grid cells in y-direction %number of grid cells in z-direction
ib=ie+1; jb=je+1; kb=ke+1;
fdtd时域有限差分法算法的matlab源程序
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微波仿真论坛 » 时域有限差分法 FDTD » FDTD(时域有限差分法)算法的Matlab源程序
sxmml
楼主 发表于: 2008-03-15
0 FDTD(时域有限差分法)算法的Matlab源程序
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FDTD软件介绍及案例分析一

FDTD软件介绍及案例分析一

15

CMOS图像传感器像素设计
16

CMOS图像传感器像素设计
17

CMOS图像传感器像素设计
• 第四步:点扩展函数计算通过时域有限差分算法解CMOS影 像感测器 相声可表征空间光通过点扩展函数——多少接收信号量
3

二:FDTD Solutions软件介绍—特点
2、软件特点: • 该软件用于下一代光子学产品的精确、多功能、高性能仿真
设计 -精确严格求解3维矢量麦克斯韦方程 -是学术界尖端研究和工业界产品开发 -易学易用的设计工具 -及时地充分利用高性能计算技术 • 该软件可解决具有挑战性关键设计的技术 -能高效准确地模拟色散材料的难题 -独有的多系数材料模型 -为准确描述色散材料的性质提供了理想的工具
一:公司背景介绍
1、公司介绍 • FDTD Solutions软件由加拿大Lumerical Solutions公司出品。
该公司成立于2003年,总部位于加拿大温哥华。用户用该 公司软件已发表大量高影响因子论文,并被许多国际著名 大公司和学术团队所使用 • FDTD Solutions:基于矢量3维麦克斯维方程求解,采用时 域有限差分FDTD法将空间网格化,时间上一步步计算,从 时间域信号中获得宽波段的稳态连续波结果,独有的材料 模型可以在宽波段内精确描述材料的色散特性,内嵌高速、 高性能计算引擎,能一次计算获得宽波段多波长结果,能 模拟任意3维形状,提供精确的色散材料模型
铬二进制掩码是表现为建设布局编辑FDTD的解决方案。面 具的模型由一个周期性阵列的十字形空缺CD = 2λ 。布局编 辑器提供了一个全面的观点的结构模型和数据来源和监视器 用于进行计算。几个例子如何做这个显示在下面。
22

FDTD使用说明文档

FDTD使用说明文档

FDTD使用说明文档FDTD(Finite-Difference Time-Domain)是一种计算电磁波动方程的数值模拟方法。

它通过将空间和时间离散化,将整个问题转化为了差分方程的求解。

FDTD方法适用于计算二维和三维空间中的电磁波的传播和辐射问题,广泛应用于大气物理、电磁学、光学和电磁兼容等领域。

下面是FDTD的使用说明文档,包括基本原理、步骤和参数设置等。

一、基本原理:FDTD方法基于麦克斯韦方程组,将空间和时间划分为网格进行离散化,通过差分形式的麦克斯韦方程进行求解。

具体步骤如下:1.空间离散化:将计算区域划分为网格,每个网格点上都有电场和磁场分量。

2.时间离散化:使用时间步长Δt,将时间进行离散化。

3.更新电场:根据麦克斯韦方程组的电场更新公式,根据磁场的值更新电场的值。

4.更新磁场:根据麦克斯韦方程组的磁场更新公式,根据电场的值更新磁场的值。

5.边界条件:设置适当的边界条件,如吸收边界条件、周期性边界条件等。

6.重复步骤3-5,直到模拟结束。

二、步骤:使用FDTD方法进行模拟一般可分为以下步骤:1.设定计算区域的大小和网格划分,根据模拟需求确定网格节点数和间距。

2.初始化电场和磁场,设置初始场分布。

3.根据模拟需求设置时间步长Δt,以及计算的总时间或模拟步数。

4.迭代更新电场和磁场,按照FDTD的原理进行计算。

5.设置边界条件和吸收边界条件,确保计算区域的边界不会对计算结果产生影响。

6.输出结果,根据需求选择输出电场、磁场以及网格中其他物理量的数值。

7.模拟结束。

三、参数设置:在使用FDTD方法进行模拟时,一些重要的参数需要进行合理的设置,以保证模拟结果的准确性和稳定性:1.网格分辨率:根据模拟的需求和计算资源,设置合适的网格划分和节点数,以充分捕捉到目标问题的细节。

2.时间步长:时间步长Δt决定了模拟的时间分辨率,需要根据模拟的频率范围和计算精度要求设置。

3.边界条件:选择适当的边界条件,可以是吸收边界条件、周期性边界条件等,以避免计算区域的边界对计算结果的影响。

FDTD_solutions操作案例1

FDTD_solutions操作案例1

以上面图像为例子,设置时只需要设置一个周期,然后将边界设为周期结构即可。

1.打开fdtd软件
2.单击structures设置结构。

3.选中物体单击右键设置参数。

给结构命名,x,y,z确定结构在各个方向上的范围。

5设置选中结构的材料,如果material里有想要的材料直接选中即可,没有的可以通过查询,将其折射率直接输入到index中。

6.当结构重叠时,可勾选下面按钮,设置重叠部分的优先性,数字越小优先性越高。

7.设置基底上的光栅结构,先设置下层Al。

8.设置中间层PMMA
9.设置上层Al
10.单击Simulation选中region设置模拟区域。

Geometry设置单元结构参数,一般选取一个周期即可,所以X span和Y span就是周期,然后在boundary conditions中将x,y都选为periodic。

点击OK.
11.在Source中选取plane wave,genaral中入射方向改为向下入射,geometry中X span和Y span选取的要比周期大,Frequency/wavelength中改变入射波长范围。

12.在Monitor中选取frequency domain field and power探测器。

勾选第一项,将frequency points变为200,将探测器放于光源上方探测反射率。

还可以在选取一个探测器放于下方探测投射,一次模拟可以放入多个探测器。

13.结构设置完成之后,点击RUN,运行,待运行完毕后,选择对应的探测器,可以看出探测到的结果。

fdtd程序编写参考指南

fdtd程序编写参考指南

FDTD程序编写参考指南⼀、引⾔FDTD,全称时域有限差分法(Finite Difference Time Domain),是⼀种在电磁波传播、散射和辐射等领域⼴泛应⽤的数值分析⽅法。

通过FDTD⽅法,我们可以模拟电磁波在各种不同介质中的传播⾏为,从⽽深⼊理解电磁波与物质相互作⽤的基本规律。

⼆、FDTD基本原理FDTD⽅法基于⻨克斯⻙⽅程组,将空间和时间变量分离,以差分形式逼近微分形式。

这样可以将复杂的微分⽅程组转化为差分⽅程组,进⽽通过编程求解。

FDTD⽅法的优点在于其完全的时域特性,可以直观地观察电磁波的传播过程,并且易于编程实现。

三、FDTD编程步骤1.确定边界条件和初始条件:根据问题需求,选择合适的边界条件(如完美匹配层、周期性边界等)和初始条件。

2.划分⽹格:将空间划分为⼀系列⼩的单元格(或称为“⽹格”),每个单元格代表⼀个离散的电磁场分量。

3.初始化场量:根据初始条件,为每个场量设置初始值。

4.迭代更新场量:按照⼀定的时间步⻓,逐个更新每个单元格的场量。

在每个时间步⻓内,根据⻨克斯⻙⽅程和差分公式,计算新的场量值。

5.判断收敛:检查新旧场量之间的差异,如果差异⼩于预设的收敛阈值,则认为解已收敛,停⽌迭代;否则回到第4步继续迭代。

6.结果后处理:将结果可视化,或进⾏进⼀步的数据处理和分析。

四、编程注意事项1.差分精度:为了获得准确的模拟结果,需要选择合适的差分公式和时间步⻓。

差分公式的选择会影响数值稳定性和精度,⽽时间步⻓的选择会影响计算效率和精度。

2.边界条件处理:边界条件的处理对模拟结果的准确性⾄关重要。

应选择合适的边界条件以减少数值⾊散误差和反射。

3.初始条件的设置:初始条件的设置会影响模拟的初态和动态⾏为。

应确保初始条件的设置合理且符合问题需求。

4.并⾏计算:为了加速计算,可以考虑使⽤并⾏计算技术。

这可以通过将空间⽹格划分为多个部分,并由多个处理器核⼼同时处理来实现。

5.数据可视化:为了更好地理解模拟结果,应将结果可视化。

一维fdtd模拟程序 C语言

一维fdtd模拟程序 C语言

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>#define NUM_of_ZAXIS 400float gauss_pulse(float T,float t0,float spread);int file_save(float* data,char* filename);void main(){float ex[NUM_of_ZAXIS],hy[NUM_of_ZAXIS];float obj_parameters[NUM_of_ZAXIS][4]; /*模型参数设置*/float CA[NUM_of_ZAXIS],CB[NUM_of_ZAXIS],CP[NUM_of_ZAXIS],CQ[NUM_of_ZAXIS]; float ca,cb,cp,cq; /*真空时的参数*/float var_ca,var_cb,var_cp,var_cq; /* */floatvar_border,ex_low_m1,ex_low_m2,ex_high_m1,ex_high_m2,ex_low_s1,ex_low_s2,ex_high_s1,ex_high_s2; /*边界吸收参数*/float Epsilon,Mu,Pi,C; /*介电系数Epsilon 0,磁导系数Mu 0*/float rel_epsz,rel_mu; /*相对介电系数,磁导系数*/float e_sigma,h_sigma; /*电导率,磁导率*/float dt,ddz;float source,T;int pos_driv_source;int i,n,Nsteps;int e_low,e_high;FILE* fp;/*初始化各个变量*/Pi=3.14159;Epsilon=8.85e-12;Mu=4*Pi*1e-7;C=pow( (float)(1/(Epsilon*Mu)),(float)(0.5));ddz=0.01;dt=ddz/(2*C);T=0;// 采用葛德彪书中一维FDTD公式中的参数e_sigma=0; h_sigma=0;var_ca=0.5*e_sigma*dt/Epsilon;var_cb=dt/Epsilon;var_cp=0.5*h_sigma*dt/Mu;var_cq=dt/Mu;ca=(1-var_ca)/(1+var_ca);cb=var_cb/(1+var_ca);cp=(1-var_cp)/(1+var_cp);cq=var_cq/(1+var_cp);var_border=(C*dt-ddz)/(C*dt+ddz);// 边界处用来存数据的临时变量ex_low_m1=0;ex_low_m2=0;ex_high_m1=0;ex_high_m2=0;ex_low_s1=0;ex_low_s2=0;ex_high_s1=0;ex_high_s2=0;// 上,下边界位置e_low=20;e_high=380;pos_driv_source=200;for(i=0;i<NUM_of_ZAXIS;i++) {ex=0;hy=0;obj_parameters[0]=1;obj_parameters[1]=1;obj_parameters[2]=0;obj_parameters[3]=0; CA=ca;CB=cb;CP=cp;CQ=cq;}// 开始主循环Nsteps=1;while(Nsteps>0){printf("Nsteps-->");scanf("%d",&Nsteps);for(n=0;n<Nsteps;n++){T+=1;// 计算Exfor(i=e_low+1;i<e_high;i++){// 采用葛德彪书中的一维FDTD 公式ex=CA*ex-CB*(hy-hy[i-1])/ddz; }if(T<200){ex[pos_driv_source]+=gauss_pulse(T,40,12);}//Mur 边界吸收ex_low_m2=ex_low_m1;ex_low_m1=ex[e_low];ex_low_s2=ex_low_s1;ex_low_s1=ex[e_low+1];ex_high_m2=ex_high_m1;ex_high_m1=ex[e_high];ex_high_s2=ex_high_s1;ex_high_s1=ex[e_high-1];ex[e_low]=ex_low_s2+var_border*(ex[e_low+1]-ex_low_m2); ex[e_high]=ex_high_s2+var_border*(ex[e_high-1]-ex_high_m2);// 行波时延法// ex[e_high]=0.5*(ex_high_m2+ex_high_s2);// ex[e_low]=0.5*(ex_low_m2+ex_low_s2);// 计算Hyfor(i=e_low;i<e_high;i++){hy=CP*hy-CQ*(ex[i+1]-ex)/ddz;}}// 存储数据fp=fopen("Ex","w");for(i=0;i<NUM_of_ZAXIS;i++){fprintf(fp,"%6.2f \n",ex);}fclose(fp);fp=fopen("Hy","w");for(i=0;i<NUM_of_ZAXIS;i++){fprintf(fp,"%6.5f \n",hy);}fclose(fp);printf("T=%6.2f",T);}}float gauss_pulse(float T,float t0,float spread) {float pulse;pulse=exp(-0.5*(pow((T-t0)/spread,2))); return pulse;}。

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一个fdtd程序
以下是以一个方柱为例来仿真其散射的波形:
程序如下:
clear;clc; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
c=3*10^8; % 波速
f=3*10^9; % 频率
lamda=c/f; % 波长
k=2*pi/lamda; % 波数
epsz=1/(4*pi*9*10^9); % 真空介电常数
mu=4*pi*10.^(-7); % 真空磁导率
Z=120*pi; % 真空波阻抗
epsilon=1; % 相对介电常数
sigma=0; % 电导率
N=100; % 网格数量
L=800; % 迭代次数
ddx=lamda/20; % 网格尺寸
dt=ddx/(2*c); % 时间间隔
ia=N/4; % 总场区域x左
ib=3*N/4; % 总场区域x右
ja=ia; % 总场区域x下
jb=ib; % 总场区域x上
npml=N/8; % PML点数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
r=2*lamda;
M=r/(2*ddx);
for i=1:N
for j=1:N
ga(i,j)=1/(epsilon+sigma*dt/epsz); % 求和参量
gb(i,j)=sigma*dt/epsz; % 求和参量
end
end
spread=8; % 脉冲宽度
t0=25; % 脉冲高度
is=N/2; % 源的X位置
js=N/2; % 源的Y位置
ez_inc=zeros(1,N);
hx_inc=zeros(1,N);
ez_low1=0;
ez_low2=0;
ez_low3=0;
ez_low4=0;
dz=zeros(N,N); % z方向电荷密度
ez=zeros(N,N); % z方向电场
iz=zeros(N,N); % z方向电场求和参量
hx=zeros(N,N); % x方向磁场
hy=zeros(N,N); % y方向磁场
ihx=zeros(N,N); % x方向磁场参量
ihy=zeros(N,N); % y方向磁场参量
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%PM L%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for i=1:N
gi2(i)=1;
gi3(i)=1;
fi1(i)=0;
fi2(i)=1;
fi3(i)=1;
end
for j=1:N
gj2(j)=1;
gj3(j)=1;
fj1(j)=0;
fj2(j)=1;
fj3(j)=1;
end
for i=1:npml+1
xnum=npml-i+1;
xxn=xnum/npml;
xn=0.33*(xxn^3);
gi2(i)=1/(1+xn);
gi2(N-i+1)=1/(1+xn);
gi3(i)=(1-xn)/(1+xn);
gi3(N-i+1)=(1-xn)/(1+xn);
xxn=(xnum-0.5)/npml;
xn=0.25*(xxn^3);
fi1(i)=xn;
fi1(N-i)=xn;
fi2(i)=1/(1+xn);
fi2(N-i)=1/(1+xn);
fi3(i)=(1-xn)/(1+xn);
fi3(N-i)=(1-xn)/(1+xn);
end
for j=1:npml+1
xnum=npml-j+1;
xxn=xnum/npml;
xn=0.33*(xxn^3);
gj2(j)=1/(1+xn);
gj2(N-j+1)=1/(1+xn);
gj3(j)=(1-xn)/(1+xn);
gj3(N-j+1)=(1-xn)/(1+xn);
xxn=(xnum-0.5)/npml;
xn=0.25*(xxn^3);
fj1(j)=xn;
fj1(N-j)=xn;
fj2(j)=1/(1+xn);
fj2(N-j)=1/(1+xn);
fj3(j)=(1-xn)/(1+xn);
fj3(N-j)=(1-xn)/(1+xn);
end
for T=1:L
%%%%%%%%%%%%%%TM波Y方向传播%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% for j=2:N-1
ez_inc(j)=ez_inc(j)+0.5*(hx_inc(j-1)-hx_inc(j));
end
ez_inc(1)=ez_low2;
ez_low2=ez_low1;
ez_low1=ez_inc(2);
ez_inc(N)=ez_low3;
ez_low3=ez_low4;
ez_low4=ez_inc(N-1);
%% %%%%%%%%%%%%%% 电荷密度d
z%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for i=2:N-1
for j=2:N
dz(i,j)=gi3(i)*gj3(j)*dz(i,j)+gi2(i)*gj2(j)*0.5*( hy(i,j)-hy(i-1,j)-hx(i,j)+hx(i,j-1) );
end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%脉冲的加入%%%%%%%%%%%%%%%%%%% source=exp((-0.5)*( (t0-T)/spread ).^2);
ez_inc(5)=source;
for i=ia:ib
dz(i,ja)=dz(i,ja)+0.5*hx_inc(ja-1);
dz(i,jb)=dz(i,jb)-0.5*hx_inc(jb);
end
%%%%%%%%%%%%%% 电场ez%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% for i=1:N
for j=1:N
ez(i,j)=ga(i,j)*( dz(i,j)-iz(i,j) );
iz(i,j)=iz(i,j)+gb(i,j)*ez(i,j) ;
end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%边界电场%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for j=1:N
ez(1,j)=0;
ez(N,j)=0;
end
for i=1:N
ez(i,1)=0;
ez(i,N)=0;
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%边界条件%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for i=N/2-M:N/2+M-1
for j=N/2-M:N/2+M-1
ez(i,j)=0;
end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%磁场%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for j=1:N-1
hx_inc(j)=hx_inc(j)+0.5*(ez_inc(j)-ez_inc(j+1));
end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%磁场H x%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for i=1:N
for j=1:N-1
curl_e=ez(i,j)-ez(i,j+1);
ihx(i,j)=ihx(i,j)+fi1(i)*curl_e;
hx(i,j)=fj3(j)*hx(i,j)+fj2(j)*0.5*(curl_e+ihx(i,j));
end
end;
for i=ia:ib
hx(i,ja-1)=hx(i,ja-1)+0.5*ez_inc(ja);
hx(i,jb)=hx(i,jb)-0.5*ez_inc(jb);
end
%%%%%%%%磁场Hy%%%%%%%%%%%%%%%%%%% for i=1:N-1
for j=1:N
curl_e=ez(i+1,j)-ez(i,j);
ihy(i,j)=ihy(i,j)+fj1(j)*curl_e;
hy(i,j)=fi3(i)*hy(i,j)+fi2(i)*0.5*(curl_e+ihy(i,j));
end
end
for j=ja:jb;
hy(ia-1,j)=hy(ia-1,j)-0.5*ez_inc(j);
hy(ib,j)=hy(ib,j)+0.5*ez_inc(j);
end
mesh(ez)
drawnow;
end。

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