HFSS网格剖分提速100倍，了解一下？

区别于其他仿真工具繁琐的网格剖分设置和反复试错过程，HFSS的自适应网格技术可以让工程师把宝贵的精力更多的聚焦在设计本身，去追求更卓越的性能。

即使是在2020年的今天，当我们回顾HFSS的自适应网格技术，仍然惊叹于这一创新的超前和先进性，其基本思想与如今的人工智能机器学习的理念十分契合。接下来我们就简单回顾一下自适应网格技术的基本流程，温故而知新。

HFSS自动自适应求解流程

从上图可以看出，当我们在HFSS中完成了前处理并点击开始仿真后，HFSS便开始执行它的求解流程。整个流程从模型的网格初始化开始，以网格迭代加密为主体，最终以满足收敛判据为条件退出循环。每一次的迭代过程中，HFSS会基于前一次求解的电场分布特征，进行针对性的自适应网格加密，从而在保证只增加有限比例网格量的前提下获得满足精度需求的求解结果。

Yagi-Uda自适应网格加密

这种自适应的网格加密技术从根本上解决了传统网格剖分依赖于使用者经验和反复尝试的困境，极大的降低了电磁场仿真的使用门槛。

在模型几何复杂度不高时，这是一种精确且高效的网格剖分机制，能够保证HFSS获得的初始化网格完全忠于实际模型。

但是，当模型几何具有异常复杂的结构特征时（具有上千个复杂部件的手机整机，具有十多层的高频高速PCB板等），抑或是几何模型上具有极其细微结构时（摄像头模组上的同心纹理等），这种剖分机制的效率便难以保证。

当然，细心的你也许已经注意到在前面的求解流程中有手动网格(mesh seeding)的选项，可以通过提前人工干预的方式提高网格剖分的效率和成功率。但对于一些极为复杂的模型，即使是人工干预也很困难，并且前处理效率难以保证。

■ 电小且模型复杂无规律问题

■ 复杂平面叠层结构问题

■ 超大规模阵列问题

■ 电大尺寸布局类问题

手机+人头手模型

电小且模型复杂无规律问题的难点在于剖分的成功率，由于模型往往是由第三方的CAD工具导入HFSS，经过了格式的转换，大概率会存在模型误差或者错误的问题，从而导致网格剖分失败。最新版本HFSS新推出的Flex meshing技术，可以有效的识别模型的错误，并给出提示信息辅助判断。并且Flex meshing技术可以针对性的对模型关键区域提供完全保真度的网格而放宽用户定义非关键区域网格的要求，极大的提升网格剖分的成功率，网格剖分效率可提升5-10倍。

高速PCB板

复杂平面叠层结构问题的本质在于大边宽比模型的网格剖分问题，此类模型（通常为PCB）的特点在于板子每一层的厚度固定，HFSS独特的Phi meshing技术巧妙的利用了模型特征，通过先剖分上下层面网格再生成提网格的机制，网格剖分效率可提升40-60倍。

256单元5G毫米波阵列天线

超大规模阵列问题的模型，通常具有一定的周期性规律，即使组阵的单元不同也仍有一定排布规律。最新版本HFSS的三维组件（3D Component）有限大阵列技术，可以只剖分构建阵列的不同单元，然后将网格复用到其余相同单元上，突破了大规模阵列网格剖分效率不高的困境。网格剖分的效率提升与具体问题规模有关，阵列越大，提速越明显，实现百倍网格剖分加速！

直升机天线布局

电大尺寸布局类问题的难点在于电大尺寸问题的计算，天线布局类问题通常需要多次调整载体与辐射体之间的相对位置以找到最优解。HFSS 3D组件的装配体建模和网格装配技术，可以实现在计算天线布局时，只需剖分模型初始相对位置时的网格，当改变天线和载体的相对位置时，网格直接复用并只需求解场，极大提升了求解效率。