淺談PCB電磁場(chǎng)求解方法及仿真軟件
全波算法又稱(chēng)低頻或精確算法,它是求解電磁兼容問(wèn)題的精確方法。對 于給定的計算機硬件資源,此類(lèi)方法所能仿真的電尺寸有其上限。一般來(lái)說(shuō),在沒(méi)有任何限制條件下,即任意結構任意材料下,TLM和FI能夠仿真的電尺寸最 大,其次是FD,再者為FEM,最后是MoM和BEM。若對于金屬凸結構而言,MLFMM則是能夠仿真電尺寸最大的全波算法。
本文引用地址:http://dyxdggzs.com/article/275940.htm時(shí)域算法的固 有優(yōu)勢在于它非常適用于超寬帶仿真。電磁兼容本身就是一個(gè)超寬帶問(wèn)題,如國軍標GJB151A RE102涉及頻段為10kHz直至40GHz六個(gè)量級的極寬頻帶。另外,對于瞬態(tài)電磁效應的仿真,如強電磁脈沖照射下線(xiàn)纜線(xiàn)束上所感應起來(lái)的瞬態(tài)沖擊電 壓的仿真,采用時(shí)域算法是自然、高效、準確的。
3、2D求解器
2D 求解器是最簡(jiǎn)單和效率最高的,只適合簡(jiǎn)單應用。例如,2D靜態(tài)求解器可以提取片上互連線(xiàn)橫截面的電容參數。2D準靜態(tài)求解器可以提取均勻多導體傳輸線(xiàn)橫截 面上單位長(cháng)度低頻RLGC參數。2D全波求解器可以提取均勻多導體傳輸線(xiàn)橫截面上的全頻RLGC參數。典型的2D全波計算方法有:2D邊界元法、2D有限 差分法、2D有限元法。
4、2.5D求解器
2.5D 的概念是20世紀80年代Rautio在美國雪城大學(xué)攻讀博士期間提出的,當時(shí)他在Roger教授手下做GE電子實(shí)驗室支助下做平面MOM算法的研究。在 那個(gè)年代,人們只有2D電流(XY方向)和3D電磁場(chǎng)的概念。GE電子實(shí)驗室的人比較關(guān)注電流,稱(chēng)其為2D,而Roger教授關(guān)注是電磁場(chǎng),并稱(chēng)之為3D 的。Rautio和這兩個(gè)團隊都有合作,當時(shí),他正在讀一本關(guān)于分形理論的書(shū),書(shū)里清晰定義了分維度的概念,于是,Rautio得到啟發(fā),提出2.5D的 概念,這也是分形維度理論第一次被用到電磁場(chǎng)領(lǐng)域。

“2.5D solver”的意思是,這個(gè)solver使用的是全波公式,公式中包含多層介質(zhì)中的6個(gè)電磁場(chǎng)分量(XYZ方向電場(chǎng)E和XYZ方磁場(chǎng)H),以及2個(gè)傳導 電流分量(如X和Y方向)。其利用多層介質(zhì)的全波格林函數,采用矩量法的步驟,將一個(gè)3D問(wèn)題縮減為金屬表面問(wèn)題。這樣就不需要對整個(gè)三維空間劃分網(wǎng)格, 只需要在金屬表面劃分網(wǎng)格即可。此外,2.5D意味著(zhù)傳輸線(xiàn)的金屬厚度被忽略,這種做法對線(xiàn)寬大于金屬厚度的平面電路結構(PCB應用)可以很好地近似, 甚至可以說(shuō)半解格林函數的精度在計算多層介質(zhì)結構方面比一般3D solver還要高。
考慮了金屬厚度并包含Z方向傳導電流的2.5D solver稱(chēng)作為3D平面算法。這里的3D的意思是這個(gè)solver可以用作多層介質(zhì)的公司來(lái)求解一些3D結構,比如傳輸線(xiàn)或者過(guò)孔。但是 Bondwire是不可以用這種方法來(lái)做的,全波意味著(zhù)輻射被考慮在公式里面,或者說(shuō),置換電流分量被考慮在Maxwell方程組里面。
2.5D TEM求解器適合用于結構中以TEM模式為主的情況,即在電磁場(chǎng)傳播方向沒(méi)有電場(chǎng)和磁場(chǎng)分量,工作頻率比較低的電源平面對結構符合這一情況。但是,3D效應,共平面設置或缺少參考平面的設計都會(huì )降低這種方法的精度。
2.5DBEM/MOM 求解器是一種全波求解器,它基于邊界元法或矩量法公式,利用層狀介質(zhì)格林函數來(lái)求解,通常假設介質(zhì)層數無(wú)窮大的平面。但是,對于封裝和封裝-電路板連接處 存在的3D邊緣效應,3D幾何結構和有限大介質(zhì)層精度不高。代表軟件Ansys Designer,MicroWave Office,IE3D, Feko,Sonnet。
5、3D求解器
3D準靜態(tài)求解器適合芯片-封裝-電路板系統中出現大多數3D結構,但對低頻有效,高頻結果誤差較大,如果結構較大,計算時(shí)間會(huì )很長(cháng),消耗內存也比較大。

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