feko参数建模
软件: feko
FEKO参数化建模主要通过变量控制几何形状、材料属性及激励参数，实现高效设计与优化。以下是具体应用与技术要点：
一、核心功能与技术
几何参数化
通过定义变量控制天线长度、宽度、高度等几何尺寸，支持快速调整模型参数。例如，矩形贴片天线可通过localpatchLength、localpatchWidth等变量实现尺寸动态调整。
材料属性参数化
在模型定义阶段设置材料参数（如介电常数、磁导率），支持多材料切换。例如，基板材料可通过substrateEpsilon变量指定。
源激励参数化
通过脚本语言（如Python、Lucas）定义激励参数，实现频率、幅度等动态调整。例如，使用project.add_parameter方法添加天线长度、宽度等参数。
二、优化设计方法
参数化扫描
支持线性/对数/离散扫描，分析不同参数对性能的影响。例如，通过脚本定义参数范围并自动运行仿真。
脚本编程实现
利用Python或内置脚本语言编写优化逻辑，结合多线程技术提升效率。例如，使用feko.create_project创建项目并添加参数。
三、应用场景
天线阵列设计 ：通过参数化建模快速优化阵列单元布局，支持复杂结构仿真。
高频场景优化 ：如电磁兼容性分析、车载雷达目标检测等，通过参数调整提升仿真精度。
四、技术优势
灵活性与可扩展性 ：参数化设计减少重复建模，适应多场景需求。
高效性 ：结合多线程与迭代求解器技术，缩短大型模型仿真时间。
通过上述方法，FEKO实现了从概念设计到优化验证的全流程参数化支持，显著提升高频电磁仿真的效率与准确性。
一、核心功能与技术
几何参数化
通过定义变量控制天线长度、宽度、高度等几何尺寸，支持快速调整模型参数。例如，矩形贴片天线可通过localpatchLength、localpatchWidth等变量实现尺寸动态调整。
材料属性参数化
在模型定义阶段设置材料参数（如介电常数、磁导率），支持多材料切换。例如，基板材料可通过substrateEpsilon变量指定。
源激励参数化
通过脚本语言（如Python、Lucas）定义激励参数，实现频率、幅度等动态调整。例如，使用project.add_parameter方法添加天线长度、宽度等参数。
二、优化设计方法
参数化扫描
支持线性/对数/离散扫描，分析不同参数对性能的影响。例如，通过脚本定义参数范围并自动运行仿真。
脚本编程实现
利用Python或内置脚本语言编写优化逻辑，结合多线程技术提升效率。例如，使用feko.create_project创建项目并添加参数。
三、应用场景
天线阵列设计 ：通过参数化建模快速优化阵列单元布局，支持复杂结构仿真。
高频场景优化 ：如电磁兼容性分析、车载雷达目标检测等，通过参数调整提升仿真精度。
四、技术优势
灵活性与可扩展性 ：参数化设计减少重复建模，适应多场景需求。
高效性 ：结合多线程与迭代求解器技术，缩短大型模型仿真时间。
通过上述方法，FEKO实现了从概念设计到优化验证的全流程参数化支持，显著提升高频电磁仿真的效率与准确性。
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