前言：

        使用feko進行計算時，經常會遇到計算不收斂的情況，即使是剖分單元數不多，但就是無法收斂，常常讓人抓狂。矩量法的收斂性主要與其散射矩陣性態有關系，矩陣性態差，迭代計算就容易不收斂，往往在計算一些含有精細結構，周期性結構或者多層介質且材料參數差異大（通常如FSS，波導縫隙天線等）的問題時，收斂性較差。

改善收斂性的一些方法

1.簡化模型

實際的模型會存在很多精細結構或者一些狹窄的縫隙（比如膠層等），這些結構的存在會導致模型的剖分的單元數目極具增加，同時也惡化了散射矩陣的性態，導致收斂性大大降低。需要將這些精細結構簡化。

2.合理選擇積分方程

采用混合積分方程迭代求解時，條件數遠遠優于電場積分方程，混合積分方程適用于閉合金屬材質（所有面的法向朝外），CFIE于EFIE可以混合使用，CFIE對于尖銳的棱角計算精度不高。

3.選擇穩定的多級子方法

1）模型電尺寸增大，模型收斂性變差；2）模型中中存在腔體結構，難以收斂

FEKO2017以后的版本提供了“穩定的多級子”，為用戶使用MLFMM不收斂問題提供了終極求解方案

“穩定多級子”不會增加內存的消耗

Example:

缺點：使用“穩定多級子”方法，會顯著增加求解時間，因此對于利用傳統多級子可以收斂的問題，不要勾選“穩定多級子”。

4.選擇更為簡單的饋電方式

陣列天線的仿真一直是feko仿真中一個難點，主要問題計算迭代步數會隨著陣元數目的增加而逐步增大，甚至不收斂。選擇wireport代替waveguide port（wire的線寬需要等于同軸線寬，這樣可以增加S參數的仿真精度），可以簡化饋電模型，優化計算收斂性。

5.選擇替代形式的天線

波導縫隙天線再FEKO中進行計算的時候，經常會出現計算不收斂的情況，然而同等規模的未帶貼片的計算收斂性則要明顯優異，如果只是考察艙體/天線罩等一些結構體對天線方向的影響時，可以考慮使用微帶貼片天線（或者偶極子陣列天線）代替波導縫隙天線進行仿真計算。

6.調整剖分精度

對于MOM，一般意義上，通常要求剖分尺寸介于1/8~1/10波長能獲得較好的計算精度，過于細（≤）或過粗（）的剖分都會導致收斂性變差。

1）實際使用過程，對于一些電大尺寸，且無輻射結構以及精細結構的目標，往往采取1/4波長即可獲得較好的計算精度和收斂性，而對于饋電結構，往往需要精細剖分（），才能獲得較好的計算精度。

2）對于一些介電常數或損耗較大的的材料或者含有磁性的材料（比如吸波材料）的仿真計算時，需要相應的提高剖分精度（選擇自動剖分），才能獲得較好的收斂性，否則會出現計算不收斂甚至發散的情況。

7.相鄰介質電參數相差越大，收斂性越差

單元的剖分尺寸不僅介電常數有關，與介質的損耗大小也相關，損耗越大，剖分尺寸相應越小。（實列說明：在對一種含有吸波材料的介質體模型進行電性能仿真時（按1/4剖分，單元25萬），計算總是發散，主要原因就是吸波材料與其共面的介質體之間的電參數相差太大導致，后將兩者之間的共面處設置成金屬時，結果就成功收斂，同時進一步的提高剖分精度，迭代步數也有一定的下降）

8.使用ACA等直接求解器

對于未知量不是很大的目標（≤20萬），采用ACA直接求解器進行計算，ACA基于LU分解計算矩陣，不存在不收斂的情況，而且對于如單站RCS求解或天線罩透波率掃角計算，經第一次需要計算參數矩陣，后續角度計算將十分迅速。

PS:使用ACA算法時，precondition選擇默認的求解器，不要選擇迭代求解器，這樣就是直接求解，不存在不收斂的情況。

9.調整近區box的尺寸

MLFMM近區box內采用MOM進行計算，默認近區尺寸為0.23，可以在[0.2，0.35]區間內進行調整。近區尺寸越大，消耗的內存就越大，對于距離較近的平面，較小的近區尺寸會有更好的收斂性，一般來說近區越大收斂性越好。

 

10.使用double precision（雙精度）

使用雙精度，所需要的內存會是單精度的2倍。

 

11.選擇合適的預條件

預條件的目的是為了優化待求解矩陣的性態，矩陣性態越好，收斂性越好。Sparse LU為默認預條件，通常具有較高的收斂性，但是內存消耗大。SPAI為稀疏近似逆，消耗想到對相對較低的內消耗，但是矩陣收斂性較低。