本文摘要(由AI生成):
本文主要介绍了PCB仿真软件中电磁场求解器的分类和特点,包括2D、2.5D和3D求解器,以及准静态、全波等逼近类型。2D求解器适用于简单应用,如提取片上互连线横截面的电容参数;2.5D求解器适用于以TEM模式为主的结构,如电源平面对结构;3D求解器适用于出现大多数3D结构的芯片-封装-电路板系统。全波电磁算法包括时域和频域算法,如有限差分法、有限积分法、传输线矩阵法、有限元法、边界元法、矩量法、多层快速多极子法等。不同的算法有不同的优点,适用于不同的应用。
1.简介
目前商业化的PCB仿真软件主要有: Cadence公司的Sigrity、Ansys公司的SIwave/HFSS、CST公司的CST、Mentor公司的HyperLynx、Polor公司的Si9000等。不同的仿真软件所使用的电磁场求解器各不一样,但是可以大致分为几类:
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按仿真维度分: 2D、2.5D、3D
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按逼近类型分: 静态、准静态、TEM波、全波
下表中列出了各种电磁场求解器的特点以及适用的结构和场合。
维度 | 逼近类型 | 适合结构 | 应用场合 | 特点 |
2D | 准静态 | 横截面在长度方向无变化 | 传输线的RLGC低频建模 | 不适应任意结构,高频精度低 |
2D | 全波 | 横截面在长度方向无变化 | 传输线的RLGC全频建模 | 不适应任意结构 |
2.5D | TEM波 | 多层平面结构 | 电源地平面结构低频建模 | 当结构是3D时,带有寄生效应;当缺少参考面时,高频段结果不准 |
2.5D | 全波、边界元法、矩量法 | 叠层结构 | 某些片上无源,PCB | 对于边缘效应,3D金属和介质精确建模存在计算时间长,消耗内存大等问题 |
3D | 准静态 | 低频 | 连接器和封装的低频建模 | 高频误差大,趋肤效应误差大 |
3D | 全波 | 理论上适合任意结构,只要计算机计算能力足够 | 芯片、封装、电路板、射频微波器件、天线 | 计算时间长,消耗内存大,一般建议16G内存以上 |
2. 按维度分类场求解器
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2D求解器
2D 求解器是最简单和效率最高的,只适合简单应用。例如,2D静态求解器可以提取片上互连线横截面的电容参数。2D准静态求解器可以提取均匀多导体传输线横截 面上单位长度低频RLGC参数。2D全波求解器可以提取均匀多导体传输线横截面上的全频RLGC参数。典型的2D全波计算方法有:2D边界元法、2D有限差分法、2D有限元法。
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2.5D求解器
2.5D 的概念是20世纪80年代Rautio在美国雪城大学攻读博士期间提出的,当时他在Roger教授手下做GE电子实验室支助下做平面MOM算法的研究。在 那个年代,人们只有2D电流(XY方向)和3D电磁场的概念。GE电子实验室的人比较关注电流,称其为2D,而Roger教授关注是电磁场,并称之为3D 的。Rautio和这两个团队都有合作,当时,他正在读一本关于分形理论的书,书里清晰定义了分维度的概念,于是,Rautio得到启发,提出2.5D的 概念,这也是分形维度理论第一次被用到电磁场领域。
“2.5D solver”的意思是,这个solver使用的是全波公式,公式中包含多层介质中的6个电磁场分量(XYZ方向电场E和XYZ方磁场H),以及2个传导 电流分量(如X和Y方向)。其利用多层介质的全波格林函数,采用矩量法的步骤,将一个3D问题缩减为金属表面问题。这样就不需要对整个三维空间划分网格, 只需要在金属表面划分网格即可。此外,2.5D意味着传输线的金属厚度被忽略,这种做法对线宽大于金属厚度的平面电路结构(PCB应用)可以很好地近似, 甚至可以说半解格林函数的精度在计算多层介质结构方面比一般3D solver还要高。
考虑了金属厚度并包含Z方向传导电流的2.5D solver称作为3D平面算法。这里的3D的意思是这个solver可以用作多层介质的公司来求解一些3D结构,比如传输线或者过孔。但是 Bondwire是不可以用这种方法来做的,全波意味着辐射被考虑在公式里面,或者说,置换电流分量被考虑在Maxwell方程组里面。
2.5D TEM求解器适合用于结构中以TEM模式为主的情况,即在电磁场传播方向没有电场���磁场分量,��作频率比较低的电源平面对结构符合这一情况。但是,3D效应,共平面设置或缺少参考平面的设计都会降低这种方法的精度。
2.5D BEM/MOM 求解器是一种全波求解器,它基于边界元法或矩量法公式,利用层状介质格林函数来求解,通常假设介质层数无穷大的平面。但是,对于封装和封装-电路板连接处 存在的3D边缘效应,3D几何结构和有限大介质层精度不高。代表软件Ansys Designer,MicroWave Office,IE3D, Feko,Sonnet。
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3D求解器
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标签:仿真,求解,2D,算法,完整性,全波,结构,2.5,3D From: https://blog.csdn.net/fangzhenxiu6688/article/details/143192192