首页/文章/ 详情

多物理有限元仿真入门-电热弱耦合

18小时前浏览7

简述

多物理场仿真是一种综合考虑多种物理场相互作用的数值模拟方法,旨在更准确地反映实际物理现象。在许多复杂系统中,单一物理场的模拟往往无法全面反映真实情况,因为多种物理场之间存在相互耦合和影响。

例如,在芯片领域,电场、热场和力学场之间存在的耦合关系。芯片中的电流在介质电阻的作用下会产生焦耳热,焦耳热进一步导致芯片基板温度升高,进而引发热膨胀现象,最终产生应力变形。

多物理场仿真的具体实现是同时或依次求解多种相互影响的物理场的控制方程,并通过物理场之间的耦合关系(即耦合项)将各场的变化联系起来。其中耦合项直接加载入控制方程中称之为强耦合,分布求解各场,通过耦合公式逐次传递信息称之为弱耦合。

本文简要入门介绍多物理仿真的实现机理,并以简单的电热弱耦合作为例子,使用有限元实现整个流程。

1.物理问题与控制方程

二维结构,在模型中心一直存在电压V0,通过该电压有场分布,进而产生焦耳热,焦耳热作为热源,传导到整个模型,导致模型的温度发生变化。

a.电场控制方程,稳态电流传导:

b.稳态热传导方程:


c.电热耦合公式

整个仿真流程:首先通过V0计算电势分布,然后通过电热耦合公式计算得到焦耳热,最后焦耳热作为热源计算稳态热传导方程获得温度分布。

2.有限元推导

从电热的控制方程不难发现,二者均为非常简单的泊松方程,区别仅在于是否有源以及边界条件。因为其有限元方程均可以通过一个公式来描述:

其有限元方程也很容易获得:

对应的单元矩阵推导、系数矩阵组装也如常规的泊松方程一致,这里不再重复介绍,具体参考文章:

3.结果分析

物理模型模型参数:







Lx = 1e-3; Ly = 1e-3;       % 模型尺寸 (m)sigma = 1e1;                % 电导率 (S/m)k = 150;                    % 热导率 (W/m·K)V0 = 1;                     % 施加电压 (V)T0 = 25;                    % 模型初始温度 (°C)N = 20;                     % 每边网格数

首先求解电势的泊松方程,得到电势分布:

然后耦合公式获得每个网格的焦耳热分布:

最后根据热分布,获得温度分布:

整个流程完成,可以发现在电压1V情况下,模型的温度会有所升高。

最后

本文介绍了多物理仿真的入门级的内容,其实原理看似不是很复杂。当然对于深入学习,还有更多研究的内容,例如考虑电导率、热源、热导率随时间的变化以及实际复杂三维芯片模型的网格剖分等等。这些内容都对仿真的精度和可靠性都有更高的要求。

但是其本质上都仍然围绕几个经典的方程展开,例如该问题的泊松方程,在处理复杂模型时,虽然材料属性和几何形状会发生变化,但泊松方程仍然是描述该问题的基本数学框架。


博主长期深入实践电磁学领域的有限元技术,感兴趣的朋友可以添加博主公众 号,欢迎共同探讨与有限元相关的技术知识。



来源:实践有限元
芯片电场材料控制
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2025-05-07
最近编辑:18小时前
实践有限元
硕士 签名征集中
获赞 0粉丝 7文章 63课程 0
点赞
收藏
作者推荐

Cursor实践心得,附有问答过程

简述这段时间本想用Cursor实现仿真流程的简单建模、网格剖分、有限元求解、显示这几个步骤,尝试做成一个简单的小软件,结果不断尝试后,发现还是毕竟难以实现,或者说还没有找到更好的对话方式。最后Cursor的免费使用时间,这个想法也暂时夭折了。不过,实现过程中还是有一些结果与心得,这里简单总结一下。最后附上部分与cursor对话的截图。一些结果1.我先让Cursor帮我用Qt做一个界面,实现简单建模的功能。实现过程中,界面绘制简单模型,包括与右端几何树的联动好了,结果在进一步添加bool运算的时候,始终报错。最后导致整个代码难以调试通过,也回不去没有bool运算的结果。中间环境的代码没有保存,因此也无法展示没有bool运算的结果了。只能看看一步步生成的文件夹内容。2.想了想,那就看看能不能实现简单的网格剖分想着Cursor可能比较笨,因此就选择毕竟容易的python语言。最先让它帮我写了一个markdown,现在里面写好各个步骤的流程与一些能想到的细节。然后给它正确的读入几何模型的格式(直接用triangle的input格式)。解析好后,然后使用delaunay网格剖分,很快最简单的实现了,这时候吸取教训,保存的结果:然后让Cursor帮我添加面积约束,也实现了,只不过网格质量很差:然后想着和tiangle一样,实现区域的面积控制,也基本上实现了,虽然网格质量还是很差:这里我预感后面的优化可能会出问题,于是备份代码。接下来,我尝试让其帮我优化网格质量,根据角度、长短边比之类的。这里就开始卡住了,始终解决不了问题,而且在一次次的修改bug中也打乱了没有优化网格的代码,结果再一次导致整个代码无法修复,最终的结果就出现如下问题:无论如何调试,始终不对,直到Cursor试用期到了。下面是生成的文件名,可以看到mesh_generator.py修改了110次了还没有成功。使用心得:1.对于比较复杂的依赖环境Cursor能很好的提供解决方案和傻瓜式的流程,一步一步教你安装、查看版本、如何编译等待操作。只要你的电脑环境本身不复杂,那么基本上它能帮你安装好可行的环境。2.对于简单的案例,例如测试文档、简单的框架、简单的功能cursor能快速帮你实现,一旦上了点难度的,可能就得反复调试。3.如果能清晰详细的描述想要实现的功能,cursor也能帮你实现,如果不清晰,技术点自己都不知道的情况下,那么就很难成功了。4.对于C++而言,Cursor很多时候检查不到位,添加了新函数,或者更改了函数接口时,不会自动检查是否定义该函数,是否会造成重定义、接口是否统一等问题,当然也可以通过一次次的反复询问解决这些语言上的问题。5.如果真想用cursor来写复杂的代码的时候,一定一定要记着自己备份,如果一旦cursor反复调试后实现不了,而你没有备份,那么基本上就宣告失败了(或许也有其他方法,目前还不知道)。因为AI本身有随机性,基本上恢复不了某个阶段的代码。6.Cursor的试用期是两周,到期后就不能使用claude-3.5-sonnet了,只能使用mini。但是mini基本上都没有上下文而且很“笨”,如果调试操过三次没有成功,基本上就陷入了答非所问的结果。7.之前有朋友问具体步骤怎么实现了。觉得用多了就有感觉了,下面截图一些我个人的提问和回答内容,不喜勿喷。问1:给出你想要做的事情,可以先写在md里面。问2:直接上截图问3:让cursor推荐语言问4:根据cursor提示继续....自己查看markdown,觉得差不多了,就可以让cursor写代码了。想要个测试代码,问cursor第一次生成的文件有错误,于是提示它修改:.....之后的提问类似,有什么需求就问,有错误就复杂粘贴错误内容,然后就开始一步一步去实现你想要实现的功能。8.个人感受,整个过程就是提问和粘贴复制,虽然感觉很舒服,但是如果遇到cursor反复解决不了的问题,就会陷入无限的修复bug过程中,拆了东墙补西墙的感觉,脑袋啥也没做嗡嗡嗡的。可能还需要学习,多实践找点简单的案例来实践。来源:实践有限元

未登录
还没有评论
课程
培训
服务
行家
VIP会员 学习计划 福利任务
下载APP
联系我们
帮助与反馈