行业分享丨智能网联时代，电磁仿真如何 “打全场”？

随着智能网联技术的快速发展，整车电磁兼容、天线布局、车载通信、雷达感知等工程挑战日益突出。工程师不再只是关注单一器件或单一频段，而需要在从 DC 到太赫兹的频谱范围内，实现从芯片、PCB 到整车系统和真实场景的高效建模与性能评估。

电磁仿真如何从“点”的分析，走向“全场景、全频域”的支撑？Altair 提出的解法是：构建一整套完整的全频域电磁仿真平台，并持续推进 AI 与多物理场集成的落地应用。

在Altair区域技术交流会上，Altair 高级技术经理焦金龙老师以《智能网联时代下的全频域电磁仿真技术演进》为题，系统介绍了Feko 在实际工程应用中的最新进展与案例，包括天线阵列快速建模、迭代求解器加速、电波传播模型扩展、以及 AI 在车载天线、虚拟驾驶等场景中的应用探索，下面让我们一起来探索Altair 是如何通过全频域的电磁仿真解决方案，助力企业全面提效吧！

Altair 拥有非常全面的电磁仿真产品，涵盖从 IC 芯片、PCB电路板到系统级的仿真，甚至可以应对复杂真实场景下的电磁性能仿真。

在低频领域，我们有专门的求解器，主要应用在电机、电控和电源等系统，包括：

在PCB电路板级方面，我们提供 PollEx，用于：

高频仿真核心工具是 Feko，用于：

在真实场景分析方面，我们引入 WinProp 和 WRAP，支持：

这些工具可以模拟城市地图、野外环境、室内场景，且可与 Feko 实现数据互联。

芯片级设计中，我们还有用于辅助调试和可视化的工具Silicon Debug。同时，对于复杂电气系统，还提供了交互式电气系统可视化平台 EEvision，可用于复杂电气系统的展示、辅助调试和验证。

整个平台构建了一个涵盖从 DC 到 THz、从元器件到复杂场景的电磁仿真一体化解决方案。

前面我们提到了 Feko 是面向天线、电磁兼容、天线罩和隐身分析等多个高频场景的主力工具，下面重点介绍其在最新版本中的一些关键技术改进。

在做复杂工程应用时，模型网格量大，生成的文件往往上百 MB 甚至上 GB，数据交互非常不方便。

新版本设置了CFX/CFM文件压缩技术，可以将大型文件压缩保存，既节省空间，又提高保存和传输速度，对实际工程项目非常有用。

以前如果要考虑真实地面对车载天线辐射特性的影响，必须建模地面，增加了建模与计算的复杂度。

现在我们可以在后处理阶段考虑地面的电磁影响，无需显式建模地面，就能获得更快、更有效的仿真效果。

举例说明：

我们分别做了自由空间、建模地面、和新算法三种方法的对照分析。结果表明，后处理中考虑地面与完整建模地面的仿真结果基本一致，不仅提升了效率，也保证了准确性。

特征模在天线设计中可以帮助我们理解辐射机理，是当前非常热门的研究方向。

Feko 在新版本中不仅支持金属结构，也支持有耗介质材料的特征模分析。还改进了模态跟踪算法（mode-tracking），支持扫频过程中模式的连续跟踪，避免丢模，提升准确性。

同时支持多 GPU 加速能力，在处理大规模问题时显著提高效率。

此外，在结果输出中，能自动识别并标注每个模态的谐振频率，提升了分析的直观性。

对于某些仿真问题，使用理想磁导体（PMC）边界条件可以降低计算复杂度。

新版本增强了 PMC 相关处理能力，可用于 PEC/PMC 的性能分析，并更真实地反映理想磁导材料的工程应用。

Feko 现在支持从文本文件中快速导入每个天线单元的坐标、朝向、旋转角度等参数，并自动构建复杂天线阵列模型。

用户可以精准控制每个阵元的布置方式，方便进行大阵列设计与仿真。

Feko 的多极子（MLFMM）求解器在大阵列仿真方面表现优秀，适用于实际工程中的复杂应用。

在复杂模型中执行Prefeko预处理生成 fek 文件时间长是常见问题。

新版本中进行Prefeko预处理加入了多线程支持，实测在 1500 万自由度的模型中效率大幅提升。

针对强振荡、收敛困难的问题，如多反射面天线、暗室仿真等，Feko 新引入 迭代器。它的迭代残差收敛是单调递减的，收敛更快，鲁棒性强，是解决复杂工程问题的重要工具。

新的默认迭代求解器支持：

RL-GO求解器在新版本中支持 GPU 并行处理，特别适合多角度入射、复杂目标 RCS 分析。

在大型目标的目标成像、快速反射建模中，GPU 加速效果显著。

SimLab 是一个流程驱动的多学科仿真平台，适用于电磁、热、结构等多物理场。

在最新的 2025.1 版本中，SimLab 集成了 Feko/WinProp 部分功能，包括：

SimLab 利用其几何清理、网格划分、流程模板能力，使 Feko 在多物理场仿真流程中更容易集成和应用。

AI 是目前非常重要的发展方向，我们也在探索将其与高频电磁仿真相结合的可能性。

主要包括两个平台：

在虚拟驾驶场景中，车辆在道路上移动时，如果完全用仿真计算，计算量巨大增加数据后处理的复杂度。

下例是通过 WinProp 生成 258 组数据，使用 RapidMiner 进行模型训练（70% 训练，30% 验证），然后将模型部署于真实场景中，实现快速预测。

推荐算法众多，操作简单化，帮助工程师迅速将 AI 应用于工程实践。

用于车载天线布局优化，可通过参数化控制天线倾角、布置位置、结构尺寸等变量。

基于这些参数，使用 Feko 做大量数据采样，然后通过 physicsAI 训练几何-性能响应关系模型，最终在实际工程中快速预测响应结果，大幅提升建模效率。

今天的分享主要围绕以下几个方面：

1. Altair 提供从 DC 到 THz 的全频域电磁仿真解决方案，覆盖从 IC 芯片调试、产品详细设计，到复杂系统场景建模与可视化。

2. Feko 的求解能力、后处理、建模效率、加速技术等方面均实现重大突破。

3. SimLab 平台正在逐步集成 Feko，实现多物理场统一平台。

4. AI 与 Feko 的结合正在加速推进，尤其是physicsAI 与 RapidMiner 两种模式，已初步实现数据驱动与几何驱动的智能预测应用。