基于极限梯度提升的完美匹配单层智能算法实现航空瞬变电磁问题高效吸收

对于航空瞬变电磁的低频探地问题,除了精度和效率需要考虑,深地探测问题的复杂度也不容忽视,特别是对于低频复杂问题存在异常体与背景间的多尺度效应.为了模拟开域问题,有限厚度区域的完全匹配层被用于截断计算域,然而这也无形中增大了整个模型,造成计算复杂度增加.鉴于此,提出了一种新的基于极限梯度提升(extreme gradient boosting, XGB)的完美匹配单层模型,并将该模型集成到时域有限差分求解器中,以进一步提高时域有限差分仿真的性能.所提出的基于XGB的完美匹配单层模型通过特征注意力集成学习方法可以获得更高的精度,同时占用更少的内存、消耗更少的时间.此外,由于该模型依托于传统机器学习模型,因此它在模型训练的稳定性和轻量级方面具有显著的优势.最后,通过对航空瞬变电磁应用进行三维数值模拟,验证了该方法的有效性和稳定性.该模型不仅在精度、效率和问题复杂性方面具有优势,而且还可以成功地集成到时域有限差分求解器中,解决低频航空瞬变电磁问题.     

基于Z变换的高阶完全匹配层实现

基于拉伸坐标完全匹配层(SC-PML)公式和Z变换方法,提出以非分裂场形式来实现具有多极点的高阶完全匹配层的高效算法,来截断时域有限差分(FDTD)网格.在吸收性能方面,高阶PML同时具有传统PML和复频率偏移完全匹配层(CFS-PML)二者的优点.提供的数值算例是二维TE极化电磁波与无限长且有限宽度的理想电导体(PEC)薄片的相互作用.仿真结果显示,高阶PML公式在衰减低频行波和隐失波及减少后期反射方面效果好,比传统SC-PML和复频率偏移的卷积完全匹配层(CPML)算法有更好的吸收性能.