【电磁】FDTD-Yee 网格算法在双缝干涉问题中的应用研究Matlab实现

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

电磁波的干涉现象是电磁学领域的基础物理现象之一，双缝干涉实验作为验证电磁波波动性的经典实验，不仅是理解光的波粒二象性、电磁波传播规律的关键，也为微纳光子学、光通信、量子光学等领域的技术发展提供了理论支撑。随着研究向微尺度（如微米级、纳米级）双缝结构延伸，传统的解析方法（如惠更斯 - 菲涅尔原理）难以精准描述电磁波在微缝中的传播、边界反射与能量损耗过程，亟需可靠的数值计算方法实现定量分析。

时域有限差分法（Finite-Difference Time-Domain, FDTD）作为一种直接求解麦克斯韦方程组的数值方法，具有时域与空域双重离散、可直观观测电磁波动态传播过程的优势。而 Yee 网格算法作为 FDTD 的核心离散方案，通过将电场分量与磁场分量在空间和时间上交替采样，天然满足麦克斯韦方程组的旋度关系，为精准模拟电磁波的产生、传播与干涉提供了理想的离散框架。

本研究通过 Yee 网格算法实现 FDTD 方法，结合完全匹配层（Perfectly Matched Layers, PML）边界与真空 - 理想磁导体（Perfect Magnetic Conductor, PMC）边界条件，模拟微尺度双缝结构下的电磁波干涉现象。其核心目标不仅是复现双缝干涉条纹，更在于深入剖析电磁波在微缝中的传播物理机制（如边界条件对场分布的影响、能量泄漏效应），同时验证 FDTD-Yee 网格算法在微尺度电磁问题中的数值精度与可靠性，为后续复杂电磁结构（如光子晶体、超表面）的数值模拟奠定基础。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% Flags for activating different functionalities

flagPML = 1; % PML Layer Activation

flagPMC = 0; % PMC Layer Activation

flagGS  = 1; % Source type: modulated Gaussian pulse (0) or single-frequency source (1) 

% Device and Mesh Parameters

xLen = 200E-6; % Box length in x: 200 um

yLen = 200E-6; % Box length in y: 200 um

NGX = 200;     % number of x grids  

NGY = 200;     % number of y grids

NGT = 200;     % number of t grids

NGPML = 20;    % number of grids assigned to PML layers

sorx = NGX/2;  % The x coordinate of the source 

sory = NGY/2;  % The y coordinate of the source 

NGXS2PMC = 20; % number of grids between the source and the PMC layer along the x direction

NGXPMC = 10;   % number of grids of the PMC layer along the x direction

NGYBAR = 4;    % length of the PMC bar defined in the number of grids along the y direciton

NGYSLT = 1;    % width of each slit defined in the number of grids along the y direciton 

NGYPMC = 1/2 * (NGY - (2*NGYSLT+NGYBAR)); % leng

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

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