Parallel algorithm for the Quasi-TEM analysis of microstrip multiconductor line

Abstract

Presented parallel algorithm for the quasi-static microstrip multiconductor lines (MMCL) analysis, with optional conductor number, width and spaces between conductors. To apply MMCL as a physical model for various microstrip devises design, for example, meander microstrip delay lines, it is sufficient to study only quasi-static parameters of the MMCL inducing c- or -normal waves. As analysis method in the proposed parallel algorithm any numerical quasi-static approach may be used. Authors have implemented an algorithm in five computer cluster using the finite difference method. For calculation procedure speed up the potential distribution of the MMCL was calculated using band matrix technique and sparse matrix approach. The proposed parallel algorithm was tested in four- and five-conductors MMCL. Authors obtained results that differ from those of other investigators and the results obtained by other means no more than 3 %. It was found that the proposed parallel algorithm allows speed up of calculations up to 3.6 times.

Pateiktas lygiagretusis algoritmas kvazistatinei mikrojuostelinių daugialaidžių linijų (MJDL) analizei atlikti esant laisvai pasirenkamam laidininkų skaičiui, pločiams ir tarpams tarp jų. Taikant MJDL kaip fizikinį modelį įvairiems mikrojuosteliniams įtaisams, pvz., meandrinėms mikrojuostelinėms vėlinimo linijoms, tirti, pakanka nustatyti tik kvazistatinius MОDL parametrus žadinant joje lyginę arba nelyginę normaliąsias bangas. Kaip analizės metodas siūlomame lygiagrečiajame algoritme taikytinas bet kuris skaitinis kvazistatinis metodas. Autoriai įgyvendino algoritmą taikydami baigtinių skirtumų metodą penkių kompiuterių telkinyje. Skaičiavimo procedūroms paspartinti potencialų pasiskirstymo MJDL skerspjūvyje buvo ieškomas taikant susietųjų retųjų matricų skaičiavimo būdą. Siūlomas lygiagretusis algoritmas buvo išbandytas tiriant keturių ir penkių laidininkų MJDL. Autorių gauti rezultatai skiriasi nuo kitų tyrėjų ir kitais būdais gautų rezultatų ne daugiau kaip 3 %. Nustatyta, kad siūlomas lygiagretusis algoritmas leidžia paspartinti skaičiavimus iki 3,6 karto.