cst从2018版本开始具有双向混合求解，到2019版已经通用微波工作室的各个求解器之间的双向混合。具体的混合对象如下图：
对天线的安装和耦合仿真，意味着对复杂结构（天线）和电大尺寸环境（安装平台，如车辆、飞机、船舶）仿真，如果采用单一求解器求解全部模型，例如t-solver，对于平台则会产生大量的mesh网格和巨大的计算量，反之，如采用i-solver，计算天线的馈入结构则具有挑战性。
采用混合求解器（hybridsolver）,可同时使用多种求解方法得到期望结果。该求解器将复杂问题分成多个部分，它们之间的联系由等效的近场或远场源定义；选择双向方式（bi-directional）可计算场源与平台耦合过程，因此采用混合求解器可以大大加快天线的安装和耦合仿真。该求解器在多种场景下都能完成高效又不失精确的仿真，这里以天线在车辆上的安装为例进行具体的仿真介绍。
天线和平台安装点设置
在本例中还要在安装平台上也设置相反的安装点。比如下图的一个gps天线要安装到悍马车上需要先在天线文件里设置安装点，安装方向是相对坐标系w轴的方向。所以天线的相对坐标系的w轴方向和平台的w轴正好是相对的。
在完成上述操作后，开始正式的sam操作。
建立天线安装模型
建立系统装配与建模（sam）
导入.cst文件，可直接将其拖拽至assembly或使用导入功能。
将gps天线与车辆装配，点击snapanchor points，分别选择第一个装配点和第二个装配点，将天线与车辆对齐完成装配。
对monopole天线重复装配操作，完成两个天线装配。
创建仿真任务
创建hybridsolver task，选择双向bi-driectional。
双向求解将源到平台，平台到源的耦合数据（近场）迭代计算，直到达到收敛条件。该求解方式支持t-solver和i-solver，仿真时间上bi-directional耗时长于uni-directional。
定义车辆为platform，选择车，点击3d model，点击create simulation project建立仿真工程。
指定名称（platform），选中本例中的悍马车block。
指定求解器（integralequation）
选择gps，重复上述过程。
选择monopole，同样重复上述过程。
点击closesimulation project，仿真任务创建，弹出激励设置，选择gps区域作为激励。
指定近场源频率范围
检查仿真项目设置
设置完成的混合求解器任务可在navigationtree-tasks中观察到
选择hs1任务，可在任务参数列表中修改相应参数，例如将最大迭代次数修改为3以减少仿真时间。
每个项目自动创建，且至少包含一对场源数据，fieldsource 和fieldsource monitor，fieldsource monitor可获得场数据，fieldsource指其它域的场数据。
其中gps源部分的内容，如下：
monopole子任务中内容如下：
开始仿真
点击update，等待计算结果。
分析结果
在结果中查看一维仿真结果，如效率和s参数。
点击farfield，观察远场结果
总结
以上就是汽车天线安装到车辆平台上的仿真流程，双向混合解决了平台尺寸大的问题，同时双向混合充分考虑了源和平台之间的耦合问题，保证了求解精度。如有问题，可在文后留言。
（内容、图片来源：cst仿真专家之路公众号，侵删）
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