数值模拟软件可以通过以下方法来提高计算速度：
优化计算网格
选择合适的网格密度：对于电路仿真，可以采用较粗的网格以减小计算量；在需要更高精度的地方（如应力集中区域或天线附近），可以加密网格。
网格划分策略：采用适当的网格划分技术，如结构化网格、非结构化网格或混合网格，以适应不同的仿真需求；注意网格的过渡和连续性，避免产生过大的网格畸变。
选择合适的求解器和算法
快速求解器：根据不同的应用场景，选择适合的求解器，如显式求解器、隐式求解器等；快速求解器通常能显著缩短仿真时间，尤其是在处理复杂模型时。
优化算法：采用先进的优化算法，如Newton-Raphson方法、弧长法等，以提高收敛速度和准确性。
并行计算和多线程处理
利用多核处理器：现代计算机平台普遍支持多核处理器，通过开启并行计算功能，可以充分利用计算机的全部资源；在仿真参数设置中启用并行计算或多线程选项，以提高计算效率。
分布式计算：对于大型仿真任务，可以考虑使用计算机集群或分布式系统来协同完成任务；这可以通过搭建私有云或在云平台上租用计算资源等方式实现。
优化模型复杂度
简化模型：在设计初期阶段，就考虑到如何简化模型；在确保功能的前提下，去掉多余的细节，采用更简单的几何形状。
分阶段仿真：将大型仿真分解为一系列较小的步骤，以便逐步优化和调整。
使用硬件加速器
图形处理器（GPU）：一些高端图形处理器具备强大的计算能力，可以加快仿真的速度；考虑使用带有独立GPU的计算机来进行仿真。
其他优化方法
模型搭建优化：在Simulink环境中建模时，可以通过增大误差限、取消过零检测等方法来提高仿真速度。
仿真步长优化：在能保证仿真精度的情况下，尽量使用大的步长可以显著提高仿真速度。
仿真模式选择：根据不同的仿真需求选择合适的模式，如Normal、Accelerator和Rapid Accelerator等。
通过上述方法，可以显著提高数值模拟软件的计算速度和效率。建议在实际应用中，根据具体的仿真需求和硬件条件，选择合适的优化策略。