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Novità COMSOL Multiphysics® versione 6.4

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Aggiornamenti Modelli Surrogati

La versione 6.4 di COMSOL Multiphysics® introduce funzionalità avanzate per i modelli surrogati, tra cui la possibilità di esportare funzioni di rete neurale profonda (DNN) addestrate e il nuovo supporto per il calcolo batch e cluster. Proseguite la lettura per ulteriori dettagli su questi aggiornamenti.

Esportazione DNN

In questa versione, COMSOL Multiphysics® introduce il supporto per l'esportazione di DNN addestrati nel formato aperto ONNX. Questo aggiornamento consente l'uso di DNN in MATLAB® e Simulink®, nonché in altri strumenti esterni, consentendo la perfetta integrazione dei DNN addestrati in COMSOL Multiphysics in flussi di lavoro esterni e in una vasta gamma di altri ambienti di machine learning.

Interfaccia utente di COMSOL Multiphysics che mostra il Model Builder con il nodo Deep Neural Network evidenziato, la finestra Settings corrispondente e un modello di reattore tubolare nella finestra Graphics.
La funzione Export utilizzata per esportare la funzione DNN nel formato ONNX.

Supporto batch e cluster per la generazione di dati di addestramento del modello surrogato

Il batch computing e il cluster computing sono ora supportati con lo studio Surrogate Model Training, consentendo un calcolo parallelo efficiente per grandi set di dati di addestramento. Utilizzando la fase di studio Batch con l'addestramento del modello surrogato, è possibile distribuire automaticamente più simulazioni sui core disponibili. Utilizzando la fase di studio Cluster Computing con uno studio Surrogate Model Training, queste attività possono essere eseguite simultaneamente su un cluster, riducendo significativamente il tempo di calcolo totale per la generazione dei dati. Questo miglioramento offre la possibilità di eseguire più simulazioni in parallelo, mantenendo il controllo completo sulla memorizzazione dei risultati e sulla sincronizzazione dei dati.

Interfaccia utente di COMSOL Multiphysics che mostra il Model Builder con il nodo Cluster Computing evidenziato, la finestra Settings corrispondente e un modello di attuatore termico nella finestra Graphics.
Uno studio di Surrogate Model Training viene combinato con la fase di studio Cluster Computing per distribuire le simulazioni su un cluster e sincronizzare automaticamente i dati di addestramento generati.

Nuovi tutorial

La versione 6.4 di COMSOL Multiphysics® offre due nuovi tutorial per la modellazione surrogata.

Microstrip Patch Antenna Surrogate

Due modelli di antenna, uno dei quali è un modello completo basato sul metodo degli elementi finiti (FEM) e l'altro è un modello surrogato.
Questo esempio illustra l'addestramento e l'utilizzo di un modello surrogato DNN per stimare rapidamente le prestazioni di un'antenna patch microstrip sulla base di quattro parametri di progettazione: lunghezza della patch, lunghezza dello stub di sintonizzazione, costante dielettrica del substrato e frequenza operativa.
Titolo in Application Library:
microstrip_patch_antenna_surrogate
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*Richiede l'RF Module

Modeling Space-Dependent Plasmas with Deep Neural Network Surrogate Models

Grafico 2D che mostra la temperatura degli elettroni.
Il trasporto di elettroni nei plasmi a bassa temperatura dipende fortemente dalla funzione di distribuzione dell'energia degli elettroni, che nella realtà è spesso non maxwelliana. Questo modello utilizza una rete neurale profonda (DNN) addestrata sulle soluzioni dell'equazione di Boltzmann per includere gli effetti cinetici nelle simulazioni dei fluidi con un costo computazionale molto inferiore.
Download da Application Gallery


*Richiede il Plasma Module e l'AC/DC Module

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