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COMSOL Multiphysics® 6.4 Release Highlights

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Neuerungen im Bereich Ersatzmodellierung

COMSOL Multiphysics®Version 6.4 bietet erweiterte Funktionen für Ersatzmodelle, darunter die Möglichkeit, trainierte DNN-Funktionen (Deep Neural Network) zu exportieren, sowie neue Unterstützung für Batch- und Cluster-Computing. Weitere Informationen zu diesen Updates finden Sie unten.

DNN-Export

In dieser Version bietet COMSOL Multiphysics® Unterstützung für den Export trainierter DNNs in das offene ONNX-Format. Dieses Update ermöglicht die Verwendung von DNNs in MATLAB® und Simulink® sowie in anderen externen Tools, wodurch eine nahtlose Integration von mit COMSOL Multiphysics trainierten DNNs in externe Workflows und eine Reihe anderer Machine-Learning-Umgebungen ermöglicht wird.

Die Benutzeroberfläche von COMSOL Multiphysics zeigt den Model Builder mit dem hervorgehobenen Knoten Deep Neural Network, das entsprechende Einstellungsfenster und ein Rohrreaktormodell im Grafikfenster.
Das Feature Export wird verwendet, um die DNN-Funktion im ONNX-Format zu exportieren.

Batch- und Cluster-Unterstützung für die Generierung von Daten für das Ersatzmodelltraining

Batch- und Cluster-Computing werden nun mit der Studie Surrogate Model Training unterstützt, was eine effiziente parallele Berechnung für große Trainingsdatensätze ermöglicht. Mit dem Studienschritt Batch mit Ersatzmodelltraining ist es möglich, mehrere Simulationen automatisch auf die verfügbaren Kerne zu verteilen. Durch die Verwendung des Studienschritts Cluster Computing mit der Studie Surrogate Model Training können diese Aufgaben gleichzeitig auf einem Cluster ausgeführt werden, wodurch sich die Gesamtberechnungszeit für die Datengenerierung erheblich verkürzt. Diese Verbesserung bietet die Möglichkeit, mehrere Simulationen parallel auszuführen und gleichzeitig die vollständige Kontrolle über die Speicherung der Ergebnisse und die Datensynchronisation zu behalten.

Die Benutzeroberfläche von COMSOL Multiphysics zeigt den Model Builder mit dem hervorgehobenen Knoten Cluster Computing, das entsprechende Einstellungsfenster und ein Modell eines thermischen Aktuators im Grafikfenster.
Die Studie Surrogate Model Training wird mit dem Studienschritt Cluster Computing kombiniert, um Simulationsläufe auf einen Cluster zu verteilen und die generierten Trainingsdaten automatisch zu synchronisieren.

Neue Tutorial-Modelle

COMSOL Multiphysics® Version 6.4 bietet zwei neue Tutorial-Modelle zur Ersatzmodellierung.

Microstrip Patch Antenna Surrogate

Zwei Antennenmodelle, wobei eines ein vollständiges Finite-Elemente-Modell (FEM) und das andere ein Ersatzmodell ist.
Dieses Beispiel veranschaulicht das Training und die Verwendung eines DNN-Ersatzmodells zur schnellen Abschätzung der Leistung einer Mikrostreifen-Patch-Antenne auf der Grundlage von vier Designparametern: Patch-Länge, Stichleitungslänge, Dielektrizitätskonstante des Substrats und Betriebsfrequenz.
Application Library Titel:
microstrip_patch_antenna_surrogate
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*Erfordert das RF Module

Modeling Space-Dependent Plasmas with Deep Neural Network Surrogate Models

Ein 2D-Plot, der die Elektronentemperatur darstellt.
Der Elektronentransport in Niedertemperaturplasmen hängt stark von der Elektronenenergieverteilungsfunktion ab, die in der Realität häufig nicht maxwellianisch ist. Dieses Modell verwendet ein DNN, das auf Lösungen der Boltzmann-Gleichung trainiert wurde, um kinetische Effekte in Fluid-Simulationen mit deutlich geringeren Rechenkosten zu berücksichtigen.
Download aus der Application Gallery


*Erfordert das Plasma Module und das AC/DC Module

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