COMSOL Multiphysics^® 6.1 リリースハイライト

不確実性定量化アップデート

不確実性定量化モジュールのユーザー向けに, COMSOL Multiphysics^® バージョン 6.1 では, 実験データを使用して入力の不確実性を校正する機能と, 入力パラメーターを指定する新しい方法が導入されています. これらのアップデートの詳細については, 以下をご覧ください.

逆不確実性定量化

実験データを使用して, 入力パラメーターの未知の確率分布を校正できるようになりました. 新しい逆不確実性定量化スタディタイプは, 入力パラメーターの事後分布を計算するために使用されます. つまり, 実験データと校正パラメーターの事前知識に基づいて, 分布を最もよく反映する校正パラメーターです. マルコフ連鎖モンテカルロ (MCMC) 法は, 定常分布が事後分布であるマルコフ連鎖を構築することにより, 校正パラメーターの事後分布を推測するために使用されます. このスタディタイプは, 実験データを後方に伝播して, 校正パラメーターの情報を取得します. 関心のある量の知識を得るために, このスタディタイプを既存の不確実性伝播スタディタイプと比較できます. このスタディタイプは, 既知のパラメーターの分布を前方に伝播します.

MCMC サンプルを使用して生成された同時確率分布と周辺分布のプロット. プロット内の校正されたパラメーターは, 指定された荷重条件に必要な応力に一致する, 複合ラミネート上の積層シーケンス層の繊維方向です.

入力パラメーターの新しいスキーム

入力パラメーター, 代理ベースのモンテカルロ解析に使用されるパラメーター, および代理モデルの検証に使用されるパラメーターを指定する新しい方法が追加されました. パラメーターは, 解析的分布, 結果テーブルのデータ列, または指定された値から値を取得できます.