COMSOL Multiphysics^® 6.2 リリースハイライト

代理モデル

COMSOL Multiphysics^® バージョン 6.2 には, 代理モデルを作成および使用するための強力な新機能が導入されています. この機能は, 実験計画法 (DOE) および関数定義に基づくソルバーを通じて利用できます. 本格的な有限要素モデルの代わりに代理モデルを使用すると, アプリの計算速度を大幅に向上させることができます. 代理モデルは, より複雑で多くの場合計算コストがかかるモデルの動作を近似するために使用される, より単純で, 通常は計算コストが低いモデルです. 代理モデルによって提供されるモデル評価の高速化により, アプリユーザーはよりインタラクティブな体験を得ることができ, 組織全体にシミュレーションの使用を広げることが容易になります.

代理モデルトレーニングスタディ

代理モデルは, 新しい代理モデルトレーニングスタディを使用して生成された大規模なデータセットでトレーニングすることによって作成されます. 代理モデルをトレーニングする場合, ランダムまたは均一グリッド サンプリングなどの従来の方法よりも, ラテンハイパーキューブサンプリング (LHS) などの戦略的な DOE サンプリング方法を使用する方が有利です. 代理モデルトレーニングスタディで使用される LHS は, 過剰な計算を行わずに入力空間を効率的に拡張します. データポイントが増えると代理モデルの精度が向上しますが, データ生成に費やされる時間と必要なモデル精度との間にはバランスがあります.

代理モデル関数

代理モデルトレーニングスタディはデータ生成に使用でき, データ生成後の自動代理モデルトレーニングのオプションも提供します. 代理モデルは, [グローバル定義] ノードの下で関数として使用できます. さまざまな代理モデルには独自の機能と制限があり, アプリケーションの要件と制約に適合するモデルを選択することが重要です. COMSOL Multiphysics^® には, ディープニューラルネットワーク (DNN) 代理モデルが含まれています. 不確実性定量化モジュールは, ガウス過程 (GP) および多項式カオス展開 (PCE) の代理モデルをさらに提供します. GP および PCE の代理モデルには, データフィッティングの品質に関する不確実性の推定値が含まれていますが, DNN モデルには不確実性の推定値が含まれません. DNN モデルの利点は, GP モデルや PCE モデルよりも大きなデータセットを処理できることです. 不確実性定量化モジュールには, GP および PCE 代理モデル用の追加の特殊な解析および分析機能が含まれています.

多次元関数補間と近似

代理モデルは, 一般的な多次元関数の補間と近似に使用でき, 任意の数の入力と出力を処理できます. さらに, 代理モデルは, データ内の複雑な非線形関係を処理するのに適しています. 代理モデル関数の使用は, アプリや不確実性の定量化に限定されず, 材料データの表現や最適化などにも使用できます. 代理モデル関数は, 任意の入力パラメーターに関して複数回微分できることに注意してください.

新しいアプリケーション

COMSOL Multiphysics^® バージョン 6.2 では, 次のサンプルアプリケーションが導入されています.