スタディおよびソルバーアップデート
NVIDIA® GPU のサポート
圧力音響と代理モデルのトレーニングに GPU サポートが追加されました. この機能は, 互換性のある NVIDIA® GPU を搭載したシステムで利用できます.
圧力音響 (陽的時間発展) の GPU 加速
圧力音響の線形陽的時間発展モデルは, 現実的なインピーダンス境界条件をサポートする高速定式化を使用して解くことができるようになりました. この高速化は, 定式化を NVIDIA® GPU カードで使用すると大幅に向上しますが, パフォーマンスの向上はハードウェアに依存します. この機能を有効にするには, CUDA® ツールキットをインストールする必要があります (ツールキットのパスはインストール時に指定できます). この機能は, 開放空間オフィススペースの音響チュートリアルモデルで確認できます. 詳細については, 音響モジュールのリリースハイライトを参照してください.
DNN 代理モデルトレーニングの GPU 加速
代理モデルのトレーニングに GPU サポートが追加され, トレーニングプロセスが大幅に高速化され, アプリやさまざまなシミュレーションの場面で使用する代理モデルの開発が高速化されました. この機能を有効にするには, COMSOL インストーラーの製品ページで CUDA DNN サポートオプションが選択されていることを確認してください. さらに, NVIDIA® CUDA® ツールキットをインストールする必要があります. これは, NVIDIA® のウェブサイトからダウンロードできます.
代理モデルデータ生成の改善
DNN 代理モデルで使用するための空間, 時間, および周波数依存データの生成が, 大幅に簡単になりました.
モデルコンポーネントの定義内の新しい代理モデルサンプリングサブメニューで, ジオメトリサンプリングオプションを使用できます. この機能により, ドメイン, 境界, エッジ, または頂点で直接データをサンプリングできるため, ファイルのエクスポートやインポートワークフローが不要になります.
さらに, 代理モデルトレーニングスタディの新しいスタディ依存入力オプションを使用すると, トレーニングデータに時間依存または周波数スイープの結果を含めることができます. これにより, 動的または周波数依存のデータを代理モデルに組み込むことが簡単になります.
最適化
離散随伴ソルバータイプ
最適制御と時間依存パラメーター推定に, 新しい時間離散随伴ソルバータイプが使用できます. このソルバータイプは離散感度法に基づいており, 時間依存ソルバーを使用した勾配ベースの最適化の堅牢性, 精度, パフォーマンスが向上します.
過渡パラメーター推定問題では, スパース非線形オプティマイザー (SNOPT) または内部ポイントオプティマイザー (IPOPT) ソルバーを使用すると, 速度が大幅に向上します. これは, 測定点ごとに個別に計算するのではなく, 目的全体の集約感度が1回のパスで計算されるためです. 以前の連続感度法も引き続き使用できますが, 過渡最適化のデフォルトではなくなりました.
離散法と連続法の両方で, チェックポイント処理 (前進解の再計算を含む) によってメモリ消費が削減されます. さらに, 前進解の処理に使用できる新しい Out-of-core オプションがあり, 代わりに一時的なディスク領域を使用して再計算を回避します.
効率的なグローバル最適化
効率的なグローバル最適化 (EGO) アルゴリズムを使用する新しい勾配フリー最適化ソルバーが導入されました. このソルバーは, 制御パラメーターの初期推定を必要とせず, ローカル最小値に陥りにくいため, 複数のローカル最適値を持つ最適化問題に取り組むのに適しています. そのため, 周波数領域解析で発生するような困難な最適化問題に特に役立ちます.
EGO ソルバーは, グローバル検索戦略のためローカル最適化方法よりも低速ですが, 複雑な解を調べる際に貴重な堅牢性を提供します. EGO ソルバーを実行した後は, ローカル最適化方法を使用して結果をさらに処理し, 解を改良することをお勧めします. さらに, ソルバーを使用すると, 解析に使用された基礎となる代理モデルを検査できるため, 最適化プロセスに関するさらなる洞察が得られます.
非線形固有値ソルバーと改良されたソーティング
ARPACK ライブラリに基づく新しい非線形固有値ソルバーが, 固有値ソルバー内のオプションとして利用できるようになりました. これにより, 非線形固有値を解くときに手動で反復する必要がなくなります. これは, 粘弾性材料を使用した構造解析, 電磁モード解析などに役立ちます.
さらに, 固有値, 固有周波数, 境界モード解析スタディステップの設定に新しいフィルタリングと並べ替えセクションが追加されました. これにより, real(freq) + 1e-6 > 0 などのフィルター式を適用し, 実数部または虚数部, その大きさ, 絶対値などのさまざまな基準で, 昇順または降順で固有解を並べ替えることができます. 並べ替えオプションは, 固有値タイプの解を扱うときに, 固有値ソルバーと解の結合機能ノードでも使用できます.
固有直交分解 (POD) 低次元モデル
新しいモデル低減手法である POD が追加されました. POD の主なアイデアは, モデルのスナップショットを使用して, 主要なコンポーネント分析のアイデアを使用して物理場の分解を実行することです. POD は, 周波数領域でパラメーター化された問題に役立ちます.
ソルバー改善
線形ソルバーの適応許容度
非線形問題を解く際に, 線形ソルバーの許容誤差を適応的に変化させることができるようになりました. これにより, 大幅なスピードアップが実現します. この方法では, 非線形ソルバーの誤差推定を使用して, 解から遠い場合は精度を下げ, 収束に近づくと精度を上げます. 線形ソルバーの適応許容誤差は, 一定減衰法でサポートされています. また, 定常 CFD 問題でよく使用される疑似時間ステップ法と一緒にサポートされています.
代数マルチグリッド (AMG) 法のスケーリング
AMG法の行スケーリングが自動的に決定できるようになりました. 定常ソルバーノードの詳細設定ノードで行平衡を有効にすると, マルチグリッドソルバーの適切なスケールが自動的に選択されます.
