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Points forts de COMSOL Multiphysics® 6.4

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Nouveautés des modèles de substitution

La version 6.4 de COMSOL Multiphysics® introduit des fonctionnalités améliorées pour les modèles de substitution, notamment la possibilité d'exporter des fonctions de réseau de neurones profond (DNN) entraînées, ainsi qu'une nouvelle prise en charge du calcul batch et cluster. Pour en savoir plus sur ces nouveautés, lisez la suite.

Export de DNN

Dans cette version, COMSOL Multiphysics® prend en charge l'export des réseaux de neurones profonds (DNN) entraînés vers le format ouvert ONNX. Cette nouveauté permet d'utiliser les DNN dans MATLAB® et Simulink® ainsi que dans d'autres outils externes, ce qui facilite l'intégration de DNN entraînés avec COMSOL Multiphysics dans des workflows externes et divers autres environnements d'apprentissage automatique.

L'interface utilisateur de COMSOL Multiphysics montrant le Constructeur de modèles avec le noeud Réseau de neurones profond mis en évidence, la fenêtre des réglages correspondante et un modèle de réacteur tubulaire dans la fenêtre graphique.
La fonctionnalité Export utilisée pour exporter la fonction DNN au format ONNX.

Prise en charge des calculs batch et cluster pour la génération de données d'apprentissage de modèles de substitution

Les calculs batch et sur cluster sont désormais pris en charge avec l'étude Apprentissage du modèle de substitution, ce qui permet un calcul parallèle efficace pour les grands ensembles de données d'apprentissage. En utilisant l'étape de calcul Batch dans une étude Apprentissage du modèle de substitution , il est possible de répartir automatiquement plusieurs simulations entre les coeurs disponibles. En utilisant l'étape de calcul Calcul sur cluster, ces tâches peuvent être exécutées simultanément sur un cluster, ce qui réduit considérablement le temps de calcul total pour la génération des données. Cette amélioration permet d'exécuter plusieurs simulations en parallèle tout en conservant un contrôle total sur le stockage des résultats et la synchronisation des données.

L'interface utilisateur de COMSOL Multiphysics montrant le Constructeur de modèles avec le noeud Calcul sur cluster mis en évidence, la fenêtre de réglages correspondante et un modèle d'actionneur thermique dans la fenêtre graphique.
Une étude de type Apprentissage du modèle de substitution est combinée à l'étape d'étude Calcul sur cluster afin de répartir les simulations sur un cluster et de synchroniser automatiquement les données d'apprentissage générées.

Nouveaux tutoriels

La version 6.4 de COMSOL Multiphysics® propose deux nouveaux tutoriels utilisant les modèles de substitution.

Microstrip Patch Antenna Surrogate

Deux modèles d'antenne, l'un étant un modèle complet basé sur la méthode des éléments finis (FEM) et l'autre un modèle de substitution.
Cet exemple montre comment entraîner et utiliser un modèle de substitution de type DNN pour estimer rapidement les performances d'une antenne patch microbande à partir de quatre paramètres de conception : longueur du patch, longueur du stub d'accord, constante diélectrique du substrat et fréquence de fonctionnement.
Nom de l'application:
microstrip_patch_antenna_surrogate
Lien de téléchargement de l'application


*Nécessite le module RF

Modeling Space-Dependent Plasmas with Deep Neural Network Surrogate Models

Un graphique 2D représentant la température des électrons.
Le transport des électrons dans les plasmas à basse température dépend fortement de la fonction de distribution d'énergie des électrons, qui est souvent en réalité non maxwellienne. Ce modèle utilise un réseau de neurones profond (DNN) entraîné sur les solutions de l'équation de Boltzmann afin d'inclure les effets cinétiques dans les simulations de fluides avec un coût de calcul beaucoup plus faible.
Lien de téléchargement de l'application


*Nécessite le module Plasma et le module AC/DC

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