Points forts de COMSOL Multiphysics^® 6.1

Nouveautés du module Uncertainty Quantification

Pour les utilisateurs du module Uncertainty Quantification, la version 6.1 de COMSOL Multiphysics^® introduit la possibilité d'utiliser des données expérimentales pour calibrer l'incertitude d'entrée, ainsi que de nouvelles façons de spécifier les paramètres d'entrée. Vous trouverez plus d'informations sur ces nouveautés ci-dessous.

Quantification des incertitudes inverse

Vous pouvez désormais utiliser des données expérimentales pour calibrer les distributions de probabilité inconnues des paramètres d'entrée. Le nouveau type d'étude Quantification des incertitudes inverse est utilisé pour calculer la distribution postérieure des paramètres d'entrée — c'est-à-dire déterminer les paramètres de calibration qui reflètent le mieux leur distribution sur la base des données expérimentales et d'une connaissance préalable de ces paramètres de calibration. La méthode de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC) est utilisée pour calculer la distribution postérieure des paramètres de calibration en construisant des chaînes de Markov dont la distribution stationnaire correspond à la distribution postérieure. Ce type d'étude propage l'information des données expérimentales en sens inverse afin de caractériser les incertitudes des paramètres d'entrée. Pour acquérir la connaissance des quantités d'intérêt, vous pouvez comparer ce type d'étude avec le type d'étude existant Propagation des incertitudes, qui propage la distribution connue d'un paramètre dans le sens direct.

Un graphique de distribution de probabilité conjointe et de distribution marginale, généré par échantillonnage MCMC. Les paramètres calibrés dans le tracé sont les orientations des fibres des couches de la séquence d'empilement sur un composite stratifié qui correspond aux contraintes requises pour une condition de chargement spécifiée.

Nouvelles méthodes de spécification des paramètres d'entrée

Il existe de nouvelles façons de spécifier les paramètres d'entrée, les paramètres utilisés pour l'analyse Monte Carlo basée sur les modèles de substitution et les paramètres utilisés pour la vérification des modèles de substitution. Les paramètres peuvent prendre leurs valeurs à partir de distributions analytiques, de colonnes de données des tableaux de résultats, ou de valeurs spécifiées.