Points forts de COMSOL Multiphysics^® 6.3

Optimisation temporelle

L'algorithme d'optimisation par gradient dédié aux problèmes temporels a été amélioré pour exploiter la méthode adjointe discrète. Le fonctionnement est similaire à celui de tous les calculs de gradients stationnaires dans le logiciel COMSOL^®. Bien que l'algorithme adjoint continu précédent soit toujours disponible, cette méthode adjointe discrète est plus robuste, plus précise et plus rapide. Notez que les deux algorithmes peuvent nécessiter de recalculer la solution directe, mais la robustesse de ces calculs redémarrés a été améliorée de façon significative. Ces méthodes fournissent en outre une accélération égale au nombre de points de mesure en temps lorsqu'elles sont utilisées pour de l'estimation de paramètres avec les solveurs IPOPT (interior point optimizer) ou SNOPT (sparse nonlinear optimizer).

Les réglages avancés de l'optimisation par gradient de problèmes dépendant du temps sont accessibles en sélectionnant Adjointe comme méthode de gradient pour le Solveur d'optimisation. Les réglages par défaut sont robustes, les ajustements sont donc de façon générale inutiles et n'apportent que peu de bénéfices.

Solveur Efficient Global Optimization (EGO)

Le solveur Efficient Global Optimization (EGO) a été ajouté en tant que nouveau solveur d'optimisation sans gradient à l'étape d'étude Optimisation. Ce solveur utilise une optimisation bayésienne pour construire un modèle de substitution qui met l'accent sur la précision dans les zones avec de bons objectifs. Les solveurs locaux dans les précédentes versions — comme le solveur BOBYQA (Bound Optimization by Quadratic Approximation) — sont plus rapides que ce solveur; cependant, dans certains cas, le solveur EGO identifie de meilleures valeurs d'objectif. Le solveur EGO nécessite des bornes sur les paramètres de contrôle, mais les valeurs initiales et les mises à l'échelle ne sont pas utilisées. Il est possible d'inspecter la surface de réponse gaussienne après l'optimisation, ce qui peut être utile pour évaluer la sensibilité de l'objectif aux perturbations dans différentes zones. Le solveur partage des fonctionnalités et des réglages avec le module Uncertainty Quantification mais ne requiert que le module Optimization.

Le solveur EGO est disponible pour l'étape d'étude Optimisation. L'augmentation du nombre d'échantillons initiaux par variable de contrôle peut augmenter la probabilité d'identifier l'optimum global. Le résultat peut être encore amélioré en basculant sur un autre solveur basé sur le gradient (local) et en continuant l'optimisation en utilisant le bouton Continuer dans la fenêtre de Réglages.

Optimisation de valeurs propres

Dans la version 6.3, la prise en charge de problèmes aux valeurs propres non-linéaires a été ajoutée, et est compatible avec les fonctionnalités d'optimisation de valeurs propres existantes, y compris avec l'étape d'étude Stationnaire suivi de Fréquence propre. Il y a également de nouveaux outils pour trier et filtrer les valeurs propres, qui peuvent être utiles dans le contexte de l'optimisation.

Les réglages pour trier et filtrer les solutions aux valeurs propres sont disponibles pour plusieurs étapes d'étude, y compris l'étape d'étude Stationnaire suivi de Fréquence propre.

Solveur adjoint discret

Un nouveau type de solveur adjoint Temporel discret est disponible pour le contrôle optimal et l'estimation de paramètres dépendant du temps. Ce type de solveur s'appuie sur une méthode de sensibilité discrète, qui offre de meilleures performances en matière de robustesse, de précision et de rapidité pour l'optimisation par gradient avec le Solveur temporel.

Dans les problèmes d'estimation de paramètres dépendant du temps, des réductions significatives de temps de calcul sont obtenues avec les solveurs SNOPT ou IPOPT. Cette accélération est due au fait que la sensibilité cumulée de l'objectif entier est calculée en une seule fois plutôt qu'en plusieurs calculs séparés réalisés pour chaque point de mesure. La méthode de sensibilité continue précédente est toujours disponible, mais elle n'est plus utilisée par défaut pour l'optimisation transitoire.

Les deux méthodes discrète et continue réduisent la consommation de mémoire par le biais de points de contrôle, ce qui implique de calculer à nouveau la solution directe. En outre, il existe une nouvelle option Out-of-core qui peut être utilisée de façon alternative pour le traitement de la solution directe, qui, autrement, utiliserait temporairement de l'espace disque pour éviter de la recalculer.

Réglages pour l'étape d'étude Optimisation de forme utilisant une étape d'étude Temporelle pour l'optimisation d'un procédé de gravure chimique pour laquelle l'objectif est l'obtention d'un sillon symétrique comme résultat de la gravure.

Améliorations diverses

Dans les versions précédentes, les fonctionnalités Frontière de forme libre et Coque de forme libre permettaient de préserver la continuité de la normale pour toute ou aucune frontière de symétrie. Dans cette version, ces fonctionnalités ont été mises à jour et il est désormais possible de choisir sur quelles frontières préserver la symétrie. Les fonctionnalités Frontière polynomiale et Coque polynomiale ont également été mises à jour et permettent désormais de préserver la normale à des arêtes fixes en 3D. De plus, la fonctionnalité Fonction de contrôle a été améliorée avec la prise en charge d'une valeur initiale non uniforme et une interface utilisateur revue. Enfin, la fonctionnalité Objectif global par moindres carrés a été déplacée vers les Définitions globales.

La fonctionnalité Fonction de contrôle prend désormais en charge les quantités physiques, une valeur initiale non uniforme et des réglages d'extrapolation.

Nouveaux tutoriels

La version 6.3 de COMSOL Multiphysics^® introduit de nouveaux tutoriels pour le module Optimization.

Pyrolysis of Wood with Time-Integrated Objective

La pyrolyse du bois est un procédé intrinsèquement multiphysique.

Nom de l'application:
pyrolysis_wood_odeobj
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Optimization of Chemical Etching

Le profil de gravure est montré avant (à gauche) et après (à droite) l'optimisation. Les deux résultats montrent la vitesse de l'écoulement et la concentration chimique à l'instant final.

Nom de l'application:
chemical_etching_optimization
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Optimization of the Solder Ball Array to Minimize Chip Warpage

La technique ball grid array (BGA) est une technique de montage en surface largement utilisée en packaging électronique. Généralement, deux types de billes de soudures sont pris en compte dans le réseau, notamment les billes fonctionnelles requises pour les connexions électriques et les billes de support utilisées uniquement pour le renforcement. Dans ce modèle, la position des billes de soudure de support dans le réseau est optimisée pour minimiser la distorsion de la puce durant son fonctionnement.

Nom de l'application:
welding_ball_layout_optimization_thinlayer_clear
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Bow Tie Antenna Optimization

Une géométrie finalisée d'antenne bow tie après utilisation du solveur d'optimisation EGO.

Nom de l'application:
bowtie_antenna_optimization
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Topology Optimization of an MBB Beam with a Maximum Length Scale

Une épaisseur d'éléments trop importante peut poser problème pour certains procédés de fabrication. Ce modèle montre comment les fonctionnalités existantes d'optimisation topologique peuvent être utilisées pour s'adapter à une échelle de longueur maximale.

Nom de l'application:
mbb_beam_optimization_rmax
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Optimization of a Waveguide Iris Bandpass Filter — EGO Version

L'amplitude du champ électrique est affichée sur la géométrie optimisée pour l'une des fréquences qui devrait être rejetée par le filtre.

Nom de l'application:
waveguide_filter_optimization_transformation_ego
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