COMSOL Optimization Module 6.0
DESCRIPCIÓN
No importa la disciplina de ingeniería. Una vez que se tiene un modelo de un producto o un proceso, se desea mejorarlo. Optimization Module puede utilizarse en toda la familia de productos COMSOL Multiphysics. Se trata de una interfaz general para calcular soluciones óptimas a problemas de ingeniería. Cualquier entrada de un modelo, sean dimensiones geométricas, formas de piezas, propiedades de materiales, o distribución de materiales, puede ser tratada como variable de diseño, y cualquier salida del modelo puede ser una función objetivo.
Optimization Module calcula las sensibilidades analíticas de la función objetivo para las variables de diseño, considera cualquier restricción impuesta al problema, y utiliza una técnica de optimización basada en el gradiente para encontrar los diseños óptimos. Se basa en el código SNOPT desarrollado por Philip E. Gill de la Universidad de California San Diego, y Walter Murray y Michael A. Saunders de la Universidad de Stanford. El módulo de Optimización puede utilizarse para resolver problemas de optimización de formas, tamaños y topología, así como problemas inversos como estimación de parámetros.
VERSIONES
6
NOVEDADES
La versión 6.0 ofrece una función de Transformación para configurar variaciones de forma simples, funcionalidad de estimación de parámetros renovada para análisis de objetivos de mínimos cuadrados, soporte mejorado para optimización transitoria y funciones de optimización de más fácil acceso.
Optimización de forma
Para la Optimización de forma existe una nueva funcionalidad Transformación para configurar rápidamente variaciones de formas simples. Esta admite traslación, escalado y rotación, así como sistemas de coordenadas personalizados. La simplicidad de las variaciones de forma garantiza que sea posible construir una representación CAD del resultado de la optimización. Puede verse esta nueva funcionalidad en los modelos existentes Optimization of a Photonic Crystal for Signal Filtering y Optimization of a Photonic Crystal for Demultiplexing, así como en un nuevo modelo llamado Optimization of a Waveguide Iris Bandpass Filter - Transformation Version.
La densidad de flujo magnético de una bobina electromagnética 2D revolucionada.
Estimación de parámetros
La configuración de los modelos de estimación de parámetros se ha simplificado utilizando un conjunto de nuevas herramientas e interfaces. Una nueva funcionalidad Global Least-Squares Objective está disponible a través del nodo Componente. Esta función tiene una interfaz de usuario mejorada en relación con la función anterior (que todavía está disponible a través de la interfaz de Optimización). Además, también se ha introducido un nuevo paso de estudio Estimación de parámetros, mientras que el antiguo paso de estudio Estimación de parámetros se ha renombrado como Ajuste de curvas . Con este nuevo paso de estudio, puede configurarse un objetivo de mínimos cuadrados directamente en el paso de estudio, sin necesidad de añadir una interfaz de Optimización general, y también se puede utilizar con características objetivas de mínimos cuadrados. Varios modelos tutoriales hacen uso de la nueva funcionalidad de estimación de parámetros, que incluyen (pero no se limitan a) los modelos Impedance Tube Parameter Estimation with Data Generation, Mooney-Rivlin Curve Fit, Estimation of Corrosion Kinetics Parameters y Modeling Impedance in the Lithium-Ion Battery.
El modelo Estimación de parámetros del tubo de impedancia con generación de datos demuestra cómo utilizar el nuevo paso de estudio Estimación de parámetros para estimar parámetros poroacústicos en función de las mediciones del tubo de impedancia.
Optimización transitoria
La ejecución de análisis de sensibilidad transitoria es más sólida con mejoras en la configuración del resolvedor. Se puede lograr una solidez adicional mediante el uso de pasos de tiempo fijos y/o una nueva configuración de resolvedor manual que permite resolver el problema transitorio adjunto usando los mismos pasos de tiempo que el problema directo. Por separado, una nueva funcionalidad de Función de control permite controlar variables que varían en el tiempo. El argumento puede ser el tiempo, como en el modelo Optimal Control for Heating of a Cylinder, o puede elegirse arbitrariamente como se muestra en el modelo Shape Optimization of a Rectangular Liudspeaker Horn in 3D, donde la función se utiliza para la optimización de la forma. El modelo de Optimization of a Tesla Microvalve with Transient Flow también hace uso de las mejoras para la optimización transitoria.
El modelo de control óptimo para el calentamiento de un cilindro demuestra cómo utilizar la funcionalidad de Función de control para alcanzar una determinada temperatura lo más rápido posible. En este caso, la función se utiliza con el tiempo como argumento.
Funciones de optimización reubicadas
Además de la funcionalidad nueva y actualizada, la forma de acceder a las interfaces de usuario del módulo de optimización ha cambiado. Las características de optimización que estaban ubicadas debajo del nodo Definiciones se han elevado para existir en el mismo nivel que las interfaces físicas. Este cambio facilita el acceso a las funciones de optimización y también las hace más visibles en el árbol del modelo.
Nuevos modelos tutoriales
Loudspeaker Spider Optimization |
Shape Optimization of Coils |
Optimization of a Waveguide Iris Bandpass Filter — Transformation Version |
Topology Optimization of a Drone |
Petzval Lens Optimization |
Topology Optimization of a District Heating Network |
Shape Optimization of a Plate Heat Exchanger |
Optimization of a Tesla Microvalve with Transient Flow |
Topology Optimization of a Heat Exchanger with Laminar Flow |
Optimal Control for Heating of a Cylinder |
Shape Optimization of a Rectangular Loudspeaker Horn in 3D |
Shape Optimization of a Water Heater |
5.6
NOVEDADES
Optimización de parámetros de diseño
Al realizar la optimización de los parámetros de diseño con un resolvedor de optimización sin derivadas, se genera una tabla de objetivos por defecto. Ahora puede hacerse clic con el botón derecho en una fila de dicha tabla y elegir Copiar filas seleccionadas a nuevos casos de parámetros. Esto simplifica el flujo de trabajo cuando desea realizar más análisis sobre el resultado optimizado.
El modelo multistudy_bracket_optimization minimiza la masa de un soporte al tiempo que restringe la frecuencia propia y la tensión máxima. Los valores de parámetro optimizados se pueden copiar a un nuevo caso de parámetro haciendo clic con el botón derecho en la tabla de objetivos.
Optimización de formas
Hay un nuevo paso de estudio de Optimización de forma dedicado a la optimización basada en gradientes. Además, hay un nuevo resolvedor de optimización basado en gradientes, IPOPT, que utiliza un algoritmo de punto interior. Este resolvedor está disponible para todos los estudios de optimización. El resolvedor tiene propiedades similares a SNOPT, pero IPOPT es un proyecto de código abierto en desarrollo activo. El nuevo paso de estudio y el resolvedor de IPOPT se utilizan en varios modelos tutoriales, incluido el modelo "Optimizing a Flywheel Profile". En COMSOL Multiphysics ® versión 5.6, este modelo utiliza un componente de revolución con una interfaz de Mecánica de sólidos junto con las características incluidas para optimización de forma.
El resolvedor de optimización IPOPT se combina con la función Límite de forma libre para aumentar el momento de inercia de un volante sin aumentar la masa o la tensión máxima de von Mises (aproximada).
Optimización de topología
Existe un nuevo paso de estudio Optimización de topología dedicado a la optimización basada en el gradiente que soporta el nuevo resolvedor de optimización IPOPT. Además, se dispone de una nueva opción para Mantener soluciones que permite guardar varias soluciones de optimización intermedias. Se puede escoger entre guardar el Último N o Cada N solución. La opción es útil para encontrar errores en el modelo así como para crear animaciones del progreso de optimización.
Muchos resolvedores de optimización trabajan mejor si la función objetivo está bien escalada, y los pasos de estudio ahora disponen de una opción llamada Escala de objetivo, que puede utilizarse para configurar una escala manual o una escala basada en la solución inicial. Esto simplifica la configuración de muchos problemas de optimización de topología. Un nuevo material Enlace de topología y una herramienta de ayudante de modelado configuran automáticamente el caso común de minimización de cumplimiento de las restricciones de volumen para la optimización de la topología estructural.
La soluciones Mantener soluciones, se pueden configurar para guardar todas las N soluciones. Si N = 1, todas las soluciones se guardarán y luego podrá inspeccionarse el progreso de la optimización en detalle.
Nuevos modelos tutoriales
Optimizing a Flywheel Profile |
Optimization of a Photonic Crystal for Signal Filtering |
Shape and Topology Optimization of Compliant Pliers |
Parameter Estimation for a Tensile Test |
Shape and Topology Optimization of an Extruded Beam |
Optimization of a Truss Tower |
5.5
NOVEDADES
La versión 5.5 incluye una configuración simplificada de optimización de forma con nuevas funcionalidades incluidas, un conjunto de datos de filtros para suavizar los resultados de optimización de topología y aplicación estricta de las restricciones de diseño para optimización sin derivadas.
Optimización de forma
Configurar problemas de optimización de forma ahora es más fácil. A partir de la versión 5.5 se pueden seleccionar partes de una geometría para optimización de forma utilizando la nueva funcionalidad Free Shape Domain. Los contornos a ser optimizados se especifican utilizando las funcionalidades Polynomial Boundary o Free Shape Boundary, que tienen soporte interno para la regularización. Ahora también se puede realizar optimización de forma sobre conchas utilizando la nueva funcionalidad Free Shape Shell. La funcionalidad Symmetry/Roller especifica puntos o aristas que pueden deslizarse sobre un contorno plano. Todas las funcionalidades interactúan con las demás para asegurar continuidad, y el gráfico por defecto facilita visualizar el resultado.
La nueva ventana de ajustes de la funcionalidad de optimización de forma Free Shape Domain disponible bajo las definiciones del componente.
Optimización de topología
El gráfico por defecto para optimización de topología 3D ahora utiliza el nuevo conjunto de datos Filter, del que se puede crear directamente una parte de malla. De esa manera, la geometría optimizada puede ser importada en un nuevo componente mantenientod todas las selecciones asociadas con la geometría de optimización de topología. Esto reduce el trabajo necesario para configurar una simulación de verificación de un resultado de optimización de topología. Una nueva funcionalidad Prescribed Density interactúa con la funcionalidad Density Model, mejorando el comportamiento del filtro de regularización cerca de los contornos. Esto puede mejorar la robustez cuando se crea una parte mallada basada en el campo filtrado.
Las selecciones del viejo componente pueden reciclarse cuando la geometría se importa desde una parte mallada apuntando a un conjunto de datos Filter.
Estimación de parámetros
Cuando se resuelve un estudio de estimación de parámetro con el método de Levenberg-Marquardt se puede calcular los intervalos de confianza para los parámetros basándose en un nivel de confianza definido por el usuario. El cálculo de los intervalos considera que las medidas son independientes y que el error está normalmente distribuido. Entonces se podría combinar los intervalos de confianza con la generación de datos sintéticos para estimar el tamaño de muestra requerido para obtener una cierta precisión para los parámetros.
El cálculo de intervalos de confianza en la estimación de parámetros puede habilitarse en el paso de estudio Optimization.
Optimización de parámetros
Los resolvedores libres de derivadas ahora tienen una opción para la aplicación estricta de las restricciones de diseño, mejorando la robustez y reduciendo el tiempo computacional. El modelo no será evaluado para controlar conjuntos de parámetros que violen restricciones dependiendo únicamente de los parámetros de control. La opción está habilitada por defecto para COBYLA y Nelder–Mead. Puede verse esta funcionalidad en el modelo multistudy_bracket_optimization.
La optimización de parámetros ahora a menudo puede ser realizada de forma más robusta definiendo restricciones de diseño que prevengan cambios topológicos. La aplicación estricta de las restricciones de diseño puede mejorar el comportamiento de estos modelos.
5.4
NOVEDADES
Optimización de la topología utilizando filtrado de Helmholtz
La capacidad para optimizar topologías se ha mejorado con el soporte de filtrado, proyección e interpolación de Helmholtz, Una nueva funcionalidad Density Model disponible bajo Definitions>Topology Optimization en los componentes del modelo proporciona ajustes para añadir filtrado, proyección e interpolación.
Barridos paramétricos y optimización libre de derivadas
Ahora es posible añadir un paso de estudio Parametric Sweep sobre un paso de estudio Optimization y viceversa si el estudio Optimization utiliza un método libre de derivadas (Nelder-Mead, Monte Carlo, BOBYQA, COBYLA, búsqueda de Coordenadas). Solo puede existir un paso de estudio Optimization, pero están permitidos más pasos de estudio Parametric Sweep.
Otras mejoras
- La casilla Keep objective values in table ahora está disponible para los métodos de optimización Levenberg-Marquardt y MMA con objetivos de mínimos cuadrados. Por defecto está habilitada. Esto significa que se creará una tabla de objetivos mientras se corre. En consecuencia, La compatibilidad hacia atrás de la API puede perderse en algunos casos. Los usuarios de la API necesitan actualizar el código que intenta acceder o hacer construir alguna tabla específica después de que la optimización haya corrido. La tabla podría ya haber sido utilizada por el resolvedor de optimización.
Cuando la fuente de datos es Result table o Local table, también se pueden seleccionar ítems en la Data column limpiando o seleccionando la correspondiente casilla en la columna Use. Entonces se puede, por ejemplo, utilizar la misma tabla de resultados para contener los datos de entrada y salida experimentales cuando se realiza una optimización dependiente del tiempo utilizando una carga dependiente del tiempo. - Se ha añadido visualización de la ecuación en la interfaz Optimization.
- Mejora de estabilidad en Windows® 10.
5.2
Problemas de optimización LSQ mejorados
5.0
Optimización multianálisis
Nuevas herramientas para crear referencias de estudio que permiten la optimización multianálisis utilizando combinaciones de estudios de optimización.
Soporte para parada y continuación
Cuando se para cualquier resolvedor de optimización ahora existe la opción de continuar.
Nuevo paso de estudio de estimación de parámetros
Un nuevo paso de estimación de parámetro simplifica la estimación básica de parámetros y la obtención del objetivo.
Mejoras y nuevos métodos de optimización
Un nuevo método libre de derivada, Optimización con restricción por aproximación lineal, (COBYLA), está disponible, así como resolvedores de optimización mejorados. Es un método iterativo para optimización con restricciones libre de derivada. Cada iteración forma aproximaciones lineales al objetivo y funciones de restricción por interpolación en los vértices de un simplex y un límite de región de confianza restringe cada cambio de las variables.
Optimización multianálisis: Simulación de un soporte utilizado para montar componentes pesados en sistemas vibrantes. Los resultados muestran la deformación e un modo propio en el acero después de optimizar el radio de los agujeros y grosores de las indentaciones para reducir el peso.