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
Un ajuste LSQ de un número de parámetros de COMSOL Multiphysics a unas medidas reales puede formularse como un problema de optimización de mínimos cuadrados. Para estos problemas, los parámetros a ajustar son las llamadas variables de control, y el objetivo es una suma de mínimos cuadrados de las desviaciones entre los valores tomados del modelo y los valores medidos. En términos más matemáticos, estos problemas son llamados problemas inversos, En muchos términos matemáticos, estos problemas reciben el nombre de problemas inversos, que sirven para determinar el modelo real a partir de observaciones. COMSOL Multiphysics versión 5.2 tiene interfaces y resolvedores especiales para este tipo de problemas. Para problemas de optimización LSQ, los archivos de datos son leídos por el código del núcleo. En versiones anteriores del programa solo era posible leer y utilizar estos archivos desde los resolvedores basados en el gradiente (p. ej. SNOPT, Levenberg-Marquardt, y MMA). En COMSOL Multiphysics 5.2, estos archivos son analizados por sus valores de tiempos y/o parámetros, que son almacenados en los nodos del resolvedor para su inspección, pero no su modificación. Estos valores también son añadidos automáticamente y utilizados en caso de utilizar resolvedores de optimización libres de derivadas. La nueva funcionalidad añade automáticamente un nodo de Resolvedor Paramétrico para los casos en los que no existen parámetros añadidos por el usuario para el estudio. | 
El nodo Parametric Solver añadido automáticamente para el modelo "curve fit mooney rivlin".
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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.
COMSOL Multiphysics 5.5