شبیه سازی قابلیت پیش بینی کامسول
شبیه سازی قابلیت پیش بینی کامسول مجموعه ابزار نرم افزاری تحلیل پیش بینی و کمی سازی عدم قطعیت (UQ)، توسعه محصول و فعالیت های اکتشافی طراحی را در نرم افزار کامسول افزایش می دهد. این پست وبلاگ بیشتر در مورد نحوه ترکیب COMSOL در تجزیه و تحلیل می پردازد.
آموزش comsol تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده با SmartUQ و UQ
تجزیه و تحلیل پیش بینی و گردش کار UQ نشان داده شده در زیر کامسول را به هم مرتبط می کند. هدف ما رسیدن به مرحله 5 است، جایی که می توانیم تجزیه و تحلیل و کمی سازی عدم قطعیت را انجام دهیم. با این حال، تجزیه و تحلیل های نشان داده شده در مرحله 5، مانند تجزیه و تحلیل حساسیت، انتشار عدم قطعیت، و بهینه سازی، برای موثر بودن بر تعداد زیادی نمونه تکیه دارند. این در مورد بسیاری از تکنیک های تحلیلی پیشرفته صادق است.
چالش، هزینه محاسباتی بالای اجرای شبیه سازی در بسیاری از تنظیمات ورودی است. راه حل این است که یک مدل پیش بینی دقیق بسازیم، به نام شبیه ساز ، که بتواند خروجی شبیه سازی ما را برای هر مجموعه ای از ورودی ها به سرعت پیش بینی کند.
شبیه ساز یک مدل آماری است که از الگوریتم های یادگیری ماشین برای یادگیری روابط ورودی/خروجی یک مجموعه داده زیربنایی به نام داده های آموزشی استفاده می کند. در مورد ما، داده های آموزشی مجموعه ای از اجراها از مدل COMSOL خواهد بود. هنگامی که شبیه ساز آموزش داده شد، می توانیم از آن برای پیش بینی سریع هر تکنیک تحلیلی که می خواهیم استفاده کنیم استفاده کنیم. برای انتخاب بهترین مجموعه دادههای آموزشی برای شبیهساز دقیق، طراحی آزمایشها (DOE) در مرحله 1 ممکن است در SmartUQ با انتخاب یکی از چندین گزینه طراحی مدرن و پر فضا ساخته شود.
برای جمع بندی، در مرحله 1، ما بهترین مجموعه از تنظیمات شبیه سازی COMSOL را برای اجرا انتخاب می کنیم. در مرحله 2، شبیه سازی ها در COMSOL Multiphysics اجرا می شوند. داده های شبیه سازی در مرحله 3 به عنوان داده های آموزشی برای ساخت شبیه ساز استفاده می شوند. در مرحله 4، ما دقت شبیه ساز را تأیید می کنیم تا بررسی کنیم که آیا پیش بینی های آن با شبیه سازی COMSOL که شبیه سازی می کند مطابقت دارد. پس از تأیید اعتبار، به مرحله 5 می رویم تا با استفاده از پیش بینی های شبیه ساز، تجزیه و تحلیل انجام دهیم.
شبیه سازی قابلیت پیش بینی کامسول با استفاده از اینترفیس ها
در بخش تحلیل رو به عقب جریان فرآیند، ما کالیبراسیون آماری داریم، یک تکنیک بسیار مفید که داده های فیزیکی یا تجربی را در بر می گیرد.
در کالیبراسیون آماری، ما شبیه ساز خود را با استفاده از داده های فیزیکی یا تجربی برای تنظیم پارامترها در مدل شبیه سازی برای مطابقت بهتر با داده های فیزیکی دقیق تر می کنیم. در کالیبراسیون آماری مقداری خطای فرم مدل در نظر گرفته شده است. کالیبراسیون آماری در نه تنها پارامترهای کالیبراسیون را تنظیم می کند، بلکه اختلاف بین داده های فیزیکی و مدل شبیه سازی را نیز مدل می کند. می توانیم از مدل اختلاف برای بررسی خطای فرم مدل استفاده کنیم. این تکنیک به ما امکان می دهد یک مدل شبیه سازی بسیار نادرست را کالیبره کنیم و از مدل اختلاف برای کاهش خطای فرم مدل استفاده کنیم. برای آموزش کامسول اقدام کنید.
مثال از کامسول با رویکرد UQ/Predictive Analytics
در ادامه این پست، بیایید به مثالی نگاه کنیم که چگونه تجزیه و تحلیل پیشبینیکننده و UQ در با مدلهای شبیهسازی در COMSOL کار میکند. مقاله مربوط به شبیه سازی نیمه رسانا با کامسول مطالعه کنید.
مدلسازی پیشبینیکننده مدل شبیهسازی سرطان کبد (کبد) فرسایش مایکروویو
شبیه سازی فرسایش مایکروویو نوعی فرسایش حرارتی برای درمان سرطان با گرم کردن تومور برای ایجاد نکروز (مرگ سلولی) است. برای یک وات مصرفی خاص و زمان درمان، تفاوتهای بیمار میتواند بر حجم بافت نکروزه حاصل از عمل تأثیر بگذارد. مدل شبیهسازی یک مقطع دوبعدی از حجم بافت در COMSOL است. خروجی داده های مکانی درصد بافت نکروزه (مرده) پس از 7.5 دقیقه در 50 وات است. یک DOE 400 نقطه ای ایجاد شده در چهار پارامتر خاص بیمار را در محدوده های نشان داده شده در جدول زیر تغییر می دهد. با نتایج ، ما یک شبیهساز زمانی مکانی در میسازیم تا ویژگی دوبعدی مجموعه داده را حفظ کند. نمودارهای شکل زیر درصد بافت نکروزه را برای یک نقطه مکانی مشخص نشان میدهند. توافق قوی بین پیشبینی و نتیجه شبیهسازی شده مستقیم در کامسول وجود دارد. پیشبینی تقریباً 30 ثانیه طول میکشد. با ساخت یک شبیه ساز برای همه نقاط به طور همزمان، شبیه سازی فضایی در یک سطح پیوسته صاف ایجاد می کند که امکان تجزیه و تحلیل هایی را فراهم می کند که در غیر این صورت ممکن نبود، مانند محاسبه مشتقات است.