COMSOL Multiphysics^® 6.4 发布亮点

COMSOL Multiphysics^® 6.4 版本进一步增强了代理模型功能，现已支持导出训练完成的深度神经网络 (DNN) 函数，并新增对批处理和集群计算的支持。欢迎阅读以下内容，进一步了解这些更新。

DNN 导出

新版本的 COMSOL Multiphysics^® 支持将训练好的 DNN 导出为开放的 ONNX 格式。通过此更新，用户能够在 MATLAB^®、Simulink^® 以及其他外部工具中使用 COMSOL Multiphysics 训练的 DNN，实现与外部工作流程及多种机器学习环境的无缝集成。

用于将 DNN 函数导出为 ONNX 格式的 导出特征。

代理模型训练数据的批处理与集群生成

代理模型训练 研究现已支持批处理和集群计算，能够为大规模训练数据集执行高效的并行计算。通过在代理模型训练中使用批处理 研究步骤，系统可自动将多个仿真任务分配至可用内核运行。结合集群计算 研究步骤，用户能够在集群上同步执行这些任务，显著缩短数据生成所需的总计算时间。这一增强功能让用户能够在完全掌控结果存储与数据同步的同时，并行运行多个仿真任务。

代理模型训练研究与 集群计算相结合，可将仿真任务分配至集群运行，并自动同步生成的训练数据。

新的教学案例

COMSOL Multiphysics^® 6.4 版本新增了两个代理建模教学案例。

微带贴片天线代理模型

本例演示如何训练并使用 DNN 代理模型，基于四个设计参数（贴片长度、调谐枝节长度、基板介电常数和工作频率）快速评估微带贴片天线的性能。

“案例库”标题：
microstrip_patch_antenna_surrogate
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*需要“RF 模块”

采用深度神经网络代理模型模拟空间相关的等离子体

低温等离子体中的电子传递行为高度依赖于电子能量分布函数，而实际分布往往偏离麦克斯韦分布。本模型使用基于玻尔兹曼方程解训练的 DNN，将动力学效应高效融入流体仿真中，在保证模拟精度的同时大幅降低计算成本。

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*需要“等离子体模块”和“AC/DC 模块”