Estudos & Solucionadores

Solvers ODE Mais Rápidos e Solver Explicito no Tempo Dormand-Prince 5 (Runge-Kutta 4/5)

Os algoritmos de evolução temporal foram otimizados para solucionar ODEs e problemas de valor inicial com mais eficácia. Certas classes de problemas podem ser solucionados uma ordem de magnitude mais rápido. O novo solver Dormand-Prince 5 é de evolução temporal explícita com passos de tempo adaptativos, adequado para sistemas não rígidos de equações diferenciais ordinárias e problemas de valor inicial. É semelhante ao método Runge-Kutta existente, mas com um novo recurso que decide e adapta o tamanho do passo no tempo automaticamente. O solver possui um algoritmo de detecção de rigidez e se o problema for considerado rígido, o solver para e relata isso ao usuário que pode, então, mudar para um solver mais adequado.

O tutorial Lorenz Attractor é solucionado mais rapidamente com os algoritmos de evolução temporal otimizados e o novo solver Dormand-Prince 5. O tutorial Lorenz Attractor é solucionado mais rapidamente com os algoritmos de evolução temporal otimizados e o novo solver Dormand-Prince 5.

O tutorial Lorenz Attractor é solucionado mais rapidamente com os algoritmos de evolução temporal otimizados e o novo solver Dormand-Prince 5.

Solver de Domain-Decomposition Livre de Matriz

Uma nova opção de solver permite calcular sem formar explicitamente a matriz do sistema global. Isso pode reduzir drasticamente os requisitos de memória para simulações grandes. A nova opção Recompute and clear subdomain data está disponível para o solver Domain Decomposition e pode ser combinada com praticamente todos os solvers lineares esparsos.

Usar o solver Domain Decomposition livre de matriz é particularmente útil em simulações em que um solver direto é a única opção, devido à estrutura do problema. O solver Domain Decomposition funciona tanto em cálculos usando memória compartilhada quanto de memória distribuída. Para cálculos em cluster (memória distribuída), a opção livre de matriz não é necessária, já que cada nó computacional armazena somente as matrizes de um subconjunto dos domínios. Para um computador com memória compartilhada, como, por exemplo, uma estação de trabalho convencional, o novo solver livre de matriz permite simulações muito maiores para uma dada memória, usando solver direto.

O solver de Domain Decomposition com sua nova opção livre de matriz. O solver de Domain Decomposition com sua nova opção livre de matriz.

O solver de Domain Decomposition com sua nova opção livre de matriz.

Estimativa de Erro Orientada ao Objetivo

Para estudos estacionários e no domínio da frequência, uma ferramenta de precisão chamada Goal-oriented error estimation agora está disponível. A ferramenta de precisão implementa o método residual de peso duplo, em que uma estimativa de erro em relação a uma determinado funcional objetivo é calculada. A estimativa de erro é calculada como a soma das contribuições dos elementos individuais da malha. Para cada elemento da malha, a contribuição é dividida em equações e é um produto de um resíduo e um peso duplo. As contribuições de erro podem ser visualizadas. A estimativa de erro global e as somas componente a componente das estimativas de erro também estão disponíveis.

Monitoramento Progresso Aprimorado

A Visualização de Progresso na barra de tarefas do COMSOL Desktop agora mostra o progresso de todos os cálculos. Por exemplo, quando uma sequência de solvers, com várias etapas de estudo, é executada, o progresso da sequência completa de operações é exibido. Essa melhoria também se aplica a operações de geometria, malha e pós-processamento. Ao passar o mouse sobre a barra de progresso, uma descrição mostra a operação atual.