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基于comsol的多物理场仿真

【Python】Streamlit 应用 “COMSOL 颜色表预览”

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Streamlit APP “COMSOL 颜色表预览”

有些客户在拿到基于COMSOL的分析结果后，会提出“当前云图颜色配色不满意，需要拿到COMSOL文件自己进行进行调色”。但是大部分时候我是不提供COMSOL文件的。不提供文件的原因有如下几点：

  • 客户其实不会用这个软件，自己操作半天还是不会弄，最后还是返回来要我处理。
  • 对文件内些有独有技术的保护，不想外流。
  • 有些客户不懂有限元，看到文件内的操作不理解，会出现反复问询的情况，避免陷入反复自证吃了几碗粉的情况。
  • 有些客户拿到文件后自己的保密意识不到位，有外流风险。（以前出现客户拿到模型后毕业礼把模型文件卖给模型收集者，然后模型收集者又将文件挂到进行兜售交易。）

为了回绝客户的 “当前云图颜色配色不满意，需要拿到COMSOL文件自己进行进行调色”, 我开发一个在线的颜色表预览App，客户可以预览所有的COMSOL预置颜色表，选择好意向颜色表后进行反馈。

“COMSOL 颜色表预览” 应用入口

目前此APP仅对合作伙伴开放使用，如遇APP使用请及时联系我。欢迎各位给出宝贵意见~！

纯Python开发，使用了streamlit，pandas，pyvista等模块。

更新记录

2024年11月21日 V2.1

  • 增加了2D、3D默认视图的选择，方便对不同的维度的结果进行快速预览
  • 增加了颜色表的顺滑

2024年11月15日 V2.0上线

  • 增加COMSOL格式的colorbar渲染
  • 增加单个订单的多个场景预览选择
  • 在无查询订单状态下，增加了几个官方案例库里的后处理场景
  • 布局调整

COMSOL Matlab livelink多参数研究仿真 2

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model = mphopen('1113.mph'); %打开文件

param_name = ["d1" "a3" "a2" "a1"]; % 参数名称
param_unit = ["um" "um" "um" "um"]; % 参数单位
param_Value = [0.1 0.3 0.5;...  %参数值
                50 75 100;...
                1 3 5;...
                0.1 1 2];

% For循环运行所有参数组
para_num=size(param_Value,2);
T_max=zeros(para_num^4,1);
Stress1=zeros(para_num^4,1);
Stress2=zeros(para_num^4,1);
para=ones(para_num^4,4);
i=1;
for para1=1:para_num % 循环研究参数名
    for para2=1:para_num
        for  para3=1:para_num
            for para4=1:para_num
                %记录输出
                tic;
                fprintf('Start simulation %d: %s=%.1f | %s=%.1f | %s=%.1f | %s=%.1f \n',i,...
                    param_name(1),param_Value(1,para1),...
                    param_name(2),param_Value(2,para2),...
                    param_name(3),param_Value(3,para3),...
                    param_name(4),param_Value(4,para4));
                %设定参数
                model.param.set(param_name(1),num2str(param_Value(1,para1)),param_unit(1));
                model.param.set(param_name(2),num2str(param_Value(2,para2)),param_unit(2));
                model.param.set(param_name(3),num2str(param_Value(3,para3)),param_unit(3));
                model.param.set(param_name(4),num2str(param_Value(4,para4)),param_unit(4));
                %运行计算
                model.sol('sol1').runAll;
                model.sol('sol2').runAll;
                model.sol('sol3').runAll;
                %记录数据
                para(i,:)=[param_Value(1,para1) param_Value(2,para2) param_Value(3,para3) param_Value(4,para4)];
                T_max(i) = mphglobal(model,'dom1','dataset','dset1','unit','degC'); %导出指定数据集的探针数据
                Stress1(i) = mphglobal(model,'dom2','dataset','dset3','unit','MPa');
                Stress2(i) = mphglobal(model,'dom6','dataset','dset4','unit','MPa');
                fprintf('Done simulation %d: T_max = %.2f | Stress1 = %.2f | Stress2 = %.2f\n',i,T_max(i),Stress1(i),Stress2(i));
                i=i+1;
                toc
            end
        end
    end
end
save('data.mat','para','T_max','Stress1','Stress2');

COMSOL Matlablive 多参数研究，批量化运行+导出+自动整理

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COMSOL软件的研究求解模块其实提供了比较丰富的参数化运行结构，但是对不同参数的研究的结果导出方面，还是需要很多手动设置操作的才能导出批量化数据。

比如以下情况：研究对线是一个催化反应器，需要入口温度、入口流速、反应器尺寸、反应物初始孔隙率等四个不同的输入参数进行单变量的不同输入值的影响研究。那么如果直接使用COMSOL来做的话，就需要使用参数化扫描对单个参数进行扫描，然后导出动画进行分解，并保存四个不同的mph文件，用于分别研究四个参数。

针对这种情况，其实可以用Matlab livelink来进行批量的单个参数的修改，并运行求解导出相关结果（mph、图、报告、表数据）。

% 1、定义要运行的参数组
model = mphopen('param_run.mph');  % 打开模型
% 设定参数组
param_name = ["T_in" "U_in" "d_ball" "eps_init"]; % 参数名称
param_unit = ["degC" "m/s" "um" ""]; % 参数单位
param_Value = [600 650 700 750 800;...  %参数值
                0.1 0.2 0.3 0.4 0.5;...
                75 150 200 300 500;...
                0.03 0.05 0.1 0.15 0.2];

% 2、 For循环运行所有参数组
for name=1:length(param_name) % 循环研究参数名
   for value=1:size(param_Value,2) % 参数水平
       % 记录输出
       tic;
       fprintf('Start simulation: %s=%s [%s]\n',param_name(name),num2str(param_Value(name,value)),param_unit(name));
       % 设定参数
       model.param.set(param_name(name),num2str(param_Value(name,value)),param_unit(name));
       % 运行计算
       model.sol('sol1').runAll;
       % 导出数据
       model.result.report('rpt1').run; % 导出报告
       model.result.export('anim1').run; % 导出动画
       model.result.export('anim2').run;
       model.result.export('anim3').run;
       model.result.export('anim4').run;
       model.result.export('anim5').run;
       model.result.export('anim6').run;
       model.result.export('anim7').run;
       model.result.export('plot1').run; % 导出出图数据表
       model.result.export('plot2').run;
       model.result.export('plot3').run;
       % 整理导出数据
       movefile("export_dir", strcat(param_name(name),"_", num2str(param_Value(name,value))));
       copyfile("export_file",strcat(param_name(name),"_", num2str(param_Value(name,value))));
       % 完成
       toc
   end
   % 设定回原参数
   model.param.set(param_name(name),num2str(param_Value(name,1)),param_unit(name));
end

COMSOL 自动化脚本批量导出动画 内置JAVA脚本

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1、设定好几个要导出的动画；

2、然后录制宏，并写好循环方法；

for (int i = 1; i <= 9; i++) {
  model.result().export("anim"+i).run();
}

3、同时做好COMSOL设置；

4、运行第二步的方法即可；

以上是装B操作。

以下是真正全民适用的简单操作。

好吧，我发现如果只是需要导出全部内容，可以用：

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COMSOL内调用 Matlab函数

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在COMSOL中内部环境提供了很多函数类型，可以对边界条件、初始值进行很多定制操作了。但是对于一些多维函数关系，COMSOL自带的函数功能就会有些不够用，此时Matlab的对数据处理的优越能力就体现出来了，我们可以在Matlab环境中构建好一些函数关系，然后直接在COMSOL环境中进行调用。

Matlab函数的输入需要注意以下几点：

1、在运行前，需要提前配置好COMSOL Matlab Livelink环境，并提前打开Matlablivk环境，并将需要添加的函数所在的文件夹，添加到Matlab的工作路径；

2、添加Matab函数后，添加Matlab函数定义里同样的函数名，变量名；同时设定好变量的上下限，导数相关设置可以不填写；

3、需要在“首选项”中允许MATLAB函数；

注意以上三点，即可完成Matlab函数的调用~！

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COMSOL Matlab LiveLink Linux环境下启动

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COMSOL在Ubuntu系统里装好之后，在安装过程中正确选择了Matlab安装位置的话，需要在COMSOL安装的bin目录下启动Matlab LiveLink.

./comsol mphserver matlab

不过经常出现启动后mphserver闪退，然后matlab打开后连不上的情况。目前还不知道怎么解决。

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chatGPT居然懂COMSOL！

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试了一下chatGPT，居然懂COMSOL！

http://wenzhang.zhuluan.com/zh-cn/

也有不准确的地方

懂的挺多，但是解释了，又没有完全解释。

然后进一步问了一些数学相关的问题。额，概率论应该是不相关吧？

问题和回答的位置反了

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COMSOL 不同系统平台效率测试（Windows Linux Mac）

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正好笔记本上装了黑苹果，就对COMSOL效率测试脚本进行些修改，成功在三个平台上运行了测试。

  • 三个系统分别为win10 家庭版，macOS 11 Big Sur，Ubuntu 22.04 LST。
  • 显然，Win耗时最长，效率最拉跨。
  • macOS表现比Win10优秀，并且在传热计算（第二项测试）上使用效率最高。
  • Ubuntu整体效率最优秀，初了第二项测试输给OSX，其他三项都耗时最短，一度比Win效率提升25%。
i7-10510U win11 平均耗时
i7-10510U win11 最低耗时
i7-10510U osx 平均耗时
i7-10510U osx 最短耗时
i7-10510U ubuntu 平均耗时
i7-10510U ubuntu 最短耗时

这也为我后续的工作提出了一个思路，后面可以自己几个主要的计算工作站，都安装Ubuntu Server，然后开发一个Matlab App，然后要计算的东西，进入Matlab Web App调用进行计算，这效率真是杠杠的，美滋滋~~~

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