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課程日期：2026/04/02(四)  下午01:45~03:30

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Python 生態系帶來的三大維度升級

一、模擬流程  × 人工智慧（AI）的深度整合

Python 是當前機器學習與人工智慧的主流語言。透過 Python，COMSOL 不再只是單一模擬工具，而是能在既有 DNN 等內建 AI 架構之上，進一步整合更多先進的 AI 與機器學習技術，例如：

  • 代理模型（Surrogate Modeling）
  • 物理資訊類神經網路（PINN）
  • 使用者自訂演算法與最佳化策略

讓模擬不僅用於分析，更成為 AI 訓練與智慧設計決策的一環。

 

二、跨軟體的互聯協作與系統整合

Python 成為 COMSOL 與外部專業工具之間的關鍵橋樑，突破單一軟體的限制，實現跨平台整合與協同運算。
透過 Python，COMSOL 可無縫串接：

  • PyTorch、TensorFlow、SciPy 等 AI 與數值分析工具
  • MATLAB、SQL 等資料與工程分析環境
  • SmartUQ、Typhoon HIL 等不確定性分析與硬體在迴路系統
  • 實體量測設備與實驗數據來源

 

三、極致效率 × 高度客製化的自動化報告

所有標準化、重複性與大量試算的工作，皆可交由 Python 腳本自動完成。
從參數掃描、批次計算到結果整理與報告輸出，全面提升工程效率，並依需求產出高度客製化的分析成果。

 

Python + COMSOL 的革命性協作

本課程將帶領您進入 COMSOL 模擬的新時代。
透過 Python 的強大控制能力，您將學會如何將 COMSOL 升級為一個可由外部腳本驅動的高階計算引擎，真正實現智慧化與自動化模擬。

本課程的核心學習目標

✅ 自動化工作流建構能力

學習使用 mph 函式庫 撰寫 Python 腳本，完成從
模型載入 → 參數設定 → 網格劃分 → 求解執行 → 結果儲存
的一鍵式自動化模擬流程。

✅ 閉環控制與智慧決策實現

理解並實作「控制迴路（Control Loop）」概念：
在 Python 中即時分析前一次 COMSOL 模擬結果（如最大應力、最高溫升），並依據條件或演算法自動調整參數，執行下一輪模擬，實現數據驅動的設計探索與最佳化。

✅ 高效率數據整合與應用

學習將 COMSOL 輸出的場變數（Field Variables）直接轉換為 Python 可用格式，無縫銜接 SciPy 等分析工具，快速進行後處理、統計分析與 AI 訓練。

 

時  間

議  程

13:45 - 14:00

線上報到

14:00 – 15:00

COMSOL-Python 協作框架介紹

  • 環境配置與連線基礎 (含Python 介紹)
  • 啟動與連接
  • 模型載入 與 基本操作
  • 參數設置與控制 與 批量運行腳本

15:00 - 15:30

互動討論


課程效益｜為何學習 Python + COMSOL？

透過 Python 與 COMSOL 的整合，學員可大幅提升模擬效率與系統整合能力，將單次模擬升級為可自動化、可擴充的工程流程：

  • 極速參數掃描：
    輕鬆定義數百甚至數千組設計參數，並自動完成批次模擬分析。
  • 閉環設計最佳化：
    結合 Python 最佳化函式庫（如 SciPy），建立自動搜尋最佳設計參數的優化流程。
  • 系統級整合能力：
    將 COMSOL 模擬無縫整合至更大的工程工作流程中，如資料庫系統、外部量測設備或自動化測試架構。
  • 數據即時分析與視覺化：
    直接將模擬結果轉為 Python 物件，進行進階後處理、統計分析與客製化視覺化。

 

建議參加人員

  • 已具備 COMSOL 使用經驗，希望將重複性模擬流程自動化的使用者
  • 工程師或研究人員，需進行 大規模參數研究、設計空間探索或最佳化分析
  • 對 HIL（Hardware-in-the-Loop）或 Model-in-the-Loop 自動化測試 有興趣的開發者
  • 希望將 COMSOL 模擬結果整合至 Python 資料分析或 AI／數據科學流程 的使用者