模擬操作類QA

後處理視窗中的圖像:

錯誤訊息:

UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xa4 in position 24: invalid start byte 

Analysis: [Error] EXCEL(R) Exporter was unable to write 'C:\Users\canto\OneDrive\..... 

Analysis: [Error] Unable to update 'EXCEL(R) Exporter' 

說明:

請檢查路徑名稱是否含有中文字。若有中文字，請換成英文字後再導出數據。

Edge sensor 內建可以記錄的 S 參數數據點數量固定為 5001 個，彼此皆等間距分佈，兩頻率點之間隔會根據 source 的頻寬而定。若要導出特定數量的數據，需使用 Python 程式碼做進階處理。

後處理視窗只能輸出模擬數據，不能輸出圖片。若要保存圖片，需要用 python 腳本對輸出的數據進行處理或是直接用 Windows 截圖工具截取圖形。  

論壇討論: https://forum.zmt.swiss/topic/252/how-to-export-images-from-sim4life-analysis-results

Sim4Life 中大多數欄位資料物件是單精確度的，因此與匯出器(Exporter)本身無關。如果要使用資料的原始數據型態，資料快取匯出器(Data Cache Exporter)會保留欄位資料的類型

錯誤與警告訊息:

Warning : The system has no used degrees of freedom (dofs). Therefore, nothing is assembled. This may be related to the simulation not containing any lossy dielectrics, e.g., a requirement for the magneto-quasi-static and stationary current model. Check your model and solid region settings.

說明:

Voxel 設定中的物件可能有遺失，檢查其他設定(Materials, Sources, …)中物件的總數量是否有和 Voxel 設定中的物件數量一致。

說明:

在 Sim4Life v6.2 版本中，神經動力學模擬的 i_membrane 輸出單位應為安培，然而它實際的單位為 "安培/cm²"，因此缺少因子 10⁴。該錯誤已進行了故障排除並修復，在最新的 Sim4Life 桌機和網頁版中顯示了正確且相同的結果。而初始網頁版 S4L-lite 是在上述錯誤檢測和修復之前發佈的，它會顯示錯誤的結果。S4L-lite 後續版本也進行了錯誤修正。 

此外，Sim4Life v7.0 中神經組織進行了重構，有存在著額外的 10^-1 因子差異。因此，建議將模擬結果放大 10⁴ (S4L-lite) 或 10³ (v6.2)，使其與最新 Sim4Life 桌機/網頁版結果保持同步。 

PS. 對於 NEURO 相關的應用程序，強烈建議舊版用戶遷移到 v7.0 或更高版本，因為新版本對 T-NEURON 模組進行了重大重構、加速和改進。因此，v6.x 與 v7+ 必然會出現分歧。v7.0 使所有 NEURON 模組功能連貫且更加準確，因此，舊版用戶必須進行版本升級以提高準確性、速度以及保持與網頁版本和當前/未來 Sim4Life 桌機版本的兼容性。

在某些經顱磁刺激(TMS)或其他 MQS 應用的模擬中，Sim4Life 可能會出現以下錯誤訊息:   

Solver returns: 'diverged (indefinite matrix)'. 

ERROR: Linear system solver could not determine the solution.   

可能原因與解決方法

A. 數值方法上的限制

(1) 原因:   

• 這種收斂失敗通常不是模型錯誤，而是來自預設數值方法在該類問題上的限制。雖然預設方法在一般情況下效率高，但在某些 TMS/MQS 例子中可能導致不定矩陣(indefinite matrix)而無法收斂。   

 (2) 解決方式: 切換成 GMRES 預條件器(preconditioner)   

• 從 Sim4Life v3.4.3 版本起，使用者可在 Solver 設定中調整額外求解器參數，以避免上述問題
• 在 Additional Solver Options 輸入框內輸入此參數: -ksp_type gmres
• 這會指示求解器改用 GMRES 方法，可避免不定矩陣造成的收斂問題

B. 計算域邊界(boundaries)過於接近或切入模型物件

(1) 原因: 

• 如果計算域的邊界接觸到模型物件，或切入模型的一部分，容易造成求解器不穩定，進而導致 preconditioner 發散。 

(2) 解決方式: 在邊界與模型之間加入空氣塊(Air Block) 

• 建立額外的 Air block (空氣塊)，將其放置於模型外側、不需要模擬的區域
• 在 voxel 設定中，將 air block 設定為 比模型更高的優先級 (priority)
• 將計算域邊界稍微外移(僅需增加數格 cell)，使邊界不再碰到模型本體，而是碰到空氣塊 
• 空氣方塊可放到與背景材料相同的群組中(或單獨歸類成一個 Manual Folder 並提高其優先度)

這樣可以有效避免邊界直接干涉模型而造成不穩定。 

C. 電流源(current sources)未正確離散化

(1) 原因: 

• MQS 求解需要電流源是封閉電流迴路(closed current loops)，且方向一致。如果電流源結構不完整，或方向錯誤，就會造成電流場非散度自由(non–divergence-free)，導致求解器失敗。 

(2) 解決方式: 確保電流源形成正確的封閉迴路 

• 電流來源必須構成完整的 closed loop
• 若使用 spiral、複雜線圈或需額外線段來閉合電路時: 
  • 必須確認所有線段的方向一致
  • 電流流向需構成無散度(divergence-free)的場
• 檢查是否存在反向線段或未封閉的線段

只要電流源離散化正確，求解器通常能正常收斂。