下面是几个加速MATLAB调用comsol的设计方法：
1.减少模型细节：在构建COMSOL模型时，避免在不必要的区域使用高精度网格。这将减少模型中的节点和单元数，从而减少计算时间。
2.缩小模型规模：当你的模型比较复杂时，可以考虑通过缩小模型的规模来加速计算。例如，可以通过将几个相同的部件合并为一个，或者将模型的一部分设置为对称性的来实现。
3.并行计算：COMSOL可以使用多个核心并行计算，从而提高计算速度。在使用MATLAB调用COMSOL时，你可以使用MATLAB的parallel computing toolbox 来并行计算。
4.优化算法：COMSOL提供了许多求解算法，包括有限元法、边界元法、有限差分法等。根据你的模型特性，可以选择适合的算法来优化求解速度。
5.使用矢量化操作：在使用MATLAB调用COMSOL时，尽可能使用矢量化操作，而不是循环操作。矢量化操作可以利用MATLAB的高效计算功能，从而提高计算速度。
6.使用快速迭代：当你需要反复修改模型时，可以使用COMSOL中的快速迭代功能，从而减少每次修改的计算时间。快速迭代功能会利用先前计算的结果，从而加速下一次计算。
通过上述方法，可以加速MATLAB调用COMSOL的计算过程，提高设计效率。
另外，关于清除comsol历史脚本信息的问题，你可以尝试以下代码：
import com.comsol.model.util.*
import com.comsol.model.*
model = ModelUtil.create('Model');
model.history().clear();
这段代码创建一个新的comsol模型，然后清除历史脚本信息。你可以将其添加到你的Matlab脚本中，以清除comsol的历史脚本信息。
基于new Bing和chatGPT的回答：
Matlab调用Comsol时出现CPU占用不足的问题，可能是由于Matlab调用Comsol时的参数设置不够优化，可以尝试调整以下参数：
降低Comsol的精度设置，以减少计算量；
增加Comsol的内存分配，以减少硬盘缓存使用；
调整Matlab的并行计算设置，以提高CPU利用率；
调整Comsol的CPU亲和度，以避免CPU负载不均衡。
具体的操作方法如下：
【1】降低Comsol的精度设置：
在Comsol中，可以通过设置“Study->Solver Configurations->Multiphysics->Solver”中的求解器精度来减少计算量，从而提高计算速度。将求解器精度调整到适当的水平即可。
【2】增加Comsol的内存分配：
在Comsol中，可以通过设置“Tools->Options->Memory”中的内存分配参数来增加内存分配，从而减少硬盘缓存使用。将内存分配调整到适当的水平即可。
【3】调整Matlab的并行计算设置：
在Matlab中，可以通过设置并行计算参数来提高CPU利用率。具体的设置方法如下：
（1）打开“Parallel Computing Toolbox”；
（2）选择“Edit Current Profile”；
（3）调整“Number of Workers”参数，使其等于计算机的核心数；
（4）保存并应用该设置。
【4】调整Comsol的CPU亲和度：
在Comsol中，可以通过设置CPU亲和度来避免CPU负载不均衡。具体的设置方法如下：
（1）在Comsol中选择“Tools->Options->Performance”；
（2）勾选“Use CPU affinity”；
（3）将Comsol的CPU亲和度设置为合适的值，以使CPU负载尽可能平衡。
关于如何清除Comsol的历史脚本信息，可以在Comsol中选择“Tools->Options->General->Clear history”来清除历史脚本信息。
参考GPT和自己的思路，这可能是由于在Matlab调用COMSOL时，部分资源被保留用于其他进程或操作系统。以下是一些可能的解决方案：
1.提高MATLAB的优先级：您可以尝试将MATLAB的优先级设置为更高，以确保它获得足够的CPU资源。在MATLAB命令窗口中，使用以下命令将MATLAB进程的优先级提高到最高级别：
>> maxNumCompThreads('automatic')
>> feature('numCores')
>> maxNumCompThreads(16)
>> maxNumCompThreads('automatic')
其中 maxNumCompThreads 函数用于设置MATLAB使用的最大线程数。 'automatic' 参数可用于自动检测可用的线程数。在这里，我们将最大线程数设置为16，但这取决于您的计算机配置和可用资源。
2.启用并行计算：如果您的计算机有多个核心，您可以尝试在MATLAB中使用并行计算工具箱来并行运行您的COMSOL模拟。这将使MATLAB能够更好地利用CPU资源。
3.减少COMSOL的计算量：如果您的COMSOL模拟非常复杂，可能需要更多的CPU资源来完成。您可以尝试减少模拟的复杂度，以减少CPU的负载。例如，您可以减少网格大小、减少模拟步长或禁用某些物理效应。
4.检查COMSOL设置：最后，您可能需要检查COMSOL的设置，以确保它正常工作。例如，您可以尝试在COMSOL中启用多线程计算，以确保它能够充分利用可用的CPU资源。
要清除COMSOL的历史脚本信息，可以使用以下步骤：
1.打开COMSOL软件并加载您的模型。
2.在COMSOL主界面的“菜单栏”中选择“文件”>“历史记录”>“脚本”选项。这将打开历史脚本窗口。
3.在历史脚本窗口中，选择您要清除的脚本，可以使用Ctrl+A选择所有脚本。
4.单击“删除”按钮以删除所选脚本。
5.点击“是”以确认删除。
6.关闭历史脚本窗口。
这些步骤仅适用于清除历史脚本，而不会删除模型文件或结果文件。如果您想删除模型或结果文件，请使用文件管理器手动删除它们。
以下是一些MATLAB代码示例，可以在MATLAB中调用COMSOL来删除历史脚本：
% Connect to COMSOL Server
import com.comsol.model.*
import com.comsol.model.util.*
model = mphopen('my_model.mph');
% Get the history object and delete all scripts
history = model.history();
history.clear();
% Save the model and close it
model.save('my_model.mph');
model.close();
这些代码将打开名为'my_model.mph'的COMSOL模型，获取其历史记录对象，然后使用 clear 方法清除历史脚本。最后，它将保存模型并关闭COMSOL会话。
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
为了加速设计，可以尝试以下方法：
使用并行计算：在 MATLAB 中，可以使用 Parallel Computing Toolbox 中的 parfor 函数来并行化代码。将需要运行的循环用 parfor 包裹起来即可。使用并行计算可以有效地利用 CPU，从而加速设计。
控制 MATLAB 和 COMSOL 的内存使用：在调用 COMSOL 时，可以使用 comsol.model.util.clear() 函数清除历史脚本信息，这样可以释放内存。同时，在 MATLAB 中也可以使用 clear all 清除无用的变量占用的内存，提高内存利用率。
尝试使用 comsol.batch 模块：这个模块可以用来在不同配置的计算机上运行 COMSOL，从而利用多台计算机的 CPU。
以下是一些参考代码：
使用 parfor 并行计算：
parfor i=1:n
% 你的代码
end
清除历史脚本信息：
clear all
comsol.model.util.clear()
使用 comsol.batch 模块：
import com.comsol.model.*
import com.comsol.model.util.*
batch = BatchUtil.create(); % 创建 BatchUtil 对象
batch.input('model', 'my_model.mph'); % 指定 COMSOL 模型
batch.setTaskTimeout(3600); % 设置超时时间
batch.add('parametric', 'Study', 'parametric'); % 添加参数化研究
batch.run(); % 运行任务
batch.waitFor(); % 等待任务完成
参考资料：
以下内容部分参考ChatGPT模型：
我可以给你一些指导。
首先，你需要确认你的 MATLAB 和 COMSOL 版本是否匹配。如果不匹配，可能会导致调用速度变慢。其次，你可以尝试升级 MATLAB 和 COMSOL 到最新版本，因为新版本通常会优化调用效率。
另外，你可以尝试将 MATLAB 和 COMSOL 运行在同一个计算节点上，这样可以减少网络传输时间，提高调用速度。你还可以使用并行计算来加速设计过程，例如使用 MATLAB 的 parallel computing toolbox 或 COMSOL 的 multiphysics toolbox。
关于清除 COMSOL 历史脚本信息，你可以使用 COMSOL API 的清除函数，例如 model.clearHistory()。具体操作可以查看 COMSOL API 文档。
最后，如果问题仍然存在，建议向 MATLAB 和 COMSOL 的官方技术支持团队咨询，他们可以更好地帮助你解决问题。
该回答引用ChatGPTmatlab
import com.comsol.model.util.*
model.history().clear()