Какова самая сложная часть моделирования? Дело не в получении результата, и не в получении очень сложного результата, а в том, чтобы знать, правильны ли ваши расчеты и понимать величину ошибки в ваших результатах.

Наши учебники и учителя всегда учили нас "правильным" методам моделирования, но они не говорили нам, насколько велика ошибка в "правильных" методах моделирования.

Если вы не знаете, как использовать программное обеспечение для моделирования, есть старшие, которые могут вас направить. Если вы не можете справиться со сложными случаями, есть эксперты по моделированию, которые помогут вам. Но кто может сказать вам, насколько велика ошибка?

Не зная ошибки, вы не можете уверенно гарантировать надежность результатов моделирования, и вы не можете принимать решения на основе результатов моделирования. Так насколько полезны результаты моделирования?

Такое различие часто не случайно; оно всегда либо слишком низкое, либо слишком высокое, представляя диапазон систематической ошибки в этом моделировании.

Моделирование имеет долгий процесс расчета, в течение которого данные колеблются хаотично, как кривые фондового рынка. Когда вы видите, что эти диапазоны колебаний становятся меньше, мы говорим, что моделирование сошлось, и диапазон колебаний в это время является колебательной ошибкой моделирования.

Например: В первые 100 шагов до сходимости скорость колеблется между 99 и 101, так что диапазон колебательной ошибки скорости составляет 2%.

Распространенный метод - сравнить результаты расчетов различных моделей; разница - это диапазон ошибок.

Этот метод ненадежен. Даже если вы сохраняете сетку и границы неизменными и только меняете модель, полученные изменения могут не обязательно быть ошибками модели. Возможно, различия в модели сглаживаются сеткой, или модель усиливает влияние границы, что приводит к различиям. Этот метод кажется разумным, но часто дает неразумные диапазоны ошибок.

Простой метод - обратиться к литературе. Вы можете не найти точную модель в литературе, но вы можете сравнить эти "не очень точные" модели.

Нет необходимости уточнять сетку и проверять, изменяются ли результаты; этот метод анализа независимости сетки может не уловить корреляцию сетки.

В процессе моделирования вы будете использовать различные формы сеток. Даже если общее количество сеток остается неизменным, изменения в формах сеток приводят к более реалистичным ошибкам.

Вышеупомянутые методы могут лишь выявить относительно небольшие диапазоны ошибок. Что если есть особенно большая ошибка? Как быстро найти максимальный диапазон ошибок?

Найдите максимальную ошибку, используя различия между наличием и отсутствием:

Максимальная ошибка модели турбулентности < Разница между турбулентным и ламинарным потоком

7. Случайное сравнение - нормальная ошибка

На самом деле, оценить диапазон ошибок довольно просто. В одном и том же моделировании, в процессе отладки, когда вы вносите изменения, вы можете обнаружить, что некоторые числа всегда колеблются в пределах определенного диапазона; этот диапазон колебаний примерно соответствует диапазону ошибок.

Однако многие новички в отрасли пугаются до смерти в этом процессе. В процессе отладки и моделирования они обнаруживают, что изменение одной настройки или небольшая корректировка сетки может привести к экспоненциальному увеличению или уменьшению данных. Результаты моделирования не совпадают с экспериментами и также не совпадают с моделированием других, с ошибками, которые удивительно велики.

Происшествие этой ситуации не имеет ничего общего с базовыми ошибками, систематическими ошибками, ошибками колебаний, ошибками модели, сеточными ошибками или любыми другими ошибками; это просто ошибка, и очень базовая.

Только когда ваши результаты расчетов относительно стабильны и примерно совпадают с экспериментами и результатами других, вы можете квалифицироваться для обсуждения ошибок; в противном случае вы можете обсуждать только ошибки.

Ошибка: Когда вы устранили основные ошибки и близки к данным из различных источников, это, казалось бы, неоднозначное различие является диапазоном ошибок. 

Ошибки не испортят ваш дизайн; ошибки испортят.

Заявление: Содержание вышеуказанной статьи организовано из интернета. Если есть какие-либо проблемы с авторскими правами, пожалуйста, свяжитесь с нами немедленно.