你根本不敢相信你的仿真结果

有人认为，仿真的问题是得不到可靠的结果。

我认为，是你根本不敢相信你的结果可靠。就是用再多的网格，更高阶的格式，最高级的软件，你也不敢保证结果可靠。就是做过多年，有了参考案例，有了实验数据，你还是不敢保证结果可靠。你总感觉角落里藏着不知道的误差。你用一方程模型，别人笑你太简单，你用两方程模型，别人说你靠经验，你都用大涡模拟了，还有人说你没有消除模型影响。无论你多么努力，算了所有的状态，用了你能用的最好的算法，只要一句：“你能保证结果可靠吗？”你立即缴械投降。

会产生仿真结果误差的原因，你不用认真想，也可以列出十多条。如果遇到一个别扭的老板，加上几个急切显示水平的同行，出误差的原因就会再多出几十条。要你保证每个原因都解决了，那是开玩笑。凭我多年的开会经验，讨论完网格和湍流模型的影响，就能东拉西扯到吃饭时间，宣布仿真结果不可靠。仿真就是一块靶，只要大家不断去扎，最终会被扎得满是窟窿。所以你也学乖了，不等别人来扎窟窿，你先递上降书。“因为仿真中无法考虑X、XX、XXX的影响，结果有一定误差，需要进一步研究。”于是，在领导眼里，所有的仿真都有待改善，不能帮助定任何事。

你当然不甘心这个地位，你也想拍着胸脯保证结果可靠。但是没有一本书、一个人告诉你判断结果可靠的准则。“陆姐说”写了好几篇，也没有告诉秘诀。今天我们谈谈靠谱5条：1. 最可靠的是合理2. 最有用的是量级3. 最可怕的是漏项4. 最无辜的是工具5. 最跑题的是责任

1.最可靠的是合理

结果可靠不可靠，最可靠的判断准则是合乎常理。每个现象要有起源、有过程。从无数个角度，分析它的成长过程是否合理。制约你看出合理性的，恰恰是你读文献太多，做分析太有经验。拿到结果，很熟练地切出大家都看的那几个位置，永远读出那几个数据，然后对比大家熟知的规律。

请你忘记那些惯例，重新建立你自己的常识。专门切出你以前不看的位置，画出你以前不看的数据，假装已有的规律是错误的，重新证明他们正确。做一个小孩子，重新认识流体。等你真正理解你的仿真结果，才能看出每个变化那么自然，每个数据那么合理。这时候你才有信心，相信这个结果是可靠的。这是不依赖工具，不依赖别人的高端能力。需要你用很多年的时间，一点点去获得。

2. 最有用的是量级

在工程设计中，我们常常面临的问题是，因为时间不够，计算机太慢，只好凑合做个简单的仿真。明确知道结果有偏差，那么还可靠吗？这个时候必须用量级分析。明确工程问题的量级是多少，仿真误差的量级是多少。如果仿真误差接近工程问题的量级，直接放弃仿真结果。如果仿真误差小于工程问题的量级，直接使用仿真结果。请接受这个现实：所有的仿真都不准确。再利用另一个现实：所有的工程问题都有很大的容错范围。仿真误差不一定就正好是工程问题敏感的误差。就怕有些人喜欢人为放大误差：温度错了，压强也不对，压强错了、速度也不对，再想一会，什么都错了，眼前一片黑暗。其实大多数时候，误差不会被耦合放大，误差的影响会逐步消除。消除这种人为放大误差，你必须自己心里很坚定，数据之间的量级关系很明确。最好的办法是用坚定的语气讲出来，用你的信心坚定别人的信心。这是大师级的能力，考验的是你的自信。

3. 最可怕的是漏项

然而你还不能是个傻大胆。这种人，我们见得多了。仗着别人不敢当面反驳，一知半解就乱下结论。千万不可漏了大项，无关紧要的项漏了，那是本事，重要的大项漏了就是错误。在开口前，无论如何也读一本基础的书，看几篇权威的文献。知道这类工程问题，最关注的是什么，最容易算错的是什么。好在“陆姐说”的用户，大多数是勤奋苦读、谦虚谨慎的工程师，很难犯这种错误。大家更容易因为过度担心漏项，而不敢相信自己的结果可靠。

4. 最无辜的是工具

老板批员工、员工赖软件。仿真行业里，最无辜就是仿真工具，成为各种不可靠的替罪羊。仿真工程师是穿着白衬衫的蓝领，谁都敢对仿真翻个白眼。做设计的歧视只会埋头干活的实验。做实验的歧视算什么都不靠谱的仿真。做仿真的没人可以歧视，只好歧视不会说话的仿真工具。

工具真的很无辜。我们追赶的技术，帝国主义在二三十年前，没有现代计算机的年代就做出来了。你的计算机再差，你的软件再落后，也比当年老美手上的工具强百倍。通过实验验证，只是验证仿真可靠的一个方法，不是必要条件。缺乏实验验证也不能帮你背黑锅。带你受过的不应当是工具，应当是你不敢得罪的老板。缺乏对仿真的正确认识，缺乏对员工的信任。这才是你真正要怪罪的元凶。

5. 最跑题的是责任

我们自己对仿真也没有一个合理的认识。挣着卖苦力的钱，操着卖白粉的心。

设计风险不能由仿真来背。老板不是那么好当的。仿真结果说行，就拍板，不行就不敢拍板。

让仿真担负决策的风险，老板就应当把他的薪水让给仿真工程师。

仿真永远只是老板决策的一个参考意见。

千万别以为仿真给出A、B、C方案的数据，按照大小排序后就可以确定方案。这么大的责任仿真担不起。

仿真能够说明白方案的不同，解释数据的差异，然后告诉误差的范围，这就完成使命了。结合经验、胆略，最后做出合理判断，这是优秀的老板要做的事情。

成为优秀的仿真工程师，需要尝试做老板该做的事情。