[转]仿真初学者一年来的学习与科研心得体会

会捕鱼的pig

      [转]仿真初学者一年来的学习与科研心得体会            本人做仿真有一个年头了，主要是使用ANSYS系列软件（包括多物理场和CFX），现在把一些心得体会总结一下与各位同仁分享，还请多多指教！
1.基础积累很重要
      做仿真这一块不像实验，在师兄的带领下抡起袖子就能上，需要一定时间的基础积累才能谈得上自己的独立工作创新。进入这个领域的前半年，我基本是出于基础学习积累阶段，把软件自带的help算例和自己课题组的研究成果都去重复一遍，思考哪些是自己最需要的，特别是哪些值得重点借鉴与改进。最开始的半年甚至一年的时间不要急着出成果，而是见多识广，积累基础能量，所“厚积而薄发”嘛！

2.基本概念要清晰
      对一些基本概念尤其是CFD领域的概念要掌握清楚。你可以不清楚那么多偏微分的控制方程（论文里大家未必都弄懂了，都是抄来抄去的）；但是一些基本概念必须得把握清楚。如入门的定常流、多项流、粒子、轨迹、显式隐式等，数值计算方法的有限元和有限差分啊，流动描述是欧拉还是拉格朗日法啊。这样可以保证你的论文或仿真报告中不犯基本的性错误，也可以让你对自己仿真结果的正确性有一个定性的判断，不至于仿出明显错误的结果还报道出去。

3.软件操作基本功要扎实   
      软件操作要熟练，画体和画网格的基本功要扎实，这是任何仿真工作的基础。毕竟绝大部分时间精力都花在这上面了，能否求解与求解是否正确也与之密切相关。很多的计算错误和精确性也与网格的划分密切相关。尤其是流场的仿真，花费的大部分时间也许都是在得到高质量的网格方面。“行百里者半九十”，有了个好的idea之后，如何去实现它，虽说画好网格只是做完一半的工作，但你也许却得花90%的时间精力。

4.对出错要有良好的心态
     搞仿真的恐怕最担心的是自己的模型出错不能求解吧。这要求我们对出现的错误要有十足的耐心和乐观的决心。“失败一定有原因，成功一定有方法”，不能一味把出错归咎为运气差、硬件水平次、软件的bug等，而是要坚信一定可以把出错fix掉！而唯一的方法就是不断地思考、尝试和总结经验。学好仿真最好的方法也许就是不断地出现新的错误并不断地改正错误。错误无非也就是在网格、模型假设、建模思路、边界条件、初始条件和求解控制这几个方面，大不了变化一个方面固定其他方面不变，一个个去试。但是前提是你要明确而清晰地知道你究竟是在干什么，想让软件做什么事情！自己对自己的问题都没想清楚，就要抱怨软件给你算不出来。

5.纵观文献，多找改进空间与借鉴点
      开始研究前要多看文献，但大部分文献只要粗略看看摘要知道人家做什么和怎么做就好。对自己领域的目前研究状况要清楚，找到改进的余地空间；同时也要多看其他领域的文章，借鉴别人的方法。纵观文献，有利于让自己选好课题方向（即便老板规定死课题，但实际上仿真领域的自我主动权还是很大的），找到一条难度较小而创新性较大研究路径，尽可能把重复性的高强度工作交给电脑去干，自己稍微改动一下就能出一系列小成果。

6.善于搞“拿来主义”
       多去找各种模型，如APDL代码或CFX的def文件等，对值得借鉴或自己没做过没看过的建模方法思路要悉心研究。尤其是和自己研究体系或思路、方法、软件相近的硕博士论文，“拿来主义”的价值对大。因为硕博士论文往往叙述得比较详细，而且包括作者一些不太成熟、尚未期刊发表的研究成果。将人家的那一套学过来再用到自己的课题上，就是不错的创新了，而且这种移植的成本最低，很多可能的失败风险别人都帮你去尝试了。

7.区分好工程和科研
       我觉得搞仿真工作大体可分为横向的工程项目课题和纵向的科研课题。对于前者不能采取太复杂太难收敛的方法，时效性和真实性很重要；而后者则更注重创新性和难度，花架子多一点，有时候需要一定的包装，哪怕是算起来收敛困难需要整很多次才整出一个结果来。仿真相对实验就是能出很细致、全面甚抽象的漂亮图表，所以自己做出的结果报道出来要很漂亮美观才有优势！

8.关于造文章
      搞仿真难以发高水平的文章，但对于一般的（如国内核心和EI等）还不算难发。对同样的工作，可以从不同角度去解读叙述；每多考虑一个因素就算是创新点可以造文章了。对SCI，则要善于挑选期刊，以体现自己思路的创新性为主、可靠性为辅。因此，“既要会练，还要会唱”，虽然仿真可以以较低的成本做出很多数据，但如何把你练的数据唱出来制造水文，还是需要琢磨的。

9.避实就虚
      搞仿真的科研有两个技术细节估计一直让大家难堪：一是某些参数或模型系数没有明确的实验报道，自己去测也不大可能；二是计算结果的实验验证。有句话说得好，“仿真算出来的结果，除了自己没人相信；实验测出来的结果，除了自己谁都相信”。其实很多体系难以测量，测出来的结果甚至比仿真结果的真实性更值得怀疑！但大家就是信“测量”结果。因此，大家在开展某一课题的研究前需要想想办法，如何在以上两个方面“自圆其说”。
如何“自圆其说”呢，具体的操作方法也许有多种：如自己测、拿别人报道实测对比、拿经验值对比等。但是一般情况下，仿真是针对本身无法测量或成本高的体系为研究对象，天生就面临这个“实证”的问题。如果你的研究既有详细细致的仿真结果又有足够实测数据证实，而且又具备创新性，那就真算“国际一流研究成果”了，哪有那么牛啊？所以往往要避实就虚，对本身是“虚”的仿真研究，就不要太追求“实”。方法有三：
第一，强调现行实测能获得的都是定性的大概范围，而我的仿真结果在这个业内公认大概范围内，故研究有效；同时我能进一步给出具体的数值分布，故研究有价值。
第二，自我对比。设置不同的物性参数或工况加以分别计算比较，评价不同因素的影响， 给出一些建议或总结一些规律。
第三，更快更高更强，即同行对比。主要是针对同行的研究（既然同行都已经公开发表了，所以那些仿真方法和结果的真实可靠性就不用我去论证了），我提出新的建模思路和计算方法，要么比人家计算速度更“快”开销更小，要么比人家更“高”级假设更细致，要么比人家更“强”，即考虑更全面结果更丰富。

10.沉浸感
    要让自己的身心沉浸在自己的仿真研究工作中，这样才能高效而富有成就。根据“80/20”法则，其实80%的时间精力，我们都没有真正沉浸下来好好干，心有旁骛，要么算不出来，要么也只是算出一堆垃圾，只做出了20%的成果；但20%的沉浸时间，却能够文思泉涌，想出很多idea，变出很多花样，得到80%的成果。