1.模型不准确是悲剧还是喜剧
模型不准确,真的有这么悲观吗?我们可以做一个假设,如果有一天模型很准确,你的计算轻易就很准确,你算出什么,产品就是什么。请问你还有用吗?别人凭什么要给你这么高的工资,请你在计算机前打几个回车?
你没有被计算机取代,还有老板高薪聘请你,就是需要你在万事不具备的时候,做出好设计。
如果有一天模型这么准确,谁家都能轻轻松松做设计,请问这类产品还有什么竞争力?
我们的产品还有竞争力,就是我们在模型还不准确、什么都不清楚的时候,有本事琢磨出靠谱的产品。
过去我们做简单的二维平板外形,而且不让流动成为湍流。现在你继续做这种设计,当然可以计算得很准确,可惜全世界都可以计算得很准确,你的设计也没有了竞争力。如今你为了追求更高的性能,不得不做三维扭曲的外形,而且流动可以转捩为湍流。不得不面对各种三维复杂流动,和说不清道不明的湍流打交道。
这就是我们的命运,不能等待模型靠谱,不能等待条件成熟。我们必须在模型成熟前,赶在对手之前,设计出更好的产品,我们与同行比的就是,谁能在条件成熟前更早一步成功。用不准确的模型设计出靠谱的产品。
你的麻烦不是模型,你的麻烦是你的同行。
不要抱怨,你所抱怨的就是你所依赖的。
2.改进模型不是你的事
模型这么重要,我们作研发,是不是先去把模型改进后再做设计?
我们来算笔账,一个通用模型,比如湍流模型,只要有很小的进步,就会造福世界,创造出亿万的财富。可以创造这么大价值,必然要最大的投入。不知道有多少博士多少教授为改进模型付出终身。
模型只是一行公式,其中却隐含着巨大的价值和投入。
改进模型的投入恰恰是一个企业最重大的投资,除非你们阔得钱没处使,你们闲的没事做,凭什么要做梦去改进模型?
改进模型就是为大家修路,这个昂贵的公益事业,作为企业很难赚回成本。
如果你是出于个人爱好,可以把数学公式当游戏打,否则在一个公司里研究基本模型,就是拿着工资读博士,作为老板应当立即制止这种行为。
可惜有很多老板,完全不知道什么是模型,什么是理论,还以为这是最简单便宜的东西。只要员工多看点书,查查文献就可以改进模型。他们以为原来计算结果是1,试验测量出来是1.2,改模型以后变成1.2,就是如此简单。模型中饱含的种种复杂的假设、限制、推理,都被忽略了。
是否要改进模型,应当是公司的重大决策。
改进模型是最昂贵的公益事业,你还要做吗?
3. 找到极限值
我们要接受模型不准确的现实,还要放弃改进模型的梦想,请问我们还能做什么?
我们了解产品需求,深入理解现象形成的机理,用脑子弥补模型的不足。
比如做一个设计,至少有十个不明确的因素,而且他们还互相交织,组成无法下手的乱麻。
做完计算因为模型不够准确,计算的网格不够多,计算的时间不够长,计算结果不够准确。
做完试验因为试验尺度不够,试验温度压力不够,试验测量不够准,试验结果不够准确。
这个时候还怎么做设计?
首先我们找到极限值,缩小范围。比如流动使用湍流模型,无法准确判断哪里是层流、哪里是湍流。先计算最好和最坏两个极端状态:完全是层流的状态,完全是湍流的状态。
如果你很幸运,发现最坏的状态已经满足要求,我们就可以不再讨论这个问题。
或者你很不幸,发现最好的状态也不满足要求,我们就可以立即放弃这个方案。
这么简单地算一轮,可以将这一团乱麻剪断几根。
先知道最好和最坏的极限,再决定你如何下手。
4. 找到量级
找到极限后,就要在极限里找量级。如果你要对一架飞机做减小阻力的设计,首先不是把整个飞机细碎的外形做仿真计算,然后找一笔巨款将飞机放进巨大的风洞里吹风测量阻力。
你首先要做的是分析阻力由那些部位产生,飞机的大脑袋、飞机的身体、飞机的尾巴、飞机的机翼,分别产生多少阻力。如果飞机尾巴的阻力不到10%,你最好先忘记这个部位,找其他地方使劲。找到产生阻力的大户,再开始做减阻设计。
做分析前,先忘记那些细节,寻找影响最大的因素,是面积还是高度,是分离还是粗糙对阻力影响最大。那些影响小于10%的因素,你可以先忘记他们。
问题再复杂,最重要的部位不多,最重要的因素也不多。
要寻找重点,可以先将问题简化,取消外形的边边角角,不管参数的偶合关系,用最简单的计算试试各种设计,各种参数。在你大脑里培养个模糊的印象,什么参数最重要,这些重要的参数又如何影响性能。
这个阶段请不要质疑,数据是否准确,模型是否准确。这个阶段最重要的是快!用很少的时间,体验更多更多的状态。
你得到量级上准确的结论,是为后面的研究打基础。
有的人纠结,数据有这么多误差,结论都不准确。
有的人自负,以为做了这么多状态,知道了正确结论。
要么全错、要么全对,这是孩子的水平。
成熟的表现就是可以理智地接受有缺陷的结论。
5. 最后靠感觉
最后你是否可以得到有用的结果,不是靠你用更多的网格,用更精细的测量,用更复杂的模型,用更大的设备。而是靠你的感觉。
前面我们找极限,找量级,都是培养我们感觉。那种说不清道不明的感觉,那种很多经验积累的直觉,那种反复思量后的判断力。
具备了这种能力,后面开展更复杂的计算,才不会将一切押宝模型是否准确。做出来的结果,我们可以心平气和地承认,有错误但是没有超过极限值,说明没有错到家。有误差但是不会大于这个量级。
不具备这种感觉,我们只能把一切责任推给模型。因为模型还不够准确,所以不能保证计算结果正确。
其实保证准确的不是模型,而是你对现象理解到什么程度?你对参数的量级把握到什么程度?你对极限值自信到什么程度?
你要有能力将一个研究分为很多层,找极限、找量级、粗算、精细算。有能力合理分配时间,有能力消化每个层相互有些矛盾的结论。
画家不靠画笔,而是靠审美。
设计师不靠模型,而是靠感觉。
本篇文章来源于微信公众号: 陆姐说
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