為什麼Computational Fluid Dynamics（CFD）是一項既強大又危險的工具呢？

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強大在於可以得到詳盡的、細節豐富的數據，而且可以很容易的改變條件得到不同工況的數據，這是實驗很難做到的。

危險在於，現在大多數CFD還是posdiction，因為裡面很多的model，比如turbulence，spray，combustion chemistry etc. 是根據現有實驗數據tune的。如何做到真正的prediction，還是很難的。所以，在沒有實驗參考的情況下，只有CFD計算結果，到底可不可信，到底敢不敢拿去作為指導工程設計，還是個問題。

目前來說，工程上還是還是實驗+CFD，互為補充。

CFD可以和實際高度一致，此所謂強大，也可以和實際完全不一致，此所謂危險。

理論紮實，經驗豐富，清楚裡面的各種坑和門道，算的結果和實際是相當接近的，從而能夠大幅度縮短設計周期減少實驗數目，是個強大的工具。

半桶水（包括但不限於只會用CAD里的CFD求解器或者沒學理論只學了商業軟體的），很容易載在各種坑裡，看起來建的模型和老司機差不多算出來結果天差地別。要是還信心滿滿地直接用，那就是十分危險了。

當然老司機也會有翻車的時候，所以最後實驗驗證是必不可少的。

不光CFD，很多多場模擬都危險。跟實際差很遠。COSMOL就是一巨坑。

強大和可怕都是因為

你給我數據，想要啥樣的特性，最後都能算出來

一個強大的工具放到不會用的人手裡，這個不可怕么？

這和把槍放到孩子手裡差不多吧？

個人見解，因為現在工程領域，尤其是做橫向課題的時候，經常會發生實驗+CFD要匹配的情況。但是，面對明顯有問題的實驗數據，或者不可能進行的實驗，CFD要想重現實驗結果往往需要做調整。甚至於，做實驗的，也會反過來用Flunet等商業軟體做個大概結果，然後去調整他們的實驗。如果這種調整是有物理背景或者理論依據的，倒是一種雙贏；但是不能排除很多時候發生overfitting的情況，或者就直接造假。這就導致，我們通常審核實驗數據，更喜歡有明顯誤差的點；或者在看CFD結果的時候，會傾向於匹配沒那麼好的結果。

這就是悖論了，CFD的發展，肯定是要能更好地模擬描述實際物理過程。這也會影響工程界對CFD結果的可信度。CFD的強大，在於肯定能調出想要的結果，美觀；CFD的危險，就是編程中人為的影響因素太大，創造性太強。

CFD即簡單又複雜，簡單在於同類項目實踐過後，再做類似項目會比較高效，複雜在於不同場景，對使用者的專業背景要求較高，同時又對軟體操作和理解也有要求，比較多的模型優化，參數設定會影響結果，每個人的經驗，對於模擬的「空間」的理解不同，結果也會不同。總而言之，CFD還是很精彩的。

CFD在大工程設計和研究領域是離不開的，例如航天和核電，原因是試驗的成本太高。大工程項目真正開工建造前既要做模擬，也要做試驗，但是試驗都是模化和縮比試驗，例如風洞試驗，核反應堆組件傳熱試驗，原因是真實尺寸試驗太貴太貴了。CFD是縮短研發周期和提高產品革新效率的利器。傳統的CFD方法是基於歐拉體系的，我基於MPS演算法開發的拉格朗日體系下的無網格CFD軟體是屬於下一代CFD範疇，更能體現流體運動的本質。歡迎大家關注我的知乎文章和微信公共號。