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确定试验测量什么,仿真说了算

发布者:admin   发布时间: 2020-08-27 浏览次数:

 这里讲的试验,不是自己在实验室里做,而是在企业里,你有个产品,还有笔钱,委托别人替你做试验。

做试验之前,除了付钱,你还要给做试验的人提要求,告诉他测量什么数据。
简单的方式你熟悉,找一份过去同类的试验,根据这次试验共有多少钱,用简单的乘法,换算出测几组数据。钱多多做,钱少少做。 
复杂的方式你也熟悉,找领导开会,找试验人员开会,找产品设计开会,找专家开会。被大家改来改去,最后还是钱多多做,钱少少做。


我的方式比较武断,只找两个人,问几个问题。
一、找设计,问重点

  1. 为什么要做这个试验?

  2. 哪些数据让你最不放心?

  3. 这些数据差多少才会影响性能?

如果你幸运地遇到一位头脑清醒的设计,你就会知道试验应当测量什么数据,必须测量到什么精度。

但是,你经常会得到这种回答:

  1. 因为领导要求做这个试验

  2. 所有数据都不放心

  3. 不知道数据影响多大 

而且,那个糊涂设计往往是我们自己。我们只能重新分析设计方案,想明白各个数据影响有多大,回答好自己的问题。
二、找仿真、问难点
然后你就去找做仿真的人,而不是去找做试验的人。

问:

  1. 仿真中有哪些数据算得准?
  2. 仿真中有哪些数据算不准?
  3. 哪些数据变化对性能影响最大?
  4. 你梦寐以求什么试验数据? 

仿真可以算准的,一律不做试验。今天,试验的终极使命是为仿真提供依据。
仿真不需要的试验,就是不需要
做仿真的人会告诉你,很多数据都算不准,而且是全世界都算不准。你先不要和他纠结细节,某模型如何带来1%的误差。你再质疑他一下,这个不准最多会带来多大误差?这个误差会导致性能明显下降吗?
你会发现有些算不准,其实谁也不影响,没有为所有的算不准买单。
只有发现某个算不准必然会影响性能,想绕都绕不过去,你再真金白银地专门解决这个算不准。
再对比一下,仿真和设计分别认为对性能影响最大的数据是哪些?
这里我更相信做仿真的人,因为仿真调试要反反复复调整数据,会无意中感受到各个数据的影响有多大。反而是做设计的人,见到的数据有限,限制了想象力,但是做设计的人有常识,确定的参数范围更可靠。
参数范围听做设计的人,参数影响规律听做仿真的人
最后请做仿真的人说说他梦寐以求的试验数据,这是对试验的最高要求。

然后,你可以找做试验的人,把设计的重点、仿真的难点铺开来,请他挑选,哪些数据他有把握测量准确。你会发现:

凡是仿真算不准,试验也测不准;

凡是试验测得准,仿真就算得准。
试验要么做不了、要么没必要,怎么办?
找到仿真与试验不准的不同之处,找到互补的点。
仿真的不准是算法不准,因为对物理现象理解不够,导致其中的算法不够准。但是仿真可以不受尺寸、时间的限制,你可以算全宇宙,也可以算一刹那。
试验的不准往往是与真实不符,尺寸不够大、温度不够高,或者尺寸不够小、温度不够低。

但是你会发现:

试验不能做到全局真实,可以在一点做到真实。

仿真的数据不准,可以看到不太准的全局真实。
试验与仿真是一对鞋的左右脚,你可以把试验的一个真实点,放在仿真的不太准的全局。仿真与试验互补的点,就是准确的试验要求。
表面上是简简单单地确定实验测量什么数据,背后要你高瞻远瞩。你可以不会画图、不会画网格、不会安装传感器,你要比设计、仿真、试验更懂他们的行业。

知道成百上千个数据对性能影响有多大?

知道仿真和试验各自能捕捉到什么? 

另:

伤其十指,不如断其一指
试验样件越简单越好,能不上的部件都不要。试验测量越少越好,能不测的都不测。全力以赴地测量好很少的几个数据,把所有的精力凝聚在提高数据准确性。
(这么做很危险,如果前面判断失误,没有抓住重点和难点,等于白做。

如果想不明白,还是用简单的撒胡椒面方法,什么数据都测量一些,数据好不好另说,至少保证试验报告很厚,成果很斐然。如果老板英明,一定会批评那个撒胡椒面、做大而全试验的人,竟敢用老板的钱为他的懒惰买单。)


以上的前提是:仿真和试验都要基本靠谱,否则,也没必要做什么试验!

作者:陆宏志

 

 

 

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