这是cooling zone 2016年12月刊 THERMAL FACTS & FAIRY TALES上的一篇文章，上次论坛貌似有人翻译了一部分，这次花了点时间把全文翻译了。供大家参考、讨论
文章非常棒，作者谈论了一个非常好的话题：我们是不是可以完全依赖仿真软件？？作者的观点是我们应当保持对仿真软件的警惕，最好能用学过的理论知识去进行初始的理论计算，避免低级错误。作者工作经验很丰富，举了很多实例。相信大家可以从中得到思考。
现在很多企业、工程师，甚至我们做热设计工作的人都简单地把把热设计工作等同于热仿真分析，但是这两者差别其实很大，如果对一些主要做结构，兼做热的工程师来说，可能是这样的，但对我们学热能、工程热物理出身的，如果我们把自己等同于热仿真工程师，那我们的核心价值在哪里呢？这是我工作以来一直思考的问题，可是还没有得到明确的答案。由于本人工作才一年多，工作经验也没那么丰富，希望一些大神能够指点：我们做热工程师的核心竞争力在哪里？
翻译全文
我冒昧地揣测一下，阅读电子冷却这本杂志的大多数读者都在电子工业领域工作，进一步说，我们中间的大部分人都或多或少学过点传热学。因为我们都大学毕业了，对基本传热原理都有一定的了解，所以我们就不再对传热的基本原理进行赘述。
多亏了强大的模拟仿真工具，我们开始轻易抛弃，或者遗忘好不容易才学到的热管理知识。（遇到问题）只是启动电脑，打开有限元分析工具，做一些模拟。现在的软件功能非常强大，不需要我们做太多工作就可以得到足够精确的结果。同时大多数商业软件经过时间的验证，已经没有太多bug。只要使用者输入是正确的，软件就可以输出合理的结果。然而如果忘掉下述的两条警告，模拟有时候将会让我们头痛、恨得咬牙切齿，如穿麻布衣般难受，更要命的是，它还会让我们在初始可靠性测试后不得不进行仓促的再设计。
这两条警言并不是完全独立的，但我想对它们分别阐述。让我们从第二条警言开始：通常情况下，当大多数软件如其广告中所宣传的一样工作时，一些没有完全调试好的程序版本也会泄露出来。如果这个软件更新的版本数已经在两位数以上那还好，那说明前人已经发现了软件中曾经存在的大多数bug，但是即使是那些在业内非常有名的软件也会有一些没人发现的特性，特别是使用者较少的功能。
说一个很有名的例子，一个使用非常广泛的有限元工具在分析焊点疲劳特性时使用了错误的收敛方程，最终，人们发现是其内部的软件编码错误，这个错误导致无数的研究需要重新做。比软件编码错误更糟糕的情况是使用者输入了错误的输入条件。导致这一问题出现的原因可归结于使用者愚蠢的做事方式，同时软件也有一定的不合理性，没能提醒使用者他们犯了错误。
几年前我听了一个非常年轻的工程师的设计报告，那个年轻人兴奋地向我们展示了他设计的自然散热的机箱，机箱表面的肋片居然是水平方向布置的。我问他肋片为什么设计,谁知他竟然幼稚地问我：“这有什么区别吗？”显然，现实问题不像软件那样，随便设置个“自然对流”的边界条件就可以。更不要说，设计肋片的布置方向垂直于重力方向会明显降低肋片实际的散热效果。类似的，如果软件的使用过于简单，我们反倒会容易在诸如单位、材料特性等方面犯下愚蠢的错误。比如矾土（alumina）与铝（aluminum）虽然名称相近，但是它们的材料特性完全不一样，我们很容易在材料选择的下拉菜单里搞混淆。同样的还有硅（silicon）和硅酮（silicone）。
即使所有的输入是正确的、软件正常运行，但如果我们错误理解了要解决的问题，得到的结果也会是不好的，或者会降低设计者的威信。有一个让我掉了不少头发的问题，在分析高海拔条件下的散热时，我们通常假设此时没有辐射。诚然，辐射计算通常比较复杂，因为需要知道周围器件的温度来计算器件之间的辐射热交换。在大多数情况下，辐射都会导致净热损失，所以忽视辐射会让我们的分析结果更加保守，也会让分析变得简单。但是对在20km高海拔运行的器件，此时辐射相对其它散热方式反倒占据了主导地位，{因此我们忽视辐射会导致问题的分析方向都错了}。
上面谈到的带水平肋片的机箱后面又进行了一场技术评审，肋片的布置方向已经进行了正确的修改，同时热设计者展示了机箱在高海拔处的散热性能。在分析中，辐射被忽视了，而报告结果显示了非常高精度的温度（4到5位小数），在如此高精度的情况下，系统将提前100℃停止工作，因为所有的元器件都已经融化了。在我映象里，这个分析报告的主要观点是想说服管理者需要加一个风扇，我猜测他们最终也这么做了。但是我认为这个结果的达成是以损害热设计者本身的威信为代价。
由于意识到存在很多潜在的陷阱，所以我坚信在进行热仿真分析前应当进行初始的理论计算，或者两者同时并行也行。对初始的理论计算，我说的是，你可以翻出你压箱底的传热学教材，但是你不需要从第一章开始看起，你可以直接使用一维的传热方程对导热、对流问题进行完整性检查。这个完整性检查在精确度上肯定不能和实际建模计算比较，但是它可以让你对问题有个大概的理解，也可以提供对精细仿真分析计算的比较。
我们的目标是进入正确的答案的“球场“。得到到正确的”邮政编码“可以让我们按图索骥。所以即使完整性检查与其他分析结果不一致也不要紧，只要初始理论计算是对的，我们可以通过从物理本质来解释理论计算结果与仿真分析结果之间的差异，这也可以帮助我们理解整个系统。 例如，对翅片散热器的温度，如果初始理论分析低于CFD分析结果，两者的差异可能是由于我们在理论计算时没有考虑翅片效率或空气的潜热效应。如果理论分析得到的温度高于模拟结果，那我们就需要找找分析过程忽略了哪些点 - 或更重要的是，也有可能是在模拟分析时忽略了某些点。
总结一下，我的主要观点是，我们至少在大学花了一点时间学习了一些东西，那么最好能够时不时地运用一下我们所学的知识。我们通常不需要太过 深入或者抓出复杂的相关性，实际上这些复杂的东西也大都集成到了我们所使用的软件中。但是使用一种独立于软件之外的方法去验证仿真结果检验仿真结果的量级、基本物理本质是否正确是非常有必要的。这也可以让我们避免因为低级错误而带来的尴尬和威严扫地。几年前我参加一个 研究现状综述评审会，两个高学位的工程师（大概是博士之类的）展示了他们CFD仿真结果，结果他们的结果比我用电子表格计算的理论结果低了几十度。他们的计算结果看起来很不错，甚至包括了展示流体流入、流出系统的动画。但是根据表面积和所需耗散的功率来算，要达到他们仿真的表面温度，对流换热系数要达到合理的空气冷却对流换热系数的10~100倍。后来发现他们的仿真计算是用一款新发布的软件做的。而在这款软件里，由于一些原因导致在使用对称边界条件时计算结果并不好。这个评审会让我对他们所使用的软件大失所望，也对他们后续的一系列计算结果产生怀疑。他们本可以通过30s的理论计算来进行完整性验证，避免出现这么低级的错误。
大家要注意，在这篇短文里我已经用了大部分我在过去近20年间遇到过的仿真计算出错的例子。在大部分情况下，使用仿真软件都可以得到较好的结果，但是只要出现一个异常值，都可能导致最后的结果出错。所以我强烈建议大家保持对分析软件的质疑性，时不时用我们学到的知识来验证一下。
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