1.3.2 Верификация и валидация

Суть Верификации и Валидации

Надёжность численного метода подтверждается исследованием сходимости и сравнением результатов расчёта с известными аналитическими решениями или экспериментальными данными.

1. Верификация.

   • Формальное определение. Подтверждение корректности решения уравнений физико-математической модели.
   • CFD-применение. Проверка того, насколько точно программный комплекс решает уравнения физико-математических моделей, описывающих течение.
   • Метод. Проводится путем анализа результатов численного решения тестовых модельных задач в упрощенной постановке, для которых имеется точное аналитическое решение.
   • Цель. Подтвердить правильность реализации самого численного метода.

2. Валидация.

   • Формальное определение. Проверка адекватности результатов расчёта моделируемому объекту.
   • CFD-применение. Сравнение результатов численного решения с известными экспериментальными данными.
   • Метод. Используются валидационные тестовые модельные задачи (бенчмарки), постановка которых максимально приближена к реальным инженерным задачам, учитывает большинство существенных физических эффектов, но, как правило, не имеет точного аналитического решения. Требуется наличие надёжных и перепроверенных результатов лабораторного или натурного эксперимента.
   • Цель. Подтвердить, что программный комплекс может хорошо описывать реальные физические процессы.

 

Примеры задач

• Расчет гидравлических потерь. Для верификации подходит задача о ламинарном течении в круглой цилиндрической трубе (есть аналитическое решение), а для валидации — течения по трубе прямоугольного сечения или с запорной арматурой (требуются эксперименты).
• Обтекание профилей. Для верификации подходит расчет силы сопротивления на цилиндре при очень медленном (стоковом) обтекании. Для валидации используется обтекание известного крылового профиля (например, NACA 12), который является аэродинамическим бенчмарком с большим количеством экспериментальных данных.

Выводы

• Точное численное решение верификационных задач не гарантирует хорошего описания реальных процессов, поскольку реальные задачи сложнее и содержат больше физических эффектов, что делает этап валидации необходимым.
• Исследование сходимости численного метода требуется как для верификационных задач, так и отдельно для каждого валидационного бенчмарка.
• Результатом верификационного и валидационного анализа, помимо подтверждения надёжности, должна быть оценка величины погрешности (точности), которую обеспечивает численный метод.

Важно отметить, что трактовки терминов "верификация" и "валидация" могут различаться у коллег, поэтому рекомендуется уточнять, в каком смысле они используются.