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保安哲学三问：从哪里来？去哪里？你是谁？ 仿真的终极三问：输入来自何处？输出用于何处？仿真如何做？
1 仿真输入——病从口入 做仿真要爱惜自己的工作，为了不浪费自己的时间，第一件事情就是将别人给你的输入整理干净，而且单独保存说明来源（这很重要，将来出事了有证据洗清自己）。 仿真也是病从口入，输入如果有错误，难免后面会生病。接收到别人给的图纸、数据、文字等，首先问个明白，给数据消毒。
三大最容易被疏忽的错误： 1.几个人同时给输入，给出不同版本的参数2.将随意确定的数据当做硬性边界3.只给了参数，没有告诉背景条件 我一向是个不拘小节的人，但是对输入数据从来都问得十分详细，有时候怕讲述有误，还要求到别人的计算机前、实验场地亲自看看数据是如何取得的。每次这么折腾，我也以为自己多事，奇怪的是，每次询问完都有重要收获，发现输入有致命的问题，数据完全理解错误，事后万幸多问了几句。 因为每次质疑输入都有意外收获，娇惯得我这个毛病更严重了，今天要传染给你，对输入问出十万个为什么。
2 仿真输出——为人民服务 有些做仿真的人，很没有存在感，做了无数算例，完成了山一般高的工作，但是领导却认为没有进展。 如果仿真工作只是出个报告，输出参数，就不要怪工作成果基本被别人忽略。仿真报告给一堆公式、数据、图表，你完成了一项伟大的工作，堆砌一座数字长城，如果说不明白为什么要堆砌这个长城，别人还以为是一堆垃圾忘了清理。 你的工作是长城还是垃圾山，就看别人是否理解你。
专业人员要用别人的眼光看自己的工作。外行不懂才要你用外行能懂的语言讲明白自己的工作。你的公式有什么意义？你的算法有什么特点？你的结果对设计有什么指导？
以下是一段经典的仿真总结： 1.完成了……状态的仿真（工作量巨大）2.仿真取得了……参数，发现了某参数变大，则某参数变小……（要的东西都给了）3.由于模型和算法的偏差，不能保证结果准确（如何使用概不负责） 仿真量很足只暗示浪费的时间太多，做的状态再多，如果对设计没有指导意义，又有何用？ 输出了很多参数，这些参数对其他专业有什么影响？对产品性能有什么贡献和风险？这才是别人要看的东西，至于给出多少参数，别人有必要关心吗？ 不能保证结果准确，一句话将所有的功劳全部消除。站在别人的角度想一想，当你阅读完厚厚的报告，最后一句话是不保证准确，你是不是有受骗的感觉？ 仿真不怕有偏差，就怕不知道偏差在哪里，只要说明白偏差有多大，给出偏差的量级，结果就可以使用。 还有人还长个小心眼，不告诉偏差多大，怕被责怪仿真水平低，其实你越不说偏差有多大，读报告的人越会将偏差想象的很大。 仿真输出的不是你的苦劳，是你对别人的帮助。 写报告不是写给自己看的，是写给别人看的，这句话简单得大家都忘了。
3 仿真如何做 做仿真的每一步都瞄准最后的目标。用什么模型、用什么算法、用什么网格，都是目标决定，不应当因为你的师兄这么做或者过去这么做。 做仿真当然要明白工具的用法，了解模型和算法有什么特点和功能。但是有了画笔不等于是画家，会写字不等于是书法家，会用仿真工具也不等于懂得仿真。 仿真的核心工作是分析你要研究的对象，有能力在仿真开始之前想象出仿真的结果。 你要提前想象漩涡如何翻滚、火焰如何飘动、流水如何蒸腾。你还要提前明确，什么是你要的东西，是作用力、温度还是脉动，然后你才可能选取合适的模型、网格。 在仿真过程中你会逐步发现最初的想象有偏差，然后根据修正的想象逐步调整仿真设置，让仿真的各项设置与正确的结果越来越匹配。 仿真设置好像打扮一个美女，从来没有一套绝对美丽的衣服，只有最适合这个美女的装扮。如何打扮自己的仿真，需要你长年体会，千万不要幻想打造一个成功算例，以后所有算例就可以用这个模板。 你可以借鉴成功案例，但是不同的美女用同一套装扮是个噩梦。不同算例用一套设置也是个噩梦。 有时候最麻烦的道路就是捷径，一贴就灵是骗局。
你的价值只能在别人身上体现，伺候好别人才能取得自己的价值。 有的人具有运气好的能力，因为总做正确的事情而不是规定的事情。
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