Los modelos de flujo y numéricos tienen características específicas que requieren una evaluación experta. Una característica común de casi todos los métodos computacionales es la solución iterativa de ecuaciones no lineales, con el número de pasos de tiempo e iteraciones determinados por las condiciones de convergencia.
Un desafío en los cálculos de flujo es la posible propagación de errores, lo que puede conducir a la divergencia del cálculo. Para evitar esto, a menudo se usan limitadores para las variables, que se deben establecer lo suficientemente lejos de los valores reales. Los valores físicamente imposibles, como las temperaturas absolutas negativas, se deben excluir estrictamente.
La forma más eficaz de comprobar la convergencia es mediante la representación gráfica del progreso de las variables objetivo de estado estacionario, como las medias o las desviaciones estándar. La figura 6.7 ejemplifica la progresión de un valor objetivo sobre el número de iteraciones. Queda claro que una rejilla gruesa converge más rápidamente que una rejilla fina, aunque se pueden alcanzar diferentes valores finales. Esta visualización permite una evaluación rápida e intuitiva de la convergencia y la dependencia de la rejilla de los resultados.