Les modèles de flux et numériques ont des caractéristiques spécifiques qui nécessitent des évaluations d'expert. Une caractéristique commune de presque toutes les méthodes de calcul est la solution itérative des équations non linéaires, avec le nombre de pas de temps et d'itérations déterminés par les conditions de convergence.
L'un des défis du calcul de flux est la transmission potentielle des erreurs, qui peut entraîner des différences de calcul. Pour éviter cela, des limites pour les variables sont souvent utilisées, qui doivent être définies suffisamment éloignées des valeurs réelles. Les valeurs physiquement impossibles, telles que des températures absolues négatives, doivent être strictement exclues.
Le moyen le plus efficace de vérifier la convergence est à l'aide de la représentation graphique de l'évolution des variables d'objectif à l'état stationnaire, telles que les moyennes ou les écarts-types. La Figure 6.7 affiche la progression d'une valeur cible sur le nombre d'itérations. Il devient clair qu'une grille grossière converge plus rapidement qu'une grille fine, bien que des valeurs finales différentes puissent être atteintes. Cet affichage permet d'évaluer rapidement et intuitivement la convergence et la grille des résultats.