Os modelos de fluxo e numéricos têm características específicas que requerem a avaliação de um especialista. Uma característica comum a quase todos os métodos computacionais é a solução iterativa de equações não lineares, com o número de intervalos de tempo e iterações determinados pelas condições de convergência.
Um desafio nos cálculos de fluxo é a potencial propagação de erros, a qual pode levar à divergência do cálculo. Para evitar isto, são frequentemente utilizados limitadores para variáveis que devem ser definidos suficientemente longe dos valores reais. Valores fisicamente impossíveis, tais como temperaturas absolutas negativas, devem ser estritamente excluídas.
A forma mais eficaz de verificar a convergência é através da representação gráfica do progresso das variáveis de destino do estado estacionário, tais como médias ou desvios padrão. Figura 6.7 exemplifica a progresso de um valor de destino ao longo do número de iterações. Torna-se evidente que uma grelha grosseira converge mais rapidamente do que uma grelha fina, embora possam ser alcançados valores finais diferentes. Esta visualização permite uma avaliação rápida e intuitiva da convergência e da dependência da grelha dos resultados.