该模型的选择必须与任务相匹配，才能准确捕捉到相关的目标参数。 在最低要求和过于复杂之间取得平衡是至关重要的。 计算复杂度的模型可以提高准确性，但也需要耗费大量的精力，并且由于参数化也会带来不确定性。 归根结底，模型选择是在工作量和准确性之间进行折衷，因为不确定的输入参数往往越复杂，模型的稳健性就越差。 -> 请参阅 Dlubal 技术文章。
区分确认和验证是至关重要的。 “验证”表示在仿真中求解了正确的方程，这意味着所选模型在仿真中足够准确。 在 CFD 应用中，“程序验证”和“解决方案验证”是不同的。程序验证的目的是显示软件程序在其条件下可以正确计算并正确地求解方程。 解验证可确保计算在内部是一致的，在出现预期效应的情况下获得稳定的解，并且不再显着地与模型相关。 程序的审核由软件制造商完成，而解决方案的审核则由用户完成。