根据HPC集群或工具生成测试结果报告,需要关注并验证仿真结果的准确性,与实际场景或已知的历史数据进行比较,检查仿真结果是否与预期一致。验证仿真结果时,需要考虑误差和不确定性。对于测量数据、模型参数或输入条件的不确定性,可以进行误差分析和敏感性分析。通过评估误差的影响和不确定性的范围,可以更好地确认仿真结果的可靠性和可信度。
如果有实验数据可用,可以使用验证实验设计来检验仿真结果的准确性,包括在实验数据上进行回归分析、拟合曲线,并将其与仿真结果进行比较
一般需要对仿真测试产生的数据进行处理和清洗,包括去除异常值、处理缺失数据、对数据进行排序等,以确保数据的准确性和可靠性。
然后根据仿真结果的准确性、仿真速度、模型的稳定性和收敛性、精度和可靠性及仿真系统的负载和资源利用情况等做为参考指标,进行分析,生成测试报。
我以汽车行业仿真方面为例,我们平台一般要做如下几个步骤,仅供参考:
在汽车行业的仿真测试中,特别是涉及自动驾驶系统的测试,可能还需要考虑一些额外的因素:
仿真结束后需要通过后处理软件系统,提取对应虚拟试验的结果,生成对应的云图,报告等,确定试验结果,如流体的关键参数风阻风噪,碰撞里面的驾乘安全等,都可以通过后处理软件对相关的参数进行抽取和分析。HPC 仿真测试报告应当涵盖技术应用与优化、硬件配置与性能指标、软件工具与应用效果、仿真设计流程与支撑情况、性能评估与基准测试结果以及成本效益分析等多个方面的详细内容。具体内容要求如下:
在HPC仿真测试结束后,我们需要对测试结果进行分析和统计,并生成测试报告。以下是一些可能需要验证的指标:
在生成测试报告时,我们需要将上述指标进行综合分析,并提供详细的数据和图表,以便用户能够全面了解测试结果。测试报告应该包括以下内容: