软件工程与计算流程 · Software Engineering & Workflow

仿真软件不是「把方程写进代码」这么简单。 这一部分更多讲：我是怎么理解现有软件、怎么设计自研代码的架构，以及一条完整的计算流程是如何搭起来的。

1. 软件调研与认识（Software Survey & Understanding）

在写任何一行自研代码之前，先搞清楚：别人已经做到了哪一步， 哪些是成熟的工程能力，哪些是空白，哪些是「需要但现有工具做得不够好」。

• 1.1 商业 CAE / CFD 软件认知 Abaqus / Ansys / LS-DYNA / Nastran / Radioss / HyperMesh 等，分别擅长： 非线性结构、多场耦合、冲击碰撞、优化设计、前处理等。
  相关笔记： 结构有限元商业软件的功能定位与适用场景（个人笔记）
• 1.2 开源软件生态 OpenFOAM / SU2 / Code_Saturne / CalculiX / Code_Aster 等， 它们分别适合用来当「工程工具」、「研究平台」还是「架构参考」。
  相关笔记： 开源仿真 / CAE 软件调研（第一版）
• 1.3 自己要做什么 & 不做什么 在仿真软件这个巨大的空间里， 划清我自己的关注边界：重点在 CFD 求解器和发动机相关应用， 不试图做一个「什么都做一点」但哪一块都很浅的平台。

2. 软件工程：从代码到架构（Software Engineering）

这一块更多是「写给工程师看的」，不是卖弄模式设计， 而是讲如何用有限的精力，把 CFD 这种复杂系统拆成可维护的代码。

• 2.1 代码基础（Code Basics）
  • 现代 C++ 约定：命名、RAII、智能指针、error handling、日志与断言。
  • 目录组织：include/、src/、tests/、tools/ 等。
  • 配置管理：CMake、vcpkg、编译选项、编译数据库（clangd / clang-tidy）。
• 2.2 架构设计（Architecture）
  • 网格 / 物理模型 / 求解器 / IO 的解耦与依赖方向。
  • 如何设计「插件式」的模型系统：湍流模型、多相模型、边界条件可插拔。
  • 面向算例的配置系统：输入文件结构、命令行覆盖、默认参数策略。
• 2.3 质量保障（Quality & Reliability）
  • 单元测试 / 回归测试：哪些函数值得测，哪些算例要固定下来。
  • 算例库管理：把工程算例变成「资产」，而不是一次性脚本。
  • 编码规范、代码评审、CI/CD：尤其是多人成本地长期维护的情况下。
• 2.4 与现有软件的协同（Interop）
  • 网格格式适配：Fluent mesh、CGNS、SU2、VTK 等常见格式的读写。
  • 后处理接口：VTK / Tecplot / ParaView 等开源/商用后处理工具。
  • 在现有工程流程中「插进去」，而不是要求用户全部推倒重来。

3. 计算流程（Simulation Workflow）

计算流程这块，我习惯按「代码基础 → 高级流程 → HPC」三层来看， 而不是一上来就谈集群和超算。

• 3.1 基础流程：单算例跑通
  • 从「网格 + 物理参数 + 控制参数（时间步长、迭代上限等）」到一次完整模拟； 中间需要哪些最基本的检查（残差、守恒量、简单场变量分布）。
  • 日志设计：既能被人类看懂，又方便后续脚本/工具解析。
• 3.2 高级流程：复杂工况与批量计算
  • 多载荷步、多工况：转速扫线、攻角扫线、温度工况组合等。
  • restart / 热启动：长期计算如何从中间状态接着算。
  • 参数扫描与自动化脚本：一套算例多参数跑，如何组织目录和结果。
• 3.3 HPC 流程：从单机到集群
  • 作业脚本：Slurm 等队列系统下的 sbatch / srun 脚本模板。
  • 并行划分策略：按区域 / 按拓扑 / 按负载的不同划分方式。
  • 性能分析：如何用简单的 profiling 手段看出瓶颈在哪一层（算子、通信、I/O）。

4. 我的实践（My Practice）

目前在做的几条线，大致可以归结为：

• 自研可压缩 CFD 求解器的架构演化（从单文件原型到分层结构）。
• 在自研芯片上的部署：如何把矩阵求解 / 关键算子抽象出来，挂到硬件加速上。
• 围绕这些代码搭配测试体系、算例库、以及简单的 CI/CD 流程。

后续会在 项目案例 和 技术笔记 中， 逐步展开具体的架构设计、调试经验和踩坑记录。