有很多原因表明，较粗的模拟会产生与更细粒度的模拟不同的结果。几个例子：

1. 边界层的解析方式是否不同？
2. 我是否正在解决新功能（涡流/阻塞流动）

将网格结果视为纯粹是精细网格结果与高斯的卷积在粘性主导流（已经施加了大规模平滑度）中非常有效，但如果该假设失效，则可能是非常错误的（更高的雷诺数）

如果您可以用已知的符号解决方案提出一个情况，请在几个不同的尺度上模拟它。如果您的算法/实现很好，那么 log(error) 与 log(grid size) 之间应该有一个（大致线性的）收敛，其斜率是您准确度的“顺序”。在我的论文中有一些这样的例子，如果你愿意的话，我建议你多读一些。

在检测到收敛之前，必须将多次运行与细化网格进行比较。没有网格细化研究的单一解决方案不应让您对结果充满信心。

比较具有不同流体特性的运行会告诉您一些不同的事情。如果您认为一组具有不同粘度的运行与您的最终科学/工程问题相关，那么您也应该进行这样的研究。当然，您应该确保本研究中的每个点也都经过网格细化。

您本质上是在描述大涡模拟 (LES)。LES 中的关键词是“大”。您必须解决LES 的“大”涡流以提供有意义的结果。在此上下文中，“大”是指包含能量的标度，因此您必须解析到惯性子范围才能使 LES 有效。对于许多工业流，雷诺数太高而无法解析到惯性子范围，在这种情况下，我们必须求助于湍流建模（RANS；示例包括$k-\epsilon$,$k-\omega$，雷诺应力模型等）。这些 RANS 模型明确地模拟了未解决的尺度对更大尺度的影响。

未明确模拟这些亚网格尺度的未解决模型提供的结果非常差。尽管有些人无论如何都会这样做，主要是为了避免实际湍流模型的复杂性，但结果几乎没有预测价值。在具有严格验证标准的领域，您很少会看到这种程度的懒惰。